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メタサイエンス（メタリサーチとも呼ばれる）は、科学そのものを研究するために科学的方法論を使用することです。メタサイエンスは、非効率性を減らしながら科学研究の質を高めることを目指しています。メタサイエンスは、「研究の研究」や「科学の科学」としても知られており、研究方法を使用して研究がどのように行われているかを研究し、改善できる点を見つけます。メタサイエンスは研究のすべての分野に関係しており、「科学の鳥瞰図」と表現されています。[1]ジョン・イオアニディスの言葉を借りれば、「科学は人類に起こった最高の出来事です...しかし、私たちはそれをさらに良くすることができます。」[2]
1966年、初期のメタ研究論文が、10の著名な医学雑誌に掲載された295の論文の統計的手法を 調査した。その論文では、「読んだ論文のほぼ73％で、結論の正当性が無効なときに結論が導き出された」ことが判明した。その後の数十年間のメタ研究では、多くの科学分野の研究において、多くの方法論的欠陥、非効率性、不適切な慣行が発見された。多くの科学研究は、特に医学とソフトサイエンスにおいて再現できなかった。「再現危機」という用語は、この問題に対する認識の高まりの一環として、2010年代初頭に作られた。[3]
メタサイエンスによって明らかにされた問題に対処するための対策が実施されてきました。これらの対策には、科学的研究や臨床試験の事前登録、方法論と報告のガイドラインを発行するCONSORTやEQUATORネットワークなどの組織の設立が含まれます。統計の誤用を減らし、学界からの邪悪なインセンティブを排除し、ピアレビュープロセスを改善し、学術出版システムに関するデータを体系的に収集し、[4]科学文献の偏見と闘い、科学的プロセスの全体的な品質と効率を高めるための取り組みが継続的に行われています。このように、メタサイエンスはオープンサイエンス運動の基礎となる方法の大きな部分を占めています。
歴史
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1966年、初期のメタ研究論文が、10の著名な医学雑誌に掲載された295の論文の統計的手法を検証した。その結果、「読まれた報告書のほぼ73％で、結論の正当性が無効なときに結論が導き出された」ことが判明した。 [6] 1976年の論文は、メタ研究への資金提供を求めた。「研究に関する研究、特に将来的な研究は、その性質上、長期間を要するため、科学的発見の性質に関する回顧的および将来的な研究を実施および支援するために、十分な長期的支援を備えた独立した非常に有能なグループを設立することを推奨する」。[7] 2005年、ジョン・イオアニディスは「なぜ出版された研究結果のほとんどが間違っているのか」と題する論文を発表し、医療分野の論文の大半が誤った結論を出していると主張した。[5]この論文は、 Public Library of Scienceで最もダウンロードされた論文となり[8] [9]、メタサイエンスの分野の基礎となった。[10]ジェレミー・ハウィックとデスピナ・コレッツィとの関連研究で、イオアニディスは、GRADE（勧告の評価、開発、評価）アプローチによれば、医療介入のごく一部だけが「高品質」の証拠に裏付けられていることを示した。[11]その後のメタ研究では、心理学や医学を含む多くの科学分野で結果を再現することが広く困難であることが明らかになった。この問題は「再現の危機」と呼ばれた。メタサイエンスは、再現の危機と研究の無駄に対する懸念への反応として成長した。[12]
多くの著名な出版社は、メタリサーチと出版物の質の向上に関心を持っています。Science、 The Lancet、Natureなどのトップジャーナルは、メタリサーチと再現性の問題について継続的に取り上げています。[13] 2012年にPLOS ONEは再現性イニシアチブを立ち上げました。2015年にBiomed Centralは4つのタイトルに最低報告基準のチェックリストを導入しました。
メタ研究の幅広い分野での最初の国際会議は、2015年にエジンバラで開催された研究廃棄物/ EQUATOR会議でした。ピアレビューに関する最初の国際会議は、1989年に開催されたピアレビュー会議でした。 [14] 2016年には、 「研究の誠実さとピアレビュー」が立ち上げられました。このジャーナルの冒頭の論説では、「ピアレビュー、研究報告、研究および出版倫理に関連する問題に対する理解を深め、潜在的な解決策を提案する研究」を求めました。[15]
メタ研究の分野とトピック
メタサイエンスは、方法、報告、再現性、評価、インセンティブの5つの主要な関心領域に分類できます。これらはそれぞれ、研究の実行、伝達、検証、評価、報酬の方法に対応しています。[1]
方法
メタサイエンスは、研究における偏り、研究デザインの悪さ、統計の乱用など、不適切な研究慣行を特定し、これらの慣行を減らす方法を見つけることを目指しています。[1]メタ研究では、科学文献における多くの偏りが特定されています。[16]特に注目すべきは、p値の誤用と統計的有意性の乱用が広まっていることです。[17] [18]
科学的データサイエンス
科学的データサイエンスは、データサイエンスを用いて研究論文を分析することです。定性的手法と定量的手法の両方が含まれます。科学的データサイエンスの研究には、不正検出[19]や引用ネットワーク分析[20]が含まれます。
ジャーナロジー
