如何看待顶尖材料学家崔屹团队Nature Catalysis文章撤稿，因原始数据丢失，噪声无法重复？
事件本身：一篇高影响力论文的撤稿
首先，需要明确这是什么性质的事件。顶尖科学家在顶级期刊发表论文，这本身就是学术成就的标志。然而，撤稿则意味着这篇论文的科学结论被认为不再可靠，需要从学术文献中移除。这对于作者、期刊、以及依赖这些研究的后续工作者来说，都是一个不小的打击。
撤稿原因：数据丢失与无法重复
根据公开信息，撤稿的主要原因指向了“原始数据丢失”和“实验结果无法重复”。这看似是技术层面的问题，但背后牵涉到科研过程中非常核心的原则：
数据的可靠性与可追溯性： 科学研究的基石是数据。原始数据是论文结论的直接支撑，其存在、完整性和可追溯性是证明研究过程真实性的关键。一旦原始数据丢失，就如同没有了原始的“证据”，即使有部分记录，也难以完全证明结论的有效性。
可重复性： 科学结论的另一个重要标准是可重复性。这意味着其他独立的研究者，在遵循相同的方法和条件的情况下，能够重现论文所报道的结果。如果一个研究结果无法被其他人重复，那么其科学价值就会大打折扣，甚至被质疑。
“噪声无法重复”的含义
“噪声无法重复”这个表述，可能意味着以下几种情况：
实验过程中的随机性过大： 任何实验都会存在一定程度的随机误差（噪声）。但如果实验结果的变异性（由噪声引起）太大，以至于无法清晰地辨别出真实的信号（研究想要证明的效应），并且这种变异性无法被控制或解释，那么实验结果的可信度就会受到影响。
实验条件控制不严： 可能是实验过程中的关键参数没有得到妥善控制，导致每次实验的结果都有很大的差异，即使是“正常”的噪声也无法得到一致的体现，更不用说识别出真实的信号了。
数据处理或分析的偏差： 也可能是在数据处理或分析过程中，对“噪声”的处理方式存在问题，导致了最终结果的偏差，使得研究者自己也无法在后续的分析中“找到”或“理解”最初观察到的现象。
为什么这件事情如此重要？
1. 对科学诚信的冲击： 科学研究最宝贵的品质之一是诚信。数据丢失和无法重复直接触及了科研诚信的底线。它提醒我们，即使是顶尖的科学家和声誉卓著的期刊，也可能在科研过程中出现问题。
2. 对研究者自身的要求： 这件事也强调了科研人员在实验设计、数据管理和记录方面的严谨性。对于科学家而言，养成良好的数据记录和管理习惯，确保数据的完整性和可追溯性，是基本功，也是职业道德。
3. 对学术出版的要求： 期刊的同行评审是保障论文质量的重要关卡。此次撤稿也可能引发对同行评审机制有效性的讨论，尤其是在涉及复杂实验和大量数据的情况下。
4. 对科研生态的影响： 科学研究是累积性的。一篇被撤销的高影响力论文，可能会误导许多后续的研究方向，浪费宝贵的科研资源。对于那些可能基于这篇论文进行了研究或决策的人来说，这是一个警示。
如何“看待”这件事？
客观认识： 这是一个不幸的事件，但科学研究本身就是一个不断试错、修正的过程。出现问题并不可怕，关键在于如何面对和解决。
反思与学习： 这件事是整个科研界都需要反思的契机。对于科研工作者而言，要从中吸取教训，提升数据管理和实验可重复性的意识和能力。对于学术期刊而言，也可能需要进一步完善数据公开和可重复性验证的机制。
关注后续： 崔屹团队在科学界具有很高的声誉，相信他们会从中吸取教训，并在未来的研究中继续贡献。我们也可以关注他们后续的研究进展，看他们如何从这次事件中成长。
避免过度解读或污名化： 任何科研活动都可能面临挑战，一次性的挫折不应否定一个人或一个团队的整体贡献。关键在于事件发生的具体原因和事后如何处理。
总而言之，崔屹团队的这篇Nature Catalysis文章撤稿，是一个令人扼腕的事件，但同时也提供了一个宝贵的学习和反思机会。它再次强调了科学研究中数据可靠性、可重复性和科研诚信的极端重要性，这对于所有科研工作者、学术出版机构乃至整个科学共同体都具有警示意义。
网友意见
