Tekrarlanabilirlik Krizi: Araştırma Güvenilirliğini Anlamak ve Ele Almak

Son yıllarda, bilim camiasında "tekrarlanabilirlik krizi" olarak adlandırılan ve giderek büyüyen bir endişe ortaya çıkmıştır. Bu kriz, çeşitli disiplinlerdeki araştırma bulgularının bağımsız araştırmacılar tarafından tekrarlanamama veya yeniden üretilememe gibi endişe verici bir orana işaret etmektedir. Bu durum, yayınlanmış araştırmaların güvenilirliği ve geçerliliği hakkında temel soruları gündeme getirmekte ve bilim, politika ve toplum için geniş kapsamlı sonuçlar doğurmaktadır.

Tekrarlanabilirlik Krizi Nedir?

Tekrarlanabilirlik krizi sadece münferit başarısız deney vakalarından ibaret değildir. Bu, yayınlanmış araştırma bulgularının önemli bir bölümünün bağımsız olarak doğrulanamadığı sistemik bir sorunu temsil etmektedir. Bu durum birkaç şekilde ortaya çıkabilir:

• Tekrarlama Başarısızlığı: Orijinal çalışmayla aynı materyalleri ve yöntemleri kullanarak bir çalışmayı tekrarladığınızda aynı sonuçların elde edilememesi.
• Yeniden Üretilebilirlik Başarısızlığı: Orijinal verileri aynı analitik yöntemleri kullanarak yeniden analiz ettiğinizde aynı sonuçların elde edilememesi.
• Genellenebilirlik Sorunları: Belirli bir çalışmadan elde edilen bulguların farklı popülasyonlara, bağlamlara veya ortamlara uygulanamaması.

Tekrarlama (replication) ile yeniden üretilebilirliği (reproducibility) ayırt etmek önemlidir. Tekrarlama, orijinal hipotezi test etmek için tamamen yeni bir çalışma yürütmeyi içerirken, yeniden üretilebilirlik sonuçları doğrulamak için orijinal verileri yeniden analiz etmeye odaklanır. Her ikisi de bilimsel bulguların sağlamlığını ortaya koymak için kritik öneme sahiptir.

Sorunun Kapsamı: Etkilenen Disiplinler

Tekrarlanabilirlik krizi tek bir alanla sınırlı değildir; aşağıdakiler de dahil olmak üzere geniş bir disiplin yelpazesini etkilemektedir:

• Psikoloji: Bu alan, klasik psikolojik deneyler için düşük tekrarlama oranlarını gösteren çalışmalarla krizin farkına varma konusunda ön saflarda yer almıştır. Örneğin, "Açık Bilim İşbirliği" projesi, önde gelen psikoloji dergilerinde yayınlanan 100 çalışmayı tekrarlamayı denemiş ve tekrarların sadece %36'sının orijinal çalışmayla aynı yönde istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar ürettiğini bulmuştur.
• Tıp ve Biyomedikal Araştırmalar: Klinik öncesi araştırmalardaki bulguların tekrarlanamaması, ilaç geliştirme ve klinik deneyler için ciddi sonuçlar doğurabilir. Çalışmalar, kanser araştırması gibi alanlardaki klinik öncesi bulguların önemli bir yüzdesinin tekrarlanamadığını göstermiştir, bu da kaynak israfına ve hastalara potansiyel zarara yol açmaktadır. Bayer tarafından 2011'de yapılan bir çalışma, inceledikleri yayınlanmış klinik öncesi çalışmaların sonuçlarının yalnızca %25'ini tekrarlayabildiklerini bildirmiştir. Amgen da benzer bir zorlukla karşılaşmış, kanser araştırmalarında inceledikleri "dönüm noktası" niteliğindeki çalışmaların yalnızca %11'ini başarıyla tekrarlayabilmiştir.
• Ekonomi: Ekonomide de veri manipülasyonu, seçici raporlama ve şeffaflık eksikliği konusundaki endişeler dile getirilmiştir. Araştırmacılar, ekonomik araştırmaların güvenilirliğini artırmak için çalışmaların önceden kaydedilmesini ve açık veri paylaşımını giderek daha fazla savunmaktadır.
• Mühendislik: Daha az tartışılsa da, mühendislik alanları da bu duruma açıktır. Simülasyon sonuçları ve deneysel veriler tam olarak belgelenmeyebilir veya kullanıma sunulmayabilir, bu da tasarım iddialarının bağımsız olarak doğrulanmasını engeller.
• Sosyal Bilimler: Psikoloji gibi, sosyoloji ve siyaset bilimi gibi diğer sosyal bilimler de karmaşık sosyal olguları ve anket sonuçlarını tekrarlamada zorluklarla karşılaşmaktadır.

