心理學界的再現性危機，研究數據指出別輕易相信你所看到的「研究數據指出」

本文與 威力暘電子 合作，泛科學企劃執行。

想像一下，當你每天啟動汽車時，啟動的不再只是一台車，而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機，後果會有多嚴重？方向盤可能瞬間失靈，安全氣囊無法啟動，整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情，而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天，我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟，汽車的「大腦」—電子控制單元（ECU），是如何從單一功能，暴增至上百個獨立系統？而全球頂尖的工程師們，又為何正傾盡全力，試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化？

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代，當時的汽車工程師們面臨一項重要任務：如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力？「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現，關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間：火星塞的點火時機，也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內，這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一！引擎效率就能提升整整一成！這不僅意味著車子開起來更順暢，還能直接省下一成的油耗。那麼，要如何跨過這道門檻？答案就是：「電腦」的加入！

工程師們引入了「微控制器」（Microcontroller），你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法，在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內，精準計算出最佳的點火角度，並立刻執行。

從此，引擎的性能表現大躍進，油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元（ECU）的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」（Engine Control Unit）。

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功，在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像：「這 ECU 這麼好用，其他地方是不是也能用？」於是，ECU 的應用範圍不再僅限於點火，燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車，甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而，問題來了：這麼多「小電腦」，它們之間該如何有效溝通？

為了解決這個問題，1986 年，德國的博世（Bosch）公司推出了一項劃時代的發明：控制器區域網路（CAN Bus）。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上，就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是，CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如，煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息，絕對能搶先通過，避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題，但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線，並連接各種感測器和致動器。結果就是，一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里，總重量更高達 50 到 60 公斤，等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面，大量的 ECU 與錯綜複雜的線路，也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束，簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障，無疑讓人一個頭兩個大。

汽車電子革命：從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代，汽車電子架構迎來一場大改革，「分區架構（Zonal Architecture）」搭配「中央高效能運算（HPC）」逐漸成為主流。簡單來說，這就像在車內建立「地方政府＋中央政府」的管理系統。

可以想像，整輛車被劃分為幾個大型區域，像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙，就像數個「大都會」。每個區域控制單元（ZCU）就像「市政府」，負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合，並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理，就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台（HPC）擔任，統籌負責更複雜的運算任務，例如先進駕駛輔助系統（ADAS）所需的環境感知、物體辨識，或是車載娛樂系統、導航功能，甚至是未來自動駕駛的決策，通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中， 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子，便精準地切入了這個趨勢，致力於開發整合 ECU 與區域控制器（Domain Controller）功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢，威力暘提供的解決方案，就像是將好幾個「分區管理員」的職責，甚至一部分「超級大腦」的功能，都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力，可同時支援 ADAS 與車載娛樂，還能兼容多種通訊協定，大幅簡化車內網路架構。如此一來，車廠在追求輕量化和高效率的同時，也能顧及穩定性與安全性。

萬無一失的「汽車大腦」：威力暘的四大策略

然而，「做出來」與「做好」之間，還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯？具體來說，威力暘電子憑藉以下四大策略，築起其產品的可靠性與安全性：

1. AUTOSAR ： 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層（RTE）和基礎軟體層（BSW）。就像在玩「樂高積木」，ECU 開發者能靈活組合模組，專注在核心功能開發，從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
   
2. V-Model 開發流程：這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般，左側從上而下逐步執行，右側則由下而上層層檢驗，確保每個階段的安全要求都確實落實。
   
3. 基於模型的設計 MBD（Model-Based Design）： 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具，把整個 ECU 要控制的系統(如煞車)，用數學模型搭建起來，然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前，就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷，，並驗證安全機制是否有效。
   
4. Automotive SPICE (ASPICE) ： ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」，它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性，而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」，也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化，並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作，其能否正常運作，自然被視為最優先項目。為此，威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準：ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統（特別是 ECU）的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」，從概念、設計、測試到生產和報廢，都詳細規範了每個安全要求和驗證方法，唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略，威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準，才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而，ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡，「大腦」變得更集中、更強大後，汽車產業又迎來了新一波革命：「軟體定義汽車」（Software-Defined Vehicle, SDV）。

