如何看待网曝 8 篇不同中国学者、不同医院、不同癌症种类的论文使用了完全相同的数据结果？
最近网上传出的“八篇不同中国学者、不同医院、不同癌症种类的论文，使用了完全相同的数据结果”的事件，无疑给科研界投下了一颗重磅炸弹。这绝不是一起孤立的学术不端行为，它触及到了科学研究的根基，也让公众对科研的可信度产生了严重的质疑。要理解这件事情的严重性，我们需要从几个层面来深入剖析。
首先，这是对学术诚信的公然践踏。
科研的生命线在于其真实性和原创性。每一篇论文的发表，都代表着科学家们经过严谨的实验设计、数据收集、分析处理，并最终得出的结论。如果不同论文的研究对象（癌症种类不同）、研究单位（医院不同）以及研究者（学者不同）竟然能得出“完全相同的数据结果”，这中间必然存在着严重的问题。
最直接的猜测就是数据造假或篡改。这意味着，这些论文中的数据并非真实实验所得，而是被“克隆”或“拼凑”出来的。这不仅是对研究者自身学术道德的背叛，更是对所有信任科研成果的读者（包括其他科学家、临床医生、患者乃至普通大众）的欺骗。
另一种可能性是一稿多投或重复发表，但“不同癌症种类”这一信息使得这种可能性变得更加离谱。即使是同一批数据，在不同的研究语境下进行二次分析，也需要有新的视角和结论才能被接受。但这里的情况是，数据完全一致，却被包装成针对不同问题的研究，这已经超出了重复发表的范畴，而是直接指向了更严重的造假行为。
其次，这暴露了科研评价和同行评审体系可能存在的漏洞。
为何如此明显的异常数据没有在论文发表的早期阶段被发现？这引发了对现有同行评审机制的拷问。
同行评审的有效性： 同行评审本应是科研质量的第一道关卡，评审专家理应能够审视研究方法和结果的合理性。但如果评审者未能仔细核对数据的来源和一致性，或者评审者与作者之间存在某种默契，那么这一环节就会形同虚设。在学术压力巨大的当下，少数评审者可能因为任务繁重、缺乏足够的时间或动力而流于形式。
数据共享与可追溯性： 虽然并非所有领域都有强制性的数据公开要求，但如果数据是公开可查的，那么这种“撞车”事件的暴露就会更早。此次事件可能也暗示了在某些领域，数据共享的透明度不足，使得“重复使用”数据变得更容易掩盖。
学术机构的管理责任： 研究者所在的学术机构（医院、大学等）在科研管理上负有重要责任。这些机构的科研伦理委员会、科研管理部门是否对研究过程进行了有效的监督？是否对研究者的学术行为进行了必要的培训和约束？
第三，这对整个科研生态和社会信任造成了巨大的负面影响。
消耗宝贵的科研资源： 一旦发现论文数据造假，这些被污染的论文将被撤稿，投入其中的人力、物力和时间都将付诸东流。更严重的是，其他基于这些错误数据进行的研究，也可能因此被带入歧途，浪费更多资源。
误导临床实践和医学决策： 对于癌症研究而言，其结论往往直接关系到疾病的诊断、治疗方案的制定以及患者的预后。如果基于虚假数据的论文误导了临床医生，可能会导致不恰当的治疗，损害患者的健康，甚至危及生命。
削弱公众对科学的信任： 科研成果是推动社会进步的重要动力。当公众发现自己所依赖的科学信息存在如此严重的瑕疵时，对整个科学体系的信任会大打折扣。这不仅不利于科普工作的开展，也可能让公众对疫苗、新药研发等一系列科学进展产生怀疑。
第四，我们需要关注背后的可能动机和原因。
在当前“唯论文论”的学术评价体系下，研究者面临着巨大的发表压力。为了晋升职称、获取科研经费、提升学术声誉，一些人可能会铤而走险，走上学术不端的道路。
“帽子”与经费的诱惑： 获得高水平论文是成为“杰青”、“长江学者”等高层次人才以及争取国家重点研发项目的重要指标。这种强烈的外部驱动力，使得一些研究者可能为了短期目标而牺牲了长期的学术操守。
