一项新的研究表明，大多数科学发现之下都可能隐藏着一个“不确定性宇宙”，社会科学领域尤其如此。

10月28日发表在《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）上的一项新研究表明（https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2203150119#sec-3），当科学家使用相同的数据集来回答一个特定的假设——移民减少了对社会政策的支持（immigration reduces support for social policy）——时，数十名研究人员得出了完全不同的结果。

这项发现表明，对其中一些领域的研究结果很难有信心，因为即使是最初选择（决定使用哪种类型的数据来回答这个问题）的微小变化也可能产生截然不同的结果。

作者Breznau说，研究人员在开始数据收集和分析之前，应该花时间提炼他们的假设。他说：“移民是否会破坏对社会政策的支持？（Does immigration undermine support for social policy?）这是一个非常典型的社会科学假设，但它可能太模糊，无法真正得到具体的答案。”Breznau表示，一个更具体或更有针对性的问题可能会产生更好的结果。

Underneath most scientific findings may lie a hidden 'universe of uncertainty'

https://www.livescience.com/uncertainty-in-scientific-studies