如何看待清华大学医学院院长董晨被质疑 24 篇论文造假，本人回应称「基本排除恶意造假」？
首先，咱们得明确一下事情的来龙去脉。
事情的起因：一场“审判”还是“质疑”？
这次的质疑，最早是由一个名叫“The Academic Times”的自媒体账号曝出的。这个账号本身就以揭露学术不端著称，他们团队“深入研究”了董晨教授及其团队发表的论文，并且列出了多达24篇论文存在疑似的“数据造假”、“图表异常”、“实验重复性差”等问题。
他们发布的报告非常详细，不仅指出了具体论文的哪一部分有问题，还附上了图片证据，比如细胞图的重复使用、数据曲线的异常平滑等等。这种做法，在不少人看来，就像是在进行一场“学术审判”。
这些质疑一旦抛出来，影响是爆炸性的。毕竟，董晨教授是清华大学医学院的院长，在学术界是响当当的人物，而且主要研究领域是免疫学，这个领域本身就非常前沿，对人类健康有重要意义。
质疑的内容：细节决定成败（或“败”）
咱们稍微具体看一下那些被质疑的点。常见的学术不端指控大概有这么几种：
数据捏造/篡改： 就是凭空捏造实验数据，或者对真实数据进行修改以达到想要的结论。这可以说是学术造假的重罪。
图片/图表操纵： 比如重复使用同一个细胞图片或电泳图，只是稍微改动一下标签，或者对图像进行不当的“美化”或“掩盖”，让结果看起来更“漂亮”或更符合预期。
重复实验困难： 就是别人按照论文描述的方法，没法重复出论文中展示的结果。这可能是数据有问题，也可能是实验方法描述不清。
剽窃/不当引用： 直接抄袭别人的成果，或者没有正确引用他人的工作。
在董晨教授被质疑的这些论文中，主要集中在数据和图片的操纵上。比如，一些免疫细胞的流式细胞术数据图被指出存在“高度相似性”，疑似使用了相同的“伪造”或“处理过的”数据。还有一些WB（Western Blot）图，也存在着“重复使用”或“裁剪不当”的痕迹。这些细节上的问题，一旦被揪出来，确实会让人产生严重的怀疑。
董晨教授的回应：“基本排除恶意造假”
面对如此大规模的质疑，董晨教授本人也做出了回应。他的回应，也是这次事件的关键点之一。他表示，他和他的团队已经对这些论文进行了初步的核查，并且认为“基本可以排除恶意造假”。
这个回应，可以说是留有余地的。
“基本排除”： 这个词很重要。“基本排除”意味着他们认为大部分情况并非是故意为了欺骗而造假，但同时也暗示了可能还存在一些问题，只是这些问题不属于“恶意造假”。
“恶意造假”： 这是核心。学术不端的定性，很大程度上要看动机。如果是有意为之，目的是为了欺骗审稿人和读者，那性质就非常恶劣。但如果是由于操作失误、数据管理不善、或者对某些统计方法的理解偏差导致的“不严谨”，虽然也违反学术规范，但和“恶意造假”的严重程度可能有所不同。
董晨教授的回应也提到，他们的研究工作非常繁忙，数据量巨大，在整理和发表的过程中，可能存在一些“疏忽”或“技术性问题”。他还表示，对于任何经过核实的具体问题，都会本着负责任的态度进行处理，包括发表澄清声明或撤回论文。
各方反应和后续影响：一场风波的余波
这个事件一出，立刻在学术圈内外引起了巨大的震动和讨论。
支持者： 有些人认为，任何科研工作者都可能在忙碌的研究过程中犯下一些无心之失，尤其是当研究非常复杂，涉及海量数据时。他们认为，应该给予董晨教授和他团队解释和纠正的机会，不要急于定性。而且，指控方“The Academic Times”虽然揭露了一些问题，但其本身的透明度和中立性也受到一些人的质疑。
批评者： 另一些人则认为，即使不是“恶意造假”，但论文中的不规范之处，尤其是数据和图片的造假/操纵，已经严重损害了学术的严谨性和可信度。作为大学的领导者，理应成为学术诚信的典范，这样的质疑本身就足以让人担忧。他们强调，学术诚信不容丝毫妥协，不能因为动机“不明”或“非恶意”就淡化问题的严重性。
官方态度： 清华大学作为董晨教授的单位，也对此事做出了回应。他们表示高度重视，已经启动了调查程序，并承诺会依据调查结果严肃处理。高等教育部门和科技部等相关部门也对这类学术不端问题保持着零容忍的态度，并正在不断完善监管和惩戒机制。
这件事背后更深层的问题：
董晨教授的事件，更像是一个放大镜，让我们看到了当前科研领域中一些普遍存在的问题：
1. “论文至上”的评价体系： 在很多地方，科研成果的评价仍然高度依赖于发表论文的数量和影响因子。这种压力之下，一些研究者可能会为了追求发表而采取一些不规范甚至违规的做法。
2. 数据管理和共享的挑战： 随着科研的深入，产生的数据量越来越庞大。如何有效地管理、保存、并确保数据的真实性和可追溯性，是一个巨大的挑战。一旦数据管理出现问题，很容易导致研究结果的可靠性受到质疑。
3. 审稿制度的局限性： 虽然同行评审是学术发表的重要环节，但面对海量论文和越来越复杂的研究方法，审稿人有时也难以发现所有深层次的造假行为。
4. 学术诚信教育的必要性： 即使在顶尖学府，对研究生的学术诚信教育也需要持续加强。让每一位科研工作者都深刻理解学术诚信的重要性，并掌握规范的研究方法。
5. 质疑与污蔑的界限： 如何在揭露学术不端的过程中，区分合理的质疑和恶意的污蔑，也考验着社会各界的智慧。透明、公正的调查机制是关键。
