三种揭发科研不端的方法

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1、三种揭发科研不端的方法蔡立英/编译●举报科研造假嫌疑很少是容易的，但是仍有一些更有效的方法。现在的情况是越来越多的人为非作歹，还是越来越多的人敢于直言？过去10年来，撤回科研论文的数量大约增长了10倍，随着许多科研成果在引人注目的科研不端行为中被粉碎，其范围从抄袭到图像处理，到彻底的数据伪造。当对某人科研不端嫌疑的担忧达到一个临界点时，就变成由同行、导师、年轻合作者或是未牵涉其中的旁观者来决定是保持沉默还是站出来揭发。揭发科研不端行为要冒很大的风险，而且道路很少是简单的。有的人成功了继续前进，有的人则永不放弃。有一种日益增长的趋势是，匿名监视者通过电子邮件和公共

2、论坛传播他们的怀疑。在这里，《自然》杂志扼要介绍了三个明显不同的故事，讲述了三个人对科研不端行为产生怀疑后是如何行动的。不管成功与否，每个案例都为将来的揭发者提供了经验。善于分析的揭发者乌里·西蒙松（UriSimonsohn）更愿意把自己看作是一个听得懂数据语言的人，而不是揭发者。他白天的工作是在美国费城宾夕法尼亚大学作为一个社会科学家翻找存档数据——从房价到拍卖记录到高校招生——作为他研究判断和决策的一部分。他怀疑这一背景使得他倾向于捕捉到在其他心理学家的科研结果中具有欺骗性的模式。“对一个实验，你做一下t检验就过去了，”他说，“但是像我这样与档案数据打交道的

3、人，往往会对数据看得更加仔细。”当他在2011年夏天第一次看到荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学的德克·史梅斯特斯（DirkSmeesters）和美国安娜堡密歇根大学的劳伦斯·桑纳（LawrenceSanna）的论文时，正是这种直觉搅动了他。这两个人的论文中，数据都太完美了，看起来不真实，包含了过多的大效应和具有统计显著性的结果。在桑纳的一篇论文中，西蒙松注意到一个实验——在这个实验中，本应把自愿者分成几个不同的小组——产生的结果具有惊人相似的标准差。在史梅斯特斯的研究结果中，西蒙松发现有一个很可疑的低频率的整数，而且许多平均数之间存在反常的相似性。“如果噪声非常小，而且

4、数据一次一次太可信，那么这些数据不可能是真实的，”他说，“真实的数据本应是有误差的。”西蒙松通过几千次的模拟实验核实了他的怀疑，表明了论文中报告的实验结果实际上是多么不可能。他对这两个作者的其他论文也进行了相同的分析，发现了相同的造假模式，他还进行了负对照，表明在其他使用相同实验方式的心理学家的研究工作中没有可疑的造假模式。西蒙松联系了这两个作者，然后花费了数月时间系统地排除了他发现的不一致之处的其他解释。最终，根据西蒙松的说法，只剩下一种可能性——那就是他们操纵了数据。他还是忍住没有去指责任何人，而是私下与史梅斯特斯、桑纳以及他们的合作者联络，索要原始数据，概

5、述了他的担忧，并询问是否有另一方，比如学生或是研究助手，有可能篡改了数据。“我非常开明，”他说，“我的工作前提是，如果你是一个科研工作者，是不会对造假感兴趣的。”2011年年底，西蒙松得知之前他联系过的伊拉斯姆斯大学已经展开了调查。他还发现由于他的询问，桑纳开展研究工作的北卡罗莱纳大学教堂山分校也开始了调查。到2012年夏天，史梅斯特斯、桑纳都从他们的岗位辞职了，从那以后，他们的好几篇论文都被撤回了。在之前的陈述中，史梅斯特斯曾说过自己从未伪造过数据，他所使用的做法在他的研究领域很平常；当《自然》杂志联系他时，他选择不提供进一步的意见。桑纳和他以前所在的机构都未

6、曾公开回答关于桑纳辞职的问题，也无法联系到桑纳发表意见。当被问到他的调查毁掉了两个人的科研生涯时，西蒙松停顿了一下。“我并不心疼，”他得出结论说，“如果我将像这些人一样参加相同的学术会议，然后也在这些期刊上发表论文，我也不能视而不见。”宾夕法尼亚大学的心理学家乔·西蒙斯（JoeSimmons）说，他很钦佩他的同事的正直和责任感。“他不能什么都不做。”他说。西蒙松希望他的行动会刺激心理学家们鼓动遏止科研欺诈的改革——一种选择是要求科研人员张贴原始数据，这样使他们更公开地接受留心的数据侦探的检查。他同样希望科研人员在实验一开始就披露更多的工作细节，比如要分析的变量，

7、或是他们计划的样本大小。那将阻碍更微妙的数据篡改形式——比如持续不断做实验直到结果满足统计显著性，这在他看来，使心理学文献充斥了误报。西蒙松的揭发吸引了应有的关注，他收到了十几个调查危险数据的可疑案例的提议，特别是来自科学界以外的人，他们有自己的关心，例如，美国大选。西蒙松很少回复。他对卷入任何暗示他领导了一场政治迫害的不必要的纠纷和激怒没有兴趣，“政治迫害”这个词汇让他联想到肆意使用劣质的诊断测试，而不是他自己的仔细审查。“一些人认为他揭发科研不端行为是为了成名，但是他觉得名利让人烦恼。”西蒙斯说。西蒙松自己则说，他希望他作为揭发者的新身份将变成一种不同的标签

8、，比如“一个认真看待数据