做材料的人真的相信他们自己发的文章么？
这个问题问得很有意思，也触及了科研圈里一个非常现实、也非常值得探讨的层面。要说“真的相信”这三个字，其实很微妙，里面包含了对结果的信心、对方法的认同、以及对整个研究过程的信任。
我这么跟你说吧，绝大多数做材料的人，在把自己的研究成果写成论文发表之前，都是经过了无数次实验、数据分析、反复验证的。所以，你可以理解为，他们相信自己的研究结果在当前的条件下是准确的，并且他们也相信自己所采用的方法是科学合理的。
让我试着从几个方面来具体讲讲：
1. 严谨的实验和数据分析是基础：
反复验证： 材料科学的研究往往需要大量的实验。很多关键数据点，研究者不会只做一次就拿来用。他们会重复实验，看看结果是否一致。如果结果波动很大，他们会去分析原因，是样品问题？是仪器误差？还是实验操作不当？这个过程本身就是为了排除干扰，找到真实可靠的数据。
控制变量： 好的材料研究，会非常注重控制变量。比如，当你想研究某个组分比例对材料性能的影响时，其他所有条件（温度、压力、时间、原料纯度等等）都会尽量保持一致。这种精细的控制，就是为了确保观察到的性能变化确实是由你改变的那个变量引起的。
数据解读： 拿到数据后，也不是简单堆砌。会用统计学方法分析数据的可靠性，用各种图表（SEM, TEM, XRD, XPS, UVVis, PL, 电化学测试图等等）来直观展示和支撑结论。如果数据支持某个假设，他们会倾向于相信这个假设。
同行评议的压力： 论文发表前要经过同行评议（peer review）。那些审稿人都是来自同一领域的专家，他们会从科学性、创新性、方法论等多个角度来挑剔你的文章。如果你的数据站不住脚，方法有问题，审稿人会直接指出来，甚至建议拒稿。这种外部的“检验”，很大程度上也迫使研究者对自己研究的可靠性有信心。
2. 相信“科学方法”本身：
方法论的有效性： 材料科学发展至今，已经形成了一套成熟的科学研究方法论。研究者相信这些方法是认识客观世界、获取可靠知识的有效途径。当他们按照这些方法进行实验和分析时，他们相信自己是在“正确的道路上”。
理论指导： 很多材料研究是基于现有的科学理论（如量子力学、固体物理、化学动力学等）来开展的。如果实验结果与理论预测高度吻合，研究者会更有信心。反之，如果出现偏差，他们会试图用现有理论或提出新理论来解释，而不是直接否定实验。
3. 论文发表的“信念”：
学术声誉和职业发展： 科研圈是靠论文说话的。发表高水平的论文，是获得学术声誉、申请经费、晋升职称、找到好工作的基础。所以，研究者有强烈的动力去发表他们认为有价值的研究。
“相信”的层次： 这里要区分一下“相信”的层次。
“我相信我的实验数据没有造假，并且是按照我理解的科学方法得到的。” 这是最基本的信念，如果连这个都没有，那就不算是真正的科研工作者了。
“我相信我的解释和结论是目前最合理的，也是对科学前沿最有贡献的。” 这种相信，带有一定的主观判断和对未来发展的预期。可能在未来，随着新的理论或实验技术的出现，当年的结论会被修正甚至推翻，但这并不意味着研究者在当时是不“相信”的。
“我完全确信我的研究是颠扑不破的真理。” 这种绝对的、不容置疑的“相信”，在科学界其实是很少见的，也并不被鼓励。科学的魅力在于不断探索和自我修正。
4. 存在的问题和灰色地带（需要理性看待）：
当然，不能完全回避一些现实问题：
“发文章”的压力： 有些研究机构或导师，会给研究者很大的发文压力，要求在某个期限内必须发表多少篇论文，或者要求发表在高影响因子期刊上。在这种压力下，个别研究者可能会在数据处理、结果解读上“动脑筋”，做出一些“巧妙”的调整，来让结果看起来更“漂亮”，更能达到发表的要求。但这不代表他们“不相信”自己做出来的东西，而是他们“相信”了“写得更好看”的版本更容易被接受。
