如何看待 2019 年诺奖得主塞门扎 30 多篇论文涉嫌 P 图造假、学术不端，是真的翻车了吗？

心随674 · 发表于 2020-12-23 09:14

楚一帆 · 发表于 2020-12-23 09:18

每次大佬出了问题，我们这些吃瓜群众都很是兴奋。是不是真的翻车了呢？
我们先看下事件经过：
格雷格·塞门扎（Gregg L. Semenza），M.D., Ph.D.（宾夕法尼亚大学，双学位）, 来自于美国的约翰霍普金斯大学医学院，为儿科医生、医生科学家。在2019年因“在理解细胞感知和适应氧气变化机制中的贡献”获奖。
截至10月16日，Pubpeer（著名的学术不端举报网站）已经挂了他至少32篇论文，其中29篇为最近2周陆续公布。目前仅有一篇文章《Hypoxia-inducible factor 1 upregulation of both VEGF and ANGPTL4 is required to promote the angiogenic phenotype in uveal melanoma》得到作者回应，为错误并不影响实验结果。
有兴趣的吃瓜群众可以到pubpeer深入了解，具体链接如下：
Search publications and join the conversation.以其中一篇引用量高达2000+的文章《Mitochondrial autophagy is an HIF-1-dependent adaptive metabolic response to hypoxia》为例：
①一图多用：WT组和KO组图片高度相似；
②存在PS刻意涂抹痕迹：箭头所指为PS涂抹痕迹；
如此看来，翻车基本是实锤了，就看该团队后期如何回应了。其实大佬学术翻车早就见怪不怪，不过诺奖获得者翻车，这还真是一个大瓜，值得一吃。
还值得一提的是，该论文的第一作者，张华凤，目前已经成为中国科学技术大学生命科学院的正教授、博导。

