为什么有的科研人员要搞学术造假?

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编辑:深度学习与计算机视觉

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科学技术快速发展,但是也出现了很多学术造假的人,为什么呢?

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作者:知乎用户
https://www.zhihu.com/question/300070408/answer/2025987446

实验室A造假结果a,没被发现,发了一篇水刊。

实验室B看了文章,八年老博士没重复出来,着急毕业一拍脑袋把假结果a填进去,符合预期,发了一篇水刊,顺利毕业。

大牛实验室C的老板看了两篇文章,产生一个很好的想法,让新来的博士后做实验,结果博士后第一步都重复不出来。C老板大骂博士后是水货,别人都能做出来你为什么做不出来?再不出结果就滚蛋!于是博士后造假,填上结果a,顺利进行计划。

大牛C老板基于假结果a,做出重大革新性发现,发表一篇nature,被无数人奉为圭臬。实验室D、E、F……的老板都表示,实验重复不出来一定是我们的技术问题,而不是权威大佬造假。

众多老板逼迫学生、博士后、技术员必须出结果,不出结果就是笨蛋,敢于质疑的都滚蛋。于是所有人一起造假。

偶尔有某个不信权威的老板Z提出质疑,被大牛C狠狠批驳,被圈子孤立,申请不到经费,从此退出科研圈。

最后假结果a横行数十年,没人发现。

当然了,偶尔也有被发现的。


问题的根源是全世界科研圈都是家长制度和门阀制度,大老板对小老板,小老板对学生和员工,有绝对的权力。

绝对的权力滋生绝对的腐败。

作者:随机人生
https://www.zhihu.com/question/300070408/answer/2190000533

以催化剂研发为例,这个是最典型的天坑专业人力密集型研发。正常情况下,假设所有人不造假,所做的工作主要是排列组合加各种测试,测到性能好而且别人没发过的东西,那恭喜你,一篇sci有了。

然而只要有5%的人开始动了造假的心思,那么剩下95%的人如果不造假,就没饭吃了。道理很简单,一个课题出现几篇文章之后,大概什么性能会发在什么文章上面,后面的人心里就有数了。正常情况下随时间标准肯定也是逐渐变高的,比如tof30能发在jacs上,过两年可能这个要求就是40了,这属于正常科研进步。

这时候造假小子来了,他靠造假做出来个数据,本来这个性能比如说能发个jacs吧,但他是造假的,道理解释不太清,原位表征也没法做,就发个水平次一点的jmca。但这样一来,发文章的要求就被加速了,没造假的的成果,本来能发子刊的,现在jacs也发不了了。逐渐的,人们就会发现靠老老实实测出来的成果越来越做不过随便画柱状图,瞎编数据的了。

你的导师给了你一个课题,让你去做,然后你开始排列组合,试了几年没试出来一个能发文章的结果,眼看就要延期了,这时你发现一个自己明明试过没有性能的催化剂,被人拿来发了一篇文章,这时导师也来兴师问罪:怎么别人就有性能你就没有?这种事情出现一两次,正常人心态就崩了,算逑,老子也造假也瞎编。

然后这类型的造假难度有多高呢,答案是基本为0,能被抓到的都是太蠢的。比如国际大佬崔毅同志有一篇电催化二氧化碳还原的,发得焦耳还是自然催化来着记不清了,被发现稳定性的图有造假嫌疑,怎么回事呢?是有一段数据重复了三次。可能是材料不够稳定,把一段时间复制粘贴了三遍,这就很蠢了,换聪明点的去造假直接横坐标的数值乘个三不就完事了。

催化剂的材料表征部分,你不需要造假,该怎么做怎么做。但催化性能上面,你就随便瞎编,产量效率误差棒想怎么画怎么画,你可以提前准备好产物加到你的底物里面去,测出来就说是你催化剂催化的,别人怎么抓?解释原理也简单,电子态密度、氧空位、协同效应什么的总有能用上的话术,二区以下的文章连解释都不用解释,爷就测出来这个结果了你说怎么地吧。

而且期刊方真的有打假的动力吗?这个我是怀疑的,很多时候期刊也是希望息事宁人的,蚌埠住了再严肃处理。最好没人捅破窗户纸,大家一起看着影响因子一路坐火箭。

那么目前催化材料的造假程度,劣币驱逐的进程怎么样了呢?我只能说是触目惊心。比如电催化氮还原,这个领域几百篇文章能重复的估计就个位数,最近流行的甲烷制甲醇也没几个能重复的,人有多大胆就有多高产。当然胆子过于大扯着蛋的也有,比如自然催化上有个用铋纳米颗粒做氮还原的,性能已经编得突破天际了,直接高了其他人一个数量级,材料合成还很好重复,别人一试就发现你小子有问题,成了众矢之的。(所以催化的文章造假也可以考虑搞点极难合成的材料,别人想重复都懒得去做。)

还有那个什么电催化硝酸还原到氨的,这个课题一被发明出来出来我就笑了,造假都卷不过来开辟新战场了属于是。

很多材料类型的科研本来就应该是市场和企业主导的,本来就是应用导向的课题,让期刊和高校主导就是不可能不出问题的。任何缺乏监管又有利可图的行业,劣币驱逐良币就是必然的。