Tekrarlanabilirlik Krizinin Nedenleri

Tekrarlanabilirlik krizi, çeşitli faktörlerin katkıda bulunduğu çok yönlü bir sorundur:

• Yayın Yanlılığı: Dergiler genellikle olumlu veya istatistiksel olarak anlamlı sonuçları yayınlamayı tercih eder, bu da olumsuz veya sonuçsuz bulgulara karşı bir yanlılığa yol açar. Bu "çekmece problemi", bir hipotezi desteklemeyen önemli miktarda araştırmanın yayınlanmadan kalması ve genel tabloyu çarpıtması anlamına gelir.
• İstatistiksel Anlamlılık ve P-Hackingleme: Sonuçların anlamlılığını yargılamak için tek kriter olarak p-değerlerine aşırı güvenmek, araştırmacıların sahte olsalar bile istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde etmek için verileri veya analiz yöntemlerini manipüle ettiği "p-hackingleme"ye yol açabilir. Bu, veri noktaları ekleme veya çıkarma, istatistiksel testi değiştirme veya birden fazla analizden yalnızca anlamlı bulguları seçerek raporlama gibi teknikleri içerir.
• Şeffaflık ve Veri Paylaşımı Eksikliği: Birçok araştırmacı verilerini, kodlarını veya ayrıntılı yöntemlerini paylaşmaz, bu da başkalarının bulgularını doğrulamasını imkansız hale getirir. Bu şeffaflık eksikliği, bağımsız tekrarlama ve yeniden üretilebilirlik çabalarını engeller. Tescilli veriler veya yazılımlar ile gizlilik endişeleri de buna katkıda bulunabilir.
• Araştırma Yöntemleri ve İstatistik Konusunda Yetersiz Eğitim: Titiz araştırma tasarımı, istatistiksel analiz ve veri yönetimi konularında yetersiz eğitim, araştırmalarda hatalara ve yanlılıklara yol açabilir. Araştırmacılar, tekrarlanabilirliği sağlamak için en iyi uygulamalardan haberdar olmayabilir ve istemeden bulgularının güvenilirliğini zayıflatan uygulamalarda bulunabilirler.
• Yenilik ve Etki için Teşvikler: Akademik ödül sistemi genellikle titiz ve tekrarlanabilir araştırmalardan ziyade yeni ve etkili bulgulara öncelik verir. Bu, araştırmacıları kestirme yollara başvurmaya, şüpheli araştırma uygulamalarına girmeye veya yüksek etkili dergilerde yayın yapmak için sonuçlarının önemini abartmaya teşvik edebilir.
• Araştırmanın Karmaşıklığı: Bazı araştırma alanları, özellikle karmaşık sistemler veya büyük veri setleri içerenler, doğası gereği yeniden üretilmesi zordur. Deneysel koşullardaki farklılıklar, veri işlemedeki ince farklılıklar ve karmaşık sistemlerin doğasındaki stokastisite gibi faktörler, farklı çalışmalar arasında tutarlı sonuçlar elde etmeyi zorlaştırabilir.
• Sahtekarlık ve Kötüye Kullanım: Daha az yaygın olsa da, açıkça sahtekarlık veya veri uydurma vakaları da tekrarlanabilirlik krizine katkıda bulunur. Nispeten nadir olmalarına rağmen, bu örnekler bilime olan kamu güvenini sarsar ve sağlam araştırma etiği ve denetiminin önemini vurgular.

Tekrarlanabilirlik Krizinin Sonuçları

Tekrarlanabilirlik krizinin sonuçları geniş kapsamlıdır ve bilim ve toplumun çeşitli yönlerini etkiler:

• Bilime Olan Kamu Güveninin Aşınması: Araştırma bulgularının güvenilmez olduğu ortaya çıktığında, bu durum bilime ve bilim insanlarına olan kamu güvenini sarsabilir. Bu, araştırma finansmanına yönelik kamu desteği, bilimsel kanıtların kabulü ve bilime dayalı politikaları benimseme istekliliği açısından olumsuz sonuçlar doğurabilir.
• Kaynak İsrafı: Tekrarlanamayan araştırmalar, zaman, para ve çaba da dahil olmak üzere önemli bir kaynak israfını temsil eder. Çalışmalar tekrarlanamadığında, bu, araştırmaya yapılan orijinal yatırımın esasen boşa gittiği ve bu güvenilmez bulgulara dayanan daha ileri araştırmaların da yanlış yönlendirilebileceği anlamına gelir.
• Bilimdeki İlerlemenin Yavaşlaması: Tekrarlanabilirlik krizi, kaynakları ve dikkati güvenilir araştırmalardan uzaklaştırarak bilimsel ilerlemenin hızını yavaşlatabilir. Araştırmacılar, güvenilmez bulguları tekrarlamaya çalışmak için zaman ve çaba harcadıklarında, bu onların yeni araştırmalar yapma ve kendi alanlarında gerçek ilerlemeler kaydetme yeteneklerini azaltır.
• Hastalara ve Topluma Zarar: Tıp ve halk sağlığı gibi alanlarda, tekrarlanamayan araştırmaların hastalar ve toplum için doğrudan sonuçları olabilir. Örneğin, bir ilaç veya tedavi güvenilmez araştırmalara dayanıyorsa, etkisiz veya hatta zararlı olabilir. Benzer şekilde, halk sağlığı politikaları hatalı verilere dayanıyorsa, istenmeyen sonuçlara yol açabilir.
• Bilimsel Kariyerlere Zarar: Tekrarlanamayan araştırmalara dahil olan araştırmacılar kariyerlerinde zarar görebilirler. Bu, fon bulmada, yüksek etkili dergilerde yayın yapmada ve akademik pozisyonlar elde etmede zorlukları içerebilir. Yayın yapma baskısı ve akademik araştırmanın rekabetçi doğası, araştırmacıları kestirme yollara başvurmaya ve şüpheli araştırma uygulamalarına girmeye teşvik edebilir, bu da sonuçta kariyerlerine zarar verebilir.

Tekrarlanabilirlik Krizini Ele Almak: Çözümler ve Stratejiler

Tekrarlanabilirlik krizini ele almak, araştırma uygulamalarında, teşviklerde ve kurumsal politikalarda değişiklikler içeren çok yönlü bir yaklaşım gerektirir:

• Açık Bilim Uygulamalarını Teşvik Etmek: Veri paylaşımı, kod paylaşımı ve çalışmaların önceden kaydedilmesi gibi açık bilim uygulamaları, tekrarlanabilirliği artırmak için esastır. Açık veriler, diğer araştırmacıların orijinal bulguları doğrulamasına ve daha ileri analizler yapmasına olanak tanır. Ön kayıt, araştırmacıların hipotezlerini, yöntemlerini ve analiz planlarını önceden belirtmelerini gerektirerek p-hackingleme ve seçici raporlamayı önlemeye yardımcı olur. Açık Bilim Çerçevesi (OSF) gibi platformlar, açık bilim uygulamalarını uygulamak için kaynaklar ve araçlar sağlar.
• İstatistiksel Eğitim ve Yöntemleri Geliştirmek: Araştırmacılara istatistiksel yöntemler ve araştırma tasarımı konusunda daha iyi eğitim vermek, hataları ve yanlılıkları önlemek için çok önemlidir. Bu, araştırmacılara p-değerlerinin sınırlamaları, etki büyüklüklerinin önemi ve p-hackingleme potansiyeli hakkında bilgi vermeyi içerir. Ayrıca, Bayes istatistiği ve meta-analiz gibi daha sağlam istatistiksel yöntemlerin kullanımını teşvik etmeyi de içerir.
• Teşvik Yapısını Değiştirmek: Akademik ödül sisteminin, yenilik ve etki yerine titiz ve tekrarlanabilir araştırmalara öncelik verecek şekilde yeniden düzenlenmesi gerekmektedir. Bu, veri paylaşımı, tekrarlama çalışmaları ve açık bilime katkılarından dolayı araştırmacıları tanımayı ve ödüllendirmeyi içerir. Dergiler ve fon sağlayan kurumlar da araştırma önerilerinin ve yayınların metodolojik titizliğine daha fazla ağırlık vermeyi düşünmelidir.
• Hakem Değerlendirmesini Güçlendirmek: Hakem değerlendirmesi, araştırmanın kalitesini ve güvenilirliğini sağlamada önemli bir rol oynar. Ancak, hakem değerlendirme süreci genellikle kusurludur ve yanlılıklara açık olabilir. Hakem değerlendirmesini iyileştirmek için dergiler, hakemlerin verilerin, kodların ve yöntemlerin kalitesini değerlendirmesini gerektirmek gibi daha şeffaf ve titiz inceleme süreçleri uygulamayı düşünmelidir. Ayrıca, hakemleri sadece bulguların yeniliğine değil, araştırmanın metodolojik titizliğine odaklanmaya teşvik etmelidirler.
• Tekrarlama Çalışmalarını Teşvik Etmek: Tekrarlama çalışmaları, araştırma bulgularının güvenilirliğini doğrulamak için esastır. Ancak, tekrarlama çalışmaları genellikle yeterince değer görmez ve yetersiz finanse edilir. Bu sorunu çözmek için, fon sağlayan kurumlar tekrarlama çalışmalarına daha fazla kaynak ayırmalı ve dergiler bunları yayınlamaya daha istekli olmalıdır. Araştırmacılar da tekrarlama çalışmaları yapmaya ve bulgularını kamuya açık hale getirmeye teşvik edilmelidir.
• Araştırma Etiği ve Dürüstlüğünü Artırmak: Sahtekarlığı ve kötüye kullanımı önlemek için araştırma etiğini ve dürüstlüğünü güçlendirmek çok önemlidir. Bu, araştırmacılara etik davranış konusunda eğitim vermeyi, şeffaflık ve hesap verebilirlik kültürünü teşvik etmeyi ve kötüye kullanım iddialarını araştırmak için net prosedürler oluşturmayı içerir. Kurumlar ayrıca ihbarcıları korumak ve araştırmacıların kötüye kullanımı bildirdikleri için cezalandırılmamasını sağlamak için politikalar uygulamalıdır.
• Raporlama Kılavuzları Geliştirmek ve Benimsemek: Klinik deneyler için CONSORT kılavuzları ve sistematik incelemeler için PRISMA kılavuzları gibi standartlaştırılmış raporlama kılavuzları, araştırma raporlarının şeffaflığını ve eksiksizliğini artırmaya yardımcı olabilir. Bu kılavuzlar, araştırma raporlarına dahil edilmesi gereken bilgilerin kontrol listelerini sunarak okuyucuların araştırmanın kalitesini ve güvenilirliğini değerlendirmesini kolaylaştırır. Dergiler, yazarları bu kılavuzları takip etmeye teşvik etmeli ve onlara yardımcı olmak için eğitim ve kaynaklar sağlamalıdır.