李志敏 · 发表于 2020-12-23 09:23

这个问题完美契合以前写的一篇回答。
我先说结论：你要想做出真正的科研，你得先不择手段的留在学术圈。
请吃瓜群众注意：在生命科学界，为了发paper而修饰数据，几乎是一个普遍现象。注意我不是特指此次疑似翻车的诺奖得主，也不是特指中国人。我是指世界上所有的生物医学界科学家，特别是欧美大牛圈，那是改数据的重灾区。不相信的话，我先给您一个数据：在某个学术期刊上的文章，有90%的结果都不能重复，有5%的文章疑似不能重复，只有不到0.1%的结果最终能转化为临床药物。这么低的可重复率，这么水的文章，你猜是哪个神刊？没错，就是……
当~当当当当~~~（请自行脑补Intel背景音）
没错，就是传说中的Nature。那Science，Cell呢? just the same。传说中的CNS三大神刊，影响因子爆表，发一篇羽化升仙，发三篇鸡犬升天。截止去年为止，中国人在三大神刊上发表的paper数量大约是10%。这10%里还有一大半都是国际合作，本土出产的只有不到5%。也就是说，CNS文章里，有90%是欧美大牛圈的自留地。也就是说，就算10%的沾中国人边的CNS文章都是bullshit，剩下80%的那些结果不能重复的bullshit，这一大坨shit也是欧美大牛们拉的。不相信的话，再给您吃个瓜：听说过心肌干细胞吧？听上去牛B哄哄的样子对不对？有个叫Piero Anversa的，哈佛教授，传统大牛，大约在20年前发现心肌细胞中存在能够修复心脏的多能干细胞。哈佛大牛皮耶罗一共在CNS灌了三十多篇文章，在他引领的整个心肌干细胞领域，所发表的文章超过一万篇。结果……bang！2018年爆雷，哈佛大牛皮耶罗的数据全是编的，心肌里面根本就没有干细胞，所有paper全部撤稿。这颗核弹一爆，炸死跟风群众无数。皮耶罗也是个人，他也就贡献了百来篇paper吧。剩下的九千来篇文章呢？那都是咋做出来的呢？——跟风群众：咦，这结果不对劲啊？咋回事捏啊？照这样给投到Sci指定发不了吧？干脆咱改改……没错，跟风就是这么来的。要真的顺藤摸瓜，估计全球心脏干细胞领域得裁掉一半的研究所。所以啊，元芳，你看去年这事一出，连个水花都没溅起来——不管是国内国外，根本就没人敢接话，更别说深挖了！
这种现状是谁造成的呢？有且仅有一个原因，就是：执行同行评议(peer review)的学术期刊！
学术界有一句名言：Publish or Perish。给不明真相的非科研吃瓜群众科普一下，这话直译过来就是：要么发论文，要么狗带。顺便提一句，这话可不是中国人说的。江湖传言，这话最早流传于1928年。也就是说，一百年前欧美学术圈就已经把学术评价的规则定好了：一切科研业绩以论文计算。您以为国内高校唯paper论是中国人自创的评价体系吗？欧美大牛们都玩了一百年了，到咱们这都是别人玩剩下的。
为什么说同行评议的学术期刊是造成修饰数据的罪魁祸首呢？我们从头说起。（耐心点，慢慢看）
最初，能读书写字的都是家里有矿（划掉）……家里有钱的人。到十六十七十八世纪，大概文艺复兴时代，全世界大概有95%以上都是文盲。您可别不信，到二十世纪中叶，到新中国建国时，我国都还有90%是文盲；到21世纪，我国是基本脱盲了，印度都还有70%是文盲。那个时候，识字的少，懂科学的更少；那时候全世界的同行科学家估计都互相认识，不像现在，连本研究所的同事都认不全。有成果了，就得给大伙看看啊，评价评价，挑挑错；这就是学术论文的雏形。那时候反正人少，科学家更少，把寥寥几篇论文装订成册，基本就是学术期刊的雏形了。您要是穿越到那个时候，要有空的话，一天就能把一年的论文都看完。现在？给您一年时间都看不完全一天发表的论文——还是您自己领域的。
所以，后来，识字的人逐渐多了，科学家也逐渐多了；每个人都想写点东西，学术期刊就不够用了。这时候期刊编辑就牛起来了：想在咱这发paper? 我说了算！但编辑也心虚：直接拒稿的话人家会杀上门来搞事情的，编辑也不都是科学家，拒稿得找点理由是不是？好，我就找专业人士来审文章！这就演化出了科研工作者的一生之敌——审稿人(reviewer)。
每一个科学家，他都有两重身份：当他是论文作者身份的时候，和蔼可亲，风趣幽默，思维开放，对大幅偏离的实验数据容忍度高；但当他转换为审稿人身份时，他会立刻变身成恶魔：顽固，不愿接受新思想；易怒，实验结果稍有偏离即即可引爆怒火；秽语抽动症发作，经常不能控制自己写下极具攻击性的评语。以下是一个备受审稿人折磨的作者的信：
“亲爱的女士，先生！
这是我们最最最最最新版的论文，我们要改到吐了。整个稿子又被从头到尾修改了一遍，连running head也没放过。现在我已经受够了，希望这次能满足你们和那些魔性审稿人。
同时，我不会再一一解答了。相比起关注科研进展的细节，贵刊的匿名审稿人更喜欢折磨我们这些碰巧落入他们魔掌的作者，借此来发泄自己的病态个性。他们简直是神经病。请您不停地向他们发稿件，因为他们一旦没有稿子审了，很可能会去抢劫小老太太或者虐待小海豹。审稿人C显然是最敌对我们的，编辑不用把我们的论文发回给他了。实际上我们已经向4-5个可能是审稿人C的嫌疑人发送了炸弹。因此如果您将稿件发给他们的话。审稿很有可能会因为某些原因被推迟。
审稿人B建议我再多引用16篇文献。这16篇文献涉及主题很广，不幸的是没有一篇和我们的研究有关系。甚至有一篇发表在高中文学杂志上，主题是关于美国和西班牙战争的论文。这16篇文献的唯一共同点是来源为同一个作者。为此，我们专门在相关文献后面加了一小节内容，标题为“不相关文献的回顾”。
假设你们接受了这篇论文，我们会添加一个注脚，感谢你们对这个稿件的“帮助”。并且说明我们更喜欢一开始提交的论文，它比现在的修改版本好太多了。在编辑拿着霰弹枪对着我们的头的压力下，一篇好文章被改成了狗屎！”
