Stuart Ritchie : Science fictions.Exposing Fraud, Bias, Negligence and Hype in Science
L'essai de vulgarisation Science Fictions (2020) du chercheur en psychologie Stuart Richie porte bien son nom ; il lève en effet le voile sur plusieurs pratiques du monde de la recherche scientifique qu’on pourrait facilement qualifier de dystopiques. Falsification de données, crise de réplication, revues prédatrices, manipulation des mesures d’impact par les chercheurs, p-hacking (c’est-à-dire la sélection de données statistiquement significatives et favorables à la confirmation d’une hypothèse) – autant d’aspects problématiques du monde actuel de la recherche que l’auteur documente et examine scrupuleusement.
Au-delà d’analyses de cas détaillées portant sur ces aspects, Science Fictions montre aussi clairement pourquoi le contexte actuel de la recherche scientifique nourrit, voire favorise, ces pratiques de fraude ou de méconduite scientifique. La course à la publication (publish or perish), l’évaluation de la recherche sur base de mesures d’impact en grande partie quantitatives et subjectives, ainsi que la chasse aux citations qui en découlent, et le manque de réactivité, voire l’immobilisme des divers acteurs quant au suivi apporté à des cas flagrants et avérés d’études truquées ou de méconduite scientifique, ne sont que quelques-uns des éléments dont l’auteur avance qu’ils nourrissent le terreau dystopique du monde de la recherche.
Il faut convenir que Science Fictions n’est peut-être pas des plus détendant ou facile pour une lecture d’été. Mais il s’agit bel et bien d’un livre dont on aurait envie qu’il soit fortement recommandé à tout chercheur, tout comme aux journalistes d’ailleurs ! Ritchie souligne aussi, exemples à l’appui, que les médias ont souvent tendance à couvrir uniquement les résultats d’études « innovantes » ou « pionnières » de manière sensationnelle sans pour autant trop les contextualiser ou les nuancer. Mais ici aussi, l’auteur avance – à juste titre – que la recherche elle-même favorise ce côté hype en se concentrant peu, par exemple, sur les résultats négatifs ou les études de réplication.
Christophe Dony
Scientifique disciplinaire ULiège Library
