理查德·费曼（Richard Feynman）曾经谈到科学过程：“第一个原则是，你绝不能愚弄自己，而你自己是最容易愚弄的人。”不管是出于无知还是为了保住自己的工作，科学家普遍都是怀疑论者，不管是从气候变化还是到宇宙学，都充满了批评。驳斥这种批评是毫无根据的是很容易，但这确实提出了一个有趣的问题：我们怎么能说我们不是在自欺欺人？
图片来源：美国宇航局/ 欧空局 /美国太空望远镜科学研究所；大星系团Abell 2744的星系及其对背景星系的引力效应，与爱因斯坦的广义相对论相一致。
科学界的普遍观点是，实验是可重复的和可证伪的。如果您拥有科学模型，则该模型应该做出明确的预测，并且这些预测必须以可以验证或反证您的模型的方式进行测试。评论家有时会认为这意味着唯一真正的科学是可以在实验室环境中完成的科学，但这只是故事的一部分。诸如宇宙学之类的观测科学也要接受这种测试，因为新的观测证据可能会反驳我们当前的理论。例如，如果我观察到一千只白色的天鹅，我可能会假设所有的天鹅都是白色的。但是观察到一只黑天鹅就能推翻我的想法。因此，科学理论永远不是绝对的，而是永远暂时的，这取决于后来出现的任何证据。
图片提供：塞尔吉奥·瓦莱·杜阿尔特。
尽管上述观点从技术上讲是正确的，但将建立好的科学理论称为“暂定”还是有点误导的。例如，牛顿的万有引力理论用了几个世纪，之后才被爱因斯坦的广义相对论所取代。虽然我们现在可以说牛顿重力可能是错误的，但它和以往一样有效。现在我们知道万有引力理论是一个描述质量的引力相互作用的近似模型，并且它是一个很好的近似值，以至于我们今天仍将其用于诸如轨道轨迹的计算之类的事情。只有当我们将观察范围扩展到牛顿有效的（非常大）情况范围时，爱因斯坦的理论才变得必要。
当我们收集证据以支持科学理论时，我们可以放心地接受给新证据的小警告，这是正确的。换句话说，在经过严格测试的范围内，该理论可以被认为是“真实的”，但是新的定理可能会发现意想不到的证据，从而导致其发展得更完善。我们的科学理论本质上是试验性的，以至于我们不能依赖它们的准确性。虽然并非如此，这似乎也是一个合理的位置，这对完善的理论提出了挑战 。由于我们永远无法确定我们的实验结果是“真实的”结果，因此我们如何确定我们不会只是简单地加强了期望的答案？
随时间推移的建议光速值。改编自菲舍&霍夫（1986）。
在物理入门课程中，这种思路很多。分配学生测量一些实验值，例如重力加速度或激光波长。作为新手实验者，他们有时会犯一些基本错误，并得到与“可接受”价值不一致的结果。发生这种情况时，他们将返回并检查工作以查找错误。 但是，如果他们以改正错误或让差值不明显的方式犯错，则他们不会倾向于仔细检查他们的工作。由于他们的结果接近预期值，因此他们认为自己必须做正确的事。这种确认偏差是我们所有人都有的，即使是最有经验的研究人员都可能会发生。从历史上看，这是通过诸如电子电荷或光速之类的东西看到的，这些地方的初始实验结果有些偏离，随后的值往往比当前的值更符合早期的结果。
宇宙的时间表。图片提供：美国宇航局/ 威尔金森微波各向异性探测器科学小组，由瑞安·卡尔达里修改。
当前，在宇宙学中，我们有一个模型与观测结果非常吻合。之所以称为ΛCDM模型，是因为它包含以希腊字母Lambda（Λ）和冷暗物质（CDM）表示的暗能量。该模型的许多改进都涉及对模型中的某些参数（例如宇宙年龄、哈勃参数和暗物质密度）进行更好的测量。如果ΛCDM模型确实是对宇宙的准确描述，则这些参数的无偏测量应遵循统计模式。通过研究这些参数的历史值，我们可以确定测量值是否存在偏差。
图片来源维基百科。
要查看其工作原理，请想象有十几个学生测量黑板的长度。从统计上讲，一些学生应该获得比实际价值更大或更小的测量值。按照正态分布，如果实际值为183厘米，标准差为1厘米，则可以期望大约8名学生获得182-184厘米之间的结果。但是，假设所有学生都在此范围内。然后，您可能会怀疑结果存在偏差。 例如，学生可能认为黑板的宽度可能为6英尺（182.88厘米），因此他们进行测量时期望达到183厘米。矛盾的是，如果他们的实验结果太好，那会让您怀疑实验中存在潜在的偏差。
在宇宙学中，各种参数是众所周知的。因此，当一组研究人员进行新实验时，他们已经知道可接受的结果是什么。那么结果是否被先前的结果所影响？《季度物理评论》的一项工作就是针对这个问题。他们观察了637种对12种不同宇宙学参数的测量结果，研究了结果如何统计分布。由于这些参数的“真实”值未知，因此作者将WMAP 7结果视为“真实”值。他们发现结果的分配比他们应该的要准确一些。这不是一个大影响，因此可能是由于期望偏差所致，但它与期望的效果也有很大不同，这可能意味着高估了实验的不确定性。这也意味着，当2013年普朗克数据进入时，参数的“偏移”在某种程度上超出了大多数宇宙学家测量的范围。
图片来源：普朗克联合组织（2013）。本文作者注解。
这并不意味着我们当前的宇宙学模型是错误的，而是意味着我们应该对宇宙学参数准确性水平的信心保持谨慎。幸运的是，有很多方法可以确定此异常是否是由于某种程度的偏见所致，例如进行盲目分析或鼓励使用更多开放数据，而其他团队可以使用自己的方法和相同的原始数据进行重新分析。这项新工作表明，虽然宇宙学家们并没有自欺欺人，但他们所从事的数据、方法和分析仍有改进和完善的空间。
1.维基百科全书
2.天文学名词
3. Starts With A Bang-3xshan
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