과학 연구 진보를 막는 2가지 걸림돌

과학 기술 진보는 해마다 빠른 속도로 발전하는 것처럼 보인다. 하지만 스튜어트 벅(Stuart Buck) 아놀드벤처스(Arnold Ventures) 부사장은 여러 이유로 과학계에선 앞으로 발전에 영향을 줄 수도 있는 2가지 큰 문제가 존재한다고 말한다.

이에 따르면 과학은 재현성과 혁신이라는 2가지 심각한 문제가 있다는 것. 재현성 문제는 과학적 발견 대부분은 재현성이 없이 발표된 논문에 따라 같은 연구와 실험을 해도 결과가 동일하다고는 할 수 없다는 것. 혁신 문제는 재현 문제에 의해 과학적 혁신이 일어나는 속도가 느려지는 현상을 말한다.

재현성에 대해선 다양한 연구 분야에서 문제시되고 있다. 2015년 학술지 네이처가 1,576명 연구를 대상으로 실시한 조사에선 자신 이외에 과학자가 발표한 실험을 재현하는데 실패한 적이 있다는 연구자 비율은 70% 이상이었으며 자신이 행한 실험을 재현하는 데에도 실패한 적이 있다는 연구팀은 50% 이상 존재했다고 한다.

또 일부 제약사는 신뢰할 수 있는 학술지에 게재된 실험조차 80% 이상이 재현 불가였다고 보고했다. 또 전 세계 200개 이상 심리학 연구소에 의해 실시된 심리학 재현성 프로젝트는 심리학 잡지에 게재된 100여 개 연구 논문 재현을 했지만 40%는 확실하게 재현할 수 없었다고 한다. 더구나 신뢰도가 낮고 사기 가능성을 시사하는 연구까지 포함되어 있었다고 한다.

과학 기술 혁신에 대해서도 많은 연구에서 문제시되고 있다. 온라인 결제 서비스인 스트라이프(Stripe) 창업자인 패트릭 콜리슨(Patrick Collison)과 물리학자 마이클 닐슨도 지난 100년간 과학에 투자하는 시간과 비용은 크게 증가했지만 중요한 돌파구가 되는 발생 빈도는 변하지 않고 거의 일정한 속도로 만들어졌다며 1달러 또는 1인당 효율을 생각하면 이는 과학 효율성이 현저하게 저하되고 있다는 걸 시사하고 있다고 밝히고 있다.

과학에서 중요한 분야 연구는 재현성이 높고 혁신적이라고 할 수 있다. 하지만 최근 과학은 재현성을 잃고 혁신이 사라지고 있다는 거싱다. 재현성을 향상시킬 방법으로는 다른 연구자가 조사, 재실험을 할 수 있게 데이터나 프로그램 코드 등을 오픈소스로 공유하는 방안을 들 수 있다. 논문에 기재되지 않은 연구 내용 세부 사항을 공유하는 건 명백한 부정행위 발견으로도 이어질 수 있다는 주장이다.

또 실험과 연구 내용을 사전 등록하도록 시스템을 마련해 실험 이후 분석이나 결과를 의도적으로 선별해 실험 결과의 의도적 과장을 줄일 수 있다는 조언이다. 사전 등록 제도는 일부 임상 시험에서 실시되고 있으며 미국 국립보건원은 사전 등록을 의무화해 잘못된 보고가 줄어들면서 연구 성공률이 크게 떨어졌다는 보고를 하기도 했다.

또 최근 발표된 연구 결과가 긍정적이고 자극적인 것에만 치중하고 있다는 지적도 나온다. 암 치료 약물은 그렇지 않은 약물보다 자극적이다. 이는 우리가 고칼로리 식품을 선호난 것 같은 경향을 보여준다. 하지만 높은 칼로리 식품에 대한 편견이 우리의 식생활을 파괴하는 것처럼 연구의 긍정적 결과에 치우치면 과학 전체를 왜곡시킬 수 있다는 것이다. 실제로 스코틀랜드 에딘버러대학 과학기술혁신협회가 실시한 조사에선 주요 연구 분야에서 발표된 연구 결과 중 70∼80% 이상이 긍정적인 것임을 보고하고 있다. 이 원인으로는 연구자는 안 좋은 연구 결과가 얻어진 경우 결과를 은폐하는 경향이 있다는 주장. 과학은 금융 등과 같이 위험과 수익이라는 장단점이 있으며 낮은 위험 연구는 보수도 낮은 반면 실패 등 위험이 높은 연구는 보수가 높을 수 있기 때문에 이런 현상이 나타난다는 것이다.

연구에 성공하는 만큼 보상이 얻는 시스템이 존재하는 만큼 연구자는 보수를 위해 어려운 연구가 성공했다는 걸 유지해야 한다는 얘기다. 연구자가 획기적이고 예측 가능한 성공만을 나타내는 결과를 보여주는 경향을 피해야 하며 실패한 연구도 향후 발전을 위해 결과를 공유해야 한다는 주장이다. 이 상태가 계속되면 혁신 대신 과학이 화려하고 재현성 없는 주장만 계속되게 된다는 지적이다.

재현성과 혁신성을 높이는 건 쉬운 일은 아니다. 과학 정책과 자금 지원 시스템은 쓸모없는 연구 결과고 공개를 요구해야 한다는 것. 균등한 자금 제공으로 성공과 실패를 모두 보여주는 연구 결과를 동시에 실현해야 하며 이렇게 하면 사회 전체가 매년 과학에 지출하는 수십억 달러로 더 많은 가치를 얻을 수 있게 될 것이라는 조언이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.