用開放獲取(Open Access)來發掘本土研究的潛力

近期科技界最熱烈討論的新聞，應該就屬韓國有研究單位宣布找到了新的室溫常壓超導體 LK-99 ，聽說可以在一般的高中大學實驗室中完成。這讓我不禁好奇它的製作原理，但，大部分的朋友應該跟我一樣都不是專業材料工程人員，看不懂論文怎麼辦呢？除了等泛科學出影片，別忘了我們有 AI 呀！今天我要來分享一套專門訓練來閱讀論文的 AI —— SciSpace Copilot。

今天的影片簡單的跟大家分享了基於 GPT 技術且針對閱讀學術文章進行特別優化的 AI —— SciSpace ，我只要遇到研究型文章都會特別開這個工具起來使用，其他的大語言模型都無法做到如此細緻。我覺得生成式人工智慧的未來就會到處是這種基於某種目的，比如讀論文，使用某個大模型進行微調 Fine-Tuning 之後的小模型，將會協助我們解決各種問題。

是說現在的研究生做研究的工具真是越來越多，你會想要把這支影片分享給你的指導老師看嗎？
歡迎你把使用的經驗與想法在影片下方留言與我分享！

也歡迎加入泛科學院的頻道會員，或者泛科學AI的Discord論壇，一起討論交流。

如果這支影片對你有幫助的話，請幫我在影片下方點個喜歡，或是透過超級感謝展現你的心意，讓我製作更多實用有趣的 AI 教學影片，最後別忘了訂閱泛科學院的頻道，我們下支影片再見囉。

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精心策畫的論文騙局

一九九六年，紐約大學物理學教授艾倫．索卡（Alan D. Sokal）在後現代研究期刊《社會文本》（Social Text）上發表了一篇論文〈跨越邊界：朝向量子重力的轉形詮釋學〉（”Transgressing the Boundaries：Toward a Transformative Hermeneutics of Quantum Gravity” in the postmodern journal Social Text）。

根據論文摘要，你覺得這篇論文是在講什麼？

「本文的目標，是藉由探究量子重力的最新發展，進一步地深析指出，海森堡的量子力學和愛因斯坦廣義相對論，如今已經被合成和取代。本文將指出，在物理學的這項新興分支中，時空流形不再是客觀的物理實體；幾何學變成了仰賴脈絡的相對關係；過去科學的基本概念已經變成可以質疑的相對性範疇，就連存在本身也不例外。我認為這種觀念革命，對於後現代的自由科學，具有深遠意義。」

如果你覺得這整段話只是用一堆意義不明的術語堆砌起來的胡扯，恭喜你猜對了。

索卡教授瞎掰了一篇論文，投稿到《社會文本》期刊，六名編輯審查之後決定接受，當成嚴肅的學術著作放在該期刊的特刊。

然後索卡發文說整件事都是他設計的騙局。他之所以煞費苦心做這種事，是為了要證明很多學術界的人都會用故作高深的方式騙取名聲。

住在拉普達裡的學者

強納森．斯威夫特（Jonathan Swift）在一七二六年的《格列佛遊記》（Gulliver’s Travels）就諷刺過這種事情，故事中的天空之城拉普達，住著一群偏執的學者和理論家，整天只會研究一些脫離現實的沒用東西。

索卡跟斯威夫特一樣虛構了很多荒謬的東西來諷刺這種現象，他在論文中塞進許多解構主義的流行術語：「偶然的」（contingent）、「反霸權的」（counterhegemonic）、「知識論的」（epistemological）。事後他對《紐約時報》表示，「這篇文章是在刻意模仿某些學者胡亂引述數學與物理概念的行為。我把這些胡扯連在一起，然後發明一個說法去吹捧。整篇文章完全不需要符合任何知識標準，也不需要符合邏輯，所以超好寫的。」

索卡一邊諷刺文化研究與文學批評期刊那種用字吹毛求疵的無聊文化，一邊用詰屈聱牙的高深術語來諷刺那些學界的派系鬥爭。學界彼此批判時候很愛使用一些沒人看得懂的術語，經常搞到即使是同領域的學者，也看不懂作者在說什麼。

