如何有效避免和快速修复软件bug：Steven Weisberg的虚拟Silcton案例解析
学术软件易错现状
在学术领域，进行软件编程的多为未接受过软件开发专业训练的研究生及博士后。2018年，有研究指出，当视觉信号与对话同时出现时，能减轻认知负担。然而，若软件出现错误，检测时两种条件下的计时结果会出现差异，就如同比赛起跑时提前开始计时。软件编程中的错误往往会导致计算结果和结论出现偏差，这在学术研究中是较为普遍的现象。
学术研究追求结果的精确性，一旦软件出现错误，可能会对研究方向造成影响。许多科研人员在测试阶段并未察觉到软件中的问题，因此后续的研究成果因软件漏洞而不得不重新审查和分析，这不仅浪费了科研资源，也耗费了宝贵的时间。
软件故障典型案例
2021年，Grave发现心理测试软件存在缺陷，导致错误图片显示，因此不得不撤回一篇论文。类似问题在科研界并不罕见，轻微的软件故障就可能严重影响研究结果的可靠性。
代码中的微小错误也可能带来重大影响。解释核磁共振数据的程序，其排序结果与用户的操作系统相关联。如果与已知的“正确”答案模型数据集进行对比，或许能及早发现潜在的问题。
审核的无奈与困境
C. Titus Brown，这位来自加利福尼亚大学戴维斯分校的生物信息学专家提到，对科学软件进行审查相当不易。前沿研究往往只有少数人能看懂代码，这无疑加大了审查的难度。因此，许多软件可能存在缺陷，在运行时可能出现问题。
软件结构复杂，包含众多专业知识及特定领域背景。加之审核人员与时间都有限，无法对每一行代码进行深入审查，这便使得一些软件中的潜在问题难以被及时察觉。
实用的防范手段
为了减少软件故障的风险，专家建议尽量使用广泛认可的软件库，而不是自行编写算法。这些软件库普遍经过众多科学家的检验，出错的可能性相对较低。以数据处理为例，许多任务都可以借助这些通用软件库来完成。
代码不管是从哪来的，用之前得检查，之后还要时常复查，比如系统更新后。夏威夷大学的化学专家特别指出，得确保所有信息准确无误，不能光靠机器自动给出正确结果。
高效纠错的办法
Barba的实验室会为发表的论文制作可重复性的软件包。若在代码中发现错误，比如遗漏了某个方程，他们可以召回项目的retro-pack，修正代码，然后重新进行计算和比较，这样就能迅速解决这些问题。
重新审视数据后，可能会察觉到研究结果的地理效应有所调整，比如在明尼苏达大学工作的Hoye就遇到了这样的情况，所以论文内容需要作出调整。这说明即便发现了错误，也要妥善处理后续事宜。
规范代码的建议
代码中需包含详尽的注释，即便是对代码一无所知的人也能看懂其作用和数据的变动。这样做有助于吸引更多人加入审核和使用的行列，从而降低因误解而造成的错误发生率。
提升代码的规范性有助于快速找出问题，即便代码中存在错误，遵循规范的开发流程也能及时纠正，确保科研软件的准确运行，进而促进科研活动的稳步前进。