注意，上面这可不是我瞎编的，这是一个叫做Robert Glass的计算机科学家写给The Journal of Systems and Software编辑的信。这世界上您叫得出名字的大牛，爱因斯坦，玻尔，泡利，杨振宁，无一例外全都曾diss过审稿人和学术期刊，只是用词稍有保留而已。
公平来说，大部分审稿人并不是如此变态。（但有时候真的很变态。）有两个可能的原因造成这种现象：第一，审稿人总是匿名的，他总是隐藏在幕后，戴着面具；就像路怒症患者，很多人平时文质彬彬、谦恭有礼，车门一关就现场直播速度与激情。有专门的文章分析这种现象，他们潜意识认为戴着面具/躲藏在驾驶舱后是安全的，因此本性中易怒、无情、残酷的一面就立刻释放出来了。匿名制度下的审稿人，也是如此。
第二，严于律人，宽于律己，是人类、或者说动物的本性。这是基因决定的。经过努力可能会缓解一些，但大部分人都没法做到改善，还有部分人反而变本加厉。回顾一下1971年的斯坦福监狱实验：当大学生开始扮演狱卒，他释放出的恶意、做出的恶行最后连他自己都无法相信。
虽然审稿人不戴面具又不拥有权力时，很可能是一个比您还正常的正常人。但当他既能完全隐藏自己、又拥有无上的权力时，想象一下他会怎么评阅您的论文。有时候应该庆幸是您的论文、而不是您本人落到他手上。
说完审稿人再说编辑。如今学术期刊一个资深编辑的地位，不夸张的讲，是帝王级别的。一个牛刊就是一个大帝国，比如CNS。牛刊的子刊就是小帝国，比如CNS下面的子刊。要是一个Science主编来您研究所拜访，接待的热情程度一定超过国家元首。即使不是CNS，一个10分左右杂志的资深编辑，基本也是全员跪舔。但请注意我也不是特指中国人。欧美大牛，舔得更厉害更全方位；而且近水楼台，可舔的资源大概是中国人的一百倍。有些大牛的口头禅不是我的科研多么牛B，而是我认识的编辑多牛B！刚才我们谈到了审稿人的权力，但他也就限于某一篇文章；编辑可是对所有投稿文章握有最终生杀大权的人，不夸张的说，您要是有个CNS的编辑爸爸，比有个诺奖爸爸还管用。
如今一个牛刊编辑的权力，已经大到了病态的程度。绝对的权力会导致绝对的什么？你懂的。
当然，这并不是说编辑们就都是瞎JB乱来。大部分编辑是科研出身，基本节操都还是有的。但现在的问题是，全球唯paper论，每个国家地区、每个高校院所、每年发表的学术论文，全球大概是几百万篇吧。这还是能发表的。加上没发表的，几千万篇都能有。学术期刊的数量年年递增，还是不够装这么多paper。而且现在一个很大的问题是，科研同质化太严重，有些人经常纳闷：这个水平的paper，人家咋就能上XXX期刊呢？咱们做得比他还漂亮，投到相同期刊，编辑为啥审都不审就秒拒了？举个例：CNS的拒稿率大概是95%。敢往CNS投的，基本都还是有自信的，纯粹去撞大运的还是很罕见。编辑拿到一看，都做的差不多啊，这怎么选呢？那边电话又滴滴的来了，都是熟人call，全球通病。好吧，三个办法选稿：第一，真正牛B的研究，拒了是咱的损失，选上吧；第二，来自牛人圈的投稿，以后大家都要混朋友圈的，拒了也得小心以后被牛人背刺，也选上吧；第三，有人打招呼了，不好意思拒绝，反正都是同质化的研究，也选上吧。剩下那些（95%）不是最顶级研究的，不是混欧美牛人圈的，跟编辑八竿子也拉不上关系的，就只有未审被拒的命。
那么我们逐渐开始接近最初的问题了：为什么搞生命科学研究的，要改数据呢？
先接上面的流程：编辑拒了95%，留下5%，这5%是要拿出去外审的；也就是说，最后一关，是留给审稿人的。审稿人一般是2到4个，他们会按照自己的思路（每个审稿人可能有完全不同的思路）把你的文章从头到尾扒拉一遍，看不顺眼的统统划拉一刀，到最后你总会有种被凌迟处死的感觉。
那么这里就出现第一个问题了：众所周知，一篇文章的审稿人可能就是另一篇文章的作者，审稿人/作者只是同一科研人员的不同身份而已；那么，凭什么审稿人的意见就是对的，作者就一定是错的？投文章经常会遇到这种问题：被一个期刊的3个审稿人拒掉以后，你按照意见悉心修改，然后投了另一个期刊；这个期刊另外找了3个审稿人，然后这叁根本没管之前的问题，又从其他方向提了30个问题；当你再次被拒、另投他刊以后，新的3个审稿人又从完全不同的角度，又提了30个不同问题……如果随机挑选的3个审稿人就能代表同行水准，为什么随机选出的另外3个审稿人会提出完全不同的问题？到底谁对谁错？谁又来决定哪3个审稿人的观点是正确的？下面是个作者Diss审稿人的例子：
“亲爱的先生：
我们（罗森先生和我）将手稿寄给你是意在发表，而不是授权你在付印之前呈视给专家。我看不出有什么理由回应你那匿名专家的——且还是错误的——评论。有鉴于此事，我宁愿将论文发表到别处。
此致
阿尔伯特·爱因斯坦”
爱因斯坦当然有资格说编辑+审稿人都是傻B而他不是。但其他作者呢？谁又能判断审稿人和作者的观点，谁更正确？这就让第一个问题成为不可解的死结：首先，从专家库随机挑选的审稿人，其意见并不具有代表性，一百个专家可能就有一百个观点，谁的观点都不比别人更正确；其次，审稿人的观点不一定比作者正确，而且很可能作者是对的、而审稿人是错的；在这些死结存在的前提下，整个同行评议制度都是荒谬的。
第二个问题：在整个的审稿/修回过程中，世界上的每一个生命科学研究者都会发现，他要是不修改数据、他根本发不了文章。每一个作者都遇到类似的问题：“这个实验你们为什么不做？” “这个实验结果应该是这样的、为什么你们的结果却是那样的？” “根据以往的研究，哈佛教授Piero Anversa提出心肌里有干细胞，为什么你们的实验里没检测到有干细胞？”
