Ideje o tome kako poboljšati znanstvena istraživanja

Uklanjanje jaz između znanstvenih otkrića do novih proizvoda.

Akademsko istraživanje moglo bi biti mnogo učinkovitije. Bori se sa:

  • određivanje prioriteta na onome što treba raditi
  • obnovljivost rezultata
  • usklađivanje s tržišnim poticajima
  • pristup financiranju
  • troškova i kašnjenja u akademskim časopisima
U ovom postu istražit ću nekoliko ideja kako unaprijediti znanstvena istraživanja, uključujući kako to učiniti da djeluje poput softvera otvorenog koda.
Svake godine se objavi nekoliko milijuna akademskih radova, ali samo ih mali dio dovodi do novih proizvoda i usluga u kojima ljudi mogu od njih zaista imati koristi.

Znanstvenici često žive u svom svijetu, proizvodeći uvide koje čitaju samo drugi znanstvenici. U isto vrijeme, poslovni ljudi često žive u vlastitom svijetu, stvarajući proizvode kojima nedostaje bilo kakva stvarna tehnološka inovacija. Nema puno protoka informacija između skupina¹.

Većina novih proizvoda koji se stvore oslanjaju se na marketing i marke kako bi se razlikovali. To je na primjer uobičajeno u industriji kozmetike, hrane i fitness / prehrane, gdje privatni proizvođači etiketa proizvode mnoge iste proizvode pod različitim oznakama.

Ovdje je hrpa pića koja se prodaju u Whole Foods. Tržište se prodaje kao poboljšanje energije, strasti i ozdravljenja, ali stvarno svi prepakiraju istih nekoliko FDA odobrenih sastojaka (kofein, teanin, šećer itd.). Gdje je piće s nekakvom vlasničkom molekulom ili intelektualnim vlasništvom u njemu?

Izuzeci od ovog dokazuju pravilo. Tvrtke koje premošćuju razdvojenost (ili uspješno spajaju tehnologiju s tvrtkom) imaju tendenciju da su najvrjednije: Tesla, Google, Apple, SpaceX, itd. Često se čini da za to treba tehnički osnivač (ili osnivački tim), s dovoljno razumijevanja i nekih drugih nova tehnologija i posao².

Ljudi koji razumiju i tehnologiju i posao rijetki su. Oni su sjecište dvije već rijetke skupine. Mnogi znanstvenici imaju alergijsku reakciju na posao, a mnogi poslovni ljudi nisu u stanju razlikovati stvarnu znanost od pseudoznanosti. Možda, ako se ne bismo morali pouzdati u ove rijetke dvojezične ljude, vidjeli bismo više inovativnih proizvoda u svijetu. Možda možemo stvoriti neke alate za prevođenje kako bismo poboljšali protok ideja od akademskog istraživanja do poslovanja.

Danas su neki izazovi s istraživanjima

Akademska akademija postoji u čudnoj alternativnoj stvarnosti u kojoj novac i tradicionalni tržišni poticaji izgleda nisu bitni. Doživljavanje, citiranje i mišljenje vaših vršnjaka je ono što vodi ka stipendijama, pa je to umjesto toga postala valuta akademija.

Evo nekih problema s kojima se danas bavim istraživanjem:

  1. obnovljivost
    Na nekim poljima više od 50% pokusa nije moguće reproducirati. Mnogi radovi ne uključuju temeljne skupove podataka. Istraživači ponekad imaju poticaj sakriti ključne detalje u svom radu kako bi ostali korak ispred laboratorija. Pored toga, negativni rezultati⁵ manje su vjerovatno objavljeni.
  2. odrediti prioritete
    Često ne financiramo ili ne nastavljamo posao koji bi bio najbolji. Iako je teško reći do čega će na kraju voditi istraga (mnogo se velikih otkrića dogodilo dok se gleda nešto nepovezano), bilo bi dobro da postoji bolji mehanizam povratnih informacija iz privatne industrije o najvažnijim izazovima s kojima su suočeni. , To je povezano s "tržišnim incenivima" u nastavku. Jedan znanstvenik s kojim sam razgovarao pišući ovaj post podijelio je jednu anegdotu da „na mom polju [redigovano] vidim da je 70% publikacija o tehnologiji koja se nikada neće približiti komercijalizaciji. [nedavna velika potpora u iznosu od 100 milijuna američkih dolara] po mom mišljenju nije dala ništa. "
  3. Tržišni podsticaji
    Istraživanja se ponekad ponekad previše udaljavaju od stvarnog svijeta, možda zato što znanstvenici često ne shvataju financijski napredak svog rada. Umjesto toga, oni koriste alternativne valute (poput citata). Možda bi se licenciranje moglo pojednostaviti kako bi se istraživanja više uskladila s tržišnim poticajima i pomogla znanstvenicima da postignu napredak nad svojim izumima.
  4. Financiranje
    Znanstvenicima može biti potrebno mnogo vremena da apliciraju za stipendije i dobiju sredstva⁸. Često moraju mijenjati svoje ideje⁹ kako bi ih uklopili u prijedloge grantova (tj. Mogu li tvrditi da je to nekako relevantno za troškove obrane? ¹⁰), a puno novca ide za vođenje samog sveučilišta (na primjer, oko 50% na Stanfordu) , Osim toga, mnogo je sredstava NIH / NSF-a vjerojatno previše konzervativno. Ljudi koji pišu bespovratna sredstva nastoje minimizirati nedostatke, a ne povećati naopako, što znači da će vjerojatno previdjeti (suprotne) probojne ideje.
  5. Ubrzati
    Otkrivanje novog otkrića je dovoljno teško, ali jednom kada se jednom napravi, može proći još mnogo godina prije nego što ugleda svjetlost dana. Proces prijave na časopise i stručna recenzija dodaje mnogo kašnjenja. Pored toga, ljudi su neodlučni da objave u tijeku ili napola gotov rad (iako su poslužitelji „prije ispisa“ pomogli u tome), pa postoji tendencija čekati dok nešto ne bude učinjeno kako bi to podijelili.
  6. razumljivosti
    U akademskim radovima koristi se mnogo žargona koji mogu samo dešifrirati drugi ljudi na terenu. Nešto od ovoga je neizbježno (istraživanje se odnosi na složene teme), ali također čini manje vjerojatnim da će ljudi izvan polja razumjeti potencijal novog otkrića.
  7. Svezak
    Objavljen je veliki broj radova, neki bez mnogo originalnog sadržaja. To može otežati prolazak kroz sav materijal da biste vidjeli što bi moglo biti relevantno za vas.
  8. Cijena / Dostupnost
    Mnogo istraživanja financira dolare poreznih obveznika i vjerojatno bi trebalo biti besplatno za javnost, ali umjesto toga ono je zaključeno iza platnih zidova u časopisima. Za to postoje zaobilazna rješenja (Sci-Hub, što je ilegalno, ili samo slanjem pisca autoru izravno da zatraži kopiju), ali časopisi dodaju mnogo trenja istraživanju bez dodavanja velike vrijednosti.
  9. Toranj od slonovače
    Istraživanje se može odvijati bilo gdje od velikog CERN-ovog velikog hadronskog sudarača do garaže, a može ga obavljati bilo tko od profesora zvanicnih profesora do hobista (ili čak anonimnih ljudi). Može se odvijati i u privatnim tvrtkama i na bilo kojem jeziku (trenutno postoji barijera između radova strojnog učenja objavljenih na kineskom i engleskom jeziku). Bilo bi lijepo vidjeti širu definiciju istraživanja koja se okuplja u jednoj zajednici.
  10. Časopisi
    Čini se da akademski časopisi usporavaju stvari u smislu vremena i novca, u zamjenu za pružanje kustosa i vjerodajnica. Ukupni prihod akademskih časopisa iznosi oko 20BB dolara godišnje, za malo dodane vrijednosti.

Predloženo rješenje

Lako je ukazivati ​​na probleme i mnogo je teže stvoriti rješenja. Pokušat ću drugo.

Bilo bi lijepo da se istraživanje dogodilo više poput softvera otvorenog koda i bilo bi više usklađeno s tržišnim poticajima. Također bi bilo dobro da je bilo prioritetnog kao što je Reddit, komentari poput Google Docs i povučeni zahtjevi poput GitHub.

