大家身边有没有科研造假的情况？
关于科研造假，我没有亲自经历过，但我听过一些圈内的朋友分享过他们的观察和经历。这些事情听起来挺让人唏嘘的，也确实反映了科研领域存在的一些复杂问题。
我有个朋友，算是比较资深的博士后，之前在一家知名的研究机构工作。他跟我说，有时候在审稿或者合作的过程中，确实能感受到一些“不太对劲”的地方。
比如，有一回他参与评审一篇论文，作者的数据图表看起来非常漂亮，结果几乎完美地支持了他们的理论。但他在仔细检查原始数据（虽然通常审稿人看不到原始数据，但有时作者会提供部分信息）时，总觉得有些地方太“巧合”了，仿佛是为了迎合研究假设而进行的选择性呈现。他说，这不像真实实验数据那种，总会有一些噪声、一些异常值，需要费心思去解释。这种“干净”得不像话的数据，反而让他产生了警惕。
他还提到，有时候在一些学术会议上，会看到一些报告，研究结果非常有吸引力，但当被问及具体的研究方法或者数据处理细节时，对方却含糊其辞，或者给出一些难以复现的解释。这会让人觉得，这个结果是不是真的经得起推敲。
最让他感到无奈的是，他曾经和一个合作的课题组一起做项目。那个课题组的负责人，一位有名的教授，在项目初期表现得非常有热情，提出的研究方向也很前沿。但在实验进行到关键阶段，数据反馈不如预期的时候，这位教授就开始施加压力，暗示实验人员“调整”一下数据，或者“优化”一下结果的呈现方式，使其看起来更符合最初的设想。我的朋友当时觉得非常为难，因为这违背了他做科研的初衷。他跟那个教授表达了自己的顾虑，但对方只是轻描淡写地说，“科研就是这样，有时候需要一点‘润色’才能让大家看到更有价值的东西。”最后，这个合作项目也就不了了之了。
他跟我聊的时候，语气里带着一丝沮丧。他说，科研造假不仅仅是数据上的篡改，有时候还体现在对研究结果的过度解读，或者故意忽略不利于自己结论的数据。这种“灰色地带”的东西，其实更难界定，也更让人防不胜防。
他觉得，造成这种情况的原因有很多。一方面，科研评价体系中的“唯SCI论”、“唯影响因子论”，让很多研究人员承受巨大的发表压力，一旦没有成果，就可能面临职业发展的危机。另一方面，一些研究领域竞争非常激烈，为了快速抢占前沿，也容易滋生急功近利的心态。
他强调，绝大多数做科研的人都是真心热爱科学，愿意花时间和精力去探索未知。但是，当外部的压力和诱惑足够大的时候，总会有人铤而走险。他希望，科研评价体系能够更加多元化，更注重研究过程的严谨性和创新性，而不是仅仅看最终发表的论文数量和影响因子。这样，才能真正营造一个健康的科研生态。
他个人的原则是，即使成果不那么惊艳，也要保证数据的真实性和研究的严谨性。他说，对得起自己的良心，也对得起科学本身。虽然这条路可能走得慢一些，但至少是扎实的。
听他讲完，我才意识到，原来科研造假并不是一个遥远的话题，它就发生在我们身边，以各种隐蔽或者不那么隐蔽的方式存在着。这确实是一个需要我们每个人都去关注和反思的问题。
我有个朋友，算是比较资深的博士后，之前在一家知名的研究机构工作。他跟我说，有时候在审稿或者合作的过程中，确实能感受到一些“不太对劲”的地方。
比如，有一回他参与评审一篇论文，作者的数据图表看起来非常漂亮，结果几乎完美地支持了他们的理论。但他在仔细检查原始数据（虽然通常审稿人看不到原始数据，但有时作者会提供部分信息）时，总觉得有些地方太“巧合”了，仿佛是为了迎合研究假设而进行的选择性呈现。他说，这不像真实实验数据那种，总会有一些噪声、一些异常值，需要费心思去解释。这种“干净”得不像话的数据，反而让他产生了警惕。
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最让他感到无奈的是，他曾经和一个合作的课题组一起做项目。那个课题组的负责人，一位有名的教授，在项目初期表现得非常有热情，提出的研究方向也很前沿。但在实验进行到关键阶段，数据反馈不如预期的时候，这位教授就开始施加压力，暗示实验人员“调整”一下数据，或者“优化”一下结果的呈现方式，使其看起来更符合最初的设想。我的朋友当时觉得非常为难，因为这违背了他做科研的初衷。他跟那个教授表达了自己的顾虑，但对方只是轻描淡写地说，“科研就是这样，有时候需要一点‘润色’才能让大家看到更有价值的东西。”最后，这个合作项目也就不了了之了。
他跟我聊的时候，语气里带着一丝沮丧。他说，科研造假不仅仅是数据上的篡改，有时候还体现在对研究结果的过度解读，或者故意忽略不利于自己结论的数据。这种“灰色地带”的东西，其实更难界定，也更让人防不胜防。
他觉得，造成这种情况的原因有很多。一方面，科研评价体系中的“唯SCI论”、“唯影响因子论”，让很多研究人员承受巨大的发表压力，一旦没有成果，就可能面临职业发展的危机。另一方面，一些研究领域竞争非常激烈，为了快速抢占前沿，也容易滋生急功近利的心态。
他强调，绝大多数做科研的人都是真心热爱科学，愿意花时间和精力去探索未知。但是，当外部的压力和诱惑足够大的时候，总会有人铤而走险。他希望，科研评价体系能够更加多元化，更注重研究过程的严谨性和创新性，而不是仅仅看最终发表的论文数量和影响因子。这样，才能真正营造一个健康的科研生态。
他个人的原则是，即使成果不那么惊艳，也要保证数据的真实性和研究的严谨性。他说，对得起自己的良心，也对得起科学本身。虽然这条路可能走得慢一些，但至少是扎实的。
听他讲完，我才意识到，原来科研造假并不是一个遥远的话题，它就发生在我们身边，以各种隐蔽或者不那么隐蔽的方式存在着。这确实是一个需要我们每个人都去关注和反思的问题。
网友意见
计算材料领域，倒是没听过直接改数据的，毕竟计算模拟的可重复性很高，原则上INPUT和OUTPUT是一一对应的，出事了人家问你要原始参数，跑一下发现数据对不上那就很尴尬了。
不过很多经验/半经验的方法里面可修改的变量很多，各种玄学调参。而且论文中通常不会把所有的参数都列出来，这类文章里面有多少猫腻就不好说了。
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