ジャーナロジーは出版科学とも呼ばれ、学術出版プロセスのあらゆる側面を研究する学問である。 [21] [22]この分野は、学術出版において証拠に基づく実践を実施することで、学術研究の質の向上を目指している。 [23]「ジャーナロジー」という用語は、 BMJの元編集長であるスティーブン・ロックによって作られた。1989年にイリノイ州シカゴで開催された第1回ピアレビュー会議は、ジャーナロジーを独自の分野として創設する上で極めて重要な瞬間と考えられている。[23]ジャーナロジーの分野は、科学、特に臨床試験の研究の事前登録を推進する上で影響力を持っていた。臨床試験の登録は現在、ほとんどの国で期待されている。[23]
報告
メタ研究では、特に社会科学と健康科学の分野で、研究の報告、説明、普及、普及における不適切な慣行が明らかになった。報告が不十分だと、科学的研究の結果を正確に解釈したり、研究を再現したり、著者の偏見や利益相反を特定したりすることが難しくなる。解決策としては、報告基準の導入や科学的研究の透明性の向上（利益相反の開示要件の改善を含む）などがある。CONSORTやより大規模なEQUATORネットワークなどの報告機関によるガイドラインの作成を通じて、データと方法論の報告を標準化する試みがある。[1]
再現性
再現危機とは、多くの科学的研究が再現が困難または不可能であることが判明した、現在も続いている方法論的危機である。[24] [25]この危機は20世紀中盤から後半にかけてのメタ研究に端を発しているが、「再現危機」という用語は、問題に対する認識が高まる中で、2010年代初頭まで造語されなかった。 [ 26 ]再現危機は、心理学（特に社会心理学）と医学の分野で綿密に研究されており、[27] [28]がん研究もその例外ではない。[29] [30]再現は科学的プロセスの重要な部分であり、広範囲にわたる再現の失敗は、影響を受ける分野の信頼性に疑問を投げかける。[31]
さらに、研究の複製（または複製の失敗）はオリジナルの研究よりも影響力が低いと考えられており、多くの分野で出版される可能性が低くなります。これにより、研究の報告や複製の試みさえも妨げられます。[32] [33]
評価とインセンティブ
メタサイエンスは、ピアレビューの科学的基盤の構築を目指しています。メタリサーチは、出版前ピアレビュー、出版後ピアレビュー、オープンピアレビューなどのピアレビューシステムを評価します。また、より良い研究資金の基準を開発することを目指しています。[1]
メタサイエンスは、よりよいインセンティブシステムを通じて、よりよい研究を推進することを目指しています。これには、研究とそれを実行する人々をランク付けおよび評価するためのさまざまなアプローチの正確性、有効性、コスト、および利点の研究が含まれます。 [1]批評家は、歪んだインセンティブが学術界に「出版するか、さもなくば消滅するか」という環境を作り出し、ジャンクサイエンス、低品質の研究、および偽陽性の生産を促進していると主張しています。[34] [35]ブライアン・ノセックによると、「私たちが直面している問題は、インセンティブシステムが研究を正しく行うことよりも、研究を出版することにほぼ完全に焦点を合わせていることです。」[36]改革の支持者は、より高品質の結果に有利になるようにインセンティブシステムを構築しようとしています。[37]たとえば、品質は（「[のみまたは主に]指標ではなく」）物語的な専門家の評価、機関の評価基準、透明性の保証、および専門的基準に基づいて判断されます。[38]
貢献者
研究では、従来の単純な著者（出版物の作成に何らかの形で関わった人物）の概念ではなく、貢献者（研究労働の何にどれだけ貢献したか）に焦点を当てた、科学出版物管理システム用の機械可読標準とバッジ（の分類）が提案されました。 [39] [40] [41] [42]ある研究では、貢献のニュアンスが無視され続けていることに関連する問題の1つが指摘されており、「著者リストの長期化、論文の短縮、出版物数の急増により、出版物の数は良い指標ではなくなった」ことがわかりました。[43]
評価要因
論文のメリット以外の要素が査読者の評価に大きく影響することがある。[44]しかし、研究者の過去の論文の信憑性や公益との整合性に関する実績の利用など、そうした要素も重要になることがある。しかしながら、査読を含む評価システムには、引用数やオルトメトリクスなどの分析指標が部分的な指標として使用できる場合でも、メリット、現実世界へのプラスの影響、進歩、公益性に重点を置いた、またはうまく重点を置いたメカニズムや基準が著しく欠けている可能性がある。[45] [46]「データなどの中間成果物に対してより正式な認識を提供する」ために学術的報酬構造を再考することは、プラスの影響をもたらし、データの非公開を減らす可能性がある。[47]
研修の認定
ある論評では、学術ランキングではそれぞれの研究者がどこで（国や機関で）訓練を受けたかが考慮されていないと指摘されている。[48]
科学計量学
サイエントメトリクスは、科学出版物の書誌データの測定に取り組んでいます。主な研究課題には、研究論文や学術雑誌の影響度の測定、科学引用の理解、政策や管理の文脈におけるそのような測定の使用などがあります。[49]研究によると、「学術的成功を測定するために使用される指標、たとえば出版物の数、引用数、インパクトファクターは数十年間変わっていません」、そしてある程度「良い指標ではなくなりました」。[43] [18]その結果、「過剰生産、不必要な断片化、過剰販売、略奪的な雑誌（有料出版）、巧妙な盗作、販売と過剰販売を目的とした科学的成果の意図的な難読化」などの問題が生じています。[50]
この分野の新しいツールには、引用ノードが引用ノードにどの程度情報を提供しているかを定量化するシステムが含まれます。[51]これは、重み付けされていない引用ネットワークを重み付けされた引用ネットワークに変換し、重要性の評価に使用して、「出版物、著者など、関係するさまざまなエンティティの影響度指標」を導き出すために使用できます。 [52]また、他のツールの中でも、検索エンジンや推奨システムにも使用できます。
科学ガバナンス
