Mengapa metasains penting bagi pendanaan riset dan pengembangan

Kabar yang berat terus berdatangan soal kekuatan riset Jepang. Dalam peringkat makalah yang paling banyak mendapat perhatian (jumlah makalah Top 10% yang disesuaikan), Jepang hanya berada di posisi ke-13 menurut penghitungan fraksional rata-rata 2022–2024, dan porsi waktu yang dipakai dosen universitas untuk kegiatan riset juga menurun dalam jangka panjang. Ada perubahan yang menggembirakan, misalnya jumlah mahasiswa baru program doktor naik tiga tahun berturut-turut, tetapi masih banyak persoalan yang tersisa di lingkungan riset.

Dan perbincangan semacam ini sering berujung pada soal angka: "berapa banyak dana riset harus ditambah".

Saya sendiri juga menganggap total dana riset itu penting. Dengan anggapan itu sebagai dasar, yang ingin saya bahas dalam tulisan ini adalah satu faktor lain yang menentukan hasil selain jumlah dana, yaitu rancangan cara penyalurannya, yakni "bagaimana dana riset dibagikan".

Setiap tahun di Jepang, banyak dana publik disalurkan untuk riset sebagai dana kompetitif dan subsidi biaya operasional. Di situ, rancangan seperti "untuk tujuan apa dana ditetapkan", "berapa penelaah yang dibutuhkan", "berapa besar dana per proyek dan untuk berapa tahun", serta "seberat apa pengajuan permohonannya" mengubah beban pengajuan dan penelaahan, sekaligus mengubah apa saja yang dapat ditantang oleh para peneliti. Perbaikan sudah dilakukan di Jepang, misalnya melalui reformasi sistem penelaahan KAKENHI dan evaluasinya, tetapi kesadaran akan masalah cara penyaluran ini berangkat dari pertanyaan apakah masih ada ruang untuk perbaikan lebih lanjut.

Pasalnya, saya sendiri selama ini terlibat dalam berbagai skema hibah sebagai penelaah, dan mendampingi startup serta peneliti yang mengajukan subsidi atau hibah. Yang sangat saya rasakan di sana adalah ini: jika cara penyaluran dan mekanisme penelaahan itu sendiri tidak diubah, dana yang cukup tidak akan sampai ke riset yang berpotensi menghasilkan capaian besar, dan akibatnya inovasi maupun startup juga sulit bermunculan.

Berangkat dari kesadaran akan masalah itu, saya telah menulis tentang pendanaan acak, inovasi dalam penelaahan, dan kebijakan inovasi yang semakin beragam. Dan belakangan, gerakan baru di bidang ini terus bermunculan di dalam maupun luar negeri.

Meningkatnya perhatian pada metasains

Bidang yang meneliti cara sains dijalankan dan lembaga-lembaga yang menopangnya disebut metasains (meta-riset). Cara membagikan dana riset adalah salah satu objeknya. Ini adalah bidang riset yang sudah lama berkembang, tetapi dalam beberapa tahun terakhir, pemerintah dan lembaga penyalur dana semakin banyak yang melakukan eksperimen sendiri.

Misalnya, Inggris pada 2024 membentuk Metascience Unit yang membentang antara pemerintah dan UKRI, dan sedang menjalankan eksperimen seperti metode penelaahan. Dalam laporan tahun pertama 2025, unit ini menguji, antara lain, pemendekan masa penelaahan dan tingkat kesesuaian penilaian antarpenelaah.

Science: A New Golden Age yang diterbitkan Kantor Kebijakan Sains dan Teknologi Amerika Serikat (OSTP) pada 2026 mengusulkan agar setiap lembaga sains federal memiliki divisi metasains yang melakukan eksperimen terhadap skema hibah. Selain itu, NSF mengumumkan program X-Labs yang mendukung organisasi riset independen, sehingga berupaya memperluas bentuk organisasi yang mengemban riset dan pengembangan.

