黄河宁
科学论文的“新颖性悖论”
2022-5-19 07:02
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新颖性novelty—是所有学术期刊对科学论文的基本要求。期刊编辑和审稿人在评估一篇论文是否可以发表时,主要关注该论文的新颖性。但是,如果论文提出的理论过于新颖,特别是那些偏离主流理论或者对主流理论提出质疑的论文,往往很难通过同行评审。其结果是原创工作发表难(见科学网博文【1、2】)。这种现象可称为新颖性悖论”—novelty paradox

那么,如何解释新颖性悖论呢?笔者最近重温了库恩的著名专著《科学革命的结构》,发现库恩的范式转换/科学革命理论可以很好地解释新颖性悖论

根据库恩的理论【3】,科学家必须接受某种范式即对该范式做出承诺(甚至是效忠)。库恩指出:若科学家不对某种范式做出承诺,则不会有常规科学3p86常规科学(研究)是指在当前流行的范式(即主流范式)下从事解惑的工作。 常规科学的目的即不是去发现新类型的现象,事实上,那些没有被装进盒子内的现象,常常是完全视而不见的;也不是发明新理论,而且往往也难以容忍别人发明新理论。相反,常规科学研究乃在于澄清范式所已经提供的那些现象与理论。【3p20常规科学研究风险较低,编辑和审稿人通常偏向发表常规科学研究论文。这是因为编辑和审稿人作为学术权威,已经其领域主流范式做出了承诺并且建立了个人信念;他们很难超越主流范式并改变个人信念去接受新理论。他们往往也不愿意看到主流范式被新理论挑战。即使他们知道主流范式有缺陷甚至有错误,往往也会自觉地为主流范式进行辩护,而不愿意考虑新理论。通常论文的新颖性或创新性越高,提出的新理论与主流范式偏离程度就越大,甚至相悖。编辑和审稿人对于这种非常规科学研究论文往往持保守甚至排斥的态度。这种情况符合科学是保守的观点。一些网友在科学网上曾经对科学是保守的观点展开过热烈的讨论(见科学网博文4567】)。

笔者发表论文的经历在某种程度上验证了新颖性悖论的存在。笔者发表的大部分论文属于常规科学研究成果,这些论文通常能够比较顺利地通过同行评审(当然也有例外)。相比之下,有几篇论文属于非常规科学研究成果,发表难度极大。例如,笔者于2015年发现了t-转换扭曲和在t-转换扭曲了的样本空间进行统计推断是一个方法论的错误,因此基于著名的学生氏t-分布的小样本统计推断是一个谬误【8】。因为这个发现质疑经典的小样本理论,投稿过程非常艰难,在3年中经历了7次拒稿。该论文(III两部分)终于于2018年被 Measurement Science and Technology接受和发表【910】。笔者的体会是:非常规科学研究论文的发表需要遇到伯乐

新颖性悖论也见于对申请资助研究项目的同行评审。申请资助的研究项目一定要具备新颖性。但是新颖性偏离主流范式的研究项目获得资助的可能性减小。Boudreau 等人11研究了医学研究项目的专家同行评审过程,试图回答这样一个问题:对于新颖的研究项目——那些偏离现有研究范式的项目——在专家评审中是否受到负面偏见的对待?他们的研究发现:的确存在新颖性悖论,即研究项目需要新颖性——但是在专家评审中新颖性不被赏识,实际上受到了惩罚。

新颖性悖论反映了科学的两面性:创新性和保守性。一方面,科学进步呼唤科学家们不断创新;另一方面,科学家们(学术共同体)不会轻易接受新理论,也不会轻易放弃主流范式只有当越来越多的证据或者反例表明主流范式无法再解惑的时候,学术共同体才会认真考虑以新范式来取代旧范式。而范式转换即科学革命通常是一个漫长的过程

参考文献及相关链接

1】张志东(2021原创工作发表难之叶公好龙,科学网:https://blog.sciencenet.cn/blog-2344-1265601.ht

2】黄河宁(2020)为什么创新论文发表难,而创新成果推广更难?科学网:https://blog.sciencenet.cn/blog-3427112-1257604.html

3】库恩(2013)《科学革命的结构》,第四版,金吾伦、胡新和译,北京大学出版社。

4何毓琦 (2008) Why Is Science Conservative? - 科学为何是保守的(一)(原文及译文)科学网:https://blog.sciencenet.cn/blog-1565-29014.html

5何毓琦 (2008) Why is Science Conservative (II) - 科学为何是保守的(二)科学网:https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&do=blog&id=32022

6聂广2021相对于自然哲学,科学的保守性1)科学网:https://blog.sciencenet.cn/blog-279293-1291810.html

7】聂广2021[转载]库恩《科学革命的结构》论证科学是保守的科学网:https://blog.sciencenet.cn/blog-279293-1274552.html

8黄河宁 (2020)为什么基于t-分布计算小样本测量不确定度是一个谬误? -3 个悖论及其消解,Researchgate 链接:https://www.researchgate.net/publication/343039726_weishenmejiyu_t-fenbujisuanxiaoyangbenceliangbuquedingdushiyigemiuwu_-3_gebeilunjiqixiaojie

9Huang H (2018a) Uncertainty estimation with a small number of measurements, Part I: new insights on the t-interval method and its limitations Measurement Science and Technology 29  https://doi.org/10.1088/1361-6501/aa96c

10Huang H (2018b) Uncertainty estimation with a small number of measurements, Part II: a redefinition of uncertainty and an estimator method Measurement Science and Technology 29  https://doi.org/10.1088/1361-6501/aa96d8

11Boudreau, Kevin J., Eva C. Guinan, Karim R. Lakhani, and Christoph Riedl (2012) The Novelty Paradox & Bias for Normal Science: Evidence from Randomized Medical Grant Proposal Evaluations." Harvard Business School Working Paper, No. 13–053.

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