科学への資金提供と科学ガバナンスもメタサイエンスによって探求され、情報を得ることができます。[53]
インセンティブ
優先順位付けなどのさまざまな介入が重要になる場合があります。例えば、差別的技術開発の概念は、技術開発の順序に影響を与えることで、主に地球規模の壊滅的なリスクを軽減するために、制御、安全、政策技術と危険なバイオテクノロジーなどの技術を意図的に異なる予防的ペースで開発することを指します。 [54] [55]適切な結果を確保するために確立された法律やインセンティブだけに頼るのは、多くの場合遅すぎたり不適切であったりするため、十分ではない可能性があります。 [56]
メタサイエンスに基づく改革を介した科学および関連プロセスの管理に対するその他のインセンティブには、公衆に対する説明責任の確保（特に公的資金による研究へのアクセス性、または公衆の関心のあるさまざまな研究テーマに真剣に取り組んでいることなど）、有能で生産性の高い科学従事者の増加、科学の効率性を改善して一般的な問題解決を改善すること、人間の生理機能などに関する確固とした科学的証拠に基づく明確な社会的ニーズが適切に優先され、対処されることを促進することなどが含まれます。このような介入、インセンティブ、介入設計は、メタサイエンスの対象となり得ます。
科学研究への資金提供と賞
科学賞は科学インセンティブの1つのカテゴリーである。メタサイエンスは、科学賞の既存および仮説的なシステムを調査することができる。例えば、ノーベル賞を受賞した研究は、科学分野が少数に絞られており、DC2およびDC3分類システムに従って科学を分類できる114/849の領域のうち、少なくとも1つのノーベル賞を受賞したのは71/36のみであることがわかった。114の領域のうち5つが、1995年から2017年に授与されたノーベル賞の半分以上を占めていることがわかった（素粒子物理学[14%]、細胞生物学[12.1%]、原子物理学[10.9%]、神経科学[10.1%]、分子化学[5.3%]）。[58] [59]
ある研究では、政策立案者が知識生産と科学への適切な資金提供の責任を委譲し、その後科学が何らかの形で「社会に信頼性と有用性のある知識」を提供するという、中央集権的な権威に基づくトップダウンアプローチは単純すぎることがわかった。[53]
測定によれば、生物医学資源の配分は疾病負担よりも過去の配分や研究とより強く相関している可能性がある。[60]
ある研究は、「研究報告書や研究資金の競争的選定における仲裁の主要なメカニズムとして査読が維持されるならば、科学界はそれが恣意的でないことを確かめる必要がある」と示唆している。[44]
研究によれば、「成功の測定方法を再考する」必要があると示唆されている（）。[43]
- 資金調達データ
助成金データベースからの資金提供情報や資金提供の謝辞セクションは、科学計量学研究のためのデータ源となり得、例えば、資金提供団体が科学技術の発展に及ぼす影響の調査や認識に役立てることができる。[61]
研究の課題と調整
リスクガバナンス
科学コミュニケーションと公共利用
「科学には、地球規模の公共財としての価値を支える2つの基本的な属性がある。知識の主張とその根拠となる証拠が公開され、精査されること、そして科学研究の結果が迅速かつ効率的に伝達されることである」と主張されてきた。[62]メタ科学研究では、科学のメディア報道、科学ジャーナリズム、科学教育者や科学者による結果のオンライン伝達など、科学コミュニケーションのトピックを研究している。[63] [64] [65] [66]ある研究では、「学者がソーシャルメディアを使用する主な動機は増幅である」こと、そして「これらの[またはそのような]プラットフォームが研究への真の関与をどのように促進できるかにもっと重点を置く組織文化に向かって進むべきである」ことがわかった。[67]科学コミュニケーションには、科学者への社会的ニーズ、懸念、要求の伝達も含まれる可能性がある。
代替メトリクスツール
代替メトリクスツールは、評価（パフォーマンスとインパクト） [60]や検索可能性の支援に使用できるだけでなく、 redditなどのソーシャルメディアでの科学論文に関する公開ディスカッション、Wikipediaでの引用、ニュースメディアでの研究に関するレポートの多くを集約して、メタサイエンスで分析したり、関連ツールで提供して使用したりすることもできます。[68]評価と検索可能性の点では、オルトメトリクスは、ソーシャルメディアやその他のオンラインプラットフォームを通じて受け取ったインタラクションによって出版物のパフォーマンスやインパクトを評価します。 [69]これは、たとえば、他の研究が引用する前を含め、最近の研究を測定されたインパクトで並べ替えるために使用できます。確立されたオルトメトリクスの特定の手順は透明ではなく[69]、使用されているアルゴリズムは、オープンソースソフトウェアのようにユーザーがカスタマイズまたは変更することはできません。ある研究では、オルトメトリクスのさまざまな限界について説明し、「継続的な研究開発への道」を示しています。[70]また、研究者が受け取った建設的なフィードバックを見つけるための主要なツールとしての使用には限界があります。
社会的影響と応用
「特に科学技術の社会的影響と応用に関する知的交流が将来より高く評価され、奨励される」ならば、科学に利益をもたらすかもしれないと示唆されている。[60]
知識の統合
