जब विज्ञान एक खुली किताब है तो विज्ञान बेहतरीन है

जब विज्ञान एक खुली किताब है तो विज्ञान बेहतरीन है यदि विज्ञान को और अधिक विश्वसनीय बनाने के लिए डेटा को एक खुली किताब की जरूरत है क्विन डोमब्रोव्स्की / फ़्लिकर, सीसी द्वारा एसए

यह 1986 था, और अमेरिकी अंतरिक्ष एजेंसी, नासा, सात जीवन के नुकसान से जूझ रहा था। स्पेस शटल चैलेंजर ने अपने लॉन्च के बारे में एक मिनट के बाद अलग किया था।

त्रासदी पर रिपोर्ट करने के लिए एक कांग्रेस आयोग का गठन किया गया था भौतिक विज्ञानी रिचर्ड फेनमैन अपने सदस्यों में से एक था। नासा के अधिकारियों ने कांग्रेस को गवाही दी थी कि 1 में शटल विफलता की संभावना लगभग 100,000 थी। फेनमैन संख्या और डेटा के आधिकारिक गवाही से परे देखना चाहता था जो इसका समर्थन करते थे।

अपनी जांच पूरी करने के बाद, फेनमैन ने अपने निष्कर्षों को आयोग की आधिकारिक रिपोर्ट में एक परिशिष्ट में अभिव्यक्त किया, जिसमें उन्होंने घोषित कि नासा के अधिकारियों ने "खुद को बेवकूफ बनाया" यह सोचकर कि शटल सुरक्षित था

लॉन्च करने के बाद, शटल भागों कभी-कभी वापस अप्रत्याशित तरीके से क्षतिग्रस्त या व्यवहार में आ गए। इनमें से कई मामलों में, नासा ने सुविधाजनक स्पष्टीकरण के साथ आया था जो इन लाल झंडे के महत्व को कम कर देता है। नासा के लोग बुरी तरह से शटल सुरक्षित होना चाहते थे, और इसने उनके तर्क को रंग दिया।

फेनमैन को, इस प्रकार का व्यवहार आश्चर्यजनक नहीं था भौतिक विज्ञानी के रूप में अपने करियर में, फेनमैन ने देखा कि न सिर्फ इंजीनियरों और प्रबंधकों, बल्कि मूल वैज्ञानिकों के पक्षपात भी हैं जो स्वयं-धोखे का कारण बन सकते हैं

फेनमैन का मानना ​​था कि वैज्ञानिकों को लगातार अपने पूर्वाग्रहों को याद दिलाना चाहिए। फेनमैन के अनुसार "अच्छे सिद्धांत के पहले सिद्धांत", फेनमैन के अनुसार, "यह है कि आपको अपने आप को बेवकूफ़ नहीं बनाना चाहिए, और आप बेवकूफ़ बनना चाहते हैं"।

कई आंखें

एक वैज्ञानिक एक सिद्धांत के बाहर कैरियर का निर्माण कर सकता है, और फिर उसे लगता है कि उस सिद्धांत पर सवार होकर बहुत सवारी है। और यहां तक ​​कि हम में से जो कम सिद्धांत-बाध्य हैं, अभी भी आशा करते हैं कि प्रत्येक नए डेटा बिंदु हमारे वर्तमान सिद्धांत का समर्थन करेगा, भले ही हम कल ही सिद्धांत के बारे में सोचा।


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कांग्रेस को आधिकारिक रिपोर्ट में, फेनमैन और उनके सहयोगियों ने अनुशंसा की कि एक स्वतंत्र निगरानी समूह को नासा के द्वारा प्रदान किए जा सकने वाले जोखिम के लगातार विश्लेषण प्रदान करने के लिए स्थापित किया जा सकता था। एजेंसी को उन लोगों से इनपुट की जरूरत है जिनके पास शटल सुरक्षित होने में हिस्सेदारी नहीं थी।

व्यक्तिगत वैज्ञानिकों को भी उस तरह की इनपुट की आवश्यकता है विज्ञान की प्रणाली इस तरह स्थापित की जानी चाहिए कि शोधकर्ता विभिन्न सिद्धांतों की सदस्यता लेने से एक ही डेटा सेट के स्वतंत्र व्याख्याएं दे सकते हैं।

इससे वैज्ञानिक समुदाय को अपने सिद्धांत के समर्थन में देखने के लिए व्यक्तियों की प्रवृत्ति से बचने में मदद मिलेगी जो कि वहां नहीं है।

मेरे लिए यह स्पष्ट है: शोधकर्ताओं को नियमित रूप से दूसरों के कच्चे डेटा की जांच करना चाहिए लेकिन कई क्षेत्रों में आज ऐसा करने का कोई अवसर नहीं है।

वैज्ञानिकों ने पत्रिका लेखों के माध्यम से अपने निष्कर्षों को एक-दूसरे को बताया है ये लेख डेटा के सारांश प्रस्तुत करते हैं, जो अक्सर विस्तार से संबंधित होते हैं, लेकिन कई क्षेत्रों में कच्ची संख्या साझा नहीं होती है। और सारांश को कलात्मक रूप से विरोधाभासों को छुपाने के लिए व्यवस्थित किया जा सकता है और लेखक के सिद्धांत के लिए स्पष्ट समर्थन को अधिकतम किया जा सकता है।

