论文数据造假被发现的可能有多大？
论文数据造假被发现的可能性，这其实是一个挺复杂的问题，没有一个简单的“多大”来回答。它取决于太多因素，就像你在侦探小说里看破案一样，线索多就容易破，线索少就难。
咱们从几个维度来聊聊：
1. 造假的方式和精细程度：
明显的拼凑或修改： 如果是那种一看就很粗糙的修改，比如数据点之间突然出现不合逻辑的跳跃，或者图表里的误差棒大小与描述完全不符，这种很容易被有经验的审稿人或读者发现。就像你看到一张P过的照片，如果技术不高明，很容易露馅。
“合理”的编造： 这种就更狡猾了。比如，把一些“不理想”的结果丢掉，只保留“支持”自己论点的部分，或者对现有数据进行“微调”到符合预期的结果。这种的发现难度就大很多，需要更深入的分析。它可能不是直接编，而是“优化”了数据，让它看起来“更好”。
完全虚构： 这是最危险也最“专业”的造假方式。直接凭空捏造一套完整的数据集，并且使其在统计学上看起来非常“完美”。这种一旦被发现，后果是最严重的。
2. 审稿人和期刊的“火眼金睛”程度：
同行评审阶段： 这是第一道关卡。审稿人通常是各自领域的专家，他们通过阅读论文，评估方法是否恰当、结果是否可信、论证是否有力。
审稿人的经验： 有经验的审稿人见过大量的数据和实验，对某些结果的“常见范围”或“典型表现”会有一定的判断力。如果你的数据表现得“太好”或“太奇怪”，他们可能会起疑。
审稿人的细致程度： 审稿人有不同的工作态度。有些人会非常仔细地检查每一个数据点，尤其是在统计分析部分。有些人则可能只是粗略地浏览。
审稿人是否有同类研究经验： 如果审稿人自己在这个领域做了大量研究，他们对“正常”的数据分布会有更深的理解。
审稿人是否会要求原始数据： 一些审稿人会主动要求作者提供原始数据或详细的实验记录，以便进行复核。
期刊编辑的角色： 编辑也会对论文进行初步筛选，关注论文的质量和创新性。如果编辑对某些数据或结论感到疑惑，也可能要求进一步解释或提供支持性材料。
3. 后续的学术“追溯”和验证：
其他研究者的复现： 这是最根本的验证方法。当你的研究成果发表后，其他研究者可能会尝试重复你的实验。
复现的成功率： 如果很多研究者都无法复现你的结果，或者复现出的结果与你的大相径庭，这就会引起怀疑。尤其是那些数据造假非常明显的论文，复现起来可能会发现根本问题。
“独立性”的复现： 如果不是你自己请来的“托儿”进行的复现，而是完全独立的第三方，那么其结果的证明力就更强。
学术打假网站和平台的举报： 现在有一些专门的网站和平台（例如PubPeer），允许学者匿名或公开地对已发表的论文提出质疑，并附上证据。如果数据造假比较明显，很容易被这些平台注意到，并引起广泛关注。
数据挖掘和比对： 有些时候，通过大数据分析的方法，可以发现不同论文之间的数据异常关联，比如在同一期刊、同一作者、同一时期发表的多篇论文中，数据分布出现了某种“巧合”的相似性，这也会引起怀疑。
技术手段的进步： 有些时候，通过一些技术手段（比如专门的统计学软件分析数据模式，或者图像分析技术检测P图痕迹）也可能发现数据造假。
4. 论文发表的领域和研究的性质：
实验学科 vs. 理论学科： 实验学科（如生物、医学、化学、物理）通常有更具体、可测量的数据，因此数据造假一旦被发现，证据也相对直接。理论学科的“数据”可能更多是模型的参数、计算结果，造假方式和被发现的难度可能有所不同。
影响因子高的期刊： 许多高影响因子期刊对论文的审稿流程会更加严格，也更容易吸引到细致的审稿人和关注。所以，在这些期刊发表的论文，一旦被发现造假，其影响和后果也会更大。
5. “运气”因素：
被“盯上”的可能性： 就像你不会被所有人都注意到一样，论文数据造假也可能因为某些原因（比如作者的争议性、研究结果的颠覆性）更容易被关注和审查。