一次研究は「文脈、比較、要約がなければ、結局は価値が限られる」ものであり、さまざまな種類の[追加の引用が必要]研究統合と要約が一次研究を統合します。[71]地球環境アジェンダの主要な社会生態学的課題の進歩は、「既存の科学的証拠の統合と統合の欠如によって妨げられており」、「急速に増加するデータ量」、区分化された情報、および一般的に満たされていない証拠統合の課題があります。[72]カリルによると、研究者は論文が多すぎるという問題に直面しています。たとえば、2014年3月には8,000を超える論文がarXivに投稿されました。そして「膨大な量の文献に対応するために、研究者は文献管理ソフトウェアを使用し、要約とメモを作成し、特定のトピックの概要を提供するためにレビュー論文に頼っています」。彼は、レビュー論文は通常（のみ）「すでに多くの論文が書かれているトピックに関するものであり、すぐに古くなる可能性がある」と指摘し、トピックに関する新しい研究で継続的に更新され、多くの研究結果を要約し、将来の研究を提案する「ウィキレビュー論文」を提案しています。[73]ある研究では、科学出版物がWikipediaの記事で引用されている場合、これはこの出版物の何らかの影響の指標と見なされる可能性があることを示唆しています。[69]たとえば、これは時間の経過とともに、参照が特定のトピックの高度な要約に貢献したことを示している可能性があります。
科学ジャーナリズム
科学ジャーナリストは、科学のエコシステムと一般の人々への科学コミュニケーションにおいて重要な役割を果たしており、「研究結果を信頼するかどうか、またそれをどのように報告するかを決定する際に、関連情報をどのように使用するかを知る」必要があり、一般の人々に伝えられる研究結果を精査する必要がある。[74]
科学教育
いくつかの研究では、科学教育、例えば特定の科学的論争[75]や主要な科学的結論の歴史的発見プロセス[76]、一般的な科学的誤解[77]についての教育を調査しています。教育は、科学的成果の質を向上させ、科学的研究に必要な時間を短縮する方法や、さまざまな科学的な労働力を拡大して維持する方法など、より一般的なトピックになることもあります。
科学に対する誤解と反科学的な態度
多くの学生は、科学とは何か、そしてそれがどのように機能するかについて誤解しています。[78] 反科学的な態度や信念も研究対象です。[79] [80]ホテズ氏は、反科学は「支配的で非常に致命的な力として現れ、世界の安全保障を脅かすもの」であり、それを軽減する「新しいインフラストラクチャ」が必要であると示唆しています。[81]
科学の進化
科学的実践
メタサイエンスは、科学的プロセスが時間の経過とともにどのように進化するかを調査することができます。ある研究では、チームの規模が拡大しており、「10年ごとに平均17％増加しています」。[60]（）
非オープンアクセス出版の一般的な形態と、多くの従来型ジャーナルに課せられる料金は、公的資金による論文であっても、不当で不必要、あるいは最適とは言えず、科学の進歩に対する有害な障壁であることが判明した。 [62] [84] [85] [86]オープンアクセスは、他の用途に使用できたはずのかなりの財源を節約し、開発途上国の研究者に公平な競争の場を与えることができる。[87]購読料、特定の研究へのアクセス、論文処理料にはかなりの費用がかかる。Paywall : The Business of Scholarshipは、このような問題に関するドキュメンタリーである。[88]
もう一つの話題は、科学的コミュニケーションの確立されたスタイル（例えば、長いテキスト形式の研究やレビュー）と科学的出版の慣行であり、従来の出版の「遅いペース」に対する懸念がある。[89]研究草稿を早期に公開するためのプレプリントサーバーの使用が増加しており、オープンピアレビュー、[90]研究をスクリーニングするための新しいツール、[91]および提出された原稿と査読者のマッチングの改善[92]は、出版をスピードアップするための提案の一部である。
科学全般および分野内開発
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研究は複数の分野にまたがる場合があり[説明が必要]、論文数が少ないことが必ずしも分野にとって不利になるわけではない[50]。
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研究にはさまざまな種類のメタデータがあり、それらを活用、補完し、有用な方法でアクセス可能にすることができます。OpenAlexは、 2億を超える科学文書の無料オンラインインデックスであり、情報源、引用、著者情報、科学分野、研究トピックなどのメタデータを統合して提供します。そのAPIとオープンソースのWebサイトは、メタサイエンス、科学計量学、および論文のセマンティックWebを照会する新しいツールに使用できます。[94] [95] [96] 開発中の別のプロジェクトであるScholiaは、ウィキデータの「主題」プロパティを使用してSARS-CoV-2ウイルスの特定の特徴に関する文献を要約するシンプルなユーザーインターフェイスを提供するなど、さまざまな視覚化と集約機能のために科学出版物のメタデータを使用しています。 [97]
主題レベルの解決策
人間が研究に明示的に割り当てたメタデータ以外にも、自然言語処理とAIを使用して研究出版物をトピックに割り当てることができます。科学賞の影響を調査したある研究では、論文のテキスト（キーワードだけでなく）をWikipediaの科学トピックページ（「ページは科学者とユーザーによってクラウドソーシングを通じて作成および更新されます」）の言語コンテンツに関連付けるために自然言語処理とAIを使用し、さらなる分析やナビゲーションのために、忠実度の高い科学トピックの意味のある妥当な分類を作成しました。[98]
科学全体の成長または停滞
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メタサイエンス研究は、例えば書誌データベースの出版物数のデータなどを用いて、科学全体の成長を調査するものである。ある研究では、成長率の異なるセグメントは「経済（例えば、産業化）」（科学システムに必要な入力としてお金が考慮されている）および/または「政治的発展（例えば、第二次世界大戦）」の段階に関連しているようだとわかった。また、科学文献の量が最近急激に増加していることが確認され、平均倍増期間は17.3年と算出された。[100]
