学术激励错位：当正确性不再重要
Incentives in Academic Research
Charlie Munger 曾说：'给我看激励，我就能告诉你结果'。在学术研究中，激励体系似乎已严重偏离了推动科学理解和培养新一代研究者的初衷。我目睹了太多案例：研究者明知结果有误却拒绝撤稿，只因论文已带来晋升与名声。更令人担忧的是，如今的 PhD 学生不再像我们当年那样对错误感到羞愧和好奇，而是习以为常。当发表压力压倒了对真理的追求，科学诚信便岌岌可危。
给我看激励，我就能告诉你结果。
HN 评论区
31- t0mpr1c3
我还想补充一点，这个问题并非新近出现，也不仅限于初级研究人员。
大约20年前，在我担任教职的第一个岗位上，我追随一位资深同事（曾获得麦克阿瑟奖）所开创的研究方向。三年过去，在得到几个负面结果后，我开始怀疑几篇高影响力论文存在p值操纵（p-hacking），很可能是假阳性结果。
这简直让人极度沮丧，轻描淡写地说。于是我转到了另一个领域，不久之后便彻底离开了学术界。
后来，一位非常资深的科学家证实了我的怀疑：他们确实无视职业道德。
- senshan
嗯……作者开篇引用了查理·芒格（C. Munger）的名言：“给我看激励机制，我就给你看结果”，接着表达了对当前学术研究结果的不满。遗憾的是，作者从未回过头来讨论：
a) 对现有激励机制的分析；以及
b) 如何改进这些机制以达成更好结果的提议；
- smath
有一篇很棒的博客文章 [0]，是 Sohl Dickstein 几年前写的，讲的是当被优化的指标仅仅是你想要最大化之目标的代理指标时会发生什么——最终结果就是“过拟合”。原本那个指标（我们无法直接对其优化）实际上反而开始变差。
我相信，发表论文和引用次数就是这类代理指标。
[0] https://sohl-dickstein.github.io/2022/11/06/strong-Goodhart....
- SubiculumCode
作者没有提供任何经验证据来支持其主张，仅提供了轶事证据。他们的说法可能是真的，也可能在某些地方/院系/国家更为真实，但我确实同意作者的观点……或者说，我对这个问题深感担忧。
同样基于轶事证据，作为一名同行评审人，我也经常遇到粗制滥造、疏忽大意甚至可能涉嫌欺诈的论文，这让我非常沮丧，因为同行评审并非没有成本：作者要求科学家花费宝贵的时间去理解他们的工作，而这只有在一种社会契约下才能行得通……即作者只有在尽最大努力做好科学工作后，才会将稿件送审。
我很不想这么说，因为我知道中国有很多优秀的科学家，但我收到并因工作马虎、故意忽略与其稿件最直接相关的文献（往往是因为那些文献已经做了他们试图包装成“新发现”的事情），或是 outright 胡编乱造而拒稿的大多数稿件，都来自中国高校。是的，西方作者也有这种情况，但我所指出的问题是真实存在的，并且正日益成为同行评审这一科学机构的主要负担。以至于许多人私下向我透露，除非稿件来自知名的、有地位的实验室，否则他们拒绝评审来自中国高校的稿件。在科学界，必须形成一种不以发表论文数量或获得资助金额为驱动的文化，而是以……
- jamesforestwest
难道一直不都是这样吗？但这确实令人难过，我承认。