問題出喺邊？軟件漏洞同數據庫缺陷

呢班比利時研究人員發現，原論文有兩個大問題：

• 軟件漏洞： 原論文用嘅圖表軟件有bug，自動隱藏咗最高創新分數啲論文，令到呢啲數據點冇出現喺發表嘅圖表入面，讀者完全唔知。
• 唔完整嘅參考文獻記錄： 最關鍵嘅係，舊嘅Web of Science數據庫記錄經常唔齊全——好多舊論文根本冇列出參考文獻。但原論文嘅創新指標（CD index）就將呢啲「零參考文獻」嘅論文錯誤分類為「最具破壞性創新」。

因為數據庫質量隨住時間改善，呢啲錯誤嘅「最高分」愈嚟愈少，就造成咗一種錯覺：以為創新程度真係下跌咗。

到底有幾「假」？

研究人員話，當佢哋剔除呢啲數據庫錯誤之後，創新下跌嘅現象「基本上消失晒」。喺最大嘅數據集入面，1945年至2010年間報告嘅下跌，有93%係由呢啲數據假象造成嘅。

換句話講：科學創新根本冇衰落，只係數據有問題。

32個月嘅拖延：學術界嘅自我糾正機制出咗咩問題？

呢班比利時學者其實2023年10月已經將反駁論文提交畀《自然》，但係雜誌足足用咗32個月先接受發表。

喺呢段期間：

• 《自然》自己繼續發表編輯評論同新聞，引用原論文嘅結論
• 原論文被額外引用超過1,000次
• 至少16份政策文件已經引用咗呢個有問題嘅結論

研究主導人Vincent Ginis話：「個軟件漏洞幾個月就俾開源社群fix咗，但係科學嘅正式修正要用成幾年先出到。成段時間，雜誌政策仲禁止我哋喺投稿期間同傳媒講呢件事。」

原作者點反駁？

《自然》同一日都發表咗原論文作者Park、Leahey同Funk嘅回應。佢哋話：就算用反對者自己話嘅排除標準再做分析，創新下跌仍然存在，統計上同實際上都有顯著意義，個跌幅仲等同於一般論文同諾貝爾獎得主之間嘅差距。

不過，反駁團隊就話：當佢哋限制論文至少要有10個參考文獻之後，反而發現創新程度有輕微上升，所以呢個指標根本唔適宜用來做關於趨勢嘅結論。

對科學政策嘅影響

呢個案例揭示咗幾個重要問題：

1. 科學自我糾正機制好慢： 一個軟件bug可以好快fix好，但係正式嘅科學修正要用成三年，期間錯誤結論已經影響政策制定。
2. 唔好亂信大趨勢： 用文獻計量指標判斷科學進步嘅大趨勢，一定要先validate數據庫本身有冇質量問題。
3. 政策制定要小心： 反駁論文作者直話：「2023年嘅方法同結論，唔應該作為科學政策嘅基礎。」

呢個爭論仲未完，但可以肯定嘅係：話科學創新「越嚟越冇料到」嘅結論，唔似想像中咁穩陣。

問題出喺邊？軟件漏洞同數據庫缺陷

呢班比利時研究人員發現，原論文有兩個大問題：

• 軟件漏洞： 原論文用嘅圖表軟件有bug，自動隱藏咗最高創新分數啲論文，令到呢啲數據點冇出現喺發表嘅圖表入面，讀者完全唔知。
• 唔完整嘅參考文獻記錄： 最關鍵嘅係，舊嘅Web of Science數據庫記錄經常唔齊全——好多舊論文根本冇列出參考文獻。但原論文嘅創新指標（CD index）就將呢啲「零參考文獻」嘅論文錯誤分類為「最具破壞性創新」。

因為數據庫質量隨住時間改善，呢啲錯誤嘅「最高分」愈嚟愈少，就造成咗一種錯覺：以為創新程度真係下跌咗。

到底有幾「假」？

研究人員話，當佢哋剔除呢啲數據庫錯誤之後，創新下跌嘅現象「基本上消失晒」。喺最大嘅數據集入面，1945年至2010年間報告嘅下跌，有93%係由呢啲數據假象造成嘅。

換句話講：科學創新根本冇衰落，只係數據有問題。

32個月嘅拖延：學術界嘅自我糾正機制出咗咩問題？

呢班比利時學者其實2023年10月已經將反駁論文提交畀《自然》，但係雜誌足足用咗32個月先接受發表。

喺呢段期間：

• 《自然》自己繼續發表編輯評論同新聞，引用原論文嘅結論
• 原論文被額外引用超過1,000次
• 至少16份政策文件已經引用咗呢個有問題嘅結論

研究主導人Vincent Ginis話：「個軟件漏洞幾個月就俾開源社群fix咗，但係科學嘅正式修正要用成幾年先出到。成段時間，雜誌政策仲禁止我哋喺投稿期間同傳媒講呢件事。」

原作者點反駁？

《自然》同一日都發表咗原論文作者Park、Leahey同Funk嘅回應。佢哋話：就算用反對者自己話嘅排除標準再做分析，創新下跌仍然存在，統計上同實際上都有顯著意義，個跌幅仲等同於一般論文同諾貝爾獎得主之間嘅差距。

不過，反駁團隊就話：當佢哋限制論文至少要有10個參考文獻之後，反而發現創新程度有輕微上升，所以呢個指標根本唔適宜用來做關於趨勢嘅結論。

對科學政策嘅影響

呢個案例揭示咗幾個重要問題：

1. 科學自我糾正機制好慢： 一個軟件bug可以好快fix好，但係正式嘅科學修正要用成三年，期間錯誤結論已經影響政策制定。
2. 唔好亂信大趨勢： 用文獻計量指標判斷科學進步嘅大趨勢，一定要先validate數據庫本身有冇質量問題。
3. 政策制定要小心： 反駁論文作者直話：「2023年嘅方法同結論，唔應該作為科學政策嘅基礎。」

呢個爭論仲未完，但可以肯定嘅係：話科學創新「越嚟越冇料到」嘅結論，唔似想像中咁穩陣。