「伪周期性」噪音其实并不是这次Nature Catalysis[1]的首创，崔屹选择放弃一作，弃车保帅是「明智之举」，但这一行为，完全是一个愧对其咖位的行为，可以说得上是毫无担当。
因为这本来大概率就是一作的问题，以崔屹这个级别的大水牛，在2018年已经站在学界顶端的时候，动机上没有必要为一篇子刊造假。这一点和那些学术生涯早期出问题的大佬还是有一些区别的。
之所以这么说，是因为在Pubpeer上可以查到一作Zheng Xueli在2017年发表在Joule上的一篇论文[2]，同样是一作，同样是大子刊，然后受到了一模一样的质疑。
在Joule文章的补充数据Figure S20中，同样是电流密度数据，其噪音也是出现了惊人的「伪周期性」。
这一点，与Nature Catalysis中出现的的情况如出一辙。
而Joule的论文中虽然也有崔屹的名字，但通讯作者是Zheng Xueli在UT的老板Edward H.Sargent。
同样的参数，同样的问题，同样的一作与不同的通讯作者，那么大概率是一作有问题。
但同样的问题，两个老板的反应也非常微妙。
Joule的论文被质疑后，Sargent直接拿出了原始数据，并找到了仪器的供应商，解释了「伪周期性」的问题。
在Sargent本人在Pubpeer给出的回复中，作者提供了原始数据，并进行了叠加，并证明了原始数据就出现这种电流密度的「伪周期性」。然后引用了检测仪器的供应商BioLogic所说的「这种伪周期性在仪器的使用中经常见到」（The company mentioned that these pseudo-periodic patterns are frequently seen），注意，是经常。潜台词就是这是由于仪器在进行实验时的设置导致的。
那么Nature Catalysis是出现了一样的问题吗？
查阅原文后，我们发现崔组所用的设备也是由BioLogic提供。如果Sargent所说为真，BioLogic设备经常出现这种「伪周期性」的现象，那么崔屹就算找不到原始数据，也能够使用同一个设备做出相似「伪周期性」噪音，或者找供应商提供出现这种「伪周期性」的真实数据。就算图片不完全一样，也至少可以证明这部分不是PS出来的，是由设备本身的局限性造成的，足以解决这次危机。
而且崔屹直接选择了撤稿，就说明这事情根本没有Sargent说的那么简单。两个通讯作者中，至少有一个提供的信息是错误的。应为按照Sargent的说法，「伪周期性」应该是很好重复的，可崔屹组用同一个设备就是重复不出来。
这事凭什么就这么巧，同一个一作，同一种实验，同一种设备，出现一样的「伪周期性」噪音，而且VMP3应该是一个很常见的设备，按照BioLogic的说法，「伪周期性」是频繁出现的，那为什么没见别人被锤，就你Zheng Xueli连着17年、18年两篇子刊被锤两次。
这种小概率事件，让我觉得Sargent对Joule论文的辩解是站不住脚的，因为除了所谓BioLogic的声明，实际上没有其他任何证据表明「伪周期性」是一种常见的现象。但巧就巧在Sargent拿出来了原始数据，这就更加离谱了，这个原始数据的真实性非常可疑，值得更加深挖。
当然，这也告诉我们一个道理，那就是一定要好好保存所有的原始数据。有原始数据的话，什么问题都不是大问题。但目前这个情况来看，崔组和Sargent本身就因为这种「伪周期性」是否存在产生一些分歧，再加上崔也是Joule论文的参与作者，如果他撤稿Nature Catalysis的逻辑，崔应该也要求撤稿这篇Joule的论文。
不过也不能因为这事就一棍子打死崔。虽然人家是顶级水牛，但整体而言还是比较干净的，这个体量的发文量，Pubpeer能查到的质疑也一只手数得过来。
毫无疑问，就算Nature Catalysis作为一作应该承担大部分责任，难道作为通讯作者的崔屹、斯坦福大学仅仅只是撤稿就够了吗？虽然看起来无法重复就选择撤稿是国外诺奖级大佬的常规做法，已经比国内某些院士受到质疑后不重复、不撤稿好了很多。但根据斯坦福大学的数据保留政策，课题结束后应该至少保留原始数据三年。
