梅拉妮·斯旺（Melanie Swan）：思想家，未来学家，遗传学专家，MS Futures Group公司董事，公民科学组织DIY genomics创始人。
现在应该要淘汰的科学观念是科学研究方法本身。更确切地说，“科学研究的方法只有一种，获得科学研究成果的方法是独一无二的”，这种观点应该被淘汰了。传统的科学研究方法具有排外性，已经不再适用于当代科学研究的新领域了，比如像大数据、众包以及合成生物学等领域。在过去，信息匮乏，获取信息的成本极高，通过观察、测量和实验进行假设检验的研究方法是行得通的。但近几十年来，我们已进入一个信息丰富的新时代，设计和重复实验都变得非常容易。由此一来，计算机科学被广泛应用于每一个科学领域，例如，计算生物学和数字文稿存档。信息资源丰富和计算机应用已经宣布了传统科学研究方法的变革，这里介绍3个在这方面发展比较快的新兴领域。
大数据作为一个新兴领域，使用大量基于云计算的复杂数据集，是重塑科学研究方法的一种普遍趋势。它规模庞大，一般情况下每小时有100拍字节的内容进入数据库中。目前全球年度数据呈成倍增长的趋势。在大数据时代以前，建模、模拟以及预测是科学研究过程中关键的计算步骤，而新的研究方法需要与大数据配合，就会使其与传统科学方法的关联越来越小。
大数据使我们与信息之间的关系发生了变化。在以前信息匮乏的时候，所有数据都非常重要。例如，每个数据元素或指令都有其特定的作用。而在大数据时代则正好相反，99%的数据可能都是无关紧要的，有一些可能在获取之后就立即被认为是无效的，有些则会随着时间推移逐渐变得无效，而有些则可能在进入更高的研究阶段后就成为无效数据了。大数据时代研究的重点是从庞大的数据群中，找到数据之间的相关性，在繁杂、反常、异常的数据中寻找重要的信息（例如，基因组的多样性）。
大数据的下一个阶段是进行模式识别。高采样频率不仅允许进行点测试（正如传统的科学方法所做的一样），还可以对多个时间框架和条件进行充分了解。这样一来，我们在第一次测试中就可以获得纵向基线标准、方差、模式和周期性行为。这就要求我们改变传统思维方式，放弃探索事物之间简单的因果关系，更多地关注事物之间的相关关系、关联关系和触发关系。现在已经有一些适用于大数据的研究方法了，而且也已经成功地应用在机器学习算法、神经网络、层次表示法和信息可视化等领域中了。
众包是重塑科学研究方法的另一种趋势。它是通过网络召集大量个体或群体共同参与某项活动的行为。这种群体行为模式推进了科学生态系统的发展，在这个系统中，一边是受过专业训练的研究人员利用传统方法进行科学研究工作，而另一边则是平民科学家利用多种不同的形式，对自己感兴趣的课题进行探索。在这两者之间，组织的专业性以及同行间的协调能力都处于不同的层次。互联网可以促使形成超大规模的科学研究（据估计目前互联网连接的人数为20亿，到2020年将会达到50亿）。目前，利用众包不仅可以进行简单快速、成本低廉的研究，而且也有可能进行超过之前研究规模及研究内容100倍的研究。社会群体可以通过能够自动连接到数据共享网站的传感设备，提供大量数据。平民科学家可以通过像“星系动物园”（Galaxy Zoo）这样的活动，参与到光信息处理和其他的数据收集、分析中。通过类似众包网站一样的媒介，社会群体被更广泛地调动起来，参与到像数据竞赛以及一些更有难度的任务中（例如，预测蛋白质折叠和RNA构造等）。通过各种DIY、量化自我、生物黑客、3D打印以及一些以协作为基础的研究形式，科学研究的新方式方法正在不断地实现创新。
合成生物学是第三种重塑科学研究方法的趋势。它可以用来设计、制造生物设备以及生物系统，因为它有可能催生一次生物技术革命，因此被誉为“21世纪的晶体管”。合成生物学综合了生物学、工程学、功能设计和计算机等多个学科。其应用的关键领域之一是代谢工程，通过对细胞进行改造，由此生产具有特定功能的产物，另外也可以应用于能源、农业以及医药行业。合成生物学的本质是主动创造新的生物系统、生物体和生物能力，这与由传统科学所发展起来的被动描述现象的研究方式相反。应用传统的科学方法，可以解释细胞内基因优化和调控过程，而且整体上研究的范围和方法要广泛得多。创造新的有机体和生物功能，需要一种比传统科学研究方法更加不同的科学方法论，这也将科学重新定义为了一种追求个性化和创造性的努力。
在这个大数据、众包、合成生物学等新兴领域不断涌现的新科技时代，我们可以不必完全依赖传统的科学方法进行研究。许多模式应该在下一代的科技进步中被应用，用新的方法对传统科学方法进行补充，更好地适合研究需求并取得更好的效果，使科学研究更上一层楼。目前科学发展呈现两个方面，一方面是向下游发展，学科划分越来越细，而且也会出现更多由不同学科组合而成的新学科；另一方面则是向上游发展，系统性更强。由于人类和其他生物体的行为都可以通过连续实时更新的模型进行模拟，那么无论是当前还是未来的发展过程，都会变得更加可知和可预测。从认知的角度上来讲，我们了解事件的途经以及发现世界和现实真相的方式正在发生改变。在某种意义上，我们可能正处于黑暗时代的节点，未来科学方法的多样性，可能会给我们带来一场新启蒙运动，就像传统的科学方法将我们带入现代社会一样。
