Zinātnieki izstrādā plašas pierādījumu krātuves, lai izstrādātu efektīvu politiku

Zinātnieki izstrādā plašas pierādījumu krātuves, lai izstrādātu efektīvu politiku

Investori iegulda desmitiem tūkstošu miljonu dolāru vērienīgā plānā, lai atrisinātu lielāko zinātnisko konsultāciju problēmu: sniegt pierādījumus valdībām. Viņu mērķis ir izveidot sistēmu, kas ļauj politikas veidotājiem visā pasaulē radīt ātru zinātnisku pierādījumu sintēzi, kas palīdzētu viņiem izstrādāt uz pierādījumiem balstītu politiku. tādas kritiskas problēmas kā klimata pārmaiņas atrisināt.

“Mēs galu galā varētu gūt milzīgu labumu no pasaules, kurā vienuviet ir pieejamas visaptverošas pierādījumu sintēzes par katru galveno sociālo problēmu, un tās tiek pastāvīgi atjauninātas,” saka Vils Mojs, kurš vada starptautisku bezpeļņas organizāciju Campbell Collaboration, kas atbalsta sociālo zinātņu novērtējumus.

Lai gan pētnieki politikai nozīmīgās jomās veic dažādus pētījumus, sintēzes, kas atspoguļo pierādījumu nozīmi par kādu tēmu, daudzās jomās ir reti sastopamas un netiek regulāri izmantotas, lai vadītu politikas veidošanu. “Ir milzīgs pieprasījums” no politikas veidotāju puses pēc šādām sintēzēm, saka Džena Golda, Lielbritānijas finansēšanas aģentūras Ekonomikas un sociālo pētījumu padomes (ESRC) pētījumu direktore. "Bet piedāvājums neatbilst."

Pierādījumu sintēze ir "viss, ko pasaule zina par to, kā vienuviet atrisināt svarīgu problēmu," skaidro Mojs. Medicīnā ārsti regulāri izmanto tūkstošiem sistemātisku pārskatu - pamatīgas sintēzes pētījumiem, piemēram, randomizētiem zāļu izmēģinājumiem – kas parāda, vai ārstēšana palīdz vai kaitē. Tomēr lielākajā daļā citu jomu šāda visaptveroša pamata trūkst (sk. “Trūkstošās sintēzes”). Var paiet mēneši vai gadi, lai iegūtu nozīmi no plašā pētījumu korpusa, un finansēšanas aģentūras vēsturiski ir salīdzinoši maz iztērējušas zināšanu sintezēšanai, salīdzinot ar miljardiem, ko tās iztērē jauniem pētījumiem.

Lai to risinātu, ESRC un Wellcome, biomedicīnas pētījumu finansētājs Londonā, 21. septembrī paziņoja, ka piecu gadu laikā iegulda attiecīgi 9,2 miljonus mārciņu (12,2 miljonus ASV dolāru) un aptuveni 45 miljonus mārciņu datubāzēs un rīkos, kas var palīdzēt sintezēt pētījumus. Lielbritānijas zinātnes ministrs Patriks Vallance un Wellcome vadītājs Džons Ārns Rotingens paziņoja par finansējumu pasākumā Ņujorkā, kas bija saistīts ar Apvienoto Nāciju Organizācijas samitu par nākotni — sanāksmi, kuras mērķis ir veidot labāku pasauli, tostarp ar zinātnes palīdzību.

Pētnieki ir atzinīgi novērtējuši ziņas, kas tiek uzskatītas par vienu no lielākajām investīcijām pierādījumu sintēzē, un saka, ka tās nāk īstajā laikā, jo mākslīgā intelekta (AI) sasniegumi paātrina pētījumu atrašanas un apvienošanas procesu. "Tas ir tik aizraujoši," saka Izabella Mersjē, Apvienoto Nāciju Organizācijas Attīstības programmas pētniece Atbalstīta pierādījumu sintēze ANO. "Pirms četriem gadiem tas bija pārāk liels, lai par to domātu, bet tagad mēs sākam redzēt, ka mēs varam to īstenot," viņa saka.

Taču mākslīgais intelekts arī apgrūtina uzdevumu, jo tādi AI tērzēšanas roboti kā ChatGPT var radīt ticamus, bet potenciāli maldinošus pētījumu rezultātu kopsavilkumus. "Izaicinājums ir, kā nošķirt patiesi uzticamo no tā, kas nav uzticams," saka Mojs.