Di Jepang pun, SPReAD milik Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Olahraga, Sains, dan Teknologi (MEXT), yang memasukkan pemanfaatan AI sebagai alat bantu penelaahan serta pengundian acak, telah dimulai. Untuk tahun anggaran 2027, permintaan anggaran perkiraan sebesar 500 juta yen diajukan bagi CATALYST, yang mempertemukan peneliti dan pejabat pemerintah untuk meneliti metode baru dalam kebijakan sains dan teknologi. Selain instansi pemerintah, ada pula kegiatan sukarelawan seperti kelompok kajian metasains.

Pembentukan unit metasains di lembaga-lembaga sains juga direkomendasikan oleh Institute for Progress (IFP). Caleb Watney dan Jenn Gustetic, yang juga memiliki hubungan dengan IFP, merangkum metasains ke dalam enam aliran.

Keenam aliran itu adalah (1) riset yang meningkatkan integritas dan reproduktibilitas riset, (2) sains terbuka yang mendorong keterbukaan dan berbagi pengetahuan, (3) scientometrics yang mengukur kegiatan dan capaian sains, (4) ekonomi inovasi yang menelaah efek dana dan insentif, (5) manajemen R&D yang meneliti pengelolaan organisasi riset dan penerapan kelembagaan, serta (6) upaya para wirausaha kelembagaan yang membangun organisasi riset baru. Riset pendanaan terkait sangat erat dengan tiga yang terakhir.

Dalam tulisan ini, saya merangkum secara singkat pendapat pribadi saya tentang "mengapa metasains penting bagi Jepang saat ini", khususnya dari sudut pandang pendanaan riset dan pengembangan.

Alasan (1) Menghasilkan lebih banyak capaian di tengah keterbatasan tenaga dan dana

Bagi negara kekuatan menengah seperti Jepang, bersaing dengan Amerika Serikat dan Tiongkok di semua bidang kini semakin sulit. Secara fiskal, berinvestasi sampai setara AS dan Tiongkok juga berat, dan penduduk usia produktif, yang menjadi calon pelaku utamanya, akan terus menyusut. Maka, selain menambah dana riset dalam negeri, sambil mengupayakan perolehan dana dari yayasan sains di luar negeri dan penerimaan talenta dari luar negeri, bagaimana membagikan tenaga dan dana yang terbatas menjadi semakin penting.

Jika sumber daya dapat dialokasikan secara efektif, dengan jumlah dana yang sama mungkin lebih banyak capaian ilmiah yang bisa diraih. Justru karena itu, mencari cara untuk menghasilkan lebih banyak capaian dari jumlah masukan sumber daya ilmiah yang sama tampaknya perlu dilakukan dengan sadar oleh Jepang yang sumber dayanya terbatas.

Di situlah upaya seperti metasains menjadi penting. Yang diperlukan adalah terus mengajukan usulan perbaikan tentang alokasi seperti apa yang dapat menghasilkan lebih banyak capaian sambil menekan biaya.

Khususnya, dana riset bukan hanya biaya yang dapat langsung dipakai untuk riset ilmiah. Di dalamnya ada pula biaya proses penelaahan dan pengelolaan (termasuk biaya alih daya pengelolaan). Sekalipun total dana riset ilmiah bertambah, jika sebagian besarnya terserap oleh kenaikan biaya pengelolaan atau oleh perusahaan konsultan tempat pekerjaan dialihdayakan, dana yang tersisa di tangan peneliti mungkin tidak berubah.

Agar hal itu tidak terjadi, menelaah bagaimana dana riset dapat digunakan dengan baik menurut saya adalah persoalan mendesak bagi Jepang.

Alasan (2) Meningkatkan produktivitas sains

Hal di atas terutama menyangkut keadaan Jepang, tetapi saat ini sains secara keseluruhan juga menghadapi masalah.

