Годишната анкета на Gallup кои професии са най-надеждните не пита за учените, но е безопасно да се каже, че най-малкото биха се класирали далеч по-високо от продавачите на употребявани автомобили и членовете на Конгреса на дъното.
В същото време сред хилядите хора в световен мащаб, които практикуват наука и публикуват своите резултати, някои малцинства вероятно се поддават на изкушението да се масажират данни, за да се постигнат резултати (привличащи внимание и финансиране). През последните години за някои стана политически полезно да се възползват от тази възможност и да твърдят умишлени научни измами. (Обвиненията, че предизвиканите от човека промени в климата са широко разпространена научна конспирация, стават само по-чести след т. Нар. Скандал с климата през 2009 г., въпреки няколко разследвания, които не успяха да намерят доказателства за измама или научно неправомерно поведение.)
Но колко често учените лъжат действително своите данни? С други думи, колко трябва да се доверяваме на тях?
Отговорът, поне според проучване, публикувано днес в Proceedings of the National Academy of Sciences, е, че като цяло учените са доста честна група. В статията медицински изследователи от Университета във Вашингтон и на други места откриха, че от повече от 25 милиона статии, свързани с биомедицински изследвания, публикувани в базата данни на National Institutes of Health PubMed, които датират от 40-те години, 2047 са били изтеглени в определен момент от публикация. Това е по-малко от 0, 01 процента от всички документи в базата данни.
Изследователите разделиха резултатите си допълнително, опитвайки се да приписват всяко отдръпване на вид причина. Според тяхното счетоводство 21, 3 процента се дължат на честна грешка, като неволно неправилно тълкуване на данни. Междувременно 67, 4 процента от оттеглянията могат да бъдат причислени към някакъв вид нарушение, включително измама или измислици (43, 4 процента), плагиатство (9, 8 процента) и дублирано публикуване (14, 2 процента). В сравнение с изтеглените предмети преди 1975 г. тези, които са изтеглени след това, са десет пъти по-склонни да бъдат измамни, за разлика от честна грешка.
Общият скромен процент на измама може да обясни защо авторите на блога Retraction Watch, който документи оттегля документи, се натъкнаха на опозиция. Някои казват, че насочването на внимание към изолирани случаи на нечестност несъразмерно увеличава общественото недоверие в науката като цяло. „Аргументът стига до нещо подобно“, написаха през май в Lab Times . „Научните измами са рядкост, така че съсредоточаването върху неправомерното поведение дава изкривена картина на изследванията, които ще дадат само боеприпаси на критиците, които искат да поставят под съмнение теми като климатичните промени и безопасността на ваксините.“
Един от отговорите може да бъде, че всъщност не знаем колко рядка е измама, въпреки отчитането на 0, 01 процента от това ново проучване PNAS. Както отбелязват авторите на проучването, в много случаи една статия може да е подозрителна, но в списанието няма достатъчно доказателства, за да може действително да я оттегли. Например, през 2005 г. The Lancet „изрази загриженост“ за резултатите от проучване, което установи връзка между средиземноморската диета и намален риск от сърдечни заболявания, но в крайна сметка те не оттеглиха документа.
Освен това, ние няма как да знаем колко съмнителни масиви данни дори не се появяват. Изработеният набор от данни може да не се окаже повторим от други изследователи, но в много случаи е съмнително това да ги подтикне да твърдят за нечестност. В исторически план много случаи на научна измама са изложени само от вътрешни свирки.
Последните събития обаче показват, че може би навлизаме в епоха, в която научните открития всъщност ни помагат да открием измама или поне някои от тях. През изминалия юли социалният психолог Ури Симонсон от Университета в Пенсилвания събра заглавия, използвайки иновативен статистически анализ за откриване на фалшиви данни в работата на социалния психолог Дирк Сместърс, който беше написал документ, който открива положителен ефект на цвета върху поведението на потребителите.
Техниката на Симонсън е сложна, но разчита на факта, че хората са известни лошо в фалшивите набори от данни, характеризиращи се със същия вид случайност, който се случва в реални събития. Симонсън каза на Nature, че "основната идея е да се види дали данните са твърде близки до теоретичното прогнозиране или дали множество оценки са твърде сходни една с друга."
Скоро след оставката на Smeesters, Симонсън направи алгоритъма си публичен, насърчавайки изследователите да публикуват своите сурови данни, а други да го подлагат на изпитание. Той се надява, че реалната възможност всички изследователи, изкушени да манипулират своите данни, да бъдат хванати, ще действа като силно възпиращо средство. Това на теория не само ще намали количеството измами, но и ще увеличи доверието, което можем да вложим в продуктите на науката като цяло.
