机器之心Pro|揭秘同行评审「十宗罪」,这样做才能改进论文评审机制( 三 )
什么阻止了这些改进?
现在 , 读者可能会和这篇论文的匿名评审一样失望 , 觉得没提出什么新鲜玩意儿 。 而这正是这个问题的难点:我们不缺概念创新 , 我们缺少的是实现 。 作为研究者 , 我们倾向于仅重视概念创新 。
从组织角度 , 每一届 ACL 会议都由一组新的人组织 , 他们会设立自己的政策 。 这种多样性是件好事 , 但很多事情被同时改变 , 没有系统化的对比 , 甚至显著的成功创新也未必能留存 。 后果就是 , 下一年我们仍然不知道哪些政策有效、哪些无用 。 我们一直在不停地实验 , 但却从不检查结果 。
从社区角度来看 , 我们没有对社交媒体上的同行评审讨论进行任何定量研究 , 而只是作为 Twitter #NLProc 社区的积极成员 , 在 rebuttal 和通知论文接收结果时看到同行评审话题的火爆(如图 3 所示) 。 同时 , 还有一些苦涩的抱怨和改革建议 , 但是却没有真正的行动(这也使得下一次会议时同样的事情循环出现) 。
本文插图
归根结底 , 同行评审是一个标注问题 , 我们可以尝试解决它 , 因为我们对实验方法论、标注者间信度和偏差了解甚多 。 然而 , 我们在以下方面失败了:
- 组织者:缺乏测试一个策略优于另一个的机制 , 无法确保成功的策略能够留存;
- 作者:缺乏积极监督策略变化的意愿 , 缺少要求报告、获取评审数据以进行独立分析的能力;
- 评审:缺乏将元研究看作 NLP 有效部分的意识 , 使得发表元研究论文很难 。 在某种程度上 , NLP 同行评审…… 阻止了对 NLP 同行评审的研究 。
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