Masalah bahwa kemajuan yang sepadan semakin sulit diperoleh meski masukan untuk riset ditambah, juga telah ditunjukkan di luar negeri. Penelitian Bloom dkk. menunjukkan bahwa di berbagai industri dan teknologi, kenaikan masukan riset dan penurunan produktivitas riset terjadi bersamaan. Laporan OSTP 2026 juga mempersoalkan menurunnya imbal hasil investasi riset dan pengembangan, serta mempertanyakan kembali kesesuaian antara kelembagaan dan tema riset.

Ada kemungkinan bahwa tema riset itu sendiri semakin sulit, sehingga cara penyaluran bukan satu-satunya penyebab, tetapi dengan menyesuaikan alokasi sumber daya agar sesuai dengan tantangan ilmiah masa kini, mungkin lebih banyak capaian yang dapat dihasilkan.

Misalnya, dengan memberi peneliti secara perorangan dana yang bebas dipakai untuk jangka panjang, mungkin lebih banyak capaian yang lahir. Di sisi lain, ada pula kasus ketika tim berjangka waktu yang diberi misi tertentu lebih baik.

ARPA-E milik Departemen Energi AS (DOE) adalah lembaga pendukung riset energi yang berisiko tinggi dan transformatif, yang sulit didukung oleh skema konvensional. Untuk organisasi pelaksana riset pun ada upaya bernama FRO (Focused Research Organization). Saya berpendapat bahwa X-Labs milik NSF juga memiliki gagasan yang dekat dengan FRO dalam hal menggarap tantangan dengan tim independen yang berdedikasi.

Kelembagaan seperti universitas dan lembaga riset nasional pun dalam arti tertentu adalah "penemuan" untuk menyerap eksternalitas masyarakat pada masanya dengan baik. Namun kini masing-masing dituntut memikul tanggung jawab yang lebih luas daripada saat ditemukan, dan tampaknya sudah tiba saatnya meninjau kembali peran mereka. Saya merasa bahwa, dalam kasus tertentu, kita sebaiknya mempertimbangkan pula, misalnya, membongkar universitas (unbundle the university).

Di luar bentuk organisasi, pertanyaan bentuk seperti apa yang paling banyak menghasilkan capaian ilmiah ketika dana yang sama diberikan juga mulai menjadi tantangan bagi sains secara keseluruhan. Saya berpikir bahwa Jepang ikut berkontribusi terhadap hal itu, atau menghasilkan lebih banyak capaian ilmiah dari Jepang dengan memberi jawaban yang lebih baik, memiliki makna tertentu. Untuk itu, bukan sekadar menambah jumlah dana, melainkan kebutuhan untuk memandang kegiatan riset sains dan teknologi itu sendiri secara meta tampaknya kian meningkat.

Alasan (3) Proses riset mungkin berubah karena AI

Sebagai tantangan yang lebih mutakhir, ada kemungkinan terjadinya pergeseran proses riset akibat munculnya alat baru bernama AI.

Saat ini yang diangkat adalah persoalan seperti penulisan makalah dan telaah sejawat, tetapi jika ke depan AI diperkenalkan sebagai teknologi serbaguna seperti listrik yang membantu pekerjaan intelektual, metodologi sains pun mungkin mengalami perubahan besar.

Masuknya listrik ke dalam proses riset ilmiah sekitar 100 tahun lalu mengubah lingkungan riset seperti penerangan dan pendinginan, dan memungkinkan operasi seperti elektrolisis. Dengan osiloskop dan mikroskop elektron, fenomena yang dapat diamati dan metode pengukuran juga meluas. Setelah itu, dengan perkembangan komputer, analisis yang kompleks dan otomatisasi eksperimen juga maju. (Untuk sejarah teknik, penjelasan ETHW juga bermanfaat.)

AI pun mungkin tepat merupakan salah satu alat semacam itu. Menurut saya, besar kemungkinan proses riset berubah drastis, bukan hanya di bidang sains dan teknik, tetapi juga di humaniora dan ilmu sosial. Dan menemukan cara yang optimal untuk itu bisa dikatakan justru yang kini dituntut pada tingkat meta dalam sains. Bahkan mungkin saja, dengan membagikan ChatGPT Pro kepada semua orang, lebih banyak capaian akan lahir.

