Gli scienziati sviluppano enormi memoria per lo sviluppo di politiche efficaci

Gli scienziati sviluppano enormi memoria per lo sviluppo di politiche efficaci

"Alla fine, potremmo beneficiare enormemente di un mondo in cui sono disponibili sintesi di prove globali in un posto che viene continuamente aggiornato su ogni importante problema sociale", afferma Will Moy, che dirige Campbell Collaboration, un'organizzazione internazionale senza scopo di lucro che supporta le revisioni delle scienze sociali.

Sebbene i ricercatori creino un gran numero di studi in aree politiche, le sintesi che rappresentano il peso delle prove su un argomento sono rare in molte aree e non sono abitualmente utilizzati per le linee guida per la progettazione politica. "Vi è un'enorme domanda" da parte dei produttori di decisioni politiche per tali sintesi, Jen Gold, direttore della ricerca presso il Consiglio per la ricerca economica e sociale (ESRC), afferma un'agenzia di finanziamento britannica. "Ma l'offerta non coincide."

Le sintesi delle prove sono "tutto ciò che il mondo conosce come risolvere un problema importante in un unico posto", spiega Moy. In medicine, doctors routinely use thousands of systematic overviews- Sintesi approfondita

Per contrastare questo, l'ESRC e Wellcome, il promotore della ricerca biomedica a Londra, hanno annunciato il 21 settembre di investire 9,2 milioni di GBP (12,2 milioni di USD) o circa 45 milioni di GBP in database e strumenti per oltre cinque anni, che possono aiutare con la sintesi della ricerca. I ricercatori hanno accolto con favore le notizie - si presume che questo sia uno dei più grandi investimenti individuali nella sintesi di prove - e affermano che arriva al momento giusto perché il progresso accelera il processo di ricerca e combinazione di studi. "È così emozionante", afferma Isabelle Mercier, una ricercatrice del programma di sviluppo delle Nazioni Unite, il Sintesi di prova supportate . "È stato troppo grande quattro anni fa per pensarci, ma ora iniziamo a vedere che possiamo effettivamente implementarlo", afferma.

Ma l'IA rende anche il compito più difficile perché i chatbot di AI come Chattgpt possono creare riassunti ma potenzialmente fuorvianti dei risultati della ricerca. "La sfida è come togliere ciò che è veramente affidabile, ciò che non è", afferma Moy.

La produzione di sintesi è generalmente lenta, difficile e costosa. I ricercatori che svolgono una panoramica sistematica devono cercare database in tutto il mondo per lavori pubblicati e non pubblicati al fine di trovare studi potenzialmente rilevanti. Quindi ridurre un lungo elenco di migliaia di studi ai più rilevanti, valutare la loro affidabilità, estrarre i dati e combinare i risultati, a volte utilizzando un metodo statistico chiamato Meta Analysis. Anche quando sono completati, le sintesi delle prove spesso non raggiungono i produttori di decisioni politiche e osservano rapidamente mentre arrivano nuovi risultati di ricerca. "Se un produttore di decisioni politiche ha una domanda, non dovrebbero essere necessari tre mesi per trovare ricerche", afferma James Thomas, specialista nella sintesi di ricerca presso l'University College di Londra. "È ridicolo."

Il problema si è stretto durante la pandemia di Covid 19 quando le autorità avevano bisogno di sintesi veloci dappertutto per prendere decisioni su farmaci, maschere e blocchi. Inizialmente gli scienziati non sono stati in grado di fornirli abbastanza rapidamente, ma poi hanno prodotto

Il sogno degli scienziati è che tutti, ovunque, una sintesi su misura per la loro domanda e la loro regione potrebbe mettere insieme una spinta di un pulsante. A tale scopo, i ricercatori desiderano creare "Banche di prova": database comuni con studi pre -selezionati che sono etichettati con informazioni come metodo e posizione e contengono dati nel formato comune in modo che possano essere combinati. Gli strumenti di intelligenza artificiale addestrati dovrebbero assumere la maggior parte del noioso compito di smistamento degli studi e la sintesi dei dati, mentre le persone controllano la qualità per esempio valutando possibili distorsioni negli studi sottostanti.

Alcuni database sono già sulla buona strada. La Education Endowment Foundation (EEF), un'organizzazione benefica a Londra, ha un database con oltre 3.500 studi sull'istruzione. Con l'aiuto di questo database, l'organizzazione ha creato una serie di panoramiche sistematiche che rivela l'influenza di tutoraggio, compiti e dimensioni della classe sull'apprendimento . Condivide il database e le panoramiche con diversi paesi per evitare di ripetere gli altri. Idealmente, "invece di creare sei panoramiche sistematiche separate, crei un'ottima panoramica che possiamo usare insieme", afferma Jonathan Kay, che dirige il lavoro per sintetizzare le prove su EEF.

Gli ultimi investimenti potrebbero finalmente portare a una serie di database simili all'EEF e sono disposti a essere sintetizzati per importanti aree politiche come la protezione ambientale. Da questi, i sostenitori vogliono costruire "viventi" -o sintesi costantemente aggiornate che mostrano, ad esempio, Cosa migliora la salute mentale e riduce la disoccupazione giovanile.