为什么有的科研人员要搞学术造假？

Posted 2021-12-19 Wang_AI

链接：https://www.zhihu.com/question/300070408

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？

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。

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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。

觉得还不错就给我一个小小的鼓励吧！