理查德·費曼（Richard Feynman）曾經談到科學過程：“第一個原則是，你絕不能愚弄自己，而你自己是最容易愚弄的人。”不管是出於無知還是為了保住自己的工作，科學家普遍都是懷疑論者，不管是從氣候變化還是到宇宙學，都充滿了批評。駁斥這種批評是毫無根據的是很容易，但這確實提出了一個有趣的問題：我們怎麼能說我們不是在自欺欺人？
圖片來源：美國宇航局/ 歐空局 /美國太空望遠鏡科學研究所；大星系團Abell 2744的星系及其對背景星系的引力效應，與愛因斯坦的廣義相對論相一致。
科學界的普遍觀點是，實驗是可重複的和可證偽的。如果您擁有科學模型，則該模型應該做出明確的預測，並且這些預測必須以可以驗證或反證您的模型的方式進行測試。評論家有時會認為這意味著唯一真正的科學是可以在實驗室環境中完成的科學，但這只是故事的一部分。諸如宇宙學之類的觀測科學也要接受這種測試，因為新的觀測證據可能會反駁我們當前的理論。例如，如果我觀察到一千隻白色的天鵝，我可能會假設所有的天鵝都是白色的。但是觀察到一隻黑天鵝就能推翻我的想法。因此，科學理論永遠不是絕對的，而是永遠暫時的，這取決於後來出現的任何證據。
圖片提供：塞爾吉奧·瓦萊·杜阿爾特。
儘管上述觀點從技術上講是正確的，但將建立好的科學理論稱為“暫定”還是有點誤導的。例如，牛頓的萬有引力理論用了幾個世紀，之後才被愛因斯坦的廣義相對論所取代。雖然我們現在可以說牛頓重力可能是錯誤的，但它和以往一樣有效。現在我們知道萬有引力理論是一個描述質量的引力相互作用的近似模型，並且它是一個很好的近似值，以至於我們今天仍將其用於諸如軌道軌跡的計算之類的事情。只有當我們將觀察範圍擴展到牛頓有效的（非常大）情況範圍時，愛因斯坦的理論才變得必要。
當我們收集證據以支持科學理論時，我們可以放心地接受給新證據的小警告，這是正確的。換句話說，在經過嚴格測試的範圍內，該理論可以被認為是“真實的”，但是新的定理可能會發現意想不到的證據，從而導致其發展得更完善。我們的科學理論本質上是試驗性的，以至於我們不能依賴它們的準確性。雖然並非如此，這似乎也是一個合理的位置，這對完善的理論提出了挑戰 。由於我們永遠無法確定我們的實驗結果是“真實的”結果，因此我們如何確定我們不會只是簡單地加強了期望的答案？
隨時間推移的建議光速值。改編自菲舍&霍夫（1986）。
在物理入門課程中，這種思路很多。分配學生測量一些實驗值，例如重力加速度或激光波長。作為新手實驗者，他們有時會犯一些基本錯誤，並得到與“可接受”價值不一致的結果。發生這種情況時，他們將返回並檢查工作以查找錯誤。 但是，如果他們以改正錯誤或讓差值不明顯的方式犯錯，則他們不會傾向於仔細檢查他們的工作。由於他們的結果接近預期值，因此他們認為自己必須做正確的事。這種確認偏差是我們所有人都有的，即使是最有經驗的研究人員都可能會發生。從歷史上看，這是通過諸如電子電荷或光速之類的東西看到的，這些地方的初始實驗結果有些偏離，隨後的值往往比當前的值更符合早期的結果。
宇宙的時間表。圖片提供：美國宇航局/ 威爾金森微波各向異性探測器科學小組，由瑞安·卡爾達裡修改。
當前，在宇宙學中，我們有一個模型與觀測結果非常吻合。之所以稱為ΛCDM模型，是因為它包含以希臘字母Lambda（Λ）和冷暗物質（CDM）表示的暗能量。該模型的許多改進都涉及對模型中的某些參數（例如宇宙年齡、哈勃參數和暗物質密度）進行更好的測量。如果ΛCDM模型確實是對宇宙的準確描述，則這些參數的無偏測量應遵循統計模式。通過研究這些參數的歷史值，我們可以確定測量值是否存在偏差。
圖片來源維基百科。
要查看其工作原理，請想象有十幾個學生測量黑板的長度。從統計上講，一些學生應該獲得比實際價值更大或更小的測量值。按照正態分佈，如果實際值為183釐米，標準差為1釐米，則可以期望大約8名學生獲得182-184釐米之間的結果。但是，假設所有學生都在此範圍內。然後，您可能會懷疑結果存在偏差。 例如，學生可能認為黑板的寬度可能為6英尺（182.88釐米），因此他們進行測量時期望達到183釐米。矛盾的是，如果他們的實驗結果太好，那會讓您懷疑實驗中存在潛在的偏差。
在宇宙學中，各種參數是眾所周知的。因此，當一組研究人員進行新實驗時，他們已經知道可接受的結果是什麼。那麼結果是否被先前的結果所影響？《季度物理評論》的一項工作就是針對這個問題。他們觀察了637種對12種不同宇宙學參數的測量結果，研究了結果如何統計分佈。由於這些參數的“真實”值未知，因此作者將WMAP 7結果視為“真實”值。他們發現結果的分配比他們應該的要準確一些。這不是一個大影響，因此可能是由於期望偏差所致，但它與期望的效果也有很大不同，這可能意味著高估了實驗的不確定性。這也意味著，當2013年普朗克數據進入時，參數的“偏移”在某種程度上超出了大多數宇宙學家測量的範圍。
圖片來源：普朗克聯合組織（2013）。本文作者註解。
這並不意味著我們當前的宇宙學模型是錯誤的，而是意味著我們應該對宇宙學參數準確性水平的信心保持謹慎。幸運的是，有很多方法可以確定此異常是否是由於某種程度的偏見所致，例如進行盲目分析或鼓勵使用更多開放數據，而其他團隊可以使用自己的方法和相同的原始數據進行重新分析。這項新工作表明，雖然宇宙學家們並沒有自欺欺人，但他們所從事的數據、方法和分析仍有改進和完善的空間。
1.維基百科全書
2.天文學名詞
3. Starts With A Bang-3xshan
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