作者:tom zhang
https://www.zhihu.com/question/300070408/answer/579696096

本科时候有个老师(教授)在上课的时候说,用的去年的ppt,我也不想这么干,也想把去年做的新项目,国际上的新进展好好总结下给大家讲讲。可是学校文章项目要求,实在是没挤出时间来重做PPT ,对不住大家了。然后低声说了一句,现在大学啊,没有科研没有论文,立不起来啊。

现在自己在科研行业有了几年经历,发现,没有文章真的立不起来。学术做的好的,平台不错的,有货的还好,可是毕竟不是所有人都能做到,同时,现在的科研氛围就是这么功利,你能想着蚍蜉撼树螳臂当车去改变体制吗,而且话说回来,现在这个阶段,又有什么是更好的体制?谁能给出个完美的方子。

因此在评比机制的威逼下,在支撑帽子的利诱下,有部分人就搞起了学术造假。

作者:鸭鸭2019
https://www.zhihu.com/question/300070408/answer/593558280

这玩意是连锁的。尤其是实验科学。

A做某个东西,实际做到30,吹吹小牛,做到了35吧,也算合理范围,说不定哪天地球太阳木星引力影响,这东西就真能做到35呢。这似乎也算不上造假。

B做同样的实验,结果是35,可A已经达到了35,那怎么办,吹吹牛,45吧。

C做到了40,吹牛50

D做到了50,吹80

劣币驱逐良币,很多人造假也是被逼的,往往一造假,就是一个领域造假。

说实在的,个别研究大方向就有问题,典型的就是哈佛的那次连环造假。但“反dong学术权威”说有,你咋做不出来,你做不出来是不是你脑子笨人懒?如果这个领域真的被证明是毫无意义的,这么多人还要毕业,还指望的funding怎么办?从上到下,一旦走错方向,造假都算是小事情。

更多的是介于假和真之间,我想用美颜相机形容再合适不过。

做过科研的都知道,文章里的数据都是千挑万选,反复加工,找最好的。真正的原始数据绝大部分都跟shit一样。

实验科学里这几乎是100%的,但即使是理论计算科学,和别人聊起,也严重存在这样的现象。拟合结果好放上去,差的视而不见。

还有的,就是你想要什么数据,我拼命给你做出你想要的数据。

或者我做出个东西,效果很好,然而在一些解释性的实验,数据上,却总有严重瑕疵或者不符合理论,不符合大牛们的模型,不符合预期结果,不符合其他文献报道,不能把研究热点生拉硬拽进来扯一番。可大自然不就是这么不完美的吗?那怎么办?只有想办法让数据合理咯。

东西是真的,但有数据是假的,只是为了让文章发出来,为了毕业,教职,职称,经费……

这不算假,但恐怕也不算真。你说这样做不对吗?不凑足数据,就有可能埋没了一个非常fancy非常好的发现发明。凑足绝对真是的数据,又发不了好的文章。

就好像一个大美女,偏偏脸上一块疤,怎么办?化妆整容美颜相机。能说拍出的照片人是假的吗?不能,敢不开滤镜吗?不敢。

半真半假,才是常态。科研工作者,不少人也是艺术工作者,写文章和艺术创作,和开了美颜相机磨皮磨皮再磨皮,差不多。

还是我提到的,真实的原始数据,大部分都和shit一样。如果哪天能允许用一大堆shit发文章,大家一起分析分析找找原因,我相信人类科研水平一定会上8个台阶。很多真正有价值的发现恰恰是一大堆Shit一样的原始数据里发现的。

再说后果,韩春雨小保方晴子哈佛那是枪打出头鸟,一般情况下,不开磨皮开美颜相机编辑直接拒了,只有前果,木有后果。就算真错了,意大利科学家连超光速都能研究出来,不是说电线接的有问题马?错就错了呗,好多人又可以依靠新结论水文章了,科学嘛,不就是反复推翻前人结论的过程嘛。窝佬这一块的10年初一个大牛搞了个研究热点不知道喷了有多少篇文章,去年另一大牛非常有礼貌地说这样做是有问题滴,应该这样婶儿婶儿,你看,又多了n篇文章……

作为一个在工业界干过一点活的人,这个回答下有个答主说得很好。

学术界一百个结果里有一个好的,就可以发论文

工业界里一百个样品里有一个坏的,产品就不能上马。

市场或者Money,比影响因子考验真金白银准确的多。

作者:雨落
https://www.zhihu.com/question/300070408/answer/2190243766

之前有篇文章,一个数值测出来200多(越大越好),但是用它的参数,我拿FDTD算出来只有100多。

这篇文章发在高IF的期刊上了。

之后做类似的东西,无论我怎么优化,最多只有200。(别的1区论文测量值大约100多一点)

我不作假,我也没办法去怼别人。但是就这一篇论文,搞得我后续怎么发文章?

如果审稿人或者编辑问我,你怎么做的值没之前别人做的高呀?我要怎么回答他来突出我的novelty和impact?

说之前那个人把误差也算进去了,测了个很大的值,也不放软件计算的理想结果的对比?反正实验性学科。

所以科研这种东西,有人有意无意的搞一个特别亮眼的值出来,然后发表了。后续的人有时候就很难继续做。因为有些不是你一直研究就有突破的,很多数值已经很接近极限了,除了有些新的理论之类的出来。

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