しかし、科学的進歩を意味のある方法で測定することは難しいと指摘する人もいます。その理由の 1 つは、特定の科学的発見の重要性を正確に評価することが難しいためです。科学全体の軌跡 (影響、主要な発見の数など) に関するさまざまな観点が書籍や記事で説明されています。たとえば、科学はますます困難になっています (費やした 1 ドルまたは 1 時間あたり)、科学が「現在減速しているのは、科学が確立された分野に重点を置きすぎているためです」、論文や特許が「CD 指数」で測定される過去との決別という点で「破壊的」である可能性はますます低くなっています[82]、大きな停滞(おそらくはより大きな傾向の一部[101] ) があり、たとえば、コンピューターとインターネットを除けば「1970 年代から物事はほとんど変わっていません」などです。
いくつかの尺度による潜在的な減速をよりよく理解することは、人類の未来を改善する大きな機会となる可能性がある。[102]たとえば、科学的生産性の測定における引用の重視、情報過多、[101] 3 つの「以前の知識の利用」指標に基づく狭い範囲の既存知識（狭い専門分野や関連する現代の慣行を含む可能性がある）への依存、[82]およびリスク回避型の資金調達構造[103]は、「漸進的な科学に向かい、失敗する可能性が高い探索的プロジェクトから離れる」可能性がある。 [104]「CD 指数」を導入した研究では、指数で測定された「非常に破壊的な」論文の総数は増加していないが、論文の総数は増加していることが示唆されている（特に、1998 年の宇宙の加速膨張の発見はCD 指数が 0 である）。この研究結果は、科学者や発明家が「知識の拡大のペースについていくのに苦労している可能性がある」ことも示唆している。[105] [82]
研究の「新規性」を測るさまざまな方法、新規性測定基準[104]が、潜在的な反新規性バイアスを相殺するために提案されている。例えば、テキスト分析[104]や、難易度を考慮した上で、参照されたジャーナルの組み合わせが初めてであるかどうかを測定する方法などである。[106]他のアプローチとしては、リスクのあるプロジェクトに積極的に資金を提供するというものがある。[60]
トピックマッピング
サイエンスマップは、特定の科学領域内の主要な相互に関連するトピック、それらの時間的変化、およびそれらの主要な関係者（研究者、機関、ジャーナル）を示すことができます。それらは、新しい科学分野の出現と学際的な領域の発展を決定する要因を見つけるのに役立つ可能性があり、科学政策の目的にも関連する可能性があります。[107] 科学的変化の理論は、「視覚化された知的構造と動的パターンの調査と解釈」を導くことができます。[108]マップは、研究分野の知的、社会的、または概念的な構造を示すことができます。[109]視覚的なマップを超えて、専門家の調査に基づく研究や同様のアプローチは、十分に研究されていない、または無視されている社会的に重要な領域、トピックレベルの問題（スティグマやドグマなど）、または潜在的な優先順位付けの誤りを特定できます。[追加の引用が必要]例としては、公衆衛生に関連する政策に関する研究[110]や気候変動緩和の社会科学[111]が挙げられますが、現時点で最も緊急の課題は気候変動を緩和する方法を見つけることであるのに対し、気候変動の自然科学はすでに十分に確立されているにもかかわらず、気候関連の研究資金全体のわずか0.12%しかこのような研究に費やされていないと推定されています。[111]
政策や実践における研究証拠の利用に関する研究など、部分的に調査を用いて科学分野やトピックをマッピングする研究もある。[112]
論争、現在の議論、意見の相違
一部の研究では、科学的な論争を調査しており、現在進行中の主要な議論（例：未解決の問題）や、科学者間または研究間の意見の不一致を特定することがあります。[追加の出典が必要]ある研究によると、意見の不一致のレベルが最も高かったのは社会科学と人文科学（0.61%）で、次いで生物医学と健康科学（0.41%）、生命科学と地球科学（0.29%）、物理科学と工学（0.15%）、数学とコンピューター科学（0.06%）でした。[113]このような研究では、特に意見の不一致が集まっている場合は、クラスター図などを使用して視覚的にも、意見の不一致がどこにあるのかが示されることもあります。
統合結果の解釈の課題
特定の研究問題や研究テーマに関する研究は、多くの場合、さまざまな研究の結果を統合、比較、批判的に分析、解釈する高レベルの概要の形でレビューされます。そのような研究の例には、科学的レビューやメタ分析があります。これらおよび関連する実践はさまざまな課題に直面しており、メタサイエンスの主題です。
含まれる研究や利用可能な研究に関するさまざまな問題、例えば使用される方法の異質性が、メタ分析の誤った結論につながる可能性がある。[114]
知識の統合と生きた文書
さまざまな問題には、新しい科学に基づく知識と既存の科学に基づく知識の迅速な統合が必要です。特に、ゆるやかに関連のあるプロジェクトや取り組みが多数ある状況では、共通の基盤または「コモンズ」の恩恵を受けることになります。[97]
エビデンス統合は、重要で、特に比較的緊急かつ確実な地球規模の課題、「気候変動、エネルギー転換、生物多様性の喪失、抗菌薬耐性、貧困撲滅など」に適用できます。より良いシステムでは、リビングシステマティックレビュー（リビングドキュメントなど）を通じて研究エビデンスの要約を最新の状態に保つことが提案されました。科学論文やデータ（または情報やオンライン知識）の数は大幅に増加していますが、[追加の引用が必要]、公開された学術的なシステマティックレビューの数は「2011年の約6,000件から2021年には45,000件以上に」増加しています。[115]エビデンスに基づくアプローチは、科学、政策、医療、その他の実践の進歩に重要です。たとえば、メタ分析では、既知の情報を定量化し、まだ知られていない情報を特定し、 [71]確立された知識のコンテキストに「真に革新的で高度に学際的なアイデア」を配置して、その影響を高めることができます。[60]