軟體定義汽車 SDV：你的愛車也能「升級」！

未來的汽車，會越來越像你手中的智慧型手機。過去，車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」，想升級？多半只能換車。但在軟體定義汽車（SDV）時代，汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」，能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA（Over-the-Air）技術，車廠能像推送 App 更新一樣，遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過，這種美好願景也將帶來全新的挑戰：資安風險。當汽車連上網路，就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭，輕則個資外洩，重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV，業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略，確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程，到安全認證，這些努力，讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新，也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力，威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota，以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈，更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴，以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈，並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產，驗證其流程與品質。

毫無疑問，未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷，交由電腦判斷，比交由人類駕駛還要安全的那一天，離我們不遠了。而人類的角色，將從操作者轉為監督者，負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全，人類甘願當一個「最弱兵器」，其實也不錯！

本文由 國家通訊傳播委員會 委託，泛科學企劃執行。 

網路已成為現代人生活中不可或缺的一部分，可伴隨著便利而來的，還有層出不窮的風險與威脅。從充斥網路的惡假害訊息，到日益精進的詐騙手法，再到個人隱私的安全隱憂，這些都是我們每天必須面對的潛在危機。2023 年網路購物詐欺案件達 4,600 起，較前一年多出 41％。這樣的數據背後，正反映出我們對網路安全意識的迫切需求⋯⋯

「第一手快訊」背後的騙局真相

在深入探討網路世界的風險之前，我們必須先理解「錯誤訊息」和「假訊息」的本質差異。錯誤訊息通常源於時效性考量下的查證不足或作業疏漏，屬於非刻意造假的不實資訊。相較之下，假訊息則帶有「惡、假、害」的特性，是出於惡意、虛偽假造且意圖造成危害的資訊。

2018 年的關西機場事件就是一個鮮明的例子。當時，燕子颱風重創日本關西機場，數千旅客受困其中。中國媒體隨即大肆宣傳他們的大使館如何派車前往營救中國旅客，這則未經證實的消息從微博開始蔓延，很快就擴散到各個內容農場。更令人遺憾的是，這則假訊息最終導致當時的外交部駐大阪辦事處處長蘇啟誠，因不堪輿論壓力而選擇結束生命。

同年，另一則「5G 會抑制人體免疫系統」的不實訊息在網路上廣為流傳。這則訊息聲稱 5G 技術會影響人體免疫力、導致更容易感染疾病。儘管科學家多次出面澄清這完全是毫無根據的說法，但仍有許多人選擇相信並持續轉發。類似的例子還有 2018 年 2 月底 3 月初，因量販業者不當行銷與造謠漲價，加上媒體跟進報導，而導致民眾瘋狂搶購衛生紙的「安屎之亂」。這些案例都說明了假訊息對社會秩序的巨大衝擊。

提升媒體識讀能力，對抗錯假訊息

面對如此猖獗的假訊息，我們首要之務就是提升媒體識讀能力。每當接觸到訊息時，都應先評估發布該消息的媒體背景，包括其成立時間、背後所有者以及過往的報導記錄。知名度高、歷史悠久的主流媒體通常較為可靠，但仍然不能完全放下戒心。如果某則消息只出現在不知名的網站或社群媒體帳號上，而主流媒體卻未有相關報導，就更要多加留意了。

在實際的資訊查證過程中，我們還需要特別關注作者的身分背景。一篇可信的報導通常會具名，而且作者往往是該領域的資深記者或專家。我們可以搜索作者的其他作品，了解他們的專業背景和過往信譽。相對地，匿名或難以查證作者背景的文章，就需要更謹慎對待。同時，也要追溯消息的原始來源，確認報導是否明確指出消息從何而來，是一手資料還是二手轉述。留意發布日期也很重要，以免落入被重新包裝的舊聞陷阱。

這優惠好得太誇張？談網路詐騙與個資安全

除了假訊息的威脅，網路詐騙同樣令人憂心。從最基本的網路釣魚到複雜的身分盜用，詐騙手法不斷推陳出新。就拿網路釣魚來說，犯罪者通常會偽裝成合法機構的人員，透過電子郵件、電話或簡訊聯繫目標，企圖誘使當事人提供個人身分、銀行和信用卡詳細資料以及密碼等敏感資訊。這些資訊一旦落入歹徒手中，很可能被用來進行身分盜用和造成經濟損失。

資安業者趨勢科技的調查就發現，中國駭客組織「Earth Lusca」在 2023 年 12 月至隔年 1 月期間，利用談論兩岸地緣政治議題的文件，發起了一連串的網路釣魚攻擊。這些看似專業的政治分析文件，實際上是在臺灣總統大選投票日的兩天前才建立的誘餌，目的就是為了竊取資訊，企圖影響國家的政治情勢。