Namun ini bukan sekadar mengefisienkan proses yang ada, melainkan juga penting dipikirkan pada tingkat organisasi. Pemanfaatan AI di organisasi bisnis saya jelaskan di artikel blog lain, dan sains pun sama. Meskipun AI dapat mengusulkan kandidat eksperimen yang menjanjikan dalam waktu singkat, jika peralatan sedang penuh atau tenaga pengoperasinya kurang, jumlah eksperimen yang dapat dilakukan mungkin tidak bertambah. Dalam hal itu, bisa saja alokasi sumber daya yang memakai dana riset tambahan untuk mengelola fasilitas bersama dan merekrut staf teknis akan lebih memajukan riset secara keseluruhan, dan itu menjadi optimum bagi keseluruhan.

Dan ketika meminta peneliti memakai AI, siapa yang menjalankan peralatan serta bagaimana menyediakan sumber daya komputasi dan data yang diperlukan juga perlu dipikirkan bersamaan. Ketika satu tahap menjadi lebih cepat, sumber daya yang dibutuhkan tahap lain bertambah, sehingga alokasi yang tepat pun ikut berubah. Seperti OSTP yang mengusulkan investasi pada infrastruktur verifikasi, seiring meluasnya AI, kemampuan untuk memastikan hasil juga perlu ditingkatkan.

Kita perlu memikirkan bukan hanya cara memakai AI pada masing-masing tahap riset, tetapi juga cara menerimanya ke dalam seluruh proses riset sains dan teknologi. Menurut saya di sini pun diperlukan sudut pandang meta, dan perlu dilakukan alokasi sumber daya yang bersifat eksperimental.

Alasan (4) Perubahan pembobotan riset

Selain perubahan di dalam sains, apa yang dituntut masyarakat dari riset juga berubah.

Dalam survei yang dilakukan di 68 negara pada 2022–2023, terdapat kesenjangan antara prioritas sains yang diinginkan responden dan prioritas yang mereka rasakan dipentingkan oleh sains. Selain itu, kepercayaan terhadap ilmuwan di Jepang adalah 3,37 pada skala 5, di bawah rata-rata seluruh survei sebesar 3,62.

Di tengah kemungkinan berlanjutnya berbagai kekurangan pasokan di dalam negeri Jepang ke depan, jika sains dan teknologi tidak dapat berkontribusi pada persoalan yang ada di depan mata masyarakat itu, kepercayaan terhadap sains bisa turun lagi, dan anggaran yang dialokasikan pun mungkin ikut berkurang.

Sejalan dengan itu, pemerintah di berbagai negara belakangan ini mulai menjalankan, antara lain, kebijakan inovasi berorientasi misi yang bertujuan mencapai tujuan kemasyarakatan. Kenyataannya, bukan hanya riset yang digerakkan rasa ingin tahu peneliti, riset yang digerakkan misi pun dituntut dari berbagai sudut pandang.

Saya kira riset yang digerakkan rasa ingin tahu ilmuwan tetap diperlukan, tetapi mengingat bahwa pendanaan riset dan pengembangan publik yang dibahas dalam tulisan ini ditopang oleh pajak, saya juga merasa menanggapi tuntutan masyarakat seperti ini penting.

Lalu, bagaimana mengelola riset berorientasi misi itu dengan baik, tampaknya semua negara masih dalam tahap mencari-cari. Ini pun menjadi objek eksperimen dan perbaikan.

Alasan (5) Pembagian antara kemampuan riset dalam negeri dan kerja sama internasional

Seperti yang saya sebut pada alasan (1), jika kita memandang Jepang sebagai negara kekuatan menengah yang tidak berangkat dari anggapan menjalankan riset berskala terbesar di semua bidang, kita tidak bisa melakukan segalanya. Justru karena itu, kita perlu mengasah kekuatan sendiri sambil berbagi tugas dengan berbagai negara. Namun di sisi lain, jika kita membuat prioritas sepenuhnya tegas karena itu, kapasitas absorptif bisa hilang.

