Время от времени вы слышите истории о том, как аспирант (или постдокторант) сфабриковал данные, которые чувствовали, что необходимость публиковать новаторские результаты была слишком велика . Это неэтичное поведение заставляет меня задаться вопросом: что на самом деле может сделать научный руководитель (или руководитель группы, или главный исследователь проекта), чтобы избежать этого в своей собственной группе? Каковы ее этические обязанности по обеспечению подлинности всех опубликованных данных?
Обратите внимание: я не выделяю аспирантов или постдоков, потому что считаю, что они статистически несут ответственность за большее количество нарушений этического поведения, чем другие… только потому, что это дает хороший пример того, когда PI будет иметь только косвенный доступ к данным (имеется в виду : на самом деле она не проводила экспериментов сама, а только представила данные другим в своей группе).
ИП несет ответственность за результаты работы подчиненных ему научных сотрудников, пока они выполняют работу для ИП . (Я думаю, было бы несправедливо возлагать на PI ответственность, например, за контроль качества работы, проделанной постдоком над статьей, представленной его или ее бывшей группой.)
Однако с этической точки зрения PI несет ответственность за создание атмосферы, в которой ошибки обнаруживаются и исправляются, а не допускаются. Если ошибки носят «невинный» характер, то за выявлением и исправлением этих ошибок не должно следовать никакой вины или наказания. Однако PI несет ответственность за то, чтобы не санкционировать преднамеренные нарушения. Если PI устанавливает культуру, в которой такое поведение рассматривается как ожидаемое или необходимое, такие сбои действительно лежат на PI.
Я бы сказал, что обязанности PI распространяются на обеспечение того, чтобы заявленная работа была выполнена, а данные были правильно проанализированы. В некоторых местах, где я работал, для этого были введены процедуры контроля качества с разной степенью формальности. Хотя я не думаю, что в академических условиях часто требуется полный обзор всех данных, я думаю, что большинство групп выиграют от некоторой реализации таких мер. Как предлагает Ана, если вы сделаете «случайную» выборку произведенной работы, тогда будет намного сложнее что-либо сфальсифицировать , поскольку вы не знаете, будет ли эта работа проверена.
Не следует ожидать, что сыщик упадет на шпагу из-за одного инцидента с подчиненным. Возможно, PI может быть подвергнут критике за принятие плохого кадрового решения, но это не должно ставить крест на карьере, если только PI не знает о неэтичном поведении и не оправдывает его. Такие случаи, как дело Бхригу о фальсификации в Мичигане , когда постдоктор вмешивался в работу аспиранта из той же группы, что привело к переходу ИП в другой университет, прискорбны и только усложняют жизнь. каждый. Но не должно было вызывать отвращения к ИП, что, по-видимому, и произошло здесь.
Мы говорили об этом в институте, где я работаю над диссертацией, и лучшим решением показалось следующее:
Во-первых, создайте центральную базу данных для всех необработанных данных, доступ к которым можно получить по запросу. Загружайте/копируйте в него данные сразу после их сбора, включая зашумленные данные, которые могут не попасть в окончательный анализ. Это гарантирует, что любые исключенные данные должны быть должным образом обоснованы.
Во-вторых, пусть все знают, что время от времени будет извлекаться случайный набор данных, и над ним будут выполняться некоторые базовые проверки.
В-третьих, запустите эти основные проверки. Для этого вам нужен кто-то со знанием статистики, который может сказать вам, что подходит для вашего типа данных. Многие базовые аспекты нормальных данных трудно смоделировать без больших знаний статистики. Чтобы привести пример, если вы возьмете данные с нормальным распределением, разделите их на квинтили, а затем нанесете среднее значение на дисперсию в каждом квинтиле, они должны примерно падать на перевернутую U-образную кривую. Я знаю случай, когда эта зависимость была совершенно линейной, что вызвало тревогу. В любом случае, эти проверки должны быть простыми и легко запускаемыми.
В-четвертых, решите, кто будет делать эти проверки, потому что это требует времени и усилий.
В-пятых, убедитесь, что у вас есть некоторое представление о том, какие типы ошибок являются честными, а что представляет собой фактическое мошенничество. Убедитесь, что вы заранее обсудили механизмы борьбы с этими ошибками (и мошенничеством), т.е. не оставляйте это решение на усмотрение руководителя в тот момент, когда оно происходит.
Редактировать: я думаю, что главный вопрос заключался в том, за что отвечает PI. Мой ответ отражает мое мнение о том, что ответственность должна быть более институционализирована, а не оставлена только на PI. С другой стороны, PI может выполнить некоторые из этих шагов самостоятельно, если это необходимо или если нет другой доступной помощи. Но тогда это может быть слишком сложным, так что, возможно, вы получите лучшие ответы от других людей.
Это печальная реальность. Вот почему руководители исследовательских групп должны быть настолько глубоко вовлечены в исследования своих аспирантов, чтобы они могли легко обнаруживать фальсификацию данных. Очень жаль, когда руководители исследовательских групп только сидят в своей комнате и ожидают, что студент сделает все за них и напишет свое имя в статье. Обязанность лидера — тщательно изучать и подвергать сомнению результаты, просить о повторении, когда это необходимо, а также проводить несколько экспериментов, чтобы подтвердить подлинность результатов, прежде чем принимать их.
Геррит
Ф'х
Геррит
Абэ