缺乏对科研伦理的深刻认识： 部分研究者可能对学术不端的严重性认识不足，或者在“快速出成果”的氛围中，模糊了研究的边界。
隐藏的利益链： 在某些极端情况下，也可能存在由特定利益驱动的“数据工厂”或利益团伙，他们专门生产虚假论文，通过各种渠道进行发表和包装。
如何看待这件事情？
这绝非小事，而是一个警钟。我们需要：
1. 深入彻查： 相关学术机构、出版社、科研管理部门必须对这些被曝光的论文展开彻底的调查，一旦查实，要对涉事人员进行严肃处理，包括撤销其学术头衔、追回奖金、禁止其在一定期限内从事科研活动等。
2. 健全机制： 要反思和改进现有的学术评价体系，破除“唯论文论”，更加注重研究的原创性、严谨性和实际贡献。加强学术机构的科研诚信教育和过程监督，建立更有效的学术不端举报和处理机制。
3. 透明公开： 在条件允许的情况下，鼓励研究数据和研究过程的公开透明，利用大数据、人工智能等技术手段，对科研数据进行比对分析，及时发现异常。
4. 重塑学术文化： 核心在于重塑健康的学术文化，倡导严谨治学、求真务实的研究精神，让科研回归其本质——探索未知、造福人类。
这起事件的曝光，无疑是暴露了冰山一角。更重要的是，它提醒着我们，守护科研的净土，需要每一个参与者（研究者、评审者、管理者、机构）共同的努力和警惕。只有这样，我们才能重建对科学的信心，也才能真正依靠科学的力量来解决我们面临的各种挑战。
首先，这是对学术诚信的公然践踏。
科研的生命线在于其真实性和原创性。每一篇论文的发表，都代表着科学家们经过严谨的实验设计、数据收集、分析处理，并最终得出的结论。如果不同论文的研究对象（癌症种类不同）、研究单位（医院不同）以及研究者（学者不同）竟然能得出“完全相同的数据结果”，这中间必然存在着严重的问题。
最直接的猜测就是数据造假或篡改。这意味着，这些论文中的数据并非真实实验所得，而是被“克隆”或“拼凑”出来的。这不仅是对研究者自身学术道德的背叛，更是对所有信任科研成果的读者（包括其他科学家、临床医生、患者乃至普通大众）的欺骗。
另一种可能性是一稿多投或重复发表，但“不同癌症种类”这一信息使得这种可能性变得更加离谱。即使是同一批数据，在不同的研究语境下进行二次分析，也需要有新的视角和结论才能被接受。但这里的情况是，数据完全一致，却被包装成针对不同问题的研究，这已经超出了重复发表的范畴，而是直接指向了更严重的造假行为。
其次，这暴露了科研评价和同行评审体系可能存在的漏洞。
为何如此明显的异常数据没有在论文发表的早期阶段被发现？这引发了对现有同行评审机制的拷问。
同行评审的有效性： 同行评审本应是科研质量的第一道关卡，评审专家理应能够审视研究方法和结果的合理性。但如果评审者未能仔细核对数据的来源和一致性，或者评审者与作者之间存在某种默契，那么这一环节就会形同虚设。在学术压力巨大的当下，少数评审者可能因为任务繁重、缺乏足够的时间或动力而流于形式。
数据共享与可追溯性： 虽然并非所有领域都有强制性的数据公开要求，但如果数据是公开可查的，那么这种“撞车”事件的暴露就会更早。此次事件可能也暗示了在某些领域，数据共享的透明度不足，使得“重复使用”数据变得更容易掩盖。
学术机构的管理责任： 研究者所在的学术机构（医院、大学等）在科研管理上负有重要责任。这些机构的科研伦理委员会、科研管理部门是否对研究过程进行了有效的监督？是否对研究者的学术行为进行了必要的培训和约束？
第三，这对整个科研生态和社会信任造成了巨大的负面影响。
