科学家为制定有效的政策发展了巨大的记忆

科学家为制定有效的政策发展了巨大的记忆

“最终，我们可以从一个世界上不断更新每个重要的社会问题的地方获得综合证据综合的世界，”他说：“在一个支持社会科学评论的国际非营利组织Campbell Collaboration的负责人Will Moy说。

尽管研究人员在政治领域创建了大量研究，但代表一个主题证据的合成在许多领域很少见，并且通常不用于政治设计指南。一家英国资助局说，政治决策者对这种综合的“有巨大的需求”。 “但是这个提议并不一致。”

证据合成是“世界所知道的有关如何在一个地方解决重要问题的一切”。在医学上，医生经常使用数千个系统概述 - 彻底合成 - 表明治疗是有帮助还是危害。但是，在大多数其他领域，缺乏如此广泛的基础（请参阅“缺失合成”）。与他们在新研究上花费的数十亿美元相比，从历史上讲，资金提供者的综合构成相对较少，从历史上发出的资金提供者可能需要花费数月或数年的时间。

为了抵消这一点，伦敦的生物医学研究发起人的ESRC和Wellcome于9月21日宣布，他们投资了920万英镑（1,220万美元）或约4500万英镑在数据库和工具中投资了五年以上，可以帮助研究合成研究。 研究人员对这一消息表示欢迎 - 假定这是证据综合的最伟大的个人投资之一 - 并说它在正确的时间来了，因为进步加速了查找和结合研究的过程。联合国发展计划的研究人员Isabelle Mercier说：“这真是令人兴奋。 Data-Track-category =“正文文本链接”>支持支持的证据。她说：“四年前，考虑它太大了，但是现在我们开始看到我们可以实际实施它。”

但是AI也使任务更加困难，因为Chattgpt之类的AI聊天机器人可以创造出可信的，但可能误导了研究结果的摘要。莫伊说：“挑战是如何脱下真正可靠的东西，不是什么。”

合成的产生通常很慢，困难和昂贵。进行系统概述的研究人员必须在全球范围内搜索已发表和未发表的工作，以便找到潜在的相关研究。然后将一长串研究的一长串列表列出为最相关的，评估其可靠性，提取数据并结合结果，有时使用称为元分析的统计方法。即使完成后，证据综合通常也不会达成政治决策 - 制定者并在新的研究结果到达时迅速观察。伦敦大学学院研究综合专家詹姆斯·托马斯（James Thomas）说：“如果政治决策提出一个问题，就不需要三个月才能找到研究。” “那太荒谬了。”

当局需要在各地需要快速合成以做出药物，口罩和锁定的决定时，问题收紧了。首先，科学家无法足够快地提供他们的提供，然后他们产生了

科学家的梦想是，每个人，到处都是，这是根据他们的问题量身定制的综合，他们的地区可以将按钮汇总在一起。为此，研究人员希望创建“证据库”：带有预选研究的常见数据库，这些研究用方法和位置等信息标记，并以通用格式包含数据，以便可以将它们组合在一起。受过培训的AI工具应承担分类研究和数据综合的大多数乏味的任务，而人们通过评估基础研究中可能的扭曲来检查质量示例。

一些数据库已经在正确的轨道上。伦敦的慈善机构教育捐赠基金会（EEF）拥有一个数据库，其中有3500多个教育研究。在该数据库的帮助下，该组织创建了许多系统概述，这些概述揭示了辅导，家庭作业和班级规模对学习的影响。它与几个国家共享数据库和概述，以避免重复其他国家。理想情况下，“您没有创建六个独立的系统概述，而是创建一个我们可以一起使用的绝佳概述，”乔纳森·凯（Jonathan Kay）说。

最新的投资最终可能导致许多与EEF相似的数据库，并愿意为重要的政策领域（例如环境保护）合成。在这些情况下，支持者想建立“生活” - 或不断更新 - 证明合成特征，例如改善心理健康并减少了青年失业的原因。