網路詐騙還有一些更常見的特徵。首先是那些好到令人難以置信的優惠，像是「中獎得到 iPhone 或其他奢侈品」的訊息。其次是製造緊迫感，這是詐騙集團最常用的策略之一，他們會要求受害者必須在極短時間內作出回應。此外，不尋常的寄件者與可疑的附件也都是警訊，一不小心可能就會點到含有勒索軟體或其他惡意程式的連結。

在個人隱私保護方面，社群媒體的普及更是帶來了新的挑戰。2020 年，一個發生在澳洲的案例就很具有警示意義。當時的澳洲前總理艾伯特在 Instagram 上分享了自己的登機證照片，結果一位網路安全服務公司主管僅憑這張圖片，就成功取得了艾伯特的電話與護照號碼等個人資料。雖然這位駭客最終選擇善意提醒而非惡意使用這些資訊，但這個事件仍然引發了對於在社群媒體上分享個人資訊安全性的廣泛討論。

安全防護一把罩！更新裝置、慎用 Wi-Fi、強化密碼管理

為了確保網路使用的安全，我們必須建立完整的防護網。首先是確保裝置和軟體都及時更新到最新版本，包括作業系統、瀏覽器、外掛程式和各類應用程式等。許多網路攻擊都是利用系統或軟體的既有弱點入侵，而這些更新往往包含了對已知安全漏洞的修補。

在使用公共 Wi-Fi 時也要特別當心。許多公共 Wi-Fi 缺乏適當的加密和身分驗證機制，讓不法分子有機可乘，能夠輕易地攔截使用者的網路流量，竊取帳號密碼、信用卡資訊等敏感數據。因此，在咖啡廳、機場、車站等公共場所，都應該避免使用不明的免費 Wi-Fi 處理重要事務或進行線上購物。如果必須連上公用 Wi-Fi，也要記得停用裝置的檔案共享功能。

密碼管理同樣至關重要。我們應該為不同的帳戶設置獨特且具有高強度的密碼，結合大小寫字母、數字和符號，創造出難以被猜測的組合。密碼長度通常建議在 8~12 個字元之間，且要避免使用個人資訊相關的詞彙，如姓名、生日或電話號碼。定期更換密碼也是必要的，建議每 3~6 個月更換一次。研究顯示，在網路犯罪的受害者中，高達八成的案例都與密碼強度不足有關。

最後，我們還要特別注意社群媒體上的隱私設定。許多人在初次設定後就不再關心，但實際上我們都必須定期檢查並調整這些設定，確保自己清楚瞭解「誰可以查看你的貼文」。同時，也要謹慎管理好友名單，適時移除一些不再聯繫或根本不認識的人。在安裝新的應用程式時，也要仔細審視其要求的權限，只給予必要的存取權限。

提升網路安全基於習慣培養。辨識假訊息的特徵、防範詐騙的警覺心、保護個人隱私的方法⋯⋯每一個環節都不容忽視。唯有這樣，我們才能在享受網路帶來便利的同時，也確保自身的安全！

本文為 國家通訊傳播委員會 廣告

疫情加速全球數位化發展，也改變了大眾接收資訊的方式。隨著影音媒體平台及自媒體崛起，每個人除了是訊息接收者，也是內容的生產者，百花齊放的訊息管道也帶來了內容及資訊管理上的挑戰。

國家通訊傳播委員會（NCC）因應全球性之數位匯流發展及監理革新趨勢，致力於促進通訊傳播健全發展，保障消費者及尊重弱勢權益，打造多元文化均衡發展，迄今持續推動「廣電媒體專業素養培訓與公民培力推廣計畫」。

本年度（ 112 年）公民培力推廣部分，藉由與廣電媒體產製端合作，包括公視、正聲廣播、新聲廣播、鳳鳴廣播、陽明山電視和全聯電視，及與大學、公民團體包括國立臺灣師範大學、朝陽科技大學、法律白話文、臺灣新聞記者協會等共 11 個單位，於 7 月至 12 月在北、中、南、東四大區域舉辦共 20 場媒體識讀活動，累積超過 1,300 人次參與，參與者豐富多元，包含媒體專業人員、銀髮族、身障群體、新住民、兒童及青少年、 YouTuber 、 KOL 等，多面向推廣媒體素養意識。