三年其实已经是很松的政策了，大多数科研院所基本是五年，一些科研院所甚至是十年。
这篇出现原始数据丢失情况的论文是2018年12月发表的，2020年编辑部都发表了关切申明，就算到撤稿之日也不足三年。而且难道就是刚好这个有问题的图片的数据丢失了，其他原始数据就没有问题吗？崔组、斯坦福的数据保留情况本身就令人堪忧。如果真的按照规定保留了，崔组就算拿三年前有问题的原始数据都能糊弄一下。作为课题组负责人，虽然我善意的揣测崔没有指示造假的动机，但崔的失职直接导致了论文的发表，这是必然要承担责任的。
在世界上最顶尖大学、最顶尖实验室都能发生数据短时间内突然丢失的事情，无论是因为数据产生者造假亦或者是什么别的原因，这都值得课题组PI、学校、以及每一个学术工作者的反思。
仅仅是撤稿，而不采取系统化的行动来改善这种糟糕的情况，只会让学术环境更加恶劣。
以上内容均由ViaX盐趣在线科研教育签约导师C·Liu提供
责任编辑：赵晨旭（邮箱：zhaochenxu@viax.org如需交流、转载、供稿、合作请邮箱联系，并注明单位、职位及姓名）
参考
- ^ Zheng, X., et al., RETRACTED ARTICLE: Theory-guided Sn/Cu alloying forefficient CO2 electroreduction at lowoverpotentials. Nature Catalysis, 2019. 2(1): p. 55-61.
- ^ Zheng, X., et al., Sulfur-Modulated Tin Sites Enable Highly Selective Electrochemical Reduction of CO2 to Formate. Joule, 2017. 1(4): p. 794-805.
今年的第一篇Nature正刊撤稿都过了两个月了，一作还屁事没有的当着清华副教授。
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如何看待清华物理系副教授张浩的「量子系统或存天使粒子」遭 Nature 撤稿，涉嫌学术造假？
17年那篇马约拉纳的Science都被人March Meeting骑脸说数据不存在了，一作也好好地在北大占着坑没挪窝。
如何看待 1 月 3 日 Science 发表负面结果论文：「天使粒子」实验结果不能充分表明其存在？
就一篇子刊，大老板还是正值巅峰的材料大佬，哪来的信心在这看待看待的评头论足。
反对用random函数来制造噪音的说法，完全就是误人子弟。random函数产生的随机数一般符合均匀分布或正态分布。但真实测量仪器产生噪音根本不是简单的均匀分布或者正态分布。只要算一下真实仪器的噪音能量谱，马上就露馅了。
学化学和材料的不学信号与系统，根本无法理解测量仪器的噪音是如何产生的。做个假也做的不伦不类。比较靠谱的做法，要先根据测量仪器的真实数据，把噪声的能量分布计算出来。然后做System identification，当然学化学和材料的也是不会懂的，因为这是自动化专业学的东西。当然也有比较方便的工具，MATLAB的核心工具箱simulink就是干这个事的。
最后，霍华德来教你天衣无缝的图谱造假：1. 先弄清楚峰背后的物理原理，共振产生的一般是洛伦兹型峰，多种因素叠加一般是高斯型峰。2. 计算系统阻尼及峰强度，如果强阻尼可能会造成峰位偏移，最好解一下偏微分方程，不要直接套公式。3. 如果两个峰比较近，还需要考虑模式耦合，可能会有能级劈裂。4.确定噪音类型，白噪音、1/f噪音，棕噪音、粉噪音及其多种混合。5. 分解噪声源，分别测量噪音能量谱，根据噪音类型及强度重新生成背景噪音。以上，是我做梦的时候梦到的[惊喜]
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