审稿人的状态： 有时候，审稿人可能刚好在那段时间非常忙碌或者状态不好，没有发现明显的破绽。但这只能算是暂时的“躲过一劫”。
总结一下，论文数据造假被发现的可能性，可以这样理解：
初级的、粗糙的造假， 被发现的概率相对较高，尤其是在同行评审环节。
精细的、有一定技巧的造假， 在发表时可能暂时不会被发现，但随着后续研究的深入和独立验证的进行，被发现的可能性会逐渐增加。
完全虚构且高度“优化”的数据， 如果没有被举报或被其他研究者认真复现，可能在很长一段时间内都不会被发现。但一旦被发现，其后果是毁灭性的。
更关键的是，一旦被发现，后果非常严重：
论文被撤稿： 这是最直接的后果。
声誉扫地： 对研究者个人而言，学术声誉一旦破产，几乎难以在学术界立足。
资金中断： 可能失去继续申请科研经费的资格。
法律后果： 在某些情况下，甚至可能涉及法律责任。
所以，虽然说不是每一篇造假论文都会被发现，但学术界对数据真实性的要求是极高的，并且有多种机制在不断地试图发现和纠正不端行为。与其去赌这个概率，不如从一开始就坚持学术诚信，把精力放在扎实的研究上。这才是最稳妥、也是最有价值的道路。
咱们从几个维度来聊聊：
1. 造假的方式和精细程度：
明显的拼凑或修改： 如果是那种一看就很粗糙的修改，比如数据点之间突然出现不合逻辑的跳跃，或者图表里的误差棒大小与描述完全不符，这种很容易被有经验的审稿人或读者发现。就像你看到一张P过的照片，如果技术不高明，很容易露馅。
“合理”的编造： 这种就更狡猾了。比如，把一些“不理想”的结果丢掉，只保留“支持”自己论点的部分，或者对现有数据进行“微调”到符合预期的结果。这种的发现难度就大很多，需要更深入的分析。它可能不是直接编，而是“优化”了数据，让它看起来“更好”。
完全虚构： 这是最危险也最“专业”的造假方式。直接凭空捏造一套完整的数据集，并且使其在统计学上看起来非常“完美”。这种一旦被发现，后果是最严重的。
2. 审稿人和期刊的“火眼金睛”程度：
同行评审阶段： 这是第一道关卡。审稿人通常是各自领域的专家，他们通过阅读论文，评估方法是否恰当、结果是否可信、论证是否有力。
审稿人的经验： 有经验的审稿人见过大量的数据和实验，对某些结果的“常见范围”或“典型表现”会有一定的判断力。如果你的数据表现得“太好”或“太奇怪”，他们可能会起疑。
审稿人的细致程度： 审稿人有不同的工作态度。有些人会非常仔细地检查每一个数据点，尤其是在统计分析部分。有些人则可能只是粗略地浏览。
审稿人是否有同类研究经验： 如果审稿人自己在这个领域做了大量研究，他们对“正常”的数据分布会有更深的理解。
审稿人是否会要求原始数据： 一些审稿人会主动要求作者提供原始数据或详细的实验记录，以便进行复核。
期刊编辑的角色： 编辑也会对论文进行初步筛选，关注论文的质量和创新性。如果编辑对某些数据或结论感到疑惑，也可能要求进一步解释或提供支持性材料。
3. 后续的学术“追溯”和验证：
其他研究者的复现： 这是最根本的验证方法。当你的研究成果发表后，其他研究者可能会尝试重复你的实验。
复现的成功率： 如果很多研究者都无法复现你的结果，或者复现出的结果与你的大相径庭，这就会引起怀疑。尤其是那些数据造假非常明显的论文，复现起来可能会发现根本问题。
“独立性”的复现： 如果不是你自己请来的“托儿”进行的复现，而是完全独立的第三方，那么其结果的证明力就更强。
学术打假网站和平台的举报： 现在有一些专门的网站和平台（例如PubPeer），允许学者匿名或公开地对已发表的论文提出质疑，并附上证据。如果数据造假比较明显，很容易被这些平台注意到，并引起广泛关注。
数据挖掘和比对： 有些时候，通过大数据分析的方法，可以发现不同论文之间的数据异常关联，比如在同一期刊、同一作者、同一时期发表的多篇论文中，数据分布出现了某种“巧合”的相似性，这也会引起怀疑。