这种问题你怎么回答？如果你老实说：尊敬的审稿人，我们的实验真的没检测到干细胞呀。不出意外你的文章一定被拒，然后只能投低一档次的期刊……然后再被拒，再投低一档次的期刊……最终你受不了了，向着苍天大喊一声：F**k the reviewers! 审稿人你们就直说吧，想要什么结果！你想要什么我都给你！如此周而复始，循环往复，最后当文章改的面目全非、你也被折磨得筋疲力尽以后，才发现和最初的版本相比，你的文章除了从4个小图变成8个大图、实验数据从4组变成40组、从没有补充数据到添加了50页的Supplementary data、实验花费从10万变成100万，但你的基本结论完全没变，只是多了一大堆花团锦簇但毫无用处、其中一半还是你编造的数据。所以在生物学界，大家读论文都有个心照不宣的秘密：表型多半是真的，但看上去层层推进、无懈可击的机制分析多半是扯淡。
因此这第二个问题也变成了死结：当审稿人提出不合理的问题时，你有两个选择：第一，用真实数据硬怼回去，但99%的可能被拒，因为你会激怒审稿人；第二，审稿人想要什么结果，你就给他什么结果；最后文章终于发表，但你的文章中多出了几处（或者几十处）修改甚至编造的数据。这就是为什么Piero Anversa一人造假、却有万人跟风的原因。不是这些跟风者一开始就想造假，而是他的结果如果不符合哈佛大牛Piero Anversa的数据，他根本就发不了文章！
第三个问题：到这里你一定会问：那你们这些生物医学研究者为何不坚守节操，不发文章就不发，谁怕谁？这就又回到了那句名言：Publish or Perish，不发文章你就Go die吧。全球每一个高校、每一个研究所，没有不给你论文压力的，只是压力多少而已；年年都要考核，年年都要有论文；没论文就拿不到tenure（终身教职）、就评不了职称、就申请不到经费，全球都是一个球样。改数据发文章，这一年就还能苟活下去，以后就还有机会做出真正的科研；不发文章，在中国还有可能再钢个两年，在美国恐怕就直接关实验室卷铺盖滚蛋了。通俗来讲就是：你得先活着，才有机会正经做事。
第四个问题：到这一步相信您一定会问，你们生物医学界为什么不修饰数据就出不了完美的结果？答案是：生物学过程本来就是不完美的、充斥着随机性。比如都知道抽烟会得肺癌。吸烟者大概比不吸烟者患肺癌的几率高出10倍。但你不知道的是，就算你拼命吸烟、达到每10分钟吸1支，你最终得肺癌的几率也大概只有千分之一。相反，如果你完全不吸烟、也不接触任何厨房油烟和大气污染，你还是有可能患肺癌，几率大约是万分之一到十万分之一。因此，生物学过程只能统计，不能预测。在特定条件下，某个生物学现象的发生与否完全是概率问题。既然是概率问题，那么实验结果不按你预想的方式出现就是常态。这和数学的硬推理过程完全不一样。在数学上，1+1就是等于2，不会更多、也不会更少。而生物学过程，1+1可能大于2、也可能小于2，不会发生的反而是1+1等于2；每一次实验结果都可能不同，就像你找不到两片完全相同的树叶一样。这样，你设计的实验即使再严格控制、每一次的结果也都会不一样。比如你测某个生物学反应，第1次强、第2次弱、第3次干脆结果完全相反……你当然可以重复很多次直到有阳性的统计学结果，但是遇到很多偏执而又对生物随机性缺乏了解的审稿人，他会直接告诉编辑：你的实验条件控制太差，导致结果偏差太大，因此结果根本不可信，建议拒稿。我相信在当今生物学界，有超过一半的人持有这种观念，他们对生物学过程的随机性严重缺乏了解。如果您能读到这里，又是本领域的同行，请谨记：生物学过程只能观察，而不能推理！在生物医学界，几乎所有的重大发现，都是从观察中得来，而不是推理！
（题外话：如果你会玩扑克，你就会懂得随机性的威力：你底牌是一对A，对手是2和3。但如果对手跟到底，你赢得这手牌的概率，会比你想象的低得多。通常情况下，这种牌你只能赢点小的；但对手跟到底的话，你大概率会输掉全部筹码。这是有悖于常人认知的。就像刚才提到的肺癌发生率：你拼命吸烟大概有千分之一的几率患肺癌，但这是每一年的发生率；如果乘以你的岁数（假设活到80岁），那么发生率就是8%，你会发现几乎12个吸烟者就有一个肺癌，这就很可怕了。但这个推测仍然是错误的：因为你得肺癌的概率，要从你开始吸烟的那一天开始增长，你不可能从婴儿就开始吸烟，因此这个概率应该减半。但同时，这个概率又是变化的：从吸烟的第一天起开始逐年增长。这样综合算下来，得肺癌的概率应该在吸烟二十年后开始达到一个比较危险的值，但如果有人一心想通过吸烟得肺癌，仍然是低于1%的小概率事件，所以有人虽然吸烟但是颐养天年，这个实际上是大概率事件，跟普通人的认知是相悖的。不了解随机性的生物医学研究者，都不能算是真正理解到了生物学的发生过程。）
最后一个问题：在当今，每一篇学术论文的结构都是极其不合理的，都完美得不像是真的——它们事实上也确实不是真的，是在作者、审稿人、编辑的一轮又一轮的修改中变得面目全非的整容文。你去看CNS的perfect paper，每一个实验都完美的印证了作者的推测，然后再来一个完美实验、然后再来一个完美实验……凡是稍微做过生物研究的，都知道这是不可能的。正常情况是，每一步实验都充斥着差错，每一个结果都有可能和你的预测相反。真实的研究过程就是在这些让人眼花缭乱的实验现象中、在动辄以G为单位的大数据中，判断出最有可能的生物学变化方向，推断出可能的原因，再设计下一步实验。最终，你的研究应该是在伸手不见五指的黑暗森林中，用微弱的火光照亮一条可能的羊肠小径——同时你还不能排除这条小径最后通向的是错误方向。但你要真的照这样去写文章，那是不可能发表的，审稿人和编辑，哪一关你都过不了。还有很大可能是你会被看做一个大傻B，从此该期刊不接受你的任何文章。
最后再引一个杨振宁先生的投稿经历：
“回归后杨先生曾经向《物理评论快报》(PRL)投过一篇稿件，引起很不愉快的经历。第一位审稿人轻率地认为作者是与诺贝尔奖获得者同名的某位C N Yang，审稿极为马虎，似乎也完全忽视文章所研究系统存在受限势；第二位审稿人的意见是许多人常遇到的、无实质性批评内容的所谓“缺乏广泛兴趣”和“缺少新的物理”，加上编辑“明显傲慢自大和官僚化”的程式化答复，使得杨振宁这位PRL的创始人和多篇重要论文的作者，感到整个拒稿过程“funny and troubling”。为此，在杨振宁文集Selected Papers II With Commentaries 的附注中，杨先生原原本本地附上审稿人意见以及他与PRL 编辑的两轮通信，力求改变这一错误的趋向。之后，他的科研文章主要投给中国物理学会所属的《中国物理快报》上，以实际行动表达了杨先生的价值观念：一项学术成果的价值并不等价于发表刊物的影响因子。”
