科研數(shù)據(jù)造假判定實用情報策略與技術的宏觀考量

劉勝利+潘云濤+趙筱媛

編者按：學術不端行為在世界各國、各個歷史時期都曾經(jīng)發(fā)生過。但近十年，學術不端事件頻繁發(fā)生，而且涉及到從科研人員、教授到學生的各個層面。嚴重破壞了正常的學術秩序，違背了科學的求真精神。如何判斷、防范和治理學術不端行為，政府管理部門及相關機構對學術不端的打擊力度逐年加大，懲治學術造假的措施也逐年增多。本文作者從全新的視角提出了基于科研數(shù)據(jù)造假判定信息約束梳理、分類計量與風險模型構建的實用情報策略，以風險評估方式揭示科研數(shù)據(jù)造假的可能性，并對其技術實現(xiàn)的可能路徑和原理進行了闡述。此項研究對于推進科研數(shù)據(jù)審核標準與制度建設，提高科研質量，營造良好的科研氛圍具有重要的現(xiàn)實意義和實際應用前景。

〔摘 要〕[方法/過程]本研究對科學知識生產(chǎn)規(guī)律、科研數(shù)據(jù)發(fā)表行為慣例、學術不端防控研究現(xiàn)狀、科研數(shù)據(jù)造假判定的實踐困境及其原因進行宏觀分析。[結果/結論]提出了基于科研數(shù)據(jù)造假判定信息約束分析、分類計量與風險模型構建的實用情報策略，從而以風險評估方式提示科研數(shù)據(jù)造假的可能性，文章還探討了其技術實現(xiàn)的可能路徑。[目的/意義]研究結果對完善科研誠信信息采集、計量情報工程體系具有參考意義。

〔關鍵詞〕科研數(shù)據(jù)造假；信息約束；風險模型；情報策略與技術

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.12.001

〔中圖分類號〕G250255 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2017）12-0003-07

〔Abstract〕[Method/Process]Macroscopic considering the rule of scientific knowledge production，the behavior of research data publication，and analysis of practical difficulties in detection and judgment of scientific research data falsification and its reasons as well.[Result/Conclusion]The paper proposed the possibilities to apply a practical intelligence strategy based on the scientific research data fraud judgment information constraints analysis，classification，measurement and risk model building.The paper also further discussed the possible paths for technique implementation of this assumptions.[Purpose/Significance]The conclusions and results could be reference to improve the research integrity information collection，measuring intelligence engineering system.

〔Key words〕scientific research data falsification；information constraints；risk model；intelligence strategy and technology

根據(jù)經(jīng)典的普賴斯曲線與普賴斯定律，科學知識生產(chǎn)呈指數(shù)增長，相應地，科研人員規(guī)?；?、專業(yè)化和職業(yè)化發(fā)展，使包括科研數(shù)據(jù)造假在內(nèi)的“學術不端”日漸增多。自2002年貝爾實驗室“舍恩科研造假丑聞”發(fā)生后，各國頻頻爆出重量級的科研數(shù)據(jù)造假丑聞。2007年至今，歐洲科學基金會（ESF）和美國研究誠信辦公室（ORI）已連續(xù)發(fā)起四屆世界科研誠信大會，研討了政府、出版界和科研界如何應對科研造假等學術不端的規(guī)則與策略問題，并于2010年發(fā)布了著名的《科研誠信新加坡聲明》，第一條即為“科研人員應對其研究的可信性負責”[1]。2013年5月，Springer出版集團總監(jiān)Tamara Welshot關于“學術出版過程如何甄別學術不端行為”的交流報告中，把“編造數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)造假”列為首當其沖的學術不端類型，排列在“冗余出版”和“剽竊”之前[2]。系統(tǒng)研究和立即應對科研數(shù)據(jù)造假問題，已成為相關各方極其關注的共識性熱點問題。

作為學術不端的傳統(tǒng)形式，科研數(shù)據(jù)造假往往具有很強的專業(yè)性和隱蔽性，如何基于可獲得的“不完全信息”進行判定或計量評估，推進科研數(shù)據(jù)審核標準與制度建設，是維護科學的求真精神和科技期刊的權威性、促進負責任的科學研究亟待解決的情報工程與管理科學課題。