Moje predloženo rješenje je aplikacija ili web stranica koja na nov način okuplja zajednicu istraživača. Pokušava poboljšati kvalitetu i brzinu kojom se istraživanje provodi, kako se komunicira s poduzetnicima i poslovnim ljudima te kako znanstvenici mogu dobiti financijska sredstva i naprijed.

Ova ideja nije baš nova, mislim da još nije izvršena.

Vidjet ćete prisutne elemente Reddita, Githuba, Wikipedije, StackExchangea, RapGeniusa i Kickstartera. Dio je to stvarno samo uzimanje najboljeg od onoga što već radi na mreži.

Drugi dio toga predstavlja održivu alternativu znanstvenim časopisima. Da bismo to učinili, trebamo ponoviti pozitivne aspekte časopisa (uvrštavanje sadržaja i statusa / ugleda za one koji objavljuju) i ukloniti negativne aspekte (troškove i kašnjenja).

Ispod su sve osnovne komponente mog predloženog rješenja:

Rangiranje / prioriteta

Čista količina radova koji se objavljuju svaki dan je neodoljiva. Ako možemo dobiti ljude od povjerenja da ocjenjuju papire, to možemo pretvoriti u ljestvice ili vodeće ploče. Zamislite da biste mogli vidjeti „najbolje radove iz biologije u ovoj godini / mjesecu / tjednu“ temeljene na glasovima prikupljenih od ljudi koji znaju. Ako imate samo nekoliko sati za čitanje radova u mjesecu (poput mene), ovo bi puno pomoglo.

Možda iz nekog osjećaja ljubaznosti, čini se da ljudi u akademskim ustanovama nerado daju veliki palac kolegama koji rade na javnom forumu. Časopisi često ne objavljuju identitet osoba koje obavljaju recenziju. To me smatra ključnim dijelom problema.

Ocjene bi mogle biti slične Googleovom algoritmu Page Rank, što znači da se mjeri po tome koliko je pouzdan ili pouzdan reter.

Mogu zamisliti da se istraživanje ocjenjuje u pregršt metričkih podataka:

  1. Originalnost
    Postoji li istinski iskorak koji je dodao granu na stablu znanja?
  2. obnovljivost
    Sadrži li članak dovoljno detalja da drugi mogu reproducirati djelo i koliko je drugih ljudi to moglo učiniti?
  3. Komercijalna održivost
    Može li ovo istraživanje uvjerljivo dovesti do nečega što bi koristilo ljudima?

Te se ocjene mogu objediniti u ukupni rezultat za svaki rad, eventualno uključivši stotine varijabli (poput Page Rank). Danas postoje neke osnovne ljestvice, poput H-indeksa, koji govori o tome koliko se često navodi članak.

Bilo bi zanimljivo pokušati objediniti radove i u meta studijama kako biste generirali ocjenu „povjerenja“ na određenom zaključku i vidjeli kako se to vremenom promijenilo.

Treba postojati način da se jasno označe istraživanja kao "u tijeku", kao i da se spriječi da ljudi dobivaju negativne ocjene prije nego što je stvarno "završeno". U teoriji, sva su istraživanja u tijeku, pa se ideja o statičkom PDF-u čini strašno zastarjelom.

Ugled

Ugled osoba koje ocjenjuju (i raspravljaju) u zajednici je druga ključna komponenta ovdje. Da bi ovom mjestu trebalo vjerovati, ljudi s pravim znanjem o nekom polju moraju imati svoj glas da se podignu do vrha, a ne da ih guše ili maltretiraju internetski trolovi. Slično drugim mrežnim forumima (Reddit, Hacker News, StackExchange) korisnici bi trebali vremenom razviti ugled na temelju svojih doprinosa. To se može izvesti iz njihovih komentara, izmjena, originalnih istraživanja ili bi to mogao biti njihov ugled izvan aplikacije (LinkedIn, tradicionalnije akademske vjerodajnice itd.) Koji bi se mogao pojaviti na stranici profila. Drugim riječima, tradicionalne akademske vjerodajnice ne bi trebale biti jedini način stvaranja reputacije u istraživanju.

