海量的数据不代表真正的知识，更多新想法才会带来进步

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Paul Nurse 是英国皇家学会前会长和伦敦弗朗西斯·克里克研究所所长，最近他在 Nature 发表了一篇对当前生物学领域研究状态的评论，认为满足于收集数据并不能带来真正的进步，科学家需要有更多的新想法、新理论，数据只是用来验证理论的工具。

近二十年前，我的老朋友 Sydney Brenner 是分子生物学的创始人之一，将线虫 Caenorhabditis elegans 确立为模型生物，他在接受诺贝尔奖时对生物学研究提出了一个警告："我们正淹没在数据的海洋中，而缺乏真知灼见。”二十年过去，他的这一告诫对今天的生物学来说甚至显得更有意义了。

我经常去听一些研究讲座，在那里我感觉自己被数据淹没了。一些演讲者似乎认为他们必须给出海啸般的大量数据，才能被认真对待。而真正的解释框架被忽视了：为什么要收集数据，正在测试什么假设，正在验证什么想法？这些内容反而很少。研究人员似乎不愿意得出生物学结论或提出新的想法。同样的情况也发生在书面出版物中，仿佛猜测数据可能意味着什么和对想法的讨论都不太 "合适"。

我的观点是：数据收集是必要的，但这远远不够。想法，即使是暂时的想法，也很有必要，而且要随时准备着根据事实和论据的积累而改变最初的想法。

为什么研究人员对想法持保留态度？也许他们担心自己提出的想法被证明是错误的，而这很可能会妨碍他们获得晋升或资助的机会。但正如查尔斯·达尔文所说 ：“错误的事实对科学的进步是非常有害的，因为它们往往会长期存在；但是错误的观点，如果有一些证据的支持，则没有什么危害，因为每个人都对证明它的虚假性感到某种快乐；每当人们这样做的时候，一条通往错误的道路就被关闭了，通往真理的道路往往也同时被打开了。”也就是说，弄清事实是很重要的，但新的想法也是有用的，只要它们是基于合理的证据，就有其存在的价值，即便其中的错误也是可以被纠正的。

不要误会，我并不是说收集数据没有意义。“无假设研究” 的重要性已经被证实：哲学家弗朗西斯·培根在1620年提出了这个概念，作为他的 "经验方法 "的一部分。在《新器官》一书中，他认为建立科学真理的第一步应该是通过系统的观察，对事实进行尽可能准确的描述，但这只是第一步。例如，如果达尔文在描述了雀嘴的形状和大小之后就停止了思考，而没有就此提出自然选择进化的观点，那将是相当遗憾的。

下一步就是要从一大堆数据中获得有意义的想法。为了重新关注这一目标，我们必须改进工作流程，更加重视理论，并转变我们的研究文化。

应该怎么做？要注意培养工程师和实验人员的问题意识，通过对生物学的深入理解，而不是简单地收集更多的数据，他们才会提出重要的问题。这样的问题会让研究者保持不断探究数据的热情，直到出现新的模式和方向，然后根据新想法收集新的数据。

还有其他有必要的措施。开发有效的分析工具，包括数据挖掘和机器学习的软件，确保数据的有效性，适当的注释和公开的共享。对参与生物现象的分子和细胞成分进行建模，以便于分析其动态行为和相互作用。有时只写下方程式而不求解是有帮助的，只是因为它对模型的建立提出了更严格的要求。

需要更多的新理论。这方面的典范包括进化生物学家 Bill Hamilton 和John Maynard Smith，以及遗传学家 Barbara McClintock 和 Francis Crick。他们的论文充满了丰富的生物学直觉，这使得文章读起来令人感到愉悦。这种思考将加速从描述到知识的转变。理论家可以在考虑信息在生命系统中的流动中找到肥沃的土壤，这可以帮助他们更好地理解大量的生物数据。

期望以理论和知识为主导可能需要研究文化的转变。应该鼓励人们提出更多新想法，想法包含在实验论文中，这样数据在具体的背景中会凸显出某种意义。这样做的尝试不应该被编辑和资助方视为“没有根据”的猜测而被驳回。正如达尔文所说，新思想可以受到质疑，要么被驳回，要么被修改。学术研究应该对挑战通行理论的想法多一些包容，因为如果新的想法没有足够的证据，那么它们很快就会被淘汰，并“指出一条错误的道路”，这也同样有促进发展的价值。

虚假的事实不可容忍，但是对合理的新想法和解释应该持开放态度，尤其是一些年轻的科学家提出的想法被证明是不正确的时候，决定他们是否晋升或者获得资助的评估者应当多一些宽容。这样的做法不仅会推动研究，也会推动教学。如果学生们被鼓励提出新想法，而且他们的想法会被严肃的讨论，那么他们会更有学习的动力，也会感到更有启发。

参考文献：

https://www.nature.com/articles/d41586-021-02480-z?utm_source%E2%80%A630&utm_medium=email&utm_term=0_c9dfd39373-1b7ea2be98-45433930

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