1 科研數(shù)據(jù)造假的界定、分類、防治和判定評估相關研究

1.1 科研數(shù)據(jù)造假的界定與分類

按照NSF（美國國家科學基金委）和ORI發(fā)布的FFP（Fabrication，F(xiàn)alsification & Plagiarism）模式[3]，科研數(shù)據(jù)造假可以界定為：“捏造和篡改各類科研數(shù)據(jù)”，“但不包括誠實性錯誤（Honest Error）和觀點分歧（Differences of Opinion）”[3-4]。因此，科研數(shù)據(jù)造假往往是來自專業(yè)科研人員、有主觀故意性的學術不端行為，有時也被稱為實驗室造假、科研造假。

根據(jù)科研數(shù)據(jù)的基本類型及科研數(shù)據(jù)生產(chǎn)利用的環(huán)節(jié)與行為慣例，綜合對《科研誠信新加坡聲明》[1]第1、2、3、4條及FFP定義的理解，科研數(shù)據(jù)造假包括：數(shù)據(jù)產(chǎn)生方法造假、描述和分類失實、測量和計量數(shù)據(jù)造假、比較對象不當、統(tǒng)計數(shù)據(jù)造假、數(shù)據(jù)加工及呈現(xiàn)方法不當?shù)鹊?，可按所涉及的科研環(huán)節(jié)歸為3類，其慣常形式如表1所示：endprint

1.2 判定、防范、治理科研數(shù)據(jù)造假等學術不端的現(xiàn)實需求與研究概況

1.2.1 判定、防范和治理科研數(shù)據(jù)造假的現(xiàn)實需求

科研數(shù)據(jù)造假形勢嚴峻。越來越多的論文所提供的數(shù)據(jù)無法“可重復性驗證”，甚至“測試性試驗也無法從論文提供的數(shù)據(jù)中得出相同或一致的結論”[5]。各國頻頻爆出重量級的科研造假丑聞（表2）?！禨cience》雜志不得不公布數(shù)據(jù)標準清單，供論文作者參照規(guī)范自己的科研數(shù)據(jù)。2014年7月在審稿規(guī)則中正式加入專業(yè)統(tǒng)計學家對論文數(shù)據(jù)進行審查的環(huán)節(jié)[5]。

公眾對科研造假事件非常敏感?；趯蒲袀惱淼赖碌拙€的預期和政府公共資金、資源使用效率的監(jiān)督，任何針對科研數(shù)據(jù)的公開質疑或舉報，都會引起公眾關注，形成輿論事件，使科研管理方、雜志和科研工作者極為被動。

容忍科研數(shù)據(jù)造假的危害較大?？蒲凶钪匾繕耸莿?chuàng)新，最直接的產(chǎn)品是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的真實性是判斷科研價值、反映學術不端的重要指標。針對科研數(shù)據(jù)造假的無能為力，就更無法約束各類學術欺詐和學術不端的肆意發(fā)展?！皩W術不端”行為的普遍發(fā)生[6-7]，具有極大的社會危害性，它不但直接浪費科研經(jīng)費、供給偽劣文獻資料，危害公眾利益，誤導同行研究，而且對從事學術活動的科研主體產(chǎn)生“逆向選擇”效應，從而降低科研效率、敗壞學術風氣，破壞學術資源生態(tài)及公眾對科學的信賴。長遠看更可能降低一國的科學研究與創(chuàng)新能力、危及國家的綜合競爭力和持續(xù)發(fā)展能力[7-8]。

