Forskere udvikler enorme arkiver af beviser for at udvikle effektive politikker

Forskere udvikler enorme arkiver af beviser for at udvikle effektive politikker

Investorer hælder titusindvis af millioner af dollars ind i en ambitiøs plan for at løse det største problem inden for videnskabelig rådgivning: at levere beviser til regeringer. Deres mål er at skabe et system, der gør det muligt for politiske beslutningstagere over hele verden at generere hurtige synteser af videnskabelig evidens, der vil hjælpe dem med at udvikle evidensbaserede politikker kritiske problemer som klimaforandringer at løse.

"Vi kunne i sidste ende drage enorm fordel af en verden, hvor omfattende evidenssynteser om alle større sociale problemer er tilgængelige på ét sted, løbende opdateret," siger Will Moy, der leder Campbell Collaboration, en international nonprofitorganisation, der understøtter samfundsvidenskabelige vurderinger.

Selvom forskere inden for politikrelevante områder producerer en række undersøgelser, er synteser, der repræsenterer vægten af ​​evidens om et emne, sjældne på mange områder og bruges ikke rutinemæssigt til at vejlede politikudformningen. "Der er en enorm efterspørgsel" fra politiske beslutningstagere efter sådanne synteser, siger Jen Gold, forskningsdirektør ved Economic and Social Research Council (ESRC), et britisk finansieringsbureau. "Men tilbuddet stemmer ikke overens."

Bevissyntese er "alt, som verden ved om, hvordan man løser et vigtigt problem ét sted," forklarer Moy. Inden for medicin bruger læger rutinemæssigt tusindvis af systematiske anmeldelser – grundige synteser af undersøgelser såsom randomiserede lægemiddelforsøg – der viser, om behandling hjælper eller skader. På de fleste andre områder mangler der dog et så omfattende grundlag (se 'Manglende synteser'). Det kan tage måneder eller år at udvinde mening fra et stort forskningskorpus - og finansieringsbureauer har historisk set brugt forholdsvis lidt på at syntetisere viden sammenlignet med de milliarder, de bruger på ny forskning.

For at løse dette annoncerede ESRC og Wellcome, den biomedicinske forskningsfinansierer i London, den 21. september, at de investerede henholdsvis 9,2 millioner pund (12,2 millioner dollars) og omkring 45 millioner pund over fem år i databaser og værktøjer, der kan hjælpe med at syntetisere forskning. Den britiske videnskabsminister Patrick Vallance og Wellcome-chef John-Arne Røttingen annoncerede finansieringen ved en begivenhed i New York i forbindelse med FN-topmødet om fremtiden, et møde med det formål at forme en bedre verden, herunder gennem videnskab.

Forskere har taget godt imod nyheden - menes at være en af ​​de største enkeltinvesteringer i evidenssyntese - og siger, at den kommer på det rigtige tidspunkt, da fremskridt inden for kunstig intelligens (AI) fremskynder processen med at finde og kombinere undersøgelser. "Det er så spændende," siger Isabelle Mercier, forsker ved FN's Udviklingsprogram Understøttede bevissynteser i FN. "For fire år siden var det for stort til at tænke på, men nu begynder vi at se, at vi faktisk kan få det til at ske," siger hun.

Men AI gør også opgaven sværere, da AI-chatbots som ChatGPT kan generere troværdige, men potentielt vildledende resuméer af forskningsresultater. "Udfordringen er, hvordan man adskiller det, der virkelig er pålideligt, fra det, der ikke er," siger Moy.

Produktionen af ​​synteser er normalt langsom, vanskelig og dyr. Forskere, der udfører en systematisk gennemgang, skal søge i verdensomspændende databaser med publicerede og upublicerede artikler for at finde potentielt relevante undersøgelser. De reducerer derefter en lang liste af tusindvis af undersøgelser til de mest relevante, vurderer deres pålidelighed, udtrækker dataene og kombinerer resultaterne, nogle gange ved hjælp af en statistisk metode kaldet meta-analyse. Selv når de er afsluttet, når evidenssynteser ofte ikke de politiske beslutningstagere og bliver hurtigt forældede, efterhånden som ny forskning ankommer. "Når en politiker kommer med et spørgsmål, bør det ikke tage tre måneder at finde forskningen," siger James Thomas, en forskningssyntesespecialist ved University College London. "Det her er latterligt."

