凯文·格罗斯(Kevin Gross)是北卡罗来纳州立大学(NC State)的统计学教授，也是作者之一的一篇论文提出了一种更有效的资助科学研究的方法公共科学图书馆生物学．他在接受《摘要》采访时谈到了目前研究资助模式存在的问题，以及“竞赛理论”可能如何缓解其中一些问题。
文摘(助教)你是怎么参与到这个项目中的?
格罗斯:在科学领域，研究资金一直是每个人都关心的问题——无论是管理你可能有幸拥有的资金，还是组建一个团队和计划来寻求资金。我敢说，大多数寻求资助的科学家最终会对在决定谁能得到资助和谁不能得到资助的过程中浪费了多少时间和资源感到失望。科学界对当前系统的浪费感到很沮丧。
几年前，其他研究人员提出了一种部分抽签的方式来获得资助，这个想法似乎正在获得支持。然而，大多数支持部分抽签的观点都集中在拨款奖励系统的其他方面。例如，抽奖可以减少人口统计学上的偏见，也可以避免在试图预测哪些项目最终将产生最令人兴奋的发现时不可避免的不确定性。除了这些卖点之外，我和我的合作伙伴卡尔·伯格斯多姆(Carl Bergstrom)还想问一个有趣的问题:彩票是否能帮助资助机构通过减少提案过程中的一些浪费，获得更多的科学成果?当我们开始这项研究时，还不清楚(至少对我们来说)部分彩票制度是否会比现行制度更有效。所以这是一个令人兴奋的项目，我们没有太多的直觉，对结果会把我们引向哪里。
助教:目前的研究资助模式有什么问题?
格罗斯:问题的根源有两方面——首先，有值得资助的想法的研究人员比可以获得资助的奖项要多得多，其次，流行的模式是建立在撰写和评估未来科学提案的基础上。当前的研究资助模式是在一个越来越多的提案获得资助的时代发展起来的。在那个时代，这个模型运行得很好，因为有值得投资的想法的研究人员可以证明他们的想法的价值，而不用花太多的时间写提案。不过，最近竞争奖项的调查人员数量激增，但可获得的奖项数量却没有跟上步伐。现在，研究人员仅仅证明她有一个好主意是不够的，她还必须证明她的主意比竞争对手的好主意更好(他们自己也在努力证明他们的主意更好)。这就产生了一个恶性循环，导致每个人都投入更多的精力来撰写提案，从而减少了每个人从事科学研究的时间。与此同时，该资助计划支持的科学活动总量保持不变。
助教在你的论文中，你使用竞赛理论来说明为什么当前的研究资助模式是有缺陷的。竞赛的理论是什么?
格罗斯:竞赛理论是经济学的一个分支，研究个人或组织如何通过提供一个或多个奖项来激励创新。在工程和技术领域有很多这样的例子。最著名的例子之一是2009年的Netflix奖，Netflix举办了一场比赛，获得了100万美元的大奖，目的是产生改进电影偏好预测的想法。
在Netflix奖这样的情况下，竞赛理论关注的是如何组织竞赛，以促使参与者付出最大的努力。然而，在资助资金的背景下，组织者的目标是确定最有前途的研究想法，同时尽量减少研究人员花在撰写资助提案上的时间和资源。一个资助项目的组织者希望尽量减少撰写提案的总工作量，因为用于撰写提案的时间占用了从事科学研究的时间，这与该机构推动科学发展的首要目标背道而驰。因此，我们突然意识到，从竞赛理论的角度来看，举办提案竞赛以确定最有希望获得资助的科学项目的整个想法有点奇怪，因此在某些情况下可能是低效的。事实证明，竞赛理论预测，在当今盛行的情况下，论文写作竞赛将是低效的。
助教:将这一理论应用于研究经费将如何帮助解决资源短缺问题?
格罗斯:竞争理论并没有真正解决资金短缺的问题，而是找到了更有效分配纳税人资金的替代方法。关键是要关注资助计划支持的网络科学;也就是说，资助机构所资助的科学与研究人员申请这些资金所浪费的时间之间的差额。从我们的模型中得出的关键预测是，从大量优秀想法中找出少数最有前途的想法需要大量的研究人员时间，以至于资助计划的大部分科学效益都被浪费掉了。相反，在奖励过程中容忍一点随机性，将导致有希望的科学得到的资助稍微少一些，但这种损失将被研究人员不必撰写完美完善的提案而节省的时间所抵消。研究人员可以利用这段时间做更多的科学研究。
助教:除了解决资金分配的紧迫问题，彩票模式还能如何帮助学者?
总值:这是一个好问题，在这一点上很难想到其他用途。需要说明的是，部分抽签是在不太好的情况下取得最好结果的一种方式。也许，更好的解决办法是减少可获得的少量资助与大量有好想法但需要资助的研究人员之间的差异。任何沿着这条路线的解决方案都需要增加公众对科学活动的支持和公共资金，无论是在联邦或州一级，或两者兼有。但考虑到目前可用的资金数量，部分抽签比提案竞争更能使这些资金在科学上得到更好的利用。至少，这是我们的模型预测的。
助教这个问题还有其他可能的解决办法吗?
格罗斯:即使在目前的情况下，也有几种方法可以提高科学资助的效率。一种可能是在颁奖时更重视过去的科学生产力，这样竞赛就会以完整的形式奖励科学，而不是关于未来科学的建议。当然，以过去的科学成就为基础的奖项可能有其缺点，包括使新的研究人员难以进入，以及使来自历史上代表性不足的人口群体的研究人员处于不利地位。然而，经过深思熟虑的混合方法的实施——也许只对已建立的研究人员采用抽签的方式——可以防范这些风险。
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