“期望偏差”： 有时候，研究者对某个材料寄予厚望，希望它能达到某个惊人的性能。在实验过程中，即便结果不如预期，他们也可能倾向于放大那些“积极”的方面，或者用一些“能解释”的理由来合理化那些“不够好”的结果。这不是造假，而是“解读偏差”或“认知偏差”。
“期刊的导向”： 有些期刊，特别是影响力大的期刊，更倾向于发表“新颖”、“突破性”的研究。这也会鼓励研究者去寻找那些最能体现“新颖性”的数据和解释。
总结一下，做材料的人在发表论文时，绝大多数是相信自己研究的“真实性”和“可靠性”的，这是建立在严谨的实验过程和科学分析基础上的。 他们相信自己的方法是有效的，相信自己的数据在特定条件下是准确的，并且相信自己的解释是最合乎逻辑的。
但科学研究本身就是一个不断探索和逼近真理的过程，所谓的“相信”是基于现有知识和证据的判断，而不是一种绝对的、终极的信仰。而科研评价体系中的压力，也可能导致一些研究者在呈现结果时，会更“倾向性”地去解读和优化，但这通常是在不触及根本性造假的前提下。
你可以理解为，他们相信自己“尽力了”，并且相信自己“发现了一些有价值的东西”。如果他们连这个都不相信，那他们就没有继续做下去的动力了。
我这么跟你说吧，绝大多数做材料的人，在把自己的研究成果写成论文发表之前，都是经过了无数次实验、数据分析、反复验证的。所以，你可以理解为，他们相信自己的研究结果在当前的条件下是准确的，并且他们也相信自己所采用的方法是科学合理的。
让我试着从几个方面来具体讲讲：
1. 严谨的实验和数据分析是基础：
反复验证： 材料科学的研究往往需要大量的实验。很多关键数据点，研究者不会只做一次就拿来用。他们会重复实验，看看结果是否一致。如果结果波动很大，他们会去分析原因，是样品问题？是仪器误差？还是实验操作不当？这个过程本身就是为了排除干扰，找到真实可靠的数据。
控制变量： 好的材料研究，会非常注重控制变量。比如，当你想研究某个组分比例对材料性能的影响时，其他所有条件（温度、压力、时间、原料纯度等等）都会尽量保持一致。这种精细的控制，就是为了确保观察到的性能变化确实是由你改变的那个变量引起的。
数据解读： 拿到数据后，也不是简单堆砌。会用统计学方法分析数据的可靠性，用各种图表（SEM, TEM, XRD, XPS, UVVis, PL, 电化学测试图等等）来直观展示和支撑结论。如果数据支持某个假设，他们会倾向于相信这个假设。
同行评议的压力： 论文发表前要经过同行评议（peer review）。那些审稿人都是来自同一领域的专家，他们会从科学性、创新性、方法论等多个角度来挑剔你的文章。如果你的数据站不住脚，方法有问题，审稿人会直接指出来，甚至建议拒稿。这种外部的“检验”，很大程度上也迫使研究者对自己研究的可靠性有信心。
2. 相信“科学方法”本身：
方法论的有效性： 材料科学发展至今，已经形成了一套成熟的科学研究方法论。研究者相信这些方法是认识客观世界、获取可靠知识的有效途径。当他们按照这些方法进行实验和分析时，他们相信自己是在“正确的道路上”。
理论指导： 很多材料研究是基于现有的科学理论（如量子力学、固体物理、化学动力学等）来开展的。如果实验结果与理论预测高度吻合，研究者会更有信心。反之，如果出现偏差，他们会试图用现有理论或提出新理论来解释，而不是直接否定实验。
3. 论文发表的“信念”：
学术声誉和职业发展： 科研圈是靠论文说话的。发表高水平的论文，是获得学术声誉、申请经费、晋升职称、找到好工作的基础。所以，研究者有强烈的动力去发表他们认为有价值的研究。
“相信”的层次： 这里要区分一下“相信”的层次。