事件發生之後，《社會文本》高層發表了一篇相當酸的回應：「索卡博士認為我們是知識相對主義者，他搞錯了。」共同創立該期刊的紐約大學教授史丹利．阿諾維茲（Stanley Aronowitz）表示，「而且這是因為他書讀得太少，學的東西也不夠多」。

索卡看到回應反唇相稽，「光是《社會文本》接受這篇文章，就已經證實那些後現代文學理論家的傲慢，已經誇張到可以無視邏輯。難怪他們從來不去問物理學家，那些引述物理的文字有沒有意義。在他們的世界裡，無法理解變成了某種美德；典故、隱喻、雙關語取代了證據跟邏輯。我的文章只是提供了一個例子，證明了這個流派多年以來的作風。」

學術界、法律界、醫學界這些白領人士，最容易被這種聲望連鎖反應所影響。當聲望決定一切，金字塔頂層的聲音就會過度放大，很多時候他們的說法可以廣傳，並不是因為說法有價值，而是因為其他人希望自己聽得懂他們在說什麼。即使其他專業人士聽不懂，通常也都會為了守住自己的飯碗而默默跟隨。

扁桃體切除術就是個好例子。這種手術的效果欠缺科學根據，但因為「專業醫學意見」普遍認同，一度盛行了幾十年。在二十世紀最時興的時期，上百萬名兒童接受了扁桃體切除術，其中許多甚至因此受傷或死亡；直到某一天，醫學界才終於願意仔細檢查該手術的效果，然後很快就淘汰了它。

當我們為了保障自身聲譽而服從權威時，我們會相信某一套既定的敘事，聽不進任何新資訊，所以很容易繼續以訛傳訛。這種時候，敘事的真假並不重要，因為在其他人眼中，我們這群附和的人都是專家，不太可能搞錯。

不過雖然以訛傳訛的效力很大，但它並非無懈可擊的高牆，反而更像一座疊疊樂——只要抽掉那根關鍵的木條，整座塔就會瞬間崩毀。

——本文摘自《集體錯覺：真相，不一定跟多數人站在同一邊！》，2022 年 12 月，平安文化出版，未經同意請勿轉載。

• 本文轉載自作者twitter

單純只說這篇文章內容錯誤無法說服人，就讓我們一起從有狀況的引用文獻到問題百出的文章內容逐一拆解科普過去吧！

因為內容眾多所以這篇文將會拆成上下兩篇，上篇為引用文獻出了什麼包以及若非專業人士我們怎麼快速判斷發表是否可信？下篇為整篇文章內容有哪些觀點有誤與有哪些相關可信賴發表值得看。

筆者目前研究領域跟工作狀態：免疫學博士候選人，預計於 2023 年 2 月正式取得博士學位，研究主題為愛滋疫苗與功能性抗體，具備在生物安全等級三級實驗室工作的資格與能力，最近在發表地獄中載浮載沉。

在細緻拆解這篇文章的內容前，我想先來聊聊這篇文章引用的兩篇發表到底問題在哪裡？為什麼我會說有狀況？

第一篇引用文獻的四大問題

這篇文章引用兩篇發表，第一篇是 2021 年 5 月 6 日發布在 medRxiv 上的 The BNT162b2 mRNA vaccine against SARS-CoV-2 reprograms both adaptive and innate immune responses，研究團隊在荷蘭，也是該文中所提的荷蘭研究。

• 文獻引用與解讀錯誤
• 可能該發表從實驗假設到結論都有問題
• 數據分析與解讀方式可能有問題（其實在審核過程中，研究團隊是有可能需要針對評審質疑的方向加做實驗來證實假設論點為真，進而說服評審）
• 可能會誤導非該領域的讀者

因為疫情很多研究團隊會將發表先放上 medRxiv 與 bioRxiv，其實不少很扎實的研究之後都投稿上了正式期刊，倘若有投稿上會顯示在 Rxiv 的連結上。

這篇研究到我寫文的當下尚未正式投稿刊登，該研究總樣本數為 16 人其實不多之外，支持該發表論點的主要是這兩張圖，因為研究團隊說疫苗接種後的 IFN-α 濃度有顯著差異。

但真的有顯著差異嗎？我看完數據後表示存疑。

樣本數少之外可以看到只有一兩個點較高，其他點分佈都非常平均，這樣的狀態下其統計的顯著差異可能來自那一兩個極端值，而非兩組真實有差；如果我是評審我會詢問該團隊移除最高值後期數據是否仍有顯著差異並請他們將 Y 軸改成 log10 scale 來看分佈，如果重新分析製圖後真有顯著差異我才可能會覺得這篇發表的實驗結果可以支持論點。