Problemet forværredes under COVID-19-pandemien, hvor myndigheder overalt havde brug for hurtig syntese for at træffe beslutninger om medicin, masker og nedlukninger. Først kunne forskerne ikke levere dem hurtigt nok - men så producerede de dem for mange dobbeltsynteser og dårlige evalueringer.

Forskeres drøm er, at enhver, hvor som helst, kan sammensætte en syntese, der er skræddersyet til deres spørgsmål og område med et tryk på en knap. For at gøre dette ønsker forskerne at skabe 'evidensbanker': delte databaser med på forhånd udvalgte undersøgelser, tagget med information som metode og placering, og som indeholder data i et fælles format, så de kan kombineres. Trænede AI-værktøjer burde gøre det meste af det kedelige arbejde med at sortere undersøgelser og syntetisere data, mens mennesker kontrollerer kvaliteten – for eksempel ved at vurdere mulige skævheder i de underliggende undersøgelser.

Nogle databaser er allerede på rette vej. Education Endowment Foundation (EEF), en velgørenhedsorganisation i London, har en database med mere end 3.500 uddannelsesundersøgelser. Ved hjælp af denne database har organisationen lavet en række systematiske anmeldelser, der Indflydelse af vejledning, lektier og klassestørrelse på læring afsløre. Den deler databasen og oversigterne med flere lande for at undgå, at andre gentager arbejdet. Ideelt set, "i stedet for at lave seks separate systematiske anmeldelser, skaber du én stor anmeldelse, som vi kan bruge sammen," siger Jonathan Kay, der leder evidenssyntesearbejdet ved EEF.

De seneste investeringer kan i sidste ende føre til en række databaser svarende til EUF, klar til at blive syntetiseret til vigtige politikområder såsom miljøbeskyttelse. Ud fra disse ønsker fortalere at bygge 'levende' - eller konstant opdaterede - bevissynteser, der viser f.eks. som er med til at reducere klimaforandringerne, forbedring af mental sundhed og reduktion af ungdomsarbejdsløshed.

Wellcome har til hensigt at finansiere konsortier, der udvikler dataplatforme og værktøjer, der hjælper med at nå dette mål. Dette er "et usædvanligt skridt fra Wellcome," siger Tariq Khokhar, velgørenhedschefen for data for videnskab og sundhed. Organisationen er kendt for at finansiere sundhedsforskning, men disse penge kan hjælpe med at gøre beviser på tværs af discipliner mere forståelige. "Det er virkelig et fundament, som alle kan bygge videre på," siger han.

ESRC planlægger at finansiere et konsortium for at fremskynde bevissyntese og udvikle første versioner af levende synteser inden for områder som sund aldring. De to indsatser ville være forskellige, men kunne overlappe hinanden, siger Khokhar.

ESRC ønsker også, at dets konsortium udvikler måder, der gør det lettere for politiske beslutningstagere at bruge evidenssyntese. Nogle britiske embedsmænd er begyndt at bruge et AI-værktøj kaldet Redbox Copilot til at analysere og opsummere regeringsdokumenter og taler. Forskere kunne udvikle værktøjer, der "inkorporerer systematisk revisionsbevis i denne proces," siger Gold.

De 55 millioner pund vil ikke være nok til at opnå den slags problemfri evidenssyntese, som fortalere drømmer om. Men finansiører håber at samle flere midler - og at denne indledende investering vil tilskynde andre finansiører til at blive involveret. "Idéen er, at hver investering kan bygge på en masse arbejde, der allerede er blevet udført," siger Khokhar.