神經(jīng)科學大危機,一文掃蕩15年研究?

作者:一起剝堅果
發(fā)布時間:2016-07-24 11:45:12
來源: 科學松鼠會
  1. fMRI研究領(lǐng)域,作為一個領(lǐng)域,它的問題和結(jié)果的有效性不會因為這一篇文章所動搖。

fMRI是一種研究工具,我們使用這項工具來探索一個關(guān)于『大腦運行方式』的問題。我們最終關(guān)心的是『大腦如何工作』。所以第一個方面的討論就是:以往的fMRI研究告訴我們的『大腦如何工作』的結(jié)果,會不會因為fMRI本身工具的部分缺陷,變成胡說八道,空穴來風?

關(guān)于『大腦如何工作』的一項好的fMRI研究,不會是拍大腿想點子,就把被試送進機器里面去掃描的。整個神經(jīng)科學的研究,尤其是認知神經(jīng)科學的研究,都是基于已有的研究結(jié)果,進行合理的擴展之后,來探索新的知識。fMRI結(jié)果所發(fā)現(xiàn)的大腦區(qū)域的激活,也不是隨便就下定論的。要從fMRI的結(jié)果來推理大腦X區(qū)域進行A認知功能(比如,大腦枕葉區(qū)域進行視覺加工),本身推理的合理性不僅僅來自于當前實驗所得到的數(shù)據(jù),還需要綜合之前其他實驗室通過其他實驗手段獨立得到的結(jié)果。如果當前的fMRI實驗結(jié)果跟其他研究方法,比如行為測試,計算模型預測,電生理的電極記錄等,結(jié)果互相呼應,可以合理的整合起來,這樣的fMRI實驗結(jié)果才是有效的。于此同時,當前fMRI實驗的虛報結(jié)果的可能性,也會因為之前的類似實驗得到相同的結(jié)果而相對減小。比如我們可以計算:fMRI結(jié)果說明『大腦枕葉進行視覺加工』這個結(jié)果可能50%是錯的,但是同時我們有電生理實驗也說明『大腦枕葉進行視覺加工』,其結(jié)果可能是錯的的概率是20%,那么這兩個實驗都是錯誤的概率就是10%。

換句話說,fMRI研究本身的虛報率,在當前這個多種研究手段獨立重復實驗的情況下,不會對于他們所揭示的『大腦如何工作』這一科學問題的有效性產(chǎn)生很大的負面影響。fMRI這個研究領(lǐng)域所研究的問題和結(jié)果,不僅僅得到本領(lǐng)域內(nèi)獨立重復實驗的支持,還得到了其他領(lǐng)域獨立重復實驗的支持。所以,fMRI領(lǐng)域研究的問題和結(jié)果的有效性不會被這篇文章所動搖。

2. fMRI整個領(lǐng)域的研究結(jié)果的有效性,也不見得有文章中所指出的那么大的問題。

我們終于要集中精力來討論這篇文章的內(nèi)容了。在介紹文章內(nèi)容以前,我們先用Bennett, Baird, Miller, and George (2009) 這篇著名的死三文魚實驗來做鋪墊。

fMRI掃描人類大腦的活動,所得到的大腦成像大約有100,000個三維體素(Voxels)。實驗分析一般通過對比不同的實驗條件下每個Voxel的血氧濃度(BOLD)信號的差別來判斷這個Voxel是不是參與了當前的認知任務。這里基本的統(tǒng)計思路就是:如果一個Voxel在條件A和條件B下存在統(tǒng)計顯著的BOLD信號差別,那么這個Voxel就被認為是參與了實驗設計的認知任務。

但是推論統(tǒng)計(Inference statistics)存在一定的虛報概率:一個Voxel可能本身并沒有參與實驗設計的認知任務,但是因為一些測量噪音,在分析數(shù)據(jù)的時候,這個Voxel仍然在條件A和條件B下出現(xiàn)了統(tǒng)計顯著的BOLD信號差別,這個Voxel就『無中生有』地被認為參與到了認知加工中。我們稱這種錯誤叫做一類錯誤(TYPE I Error)。

作為實驗研究者,我們當然不想犯這樣的錯誤,所以人們使用了神奇的p<0.05或者p<0.01這樣的閾限來控制我們犯一類錯誤的概率小于5%或者小于1%——雖然我們知道我們無法避免錯誤,但是至少我們能控制犯錯誤的機會盡量小。

但是,統(tǒng)計上仍然存在更多的原因:如果我們同時進行多個統(tǒng)計檢驗,我們需要進行多重檢驗校正。為什么呢?回想到我們的大腦有100,000個Voxel,每一個單獨的Voxel存在5%的可能性虛報,那么這100,000個Voxel如果不進行校正,就會有5000個Voxel,因為隨機誤差的原因,被『無中生有』地認為參與到了某項認知任務中。5000個!要知道我們一般看到的fMRI實驗,一個激活區(qū)域有1000個Voxel已經(jīng)了不起了。為了說明多重檢驗校正非常重要,Baird, Miller, and George (2009) 拉了一條死三文魚放進fMRI掃描儀里面,給這條死三文魚呈現(xiàn)一系列的圖片,這些圖片描述了人類個體在不同社會情境下的情緒。作者就問這條死三文魚:請判斷你所看到的圖片里面的這個人的情緒是什么?掃描以后,然后對這條死三文魚的每一個Voxel進行統(tǒng)計檢驗,并且不進行多重檢驗校正,于是我們得到:

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