现在的学术论文里存在数据造假的情况吗？
数据造假的形式多样，可以概括为以下几种：
篡改（Tampering）: 这是最直接的一种形式，指研究者在收集数据后，故意修改、删除或添加某些数据点，以使其更符合预期的研究结果。例如，在临床试验中，为了让某个药物显示出更好的疗效，故意剔除那些效果不佳的患者数据，或者将不理想的测量结果进行微调。
捏造（Fabrication）: 这是更严重的一种造假，指凭空编造出不存在的数据。这种情况下，研究者根本没有进行实际的实验或调查，而是自己“创造”了一整套数据来支持自己的论点。这种情况尤其恶劣，因为它完全是虚假的，是对学术研究的根本性破坏。
选择性报告（Selective Reporting）: 这种造假方式相对隐蔽，指的是只报告支持自己观点的数据，而刻意忽略那些不支持或与自己观点相悖的数据。例如，一项研究可能进行了多次实验，但只有其中一两次的结果是理想的，研究者就只发表这几次的结果，而对其他不理想的实验结果避而不谈。
重复使用和滥用（Reuse and Misuse）: 这可能包括将同一份数据在不同研究中重复发表，而未明确说明，或者将数据进行过度解读，超出其原始数据的支持范围。
为什么会出现数据造假？原因也是多方面的：
发表压力（Publish or Perish）: 在当今的学术评价体系中，发表论文的数量和质量是衡量研究人员能力和晋升的重要指标。激烈的竞争环境迫使一些研究者为了快速获得成果而走捷径。
“好结果”的诱惑: 科学研究往往是充满不确定性的，很多时候实验结果并不如预期。而那些“显著”、“突破性”的成果更容易吸引眼球，获得资助和认可。这种对“好结果”的渴望，可能会驱使一些人铤而走险。
对资助的追求: 科研经费往往竞争激烈，项目申请者需要展示出令人信服的研究前景和初步成果。数据的“完美”表现能够增加获得资助的可能性。
个人野心和声誉: 成功发表一篇高影响力论文，可能为研究者带来名誉、晋升甚至财富。这种强大的个人动机也可能成为造假的诱因。
导师或团队的压力: 在一些情况下，年轻的研究人员可能会在导师或团队的压力下，为了达到团队设定的目标而进行不当操作。
对数据分析和统计方法的误解或滥用: 有些造假并非完全出于恶意，可能源于研究者对统计学方法的理解不足，或者在数据处理过程中无意间引入了偏差。但这并不意味着可以免责，因为研究者有责任确保其研究方法的严谨性。
如何识别和防范数据造假？
学术界一直在努力建立机制来识别和防范数据造假：
同行评审（Peer Review）: 这是学术出版的第一道防线。审稿人会对论文的科学性、严谨性以及数据的合理性进行评估。虽然同行评审并非万无一失，但它是发现问题的重要环节。
数据共享和开放科学（Data Sharing and Open Science）: 鼓励研究者公开其原始数据，允许其他研究者进行复现和验证。这大大增加了造假的难度。
学术诚信教育（Academic Integrity Education）: 加强对学生的科研伦理和学术规范的教育，从小培养严谨的研究态度。
学术不端行为的调查和惩罚机制: 一旦发现数据造假，相关机构（如大学、研究机构、期刊）会进行调查，并根据情节轻重给予处罚，包括撤稿、撤销学位、禁止发表论文、取消科研资格等。
自动化检测工具: 一些工具可以帮助检测论文中的重复性内容、数据模式异常等，为识别造假提供辅助。
大数据分析和元研究（Metaresearch）: 通过对大量已发表论文的数据进行分析，可以发现潜在的模式或系统性问题，这有助于揭示造假的迹象。
尽管有这些机制，数据造假仍然是学术界一个持续存在的问题。 这是一个复杂的问题，需要研究者、机构、期刊和整个科学界共同努力，才能最大程度地维护科学的纯洁性和可信度。学术研究的本质是探索未知、追求真理，任何形式的数据造假行为都与这一根本目的背道而驰，最终损害的是整个科学的进步。
网友意见
我早年还在做科研的时候，整个组里一半的数据处理要经我的手。倒不是因为我多牛逼，只是因为位阶比较低，这种费力不讨好的活儿自然落到我头上。
可能我还算有点儿天分，逐渐把数据处理给自动化。所以本着能者多劳的原则，越来越多的数据就开始经我的手。
然后重点来了，十几个参数，无数的阈值，还有十几个步骤。同一个数据，只要微微一调整就会有完全不同的结果。而整个组里，除了我，没有一个人对这些处理数据的步骤和方法都熟悉。或者这么说，在整个世界，整个领域里对这套方法理解很深刻的人不超过10个，而这10个人当中大部分都毕业去了工业届，几乎没人留在科研届。
原因就在于，搞这个领域的数据处理很难发文章。
好了，到了最后，随着我手越来越熟。我可以这么说，无论你给我什么数据，我都能处理出你想要的结果。而且，除非我提到的那十个人愿意花很大的精力来跟我死磕，否则，没有人能看出任何猫腻。
这件事成了我离开科研圈的一个重要原因。这是数据处理环节，后来我参与一些实验，其实也类似。实验环境的一点点微调就可以让结果千差万别，有的是无意的，有的是人为的。整个科研，从样品制备，实验设备调试，实验进行，数据筛选，数据处理，图像处理……每一步都有很大的操作空间。很多微操如果按照严格的理想化的标准来看都算是造假，但要真按照这个标准，一半的科研机构都躲不过造假的指控。
开始我觉得这个问题是个别的，后来才发现这是结构性的。
这么说吧，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。我其实一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
总结一下：
- 评判标准单一化
- 投入不足
- 造假成本低
- 鉴假成本高
后来我去了工业界，发现工业界就好得多。工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
编肯定要编啊，不编怎么毕业，做实验是不可能做的，这辈子都不可能做的，idea又想不出，代码也不会改，只有靠造数据才能维持的了生活这样子。
在下前排985 著名水货 拥有三年编数据经验，有问题的可以私聊。
讲点料，控制工程转cv方向，没有资源没有idea没有人带，问就是自己钻研发1区易如反掌探囊取物，我探你个鬼，看paper顶会看了一年，好不容易找到一个可能的方向，费尽心思环境搭建起来，跑一跑，发现顶会的论文结果竟然不是论文里写的那样。震惊了对不对，深度学习调参工程师的职业理想瞬间崩塌。另一面老板天天催，偶尔带夹枪带棒暗示没有1区，毕业是不可能毕业的，这辈子都不可能毕业的，我去你妈的，那就别怪我心狠手辣。
Python大法直接画pr曲线，随心所欲，想要什么样就有什么样，甚至乱系秀技术写了个全能画图脚本，可根据数据自然抖动，并进行适当平滑，那曲线出来性感的就像三十岁少妇的臀部。
不敢说所有985都这个逼样，但至少3年硕士教育，没有底蕴没有指导就妄想出顶会论文的，有一个算一个论文查一下都她妈得取消学位，制度就是这样，论文评价体系，哎。
不说了，我要接着造，不但要造，还要造它个虎虎生风，造它个一日千里，造它个恍如隔世。
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