- 作者：佚名
- 发表时间：2023-08-19 22:06
总感觉一些心理学或者社会学所引用的数据都很神奇，又不能像理工科目那样重复实验，这怎么知道写论文的不是在忽悠呢。
没办法判断，我自己写论文，也经常编数据的，这个并不稀奇，关键是编的合理就行。
再说，也别以为理工科的实验数据就准确，相比起来，我宁愿相信社会学论文中那些编的数据也不相信理工科的实验数据或者调查数据等等。
你的直觉是对的。很多人文类论文数据的可验证性都很低的，而且人文类数据基本都是社会性开放性的，在数据出台之前，作者已经预设好数据来源及其走向了，能够坚定的保持中立对数据不干扰的做法，应该非常少。再者，很多人文学科数据本身是基于抽样的，而不是穷尽性的，换而言之，数据结果是概率计算的结果，不具有科学严谨性。
数据造假是让大家头疼的事，却又是很多人在做的事。理工也有这种趋势。几年前的韩春雨事件只是冰山一角。不过我跟佩服他，在面对压力情况下，能够坚持研究，或许将来的某一天他可以自证清白？
不可否认的是有些论文数据确实是造假的，但是大部分论文都是有一定的根据的，只不过会在数据处理的时候进行一定的删改，以保证符合自己的预期要求与目的。
我和题主一样对这个问题很好奇，目前正在写的一个专栏就是针对这个问题的——
统计侦探修炼手册现在已经有四篇文章：
RCMC：如何发现社科论文中的数据造假（一）：统计侦探之“热身动作”——常识和算术
RCMC：如何发现社科论文中的数据造假（二）：统计侦探之“起手招式”——平均值和标准差
RCMC：如何发现社科论文中的数据造假（三）：统计侦探之“进阶技能”——检验统计量和p值
RCMC：如何发现社科论文中的数据造假（四）：统计侦探之“辅助线索”——检验统计量的自由度
这个系列还在更新（也许更新速度会非常慢），全系列原计划大概会有6-7篇，现在发现没有10篇打不住了……但肯定不会坑。欢迎大家一起来交流识假心得！^_^
最近发现这里有一个真实案例，很好地展示了“如何判断社科论文中的数据是否真实”——
Joe自述举报西南大学Zhang始末内容很丰富，看了会有收获的。
本文来源 “撤稿快讯” 官微
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论文信息
2020年4月，吉林大学中日联谊医院在Gut Pathogens(IF5.324/3区)期刊上在线发表题为“EV71 virus reduces Nrf2 activation to promote production of reactive oxygen species in infected cells”（EV71病毒减少Nrf2的激活，以促进受感染细胞中活性氧的产生）的论文。
第一作者： 吉林大学中日联谊医院Zhenzi Bai(音译 白贞子)、Xiaonan Zhao(音译 赵晓南)；通讯作者：吉林大学中日联谊医院Hongyan Li(音译 李红艳)
论文质疑
【上】Chen et al 2019的图4A, 3F、【左下】Bai et al 2020的图3a、【右下】本文图7B 南京深瞳全网查重
Li et al 2019图3D, 6C 南京深瞳全网查重
【左】Li & Zheng 2018的图2A、【右】本文图2a/b 南京深瞳全网查重
【左】本文图2a/b、【右】Huang et al 2019的图1D，3E 南京深瞳全网查重
【上】本文图3i、【左下】Ni et al 2020的图5C、【右下】Huang et al 2019的图1F 南京深瞳全网查重
【左上】Lan et al 2020的图3A、【左下】Huang et al 2019的图8C、【右】本文图7a 南京深瞳查重
期刊提醒
2023年1月30日，期刊发表注意提醒：读者提醒，人们已经对这篇手稿中提供的数据的可靠性提出了担忧。一旦对这些问题的调查完成，并给予所有各方充分回应的机会，我们将酌情采取进一步的编辑行动。
作者回复
截至目前，未见作者作出任何回复。
参考信息：
https://pubpeer.com/publications/C737C35A3E51717A0B91E08E08D0D2
https://gutpathogens.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13099-020-00361-w
本文来源 “撤稿快讯” 官微
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