消耗宝贵的科研资源： 一旦发现论文数据造假，这些被污染的论文将被撤稿，投入其中的人力、物力和时间都将付诸东流。更严重的是，其他基于这些错误数据进行的研究，也可能因此被带入歧途，浪费更多资源。
误导临床实践和医学决策： 对于癌症研究而言，其结论往往直接关系到疾病的诊断、治疗方案的制定以及患者的预后。如果基于虚假数据的论文误导了临床医生，可能会导致不恰当的治疗，损害患者的健康，甚至危及生命。
削弱公众对科学的信任： 科研成果是推动社会进步的重要动力。当公众发现自己所依赖的科学信息存在如此严重的瑕疵时，对整个科学体系的信任会大打折扣。这不仅不利于科普工作的开展，也可能让公众对疫苗、新药研发等一系列科学进展产生怀疑。
第四，我们需要关注背后的可能动机和原因。
在当前“唯论文论”的学术评价体系下，研究者面临着巨大的发表压力。为了晋升职称、获取科研经费、提升学术声誉，一些人可能会铤而走险，走上学术不端的道路。
“帽子”与经费的诱惑： 获得高水平论文是成为“杰青”、“长江学者”等高层次人才以及争取国家重点研发项目的重要指标。这种强烈的外部驱动力，使得一些研究者可能为了短期目标而牺牲了长期的学术操守。
缺乏对科研伦理的深刻认识： 部分研究者可能对学术不端的严重性认识不足，或者在“快速出成果”的氛围中，模糊了研究的边界。
隐藏的利益链： 在某些极端情况下，也可能存在由特定利益驱动的“数据工厂”或利益团伙，他们专门生产虚假论文，通过各种渠道进行发表和包装。
如何看待这件事情？
这绝非小事，而是一个警钟。我们需要：
1. 深入彻查： 相关学术机构、出版社、科研管理部门必须对这些被曝光的论文展开彻底的调查，一旦查实，要对涉事人员进行严肃处理，包括撤销其学术头衔、追回奖金、禁止其在一定期限内从事科研活动等。
2. 健全机制： 要反思和改进现有的学术评价体系，破除“唯论文论”，更加注重研究的原创性、严谨性和实际贡献。加强学术机构的科研诚信教育和过程监督，建立更有效的学术不端举报和处理机制。
3. 透明公开： 在条件允许的情况下，鼓励研究数据和研究过程的公开透明，利用大数据、人工智能等技术手段，对科研数据进行比对分析，及时发现异常。
4. 重塑学术文化： 核心在于重塑健康的学术文化，倡导严谨治学、求真务实的研究精神，让科研回归其本质——探索未知、造福人类。
这起事件的曝光，无疑是暴露了冰山一角。更重要的是，它提醒着我们，守护科研的净土，需要每一个参与者（研究者、评审者、管理者、机构）共同的努力和警惕。只有这样，我们才能重建对科学的信心，也才能真正依靠科学的力量来解决我们面临的各种挑战。
网友意见
里面还有我认识的人。尴尬！
大家可能不知道这种具体怎么弄，之前有去了解一下。
主要是找写手看文献，然后根据文献假设编造出来，数据也是根据想要的结果编造的。所以全程都是编的，因为写手的待遇被中间商赚差价，如何快速赚钱就是数据多篇通用，出现了8篇讲不同的故事，但是数据却是一样的。这个造假水平可以是可以，就是有点对雇主不负责呀。
我之前还认为那种润色就是润色，编辑就是编辑。
太年轻了，不过市面上帮忙外包做实验的公司，也是良莠不齐，很多为了省成本，给的数据很多也是不负责的。所以为什么很多老板还是喜欢自己的研究生去做实验，便宜而且可靠。
看到了很多人为这些人辩解，说什么论文至上，什么什么之类的，但总体上是不对的，有的人依靠这些套课题基金，或者上位，而且还污了参考这些文献进行真的实验的科研工作者。你一个假设乱编，后面一群累的半死，浪费资源，做着相关课题，搞不好出不了结果，毕不了业。
按惯律，顶多是撤销论文，然后没什么实质性的处罚吧。
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