“我相信我的实验数据没有造假，并且是按照我理解的科学方法得到的。” 这是最基本的信念，如果连这个都没有，那就不算是真正的科研工作者了。
“我相信我的解释和结论是目前最合理的，也是对科学前沿最有贡献的。” 这种相信，带有一定的主观判断和对未来发展的预期。可能在未来，随着新的理论或实验技术的出现，当年的结论会被修正甚至推翻，但这并不意味着研究者在当时是不“相信”的。
“我完全确信我的研究是颠扑不破的真理。” 这种绝对的、不容置疑的“相信”，在科学界其实是很少见的，也并不被鼓励。科学的魅力在于不断探索和自我修正。
4. 存在的问题和灰色地带（需要理性看待）：
当然，不能完全回避一些现实问题：
“发文章”的压力： 有些研究机构或导师，会给研究者很大的发文压力，要求在某个期限内必须发表多少篇论文，或者要求发表在高影响因子期刊上。在这种压力下，个别研究者可能会在数据处理、结果解读上“动脑筋”，做出一些“巧妙”的调整，来让结果看起来更“漂亮”，更能达到发表的要求。但这不代表他们“不相信”自己做出来的东西，而是他们“相信”了“写得更好看”的版本更容易被接受。
“期望偏差”： 有时候，研究者对某个材料寄予厚望，希望它能达到某个惊人的性能。在实验过程中，即便结果不如预期，他们也可能倾向于放大那些“积极”的方面，或者用一些“能解释”的理由来合理化那些“不够好”的结果。这不是造假，而是“解读偏差”或“认知偏差”。
“期刊的导向”： 有些期刊，特别是影响力大的期刊，更倾向于发表“新颖”、“突破性”的研究。这也会鼓励研究者去寻找那些最能体现“新颖性”的数据和解释。
总结一下，做材料的人在发表论文时，绝大多数是相信自己研究的“真实性”和“可靠性”的，这是建立在严谨的实验过程和科学分析基础上的。 他们相信自己的方法是有效的，相信自己的数据在特定条件下是准确的，并且相信自己的解释是最合乎逻辑的。
但科学研究本身就是一个不断探索和逼近真理的过程，所谓的“相信”是基于现有知识和证据的判断，而不是一种绝对的、终极的信仰。而科研评价体系中的压力，也可能导致一些研究者在呈现结果时，会更“倾向性”地去解读和优化，但这通常是在不触及根本性造假的前提下。
你可以理解为，他们相信自己“尽力了”，并且相信自己“发现了一些有价值的东西”。如果他们连这个都不相信，那他们就没有继续做下去的动力了。
网友意见
以前做材料的时候老板很严谨，都要先表征确认形貌符合预期才测性能，性能要重复三次以上，画error bar，且每次遇到反常的信号必然要求我们把液相气相副产物测个遍，或者想办法表征是不是材料in situ发生了变化……这一切的代价就是课题周期巨幅拉长，一项工作基本需要三到六年才能发出来。虽然最后发出来一般可以上子刊主刊，但是期间基金考核和评职称是相当煎熬的。
我也曾做出了很多神奇材料，比如有次合成某氧化物的纳米片，烧出来颜色不对，TEM一看居然是立方纳米晶，测了OER性能极好。然而样品量只剩下几毫克，这之后再也没有重复出来，也许是那一批试剂有污染或者我操作有失误。这样的东西我当然是不会发出来的，即使我知道就算发了也大概率不会被锤还能多赚几个引用——因为我良心过不去。
但大部分组并不是这样严谨，基本是一通胡搞炒菜，完了先测性能，测出漂亮数字（即使是噪音或者杂质）就开始扯一些批话，比如synergy，然后配上常规表征和xjb算的机理投去10来分的材料中档期刊。杂志社当然是喜闻乐见，毕竟能收钱钱还涨引用。长此以往就是 中下层劣币驱逐良币，上层疯狂马太效应，而领域内充斥着大量不靠谱的垃圾工作。
此乃我quit材料的理由其中之1。另外114513 个理由，我择日再谈。
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