1.2.2 判定、防治科研數(shù)據(jù)造假等學術不端的研究概況

學術不端發(fā)生的成因。客觀上由于研究者所承受的競爭壓力、評價壓力及私人利益誘惑[9-10]。包括科學界的“馬太效應”[11]、職稱評審業(yè)務考核[12-13]、“不出版就出局”的聘用和晉升機制、學術資源配置[14]、單純量化政策的負面效應[9，11，15]、學術道德教育的缺乏[11，16]、學術規(guī)范意識缺乏對相關規(guī)范和程序的了解不足[11，17]、科研評價忽視學科差異和科研規(guī)律[9]、考核過頻，且直接關系職務、職稱、工資等切身利益。導致學者不得不去追求“短、平、快”、拼湊文章、一文分用、造假、抄編等等。主觀上，學術不端也與個人的品行、能力、勤奮程度[17]、不公平感、職業(yè)生涯、性別和婚姻情況[18]等有關。

學術不端具有隱蔽性和難以遏制的原因及建議。主觀方面由于科學研究的人在身處其中時在道德上自我推脫、在旁觀時傾向保持沉默；在客觀制度和環(huán)境方面主要由于審查機制的不健全[11]、組織內(nèi)的學術道德風氣不良[19-21]、組織內(nèi)外的規(guī)則和與之相聯(lián)系的獎懲制度及執(zhí)行力度不合理[22]、監(jiān)管懲戒制度的不完善[21，23-24]、相關法規(guī)的缺失[21]、顧及聲譽[19]，社會上急功近利的浮躁風氣[9-11，25]、為了自身局部利益弄虛作假或包庇行為[26-27]等等。按經(jīng)濟學邏輯，學術不端的出現(xiàn)是“理性人”的必然選擇，原因是預期的效用超過了將精力花費在剽竊、造假上的效用及風險[28-30]，因此建議通過建立科研人員科研誠信選擇的“收益——成本”微觀模型、重視科研市場信號機制的建立、降低科研管理中信息不對稱現(xiàn)象，提高科研管理效率[29]。

法律規(guī)制適用的研究[31]。目前對學術不端行為是否符合刑法的“必要性原則”尚存爭議[32-33]，其中一個重要的反對理由是盡管我國懲戒學術不端的規(guī)范和民法業(yè)已存在，但尚未有效實施[33]?？蒲谢顒拥膹碗s性和信息約束的客觀存在，制約了學術不端行為的檢測與判定。

概括而言，判斷、防范和治理學術不端的研究，尚處于早期階段，距離實踐尚有距離。研究文獻主要集中于對學術不端危害的分析[34]、行為的界定、具體表現(xiàn)[35]及主要判定特征[21]的描述，以及從經(jīng)濟學[30]、倫理學[36-37]、管理學[7]及法學[31-33]視角的理論探討、實證分析、對策建議[35]、模型構建[38]、社會治理及監(jiān)控主張[27，39]。情報策略與技術路徑研究文獻不足。

2 科研數(shù)據(jù)造假判斷的實踐困境

2.1 科研數(shù)據(jù)造假的定性判定必須滿足兩個基本要件

按照FFP規(guī)則，判定科研數(shù)據(jù)造假必須滿足兩個基本要件：1）數(shù)據(jù)無法證實；2）科研人員具有主觀造假的動機。因此，除非顯然違背科研數(shù)據(jù)本身的固有特征或關聯(lián)規(guī)律，或者有充分的信息構成確定無疑的證據(jù)鏈條，證實涉事人確有主觀動機與后果，否則科研數(shù)據(jù)造假不能輕易判定。

2.2 實踐中科研數(shù)據(jù)造假判定的信息約束較多

盡管總量上人類正面臨著全面的“信息爆炸”，但具體到特定的待判定的科研數(shù)據(jù)造假事件時，可以獲取的信息卻是嚴重不足的[40]。信息成本、信息時滯與信息的“有限理性”等客觀存在，構成了信息約束。信息約束客觀上制約了判定的科學性[40]?？蒲袛?shù)據(jù)的捏造、篡改可以發(fā)生科研活動的任何環(huán)節(jié)，但相關檢測和防范策略卻并不完善（表1）。判定科研數(shù)據(jù)造假的信息約束較多。