Zanimljivo je pitanje treba li web lokacija omogućiti anonimne korisnike. Moj je instinkt reći da, i omogućiti korisnicima anonimnost ako to žele. Razlog je jednostavno u tome što postoje neka područja na kojima je teško ponuditi razilaženje bez razmišljanja. Kao što Sam Altman ističe, "gotovo sve ideje koje se ispostave kao veliki napredak počinju zvučati poput groznih ideja". Galileo je bio slavno zatvoren zbog prijedloga ideje da se zemlja kreće oko sunca. Satoshi je predložio ideju o Bitcoinu pod pseudonimom. Čuo sam priče nekolicine znanstvenika koji su se suočavali sa odmazdom kad su im istraživanja bila kontradiktorna ili konkurentna drugoj dobro uvaženoj osobi na tom području.

Korisnici koji žele ostati anonimni možda neće moći na web mjesto donijeti svoj vanjski ugled (ovo je negativno), ali nadamo se da oni mogu slobodno govoriti i „lude“ ideje mogu procijeniti po vlastitoj zasluzi.

Najvažniji razlog za stjecanje reputacije na tom mjestu jest samo održavanje zdravih rasprava kako bi legitimni znanstvenici smatrali da mogu komunicirati s drugim racionalnim ljudima.

Financiranje

Kako uskladiti poticaje među svima u ovoj zajednici? Želimo potaknuti sudjelovanje (slanje istraživanja, komentiranje / uređivanje itd.) I također financirati istraživanje koje zajednica smatra vrijednim.

Jedna od ideja o tome je napraviti ICO-ove vrste i pokloniti novčić koji potiče ponašanje koje zajednica treba stalno rasti. Ljudi bi se također mogli prijaviti za bespovratna sredstva i biti plaćeni u ovoj novoj kovanici.

Zarobljavanje naopako

Danas postoji tona obećavajućih istraživanja koja se nikada ne komercijaliziraju. Kad se to dogodi, tvrtka ili poduzetnik obično se obraća uredu za prijenos tehnologije sveučilišta kako bi isprobao tehnologiju i licencirao je. Ili u nekim slučajevima sami istraživači pokušavaju iskopati kompanije, s različitim stupnjevima uspjeha.

Pitam se može li postupak licenciranja tehnologije od istraživača biti puno jednostavniji. Zamislite da imate gumb "Licenca" na dnu svake stranice profila istraživačkog rada koji vas ruka drži kroz postupak. Ili zamislite da imate standardne uvjete licenciranja, slične dokumentima YCombinator SAFE, ali za licenciranje tehnologije. U idealnom slučaju, ljudi bi vam mogli licencirati tehnologiju za 5 minuta, a da nikad nisu podigli telefon.

Svako objavljeno istraživanje moglo bi biti dostupno u okviru jedne od sljedećih licenci (na primjer):

  1. Besplatno, javno vlasništvo
    To bi zapravo mogao biti zahtjev, ovisno o izvoru financiranja.
  2. "Standardni" uvjeti licenci
    Primjerice, primite 1-5% dobiti za bilo koji proizvod koji je iz njega proizveden za prvih 5 godina. Neekskluzivna licenca.
  3. Prilagođen
    Kontaktirajte ured za transfer tehničara (ili njemu sličan) da biste razgovarali o prilagođenom dogovoru.

Obični engleski sažeci

Smatram da je većina akademskih radova prilično zahtjevna za čitanje, pa bi bilo sjajno vidjeti „običan engleski“ objašnjenje onoga što je svaki rad pokušao učiniti i što je pronašao. Ovi bi sažeci mogli biti pretrpani poput Wikipedije ili pisani, primjerice, studentima s uplatama.

Većina radova sadrži odjeljak "sažetak" i "zaključak" koji čini dobar korak u tom smjeru, ali mislim da to nije dovoljno daleko.

Na primjer, uzmimo ovaj članak koji sam odabrao nasumično (događa se da je danas na vrhu stranice na archiv.org dok ovo pišem):

Ovdje je sažetak:

Ovo je dobar primjer cvjetnog jezika koji ponekad može učiniti nepristupačnim istraživanjima. Vjerojatno bi bio dovoljan još sažeti sažetak, poput "uzrokuje li stres u maternici neurodegenerativnu bolest kasnije u životu?"

