■于淼

有人的地方就有江湖。

推动科学进步的是学术争论，大家围坐一席以数据与逻辑为工具互相质疑，寻求共识。但事实上这个过程中并不缺乏个人或群体情感的介入，这一方面是现代科研职业化所导致的，另一方面则因科研人员自身的主观好恶。这一点在科学家的博客上展示得淋漓尽致。

通过这些时效性更高的、非同行评议的社交媒体如博客对科学进展进行的评论，可以一窥他们的“爱恨情仇”。

以下案例可以感受国外学术界在博客这一媒介上的观点交锋。

案例一：“主观”的贝叶斯方法。

哥伦比亚大学教授Andrew Gelman的博客可以算得上是个“火药桶”了，他本身主张贝叶斯学派，而赶巧贝叶斯学派和频率学派是科研数据分析里哲学思想差异最大的两派，按我粗浅的认识，两者是无法调和的。

即便实用上甚至算法上都差异不大，想对这两种思想和稀泥基本都会被Gelman教授无情嘲讽。如果你还打算说贝叶斯不好，基本上会被博文讨伐。当然，也不是所有人都有这个待遇，Gelman教授基本是逮着大鱼去“坑”。需要提醒的是，他可不是不做科研的学术圈外人士，其本人是哥伦比亚大学应用统计中心的主任，其团队的研究领域十分广阔。顺带一提，著名贝叶斯统计软件stan就出自这个团队。

不久前，卡内基·梅隆大学教授Larry Wasserman（2016年当选美国国家科学院院士）在接受一个博客采访时对频率学派与贝叶斯学派下了个定义。这下惹到了Gelman，他不仅纠正了Larry Wasserman对贝叶斯方法的定义，还在随后的论述中，开始其嘲讽技能了。

随后Gelman又开启了“挖坟模式”，他把 Larry 2008年到2013年关于贝叶斯方法中随机性看法的转变给列了出来，还说自己也有这个转变过程。但文章最后他又翻了Larry对经济学家的旧账，认为他存在个人偏见。

总体来说，这篇文章有详细的分析，看起来还算正常，但这篇博文真正有趣的是评论，基本上集中了当今统计学中各路高手，比如，杜伦大学 Stata元老级开发者Nick Cox，斯坦福大学毕业、创业者possibleinsight.com博主Kevin Dick，UCLA教授Judea Pearl，伦敦大学学院教授Christian Hennig，UC Davis教授Norm Matloff，都柏林理工教授Brendan K O’Rourke等。

从中可以看出：首先，这些领域内专家会互相关注对方的个人网站并通过这种方式互动；其次，看他们的讨论很有启发，比看书本更有意思；再次，很多讨论虽然没营养，但有助于我们了解一些学术界的风格或流派。在前沿领域由于知识不全，多数情况是无法达成共识的，但通过了解其流派风格会帮助我们更全面地看问题。

案例二：两个软件会产生一个结果吗？

巴拉巴西是一位呼声很高的诺贝尔奖候选人，其畅销书《链接》把不少科研人员吸引到了网络科学的研究领域，现实中的无尺度网络的幂律分布所具有的奇特性质在很多并不相关的领域都有展示。

但这个故事主角不是他，提到他只是想提前表示下同情，因为他在加州理工教授Lior Pachter的博客里躺枪了。顺带一提，Lior Pachter的博客上还友情链接了Andrew Gelman的博客。

2014年Lior Pachter在博客上开了个三部曲，本是与MIT教授Manolis Kellis 的个人恩怨，但为了把故事讲得通透点，Lior Pachter追根溯源并展示了自己强大的数理功底，先后对两篇发表文章的创新性进行质疑，从图表到算法，其中一篇就是巴拉巴西的，另一篇则是Manolis Kellis的。

最近他又跟纽约大学石溪分校、哈佛大学、卡内基·梅隆大学的同行掐架了，上演了进攻—防守—再进攻的三部曲。

首先Lior讲在他们那个RNA测序定量的圈子里，软件与软件差异都是很大的，基本上你用不同软件想得到一样的结果非常困难（这也说明这个领域的研究共识没有达成）。

然后他话锋一转，说自己组里2016年开发的一个软件跟最近发表在Nature Methods上的软件处理结果却出奇地一致，然后又是一通追根溯源。最后他认为Rob Patro所发表的文章实际上就是抄了自己组里开发软件的思想，然后加了个矫正。

当然Rob Patro很快在github上发表了一个回应，大意是他们在文章跟源码中多次引用了Lior组的论文，并且在有些数据集中这两个软件的结果是不一样的，工作流程也不一样。

但Lior显然并不满意，他又写了一篇博文指出其回复混淆视听，所谓的不一样是下游分析，而在RNA定量上这两个差距还是很小。为此，Lior甚至使用了动画来展示两者区别很小，可谓精心准备。

我在读这三篇文章时学到很多的论述方法与追踪验证方法，可以说很多方法现在还没出现在教科书中。

平心而论，Rob Patro的文章就算是对Lior软件的改进也是值得发表的。但我也比较理解Lior 为什么这么火大，首先在他眼里这两个软件本来就是一回事，凭什么发Nature Methods，他自己那篇都没发到这么好的期刊；另一方面，Rob Patro的文章在他看来有硬伤。

说白了，这还是有点个人恩怨而不是就事论事。如同第一个案例，科学研究就是会掺杂各种主观情感。作为旁观者，我们可以从中去学习他们讨论问题的方法，例如Lior Pachter的论证过程，虽然不如发表的文章那么逻辑完备，但思考步骤都是比较清晰的，而这个过程是在期刊论文中看不到的，好比你看到的总是对方站在山顶但不知道他怎么爬上去的，但有时候这些看似琐碎的步骤却是很好的借鉴。

如果把社交媒体上的各类花式吐槽也算进去，你会发现科研领域有很多烧脑的故事，各路参与者也从来都不缺名校光环，各种阴谋诡计、解释掩饰、爱恨情仇等可能被小心翼翼地埋藏在数据与图表之中，虽然看懂需要比较高的门槛，但也正是这种门槛屏蔽了围观群众，上演一幕幕精彩绝伦但需要自行判断的书剑恩仇。

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