2.2.1 專業(yè)壁壘和信息時滯客觀存在

科研數(shù)據(jù)審核是耗時、復雜、難度極大的任務，并且一些新的科學發(fā)現(xiàn)超出論文發(fā)表時的認識與科技水平，要想發(fā)現(xiàn)其中的問題、或進行重復實驗，幾乎不可能完成[5]。而且隨著社會發(fā)展，社會分工細化，專家與非專家的客觀知識差距愈來愈大，即便同一行業(yè)的兩個專家都完全可能無法理解對方的專業(yè)知識[40]。例如，1936年愛因斯坦與助手發(fā)表在《Physical Review》（中譯：《物理學評論》）上關于“引力波”的推導數(shù)據(jù)和結論，就受到同行強烈質疑，直至2016年2月才由美國LIGO項目的科學家初次觀測到[5，41-42]，時間和技術水平整整跨越了80年！

2.2.2 主觀信息采集和編碼困難

實踐中受到質疑的科研數(shù)據(jù)往往是非常專業(yè)的數(shù)據(jù)，甚至能通過嚴苛的同行評議過程，若要定性為科研數(shù)據(jù)造假，必然依賴對其主觀故意信息的采集、分析和證據(jù)固定。然而，由于私人信息的存在，特別是研究者品行秉性、社會交往等主觀傾向信息具有隱蔽性[40]。相關的信息成本和信息“有限理性”不容忽視。endprint

2.3 依賴專業(yè)委員會和輿論介入判定科研數(shù)據(jù)造假的情報策略及其缺陷

為擺脫信息約束，科研數(shù)據(jù)造假的判斷，既基于科學活動細節(jié)自身所呈現(xiàn)的“主動信息”和“一次信息”，也借助于專業(yè)調(diào)查與輿論監(jiān)督等外界壓力手段，讓相關嫌疑行為主體產(chǎn)生合理的“被動信息”和“二次信息”。前者屬于采集型情報策略，而后者屬于激發(fā)型情報策略。

目前國內(nèi)外影響較大的科研數(shù)據(jù)造假事件的定性判定，一般運用了專業(yè)調(diào)查和輿論介入的情報激發(fā)策略，取得了科研人員自身的供述性證言和涉事論文中無法獲得的補充信息（表2）。例如在“小保方晴子事件”中，輿論壓力和專業(yè)調(diào)查產(chǎn)生的二次信息與其科研活動中所呈現(xiàn)的主動信息互為聲勢，最終使小保方晴子不得不屈服于學術不端的指控。

但是，依賴專業(yè)委員會和輿論監(jiān)督進行信息激發(fā)的情報策略也客觀存在如下顯著缺陷：1）判定需要輿論監(jiān)督和專業(yè)調(diào)查委員會的參與，其社會成本和經(jīng)濟成本較高；2）判定往往需要較長的時間或程序，評價的時效差；3）對被調(diào)查對象產(chǎn)生嚴重的心理和聲譽困擾，因此有可能會被人為的操縱或利用。

2.4 現(xiàn)有學術不端檢測軟件及其在科研數(shù)據(jù)造假判定上的局限性 現(xiàn)有“學術不端”檢測軟件及平臺構建的原理，是基于文獻、文本比對進行技術化編碼加工和智能化信息計量，以評估論文的相似度、抄襲率、引用過度情況，供期刊編輯部或個人檢測文稿和已發(fā)表的文獻[43]，輔助判定抄襲與剽竊、不當署名等，大大提高了檢測判定的時效性。但尚無見到用于科研數(shù)據(jù)、圖表、圖片等數(shù)據(jù)真實性檢測的報道。即便是針對抄襲、過度引用和剽竊的判定，簡單、機械以文字重合率作為標準也會不公。尤其是一些綜述性、商榷性和經(jīng)典分析類論文[56]，仍須參考專家意見進行綜合權衡[44]。

3 關于科研數(shù)據(jù)造假計量評估策略與技術路徑的考量：信息約束與風險模型

綜合考量，判斷科研數(shù)據(jù)造假有兩個基本努力方向，據(jù)此可構建兩類不同的情報分析策略及技術路徑：

1）擺脫或減少信息約束，縮小信息的“不對稱性”、使決策者獲得更多的有價值情報，從而提高判定準確率；

2）基于能夠獲得的“不完全信息”，引進概率函數(shù)和風險理論、通過計量方法建立風險模型，客觀度量和評價科研主體發(fā)生進行數(shù)據(jù)造假的風險，使決策者可以根據(jù)風險評估，及時選擇“風險規(guī)避型”、“風險中立型”或“風險喜好型”的授信策略。