Krizi Ele Alan Girişim ve Kuruluş Örnekleri

Çeşitli girişimler ve kuruluşlar, tekrarlanabilirlik krizini ele almak için aktif olarak çalışmaktadır:

• Açık Bilim Çerçevesi (OSF): Veri paylaşımı, kod paylaşımı, ön kayıt ve işbirliği için araçlar sağlayarak açık bilim uygulamalarını destekleyen ücretsiz, açık kaynaklı bir platform.
• Açık Bilim Merkezi (COS): Açık bilim uygulamalarını teşvik etmeye ve araştırmanın tekrarlanabilirliğini iyileştirmeye adanmış bir kuruluş. COS, araştırmacıların açık bilim uygulamalarını benimsemelerine yardımcı olmak için araştırmalar yürütür, araçlar geliştirir ve eğitimler verir.
• Kayıtlı Raporlar: Çalışmaların veri toplanmadan önce hakem tarafından incelendiği ve kabulün sonuçlara değil, çalışma tasarımına ve gerekçesine dayandığı bir yayın formatı. Bu, yayın yanlılığını ve p-hackingleme'yi azaltmaya yardımcı olur.
• Many Labs Projeleri: Bulguların genellenebilirliğini değerlendirmek için birden fazla laboratuvarda çalışmaları tekrarlayan büyük ölçekli işbirliği projeleri.
• Tekrarlanabilirlik Projesi: Kanser Biyolojisi: Kanser araştırmalarının tekrarlanabilirliğini değerlendirmek için yüksek etkili kanser biyolojisi makalelerinden bir seçkiyi tekrarlama girişimi.
• AllTrials: Tüm klinik deneylerin kaydedilmesi ve sonuçlarının raporlanması çağrısında bulunan bir kampanya.