Sporedna napomena: Pokušao sam pročitati i zaključak ovog rada, ali nakon što to učinim nisam vam mogao reći (1) što su pokušali raditi? (2) je li to uspjelo? (3) koja su ograničenja? i (4) koji su sljedeći predloženi koraci?

Stoga mislim da bi se sažetak istraživanja za širu publiku mogao dramatično poboljšati, možda ciljati na razinu čitanja u srednjoj školi ili prvostupnicima ili ograničiti sažetke na N najčešćih riječi u engleskom jeziku. Wikipedija je sjajan primjer koji slijedi ovdje. Oni imaju neke sadržaje o tome kako učiniti tehničke članke razumljivijima i kako općenito pisati jasne članke. Njihove smjernice sugeriraju stil "neposredan, samo činjenice" bez mišljenja i "dostupan široj mogućoj publici"

Ponekad se pitam jesu li znanstvenici oklijevajući objasniti stvari jednostavnim jezikom iz dobrog razloga. Ljudi mogu neprimjereno djelovati na ono što im kažu kao medicinski savjet, mogu ih pogrešno citirati ili napasti digitalni mafijaši ili ih se može optužiti da "rade na sebi" umjesto da govore točno jezikom znanosti. Govor u kôdu pomaže osigurati da samo ljudi s kojima žele razgovarati mogu razumjeti što govore. Ovo je razuman instinkt za preživljavanjem, ali to također znači da se većina istraživanja odvija u malim zatvorenim skupinama. Wikipedija mislim da pokazuje da je moguće objasniti složene teme širokoj publici, a pritom se još uvijek uvlače u tehničke detalje kada je to potrebno.

Rasprava, uređivanje i suradnja

Bilo bi sjajno vidjeti moderne alate na ovom području primijenjene na istraživanje.

Web lokacije poput Reddita, Hacker News i StackExchange pokazale su koliko su moćni ugniježđeni i glasovani / razvrstani komentari. Iznenađuje me što to nije postalo sveprisutno na internetu. Nije strašno teško implementirati, no velika većina web stranica na internetu još uvijek ima odjeljak s komentarima koji je kronološki i ispunjen sadržajem niske kvalitete. To uključuje svaku web lokaciju koju sam vidio gdje se može raspravljati o akademskom istraživanju.

Također bi bilo zanimljivo pokušati umetnuti komentare poput Genius.com ili Google Dokumenata kako biste razgovarali o određenim crtama u radovima.

Rasprava ipak ogrebotina po površini. Zašto ne dopustite ljudima da predaju zahtjeve za povlačenje na papirima poput na Githubu ili da izvrše predložene izmjene poput u Google dokumentima? Zašto ne dopustite ljudima da dodaju suradnike (čak i ako se nikada nisu sreli u stvarnom životu). Zašto ne pustite ljude da istražuju i povedu u novom smjeru?

Jedno od najvećih problema danas (barem po mojem mišljenju) s istraživanjem je čini se kako timovi djeluju izolirano dok nešto ne "urade" ili budu spremni za objavljivanje. Naravno, istraživanje (baš kao i softver) rijetko se „radi“; neprestano se usavršava. Mislim da je softver otvorenog koda ovdje puno bolji model i kultura, u kojoj od prvog dana objavljujete svoju prvu obvezu javnosti i nikad se ne „radi“. Potpuno je u otvorenom kodu pokazati rad koji je "u tijeku". Zapravo, to je pola stvari jer nikad ne znate tko bi se mogao pojaviti da vam pomogne na putu.

Otvoreno za sve

Pretpostavljam da bismo dobili više inovacija ako bi se istraživanje otvorilo izvan zatvorenih akademskih krugova. Možda postoji netko s važnom novom idejom, koji upravo radi u njihovoj garaži ili laboratorij na drugom kraju svijeta.

Mnoge se velike inovacije događaju kao pokušaj pokušaja da se nešto izgradi. Zbližavanje primijenjenih znanstvenika, inženjera i istraživača u jednoj zajednici moglo bi puno pomoći.

Bilo bi sjajno vidjeti zamišljene profesore i majstore koji komentiraju jedan pored drugog. Mogli bismo povećati broj ljudi koji surađuju na određenom problemu za 10 puta.