第二篇引用文獻號稱 MIT 研究是真的假的？

第二篇研究為 2022 年 4 月 15 日刊出在 Food and Chemical Toxicology 的 Innate immune suppression by SARS-CoV-2 mRNA vaccinations: The role of G-quadruplexes, exosomes, and MicroRNAs，在文中被稱為是 MIT 研究也是「MIT：自然免疫系統失靈」的由來，但這篇文章真的是 MIT 研究且可信嗎？

這篇真的很長，拉到最下方的作者貢獻（Author contributions）區可以看到這段話：S.S., G.N and A.K. all contributed substantially to the writing of the original draft. P.M. participated in the process of editorial revisions. 意思是作者序上的前三位作者負責寫這篇文章的草稿，而最後一位作者是通訊作者並且負責整篇文章的投稿與問題回覆。

如果對於貢獻、通訊作者、問題回覆等名詞看得一頭霧水，可以參考我之前寫針對期刊投稿與貢獻的科普文，裡面對這些名詞都有簡單定義解釋。

簡單來說這篇發表誰是老大跟屬於哪個機構？答案是這篇研究的通訊作者 Peter A. McCullough，他是一位心臟科醫生並且有許多反疫苗言論^[1][2][3]，且該發表應歸屬於 Truth for Health Foundation 的研究（在其機構 mission 上寫他們提供以信仰為基礎的療法），完全不能說是MIT的研究，而寫文章的前三位作者分別背景為：

• Stephanie Seneff：背景為計算機科學，近年研究興趣與生物較為相關的為現代疾病（如：阿茲海默、自閉症、心血管疾病等）與藥物數據庫的分析，以及營養缺乏和環境毒素對人類健康的影響。其生物相關發表不少有所爭議並被專家批評缺乏證據、推論不正確等^[4][5]。（Wikipedia link）
• Greg Nigh：工作為自然療法醫療人員與針灸師。
• Anthony M. Kyriakopoulos：希臘研究員，最近幾年主要研究牛磺酸。

上述三位作者加上通訊作者全部沒有免疫學背景甚至不是相關研究人員。

而更有趣的是該篇發表的主要編輯為 Dr. Jose Luis Domingo，他主要研究方向為環境與食品污染對人類健康的影響，但他的研究其實不少備受批評外，他曾經在 Food and Chemical Toxicology 期刊上徵稿^[6]，希望有人能夠投稿關於 Covid-19 疫苗對人體有害的稿件，之後便有了這篇號稱「MIT 研究」的發表，但國外也早已有文章批評其是披著科學文獻皮的虛假訊息^[7]。

講完該發表作者群與編輯的背景與事蹟後，讓我們看一看這篇文章發表在哪個期刊：Food and Chemical Toxicology 食品與化學毒理學期刊；而正統疫苗相關發表會去什麼期刊：生物學、免疫學等相關期刊。每個期刊代表的研究領域不同外，同時也代表該期刊的評審背景，你不可能在食品相關期刊找到免疫學專業的評審，反之亦然。倘若這篇疫苗有害論的發表整體論點清晰佐證明確，那早就應該可以上免疫學相關期刊，不用跑去食品期刊湊熱鬧。

可能有人會問：作者與編輯有狀況不代表內文有狀況啊？

這篇發表我很認真的看完了，簡單來說有兩個致命問題：

• 引用很多文獻，但是完全沒有任何文獻可以支持他們的論點
• 數據分析方式錯誤，如果要算該疫苗的不良事件比例分母應該為“總施打人數”，而不是拿別的疫苗的施打人數來做加減乘除

通篇錯誤滿滿，完全可以當作科學寫作與生物統計學的負面教材。

所引用的兩篇文章各有不同的疑慮

「mRNA 疫苗爭議浮現，MIT：自然免疫系統失靈」這篇文章引用的兩篇發表

• 第一篇沒有經過同行審查，對我來說數據分析結果存疑，需要進一步的分析與更多專業人士審查後我才會相信
• 第二篇內把所屬機構寫錯外，作者群與編輯無免疫學背景且內文錯誤滿滿

