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1. 文章简介

再现性 (Reproducibility) 是科研成果的重要要求，但几乎所有计算科学领域都面临再现论文实证结果的难题。这一问题通常是由数据或代码不可得造成的，然而即使所有资源都能够使用，我们也可能无法完全再现研究成果。

本文旨在探究何种因素影响实证结果的再现性。不同于以往研究再现性的工作 (尝试再现发表论文的研究成果)，本文通过分析 168 个国际研究团队针对 6 个相同的金融问题提供的 1000+ 实证答案计算了再现性，研究发现：

• 第一，无论是研究人员的资历，还是研究论文的质量似乎都与实证结果的再现性无关；
• 第二，研究人员对于自身研究的再现性过度乐观，倾向于低估同行复制其结果的困难；
• 第三，对于编程技能较强、在重现方面花费较多心思的研究者，研究结果的再现性更强；对于技术要求较高、实现代码较复杂的问题，研究结果的可再现性较差。