成功と進歩の要因
科学の成功の背後にある要因をより深く理解することで、「科学全体の展望を高め、社会問題にもっと効果的に取り組むことができる」という仮説が立てられている。[60] [18]
斬新なアイデアと破壊的な学問
2人のメタ科学者は、「破壊的な学問を促進し、斬新なアイデアに注目を集める構造」が重要になる可能性があると報告した。なぜなら、成長中の科学分野では、 引用の流れがすでに引用されている論文に不釣り合いに集中し、標準的な進歩を遅らせたり阻害したりする可能性があるからだ。 [116] [117]ある研究では、真に革新的で高度に学際的な斬新なアイデアの影響を高めるには、それらを確立された知識の文脈に置く必要があると結論付けた。[60]
メンターシップ、パートナーシップ、社会的要因
他の研究者は、最も成功した弟子たちは、メンターの下で研究し、そのメンターの指導の下で研究を行い、その研究で弟子たちは「受賞、米国科学アカデミー（NAS）入り、またはスーパースターになる可能性」において、メンターの下で研究したと報告している。メンターの研究テーマではなく、独自のテーマを研究することも、成功と正の相関関係にあった。 [118] [119]非常に生産性の高いパートナーシップも研究対象となっている。例えば、スキルを補完できる2人の個人が頻繁に共著する「スーパータイ」は、相互信頼、信念、コミットメント、楽しさなどの他の要因の結果でもある可能性が高い。[120] [60]
成功した科学者とプロセス、一般的なスキルと活動の研究
成功した科学者によるアイデアの出現や起源も研究対象であり、例えばメンデルがどのように発見をしたかに関する既存のアイデアの見直しなどである[121]。あるいは、より一般的には科学者による発見のプロセスである。科学は「アイデアや発明[およびその他の種類の知識や情報]を流用、コピー、拡張、または組み合わせる多面的なプロセス」であり、孤立したプロセスではない。[60] 科学者の習慣、一般的な思考様式、読書習慣、情報源の使用、デジタルリテラシースキル、ワークフローを調査した研究もほとんどない。[ 122 ] [ 123 ] [ 124 ] [ 125 ] [126]
労働の優位性
ある研究では、多くの分野において、エリート大学の科学的な生産性や成功が高いのは、資金提供を受けた労働者のプールが大きいためだと理論づけられている。[127] [128]この研究では、大学の名声は、グループのメンバーがいる教員の生産性の高さとのみ関連しており、教員の論文出版者だけやグループのメンバー自身とは関連していないことがわかった。これは、エリート研究者の並外れた生産性は、トップ大学によるより厳格な人材選抜によるものではなく、資金へのアクセスのしやすさや大学院生やポスドク研究者への名声の魅力を通じて得られる労働上の利点によるものであるという証拠として提示されている。
究極の影響
科学における成功（終身在職権審査プロセスで示される）は、多くの場合、引用数などの指標で測定され、賞な影響という観点では測定されません。このような指標の問題は、この記事の別の箇所で大まかに概説されており、レビューが一次研究の引用に取って代わることなどが含まれます。[71]また、研究プロセスにおける社会的影響の認識を高める学術インセンティブシステムの変更に関する提案もあります。[130]
進歩研究
提案されている「進歩研究」という分野は、科学者（または科学者の資金提供者や評価者）がどのように行動すべきかを調査し、「介入策を考え出す」とともに進歩そのものを研究することができる。[131]この分野は2019年のエッセイで明示的に提案され、行動を規定する応用科学として説明されている。[132]
進歩の加速として
ある研究によると、科学のやり方を改善することで、科学的発見とその応用の速度が加速し、人類の問題に対する緊急の解決策を見つけ、人類の状況を改善し、自然に対する理解を深めるのに役立つ可能性がある。メタ科学的研究は、改善が必要な科学の側面を特定し、それらを改善する方法を開発することを目指すことができる。[73]科学が経済成長と社会進歩の基本的な原動力として受け入れられれば、「社会として、科学を加速し、科学を社会の最も重要な問題の解決に向けるために何ができるかという問題」が生じる可能性がある。[133]しかし、著者の一人は、万能のアプローチが正しい答えであるとは考えられていないことを明確にした。たとえば、資金調達、DARPAモデル、好奇心主導の方法、「同僚が同意しなくても1人の査読者がプロジェクトを擁護する」こと、その他さまざまなアプローチはすべて有用である。それでも、それらを評価することで、何が機能するか、または最も機能するかについての知識を構築できる。[103]
改革
科学的実践の欠陥を特定するメタ研究は、科学の改革を促してきました。これらの改革は、質の低い研究や非効率的な研究につながる科学的実践の問題に対処し、解決することを目指しています。
2015年の研究では、メタ研究における「断片化された」取り組みがリストされています。[1]
事前登録
科学研究を実施する前に登録する慣行は、事前登録と呼ばれます。これは、再現性危機に対処するための手段として生まれました。事前登録には、登録されたレポートの提出が必要であり、理論的根拠、実験設計、および提案された統計分析に基づいて、ジャーナルによって出版が承認されるか拒否されるかが決定されます。研究の事前登録は、出版バイアス（否定的な結果を公表しないなど）を防ぎ、データのドレッジを減らし、再現性を高めるのに役立ちます。[134] [135]
