为什么说更多的企业应该实施同行评审

编者按：迈克尔•豪斯曼（Michael Housman）是 Evolv 首席分析官，该创业公司致力于运用预测性分析和学术研究来改进人员招聘和管理工作。

学术界受一个名为“同行评审”的程序支配，该程序可确保研究经过验证，论证合理。简单来说，它起到取精去粕的作用。与此同时，大多数的企业数据（如调查、白皮书等等）仅经过带固有偏向性的内部审查便公诸于众。鉴于Facebook 情感实验 近期引发的巨大反响，数据的审查与透明化已变得比以往任何时候都要重要。

作为学者，我投身私营经济的时候是希望该领域的企业发布的白皮书会基于大范围的样本，一流的实证研究方法，以及严谨的解读。但实际情况并不是这样。

鲜少科技公司支持分析类学术研究，愿意投入时间让公司的研究工作保持在更高的水平。同行评审是个非常费时的过程，但能够带来更加准确、更有说服力的内容，因此是值得投入大量时间的。虽然最近有关“ 同行评审 ”的消息说明该系统的确存在问题，但有科技的支持，那些方法可以规模扩展。以下是我认为企业应当投入展开学术性同行评审的三个主要原因：

内容更加可信

在同行评审过程中，研究人员团队完成论文后，会将它提交给学术期刊，然后由期刊传给两到三位同行专家进行评审。学术期刊采用双盲方式，因此论文作者不知道评审人员的身份，反之亦然，此举意在确保评审过程尽可能地严谨客观。

虽然最终的论文肯定会比提交时好，但该过程需要大量的工作，前前后后可耗时长达两年。利用如此严谨细致的过程可确保研究的质量。外部人员的专业分析可确保论文中的事实可信，框架合理，整体不带有偏向性。这可给内容本身带来比由安全软件提供商审查的安全存储重要性调查多得多的可信性。

思想领导力更可信

很显然，多数企业会选择针对与其业务相关的领域进行内容研发——这有助它们提升自身的行业影响力和市场份额。但自我服务和提供真正有助现有客户和潜在客户的有用内容之间存在界线。企业光说自己很擅长某一个范畴是不够的；它需要提供经过其它方验证的实质证据。

道德与准确性的门槛提高

作为Evolv首席分析管，我常常充当内部裁判的角色——我拒绝发表来自我们的大数据集的，但未提交给顶级学术期刊的研究。这意味着我会对未经充分的科学检验的良好内容造成压制，同时也会发表那些不大受欢迎但经过数据验证的内容。这种过程实体化了我们的数据。

虽然我们的研究人员的读者不知道包含固定效应和聚集标准误差之间的差别，但他们很看重所使用的分析方法的质量的价值，知道他们所阅读的内容确实是基于事实的。有时候，企业发表的伪结论着实令人震惊。由于个人和企业往往依据研究结果来作出消费决策，源自错误事实的不当行动和决策让人担忧。

学术论文和行业论文的严谨程度呈现出两个极端。一个非常严密，耗时多个月乃至数年的辛勤工作，目的是做出细节做到极其精确的分析。而另一个则完全没有质量控制过程；分析师可以随便发布任何想要发布的内容，并不被要求解释他们的研究方法，呈现原始结果，或者发布具体的数据。

我希望科技行业能够找到一个妥协折中方案。我们应当教育公众如何更加严谨地展开研究——教导人们询问正确的问题，寻找有意义的答案。这不仅仅是更加诚信的做法，还是合理的做法，因为它能够让我们发挥作为技术人员和创新者的长处。

我们已经看见过有着类似态度的科技行业的成果，比如开源项目，它们在web、数据库等上给予了我们更好的基础设施。我们能够采用那种系统，实施学术严谨性，让那些同行审查圈子保持公开透明多样。细致谨慎的后端工作对于整个行业有利而无害。（译：羽腾）

Why More Companies Should Submit To Peer Review