在社会科学研究中，人们一般认为定量研究的结果是较为科学的，因为定量研究“用数据说话”。然而，也有学者质疑定量研究所依赖数据的获取、选择、分析过程，并进而质疑其结论的正确性，认为错误的研究结论会误导政策制定者。
据美国加州大学伯克利分校官网报道，1月3日出版的《科学》（Science）杂志上刊登了该校教授爱德华·米格尔（Edward Miguel）领导的一个跨学科研究小组撰写的《提高社会科学研究透明度》（Promoting Transparency in Social Science Research），该文指出某些社会科学研究在数据运用方面存在明显错误，呼吁在科学研究和评审过程中采取更严格、更透明的标准以提高社会科学研究的可信度。
错误结论误导政策制定者
米格尔领导的研究小组以美国哈佛大学经济学家卡门·莱因哈特（Carmen Reinhart）和肯尼思·罗格夫（Kenneth Rogoff）于2010年发表的一篇有漏洞的论文为例，说明科研过程中的某些不当做法会导致错误的结论，而当这些研究涉及国计民生的重大课题（如公共卫生、农业、教育、环境政策等）时，造成的损失将难以挽回。
莱因哈特和罗格夫在其2010年发表的论文《负债时代的经济增长》（Growth in a Time of Debt）中曾论断：“当一国外债总额达到该国GDP的60%时，该国经济年增长率将下降2%；当外债总额达到GDP的90%时，经济年增长率将下降约50%。”这篇文章被政客广泛用于证明推行经济紧缩政策有效，美国右翼政治势力更以此为依据巩固其财政紧缩的政治主张。《负债时代的经济增长》在近年来关于政府债务管理乃至税收政策的讨论中起到了很大影响，为自2010年起在欧美各国日渐流行的财政紧缩主张提供了有力支持。
然而，也有学者对《负债时代的经济增长》一文的数据提出质疑。美国马萨诸塞大学阿默斯特分校经济学研究生托马斯·赫恩登（Thomas Herndon）和他的两位导师罗伯特·波林（Robert Pollin）、迈克尔·阿什（Michael Ash）发现莱因哈特和罗格夫的计算过程中有错误。赫恩登和导师尝试用他们自己的数据重新计算高负债和经济增长缓慢之间的关联性，但复制计算失败，于是联系了莱因哈特和罗格夫，后者同意提供自己当初计算的电子表格。赫恩登等人由此发现莱因哈特和罗格夫的电子表格中有一处明显错误：原本应计算的是从表格第30行至第49行的20个国家的平均值，而实际上计算的只有从第30行至第44行的15个国家的平均值。
如果说这个错误是客观的，另一些数据处理上的问题就显得更为主观，比如莱因哈特和罗格夫将某些国家在二战结束后几年的数据排除掉，却没有在论文中说明原因。另外，莱因哈特和罗格夫在做加权时也采取了一些非常规做法，比如英国在1946—1964年这19年间是高债务稳定增长的状态（债务占GDP比例超过90%，平均经济增长率为2.4%），新西兰在某一年里债务占GDP比例超过90%，当年经济增长率为-7.6%，但莱因哈特和罗格夫在计算中赋予新西兰这一年的数据与英国19年平均数据相同的权重，导致计算结果更倾向于“高负债率影响经济增长”的结论。
在重新计算原始数据以消除上述问题带来的偏差后，结果显示，高负债率和经济增长缓慢之间的正相关性就没有那么强了：莱因哈特和罗格夫的论文显示负债率高于90%的国家平均经济增长速度仅有-0.1%，而重新计算后发现这一速度实为2.2%。
改变数据收集和报告方式
为避免类似错误对公共政策的制定产生不利影响，米格尔领导的研究小组推荐了一些关键性的改进途径：详细记录并公开数据收集和分析的原始信息；制定预分析计划并登记注册，以便将假设检验和探究性研究区别开；通过公开渠道将研究资料、计划和数据存档并共享，以供独立研究者检测并扩展已得出的研究结果。
《提高社会科学研究透明度》的作者之一、美国斯坦福大学政治学教授戴维·莱廷（David Laitin）说，研究小组建议的模式并不会从根本上改变社会科学的本质，而是会对数据收集和报告的方式产生一些影响。他相信这些小的改变能促使人们修正那些已获得广泛肯定的科研成果。
一些公共机构已经采取了与米格尔等人的建议相类似的措施，如美国政治学会（American Political Science Association）2012年成立职业伦理、权利和自由委员会（Committee on Professional Ethics, Rights, and Freedoms），规定研究人员有义务通过公开研究数据、明确说明研究方法来支持自己的结论。某些心理学期刊的编辑部门、美国行政管理和预算局（Office of Management and Budget）、美国经济学会（American Economic Association）等也采取了相关措施。
提升科研透明度有助增强科研诚信
《提高社会科学研究透明度》的作者之一、加州大学伯克利分校哈斯商学院市场学副教授雷夫·尼尔森（Leif Nelson）、宾夕法尼亚大学沃顿商学院运营与信息管理系副教授约瑟夫·西蒙斯（Joseph Simmons）和尤里·西蒙逊（Uri Simonsohn）2011年曾发表过一篇相关论文《伪积极心理学：数据收集和分析的非公开灵活性导致任何科研成果都可被称为“具有重大意义”》（False-positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allow Presenting Anything as Significant）。文中谈到，“作为科学家，我们的目标不应是尽可能多地发表论文，而是发现并传播真相。但是许多科学家常常忽略这一目标，屈服于压力，为编制出能够被发表的研究成果而采用任何可接受的手段”。
米格尔等人认为，提高科研透明度并不会扼杀研究人员的创造力或给其带来过重的负担，反而有助提升科研诚信并扩大研究成果影响力。正如《提高社会科学研究透明度》的作者之一、美国弗吉尼亚大学心理学系副教授布赖恩·诺塞克（Brian Nosek）所说，“开放的科学才是更可信的科学”。