Širenje izvan ideje "papira"

Rad podrazumijeva gotovu publikaciju s fiksnim skupom priloga.

Bilo bi sjajno kada bi i ljudi mogli objavljivati ​​istraživanja u tijeku. Možda samo hipoteza (nešto što biste željeli vidjeti testirano u budućnosti) ili skup podataka (iz kojeg niste mogli izvući nikakve zaključke, ali možda bi to mogao netko drugi). To bi moglo biti i u obliku Jupterove bilježnice.

Možda je temeljnija jedinica zaista eksperiment. Što ste pokušali? Kakav je bio rezultat? Što ovo podrazumijeva? Koliko smo sigurni da je to istina / ispravno? Koji su neki primjeri u kojima bi to moglo biti korisno?

Što ljudi danas koriste jer to ne postoji?

Svaka od stavki u nastavku rješava dio problema.

  1. Umrežavanje / Konferencije / Prijatelji
    Ovo je danas glavna metoda, iako se previše oslanja na slučajnost. Koliko tvrtki nikada nije pokrenuto jer se dvoje ljudi nije uspjelo sastati, od kojih je svaka imala pola dobre ideje?
  2. Wikipedija
    Neki od najvećih / najpopularnijih znanstvenih otkrića dobivaju ovdje jednostavna objašnjenja na engleskom jeziku na način na koji ih akademici mogu razumjeti, ali nema dovoljno pokrića.
  3. Github
    Ovdje počinjemo vidjeti više skupova podataka, što je lijepo.
  4. Arxiv.org, PubMed, PubChem, Biorxiv itd
    Poslužitelji pred-ispisa bili su korak u pravom smjeru (uklanjajući neke platne zidove), a barem su neki papiri dostupni za kupnju putem interneta.
  5. Arxiv-razum
    Veliki je korak u pravom smjeru kako bi ogromni broj radova koji su objavljeni malo pristupačniji, ali mogao bi još više. Na primjer, pokriva samo papire za strojno učenje.
  6. Reddit / HackerNews / StackExchange
    Neke su teme imale svoje vlastite pod-crvene boje, poput / r / strojno učenje. HackerNews je mjesto na kojem sam prvi put pročitao bitcoin paper (nisam redovno čitao CS papire, ali slučajno sam pročitao Bitcoin whitepaper jer sam vidio da se tamo glasalo). Ove web stranice daju vam ocjenu i reputaciju.
  7. YouTube
    Kanali koji objašnjavaju teme poput kripto valute i strojnog učenja čine određene teme istraživanja dostupnijima.
  8. Sci-Hub
    Ljudi su se pobrinuli za gusarske novine kako bi učinili ih dostupnijima putem interneta, iako to krši zakon.
  9. Velike tehnološke tvrtke
    Tvrtke GAFA i nekolicina drugih dobro su djelomično uspjele jer imaju sjajne znanstvenike koji interno rade s dobrim proizvodima / poslovnim ljudima. Veliki dio ovog istraživanja je vlasnički.
  10. Experiment.com/ScienceExchange.com
    Istraživanje gužve.
  11. Google znalca, ResearchGate
    Veliki koraci u pravom smjeru.
  12. Meta.org, OccamszRazor
    Da biste olakšali otkrivanje povezanih radova, koristi se obrada prirodnog jezika.
  13. Centar za otvorenu znanost
    I Okvir otvorene znanosti.

Drugi su primijetili da ovdje postoji prilika za ubojitu aplikaciju.

Zaključak

Inovacija je ponekad samo maslac od kikirikija i čokolada koji se spajaju kako bi stvorili nešto veće od zbroja dijelova. Imate pola ideje, a netko negdje u svijetu ima drugu polovicu ideje. Ako se oboje možete pronaći, inovacije se događaju brže.

Da bi ovo uspjelo, barem jedan od vas mora objaviti svoju napola pečenu ideju (ja tako zovem stavljajući šišmiš signal) kako bi vas druga osoba mogla pronaći. Postizanje akademskog istraživanja sličnije softveru (Github itd.) Bio bi sjajan korak u tom smjeru.

U ubojitoj aplikaciji o kojoj razmišljam ljudi bi se počeli povezivati ​​mnogo prije nego što bi članak bio objavljen. Moglo bi se raditi o istraživanjima koja se rade na otvorenom od početka, ili privatnim istraživačkim područjima u kojima ljudi počinju surađivati.