我非常赞同最后一句话：一项学术成果的价值并不等价于发表刊物的影响因子。但在当今，整个同行评议-学术期刊的体系已经完全变味。以往是为了做科研而发论文，现在是为了发论文而做科研。这完全就是本末倒置。Sci本来是一个检索工具，后来却成了科研目的本身。影响因子、H因子，都从参考指标变成了科研目的本身。对于高校院所的行政人员和HR，这真是太方便了：你你你内个谁，Sci论文几篇，一区二区几篇，影响因子多少。我只要识数就能给科研人员评等级了，多方便。以后大家干脆到了年底在脑门上贴一溜单子，谁的文章多、期刊档次高、引用次数多，谁就牛B得了。还用开什么评审会？找个识数的中学毕业生，用Excel表排个序就云评审了呗。
最后，咱们回到此次诺奖得主的瓜。有没有P图，有没有改数据，相信大家看了pubpeer里的分析心中基本也有个结论了。但就像以上分析的，在当今生物科研界，无论中外，不修饰数据、他很可能根本就熬不到当教授的那一天，更熬不到得诺奖的那一天，没有谁可以例外！这不是谁一个人能背的锅，这是整个同行评议-学术期刊体系畸形演变到如今的必然结果！要打破这个畸形的体系，只有一个办法，那就是完全废除同行评议制度，直接在网上发表实验结果！别把论文写得跟整容八股文似的，真实情况该是什么样，就怎么写！就像上面引用的爱因斯坦原话：“我们将手稿寄给你是意在发表，而不是授权你在付印之前呈视给专家。”
在文艺复兴时代和近代，由于科学家人数极少，期刊和论文数量也极其有限，因此发表在专业刊物上是有意义的。在当今，在自媒体的阅读量比报纸还高、文章发表根本就不需要印刷过程的网络时代，爱因斯坦的牢骚已经可以变为现实：我的研究结果是拿去给你发表的，不是让你找人来评价的！至于研究结果本身是好是坏、影响深远还是毫无意义，随着时间的流逝自然可以甄别：你的方法有人拿去建了新的实验体系，你筛的靶点有人拿去做成上市新药了，你的研究自然是第一流的。您可能会问，那这样不是就没法第一时间评价你的科研成果了吗？请记住：研究本身，本来就不是一个可供快速评价的货物。如果是理论研究、基础科研，那评价需要的时间更长。爱因斯坦1916年提出引力波；而验证引力波确实存在，一直拖到了2016年，整整100年。要想立即对一个科研成果作出评价，这个想法本身就是荒谬的！每个高校院所的科研评价者，以及国家科技计划的引领者，都应该多一点耐心，再多一点给科研人员的信任。请相信：科研人员中的大多数都不是一心要划水的混子，而是一心想要做出一流科研的梦想者！
如果我来提这个问，我会这么问：诺奖得主赛门扎的某些论文可能是P了图，但他另外那些关于HIF的研究却是真的……您如何评价这种现象？
我想再次强调这个观点：你得先活着，才有机会正经做事；你得先留在科研圈，满足人们对高影响因子论文的变态喜爱，才有机会做真正有意义的科研。
（更新）这个回答写在这里，不是为了吐槽。只破不立的东西都是废话，骂人谁还不会？
举个栗子：大货车高速超载出车祸，就只是货车司机的锅？如果不超载就会亏本，货车超载这个问题永远不可能解决，就这么简单。但是，简单增加货车运费就能解决超载吗？运费增加会导致货物终端价格也增加、竞争力下降、失去客户、货物停止生产，最终工厂和货车都失去业务……所以世界上的事有简单的吗？
所以这个回答不是劝退，特别是刚入行的萌新。恰恰相反，它的本意是劝进。因为你要经历失望，你才会有希望；你看不到黑暗，你就分辨不出光明。
导致学者修饰数据的祸首，回答里已经讲的很清楚了：执行同行评议的学术期刊。解决的方法也给出了：直接在网上发表实验数据。实际上这样的数据库也有类似的出现，例如各类预印本网站。但这些预印本仍然有形式审查，有内容审查，运营模式僵化，这样的发表几乎对传统学术期刊没有施加到任何压力。
真正会威胁到传统学术期刊的平台，应该具备如下特点：
首先，它的名字可以叫做例如Hypothesis in progress/in evolution, 其内容格式为先提出一个科学假设、然后上传相应的图片和数据，每一个图片和数据都有相应的原始数据，比如WB要有未剪切的原始的电泳和膜染色图，荧光照片要有未剪切的原片，如果服务器的储存量够大，则把每一组所有照片都要上传，并且指出结果中的图片是选用的哪一组的哪一张。
每一阶段实验完成后，对原始提出的假说进行完善、修改甚至推翻重来，但是不删除最原始的Hypothesis，以完整的呈现该Hypothesis的发展和完善过程。无论何时都允许任何人进行评论，从Hypothesis的创新性到方法学的合理性都可以评论和提出建议，比如是否有其他人已提出类似的假说，或有没有其他方法可以改进其假说，某个实验方法是否不合适等。
在该平台发表的目的是尽最大努力还原出一个研究的整体过程，呈现出研究的原貌，并且最大程度的保证其可重复性。而不是像现有学术器刊物那样，一个研究必须是完美的、要把数据修饰到作者自己都呕吐才可以发表。
每一个研究的影响力应该建立在发表者的理论/假设/数据在其领域内有多少人使用(注意不是引用)、有多少人利用该理论/假设/数据发现了新的药靶、开发了新的药物，或者开辟了新的研究领域。研究的评价再也不是根据什么影响因子、什么H因子、什么自然指数(让这些东西都他么的fu*k off！)。
几个问题：
Q：这样的研究有没有人看？
A：关心的自然会看，不关心的永远不会看。自然科学细分到今天，你连隔壁课题组的项目名称都懒得知道，更不用说内容。是你领域的，自然会去看；不是自己领域的，你也看不懂啊。
Q：这样的话，研究论文的数量会不会太多？