本次公民培力活動形式多元，合作夥伴邀請各方講師發揮所長，針對不同參與對象因材施教，如正聲廣播電臺透過辦理相聲演出，讓平時不易接觸到媒體素養資訊的長輩、偏鄉學生，透過有趣的段子逐漸認識辨別假訊息的重要；國立臺灣師範大學大眾傳播研究所舉辦媒體素養營隊，至臺東教授國中生性別平等的重要性；公視透過舉辦電視台參訪，讓想認識電視媒體運作、節目製播的民眾得以大開眼界。許多單位也透過不同議題講座、互動與大學生或地方社區產生共鳴，散播媒體素養的種子，民眾課後紛紛表示收穫良多。

NCC 以提升廣電媒體專業及社會大眾媒體識讀能力為已任，透過每年持續舉辦公民培力活動，幫助閱聽者對廣電媒體的認識、思考，以及對訊息評估的能力，讓不同年齡層及族群得以將媒體素養教育的種子深埋在心、向下扎根，進而提高全民媒體素養，打造更優質的社會環境。

「培養媒體識讀能力」已是這個資訊爆炸時代，人人都須具備的基本素養。閱讀報章雜誌時檢查資料出處、收到危言聳聽的訊息時先查明是否為假消息，這些幾乎都己經是基本常識。然而，撇除一些惡意扭曲事實的報導、刻意造假的研究結果不算，那些發表在國際科學期刊、經過嚴謹審查機制的研究報告，我們就真能全盤相信嗎？首先，讓我們從 2015 年心理學界的再現性危機¹（reproducibility crisis，或作replication crisis）案例說起……

2015 年，有鑒於學界出版偏誤²（publication bias，註一）、選擇性分析資料、選擇性報告結果等問題，一大群世界各地的心理學家集結一起，合作進行了 100 個複製性研究 (replication studies)，要看看如果以同樣的研究方法、實驗配置，能否成功重現一些刊登於三個心理學領域重要期刊（註二）的研究結果。畢竟，若一現象為真，研究人員能再次發現相同結果的機率應是相當高。心理學家們先是利用準隨機抽樣 (quasi-random sampling) 方式選擇要進行重複驗證的研究題目，分工合作、嚴謹複製原實驗的研究設計、程序與工具，過程也經過原作者的認證，並以相當高的統計考驗力（average replication power = 0.92）去檢定原實驗效果。原本，在他們參照的 100 個已發表研究結果中，高達97%的結果是有統計顯著性的，簡單來說，幾乎所有的原始研究都成功驗證某假說，或者發現某個顯著的現象、關聯。

然而令人驚訝且失望的是，重複驗證的結果中僅有 36% 是有統計顯著性的，即使是那些達到統計顯著的結果，新發現的平均效果值（mean effect size = 0.197）也小於原本發表於期刊上的效果值（mean effect size = 0.403）。這樣的結果給心理學界丟下了一個巨大的震撼彈！畢竟，可重複性（或作再現性，reproducibility）是科學的重要特徵之一，在眾多條件都控制的情況下，仍有如此高比例的研究結果無法被再現，不禁使人懷疑，是否多數心理學發現僅是曇花一現？在某個陰錯陽差的機緣下「幸運」達到的統計顯著性？再者，如果一項科學發現可以有時候是對的、很多時候是錯的，那這項科學發現的價值何在？

2018 年，另一批超過 200 位心理學家參與的大型研究計畫（Many Lab 2）^{3, 4}中，他們針對 28 個常見的心理學現象進行重複驗證。類似於前述 2015 年的例子¹，28 個重複驗證的研究中只有約一半（15 個）結果是支持原發現的，並有高達 75%（21 個）研究的效果值是低於原期刊中報告的效果值。另外，Many Lab 2 這項大型研究計畫廣納 36 個國家的 15305 位受試者，以確認心理學研究結果是否會受到族群間異質性等背景因素影響，他們的結果顯示，只有 39%（11 個）的研究結果呈現群體異質性（heterogeneity），而這 11 個研究大多是那些成功被重複驗證、效果值很大的研究題目。

