如何辨别一篇论文是否造假？ 第1页

很多看一眼就知道是不是造假，或者说是不是瞎掰。

比如讲智能气功，并且提供了一堆实验。这个是我国院士曹雪涛以前的论文。

另外看到论文里面有量子两个字，那极有可能是瞎掰的论文。比如量子针灸这种关键词，量子检测仪器，量子速读这些破玩意。

另外很多可以看术语，尤其是机器学习火爆，很多人就机器进行翻译，那些英文缩写简直惨不忍睹。

至于一篇论文是不是造假是不是瞎掰。有很多用到特定方法的，只要扫上几眼，就知道论文是不是在瞎掰。现在略微举几个例子。

1、AHP方法

AHP是用得非常广的一个模型。可以说是用烂了的一个方法。这个方法运算起来简单。

不过用这个方法的，基本上都不禁问的。真认真问下去90%以上的都是一个人拍脑袋计算的。

这类论文总是装模作样的说请了若干专家打分。然后得到一个判断矩阵。

成对比较矩阵如上面的样子，都是很规整的互为倒数。

如果没有专门讲是如何处理多位专家打分的。这类论文一概是自己一个拍脑袋处理的。

2、ISM方法

解释结构模型方法也是用滥了的方法。

这个方法用最松的标准来看。最少51%的是错的。

这种是看一下图就知道有没有错误。当然没有发现错误，并不保证是对的。

3、DEMATEL-ISM联用的方法

这些人当中，不少是采用DEMATEL-ISM联用的方法，他们总是会拿着以前一些发表的论文给我看。有部分人甚至直接往我的邮箱里塞。这些人每给一篇，就不由的感叹一次。原来凭着大概的印象是这类论文的错误率大概在90%左右。而根据统计的结果得出的结论是，所有的论文都是错的，即错误率居然是100%。而且这些论文还基本都是目测可见的错误，部分错误甚至是初中生都不应该犯的。本文将这些论文放出，并指出其哪些是目测可见的低级错误。

上面讲了11个目测点，并且抽查了100篇文章，全部是错的。

4、几个具体的例子

杂志 ：Journal of Cleaner Production

篇名： A rough-fuzzy DEMATEL-ANP method for evaluating sustainable value requirement of product service system

这篇是 2019年的文章。

上面就是基本书写的错误。

期刊名 Technological Forecasting & Social Change

文章名 A scenario-based model for earthquake emergency management effectiveness evaluation

这篇论文一看就知道是错的，是瞎掰的。不过这帮人还是很能胡说八道的，笔头子还是比较厉害的。

象上面这篇完全是跟TOPSIS无关，不知道怎么能发出来。

文章列了公式，到正负理想点的距离，看了半天也没看到。

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  the-last-guardian 网友的相关建议: 
      

看专业了，比如我们计算机视觉类的，如果作者敢把代码公开到个人主页上，那么八成不是造假的（为什么说八成呢，因为公开的代码把注释去掉再改个名就不知道真伪了，所以保守起见给了八成），而如果作者以这是私人知识产权不能公开这种借口不放代码，而且给他发邮件也不回的话，那么八成是编数据造假的，因为心虚不敢给代码，怕被人验证出他的算法并不像论文里写的那么好

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