顶着耀眼头衔，论文数据荒诞粗糙——多所高校高层次人才被举报涉嫌学术不端事件调查 | 调查观察

转自：新华每日电讯

　　一整列数据的末尾数字全是5，两列数据之间精准相差0.3，还有的数据小数点后时而一位、时而两位……这种明显不是真实实验得出的数据，竟来自一篇“长江学者”团队的《自然》论文。

　　近期，同济大学、南开大学、中山大学等多位拥有“长江学者”“杰青”“院长”等头衔的学者，被公开实名举报涉嫌论文造假，所涉高校已启动调查程序，有的学者已被免职。引人深思的是，戳穿这层窗户纸的，不是同行评审，不是高校院所，而是一个做科普视频的博主。这种公开打假会否带来实质改变？科研诚信的底线又是如何失守的？

有些数据十分荒诞

　　今年4月，国家杰出青年科学基金获得者、教育部“长江学者”特聘教授、同济大学生命科学与技术学院院长王某团队被科普博主“耿同学讲故事”公开举报论文涉嫌造假。

　　“耿同学讲故事”表示，该团队2024年11月发表于国际顶刊《自然》的一篇论文中存在许多规律性的人为编造数据，编造手段之低级，甚至“没使用随机数生成器”。例如，一整列数据的末尾数字全是5，两列数据之间精准相差0.3，还有的数据小数点后时而一位、时而两位等。

　　小鼠的体重同样奇怪。“不知道大家有没有在实验室里给小鼠称过体重，小数点后两位的克数根本就称不准。”“耿同学讲故事”说，因为小鼠的活动会影响称重，精确到小数点后一位就可以了。而王某团队这篇论文中的196只小鼠，只有一只体重精确到小数点后一位，其余全部精确到小数点后两位。

　　根据同济大学调查后的通报，受质疑论文存在学术不端等行为，论文第一作者金某某与学校高等研究院聘用关系被解除。王某未尽到通讯作者对论文数据真实性和可重复性等方面的应尽责任，被免去院长职务，并降低专业技术岗位等级两级。

　　紧随其后，南开大学生命科学学院院长陈某、中山大学生命科学学院副院长邝某某、中山大学肿瘤防治中心实验研究部副主任康某某、上海大学转化医学院院长苏某某也被公开举报论文涉嫌造假。相关高校已启动调查程序。

　　多位受访者表示，这次学术打假之所以备受关注，一方面是因为所涉学者数量多、级别高、影响力大，拥有“长江学者”“杰青”“院长”等头衔，得到过各类项目经费支持；另一方面，则是被曝光的数据编造手段实在粗糙，即使是不懂科研的人也会觉得荒诞。

学术造假利益大而约束小

　　科研是一个高度依赖诚信和自律的体系。有受访者直言，此次被曝光的造假套路，不过是表象。真正值得追问的是：那些并不隐蔽的疑点，为何会等到圈外人士推动才被发现？

　　首先是挂名的风气。受访科研人员说，“长江学者”“杰青”等头衔往往伴随行政职务的跃升，不少人的精力转向行政管理，投入一线科研的时间锐减。但为了维持头衔，甚至进一步往上走，他们会选择摘取团队成员的科研成果。

　　一位近期发表了顶刊论文的研究人员坦言，越是“大咖”，越容易对论文的真实性和可靠性失察失管，“他们太忙了，甚至连手下做的是什么都不一定清楚”。

　　其次，高校院所是否会对论文进行审查？一位国家级科研机构的研究人员以自身经历举例，科研处多数情况下只承担“备查”职能，而非实质性审查。“课题组整理好论文相关数据交到科研处备查，学术诚信主要依赖课题组自律。”他说，与此同时，论文数量庞大、涉及专业广泛，靠科研处全部审查也并不现实。

　　其三，评价导向“多多益善”，失信成本有待提升。“很多高校院所没有主动查处学术不端的动力。”多位受访人士指出，顶刊论文等数量指标，是个人申请“帽子”和待遇所需的业绩，也是高校院所学科评估和各类排名的重要参考。当鼓励产出成为硬任务，质量把关却靠软约束，学术诚信的防线便形同虚设。

　　此外，一位长期与期刊合作的数据平台负责人表示，一些期刊编辑存在被公关、专业审查能力不足等问题，期刊层面的隐忧也不容忽视。

系统推进诚信建设

　　在新华每日电讯记者采访的近十位受访者看来，虽然此次学术打假取得了一些进展，但这种个案式纠错难以持续。只有从制度层面系统性推进，才能提升科研诚信水平。

　　近年来，《科研失信行为调查处理规则》《教育部关于加强高等学校科研诚信建设和学术不端治理的指导意见》《高等学校学术不端行为调查处理实施细则》等文件相继出台，明确加强诚信建设、强化学术不端问题治理，构建健康的学术生态。

　　受访者呼吁，进一步落实相关政策，压实高校院所的学术不端行为预防与处理主体责任，对学术不端零容忍、快处置。

　　“其他高校还未公布调查结果，这次同济大学的调查速度和处置力度，希望能对其他高校形成示范。”北京一位学者说。

　　同时，加强科研数据管理，探索利用技术手段支持科研诚信管理，提升管理部门和期刊编辑评判数据质量的能力。一些职业学术打假人会使用专门的软件检测论文，将原本高度依赖专业经验的学术不端查验，变成公开、高效的技术流程。

　　上海一位教授表示，在审稿环节，人工智能目前虽只能承担初步筛查工作，但是有望通过不断训练，提升对大规模科学数据的评估与鉴别能力，发现审稿人难以察觉的漏洞。

　　更关键的是改变评价体系导向，回归科学价值本身。受访者建议，引导高校院所从发论文、发顶刊的“数字竞赛”转向营造潜心育人和科研的土壤。科研人员评估应着重看其在立德树人、原始创新、产业赋能以及对国家战略的实际贡献。（记者董雪 吴振东 陈潇雨）