I dati devono essere un libro aperto se la scienza deve essere resa più affidabile. Quinn Dombrowski / Flickr, CC BY-SA

Era 1986, e l'agenzia spaziale americana, la NASA, stava vacillando per la perdita di sette vite. La navetta spaziale Challenger si era rotta a pezzi circa un minuto dopo il suo lancio.

Una commissione del Congresso è stata costituita per riferire sulla tragedia. Il fisico Richard Feynman era uno dei suoi membri. Funzionari della NASA avevano testimoniato al Congresso che la possibilità di un guasto alla navetta era intorno a 1 in 100,000. Feynman voleva guardare oltre la testimonianza ufficiale dei numeri e dei dati che l'avevano sostenuta.

Dopo aver completato le sue indagini, Feynman ha riassunto le sue conclusioni in un'appendice del rapporto ufficiale della Commissione, in cui lui dichiarata i funzionari della NASA si erano "ingannati" pensando che la navetta fosse al sicuro.

Dopo il lancio, le parti della navetta a volte sono tornate danneggiate o si sono comportate in modi imprevisti. In molti di questi casi, la NASA ha fornito spiegazioni convenienti che hanno ridotto al minimo l'importanza di queste bandiere rosse. Le persone della NASA volevano disperatamente che lo shuttle fosse al sicuro, e questo ha colorato il loro ragionamento.

Per Feynman, questo tipo di comportamento non era sorprendente. Nella sua carriera di fisico, Feynman aveva osservato che non solo ingegneri e manager, ma anche scienziati di base hanno pregiudizi che possono portare all'autoinganno.

Feynman riteneva che gli scienziati dovessero costantemente ricordarsi dei loro pregiudizi. "Il primo principio" di essere un buon ricercatore, secondo Feynman, "è che non devi ingannare te stesso e che sei la persona più facile da ingannare".

Molti occhi

Uno scienziato può costruire una carriera da una teoria, e poi scoprire che ha molto in sella a quella teoria che è vera. E anche quelli di noi che sono meno legati alla teoria sperano ancora che ogni nuovo data point supporterà la nostra teoria attuale, anche se ieri abbiamo pensato solo a questa teoria.

Nel rapporto ufficiale al Congresso, Feynman e i suoi colleghi hanno raccomandato di istituire un gruppo di supervisione indipendente per fornire un'analisi continua del rischio meno distorto di quello che potrebbe essere fornito dalla NASA stessa. L'agenzia aveva bisogno di input da parte di persone che non avevano una partecipazione nella navetta sicura.

Anche i singoli scienziati hanno bisogno di questo tipo di input. Il sistema della scienza dovrebbe essere impostato in modo tale che i ricercatori che sottoscrivono teorie diverse possano dare interpretazioni indipendenti dello stesso insieme di dati.

Ciò contribuirebbe a proteggere la comunità scientifica dalla tendenza degli individui a ingannare se stessi nel vedere il supporto per la loro teoria che non esiste.

Per me è chiaro: i ricercatori dovrebbero esaminare di routine i dati grezzi degli altri. Ma in molti campi oggi non c'è la possibilità di farlo.

Gli scienziati comunicano tra loro i loro risultati attraverso articoli di riviste. Questi articoli forniscono riepiloghi dei dati, spesso con una buona dose di dettagli, ma in molti campi i numeri grezzi non sono condivisi. E i sommari possono essere disposti ad arte per nascondere le contraddizioni e massimizzare l'apparente supporto per la teoria dell'autore.

Occasionalmente, un articolo è fedele ai dati dietro di esso, mostrando le verruche e tutto. Ma non dovremmo contare su di esso. Come il farmacista Matthew Todd mi ha detto, sarebbe come aspettarsi un opuscolo dell'agenzia immobiliare per una proprietà che mostri i difetti della proprietà. Non compreresti una casa senza vederla con i tuoi occhi. Non è saggio acquistare una teoria senza vedere i dati non filtrati.

Molte società scientifiche lo riconoscono. Per molti anni, alcune delle riviste che hanno supervisionato hanno avuto una politica che impone agli autori di fornire i dati grezzi quando altri ricercatori lo richiedono.

Sfortunatamente, questa politica ha fallito in modo spettacolare, almeno in alcune aree della scienza. Gli studi hanno scoperto che quando un ricercatore richiede i dati dietro un articolo, gli autori di quell'articolo rispondono con i dati in meno della metà dei casi. Questa è una grave carenza del sistema scientifico, un vero imbarazzo.

La politica ben intenzionata di richiedere che i dati siano forniti su richiesta si è rivelato essere una formula per e-mail senza risposta, per scuse e per ritardi. Un dato prima della richiesta la politica, tuttavia, può essere efficace.

Alcune riviste hanno implementato questo, richiedendo che i dati siano pubblicati online dopo la pubblicazione dell'articolo.

Open Data Week?

L'adozione di questa nuova politica di pubblicazione dei dati è stata lenta, frenata da un secondo difetto nel sistema scientifico. Attualmente, i ricercatori vengono premiati - sotto forma di promozioni di lavoro e borse di studio - per i loro articoli che annunciano le loro scoperte, ma non per i dati che stanno dietro agli articoli.

Di conseguenza, alcuni scienziati accumulano dati. Con ogni set di dati, pubblicano il maggior numero possibile di articoli, ma resistono alla pubblicazione dei dati stessi.

Per sistemare la scienza, dobbiamo cambiare questi incentivi: la condivisione dei dati dovrebbe essere premiata; fornire una ri-analisi critica dei dati dovrebbe essere premiato; i buchi nelle altre affermazioni su un set di dati dovrebbero essere premiati.

Se i ritorni dello scetticismo professionale possono essere aumentati, la scienza sprecherà meno tempo a perseguire false teorie.

Mentre scrivo questo, ci stiamo avvicinando alla fine dell'ottava settimana dell'International Open Access. Questa è una settimana per celebrare che un numero crescente di articoli scientifici sono disponibili gratuitamente piuttosto che essere pubblicati dietro i paywall e un tempo per chiedere di più.

Aprire l'accesso agli articoli è importante, ma dobbiamo anche aprire i dati. Abbiamo bisogno di iniziare una Open Data internazionale internazionale? In un migliore sistema di scienza, la condivisione dei dati sarebbe di rigore.

Circa l'autore

Alex O. Holcombe, Professore Associato, Scuola di Psicologia, Università di Sydney. Indaga su come vengono combinati i segnali provenienti da diversi neuroni di scorci di aree di un oggetto in movimento, nonché su come i limiti temporali vincolano il tracciamento di oggetti importanti in una scena dinamica.

Questo articolo è stato pubblicato in origine The Conversation. Leggi il articolo originale.

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