光就其引用文獻的品質其實就可以直接判斷該文章不合格根本連看都不需要看，而在下篇文章我會深入拆解文章內容並針對其寫到的資訊做科普。

快速檢閱發表是否可信的小技巧

我常常被人問：Jamie，我沒有免疫學背景，那我該怎麼判斷這篇文章可不可以信任呢？

這裡我想分享幾個簡單的判斷方式：

• 看作者所屬機構跟學歷背景：大多數的研究人員都會有紀錄學歷、發表、工作機構的頁面如：Google scholar, research gate, ORCID ID 等，而在期刊發表中我們會放上我們所屬機構，如果作者是在該領域相關機構工作學歷也相關，那可信度會高一些。
• 查詢作者與編輯風評：如果發現大量負面評價，那可以不用看。
• 看一看實驗 N 值、圖表、XY 軸與單位：每個研究會招募到多少人或是使用多少動物不一定，但通常越多越好，我自己會找有設置可以參考的對照組的發表，如果是跟人有關的最少要有 30 人但案例報告除外，動物實驗方面一組至少要 5 隻起跳，再來我會看該發表圖表的 XY 軸與使用的單位，再來看圖片中數據的分佈，如果發現說有顯著差異但數據分佈很集中只有一兩個數值極高或極低，那我會存疑當作並沒有顯著差異。
• 看發表內容跟期刊主題是否一致：大部分的期刊都有自己的主題，就像我做愛滋病疫苗研究我可能會投往 AIDS, Frontiers, Genes & Immunity, Cell report 等期刊，但我不會說要去投毒物學期刊，這與我的研究方向完全不符合！如果發表內容跟期刊主題不一致還刊出來，那要不期刊很爛要不後面問題很大，不論哪個都是個警訊。
• 盡量看有同行審查（peer-reviewed）的期刊發表：有些很優的發表因為疫情需要資訊快速交換所以會先放在未經同行審查的資料庫中之後正式投稿到期刊上，但這對於非相關專業的人來說很難判斷，在此我建議找有同行審查的期刊發表來看，但同樣需注意發表內容跟期刊主題是否一至。

疫情開始後其實有非常多關於 Covid-19 相關的垃圾發表，標題跟內文不符或是通篇錯誤，儘管我是相關專業有時候我也覺得很煩躁，但這些技巧是我需要大量查找 paper 時一定會使用的的快速分辨技巧，僅供參考。

【闢謠科普兩不誤】 — 「mRNA 疫苗爭議浮現，MIT：自然免疫系統失靈」這篇文到底有多少錯？上篇：破解有問題的引用文獻跟判斷文獻可信度小技巧分享 到此結束，下篇正在努力撰寫中，如果有任何疑問歡迎留言發問！

參考資料

1. US cardiologist makes false claims about Covid-19 vaccination.
2. The COVID-19 “Vaccine Holocaust”: The latest antivaccine messaging.
3. Vaccines are a safer alternative for acquiring immunity compared to natural infection and COVID-19 survivors benefit from getting vaccinated, contrary to claims by Peter McCullough.
4. Mesnage, R. and Antoniou, M.N., 2017. Facts and fallacies in the debate on glyphosate toxicity. Frontiers in public health, 5, p.316.
5. Not Even Wrong: Seneff And Samsel Debunked By The Seralini Crew.
6. Call for Papers on potential toxic effects of COVID-19 vaccines.
7. Scientific review articles as disinformation.

Leslie Chan認為，發展中世界在傳統研究出版方面並不完善，但可以利用開放訪問來打開新的局面。

「開放獲取」（OA）–免費而不受限制的對科研成果和出版物的獲取，是加速科學發現的關鍵。也有越來越多的證據表明開放獲取使科研發現的傳播和採用效率更好，擴大了科研的影響力。

但是我們如何讓它成為一個真正全球、可持續的行動？這正是在華盛頓特區舉行的第9屆柏林開放獲取大會上列為討論重點的一個問題。

有一個週期性的主題：即在今天的高度網絡化的開發知識環境中，傳統的學術傳播體系——其中期刊論文是關鍵的通貨——不再能滿足學術和發現的多樣化需求。

根據期刊引用數量的傳統的評估科研的方法——特別是對湯姆森-路透的期刊影響因子的依賴——需要加以重新審視和重新設計，從而反映新的學術實踐、開放獲取帶來多樣化的參與方式，以及新一波網絡工具（「Web 2.0」）。