換句話說，要以受試者、情境的不同來解釋那些無法被重複驗證的結果，似乎是不成立的，因為反而是那些能成功重複驗證的研究題目會受到群體異質性影響⁴。複製性研究的成敗，更多取決於研究的現象本身^{1, 4}。真實存在的現象、貼近事實的理論與假設，通常都能在不同環境、對象、時空背景下被重複驗證；相對的，僅因為偽陽性 (false positive) 機率或其他因素而發現的顯著結果，即使完美重現原研究場域、工具、對象，能再次有相同發現的機率也不高。

更令人吃驚的是，在近年無法被重複驗證的案例中，甚至不乏一些對心理系學生來說耳熟能詳、出現於教科書的經典心理學現象，例如，「臉部回饋假說」（facial-feedback hypothesis，註三）^4-6、促發效應（priming effect，註四）⁴和自我耗損（Ego Depletion，註五）^{7, 8}。

在這波重複驗證風潮中最諷刺的莫過於，最經得住考驗的發現居然是「大約只有一半的心理學研究結果能被重複驗證」⁹。

讀到這，先別急著把心理學教科書、期刊丟進垃圾桶！也先別急著下定論說：「果然心理學、社會科學都是主觀的！是不可信的！」當然不是。事實上，再現性不高的現象，在生物學、工程學、物理學、甚至醫學，都不算罕見^{10, 11}。在質疑批判之前，或許我們更該思考：是什麼造成目前的現狀？以及，作為知識的產出者、使用者、讀者，我們能做些什麼？

為何無法重複驗證？

假設研究員 Ａ 和研究員 Ｂ 使用同樣研究設計、實驗方法，但得出的結果卻不一致，例如 Ａ 發現的東西 Ｂ 沒發現，我們可以懷疑的解釋有：

1. Ａ、Ｂ 所研究的對象與環境不同，情境與個體差異的因素造成結果不同
2. Ａ 或 Ｂ 在研究時不小心出了錯，以至於 Ａ 與 Ｂ 的實驗事實上不完全一樣
3. 結果不同僅是由於抽樣誤差（sampling error）、機率的關係，Ａ 的結果可能是偽陽性（false positive），或者 Ｂ 的結果是偽陰性（false negative）。此點的深入探討可參考「p 值的陷阱：p 值是什麼？又不是什麼？」¹²一文。

像是在 2015 年¹與 2018 年⁴的大型複製性研究中，無法重複驗證的原因較不可能是實驗方法誤差或個體差異等混淆變項。原因是，可能影響結果、但無關於研究主題的混淆因素，都已被研究人員納入考量並透過統計方法排除，例如，樣本數、個體差異、文化差異等。並且，研究團隊在進行重複驗證時都與經過原作者審核、同儕審查，以確認實驗程序成功複製原始實驗。也就是說，現實條件下能控制的都控制了，但仍有如此高比例的研究結果與原始發現不同，究竟是哪裡出了問題？

Open Science Collaboration 團隊認為¹，多數研究無法重複驗證的結果，指出了目前心理學領域出現的出版偏誤與選擇性報告等問題。一直以來，期刊出版者重視原創性研究多於複製性研究，加上過去期刊多半傾向發表有統計顯著性的結果，少數研究者甚至為了能成功在期刊發表，選擇性的報告結果，甚至修改原先假設、操弄資料以達到成功驗證假說的假象。而重複驗證危機正是顯現了這樣不當的風氣、行為造成的後果，並彰顯施行複製性研究的重要性與必要性。

當然，針對個別研究，單一一次重複驗證的失敗，不代表我們應該全盤否認原始發現，而應是蒐集更多、更透明、更全面的證據，以後設分析 (meta-analysis) 等統計方式，得出真正有可信度的結論^{1, 4}。

研究人員可以如何應對？面對這樣系統性的問題，矯正方法當然也需要系統性的合作與改變。出版決策者在判斷是否發表一篇研究報告的標準，不該單靠結果的顯著與否，而是主題重要性、研究方法正確性、嚴謹性等，並給予支持性與不支持性的證據同等重視；研究資金贊助者，可以更鼓勵這類複製型研究、而非僅是創新研究；此外，目前學者也建議研究人員在開始進行實驗前進行預先註冊（Preregistration）¹³，或選擇進行註冊研究（registered report）¹⁴。

例如，在 OSF （Open Science Framework）¹⁵此平台上，研究人員可以在實驗、收資料之前，先將實驗設計、實驗假設、受試者的排除標準（Exclusion Criteria）等，先在網頁上進行註冊¹⁶，如此一來便能保證研究的透明性、可信性，並避免有心懷不軌的研究人員在蒐集資料後，才事後操弄假設、扭曲數據¹³。

