長期以來，Open Science的擁護者主張，將研究論文、數據與軟體公開，能加速科研發現並提升全民科學素養。然而，一項由歐洲研究團隊主導、最具規模的綜覽性研究「PathOS 專案」近期發表報告指出，雖然開放科學確實具備潛在效益，但其直接轉化為廣泛經濟與社會影響的「強力證據」依然稀缺。
正面發現與學術放大器 報告顯示，開放獲取（OA）的文章在學術引用及專利申請中確實具備更高的競爭力。此外，開放數據也被證實能節省研究人員大量查閱資料的時間。以蛋白質序列資料庫 UniProt 為例，其為使用者節省的時間價值，估計是其維護成本的七倍。在 COVID-19 的案例研究中，分享新數據或軟體的論文在專利引用與產業合作方面表現較佳。這說明開放數據更像是「優秀研究的放大器」，能強化研究的傳播深度，而非單一的影響力驅動力。
衡量的技術挑戰與社會阻礙 儘管成果豐碩，PathOS 團隊對缺乏直接、可衡量的廣泛效益感到驚訝。研究指出，由於多數使用者在使用公共資源時不會表明身份或用途，加上缺乏隨機對照實驗，難以將「開放」因素與「內容品質」區隔。此外，醫學界在引用開放資源時顯得格外謹慎，反映出對臨床安全的考量。
未來展望：建立新指標 隨著全球科研界支付了數十億美元的APC，決策者與資助機構愈發關注這筆支出的回報率。PathOS 團隊對此開發了一套包含31項指標的指南，呼籲科學界停止僅僅測量「容易統計」的引用數，轉而關注更複雜的社會影響（如改善醫療、推動政策）。專家認為，儘管證據尚有落差，但開放科學仍是對抗資訊污染與社群濾鏡氣泡的重要工具。未來需透過更精細的質化與量化結合，才能真正釐清開放科學在學術圈外的深遠價值。
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