Pišem ovo da bih ugasio svoj signal šišmiša. Možda netko u svijetu ima još jedan dio rješenja. Također sam razmišljao o ulaganju u dobar tim koji bi možda želio riješiti ovaj izazov.

Ako vas zanima više informacija o ovoj ideji, imajte rješenje za koje smatrate da bih trebao znati, ili biste možda željeli poraditi na tome sami, ispunite ovaj obrazac ovdje.

Hvala sljedećim ljudima (i drugima) koji su čitali nacrte ovog posta, uključujući: Alice Zhang, Balaji Srinivasan, Carly Emmer, D. Scott Phoenix, Elad Gil, Fred Ehrsam, Genevieve Khoo, Janelle Tam, Kathryn Loving, Ling Wong , Rob Rhinehart, Shivon Zilis, Tim Holme i Tristan Tager.

fusnote:

Slijede komentari koje su ostavili znanstvenici koji su čitali nacrte ovog posta.

  1. O nedostatku protoka informacija između znanstvenika i poslovnih ljudi:
    "Prije 1945. postojao je veći protok informacija između tih skupina. Moderni sustav stipendija NSF / NIH nastao je iz memoranduma Vannevar Busha, koji je federalizirao znanstvena istraživanja i uspostavio podjelu između znanstvenika i gospodarstvenika. No, zrakoplovstvo, automobili i željeznica uglavnom su razvijeni u privatnoj industriji bez financiranja NSF-a. Doista su željeznice i parni strojevi doveli do empirijske termodinamike što je dovelo do statističke mehanike. Isto je i sa zrakoplovstvom i zrakoplovnim inženjerstvom - u početku je bilo empirijsko i fenomenološko, pokretalo ga je industrija, a tek se potom pretvorilo u znanost.
  2. O izvoru otkrića:
    „Vrijedi se zapitati koji postotak društvene korisnosti potječe od poduzetnika vs sveučilišta i istraživanja. S jedne strane, imate Wright Bros, Bell, Edison, Ford, PARC, Woz, Intel, itd. S druge strane, iskusili smo nevjerojatan ROI za društvo financirajući projekte koji su skrenuli i otkrili nešto vrijedno da nije se namjeravao otkriti (npr. CRISPR, penicilin). "
  3. O objavljivanju koje vodi do dodatnih potpora:
    „IMO, to je korijen problema. Nepovratna sredstva iz NIH-a predstavljaju životnu liniju većine akademskih laboratorija, a oni jako opterećuju prestižne publikacije, tj. Nature, Science, Cell. Mnogi su od najboljih časopisa profitirali, pa optimiziraju dobivanje vrućih znanstvenih priča prvo za čitanje (a la CRISPR), a ne za obnovljivost ili komercijalizaciju. Povrh toga, NIH u stvarnosti djeluje prilično protivno riziku i nastoji financirati već uspostavljene istražitelje koji predlažu inkrementalnu, riziku od znanosti. Često stavljamo poznate istražitelje u našu pomoć jer smo znali da će nam povećati šanse za dobivanje nepovratnih sredstava. U mom starom laboratoriju (jedan od najfinanciranijih u Kaliforniji), naš PI (šef) će zapravo dobiti stipendije za rad koji je već obavio, a u stvarnosti će koristiti potporu za drugi novi rad, što govori o tome kako se riskira protiv grant sustava je."
  4. O obnovljivosti:
    "Za mene je ovo vrh popisa. To bi trebala biti kriza desetljeća. Osim što je loša znanost ogroman gubitak resursa koji su ušli u primarni posao, postoje i resursi koji slijede u praćenje, plus gubitak vjerodostojnosti znanosti koji smanjuje spremnost javnosti da financira i vjeruje u znanost. "
  5. O negativnim rezultatima:
    „Osnovni problem je u ogromnim akademskim poticajima za iznenađujuće rezultate, a ne puno više. To uzrokuje mnoge istraživače, čak i podsvjesno, da čak i ne pokušavaju objaviti negativne rezultate ili provjeriti postojeće rezultate, i umjesto toga pretjerivati ​​u skromnim rezultatima kako bi postali iznenađujući. Pretjerivanja, naravno, rezultat ne mogu ponoviti. Časopisi također ne mogu objavljivati ​​negativne ili potvrdne studije, jer one ne privlače čitatelje. "