A：现在每年公开发表的科学论文超过一千万篇(不负责任推测)。你能看完吗？如果直接发表论文会使其数量变得更多，对研究者来说，每年两千万篇和一千万篇有区别吗？你再加个零也没区别，反正看不完。事实上如果实行公开发表，将会大大减少论文的实际发表数量，因为不靠论文数量评奖评职称了，研究者为什么要花时间去写这些垃圾？
Q：不经过同行评议，怎么保证质量？
A：你浏览了一篇公开的、免费的、包含了所有原始数据的研究。你读它是因为你正好对它的研究内容感兴趣。是好研究就夸，是垃圾直接开骂不就得了？为什么你需要几个你根本不知道是谁、在哪、专业领域是什么、学术水平不明的同行评议人来帮助你判断这篇文章的好坏呢？再说按照现有同行评议制度，审稿人说什么你根本也看不到啊。现在仔细回想一下：你在看一篇文章的时候，你对它的评价，跟文章有没有同行评议过程有一丁点关系吗？
Q：爱因斯坦的那项研究，确实是在同行评议中发现了错误，你怎么评论？
A：它直接发表出来，读者自然会指出论文中的错误。爱因斯坦会在批评中发现错误，然后修改其结论。有没有同行评议，完全不会影响这个结果。
看得出来，大部分评论对现状虽然失望，但内心仍然是保留着希望。因为我们是把它当做事业，而不是当成一份工作来做。当然也有一些很有趣的评论，根据本人多年混迹知乎以及其他的经验，多半是传统学术期刊的利益攸关者。因为这个回答，基本是指着这些期刊的鼻子骂了，它们不爽肯定是正常的。
这里有一些数据：传统的出版行业，利润率大概是8-10%；能到15%的都可称佼佼者了。NPG（Nature publishing group），利润率是22%；爱思唯尔，利润率是40%；Wiley，利润率是70%。这种高到匪夷所思的利润率是怎么来的？
就举一个例子：当今的学术发表，不管你是在OA还是非OA的期刊发表，版面费都是4000美元左右，这个钱完全是作者给的，期刊社不用花一分钱。某些期刊一年两万篇的发表量，光是版面费就能收到8000万美元。这可是零成本，纯利润。请审稿人呢？期刊一分钱也不用花，有的是人愿意来。读者订阅呢？一篇文章30美元。读者是有病才会一篇一篇买来看吧？所以都靠各大高校院所订阅天价数据库。传统学术期刊在这个链条上，吃完原告吃被告，吃完被告吃法官。关键是：按照现在的游戏规则，它吃完了你，你还得巴巴的贴上去喊它叫爹！求着它收下你的钱，发表你花了十年用掉几百万经费辛苦做出的研究！这样荒谬的事，发生在今天，光是“荒谬”二字已经不能形容它的荒谬性了。
所以那些跟期刊利益攸关者的评论，我就好心打扫了，以免污了众人的眼睛。
（再更）“三位地位显赫之人坐在一个房间，一位是国王，一位是僧侣，最后一位则是富翁。有个佣兵站在他们中间，此人出身寒微，亦无甚才具。每位显赫之人都命令他杀死另外两人。国王说：‘我是你合法的君王，我命令你杀了他们。’僧侣说：‘我以天上诸神之名，要求你杀了他们。’富翁则说：‘杀了他们，我所有的金银珠宝都给你。‘请告诉我——究竟谁会死，谁会活？’如果权力来源于地位、诸神或财富，那为何他们又求助于佣兵？如果佣兵是权力之源，他又为何地位卑微？现在请你告诉我，权力究竟是什么？”
这是“权力的游戏”中，瓦里斯向提利昂抛出的问题。他接着又自问自答：
“——权力存于人心。信则有，不信则无。惑人的把戏，如浮影游墙。即便是矮小之人，也能投射出巨大的影子。”
学术期刊的权力正源于此。它既看上去极其强大、坚不可摧，又脆弱得如无根之木，随风即倒。它们现在站在学术评价权力的顶峰，但它们自己也心知肚明，它们权力的支撑点是极其脆弱的。去年打压华为时，IEEE曾跟风要封杀与华为有关的的所有研究论文。中国计算机学会随之发布了三项声明：
1.CCF 暂时中止与 ComSoc 的交流与合作；
2. 不建议 CCF 会员向任何 ComSoc 主办的会议和刊物投稿；
3. 建议 CCF 会员不参加 ComSoc 主办的刊物和会议的审稿和其他学术评价活动。
然后IEEE立刻撤回了之前的封杀令。这还算不上一个像样的反击呢。这说明学术期刊对它们脆弱的根基心知肚明。
真正的杀手锏，只需要出台一条：从某年月日起，在IEEE发表的论文不能用做高校院所职称晋升的业绩。
需要再来一条杀手锏吗？——从某年月日起，在IEEE发表的论文不能用于申请国家自然科学基金和其他纵向基金资助项目，也不能用于任何基金资助项目的验收业绩。
在此把IEEE换成任何期刊平台。可以有把握的说，该期刊会即刻死于声明发表的当日。至少在中国它已死得硬邦邦了。
因此学术期刊的权力来源，有且仅有一个：它是目前学术评价的量化指标。如果它被剥夺了当指标的权力，它就死了。
很多人觉得缺少了学术出版，就没法评价学术水平，也没法申请课题基金。学术评价这个题目太大，我们先抛开不谈；我们先来看看这些年自然基金评审的演化：
以前是可以随便列业绩。有些论文多的申请者，论文清单可以比正文还长。大约是从五六年前起，论文业绩就只能列5篇了，称之为代表性著作。大约是从今年起，国自然又有一些新的项目，例如原创探索项目，要求全盲审，不能透露申请者信息、也不能透露以往发表的论文业绩（但这类项目最后也要上会评审，一旦上会就有点变味，都全盲审了又要求你上会做什么呢，上会不就全露馅了吗，还盲个什么评？就为了最后还给留点操作空间？有点虎头蛇尾的意思）。
最好的评审机制，其实就是盲审，比如目前的博士论文双盲审——不能透露个人信息，不能透露论文发表情况。一些帽子多的教授，一年能招十来个博士，以前也就过了，现在送出去十份论文、回来两三份不合格，各个院校领导脸都能气绿了。所以很多院校现在规定：一份论文不合格的要写检讨，两三份不合格的就停止招生资格。所以，根据这些实际已经施行的评审措施，不管是评审基金申请书还是评审博士论文，最重要的其实还是看你研究的质量。所以你看，不需要看你发表论文的业绩，不也能很好的评价研究成果吗？
有些东西，你把它直接扔了，才会发现它没你想象的那样重要。