技术手段的进步： 有些时候，通过一些技术手段（比如专门的统计学软件分析数据模式，或者图像分析技术检测P图痕迹）也可能发现数据造假。
4. 论文发表的领域和研究的性质：
实验学科 vs. 理论学科： 实验学科（如生物、医学、化学、物理）通常有更具体、可测量的数据，因此数据造假一旦被发现，证据也相对直接。理论学科的“数据”可能更多是模型的参数、计算结果，造假方式和被发现的难度可能有所不同。
影响因子高的期刊： 许多高影响因子期刊对论文的审稿流程会更加严格，也更容易吸引到细致的审稿人和关注。所以，在这些期刊发表的论文，一旦被发现造假，其影响和后果也会更大。
5. “运气”因素：
被“盯上”的可能性： 就像你不会被所有人都注意到一样，论文数据造假也可能因为某些原因（比如作者的争议性、研究结果的颠覆性）更容易被关注和审查。
审稿人的状态： 有时候，审稿人可能刚好在那段时间非常忙碌或者状态不好，没有发现明显的破绽。但这只能算是暂时的“躲过一劫”。
总结一下，论文数据造假被发现的可能性，可以这样理解：
初级的、粗糙的造假， 被发现的概率相对较高，尤其是在同行评审环节。
精细的、有一定技巧的造假， 在发表时可能暂时不会被发现，但随着后续研究的深入和独立验证的进行，被发现的可能性会逐渐增加。
完全虚构且高度“优化”的数据， 如果没有被举报或被其他研究者认真复现，可能在很长一段时间内都不会被发现。但一旦被发现，其后果是毁灭性的。
更关键的是，一旦被发现，后果非常严重：
论文被撤稿： 这是最直接的后果。
声誉扫地： 对研究者个人而言，学术声誉一旦破产，几乎难以在学术界立足。
资金中断： 可能失去继续申请科研经费的资格。
法律后果： 在某些情况下，甚至可能涉及法律责任。
所以，虽然说不是每一篇造假论文都会被发现，但学术界对数据真实性的要求是极高的，并且有多种机制在不断地试图发现和纠正不端行为。与其去赌这个概率，不如从一开始就坚持学术诚信，把精力放在扎实的研究上。这才是最稳妥、也是最有价值的道路。
网友意见
数据造假容不容易发现，这个命题和学科和专业有密切联系，别的专业我没有发言权，然而土木这一块，很多数据造假几乎是常态。
我问过的师兄师姐几乎就没有数据没造过假的。不是这组数据乘以十，就是那个曲线让它人工收敛，实在太多，但是都是为了最后数据好看，以及结果和预期相符。
土木这个学科，现在咱们大多数做的都是在前人研究的基础上弄点小创新，比如混凝土材料加点珊瑚，确实最后的结果(比如混凝土的强度啊，弹性模量啊)肯定有所区别，但是最终的结果在做实验之前一定有个预期。
所以最后修改数据就按照之前的预期来就行了。加了珊瑚的混凝土还是属于混凝土的，不会说它的材料性能，本构关系有非常大的变化。毕竟不是什么全新的材料。
而且，类似混凝土这种离散性很大的材料，本来实验结果就不是一尘不变的。好比说，咱写一个编程算法，再运算多少遍，结果都是唯一的，而混凝土这种非线性，不均质的材料，做一千次实验，可能得到的结果都不一样。当然，我说的不一样是在预期值有上下浮动。如果说一个实验预期的结果的混凝土抗压强度是30MPa，但咱最后实验得到的是15Mpa，那这个差距太大，实验肯定是失败的，这个时候如果考虑到重新做一个实验周期太长(比如说浇筑一个混凝土的大梁板，不仅费钱，还特别耗时耗力)，那么修改数据是最快的办法，因为保不准即使重新做一次，结果可能还是很难看。
做混凝土材料这方面数据造假，被发现的可能性很小。原因:
1.本身混凝土是非线性，非均值材料，可重复性低。
2.本身混凝土属于传统材料，即使在某些配合比，骨料，胶凝材料等等有创新，但还是脱离不了混凝土的力学，材料性能，这就为造假提供了方便和参考。
凡事都没有绝对，好好做实验，规范做实验才是最重要的。
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