कभी-कभी, एक लेख इसके पीछे के आंकड़ों पर सही होता है, मौसा और सभी दिखाता है। लेकिन हमें उस पर भरोसा नहीं करना चाहिए। केमिस्ट मैथ्यू टोड ने मुझसे कहा है कि यह संपत्ति की खामियों को दिखाने के लिए एक संपत्ति के लिए एक रियल एस्टेट एजेंट के ब्रोशर की अपेक्षा की तरह होगा। आप अपनी आंखों के साथ इसे देखे बिना एक घर नहीं खरीदेंगे। अनफ़िल्टर्ड डेटा को देखे बिना एक सिद्धांत में खरीदना मूर्खता हो सकता है

कई वैज्ञानिक समाज इस बात को मानते हैं कई सालों से, जिन जर्नलों की देखरेख करते हैं, उनके पास एक नीति थी कि लेखकों को कच्चे आंकड़े उपलब्ध कराने की आवश्यकता होती है, जब अन्य शोधकर्ता इसका अनुरोध करते हैं।

दुर्भाग्य से, यह नीति विज्ञान के कुछ क्षेत्रों में कम से कम, शानदार रूप से विफल हो गई है। अध्ययनों से पता चला है कि जब एक शोधकर्ता एक लेख के पीछे डेटा का अनुरोध करता है, तो लेख के लेखकों ने डेटा के साथ जवाब दिया कम से कम आधे मामलों में। यह विज्ञान की प्रणाली में एक प्रमुख कमी है, वास्तव में शर्मिंदगी है

उस डेटा की आवश्यकता के लिए अच्छी तरह से इरादा नीति प्रदान की जानी चाहिए अनुरोध पर अनुत्तरित ईमेलों के लिए, बहाने के लिए और देरी के लिए एक फार्मूला बन गया है। एक डेटा अनुरोध से पहले नीति, हालांकि, प्रभावी हो सकती है।

कुछ पत्रिकाओं ने इसे लागू किया है, की आवश्यकता होती है उस डेटा को लेख के प्रकाशन पर ऑनलाइन पोस्ट किया जा सकता है

ओपन डाटा वीक?

इस नए डेटा-पोस्टिंग नीति को गोद लेना धीमा रहा है, विज्ञान की प्रणाली में एक दूसरे दोष के द्वारा इसे वापस रखा गया है। वर्तमान में, शोधकर्ताओं को पुरस्कृत किया जाता है - नौकरी पदोन्नति, और अनुदान के रूप में - उनके लेखों के लिए अपने निष्कर्षों की घोषणा करते हैं, लेकिन लेखों के पीछे डेटा के लिए नहीं।

नतीजतन, कुछ वैज्ञानिक डेटा जमा करते हैं प्रत्येक डेटा सेट के साथ, वे उतने लेख प्रकाशित कर सकते हैं जितना कि वे कर सकते हैं, लेकिन डेटा को स्वयं प्रकाशित करने का विरोध करते हैं

विज्ञान को ठीक करने के लिए, हमें इन प्रोत्साहनों को बदलने की जरूरत है: साझा करना डेटा का पुरस्कृत होना चाहिए; डेटा का एक महत्वपूर्ण पुन: विश्लेषण प्रदान करना पुरस्कृत होना चाहिए; डेटा सेट के बारे में दूसरों के दावों में छेद छेड़ने का पुरस्कृत होना चाहिए

अगर व्यावसायिक संदेह का लाभ बढ़ सकता है, तो विज्ञान झूठी सिद्धांतों का पीछा करने में कम समय बर्बाद कर देगा।

जैसा कि मैं इसे लिखता हूं, हम आठवें अंतर्राष्ट्रीय ओपन एक्सेस वीक के अंत के करीब आ रहे हैं। यह एक हफ्ते का जश्न मनाने के लिए है कि वेतनमानों के पीछे प्रकाशित होने के बजाय वैज्ञानिक लेखों की बढ़ती संख्याएं मुफ्त में उपलब्ध हैं, और अधिक समय के लिए अधिवक्ता का समय है।

उपयोग खोलें लेखों के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन हमें डेटा को भी खोलना होगा क्या हमें एक अंतरराष्ट्रीय ओपन डाटा वीक शुरू करने की आवश्यकता है? विज्ञान की एक बेहतर प्रणाली में, डेटा साझा करना डी रिग्ब्रूर होगा

के बारे में लेखकवार्तालाप

एलेक्स ओ होल्कोम्बे, एसोसिएट प्रोफेसर, स्कूल ऑफ साइकोलॉजी, सिडनी विश्वविद्यालय वह जांचता है कि चलती ऑब्जेक्ट क्षेत्रों के विभिन्न न्यूरॉन्स के झलकों से संकेतों को कैसे मिलाया जाता है, साथ ही साथ एक गतिशील दृश्य में महत्वपूर्ण वस्तुओं की ट्रैकिंग के लिए अस्थाई सीमाओं को कैसे सीमित किया जाता है।

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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