承认伪造数据的研究人员比例可能高达10%，而超过半数研究者曾进行“选择性报告”。科研诚信问题远比我们想象得普遍和复杂。它是如何从个别丑闻演变为一个需要全球政策回应的系统性挑战？

你是否想过，那些奠定我们认知的科学研究，其基础数据可能并不可靠？

在2009年，一项基于18项调查的元分析结果显示，2%—4%的研究人员承认曾伪造或篡改数据。在医学和生命科学等某些领域，这一比例甚至可能高达10%。这还只是冰山一角。

更令人担忧的是，超过半数的研究人员坦言曾进行过某种形式的“选择性报告”——比如只发表支持假设的“漂亮”数据，或者不断收集新数据直到得出“显著”结果。这些行为不仅损害了科研的整体质量，更可能误导后续研究方向，甚至影响医疗、经济、政治等领域的政策决策。

01 问题从何而来

科研诚信危机并非一日之寒。

（1）历史脉络

科研诚信或科学诚信（Research integrity or Scientific integrity）这一概念由查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）于 19 世纪首次提出，但直到20世纪70年代末，随着美国一系列科研丑闻（如1974年的“涂色老鼠事件”）曝光，公众和政界开始高度关注科学界的自我监管能力。科学界曾坚信其“自我纠错”能力，但记者威廉·布罗德等人指出，欺诈可能是科学界的“常规次要特征”。

（2）定义演变

最初焦点是“三大罪状”：捏造、篡改、剽窃。随后，范围扩展到包括“其他严重偏差”的“科研不端行为”，以及范围更广、可能非故意的“有问题的研究实践”。如今，关于“可重复性危机”的讨论进一步揭示，许多不可重复的研究结果与这些灰色地带的实践密切相关。

02 根源：激励与基础设施的缺失 

这些现象背后，是深层的系统性问题：

（1）负面激励

出版商、机构和评估体系往往更青睐新颖、前所未有的研究，而非扎实的验证性工作。这无形中鼓励了追求“显著性”的行为。

（2）数据管理灾难

在许多学科，数据收集混乱且保存不善。据估计，生命科学领域自20世纪90年代以来创建的数据集，多达一半已经丢失。缺乏高效处理数据的工具、标准和工作流程，是滋生有问题实践的土壤。

03 概念的演变与政策的回应

作为回应，1990年后全球出现了“行为准则的爆炸式增长”。如2007年，经合组织（OECD）发布了《促进科学诚信和预防科学不端行为最佳实践》报告；国际层面的主要准则包括：《欧洲研究人员宪章》（2005年）、《新加坡研究诚信声明》（2010年）以及《欧洲研究诚信行为准则》（2011年制定，2017年修订）。

联合国教科文组织的“全球伦理观察站”（2021年后无法访问）项目曾收录了155份行为准则，但这“很可能只是近年来制定的准则总数的一小部分”。这些准则在高度多样化的环境中创建，其规模和目标差异很大：除了国家级准则，还有科学学会、机构或研发服务的准则。

多项案例研究显示，虽然这些规范性文本可能共享一套共同的核心原则，但人们日益担忧 “可以感觉到碎片化、缺乏互操作性以及对核心术语的不同理解” 。这些准则的原则虽好，却常被视为 “与实际工作实践脱节” ，其效率受到批评。它们有时被批评为“反应性的”，即在丑闻后制定，内容多是“禁令列表”。

到20世纪80年代末，一系列不端行为丑闻和日益加强的政治与公众审查，使科学家们处境艰难。科研诚信的挑战，似乎需要一场更根本的范式转变。单纯依靠事后惩戒和条文规范，难以触及问题的核心。

那么，出路在哪里？近年来，一个名为 “开放科学” 的框架正在兴起，它试图通过透明度、共享与合作来重塑科研的可靠性。这不仅仅是技术变革，更是一场深刻的科研革命。它如何具体应对上述系统性困境？又将把关于科研诚信的讨论引向何方？

下一篇，我们将深入探讨开放科学如何从理念走向实践，剖析其背后的伦理基石，并审视它如何通过具体的指南与准则，重塑全球科研生态。

本文编译自法国开放科学委员会发布的《开放科学小百科》。该项目聚焦开放科学十个核心议题，内容基于权威学术资料，按知识共享-署名（CC-BY）许可协议开放。

原文链接：https://encyclo.ouvrirlascience.fr/