幸福341 · 发表于 2020-12-23 09:29

看到塞门扎的造假事件，想到2019年佛罗里达大学博士陈慧祥的自杀，不知知乎上是否还有人记得。
陈慧祥的毕业论文已经投稿成功，就在要发表的时候，陈发现自己起始的数据有误，整篇论文是不成立的。
当时两种选择，一个是撤销论文，但结果会是陈6年时间白费，没法获得博士学位；另一个是将错就错，直接将论文发表。陈本着学术精神选择了第一个，向导师申请撤销论文。
然而，他的导师不同意，坚持让陈继续发表。
这种有明显数据错误的论文发表后，极可能连锁反应严重影响同领域人的研究，他人多少年的心血会因这错误的数据而泡汤；而原作者呢，一旦被发现，自己的学术生涯直接断送且臭名昭著。
最后无力违背导师的陈，选择了第三个选择，自杀结束自己的生命。
像刚离开的成都大学毛洪涛老师一样。
我始终敬佩这些正直，正义，坚持真理的人，每次都想，如果他们坚持下来还活着有多好。
可是我知道，没有人能苛责他们没有继续对抗下去的能力，任何人都未经历过他们的至暗处境。
我想我们能做的，是不要让他们的牺牲白费，做个正直、正义、坚持真理的人，以及更多一些生命的韧度。
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补充一篇聊中外学术界的老文海归高校归不归？直面中外学术界的尴尬生存环境与机遇

茉莉707 · 发表于 2020-12-23 09:31

现在我估计只有HIF-1机理确定是真的，因为能复现的组比较多，其实我也跑过胶，并没有发现有什么异样，而且没看到对乏氧诱导HIF-1的机制有强烈的争议和批评，所以诺贝尔奖倒没啥大问题吧。
至于下面HIF-1是个转录因子能激活各种基因表达和通路，其数量多到数不清的地步，倒是可以重新考虑一下这些数据的扎实程度了。这里不限于已经被揭露的文章，毕竟诺贝尔奖得主都深陷风波，其他文章难道都没问题？
对其深表惋惜，是不是可以用晚节不保这个词…

123456879 · 发表于 2020-12-23 09:37

从展示的证据来看，基本实锤。
这起事件，让小编想起了与格雷格塞门扎（Gregg L. Semenza）、牛津大学的Peter J.Ratcliffe于2019年共同获得诺贝尔生理学或医学奖的William G. Kaelin（哈佛大学医学院教授）。
针对于现今论文数据“华而不实”的情况，William G. Kaelin在获得拉斯克基础医学奖之后于2017年在Nature上发文提出“论文需要简化结论与主题，以更稳健和可靠的数据使论文更加可信”。
这篇文章有很多值得当前学术界反思的地方，有些语句确实振聋发聩，BioArt全文编译如下，以飨读者！
当今，生物医学领域内的文章发表陷入了一种怪圈：虽然发表的文章越来越多，但有些数据却只能在很某些特殊的条件下才能重复出来，甚至有些无法重复。造成这一现象的原因有很多，但背后原因却鲜被提及。
这些年来，科学家们就像是温水中被煮的青蛙一样，而这杯“逐渐升温的温水”就是这几十年来发表文章所需要的逐渐增多的要求和数据量。此外，发表论文的目的似乎已经从验证或者得到特定结论转变为希望得到一个尽可能宽泛的结论。这样的危险就在于，论文越来越像稻草堆砌的“豪宅”，而不是坚固的“砖房”。
图为William G. Kaelin实验室庆祝活动上订制的蛋糕。图片引自：Kaelin Lab
以当今的眼光来看，使我获得2016年拉斯克奖的那些论文（与Gregg Semenza和Peter Ratcliffe一起发现了细胞如何感知氧气，实际上也是2019年获得诺贝尔奖的论文）中的结论大部分是浅显的、不可思议的，甚至很难被发表，比如其中一个结论是氧气信号通路竟然需要一种肿瘤抑制因子（VHL），这一结论放在今天会由于没有分子机制以及动物实验而遭受批评【1】。另外，HIF-1α需要氧依赖修饰的那篇论文也由于我们没能鉴定出相应的酶而差点被拒稿【2,3】。但当时非常幸运的是，一位经验丰富的编辑同意发表该工作，并让其他的研究组寻找和鉴定该酶，而如今这种现象却不经常出现。
图为今年的诺奖得主Peter J.Ratcliffe近日爆出的一封1992年Nature的拒稿信，这张图片近日火遍很多社交媒体。面对Ratcliffe的工作，审稿人1认为很好，审稿人2认为遗传机制上理解低氧反应还不够，最后editor建议投稿到更专业的杂志而最终拒稿该工作。从发表时间看，相关工作有可能最终发表在1993年的PNAS上了（Maxwell, P. H., Pugh, C. W., & Ratcliffe, P. J. (1993). Inducible operation of the erythropoietin 3&#39;enhancer in multiple cell lines: evidence for a widespread oxygen-sensing mechanism. PNAS, 90(6), 2423-2427.）。

是什么造成了如今这种“膨胀”的局面？其中一个因素是基金组织对于研究的影响力和转化能力的过分强调；另一方面是技术进步使得大量数据产生变得更加容易。这两个因素都鼓励审稿人和编辑要求更多的实验，这些实验要么是额外衍生的，要么与主要结论相去甚远，要么仅仅是为了增加数据的影响力。接收总是比拒稿更需要勇气。我担心审稿人在资金紧张的时候，更加倾向于要求更多的实验数据与结果，就像如今的状况一样。
在博后期间，我的工作是在活细胞中建立两个蛋白之间的共定位以及验证其相互结合，这些内容就足以发表一篇完整的文章。而现在，这些结果只能组成一张大图的某一个小方块儿，并且文章的其余部分要描述跨学科的数据并对论文主题进行阐述，这些数据需要对结论进行“升华”并最终达到表明该论文结论具有临床应用的要求。
不幸的是，这些要求就像是无底洞。从实验数据中进行结论推导，多样的数据的确是不可缺少的，因为任何单独的方法都有其缺陷和局限性。但是现今发表的文章已经从提出一个主要观点、并以多种方式得到证明的论文，发展到提出多个结论、但各有一根支柱性数据的论文。当下文章中最后所呈现的模式图往往显得结论太过牵强。

“Overly broad claims push the peer-review system past its limit.”

