知识底色 · 科学方法 · 公开站点
METRICS
把「研究本身」当成研究对象的一个中心
它不研究细胞，也不研究星系，它研究研究是怎么被做出来、又被怎么评价的。
metrics.stanford.edu
一句话定位
它是斯坦福大学里一个专门做元研究的中心，也就是研究研究本身。
它要回答的问题很直接：什么样的做法能让研究更可靠。
元研究可重复性研究评价科研激励高校机构
它把研究流程切成五段来看
它没有笼统地说要提高研究质量，而是把整个流程拆成五个阶段，逐段找毛病。
设计、报告、评价、验证、回报，五段各有各的老问题。
拆开的好处是：问题落在哪一段，就该由哪一段的人去改。
它盯的是哪五段
- 设计与执行。问题怎么提、样本怎么定、统计怎么算。
- 报告。结果怎么讲清楚，让读的人看得明白。
- 评价。同行评议怎么评，能不能更准更快。
- 验证。别人能不能把结论重做一遍。
- 回报。做对的事有没有得到承认。
它怎么发现问题，又怎么给出解法
它的路子是：先用实证把毛病量出来，再试办法，最后看办法有没有用。
先在文献里查偏倚
把一整类研究的做法摊开比对，看偏差集中在哪。
再验证能不能重复
组织或汇总重复实验，看有多少结论站得住。
然后提出办法
把规范、流程或政策写出来，交给期刊与机构去用。
最后看办法起没起作用
用下去之后回头再量一遍，看有没有变好。
它把自己定位在研究与行动之间，不做完研究就走人。
它把「没人愿意重做一遍」当成大问题
它反复指出一件事：报告写得清楚、评审做得认真，都不保证结论能重复。
而重复别人做过的研究，在现行评价里几乎拿不到好处。
所以它把「让人愿意去验证」也当成需要设计的事，而不只是态度问题。
它靠什么运转
它二零一四年成立，起步资金来自一家基金会的专项资助。
它从校内多个院系招募研究者，也接纳博士后、访问学者与学生。
另有一支附属学者队伍，目前二十多位，来自全球多家研究机构。
它的边界在哪
它不替任何一项具体研究下结论，也不经手论文的评审与发表。
它做的是把科研体系本身当成对象，量出它的偏差，再提出改动。
这条边界让它能说的话有限，但正因为有限，它说的多半能验。
一句话总结
它把研究流程拆成五段，逐段量偏差：设计、报告、评价、验证、回报。它不评价某一篇论文，它问的是整个体系哪里出了问题，以及改了之后有没有变好。
想看它把研究流程拆成了哪几段，可以从这里进。