3.1 策略1：利用科研數(shù)據(jù)本身的固有特征或關聯(lián)規(guī)律，擺脫信息約束，判定造假

3.1.1 技術路徑1：基于專業(yè)隱性知識挖掘，擺脫信息約束

一般地，科研數(shù)據(jù)評估需要依賴同行評議專家人工判斷，學術刊物編輯過程中，通常也包括剽竊軟件檢測[45]和專家評審兩個基本程序[44]。同行專家最可能依靠其本人專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，判定某些數(shù)據(jù)“過于完美”或“不可能”。例如，國內(nèi)學者蔣曉輝即是通過專業(yè)化學知識與實踐經(jīng)驗，抽提出分子式和元素分析誤差數(shù)值范圍的關聯(lián)關系，從而判定一部分《Chinese Journal of Chemistry》國外研究稿件數(shù)據(jù)是捏造的[46]。同行專家之所以能判別出這類捏造數(shù)據(jù)，說明真實的專業(yè)數(shù)據(jù)本身具有一些固定的或關聯(lián)的特征。理論上，這類基于專業(yè)隱性知識挖掘的情報策略，是擺脫信息約束的有效技術路徑之一。

3.1.2 技術路徑2：基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布規(guī)律

在財務的審計中，經(jīng)常會利用“本福德定律”和“尼格林尼求和法”判定是否有人對原始數(shù)據(jù)動過手腳?！禨cience》雜志于2014年7月在審稿規(guī)則中正式加入專業(yè)統(tǒng)計學家對論文數(shù)據(jù)進行審查的環(huán)節(jié)[5]。分析天然數(shù)據(jù)本身的固有值域特征或統(tǒng)計分布關系，是擺脫信息約束，評估數(shù)據(jù)真實程度的另一可能路徑。

3.2 策略2：基于“不完全信息”和“信息不對稱”的風險計量評估

3.2.1 技術路徑1：基于科研數(shù)據(jù)形式與信息約束多寡關聯(lián)慣例，對科研論文或科研報告的數(shù)據(jù)造假進行風險計量評估

按照科研規(guī)則和慣例，公開發(fā)表的科研論文或報告，需要將研究數(shù)據(jù)產(chǎn)生的方法、步驟、系統(tǒng)誤差、數(shù)據(jù)加工細節(jié)充分告知讀者，以便同行對數(shù)據(jù)重復驗證和應用時進行參考；負責任的研究者往往傾向于使用信息最為豐富的數(shù)據(jù)形式來增強其論文和報告的可信性。例如，在組織胚胎學研究中，一般會采用組織切片圖或視頻標注的形式來指示特定組織結構及其變化，但也有些研究論文或報告卻會采用信息約束更多的結構模式圖、示意圖、甚至單純文字描述的形式發(fā)表研究結論（表3）。

因此，對于研究方法表述、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式可以按其信息約束的多寡進行分級度量，計量其數(shù)據(jù)造假的風險。這種科研數(shù)據(jù)計量評價的方法對于推進科研數(shù)據(jù)審核標準與制度建設至關重要，并且理論上對發(fā)表前后的數(shù)據(jù)都適用。

3.2.2 技術路徑2：基于IF和RI對科研行為主體科研數(shù)據(jù)造假進行風險計量評估

最近《Nature》雜志報道了一個與“同行評議”、“學術不端”、“影響因子”都確切相關的新的評價指數(shù)——“撤稿指數(shù)（Retraction Index，RI）”，并且“撤稿指數(shù)（RI）”和影響因子（Impact Factor，IF）呈現(xiàn)正相關聯(lián)[47-48]趨勢（如圖1所示）。