報告基準
報告の一貫性と質が低いことを示す研究により、科学における報告基準とガイドラインの必要性が実証され、CONSORT（試験報告の統合基準）やEQUATORネットワークなど、そのような基準を作成する組織の台頭につながりました。
EQUATOR（健康研究の質と透明性の向上）[ 136 ]ネットワークは、医療研究の透明性と正確性を促進し、医療研究文献の価値と信頼性を高めることを目的とした国際的な取り組みです。[137] EQUATORネットワークは、研究の適切な報告の重要性に対する認識を高め、さまざまな種類の研究設計に関する報告ガイドラインの開発、普及、実装を支援し、健康科学文献における研究報告の質の状況を監視し、健康研究報告の質に影響を与える問題に関する研究を実施することを目的として設立されました。[138] ネットワークは、報告ガイドラインの開発者、医学雑誌の編集者と査読者、研究資金提供団体、および研究出版物と研究自体の質の向上に共通の関心を持つその他の主要な利害関係者を結集する「アンブレラ」組織として機能します。
アプリケーション
情報通信技術
メタサイエンスは、技術システム（ICT）や科学の評価、インセンティブ、コミュニケーション、委託、資金調達、規制、生産、管理、使用、出版の基準の作成と改善に使用されます。これらは「応用メタサイエンス」[139] [より適切な情報源が必要]と呼ばれ、研究の量、質、プラスの影響を高める方法を模索する場合があります。その一例は、代替指標の開発です。[60]
研究のスクリーニングとフィードバック
PubPeer、コクランのバイアスリスクツール[140]、RetractionWatchなど、さまざまなウェブサイトやツールでも不適切な研究を特定したり、フィードバックを有効にしたりできます。医学と学術の論争は古代と同じくらい古く、ある研究では「建設的で執拗な批判」と「ソーシャルメディアを単なる剣闘士の試合の場ではなく、活発な議論の場として強化するのに役立つ」ポリシーの研究を求めています。[141]研究へのフィードバックは、多くの場合、研究のウェブサイトに統合されているaltmetrics（ほとんどの場合、埋め込まれたAltmetricsバッジ）を介して見つけることができますが、研究に直接リンクしているソーシャルメディアの議論のみが表示され、研究に関するニュースレポートにリンクしている議論は表示されないなど、不完全な場合がよくあります。
使用、変更、拡張、または調査されたツール
ツールはメタリサーチによって開発されるか、メタリサーチによって使用または調査される可能性があります。注目すべき例としては次のようなものがあります。
- scite.aiというツールは、論文の引用を研究を「支持する」、「言及する」、「対照する」ものとして追跡し、リンクすることを目的としています。[142] [143] [144]
- Scite Reference Check bot は scite.ai の拡張機能で、新しい論文の PDF をスキャンして「撤回された論文への参照を探し、引用論文と撤回された論文の両方を Twitter に投稿」し、「新しい研究が訂正、正誤表、撤回、または懸念の表明を行った古い研究を引用している場合はフラグを立てます」。[144]研究によると、撤回された論文の引用のうち、撤回を明確に認識しているのはわずか 4% です。[144]
- Google Scholarのような検索エンジンは研究を見つけるために使用され、通知サービスGoogle Alertsは指定された検索用語に一致する新しい研究の通知を可能にします。学術コミュニケーションインフラストラクチャには検索データベースが含まれます。[145]
- 影の図書館 サイハブはメタサイエンスの話題である[146]
- 研究、知識、タスク管理のための個人用知識管理システム。例えば、情報を整理された方法で保存し、マルチドキュメント テキストエディタで将来の使用に備える[148] [149]。このようなシステムは、例えばウェブブラウザ（タブアドオン[150]など）や検索ソフトウェア[追加引用が必要]とともに、「マインドマシンパートナーシップ」の一部と説明することができ、メタサイエンスによって科学をどのように改善できるかを調査することができる。[60]
- Scholia – 学術出版物のメタデータを公開し、Wikidata経由で利用するための取り組み。[151]
- さまざまなソフトウェアにより、計量書誌分析などの一般的なメタ科学的実践が可能になります。[152]
発達
ある研究によれば、科学における再現性の問題のため、「研究がどのくらいの頻度で繰り返されたか、そして元の研究結果が確認されているかどうかをチェックする簡単な方法」が必要である。[153] [154]ある研究では、研究不正の早期警告サインを研究から検出するためのツールが提案されている。[155]
薬
医学における臨床研究は質が低いことが多く、多くの研究は再現できません。[156] [157]研究資金の推定85％が無駄になっています。[158]さらに、偏見の存在は研究の質に影響します。[159]製薬業界は医学研究の設計と実行に大きな影響力を及ぼしています。利益相反は医学文献の著者[160]と医学雑誌の編集者の間で一般的です。ほぼすべての医学雑誌は著者に利益相反を明らかにすることを要求していますが、編集者にはそうする必要はありません。[161]金銭的な利益相反は、肯定的な研究結果の割合が高いことと関連しています。抗うつ薬の試験では、製薬会社のスポンサーシップが試験結果の最良の予測因子です。[162]
