近年来，有关开放科学的讨论显著增加，但社会科学领域的开放科学实践并未给人留下深刻印象。1月11日，英国伦敦政治经济学院政治科学与公共政策荣誉教授帕特里克·邓利维（Patrick Dunleavy）于该校官网发文，提出了一系列在社会科学领域进一步推动开放科学实践的建议。

　　目前，开放科学运动在科学、技术、工程和数学（STEM）领域发展势头正盛，也涉及定量社会科学领域，但定性社会科学在开放科学实践方面表现并不突出。在美国高校中，一些早期倡导开放社会科学的组织，只关注定量数据分析研究，以狭隘的视角看待开放科学。邓利维表示，即便是一些著名的开放科学网站，似乎也只聚焦于定量实验和计算工作，这显然是不够全面的。例如，虽然生态学属于STEM学科，但想要通过定量方法精确控制此类学科的田野调查条件并不可行。邓利维参与了欧洲社会科学大学联盟（又称CIVICA）项目，重点研究如何采用开放的社会科学工作方法，来探讨学术的真正目的。邓利维在文中分析了推动社会科学开放实践的诸多方法。

　　第一，采取开放存取出版模式。在可行的情况下，各类研究成果都应得以公开出版，使其他研究人员能够最大限度地访问研究成果和相关数据集。开放存取出版模式可以帮助参与者和实践者了解研究的背景知识，对于他们提升学术水平大有裨益。另外，研究成果的有效传播还可以使成果本身得到检验，从而提高研究的准确性，并鼓励更多不同学术意见的发声。

　　第二，开放定量研究数据集并使其能够重复使用。与已发表的定量研究文章和书籍相关的所有数据都应该是可访问的，以便研究人员在产生疑问时可以随时查看。此外，研究人员应采取措施鼓励其他专家在进行不同类型的研究时重复使用自己的数据。从目前来看，虽然大多数公共和慈善基金资助者都要求研究人员在完成项目后，将研究数据存放在开放档案中，但是大量的企业或大学资助的研究数据集尚不可用。跨国和跨团队的研究趋势，促进了各国开发可重复使用、可比较数据集。研究人员想要实现学术上的进步，需要在开展新研究时，预先通过系统评价的方式找出当前领域最先进的研究成果。沿着这种思路培育出的开放数据文化，可以帮助研究人员通过跨学科方法，来定义那些定量社会科学中的问题与变量。

　　第三，增加定量研究的可重复性。一个团队获得的研究成果，应该可以被其他研究人员在使用相同数据集和分析方法时重现。实现研究成果可重复性的紧迫性，在心理学等领域表现为“可复制性危机”。即使在实验性的STEM学科中，提高研究结果的可重复性也很难实现。因为想要采取原始团队的研究方法，实现研究结果的可重复性，就需要在研究过程中克服一些隐性因素的干扰。从微观层面看，研究可重复性的实现，有赖于实验、模型、数据运行、实地考察、档案访问等多种数据收集与整理工作。在这一过程中，能够系统地使用实验室笔记本、搜索文档、编码分析等也很重要。

　　第四，提高定性证据的可重复性和可重复使用性。在开放科学实践方面，许多社会科学学科的定性研究人员取得的进展较小。因为定性研究的证据往往与采访、档案、文件、图片等相关，而从中提取的知识、信息和数据难以核查或重复使用。这包括多方面的原因，例如，研究中涉及的受访者要求匿名；对图片或文件扫描件的重复使用存在限制；无法以数字形式获得的大量文献资源。目前，开放科学在定性研究中的应用仍处于探索阶段，面临一系列挑战。

　　第五，增强研究的稳健性和普适性。首先，当不同的社会科学研究团队在使用不同的方法分析相同的数据集或证据时，应该得出一致的结果。然而事实上，在对某些社会科学领域已发表的证据进行汇集和筛选后，经常产生不同的判断结果。因此，增强经济和社会分析的稳健性尤为关键。其次，在理想情况下，我们希望通过研究不同团队收集的不同数据集或证据，对事实形成普遍性共识。如此，更多的社会科学知识才可以被普遍适用于不同的社会环境和历史时段。在这一过程中，要允许研究人员进行校准和调整，从而预测不同环境中的研究结果。

　　第六，发挥民众在社会科学普及中的作用。研究人员得出研究结果后，需要将其传播给更多的相关组织和社区，并且获得反馈。民众及相关从业者可以在整个研究过程中保持知情或参与，而不是必须等到研究结果正式发布以后。在此过程中，民众及相关从业者能够通过正式或非正式的机制及时获取研究信息、提供反馈信息，研究人员和社区也可以开展协同研究，共同把握研究方向。