总而言之：
董晨教授被质疑24篇论文造假，并且本人回应“基本排除恶意造假”，这件事的复杂性在于，它触及了学术诚信的底线，但同时又涉及到动机的判断和具体问题的性质界定。
我们不能轻易否定所有质疑，也不能急于给任何人定罪。最需要的是一个 公正、透明、科学的调查过程。在这个过程中，需要还原事实真相，确认是否存在不当行为，以及这些行为的性质和影响。
无论最终调查结果如何，这起事件都给学术界敲响了警钟。它提醒我们，在追求科学进步的同时，更要坚守学术的净土，严守学术道德和规范。无论是作为研究者个人，还是作为科研机构和学术体系的管理者，都必须时刻绷紧学术诚信这根弦，不断完善制度，加强教育，净化科研环境。
至于董晨教授本人，他是否真的只是“疏忽”，还是存在更深层次的问题，这一切都等待官方调查给出答案。但无论如何，这次的质疑和讨论，已经让我们看到了一个值得反思的学术生态。
网友意见
董晨的回复实际上委婉默认了有造假的地方，只是在造假程度或数量上有不同意见。
看了董晨被曝光造假的部分论文，感觉很多地方造假手法并不高明，而且是有意为之，并不是像他所说的那样“基本排除恶意造假”。比如他发表在期刊 Immunity 上的论文 Toll-like receptor 2 signaling in CD4+ T lymphocytes promotes T helper 17 responses and regulates the pathogenesis of autoimmune disease
图表Figure 4C 中， 红框中 WT Pam3Cys 和 Pam3+IL-23 的图片完全一致，但标记数值不同：
医药生物等以实验为主的学科属于作假容易，调查困难的重灾区。大到Nature ，小到Plos One，都有发生。生化环材等领域，审稿人没有时间精力把论文中的实验再重复确认一遍，是否造假只能依靠研究者的学术道德约束，这应该算是一个无法避免的漏洞吧。
生物医学等领域的造假情况各国基本上都存在，但是出了学术造假事件之后，不同国家对相关责任人的处理方式，打击的严厉程度差别很大。
之前回答过太多类似问题，在国内，学术造假的最终结果几乎都是不了了之。国内研究人员即使造假被发现，很多时候单位也不会严格处理，这样一定程度上也纵容了造假。从造假举报的方面讲，管理者不积极调查，多一事不如少一事，效果不理想。
比如，前一段时间，曹雪涛团队多篇论文造假被曝光，到现在依旧安然无恙，仿佛什么都没有发生过。Science报道曹雪涛事件时称，“中国学术造假的成本太低甚至没有。”
再比如，韩春雨的学术造假风波，买卖论文风波闹到现在，他依然没有被开除处理。
此外，韩春雨的硕士导师，中国农科院博导 邱丽娟因论文剽窃被国际期刊 PLOS ONE 撤稿。这可是证据比韩春雨的论文更确凿的学术不端情况，可直到现在，这篇撤稿论文的第一作者，中国农科院硕士生导师郭勇和通信作者邱丽娟依然安稳地做着导师，拿着科研经费，从事“科研工作”，没有受到任何处理。撤稿声明如下：
相比而言，在美国要废除一个教授的“终身教职”可能比登天还难，但有两件事可以立刻砸碎终身教授手中的“铁饭碗”： 学术不端和与学生发生男女关系。
我以前在国内读过生物相关专业，后来在美国转行了，感觉两边对于学术造假的态度真是差别太大了。再举一个典型例子，上面提到的韩春雨硕士导师邱丽娟的学术造假行为，最早是在小木虫科研论坛曝光的。而曝光帖子中很多的评论都是对举报者的冷嘲热讽，觉得“咸吃萝卜淡操心”，从中也可看出一些科研工作者对学术不端的态度。很多人就是一方面抱怨社会如何如何不公，一方面又坚定地做自扫门前雪，不仅如此还冷嘲热讽伸张公平的人。
小木虫相关举报帖子链接：
有些个论文吧，都是先射箭再去画靶子，
简单点说，先把故事YY出来，然后再去“补”数据，
有的是觉得补得麻烦，觉得这样的数据也只是体力活，就直接去“造”一下得了，这叫“懒”；
有的呢，觉得数据不好看，现在顶刊不得“漂亮”的数据嘛，懒得去花时间凑了，其实早都能说明科学问题的，凑特么一两年只为了数据好看，感觉自己都是个萨比，这叫“修”；
还有的就更厉害，想法是挺好，由于技术或者条件原因，也实现不了，但是别人也不知道能不能实现得了，这时候，直接给强行造数据了，这叫“赌”；
“赌”出来的，基本都是CNS，
你说上面三种，改变科学结论了吗？都没有吧，当然都是在不影响主体科学结论的情况下操作的。
如果因为造数据改变了科学结论，那是真萨比啊，科学直觉都不太行，连数据都不知道该怎么改。
再补充一下，能被查出来的，都是拙劣的，稍微用点心，根本查不出来。
相信这些大组老板根本没空去一个个检查数据，唯一能说的就是，我不是都告诉你这应该是个什么故事了吗，你连个数据都搞不来？或者更简单，你看，如果数据是这样的就好了，你明白吗？
建议各大组花点钱，专门雇个人检查一下每篇文章的数据。这些人不需要能发CNS的水平，只要他想发过文章，他就能帮你检查出来。非数理学科的，如果组里没一个检查数据的人，翻车是迟早的事，就看有没有有心人，你没法保证一个百十号人的组每次都能侥幸。
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