  6. O prioritizaciji i komercijalnoj održivosti:
    "Što će" učiniti najviše dobra "teško je odrediti, teško je reći odakle će doći sljedeći proboj; na primjer, Alimta, novi lijek protiv raka otkriven je istraživanjem pigmenata koji krilima leptira monarha daju sjajnu narančastu nijansu. Moguće je da godinama nećemo vidjeti plodove istraživanja koje smo financirali. Možda je rani posao koji se neće komercijalizirati ono što će biti temelj za budući rad koji će to učiniti. "
    "Ne slažem se nužno s [vašim stavom o prioritizaciji]. Mandat NIH-a kakav je bio izvorno zamišljen je financiranje važnog znanstvenog rada koji možda nema očitu neposrednu komercijalnu vrijednost (koji se već financirao), [i] može dovesti do još većih inovacija koje se mijenjaju na način na koji možemo ne predviđam. Kao primjer, CRISPR je otkriven iz proučavanja opskurnih morskih bakterija ... moglo bi se u to vrijeme ustvrditi da to očito nije posao koji bi donio najviše koristi. Poanta je, što je izazovno definirati unaprijed kako izgleda „činiti najviše dobro“ nasuprot 5 godina, 10 godina, 100 godina “
  7. O licenciranju IP-a od sveučilišta:
    "Kada radite na sveučilištu, postoji razumijevanje da sve IP adrese koje generirate pripadaju sveučilištu. Kad sveučilište licencira IP vanjskoj strani, to sveučilište nije pojedinačni istraživač koji prima većinu autorskih naknada i potencijalnih napretka. Sveučilišta se sve više oslanjaju na honorare od droga koje su otkrivene za financiranje njihovih programa. Posljednjih nekoliko godina vidio sam da sveučilišta postaju sve pohlepnija i agresivnija u štrajku s licencnim ugovorima, što je usporilo stopu ne samo komercijalizacije, nego i biotehnološkog odjela općenito. "
  8. O projektima financiranja prema ljudima:
    „NIH financira projekte nasuprot ljudima starijim od 5 godina. Zamislite da je neki startup dobio financiranje, ali se nije mogao okrenuti i morao je pogoditi unaprijed predložene korake kako bi dobio više sredstava. To bi značilo nedostatak inovacija jer niste mogli promijeniti smjer. HHMI financira ljude preko projekata (npr. „Ja ću te financirati da radim na ovom općenitom području“ nasuprot „jedina stvar na kojoj bi ikada mogao raditi je ta vrlo specifična stvar u tom području“) i to se čini dobrim modelom za agencije za financiranje općenito (isključujući nišna istraživanja koja bi se trebala posebno financirati i provesti) "
  9. U igri pokušaja hvatanja novčanih sredstava:
    "Neke agencije za financiranje toliko su konzervativne da je istraživanje trebalo biti već napravljeno za nagradu. Većina agencija koje se bave financiranjem ne žele se previše udaljiti od konsenzusa, pa može biti vrlo teško dobiti sredstva za kontraverzne ideje ... Drugo je pitanje što za rane profesionalce u karijeri može biti vrlo teško dobiti stipendiju jer ne imati uspješne rezultate (npr. prosječna dob prvog puta dobitnika stipendije NIH-a je starija od 40 godina. "
    „Sjajan primjer [ljudi koji svoje istraživanje postavljaju kao nešto drugo za dobivanje sredstava je] biodefense -> mikroskopijske donacije genomike -> CRISPR (koja je nastala analizom sljedova arhealnih genoma). Ovaj članak kaže: „To je rezultiralo velikim iznosima financiranja namijenjenih takozvanim istraživanjima biodefence, a sve je iznosilo blizu 50 milijardi dolara između 2001. i 2009. [4]. Genomics ima veliku korist od ovog priljeva dolara istraživanja, a kao rezultat toga, predstavnici većine glavnih životinjskih, biljnih i ljudskih uzročnika su sekvencionirani. "