Tekrarlanabilirliğe Küresel Bakış Açıları

Tekrarlanabilirlik krizi küresel bir sorundur, ancak zorluklar ve çözümler farklı ülke ve bölgelere göre değişiklik gösterebilir. Araştırma finansmanı, akademik kültür ve düzenleyici çerçeveler gibi faktörler, araştırmanın tekrarlanabilirliğini etkileyebilir. Örneğin:

• Avrupa: Avrupa Komisyonu, Avrupa Birliği genelinde açık bilimi teşvik etmek ve araştırma dürüstlüğünü artırmak için girişimler başlatmıştır. Bu girişimler, açık erişim yayıncılığı, veri paylaşımı ve araştırma etiği eğitimi için finansmanı içermektedir.
• Kuzey Amerika: Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH), biyomedikal araştırmalarda titizliği ve tekrarlanabilirliği teşvik etmek için politikalar uygulamıştır. Bu politikalar, veri paylaşımı, klinik deneylerin önceden kaydedilmesi ve istatistiksel yöntemler konusunda eğitim gerekliliklerini içermektedir.
• Asya: Çin ve Hindistan gibi ülkeler araştırma ve geliştirmeye büyük yatırımlar yapmaktadır, ancak aynı zamanda araştırmanın kalitesini ve güvenilirliğini sağlama konusunda zorluklarla karşılaşmaktadırlar. Asya'da tekrarlanabilirlik krizine dair artan bir farkındalık vardır ve açık bilimi teşvik etmek ve araştırma etiğini iyileştirmek için çabalar sürdürülmektedir.
• Afrika: Afrika ülkeleri, sınırlı kaynaklar ve altyapı nedeniyle araştırma yürütme ve tekrarlama konusunda benzersiz zorluklarla karşı karşıyadır. Bununla birlikte, Afrika'da açık bilimin ve veri paylaşımının önemi giderek daha fazla kabul edilmektedir ve bu uygulamaları teşvik etmek için girişimler devam etmektedir.

Araştırma Güvenilirliğinin Geleceği

Tekrarlanabilirlik krizini ele almak, araştırmacılardan, kurumlardan, fon sağlayan kurumlardan ve dergilerden sürekli çaba ve işbirliği gerektiren devam eden bir süreçtir. Açık bilim uygulamalarını teşvik ederek, istatistiksel eğitimi geliştirerek, teşvik yapısını değiştirerek, hakem değerlendirmesini güçlendirerek ve araştırma etiğini artırarak, araştırmanın güvenilirliğini ve geçerliliğini artırabilir ve daha güvenilir ve etkili bir bilimsel girişim inşa edebiliriz.

Araştırmanın geleceği, tekrarlanabilirlik krizini ele alma ve bilimsel bulguların sağlam, güvenilir ve genellenebilir olmasını sağlama yeteneğimize bağlıdır. Bu, araştırma yapma ve değerlendirme şeklimizde kültürel bir değişim gerektirecektir, ancak böyle bir değişimin faydaları çok büyük olacak, bilimde daha hızlı ilerlemeye, hastalar ve toplum için daha iyi sonuçlara ve bilimsel girişime daha fazla kamu güvenine yol açacaktır.

Araştırmacılar İçin Uygulanabilir Bilgiler

İşte araştırmacıların çalışmalarının tekrarlanabilirliğini artırmak için atabilecekleri bazı uygulanabilir adımlar:

• Çalışmalarınızı önceden kaydedin: Hipotezlerinizi, yöntemlerinizi ve analiz planlarınızı veri toplamadan önce önceden kaydetmek için OSF gibi platformları kullanın.
• Verilerinizi ve kodunuzu paylaşın: Mümkün olduğunda verilerinizi, kodunuzu ve materyallerinizi kamuya açık hale getirin.
• Titiz istatistiksel yöntemler kullanın: Bir istatistikçiye danışın ve verilerinizi analiz etmek için uygun istatistiksel yöntemleri kullanın.
• Tüm sonuçları raporlayın: Seçici raporlamadan kaçının ve olumsuz veya sonuçsuz bulgular da dahil olmak üzere tüm bulguları raporlayın.
• Tekrarlama çalışmaları yapın: Kendi bulgularınızı tekrarlamaya çalışın ve başkalarını da bunu yapmaya teşvik edin.
• Raporlama kılavuzlarını takip edin: Şeffaflığı ve eksiksizliği sağlamak için CONSORT ve PRISMA gibi raporlama kılavuzlarına uyun.
• Çalıştaylara ve eğitimlere katılın: Araştırma yöntemleri ve istatistik konusundaki bilgi ve becerilerinizi sürekli olarak geliştirin.
• Açık bilimi savunun: Kurumunuz ve topluluğunuz içinde açık bilim uygulamalarını teşvik edin.

Bu adımları atarak, araştırmacılar daha güvenilir ve güvenilir bir bilimsel girişime katkıda bulunabilir ve tekrarlanabilirlik krizinin çözümüne yardımcı olabilirler.