Sintēzes ražošana parasti ir lēna, sarežģīta un dārga. Pētniekiem, kas veic sistemātisku pārskatu, ir jāmeklē vispasaules publicēto un nepublicēto rakstu datubāzes, lai atrastu potenciāli atbilstošus pētījumus. Pēc tam viņi samazina garo sarakstu ar tūkstošiem pētījumu līdz visatbilstošākajiem, novērtē to ticamību, iegūst datus un apvieno rezultātus, dažreiz izmantojot statistikas metodi, ko sauc par metaanalīzi. Pat pēc pabeigšanas pierādījumu sintēze bieži nesasniedz politikas veidotājus un ātri kļūst novecojusi, kad tiek saņemti jauni pētījumi. "Kad politikas veidotājs uzdod jautājumu, pētījuma atrašanai nevajadzētu aizņemt trīs mēnešus," saka Džeimss Tomass, Londonas Universitātes koledžas pētījumu sintēzes speciālists. "Tas ir smieklīgi."

Problēma saasinājās COVID-19 pandēmijas laikā, kad iestādēm visur bija nepieciešama ātra sintēze, lai pieņemtu lēmumus par zālēm, maskām un bloķēšanu. Sākumā zinātnieki nevarēja tos nodrošināt pietiekami ātri, bet pēc tam viņi tos ražoja pārāk daudz sintēžu dublikātu un sliktu novērtējumu.

Zinātnieku sapnis ir, lai ikviens, jebkurā vietā, varētu izveidot sintēzi, kas pielāgota savam jautājumam un reģionam, nospiežot pogu. Lai to paveiktu, pētnieki vēlas izveidot “pierādījumu bankas”: koplietotas iepriekš atlasītu pētījumu datu bāzes, kas marķētas ar tādu informāciju kā metode un atrašanās vieta, un satur datus kopējā formātā, lai tos varētu apvienot. Apmācītiem mākslīgā intelekta rīkiem vajadzētu veikt lielāko daļu nogurdinošā darba, kārtojot pētījumus un sintezējot datus, savukārt cilvēki pārbauda kvalitāti, piemēram, novērtējot iespējamos novirzes pamatā esošajos pētījumos.

Dažas datu bāzes jau ir uz pareizā ceļa. Londonas labdarības fonda Education Endowment Foundation (EEF) rīcībā ir vairāk nekā 3500 izglītības pētījumu datubāze. Izmantojot šo datubāzi, organizācija ir izveidojusi virkni sistemātisku pārskatu, kas Apmācības, mājasdarbu un klases lieluma ietekme uz mācīšanos atklāt. Tā koplieto datubāzi un pārskatus ar vairākām valstīm, lai izvairītos no tā, ka citi atkārto darbu. Ideālā gadījumā "tā vietā, lai veiktu sešus atsevišķus sistemātiskus pārskatus, jūs izveidojat vienu lielisku pārskatu, ko mēs varam izmantot kopā," saka Džonatans Kejs, kurš vada pierādījumu sintēzes darbu EEF.

Jaunākās investīcijas galu galā varētu radīt vairākas datubāzes, kas līdzīgas EAF, kuras ir gatavas sintezēt galvenajām politikas jomām, piemēram, vides aizsardzībai. No tiem advokāti vēlas izveidot “dzīvu” vai pastāvīgi atjauninātu pierādījumu sintēzi, kas parāda, piemēram, kas palīdz samazināt klimata pārmaiņas, uzlabojot garīgo veselību un samazinot jauniešu bezdarbu.

Wellcome plāno finansēt konsorcijus, kas izstrādā datu platformas un rīkus, kas palīdz sasniegt šo mērķi. Tas ir "neparasts Wellcome solis", saka Tariks Khokhar, labdarības organizācijas datu vadītājs zinātnes un veselības jomā. Organizācija ir pazīstama ar veselības pētījumu finansēšanu, taču šī nauda varētu palīdzēt padarīt pierādījumus dažādās disciplīnās saprotamākus. "Tas patiešām ir pamats, uz kura var balstīties ikviens," viņš saka.

ESRC plāno finansēt konsorciju, lai paātrinātu pierādījumu sintēzi un izstrādātu pirmās dzīvās sintēzes versijas tādās jomās kā veselīga novecošana. Abi centieni būtu atšķirīgi, taču tie varētu pārklāties, saka Khokhar.

ESRC arī vēlas, lai tās konsorcijs izstrādātu veidus, kā politikas veidotājiem atvieglot pierādījumu sintēzes izmantošanu. Dažas Lielbritānijas amatpersonas sāk izmantot AI rīku Redbox Copilot, lai analizētu un apkopotu valdības dokumentus un runas. Pētnieki varētu izstrādāt rīkus, kas "šajā procesā iekļauj sistemātiskus pārskata pierādījumus", saka Gold.

Ar 55 miljoniem mārciņu nepietiks, lai panāktu tādu nevainojamu pierādījumu sintēzi, par kādu sapņo aizstāvji. Taču finansētāji cer apkopot vairāk līdzekļu un ka šis sākotnējais ieguldījums mudinās citus finansētājus iesaistīties. "Ideja ir tāda, ka katrs ieguldījums var balstīties uz lielu jau paveikto darbu," saka Khokhar.