Bir araştırmacı, iki yıl emek verdiği bir müdahalenin işe yaramadığını buluyor. Veri toplanmış, analiz yapılmış, sonuç net: Etki yok. Bu çalışmanın yayımlanma olasılığı, aynı müdahalenin işe yaradığını gösteren çalışmaya kıyasla dramatik ölçüde daha düşük. Yayın yanlılığı olarak adlandırılan bu asimetri, bilimsel bilgi birikimini temelinden etkiliyor. İddia: Yayın yanlılığı, bilimsel literatürün gerçekliğin tarafsız bir yansıması değil, seçici bir örneklem olduğu anlamına geliyor; bu durum hem araştırma kararlarını hem de kamusal politikayı saptırıyor. Kanıtlar güçlü. Funnel plot asimetrisi analizleri, meta-analizlerde küçük çalışmaların etkilerinin büyük çalışmalardan sistematik biçimde farklı olması, pek çok alanda yayın yanlılığının varlığını gösteriyor. Psikiyatri alanında yapılan bir çalışmada, onaylanan antidepresanların klinik verilerinin yaklaşık yarısının yayımlanmadığı ve yayımlanan verilerin ilacı olduğundan çok daha etkili gösterdiği bulundu. Yayın yanlılığı bilim için neden bu kadar zararlı? Çünkü meta-analizler birden fazla çalışmanın bulgularını birleştirerek güçlü sonuçlar ürettiğinde, bu birleştirme sürecine girecek çalışmaların kendisi zaten yanlı bir seçkiyi temsil ediyor. Yani meta-analiz bile sorunu düzeltemiyor; aksine hatayı daha büyük örneklemde pekiştiriyor. Mechanizma basit: Dergiler «yeni» ve «anlamlı» bulguları tercih ediyor. Araştırmacılar bu tercihi biliyor. Olumsuz bulgular ya çekmeceye kaldırılıyor (file drawer problem) ya da sonuçlanmadan bırakılan çalışmalar hiç yazılmıyor. Araştırma finansörleri de olumlu sonuçların açıklanmasını daha çok destekliyor; bu da yayın yanlılığını bireysel düzeyden kurumsal düzeye taşıyor. Çözüm için iki önemli adım var. Birincisi, klinik araştırma kayıt zorunluluğu: Çalışma başlamadan önce kayıt altına alınıyor, böylece tamamlanıp yayımlanmayan araştırmalar takip edilebilir hâle geliyor. Dünya Sağlık Örgütü bu yönde standartlar koydu ancak uygulama tutarsız. İkincisi, «olumsuz bulgular» dergilerinin teşvik edilmesi ve hakemli literatürde bu çalışmalara yer açılması. Yayın yanlılığı, bilginin biriktiği zannettiğimiz havuzun aslında ne kadar filtreli olduğunu gösteriyor. Doğru bilgi birikimine ulaşmak için yalnızca neyin yayımlandığını değil, neyin yayımlanmadığını da sormak gerekiyor.