วิกฤตการทำซ้ำ: ทำความเข้าใจและแก้ไขความน่าเชื่อถือของงานวิจัย

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความกังวลที่เพิ่มขึ้นได้เกิดขึ้นในแวดวงวิทยาศาสตร์ ซึ่งมักถูกเรียกว่า "วิกฤตการทำซ้ำ" (reproducibility crisis) วิกฤตนี้ชี้ให้เห็นถึงอัตราที่น่าตกใจซึ่งผลการวิจัยในสาขาวิชาต่างๆ ไม่สามารถทำซ้ำหรือผลิตซ้ำโดยนักวิจัยอิสระได้ สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือและความเที่ยงตรงของงานวิจัยที่ตีพิมพ์ และมีผลกระทบอย่างกว้างขวางต่อวิทยาศาสตร์ นโยบาย และสังคม

วิกฤตการทำซ้ำคืออะไร?

วิกฤตการทำซ้ำไม่ใช่แค่เรื่องของการทดลองที่ล้มเหลวเป็นครั้งคราว แต่เป็นปัญหาระดับระบบที่ส่วนสำคัญของผลการวิจัยที่ตีพิมพ์ไม่สามารถตรวจสอบได้อย่างอิสระ สิ่งนี้สามารถปรากฏได้หลายรูปแบบ:

• ความล้มเหลวในการทำซ้ำการทดลอง (Replication Failure): การไม่สามารถได้ผลลัพธ์เดียวกันเมื่อทำการศึกษาซ้ำโดยใช้วัสดุและวิธีการเดียวกับการศึกษาดั้งเดิม
• ความล้มเหลวในการทำซ้ำการวิเคราะห์ (Reproducibility Failure): การไม่สามารถได้ผลลัพธ์เดียวกันเมื่อวิเคราะห์ข้อมูลดั้งเดิมซ้ำโดยใช้วิธีการวิเคราะห์เดียวกัน
• ปัญหาด้านความสามารถในการสรุปอ้างอิง (Generalizability Issues): เมื่อผลการศึกษาจากงานวิจัยเฉพาะไม่สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับประชากร บริบท หรือสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันได้

สิ่งสำคัญคือต้องแยกความแตกต่างระหว่างการทำซ้ำการทดลอง (replication) และการทำซ้ำการวิเคราะห์ (reproducibility) การทำซ้ำการทดลองเกี่ยวข้องกับการดำเนินการศึกษาใหม่ทั้งหมดเพื่อทดสอบสมมติฐานดั้งเดิม ในขณะที่การทำซ้ำการวิเคราะห์มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลดั้งเดิมซ้ำเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ ทั้งสองอย่างมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างความทนทานของผลการค้นพบทางวิทยาศาสตร์

ขอบเขตของปัญหา: สาขาวิชาที่ได้รับผลกระทบ

วิกฤตการทำซ้ำไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในสาขาเดียว แต่ส่งผลกระทบต่อหลากหลายสาขาวิชา ได้แก่:

• จิตวิทยา: สาขานี้เป็นแนวหน้าในการยอมรับวิกฤต โดยมีการศึกษาที่แสดงให้เห็นถึงอัตราการทำซ้ำการทดลองที่ต่ำสำหรับการทดลองทางจิตวิทยาแบบคลาสสิก ตัวอย่างเช่น โครงการ "Open Science Collaboration" ได้พยายามทำซ้ำการศึกษา 100 เรื่องที่ตีพิมพ์ในวารสารจิตวิทยาชั้นนำ และพบว่ามีเพียง 36% ของการทำซ้ำเท่านั้นที่ให้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติในทิศทางเดียวกับการศึกษาดั้งเดิม
• การแพทย์และชีวการแพทย์: ความล้มเหลวในการทำซ้ำผลการวิจัยในระดับพรีคลินิกอาจส่งผลกระทบร้ายแรงต่อการพัฒนายาและการทดลองทางคลินิก การศึกษาต่างๆ แสดงให้เห็นว่าเปอร์เซ็นต์ที่สำคัญของผลการวิจัยพรีคลินิกในสาขาต่างๆ เช่น การวิจัยโรคมะเร็ง ไม่สามารถทำซ้ำได้ นำไปสู่การสิ้นเปลืองทรัพยากรและอาจเป็นอันตรายต่อผู้ป่วย การศึกษาในปี 2011 โดยบริษัท Bayer รายงานว่าพวกเขาสามารถทำซ้ำผลการศึกษาพรีคลินิกที่ตีพิมพ์ได้เพียง 25% จากที่ตรวจสอบ บริษัท Amgen ก็เผชิญกับความท้าทายที่คล้ายกัน โดยสามารถทำซ้ำการศึกษาที่ถือเป็น "หลักชัย" ในการวิจัยโรคมะเร็งได้สำเร็จเพียง 11% จากที่ทบทวน
• เศรษฐศาสตร์: ความกังวลเกี่ยวกับการจัดการข้อมูล การรายงานแบบเลือกสรร และการขาดความโปร่งใสได้ถูกหยิบยกขึ้นมาในวงการเศรษฐศาสตร์เช่นกัน นักวิจัยกำลังสนับสนุนให้มีการลงทะเบียนการศึกษาล่วงหน้าและการแบ่งปันข้อมูลแบบเปิดมากขึ้นเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือของงานวิจัยทางเศรษฐศาสตร์
• วิศวกรรมศาสตร์: แม้จะมีการพูดถึงน้อยกว่า แต่สาขาวิศวกรรมศาสตร์ก็มีความอ่อนไหวเช่นกัน ผลการจำลองและข้อมูลจากการทดลองอาจไม่ได้รับการบันทึกไว้อย่างสมบูรณ์หรือเปิดเผยให้เข้าถึงได้ ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการตรวจสอบคำกล่าวอ้างด้านการออกแบบโดยอิสระ
• สังคมศาสตร์: เช่นเดียวกับจิตวิทยา สังคมศาสตร์อื่นๆ เช่น สังคมวิทยาและรัฐศาสตร์ ก็เผชิญกับความท้าทายในการทำซ้ำปรากฏการณ์ทางสังคมที่ซับซ้อนและผลการสำรวจ

สาเหตุของวิกฤตการทำซ้ำ

วิกฤตการทำซ้ำเป็นปัญหาที่ซับซ้อนและมีปัจจัยที่เกี่ยวข้องหลายประการ:

• อคติในการตีพิมพ์ (Publication Bias): วารสารมักจะนิยมตีพิมพ์ผลลัพธ์ที่เป็นบวกหรือมีนัยสำคัญทางสถิติ ซึ่งนำไปสู่อคติต่อผลลัพธ์ที่เป็นลบหรือไม่สามารถสรุปได้ "ปัญหาลิ้นชักแฟ้ม" (file drawer problem) นี้หมายความว่างานวิจัยจำนวนมากที่ไม่สนับสนุนสมมติฐานยังคงไม่ได้รับการตีพิมพ์ ทำให้ภาพรวมบิดเบือนไป
• นัยสำคัญทางสถิติและการแฮกค่า P (P-Hacking): การพึ่งพาค่า p-value มากเกินไปในฐานะเกณฑ์เดียวในการตัดสินนัยสำคัญของผลลัพธ์ สามารถนำไปสู่ "p-hacking" ซึ่งนักวิจัยจัดการข้อมูลหรือวิธีการวิเคราะห์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ แม้ว่าผลนั้นอาจเป็นผลลวง ซึ่งรวมถึงเทคนิคต่างๆ เช่น การเพิ่มหรือลบจุดข้อมูล การเปลี่ยนการทดสอบทางสถิติ หรือการเลือกรายงานเฉพาะผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญจากการวิเคราะห์หลายๆ แบบ
• การขาดความโปร่งใสและการแบ่งปันข้อมูล: นักวิจัยจำนวนมากไม่แบ่งปันข้อมูล โค้ด หรือวิธีการโดยละเอียด ทำให้ผู้อื่นไม่สามารถตรวจสอบผลการวิจัยของพวกเขาได้ การขาดความโปร่งใสนี้เป็นอุปสรรคต่อความพยายามในการทำซ้ำการทดลองและการวิเคราะห์โดยอิสระ ข้อมูลหรือซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ตลอดจนข้อกังวลด้านความลับ ก็สามารถเป็นสาเหตุของปัญหานี้ได้
• การฝึกอบรมที่ไม่เพียงพอในด้านระเบียบวิธีวิจัยและสถิติ: การฝึกอบรมที่ไม่เพียงพอในการออกแบบการวิจัยที่เข้มงวด การวิเคราะห์ทางสถิติ และการจัดการข้อมูล อาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดและอคติในการวิจัย นักวิจัยอาจไม่ทราบถึงแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการรับประกันความสามารถในการทำซ้ำ และอาจกระทำการที่บั่นทอนความน่าเชื่อถือของผลการวิจัยโดยไม่ได้ตั้งใจ
• แรงจูงใจที่เน้นความแปลกใหม่และผลกระทบสูง: ระบบการให้รางวัลทางวิชาการมักให้ความสำคัญกับผลการวิจัยที่แปลกใหม่และมีผลกระทบสูงมากกว่างานวิจัยที่เข้มงวดและทำซ้ำได้ สิ่งนี้สามารถกระตุ้นให้นักวิจัยใช้ทางลัด มีส่วนร่วมในการปฏิบัติงานวิจัยที่น่าสงสัย หรือกล่าวเกินจริงถึงความสำคัญของผลลัพธ์เพื่อที่จะได้ตีพิมพ์ในวารสารที่มีผลกระทบสูง
• ความซับซ้อนของงานวิจัย: บางสาขาการวิจัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับระบบที่ซับซ้อนหรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นเรื่องยากที่จะทำซ้ำโดยธรรมชาติ ปัจจัยต่างๆ เช่น ความผันแปรในเงื่อนไขการทดลอง ความแตกต่างเล็กน้อยในการประมวลผลข้อมูล และความเป็นสุ่มโดยธรรมชาติของระบบที่ซับซ้อน สามารถทำให้การได้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันในการศึกษาต่างๆ เป็นเรื่องท้าทาย
• การฉ้อโกงและการประพฤติมิชอบ: แม้จะพบน้อยกว่า แต่กรณีของการฉ้อโกงหรือการปลอมแปลงข้อมูลโดยสิ้นเชิงก็เป็นส่วนหนึ่งของวิกฤตการทำซ้ำเช่นกัน แม้จะค่อนข้างหายาก แต่เหตุการณ์เหล่านี้บั่นทอนความไว้วางใจของสาธารณชนในวิทยาศาสตร์ และเน้นย้ำถึงความสำคัญของจรรยาบรรณการวิจัยและการกำกับดูแลที่เข้มแข็ง

ผลที่ตามมาของวิกฤตการทำซ้ำ

ผลที่ตามมาของวิกฤตการทำซ้ำนั้นกว้างขวางและส่งผลกระทบต่อแง่มุมต่างๆ ของวิทยาศาสตร์และสังคม:

• การกัดเซาะความไว้วางใจของสาธารณชนในวิทยาศาสตร์: เมื่อพบว่าผลการวิจัยไม่น่าเชื่อถือ อาจกัดเซาะความไว้วางใจของสาธารณชนที่มีต่อวิทยาศาสตร์และนักวิทยาศาสตร์ สิ่งนี้อาจส่งผลเสียต่อการสนับสนุนเงินทุนวิจัย การยอมรับหลักฐานทางวิทยาศาสตร์ และความเต็มใจที่จะนำนโยบายที่อิงตามหลักวิทยาศาสตร์ไปใช้
• การสิ้นเปลืองทรัพยากร: งานวิจัยที่ไม่สามารถทำซ้ำได้ถือเป็นการสิ้นเปลืองทรัพยากรอย่างมหาศาล ทั้งเวลา เงิน และความพยายาม เมื่อการศึกษาไม่สามารถทำซ้ำได้ หมายความว่าการลงทุนเริ่มแรกในงานวิจัยนั้นสูญเปล่า และการวิจัยเพิ่มเติมที่อิงตามผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือเหล่านั้นก็อาจเป็นไปในทางที่ผิด
• ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ที่ช้าลง: วิกฤตการทำซ้ำสามารถชะลอความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์โดยการเบี่ยงเบนทรัพยากรและความสนใจไปจากงานวิจัยที่น่าเชื่อถือ เมื่อนักวิจัยใช้เวลาและความพยายามในการพยายามทำซ้ำผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ ก็จะทำให้ความสามารถในการทำวิจัยใหม่ๆ และสร้างความก้าวหน้าที่แท้จริงในสาขาของตนลดลง
• อันตรายต่อผู้ป่วยและสังคม: ในสาขาต่างๆ เช่น การแพทย์และสาธารณสุข งานวิจัยที่ไม่สามารถทำซ้ำได้อาจส่งผลโดยตรงต่อผู้ป่วยและสังคม ตัวอย่างเช่น หากยาหรือการรักษาขึ้นอยู่กับงานวิจัยที่ไม่น่าเชื่อถือ ก็อาจไม่มีประสิทธิภาพหรืออาจเป็นอันตรายได้ ในทำนองเดียวกัน หากนโยบายสาธารณสุขตั้งอยู่บนข้อมูลที่บกพร่อง ก็อาจนำไปสู่ผลที่ไม่พึงประสงค์
• ความเสียหายต่ออาชีพนักวิทยาศาสตร์: นักวิจัยที่มีส่วนร่วมในงานวิจัยที่ไม่สามารถทำซ้ำได้อาจได้รับความเสียหายต่ออาชีพของตน ซึ่งอาจรวมถึงความยากลำบากในการได้รับทุน การตีพิมพ์ในวารสารที่มีผลกระทบสูง และการได้ตำแหน่งทางวิชาการ ความกดดันในการตีพิมพ์และลักษณะการแข่งขันของการวิจัยทางวิชาการสามารถกระตุ้นให้นักวิจัยใช้ทางลัดและมีส่วนร่วมในการปฏิบัติงานวิจัยที่น่าสงสัย ซึ่งท้ายที่สุดแล้วอาจเป็นอันตรายต่ออาชีพของพวกเขา

การแก้ไขวิกฤตการทำซ้ำ: แนวทางและกลยุทธ์

การแก้ไขวิกฤตการทำซ้ำต้องใช้วิธีการที่หลากหลาย ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงแนวทางการวิจัย แรงจูงใจ และนโยบายของสถาบัน:

• การส่งเสริมแนวทางปฏิบัติทางวิทยาศาสตร์แบบเปิด (Open Science): แนวปฏิบัติทางวิทยาศาสตร์แบบเปิด เช่น การแบ่งปันข้อมูล การแบ่งปันโค้ด และการลงทะเบียนการศึกษาล่วงหน้า เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปรับปรุงความสามารถในการทำซ้ำ ข้อมูลแบบเปิดช่วยให้นักวิจัยคนอื่นๆ สามารถตรวจสอบผลการวิจัยดั้งเดิมและทำการวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ การลงทะเบียนล่วงหน้าช่วยป้องกัน p-hacking และการรายงานแบบเลือกสรร โดยกำหนดให้นักวิจัยต้องระบุสมมติฐาน วิธีการ และแผนการวิเคราะห์ล่วงหน้า แพลตฟอร์มอย่าง Open Science Framework (OSF) ให้ทรัพยากรและเครื่องมือสำหรับการนำแนวปฏิบัติทางวิทยาศาสตร์แบบเปิดไปใช้
• การปรับปรุงการฝึกอบรมและวิธีการทางสถิติ: การให้การฝึกอบรมที่ดีขึ้นแก่นักวิจัยในด้านวิธีการทางสถิติและการออกแบบการวิจัยเป็นสิ่งสำคัญในการป้องกันข้อผิดพลาดและอคติ ซึ่งรวมถึงการสอนนักวิจัยเกี่ยวกับข้อจำกัดของค่า p-value ความสำคัญของขนาดอิทธิพล (effect sizes) และศักยภาพในการเกิด p-hacking นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับการส่งเสริมการใช้วิธีการทางสถิติที่ทนทานมากขึ้น เช่น สถิติแบบเบย์ (Bayesian statistics) และการวิเคราะห์อภิมาน (meta-analysis)
• การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างแรงจูงใจ: ระบบการให้รางวัลทางวิชาการจำเป็นต้องได้รับการปฏิรูปเพื่อจัดลำดับความสำคัญของงานวิจัยที่เข้มงวดและทำซ้ำได้มากกว่าความแปลกใหม่และผลกระทบสูง ซึ่งรวมถึงการยอมรับและให้รางวัลแก่นักวิจัยสำหรับการแบ่งปันข้อมูล การศึกษาเพื่อทำซ้ำ และการมีส่วนร่วมในวิทยาศาสตร์เปิด วารสารและหน่วยงานให้ทุนควรพิจารณาให้ความสำคัญกับความเข้มงวดทางระเบียบวิธีของข้อเสนอโครงการวิจัยและสิ่งพิมพ์มากขึ้น
• การเสริมสร้างความแข็งแกร่งของการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิ (Peer Review): การทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิมีบทบาทสำคัญในการรับประกันคุณภาพและความน่าเชื่อถือของงานวิจัย อย่างไรก็ตาม กระบวนการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิมักมีข้อบกพร่องและอาจมีอคติได้ เพื่อปรับปรุงการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิ วารสารควรพิจารณาใช้กระบวนการทบทวนที่โปร่งใสและเข้มงวดมากขึ้น เช่น การกำหนดให้ผู้ทบทวนประเมินคุณภาพของข้อมูล โค้ด และวิธีการ พวกเขายังควรส่งเสริมให้ผู้ทบทวนมุ่งเน้นไปที่ความเข้มงวดทางระเบียบวิธีของงานวิจัยมากกว่าแค่ความแปลกใหม่ของผลการวิจัย
• การส่งเสริมการศึกษาเพื่อทำซ้ำ (Replication Studies): การศึกษาเพื่อทำซ้ำเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการตรวจสอบความน่าเชื่อถือของผลการวิจัย อย่างไรก็ตาม การศึกษาเพื่อทำซ้ำมักถูกประเมินค่าต่ำและไม่ได้รับทุนสนับสนุนเพียงพอ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ หน่วยงานให้ทุนควรจัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับการศึกษาเพื่อทำซ้ำ และวารสารควรเต็มใจที่จะตีพิมพ์งานเหล่านี้มากขึ้น นักวิจัยควรได้รับการส่งเสริมให้ทำการศึกษาเพื่อทำซ้ำและเปิดเผยผลการวิจัยของตนต่อสาธารณะ
• การเสริมสร้างจรรยาบรรณและความซื่อสัตย์ในการวิจัย: การเสริมสร้างจรรยาบรรณและความซื่อสัตย์ในการวิจัยเป็นสิ่งสำคัญในการป้องกันการฉ้อโกงและการประพฤติมิชอบ ซึ่งรวมถึงการให้การฝึกอบรมแก่นักวิจัยในด้านจรรยาบรรณ ส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งความโปร่งใสและความรับผิดชอบ และกำหนดขั้นตอนที่ชัดเจนสำหรับการสืบสวนข้อกล่าวหาการประพฤติมิชอบ สถาบันควรใช้นโยบายเพื่อปกป้องผู้แจ้งเบาะแสและเพื่อให้แน่ใจว่านักวิจัยจะไม่ถูกลงโทษจากการรายงานการประพฤติมิชอบ
• การพัฒนาและนำแนวทางการรายงานมาใช้: แนวทางการรายงานที่เป็นมาตรฐาน เช่น แนวทาง CONSORT สำหรับการทดลองทางคลินิก และแนวทาง PRISMA สำหรับการทบทวนอย่างเป็นระบบ สามารถช่วยปรับปรุงความโปร่งใสและความสมบูรณ์ของรายงานการวิจัยได้ แนวทางเหล่านี้มีรายการตรวจสอบข้อมูลที่ควรจะรวมอยู่ในรายงานการวิจัย ทำให้ผู้อ่านสามารถประเมินคุณภาพและความน่าเชื่อถือของงานวิจัยได้ง่ายขึ้น วารสารควรสนับสนุนให้ผู้เขียนปฏิบัติตามแนวทางเหล่านี้และควรให้การฝึกอบรมและทรัพยากรเพื่อช่วยให้พวกเขาทำเช่นนั้นได้

ตัวอย่างโครงการริเริ่มและองค์กรที่กำลังแก้ไขวิกฤต

มีโครงการริเริ่มและองค์กรหลายแห่งที่ทำงานอย่างแข็งขันเพื่อแก้ไขวิกฤตการทำซ้ำ:

• The Open Science Framework (OSF): แพลตฟอร์มโอเพนซอร์สฟรีที่สนับสนุนแนวปฏิบัติทางวิทยาศาสตร์แบบเปิดโดยมีเครื่องมือสำหรับการแบ่งปันข้อมูล การแบ่งปันโค้ด การลงทะเบียนล่วงหน้า และการทำงานร่วมกัน
• The Center for Open Science (COS): องค์กรที่อุทิศตนเพื่อส่งเสริมแนวปฏิบัติทางวิทยาศาสตร์แบบเปิดและปรับปรุงความสามารถในการทำซ้ำของงานวิจัย COS ทำการวิจัย พัฒนาเครื่องมือ และให้การฝึกอบรมเพื่อช่วยให้นักวิจัยนำแนวปฏิบัติทางวิทยาศาสตร์แบบเปิดมาใช้
• Registered Reports: รูปแบบการตีพิมพ์ที่การศึกษาจะได้รับการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิก่อนการเก็บข้อมูล โดยการตอบรับจะขึ้นอยู่กับการออกแบบการศึกษาและเหตุผล ไม่ใช่ผลลัพธ์ ซึ่งช่วยลดอคติในการตีพิมพ์และ p-hacking
• Many Labs Projects: โครงการความร่วมมือขนาดใหญ่ที่ทำการศึกษาซ้ำในห้องปฏิบัติการหลายแห่งเพื่อประเมินความสามารถในการสรุปอ้างอิงของผลการวิจัย
• The Reproducibility Project: Cancer Biology: โครงการริเริ่มในการทำซ้ำบทความวิจัยชีววิทยาโรคมะเร็งที่มีผลกระทบสูงที่คัดเลือกมา เพื่อประเมินความสามารถในการทำซ้ำของงานวิจัยโรคมะเร็ง
• AllTrials: แคมเปญที่เรียกร้องให้มีการลงทะเบียนการทดลองทางคลินิกทั้งหมดและรายงานผลลัพธ์

มุมมองระดับโลกต่อการทำซ้ำ

วิกฤตการทำซ้ำเป็นปัญหาระดับโลก แต่ความท้าทายและแนวทางแก้ไขอาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศและภูมิภาค ปัจจัยต่างๆ เช่น เงินทุนวิจัย วัฒนธรรมทางวิชาการ และกรอบการกำกับดูแล สามารถมีอิทธิพลต่อความสามารถในการทำซ้ำของงานวิจัย ตัวอย่างเช่น:

• ยุโรป: คณะกรรมาธิการยุโรปได้ริเริ่มโครงการต่างๆ เพื่อส่งเสริมวิทยาศาสตร์เปิดและปรับปรุงความซื่อสัตย์ในการวิจัยทั่วยุโรป โครงการริเริ่มเหล่านี้รวมถึงการให้ทุนสำหรับการตีพิมพ์แบบเปิด การแบ่งปันข้อมูล และการฝึกอบรมด้านจรรยาบรรณการวิจัย
• อเมริกาเหนือ: สถาบันสุขภาพแห่งชาติ (NIH) ในสหรัฐอเมริกาได้ดำเนินนโยบายเพื่อส่งเสริมความเข้มงวดและความสามารถในการทำซ้ำในงานวิจัยชีวการแพทย์ นโยบายเหล่านี้รวมถึงข้อกำหนดสำหรับการแบ่งปันข้อมูล การลงทะเบียนการทดลองทางคลินิกล่วงหน้า และการฝึกอบรมด้านวิธีการทางสถิติ
• เอเชีย: ประเทศต่างๆ เช่น จีนและอินเดีย กำลังลงทุนอย่างมหาศาลในการวิจัยและพัฒนา แต่ก็เผชิญกับความท้าทายในการรับประกันคุณภาพและความน่าเชื่อถือของงานวิจัย มีความตระหนักรู้เกี่ยวกับวิกฤตการทำซ้ำในเอเชียเพิ่มมากขึ้น และมีความพยายามในการส่งเสริมวิทยาศาสตร์เปิดและปรับปรุงจรรยาบรรณการวิจัย
• แอฟริกา: ประเทศในแอฟริกาเผชิญกับความท้าทายที่เป็นเอกลักษณ์ในการดำเนินการและทำซ้ำงานวิจัย เนื่องจากทรัพยากรและโครงสร้างพื้นฐานที่จำกัด อย่างไรก็ตาม มีการยอมรับถึงความสำคัญของวิทยาศาสตร์เปิดและการแบ่งปันข้อมูลในแอฟริกาเพิ่มมากขึ้น และมีโครงการริเริ่มเพื่อส่งเสริมแนวปฏิบัติเหล่านี้