盲検化はメタ研究のもう一つの焦点であり、不十分な盲検化によって生じるエラーは実験バイアスの原因となる。盲検化は医学文献ではあまり報告されておらず、この問題に対する広範な誤解が臨床試験における盲検化の不十分な実施につながっている。[163]さらに、盲検化の失敗はほとんど測定または報告されていない。[164]抗うつ薬の試験における盲検化の失敗を示す研究により、一部の科学者は抗うつ薬はプラセボよりも優れていないと主張するようになった。[165] [166]盲検化の失敗を示すメタ研究を考慮して、CONSORT基準ではすべての臨床試験で盲検化の質を評価し報告することを推奨している。[167]
研究によると、既存の研究エビデンスのシステマティックレビューは、新しい研究を計画したり結果を要約したりする際に最適に使用されていないことが示されている。[168]医療介入の有効性を評価する研究の累積メタアナリシスは、新しい試験を実施する前に既存のエビデンスのシステマティックレビューが行われていれば、多くの臨床試験を回避できた可能性があることを示している。[169] [170] [171]たとえば、Lauら[169]は、急性心筋梗塞に対する静脈内ストレプトキナーゼの有効性を評価する33の臨床試験（36,974人の患者が関与）を分析した。彼らの累積メタアナリシスは、新しい試験を実施する前にシステマティックレビューを実施していれば、33の試験のうち25を回避できた可能性があることを実証した。言い換えれば、34,542人の患者をランダム化することは潜在的に不要だった。ある研究[172]では、227のメタアナリシスに含まれる1523の臨床試験を分析し、「関連する先行研究の4分の1未満」が引用されたと結論付けました。また、ほとんどの臨床試験報告書では、研究を正当化したり結果を要約したりするための体系的なレビューが提示されていないという以前の調査結果も確認されました。[172]
現代医学で使用されている多くの治療法は効果がないか、有害であることが判明しています。ジョン・イオアニディスによる2007年の研究では、その有効性が明確に否定された後、医療界が一般的な治療法を参照しなくなるまで平均10年かかったことがわかりました。[173] [174]
心理学
メタサイエンスは心理学研究における重大な問題を明らかにした。心理学研究はバイアスが高く、再現性が低く、統計が広く誤用されている。[175] [176] [177]再現危機は心理学に他のどの分野よりも大きな影響を与えており、広く公表された研究結果の3分の2は再現不可能である可能性がある。[178]メタ研究では心理学研究の80～95％が当初の仮説を支持しており、これは出版バイアスの存在を強く示唆している。[179]
再現性危機により、重要な研究結果を再検証する新たな取り組みが行われた。[180] [181]出版バイアスとpハッキングに関する懸念に応えて、140以上の心理学ジャーナルが結果ブラインド査読を採用した。これは、研究結果を考慮せずに事前登録して出版するものである。 [182]これらの改革の分析では、結果ブラインド研究の61％が無結果を生み出すと推定されているが、これは以前の研究の5～20％とは対照的である。この分析は、結果ブラインド査読が出版バイアスを大幅に削減することを示している。[179]
心理学者は、統計的有意性と実際的重要性を日常的に混同し、重要でない事実を非常に確実であると熱心に報告する。[183] 一部の心理学者は、 p値だけに頼るのではなく、効果サイズ統計をより多く使用することで対応している。[要出典]
物理
リチャード・ファインマンは、物理定数の推定値が偶然に予想される値よりも公表された値に近いことを指摘した。これは確証バイアスの結果であると考えられていた。つまり、既存の文献と一致する結果はより信じられやすく、したがって公表される可能性が高かった。物理学者は現在、この種のバイアスを防ぐために盲検化を実施している。[184]
コンピュータサイエンス
ウェブ測定研究は、特にセキュリティとプライバシーの分野で、現代のウェブの仕組みを理解するために不可欠です。しかし、これらの研究では、カスタムビルドまたは修正されたクローリング設定が必要になることが多く、同様のタスク用の分析ツールが大量に存在します。Nurullah Demir らによる論文では、著者らは最近の 117 件の研究論文を調査して、ウェブベースの測定研究のベストプラクティスを導き出し、再現性と複製可能性の基準を確立しました。彼らは、実験設定や結果を再現および複製するためのその他の重要な情報が欠落していることが多いことを発見しました。著者らは、24 の異なる測定設定を使用した 450 万ページを対象とした大規模なウェブ測定研究で、実験設定のわずかな違いが全体的な結果に与える影響を実証し、正確で包括的な文書化の必要性を強調しました。[185]
組織および機関
メタリサーチに取り組んでいる組織や大学は世界中に数多くあり、ベルリンのメタリサーチイノベーションセンター[186]、スタンフォード大学のメタリサーチイノベーションセンター[187] [188] 、ティルブルフ大学のメタリサーチセンター、メタリサーチ＆エビデンス統合ユニット、インドのジョージ国際保健研究所、センター・フォー・オープンサイエンスなどがある。メタサイエンスのツールを開発している組織には、OurResearch、Center for Scientific Integrity、altmetrics companiesなどがある。学際的メタリサーチおよびオープンサイエンス協会（AIMOS）が主催する年次メタサイエンス会議と、オープンサイエンスセンターが主催する半年ごとの会議がある。[189] [190]
参照
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外部リンク
ジャーナル
- ミネルバ：科学、学習、政策のジャーナル
- 研究の誠実性と査読
- 研究方針
- 科学と公共政策
会議
- 年次メタサイエンス会議