從圖中不難發(fā)現(xiàn)：影響因子越高，撤稿率也越高，呈正相關趨勢。因此，已發(fā)表科研數(shù)據(jù)的真實可靠性與雜志影響因子（IF）存在某種正相關聯(lián)關系。這種關聯(lián)說明：有潛在的可能，利用IF構建數(shù)學模型，作為評估數(shù)據(jù)真實性及學術不端的風險模型。

這種評估方法建立的合理性在于：更高影響因子意味著投稿的數(shù)據(jù)被更多同行細致的研讀、判定乃至重復試驗驗證，面臨更高的撤稿風險，其數(shù)據(jù)的真實程度必須更強。從研究者的角度，一般會把數(shù)據(jù)穩(wěn)定、重復性好、對揭示本質規(guī)律價值較高的數(shù)據(jù)投向本領域影響因子較高的刊物，以防范可能發(fā)生的同行評議拒稿、甚至撤稿的風險。這種約定俗成，暗示了依賴IF和RI判定科研主體科研數(shù)據(jù)真實程度的可靠性。endprint

但是，由于不同學科學者發(fā)表刊物的范圍和影響因子數(shù)值范圍存在巨大差異，難以簡單橫向比較，從技術上講，必須采用公平合適的方法進行加權平衡或標準化換算。

3.3 科研數(shù)據(jù)造假風險判斷模型的構建：關于指標選擇、分層和分類計量的思考

3.3.1 指標的選擇、分類和分層

根據(jù)科研數(shù)據(jù)造假兩個判定要件，依照科學研究和數(shù)據(jù)發(fā)表過程的常規(guī)慣例（表3）和數(shù)據(jù)造假判定案例（表2）的歸納與考量，數(shù)據(jù)造假風險判定指標的選擇、分類、分層情況應對如下：

第一層級指標——定性指標（A類）。指可以直接定性為科研數(shù)據(jù)造假或科研數(shù)據(jù)真實的信息。如：自己承認數(shù)據(jù)捏造、夸大或篡改的記錄；科研數(shù)據(jù)明顯不符合數(shù)據(jù)本身應有的固有特征或關聯(lián)規(guī)律的報告；有確鑿的人、物證據(jù)鏈條證實科研數(shù)據(jù)造假真實發(fā)生的證據(jù)；數(shù)據(jù)明顯缺乏合理的空白與對照；研究方法和設備明顯不可實現(xiàn)；研究數(shù)據(jù)被同行反復重復、驗證，誤差在合理范圍內(nèi)，可以定性為數(shù)據(jù)真實；

第二層級指標——嫌疑指標（B類）。指雖然不能定性，但反映數(shù)據(jù)可信性程度的信息。如：發(fā)表期刊的影響因子；數(shù)據(jù)本身的呈現(xiàn)形式、信息約束和造假難易；同行評議意見；不為發(fā)表的數(shù)據(jù)提供所要求的補充證據(jù)等等。該類指標在第一類指標無法獲得時，充當風險計量的核心依據(jù)。

第三層級指標——信息約束（C類）。無法客觀確定的A類和B類指標，定義為信息約束，信息約束比例作為輔助計量指標參與風險計量。

3.3.2 指標的分層計量和分類計量

關于分層計量。A類指標為定性指標，直接確定數(shù)據(jù)造假的風險是1或0；B類指標分別依據(jù)科研慣例進行加權計量；C類指標作為輔助指標以百分比的形式進行賦值，若A類和B類指標全部都無法客觀確定時，C類指標的百分比定義為100%，此時待判科研數(shù)據(jù)造假的風險為定義為50%。凡∑（A，B，C）的風險計量高于50%的科研數(shù)據(jù)，判定為有造假風險的數(shù)據(jù)，并依據(jù)偏離50%的程度，分別定義為風險數(shù)據(jù)、嫌疑數(shù)據(jù)和造假數(shù)據(jù)。

關于分類計量?？蒲袛?shù)據(jù)造假模型的構建可以依據(jù)評價對象的不同采用不同的分類計量方法。對科研論文、科研單元和科技期刊，適用不同的指標計量體系進行分類計量，構建風險模型。