此外，也越來越多心理學期刊提供「註冊研究」（registered report）¹⁷。此投稿方式，有別於以往只在完整撰寫完一篇研究報告後才投稿，進行註冊研究時，會在研究緒論、方法撰寫好時（實驗開始前），就先投稿到期刊接受第一階段審查（Stage 1 peer review），待該領域專家認可其研究價值、方法正確性之後，再開始實際進行實驗、收受試者的步驟。此舉也確保了，不管之後的研究結果是支持或不支持原先假設，其結果的報告都會在第二階段審查（Stage 2 peer review）之後刊登在該期刊上，藉此，多少有辦法校正目前文獻中支持性和不支持性證據失衡、研究發現過於正向的狀況¹⁴。

同時，Open Science Collaboration 團隊也強調¹，再現性危機不代表心理學家們應該志在讓所有初始研究都能在未來被重複驗證，因為這樣反而是變相地鼓勵研究者只去探討那些「明顯會成功」的研究題目，限制了該領域的創新性與探索性。也許我們該做的，單純就是回歸科學、理性的本質，真正聚焦在一研究主題的價值、方法嚴謹度、結果解釋的正確性等。而非單純因為某一研究題目有多「吸睛」或是某一研究「感覺」會不會成功，來決定研究以及領域的走向。

身為讀者、知識使用者，我們可以如何看待再現性危機？

科學成果的品質很大程度取決於研究者，但同時，任何研究人員都不是完人、每個研究都可能因資源限制、現實考量而有其限制。另一方面，我們也不太可能要求社會上所有人都熟悉統計、數據分析的判讀，但身為讀者、知識使用者，我們可以做到的是，用正確、理性的態度面對所接受到的資訊。尤其是針對新穎、單一、小規模、樣本數少的研究證據，不要馬上視之為「真理」，並在之後有相斥、反駁的證據出現時，保持開放的心態，才不會落入確認偏見 (confirmation bias) 的陷阱中¹⁸。

科學是一種問題解決、探究世界的方式，而非一種盲目的「信仰」。更重要的是，科學是依循序漸進的過程，也許我們很多時候會以為，科學發現的過程像是卡通、故事中的那樣，研究者經過幾年埋頭苦幹，在某個天時地利人和的當下，對天大喊「Aha！我找到了（某現象、某理論、某關聯）！」然後留下改變世代的研究成果與發現。

當然，這種故事可能在少數案例是真的，但大多時候，科學是一個集眾人之力、不斷自我修正、相互辯論，最後達到一個「趨近」真理的過程，過程中，可能會走岔路、會誤判虛實、會自相矛對，這不代表我們必須對科學失望，相反地，我們應該為「發現錯誤與不足」感到欣喜，因為唯有診斷出現有的病灶，我們才能真正對症下藥，從而將知識探索推向一個更正確的方向。

備註

註一：出版偏誤（publication bias）意指，科學期刊傾向於發表有顯著結果、成功驗證假設的研究結果，而非無顯著性、不支持假說的其他證據，造成學界充斥著過於正向的支持性證據，使學者難以權衡正負向證據、達成客觀觀點。

註二：Open Science Collaboration（2015）進行複製性研究的主題選自2008年刊登於Psychological Science （PSCI）、Journal of Personality and Social Psychology （JPSP）、以及 Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition （JEP: LMC）的共100個研究

註三：「臉部回饋假說」（facial-feedback hypothesis）由美國心理學家William James提出，其假說認為臉部表情、肌肉的變化能導致心裡情緒反應上的變化，例如，咬一支筆時，做出嘴角上揚的表情能讓人心情感到快樂。

註四：促發效應（priming effect）指，藉由激發人們心中的某個概念，相關、類似的態度、信念、行為也會一同被激發。如，激發「熱」的概念，會強化人們對溫室效應的信念。

註五：自我耗損（Ego Depletion）理論認為，人的意志力（willpower）為有限資源，因此進行任何需要消耗心理能源的事之後，如自我控制、決策等，再從事其他作業的效能就會降低。例如，壓抑自己想吃零食的欲望後，專心於解數學難題的毅力就會降低。

1. Open Science Collaboration. (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251).
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