開放獲取提供了一種機會，從而重新思考科研影響力的組成部分、如何獎勵學術，以及如何鼓勵科研共享——這是對發展中國家的特別重要的問題。

對國際吸引力的重視

在很長的時間裡，發展中世界的科研評估密切遵循富裕國家的實踐和標準。即便諸如聯合國教科文組織（UNESCO）和經濟合作與發展組織（OECD）也持續強化對期刊影響因子(Impact Factor)的使用以及註冊的專利數量作為國家研究成績的衡量標準。

由於影響因子嚴重偏向於來自已開發國家的期刊，來自貧窮國家的科研人員一直被鼓勵在影響因子收錄的國際期刊上發表論文，作為獲得機構和國家認可的一種方式，而不是在國內或地區期刊上發表論文。

這已經在嚴重地讓科研的重點轉向了對國際讀者有吸引力的主題，掩蓋了地方科研的議程。

而且人們還越來越重視作為優秀程度指標的大學排名，這類排名主要是根據科研生產力——一些著名的例子就是泰晤士高等教育大學排名和世界大學學術排名。這意味著影響因子持續支配著科研評估，儘管越來越多的人批評其收錄上的偏向以及計算方式有缺陷。

最明顯的就是中國的例子，在中國，科研人員和機構因為在高排名的國際期刊上發表論文而獲得現金獎勵。這被視為促進中國在世界科學中立足的關鍵。

因此，儘管湯姆森-路透的Web of Science衡量中國的總科學產出如今僅次於美國[1]，對外部認可的重視破壞了具有地方重要性的研究，並且不利於政府把重點放在具有地方相關性的政策和資助。

開放性能夠釋放潛力

這不應該成為發展中國家效仿的模式。相反，決策者應該鼓勵利用開放性（科研、數據、源代碼、教育資源和創新）的潛力的試驗方式。

出版物和數據的開放儲存、知識發現的新工具以及新的表現和可視化形式可以為學術傳播的創新帶來令人興奮的機遇。例子就是開源藥物發現網絡(Open Source Drug Discovery Network)，以及虛擬開放獲取農業與水產業倉庫(Virtual Open Access Agriculture and Aquaculture Repository)。

我們正在看到創新政策學者Caroline Wagner所說的「新隱形大學」(new invisible college)[2]的出現，即科研人員跨越學科和國家邊界進行合作，這是由共同利益而非國際資助議程驅動的。

現在是剛剛起步的科研機構藉由採用更好的知識交換機制從而趕上富國的一個好時機。不受傳統的限制，更能適應和創新。

開放道路的跡象

決策者和科研人員必須開始利用這些能力。這意味著超越影響因子的限制進行思考，並且思考社會媒體和網絡工具帶來的學術評價標準的新形式。

在第9屆柏林開放獲取大會上宣佈的新進展令人鼓舞：世界銀行打算根據一個類似於創作共用協議的協議為它資助的研究提供開放獲取造訪——顯然是該組織開始看到開放性和創新之間的聯繫。

近來，UNESCO啟動了全球開放共享入口，動員和協調其成員國的開放獲取的創新。在開放獲取領域，這個遲來的進展可能重複了現有的努力，但是UNESCO的行動很重要而且應該會刺激其他聯合國機構認真參與開放獲取。

明年第10屆柏林開放獲取大會將由南非的Stellenbosch大學主辦，是首次在開發中國家舉行。這將是重新評估預設的科研質量衡量標準的好時機和地點。

正如非洲許多地區因行動設備的迅速增長而激勵了社會創業、行動衛生應用以及教育機遇的創新，建立在開放獲取基礎上的網絡化科學(networked science)也可能成為開發中國家創新和在解決在地問題的來源。

Leslie Chan是非營利電子出版合作機構Bioline國際組織的負責人，也是多倫多大學國際發展研究項目的管理人。

REFERENCES

[1] Royal Society Knowledge, networks and nations: global scientific collaboration in the 21st century (2011)

[2] Wagner, Caroline. The new invisible college: science for development. Washington DC: Brookings Institution Press (2008)

本文原發表於SciDev[2011-12-08]