4 總結、討論與展望

在新一輪的科技革命中，世界各國都在以科技創(chuàng)新作為核心推動力，推進社會的升級發(fā)展，政府都通過支持與資助科研活動提升國際經(jīng)濟競爭力。相應地，科研人員的規(guī)模化和職業(yè)化發(fā)展，“馬太效應”顯現(xiàn)，客觀上使包括科研數(shù)據(jù)造假在內(nèi)的“學術不端”正日漸增多。由于科研數(shù)據(jù)造假具有極大的社會危害性，公眾對“科研造假”具有高度的敏感性，某些專業(yè)科研數(shù)據(jù)的公開質疑能夠觸發(fā)公眾輿論的持續(xù)關注和爭議，成為輿論焦點事件。以生物學領域科研數(shù)據(jù)造假風波和論文撤稿“井噴”為代表的“科研數(shù)據(jù)造假公眾輿論事件”正呈現(xiàn)多發(fā)態(tài)勢，不但自然科學領域屢見不鮮，社會科學領域也時有披露。

科研數(shù)據(jù)造假很難評估的原因是其具有很強的專業(yè)性，信息約束和專業(yè)壁壘客觀存在，不易像檢測剽竊那樣，能通過文獻、文本比對進行技術化編碼加工和智能化信息計量。公眾輿論催動下的科研數(shù)據(jù)造假介入調(diào)查，一定程度上能促進信息約束解除，客觀推動對“科研造假事件”的介入調(diào)查與判定。但同時，公眾輿論催動下的科研造假介入調(diào)查也是強烈擾動科研活動的不規(guī)范行為，尤其在利益攸關的創(chuàng)新前沿，未經(jīng)過確證的過度炒作，容易引發(fā)后來者有意規(guī)避或惡意操縱。此外，過度的輿論壓力，可能導致涉事學者的非正常死亡、退出，或者研究機構非正常關閉，不利于營造科技創(chuàng)新的寬松環(huán)境。而且依賴媒體的社會成本過大，規(guī)范性和標準化前景不好。

實際上，20世紀80年代以前，界定和判定科研數(shù)據(jù)造假在早期的科學社會學中并不具備獨立性。當時的默頓學派認為，科學的“純潔性”可以通過科學社會的“自我控制”和“自我治理”來實現(xiàn)。在早期自然科學研究中，數(shù)據(jù)加工行為也較為普遍，例如大名鼎鼎的孟德爾就摒棄了一些干擾規(guī)律發(fā)現(xiàn)的豌豆統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以獲得對其本人關于遺傳規(guī)律設想“完美”支持的證據(jù)。

因此，如何界定數(shù)據(jù)造假，既能高效狙擊科研數(shù)據(jù)造假，又能兼顧科技創(chuàng)新所需的自由、寬松環(huán)境，不得不充分考慮科研中數(shù)據(jù)不能“重復”、“再現(xiàn)”或“再測試”的客觀“邊界”問題。因此，直面科研數(shù)據(jù)造假的客觀存在，尋求科學合理的情報策略與情報技術，必須宏觀考量科學知識生產(chǎn)過程、科學研究者行為特征、科研數(shù)據(jù)造假界定與防控效率、科研數(shù)據(jù)造假判定的實際信息需求、國內(nèi)外科研數(shù)據(jù)造假判定實踐案例的優(yōu)劣等因素，挖用于判斷的掘隱性知識，以之對“科研數(shù)據(jù)造假”進行判定性檢測和計量性評估。

基于上述考量，我們提出基于科研數(shù)據(jù)造假判定信息約束梳理、分類計量與風險模型構建的實用情報策略，并在本文中探討了其技術實現(xiàn)的可能路徑與原理，以資未來構建相應信息采集、計量的情報工程體系進行參考。持續(xù)、系統(tǒng)、深入地研究“科研數(shù)據(jù)造假判定的信息約束和風險模型”相關理論與技術問題，完善指標選擇、分層和分類計量，對于推進科研數(shù)據(jù)審核標準與制度的建設，維護科學的求真精神和科技期刊的權威性，促進負責任的科學研究，具有實際應用前景。

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