科研路上似乎不可避免的"学术造假”

国内媒体和众多学者对学术行为一直持圣洁高傲的姿态，在他们眼中学术研究不能有任何丝毫的造假或不端行为，这无论如何是件好事。但外行人的捕风捉影，人云亦云似乎并不真正的在探讨学术，我觉得，大多数人不过是借攻击学术造假行为来发泄一下自己对现状的不满罢了。

前两天忽然又看到王志国学术造假事件，也随意翻看了其相关的新闻报道。对其本身不做太多的评价，只权当作引子。个人认为，局外人来八卦此事确实不足为奇，若是本行当的仍然从事基础实验研究的人对此事依然保持义愤填膺的“杀无赦”的态度，确实有些“愤世嫉俗”了。

首先，我们得知道什么是学术造假。百度百科定义为：学术造假是指剽窃、抄袭、占有他人研究成果，或者伪造、修改研究数据等的学术腐败行为。类似的，根据美国University of Virginia的定义，主要包括：

剽窃：剽窃是运用别人的想法或作品而没有合适或完整的说明。剽窃包括多种，亦是至今为止最常见的一种学术造假。

- 多次提交，或者一稿多投。

- 错误引用：错误引用是指错误引用或所指材料并不来自所引出处。或网络资源的引用并不确切等。

- 错误数据：错误数据是指捏造或者篡改数据来故意误导读者。

我以为，上述几种学术造假行为中，剽窃，多次提交和错误引用这三种在当今信息资源高度整合快捷传递和搜索的年代，将会越来越少。最严重且并不容易被发现的是“捏造或者篡改数据”。本人学识尚浅，不敢在前辈面前大放厥词，所以，只是简单说说自己的想法。什么是“捏造或者篡改数据”？大多数人的回答必然是，“很明显，我从没有也绝对不会这么做”。这是因为，他们只把凭空编造或者移花接木这样的方式方法认定为此类型。可是，如此拙劣的造假方式是连我这样的人都不能接受的，更何况是经验丰富的教授和研究员呢。

但不可忽略的事实是，我们绝大多数实验都由“假设”而来，这个“假设”是基于已有的数据经过严格的理论推导得出的。也就是说，其实在我们真正开始进行某一项project之前，可能的结果或者说，“应该的结果“已经在我们的脑中形成，并且固定化。这 样，我们在实验的时候，一般认为，只要和自己预期的结果不符合的时候，便会以如下常用借口将这部分数据抛弃，即：这次肯定哪里做错了。而具体是哪里，没人在意。总之，我只需要我想要的结果。所以，几乎所有的实验室都是如此，一个简单的蛋白表达水平的实验可能重复数十次之多，而从中挑出三次和自己预期一致的结果作统计。那么，这里的问题是：这样的数据处理算是“捏造或者篡改数据”嘛——因为抛弃了许多所谓的“不正确的”数据之后，它肯定已经不是最原始的结果了？（这里，我没有讨论统计学上怎么去做，这里还谈不上应该如何统计，只是，我们未经统计之前，已经人为地抛弃了许多可能的数据）如果确实这个数据处理过程被定义为造假的话，那么，几乎可以说任何实验性科学家的一生中，肯定会有造假经历。

国际著名期刊《Nature》在2012年3月份刊发了一份由C. Glenn Begley和Lee M. Ellis撰写的评论，在文章中，他们提及Amgen公司对发表于各类期刊的53篇原始论文（影响因子大于20的为21篇，影响因子在5-19之间的为32篇）的数据进行重复（注意：The Amgen scientists approached the papers' original authors to discuss findings and sometimes borrowed materials to repeat the experiments.资料来源）发现，只有11% （仅6篇）的结果得以重复 （详细请见）。显然，我们不能说剩下的47篇论文全部造假或涉嫌造假。稍有实验经历和常识的人都知道，同样的方法步骤，实验试剂材料，同一个实验室里做同样的东西都会导致结果不同。只是，经得住考验的（像iPS），我们把它写入教科书；经不住考验的，就被历史遗忘罢了。

在简单回到王志国事件，在我看来，他们主观上不可能去如此故意的造假，因为他的造假方式是在太拙劣。原因很简单，即使我这样的学生都知道，在我发表论文时，我绝对不会使用拼接的图片，犯下如此低级的错误，我只需要多做几次就可以拿到自己想要的结果罢了。更别说已经这个已经在加拿大获得教授（不管是assitant还是associate了）级 别的人物，他都无需自己实验，只是让自己的学生多做十次八次的罢了。当然，他们为何犯下如此低级的错误，确实不得而知了。我查到的他们撤销的文章是自己主动撤销的，这在国外相当常见，没人对此大惊小怪。如果仍有此类朋友不小心看到我写的这段话，请不要认为我是为他们辩解开脱，只是想说他并非天马行空的造假，也不是拿别人的东西当作自己的，最多也就是个“失职”罢（通讯作者必须对整篇文章负责，并承担相应的责任），毕竟其实验数据“仍可以被其他实验室重复”（王当时所在研究所的调查结论），也请不要口诛笔伐。

另外，看到此文的教授导师们，我倒是觉得有个建议，在您投稿时，请将所有作者的贡献写的清楚细致一下，最好能细致到：Fig1.B是由Li  XX完成并统计的，等等。篇幅不够，完全可以放到补充材料里，大家签字画押。一来是保证大家所作的工作能被人家知道谁谁谁做了什么，工作量到底有多少就被列为作者之一了，二来是为了万一出事了，可以直接找到负责该数据的人，也就不要牵连他人了。