过于宽泛的要求会使同行评审系统超出能力范围。尽管我是一个经验丰富的审稿人，但依然发现论文中数据量爆炸使得文章阅读起来非常困难，而且经常会遇到那些并不是自己专业领域的数据。如果这种趋势继续下去，如果我想要对论文进行审阅，可能每次都得进行一个小长假才能把论文看完。编辑可能会成功地将具有互补背景的审稿人聚集在一起来审查这些宽泛的论文，但这样做的代价是会有多个专家需要花费时间来考察相同的实验。
另外，审稿人往往不太仔细地检查补充材料，而补充材料恰恰是数据最薄弱的地方。因为论文发表与作者们的前途息息相关，这可能会鼓励比如挑选数据等不良行为，这样就会出现不完整、不一致或无法解释的数据。同时，我们应该认识到，当一篇论文坦率地承认数据的局限性和令人困惑的结果时，这是在加强和完善一个良好的科学环境，我们也应当鼓励这种行为。
“无知”是临床转化的真正瓶颈。我们不能再告诉基础科学家，他们工作的价值在于将基础理论的论文转化成临床应用。我们必须回到原点更仔细检查地原创性研究论文的实验设计和数据质量，以更加谦逊和谨慎的态度回顾过去。如限制性内切酶、酵母细胞细胞周期突变体和CRISPR-Cas9这些曾经被认为是实验中出现的古怪现象催生了后来的新发现、新应用，这些就是建立在谨慎回顾过去研究之上的。我们还应该更多地关注一篇论文的质量以及它是否促成了后来的发现，而不是关注个别论文发表在什么期刊上。
最后，在审查一篇论文时，主要的问题应该是它的结论是否正确，而不是如果结论正确的话是否重要。真正的科学进步是用坚实的数据一砖一瓦砌成的，稻草堆砌的数据虚假繁荣切不可取。

制版：Matteo
原文链接：https://www.nature.com/articles/545387a
参考文献
1. Iliopoulos, O., Levy, A. P., Jiang, C., Kaelin, W. G., Jr. & Goldberg, M. A. Negative regulation of hypoxia-inducible genes by the von Hippel-Lindau protein. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 93, 10595-10599, doi:10.1073/pnas.93.20.10595  (1996).
2. Ivan, M. et al. HIFalpha targeted for VHL-mediated destruction by proline hydroxylation: implications for O2 sensing. Science 292, 464-468, doi:10.1126/science.1059817  (2001).
3. Jaakkola, P. et al. Targeting of HIF-alpha to the von Hippel-Lindau ubiquitylation complex by O2-regulated prolyl hydroxylation. Science 292, 468-472, doi:10.1126/science.1059796  (2001).

侬去斯 · 发表于 2020-12-23 09:39

我说什么来着。
之前在回答其他问题的时候，说了论文造假根本就是一个各国都常见的问题。
总有人觉得国外（美国）的人不造假就很神奇。
这些人还会跑来告诉我，要睁眼看世界。
对这个问题而言，拓展一下看法
诺贝尔奖给的是多年前的研究，不代表近些年的科研成果。只要他多年前的研究是真实，诺贝尔奖本身还是实至名归；如果多年前的研究都造假了，这个乐子就大了。
还有国内一直有点神化诺贝尔奖，这确实是一个非常高的奖项，但是它代表的仅是获奖人曾经的贡献，不代表他会一直牛逼（当然有人肯定会一直牛逼）。以及某国的诺贝尔奖获得数也是代表的几十年前的科研贡献，中国现在没有很正常，那些年本来就还是弱的。

胡37 · 发表于 2020-12-23 09:48

皮一下
还用P图这种操作，不嫌累吗？
看到有说用对抗网络生成图像的，但别忘了，GAN这东西需要大量数据的训练，还是有点麻烦。
我搞纯数学图像处理算法的，建议想发top期刊的造假者可以找我合作。不是单纯的图像变换，我的算法里加入了大量的edge-preserving滤波，以及我为了水论文而创造的混合多尺度分解-重构模型，如果还怕被发现还可以再加点形态学滤波。我们可以合作共赢，你带我co-author，我保你论文造假无忧，童叟无欺。【手动狗头】

我放心你带套猛 · 发表于 2020-12-23 09:57

心里真是哔了狗了
2020世界青年科学家峰会
2020年10月18日 8:30-12:00 开幕

忆困血馆闻 · 发表于 2020-12-23 10:04

川普：It’s funny that Nature and Science are trying to tarnish and defame me because I cut fundings for research. You know what, zero, I mean none of the papers on nature and science is real science. All of them are fake! Look at the data forged by the Nobel prize winner about heart stem cells, it was a tremendous fraud. My heart was broken when I found out there is no stem cell in my heart. You know why I cut research fundings, because that’s the ONLY way to stop them from faking data! I don’t want to waste taxpayers’ money to produce jobs for quacks. You can’t believe anything you read from these journals, anything!

Part of MAGA is to make science real, I mean by cutting fake scientists’ funding to push them out of jobs. And Nature and Science should no longer exist because they are full of misinformation and fake results. We can’t defeat COVID with fake science. In my next term, I’m gonna ban all journals that say shutting down is the cure to COVID because it’s not true. COVID is easy to defeat, look at me, I’m 74 and if I can survive COVID, so will you!!! Our country does not need these alarmist fake scientists. By the way, Dr Fauci is one of them, we should not be listening to him!

We will keep our economy open by freeing everyone up. I need you to vote for me, it’s very important that you do it now and fast! Because if Biden gets elected, which he never will, but if that happens, he will lock down the country and you all will lose your freedom! Don’t let that happen.

God bless you, God bless America!

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如何看待 2019 年诺奖得主塞门扎 30 多篇论文涉嫌 P 图造假、学术不端，是真的翻车了吗？

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