研究中的风险与风险意识（下）

是否存在风险低的研究过程呢？

答案是：有的!

一般来说，相较于假说驱动的科学研究，那些没有决策性质的或不需要给出明确结论的，或无需向实践或理论相向而行扩展的研究工作，系统性风险都要小很多。

首先可以从生活中常见的例子来理解。就拿医院里的医生来说，不同科室的医生面临的风险程度有着天壤之别。

检验科的医生主要负责对样本进行检测和分析，他们的工作相对来说更侧重于技术操作层面，遵循既定的流程和标准，在工作过程中不需要做出涉及患者生命健康的重大决策，也不需要承担由于诊断失误等带来的严重后果，如实收集描述性数据即可。而门诊医生则不同，他们需要直接面对患者，根据患者的症状、病史等各种信息，迅速做出诊断并给出治疗方案，这个过程中需要承担较大的结论风险和决策风险，一旦决策失误，可能会对患者的健康造成严重影响；如果大家感兴趣可以研究研究麻醉科医生【1】。

在科研领域也有很多类似的例子。可以说，相较于追求普适性结论的研究，单纯收集性研究、单纯的技术研究面临的系统性风险相对要小很多。

1，面向资源收集的研究——描述型知识的直接形成

典型的是博物学研究。

如同医院的检验科一样，博物学家始终聚焦于对对象和现象等进行细致入微的观察、详实准确的记录以及生动形象的描述。它并不急于构建放之四海而皆准的宏大理论体系，而是将全部精力倾注于对具体事物的深度剖析。通俗讲就是“看见什么就是什么”，对于假说和研究成果的预期相对较低，只有能够满足一定技术标准，能够为生态学、进化生物学等众多其他领域的研究提供不可或缺的基础数据与素材，成为推动科学进步的重要基石。

以研究某一特定地区的鸟类为例，博物学家们会不辞辛劳，长时间穿梭于野外山林之间，耐心地观察鸟类的一举一动，详细记录下它们绚丽多彩的外观特征、独特有趣的行为模式等宝贵信息。在这个过程中，无需绞尽脑汁去验证高深莫测的理论，也不会因理论的偏差而致使整个研究功亏一篑，更多的是凭借日复一日、年复一年的实地观察与积累，逐步丰富对研究对象的认知。

1906年诺贝尔生理学或医学奖得主卡哈尔（Cajal） 对视网膜中细胞类型和结构层的分类。（https://www.npr.org/sections/health-shots/2017/01/26/511455876/art-exhibition-celebrates-drawings-by-the-founder-of-modern-neuroscience）

当下，博物学并没有消失，它已然融合现代仪器与科技，手段更加先进。例如，单纯蛋白质结构的解析和收集、基因测序、蛋白组学测序等前沿研究，从本质上讲，都可视为新时期的博物学实践。

一般来说，现代博物学研究有几个共同特点：1）该过程对于知识的系统化没有过多的要求，与实践验证还有一定的距离，常常作为假说性研究的前期准备阶段。2）非常依赖于当下某个或某些技术组合。早期的博物学，受限于技术条件，主要以简单的收集工作为主，借助显微镜、望远镜等基础工具，便开启了探索自然的征程；3）博物学的梦想或许是编纂一本包罗本领域的百科全书，而在现代科研语境下，现代博物学家的梦想则是在《细胞（Cell）》等顶尖学术期刊发表一篇 “资源（Resource）” 类文章，通过这种方式，将自己收集整理的大量资源信息分享给全球科研同行，在更广泛的范围内推动相关领域的研究进展；4）一般来说，不希望别人重复和更新自己的发现，一旦领域有所进步，该发现极可能丧失了价值。比如对于蛋白结构的的报道，有了2nm分辨率的，之前10nm就失去了意义；比如基因组测序，有了更完整的，之前有瑕疵的基本上就失去了意义。5）竞争相对激烈。尤其是没有壁垒性技术的情况下，竞争有竞技体育的某些特点。

2，面向技术应用的研究——操作型知识的直接形成

单纯的技术研究主要聚焦于技术的改进。

这类研究的目标相对明确，就是通过实验和技术手段来实现技术上的突破或迭代，形成一套新的技术操作或流程。通俗地讲就是“什么有用就是什么”，并不直接对复杂理论的探索或负责。这个过程形成独特的风险缓冲机制——任何技术缺陷都可归因为参数未达阈值，而非根本性理论错误。

例如，在电子领域，研究如何提高芯片的性能、降低功耗；在材料科学领域，探索新型材料的制备方法和性能。例如，厨师发明菜品过程，并不直接受某一知识或理论约束，大胆地将不同食材、烹饪技法和调味方式进行组合。通过不断尝试与调整，实现菜品在口感、风味、外观等品质上的提升和改善。这种创新过程充满了灵活性与创造性，每一次新的组合都可能带来意想不到的美味惊喜。

再如，炼金术中对于不同元素的组合。在当时的认知体系下，炼金术士们相信只要有充分的资源和条件，通过对各种金属元素以及其他物质的混合、熔炼、提炼等操作，遵循着既定的操作流程和经验法则，即便没有成功，因为没有一定的预期，其失落和风险要小很多。

一般来说技术方案优化型研究有以下几个特点：1）对于知识的系统化没有过多的要求，直接付诸于实践，无需理论建设和假说的形成；2）非常依赖于当下资源和条件。拿材料学来说，试验中处理的模型可类比炒菜用的锅，而物理思路和理论分析算法看作是主料，其他各种参数的调节和细节的处理大致就是调料了。在试验中，改变“调料”，改用其他锅或主料，得到的结果也经常不尽相同。但是，这种“炒菜式”的科研方式存在着一个致命的短板，那就是需要消耗大量的人力、资源、时间和金钱，且极大地制约了新材料的发展速度【2】；3）一般来说希望别人使用成果，但不希望被超越，一旦有所进步，自己的发现极可能丧失了价值；4）竞争相对激烈，壁垒性较强。

不同的科研过程的优劣暂且不表【3】，至少可以明显看到，研究中的风险具有异质性：科学研究不同领域、不同项目的风险性质存在着极为显著的差异。在学生个性化培养方面有着不同的功能，是教育和文化的多样化载体。

值得注意的是，风险的历史性是认识和管理风险的切入口。在现实情境中，某个项目最终常常呈现出多种学科相互交融、多种技术协同运用、多种风险彼此交织的复杂局面。然而，当我们将目光聚焦于课题的起始和发展阶段便会发现，其提出的假说以及与之相关联的风险种类其实是清晰且易于辨别的【4】。不仅如此，风险的可控程度、影响范围以及与现有资源的匹配状况，在这一阶段同样具有可预期性。而这些特性，无疑为开展风险管控工作创造了有利条件，使人们能够更具针对性、更高效地对科研过程中的风险进行把控与管理。

结语：无论对于研究生还是研究人员，或政府与企业政策制定者，当把风险视为科研活动的必然产物时，观念便随之转变，不再无视和恐惧风险。

个体或政策制订者可以把“必要失败率”作为衡量全面工作的健康度和创新度的指标，对研究过程的风险进行分析和控制、管理。这一转变也标志着科学研究的风险管理从传统的经验或艺术形态，逐步向哲学与科学方向迈进——创新本身也是一门科学。

参考与注释：

[3] 可以参考饶毅老师公众号对于测序、科研风险的主张，仅供参考。

[4] 只有微观的过程的视角才能看到，宏观的视角是看不到科研的真正面貌。