อนาคตของความน่าเชื่อถือของงานวิจัย

การแก้ไขวิกฤตการทำซ้ำเป็นกระบวนการต่อเนื่องที่ต้องใช้ความพยายามและความร่วมมืออย่างยั่งยืนจากนักวิจัย สถาบัน หน่วยงานให้ทุน และวารสาร โดยการส่งเสริมแนวปฏิบัติทางวิทยาศาสตร์แบบเปิด ปรับปรุงการฝึกอบรมทางสถิติ เปลี่ยนแปลงโครงสร้างแรงจูงใจ เสริมสร้างความแข็งแกร่งของการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิ และเพิ่มพูนจรรยาบรรณการวิจัย เราสามารถปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความเที่ยงตรงของงานวิจัย และสร้างองค์กรวิทยาศาสตร์ที่น่าเชื่อถือและมีผลกระทบมากขึ้น

อนาคตของงานวิจัยขึ้นอยู่กับความสามารถของเราในการแก้ไขวิกฤตการทำซ้ำ และเพื่อให้แน่ใจว่าผลการค้นพบทางวิทยาศาสตร์มีความทนทาน น่าเชื่อถือ และสามารถสรุปอ้างอิงได้ สิ่งนี้จะต้องมีการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมในวิธีที่เราดำเนินการและประเมินงานวิจัย แต่ประโยชน์ของการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะมหาศาล ซึ่งจะนำไปสู่ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ที่รวดเร็วขึ้น ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้ป่วยและสังคม และความไว้วางใจของสาธารณชนที่มากขึ้นในองค์กรวิทยาศาสตร์

ข้อแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้สำหรับนักวิจัย

นี่คือขั้นตอนที่นักวิจัยสามารถนำไปปฏิบัติได้เพื่อปรับปรุงความสามารถในการทำซ้ำของงานของตน:

• ลงทะเบียนการศึกษาของคุณล่วงหน้า: ใช้แพลตฟอร์มเช่น OSF เพื่อลงทะเบียนสมมติฐาน วิธีการ และแผนการวิเคราะห์ของคุณก่อนที่จะเก็บข้อมูล
• แบ่งปันข้อมูลและโค้ดของคุณ: ทำให้ข้อมูล โค้ด และวัสดุของคุณเปิดเผยต่อสาธารณะเมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้
• ใช้วิธีการทางสถิติที่เข้มงวด: ปรึกษากับนักสถิติและใช้วิธีการทางสถิติที่เหมาะสมในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ
• รายงานผลลัพธ์ทั้งหมด: หลีกเลี่ยงการรายงานแบบเลือกสรรและรายงานผลการค้นพบทั้งหมด รวมถึงผลลัพธ์ที่เป็นลบหรือไม่สามารถสรุปได้
• ทำการศึกษาเพื่อทำซ้ำ: พยายามทำซ้ำผลการค้นพบของตนเองและสนับสนุนให้ผู้อื่นทำเช่นเดียวกัน
• ปฏิบัติตามแนวทางการรายงาน: ปฏิบัติตามแนวทางการรายงาน เช่น CONSORT และ PRISMA เพื่อให้แน่ใจว่ามีความโปร่งใสและครบถ้วน
• เข้าร่วมเวิร์กช็อปและการฝึกอบรม: พัฒนาความรู้และทักษะของคุณในด้านระเบียบวิธีวิจัยและสถิติอย่างต่อเนื่อง
• สนับสนุนวิทยาศาสตร์เปิด: ส่งเสริมแนวปฏิบัติทางวิทยาศาสตร์แบบเปิดภายในสถาบันและชุมชนของคุณ

โดยการทำตามขั้นตอนเหล่านี้ นักวิจัยสามารถมีส่วนร่วมในองค์กรวิทยาศาสตร์ที่น่าเชื่อถือและไว้วางใจได้มากขึ้น และช่วยแก้ไขวิกฤตการทำซ้ำ