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【周末杂谈】理论或学术研究，就一定不实际实用吗？
出自识林
2023-04-23
基于客观的数据和假设和严谨的逻辑推理的研究，才有可能是实际实用的
生活和工作中，常听人说：“这只是理论或学术研究 …”，言外之意就是不实际或不实用。有些研究者怕被打上理论或学术的标签，强调自己的研究工作是应用型的。慢慢的，理论和学术似乎成了不实际或不实用的代名词。
最近在读文献时，读到了已故德国心理学家Kurt Lewin的一段话：“没有什么比好的理论更实用的了（there is nothing so practical as a good theory）”。让笔者有所感悟。
先来看一个理论研究的例子。众所周知，爱因斯坦是理论物理学家，其对物理学的贡献之一是狭义相对论。牛顿第二定律说：力（F）等于质量（m）乘以加速度（a） F=ma 。
狭义相对论说，这个公式在运动速度（v）比光速（c）低很多时成立，不然就要用下面的公式： 。
此公式是从物理学基本原理数学推导出的。判断是用传统牛顿公式还是用爱因斯坦修正公式，无需做实验、摸参数，只需将速度v带入公式  ，计算一下，看结果是否接近于1。接近就用牛顿公式，否则就用爱因斯坦公式，多么实用。例如：
再来看一个关于药品质量学术研究的例子。众所周知，药品质量本身意义不大，其意义是通过对药品疗效（有效性和安全性）的保障来体现的。因此，FDA一直提倡做基于临床疗效的药品质量研究。企业有自己产品的所有数据，可以做相应的质量研究。做不做，做了是否发文章，是另一回事。但学术研究要基于公开的实证，要能让同行评议和重复。
公开的药品疗效实证数据来源主要是：文献，新药批准的审评卷宗（approval package），不良反应数据，及药品召回数据。前三类几乎没有关联疗效与质量属性的信息。虽然召回数据本身并非总有疗效内容，但药企是不会从市场上召回产品的，除非是迫不得已，怕给患者带来疗效风险。
产品召回固然显示质量问题。但生产3批、召回1批（33%有问题）与生产100批召回一批（1%有问题），性质很不同。FDA网站上公布的召回数据只包含召回的批次信息，但没有生产总共批次的信息。向所有召回产品的企业索要总共生产批次的信息不现实。如何解决这个问题？对此问题有兴趣的读者，请参见“监管科学研究实例–基于CMC而非GMP的质量监管”。
学术研究需要数据有代表性、可靠性、充实性，需要方法严谨，需要将研究结果和结论与数据本身的质量、以及方法的假设和近似，联系起来讨论。客观（数据、假设）和严谨（逻辑推理）的，才有可能是实际实用的，因为“实”的意思，不就是主管和客观相符吗？！
只捡好的说，是广告宣传，不是学术研究。
作者：榆木疙瘩
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