坏科学的自然选择

糟糕的研究设计和数据分析助长了假阳性发现。尽管常年呼吁改进，此类糟糕方法依然存在，这表明它们源于不止是误解的东西。糟糕方法的持续部分源于有利于它们的激励机制，导致了坏科学的自然选择。这一动态不需要科学家的有意识策略——没有故意作弊或偷懒——只需要发表是职业晋升的一个主要因素。一些规范的分析方法几乎肯定是被选择来进一步发表而不是为了发现。为了改进科学的文化，必须将从纠正误解转向奖励理解。我们用经验证据和计算建模支持这一论点。我们首先展示了一项针对行为科学统计功效的60年元分析，表明尽管反复论证了提高功效的必要性，功效并未改善。为了证明结构性激励的逻辑后果，我们随后展示了一个科学共同体的动态模型，其中相互竞争的实验室使用文化传递的研究方法调查新颖或先前发表的假设。如同现实世界，成功的实验室产生更多“后代”，从而其方法被更频繁地复制，其学生更有可能开办自己的实验室。对高产出的选择导致了更差的方法和日益增高的假发现率。我们还表明，重复实验减缓但并未停止方法退化的过程。提高研究质量需要在制度层面做出改变。