Kapasitas absorptif dalam ilmu manajemen adalah kemampuan untuk mengenali nilai pengetahuan dari luar, menyerapnya, dan memanfaatkannya. Pembentukannya berkaitan dengan pengetahuan yang dikumpulkan sendiri. Jika gagasan ini diperluas ke strategi sains dan teknologi Jepang, salah satu sisi pentingnya adalah membina peneliti dan insinyur di dalam negeri agar teknologi luar negeri pun dapat dipakai. Seperti Amerika Serikat yang sekarang kesulitan membangkitkan kembali industri manufaktur, kemampuan yang pernah hilang belum tentu kembali sama meski kemudian dibayar dengan jumlah yang besar.

Di sisi lain, jika alokasi untuk riset yang sudah ada dikunci, hal itu dapat menghambat masuknya orang ke arah riset baru. Ada pula penelitian yang menunjukkan bahwa dalam ilmu hayati di AS, setelah meninggalnya peneliti ternama, makalah dari peneliti yang tidak pernah menjadi rekan penulisnya, terutama pendatang dari luar bidang tersebut, bertambah. Ini bukan hasil yang secara langsung menunjukkan efek perubahan alokasi dana, tetapi masuknya orang ke arah riset baru juga merupakan salah satu isu yang ingin kita pikirkan dalam rancangan alokasi.

Ini persis persoalan alokasi, dan merupakan persoalan yang sulit ditangkap dengan jumlah makalah. Seberapa besar investasi pada kemampuan semacam ini dan apa yang diverifikasi, saya kira sangat bermakna untuk diuji ulang sekarang ketika syarat kerja sama internasional berubah.

Alokasi sumber daya adalah strategi

Sampai di sini kita telah melihat beberapa alasan.

Sains saat ini mengalami perubahan akibat faktor internal maupun ancaman eksternal. Untuk terus mempertahankan dan menambah investasi riset publik ke depan, yang penting adalah bagaimana mengubah proses sains itu sendiri untuk menghasilkan capaian dan meningkatkan kepercayaan, dan saya kira variabel besar untuk itu adalah cara alokasi dana. (Namun, karena menghasilkan capaian tidak otomatis mendatangkan kepercayaan politik, selain capaian diperlukan pula cara lain.)

Menurut definisi klasik Chandler, strategi adalah "penentuan tujuan dan sasaran jangka panjang yang mendasar bagi perusahaan, pengadopsian rangkaian tindakan, dan pengalokasian sumber daya yang diperlukan untuk mencapainya". Alokasi sumber daya adalah bagian dari strategi, dan alokasi sumber daya sains pun merupakan persoalan penting yang menentukan strategi sains suatu negara.

Dan ketika hasil yang diharapkan tidak muncul, sebagaimana kita meminta peneliti menjelaskan alasannya, pihak yang menyalurkan dana pun perlu menguji syarat dukungannya.

Sebagaimana sains memperbarui pemahaman lewat hipotesis, pengamatan, dan eksperimen, metode itu mestinya dapat pula diterapkan pada kelembagaan yang menopang sains. Yang dibutuhkan adalah eksperimen yang mencoba pemendekan berkas permohonan, perpanjangan masa dukungan, dan dukungan untuk menjembatani kekosongan dana, lalu memanfaatkan hasilnya pada rancangan berikutnya. Dalam hal itu, termasuk biaya eksperimen dan evaluasi, saya berpendapat bahwa efisiensi penelaahan jangka pendek dan capaian riset jangka panjang perlu diuji secara terpisah.

Masa perubahan seperti ini juga merupakan masa ketika jawaban yang benar berubah. Justru karena itu, kemampuan belajar pada pihak yang mendukung riset menjadi penting. Menurut saya, yang kini benar-benar penting adalah membina di Jepang suatu mekanisme yang memungkinkan pihak penyalur dana menguji metodenya sendiri dan terus memperbaikinya.