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当今时代，网络反疫苗理论、气候变化怀疑论大行其道，一些人对大学充满敌意，学者们感到前所未有的紧张，希望赢得公众对科学的信任。
但是研究人员互相之间会信任彼此吗？根据对全球3000多名学者的调查数据显示，答案是“有时”——有相当一部分人对学术界同仁的研究成果重视程度有限。
“总有人试图蒙骗你。”一位匿名的受访者称。“在你自己的研究领域内，可能更容易发现对方是不是在蒙骗人，但碰到自己不太熟悉的领域时，就不那么容易确定了。”他们警告说。
整整37%的受访者表示，在过去一周，他们“接触”或“遇到”的“研究成果”中，“大约一半”或不到一半是真正“值得信任的”。只有14%的人表示，他们信任自己接触到的所有研究成果。
Level of trust in each other’s work
这项调查是由出版商爱思唯尔(Elsevier)开展的，负责客户洞察的主管阿德里安·穆里根(Adrian Mulligan)说，学者需要了解大量的最新研究成果，往往会“不知所措”，因此“他们一些材料产生怀疑并不奇怪”。
穆里根强调，调查结果有一些附加说明:“研究成果”不仅指的是期刊上的文章，还可以指学术博客、数据集、预印本资料库中的未经同行评议的论文，或者在某些情况下，甚至包括介绍研究结果的新闻稿。
倾向于对研究成果持不信任态度的学者，更有可能接受该问卷调查。爱思唯尔喜欢将学术界描述为一幅被潜在的可疑研究成果所淹没的场景，同时也喜欢宣传自己能够帮助学者从容驾驭信息。
但是，这些发现可能仍然有助于阐明科学过程中证据不足的部分。尽管有很多关于公众对科学信任度的统计数据，穆里根先生说，他并不知道有任何其他关于学者之间相互信任这一话题的研究。
爱丁堡大学和德国波鸿鲁尔大学的天体物理学家凯瑟琳·海曼斯(Catherine Heymans)说：“这些调查结果让我感到很惊讶，在我的研究领域里不会出现这种情况。”她争辩道，在我的领域里，学者之间信任度更高。
Reasons for doubting the reliability of research
这项调查结果是根据爱思唯尔Scopus作者数据库中随机挑选出的调查对象得出的。此项调查询问学者，影响科研信任度的不良因素是什么。
海德堡大学附属医院疟疾研究员、科学界公众信任话题演讲者费思·奥西耶(Faith Osier)告诉泰晤士高等教育，“得出的结论欠佳”或“夸大研究发现的重要性”是可能引起怀疑的两个方面。最大的警告信号是作者“夸大”自身的研究成果。她说：“作为作者，我们在科研生涯中的某个时刻，都在不同程度上犯这类错误。”
调查对象的另一个主要关注点是“缺乏必要的信息或细节”。学者称，弥补可信度缺失的最常见方式就是检查补充材料或数据。
海曼斯教授解释说，这在物理学，尤其是天体物理学中不是什么大问题，因为大部分数据都是公开的——这是由主要机构的政策规定的。她说，天体物理学家在研究中发布自己的分析软件的现象也越来越普遍，这就意味着，研究结果“变得100%可再现”。
爱思唯尔的调查结果表明，同行评审——或者缺乏同行评审——在决定可信度大小的因素中排名第二。
海曼斯教授说，同行评审“绝对至关重要”，因为，尤其是在天体物理学中，同行评审通常会检查研究发现是否可重现。但是，如果要在同行评审和完全开放的数据及软件二者之间做出选择，她会选择后者。她说：“如果有数据和软件的话，我就不需要看同行评审了。”
罗马尼亚波尔约大学副教授伊万娜·克里斯蒂娅(Ioana Cristea)的研究兴趣在于科研透明度和严谨性。她说，在其他条件相同的情况下，自己会相信经过同行评审的文章，而不是未经同行评审的文章。她说，但是，“你的脑海里总是会有这样一个疑问：这篇论文是如何登上这份期刊的？”
她说，一些同行评审者只对论文发表非常笼统的评论，而她怀疑自己所在领域的一些期刊在寻找“有争议的”和“可引用的”论文。期刊名有时被当作可信度的“代理”，即使使用这样的“捷径”效果并不理想。她说：“不是每个人都会读完整篇论文的。”
马来亚大学的阿布里扎·阿卜杜拉教授主要研究马来西亚及中国学术界的科学信任，他说：“任何科学论文都可能是错误的——无论它在哪里发表，是谁写的，采用的方法在技术上有多合理，或者论点得到了多么有力的支持。要想发现一篇论文是否有问题，一个简单方法就是，论文给你这样一种感觉——作者并没有真正阅读他们所引用的论文。”
大约一半接受调查的学者表示，在决定是否信任一篇论文时，他们会“从其他可信来源寻求佐证”；克里斯蒂娅教授说，她已经在推特上建立了一个值得信任的学者名单，列出了好的和坏的研究。
诺丁汉大学科学、语言和社会学荣誉退休教授布里吉特·纳里奇(Brigitte Nerlich)说“我关注了一些学者，并信任他们，如果他们说某篇论文是垃圾，那么我会选择相信他们。”
她补充道：“考虑到我所在研究领域的跨学科性质，我倾向于只阅读已经被他人在博客或推特上预先检查过的论文，这就意味着我采用我所信任的各个领域的专家判断进行把关，当然这是主观的。我尤其信任那些公开反对炒作的人。”论文摘要“不可理解”，或者缺乏研究方法或研究发现的信息，也是造成论文不可靠的危险信号。
新南威尔士大学的分子生物学教授梅林·克罗斯利(Merlin Crossley)曾撰文介绍同行评审过程，他说：“我不同意‘很多论文都存在错误’这一观点，我几乎相信我读过的所有论文——绝对超过90%，但尽管我相信这些数据，我可能对结论的适用范围有所保留。”
他说：“我们接受过的训练告诉我们：要对一切都持怀疑态度。”然而，他补充道，研究人员“也受过训练，能够清晰地展示自身的研究成果，突出积极的一面，因此，对于论文的解读和结论是否有所夸大这一现象，我总是持谨慎态度”。
大约十分之一的受访者还将语法、引用、“夸大统计的作用”、代码或计算中的“错误”作为怀疑的理由。一名受访者表示，自己在评审过程中发现过“对受过教育的读者而言显而易见，但对评审者而言不大明显的不良统计要素”。
