çoğu gibi İnternette, PubPeer anonim kalmak isteyebileceğiniz türden bir yer. Orada, rastgele atanan taksonomik isimler altında Aktinopolispora biskrensis (bir bakteri) ve Hoya camphorifolia (çiçekli bir bitki), “dedektifler” bilimsel literatürdeki hataları titizlikle belgeler. Beceriksiz istatistiklerden saçma metodolojiye kadar her türlü hata hakkında yazsalar da, toplu uzmanlıkları manipüle edilmiş görüntülerdedir: şüpheli bir şekilde keskin kenarlar gösteren protein bulutları veya iki sözde farklı deneydeki aynı hücre düzenlemeleri. Bazen bu düzensizlikler, bir araştırmacının bir figürü bir dergiye göndermeden önce güzelleştirmeye çalışmasından başka bir şey ifade etmez. Ancak yine de kırmızı bayraklar kaldırıyorlar.
PubPeer’in nadir bulunan bilimsel dedektifler topluluğu, beklenmedik bir ünlü üretti: Esrarengiz keskinliğini, neredeyse başka herhangi bir gözlemcinin göremeyeceği görüntü kopyalarını tespit etmek için kullanan Elisabeth Bik. Bu tür tekrarlar, bilim adamlarının birçok görüntünün parçalarını Frankensteining yaparak yoktan var etmelerine veya bir görüntünün benzer sonuçlar veren iki ayrı deneyi temsil ettiğini iddia etmelerine izin verebilir. Ancak Bik’in doğaüstü gözünün bile sınırlamaları vardır: Aynı görüntüyü iki kez kullanmadan sahte deneyler yapmak mümkündür. “İki fotoğraf arasında biraz örtüşme varsa, seni yakalayabilirim” diyor. “Ama örneği biraz daha ileriye taşırsan, benim için bulabileceğim bir örtüşme yok.” Dünyanın en görünür uzmanı dolandırıcılığı her zaman tespit edemediğinde, onunla mücadele etmek, hatta üzerinde çalışmak imkansız gibi görünebilir.
Bununla birlikte, iyi bilimsel uygulamalar, keşfedilmiş olsun ya da olmasın, dolandırıcılığın – yani düpedüz sahtekarlığın – bilim üzerindeki etkisini etkili bir şekilde azaltabilir. Tillburg Sosyal ve Davranış Bilimleri Okulu Meta-Araştırma Merkezi baş araştırmacısı Marcel van Assen, “tıpkı toplumumuzda cinayeti dışlayamayacağımız gibi, dolandırıcılık da bilimin dışında tutulamaz” diyor. Ancak araştırmacılar ve savunucular bilimi daha açık ve tarafsız olmaya zorlamaya devam ettikçe, dolandırıcılığın “gelecekte daha az yaygın olacağını” söylüyor.
Bik gibi dedektiflerin yanı sıra, van Assen gibi “metasbilimciler” de dünyanın dolandırıcılık uzmanlarıdır. Bu araştırmacılar, mümkün olduğunca doğru ve sağlam olmasını sağlamak için bilimsel literatürü sistematik olarak takip eder. Metascience, 2005 yılında, bir zamanlar övülen Stanford Üniversitesi profesörü John Ioannidis’in, sokağa çıkma yasaklarına şiddetli bir muhalefet gibi Covid-19 salgını hakkındaki görüşleri nedeniyle itibarını zedelediği 2005 yılından bu yana var olmuştur. kışkırtıcı başlık “Yayınlanan Araştırma Bulgularının Çoğu Neden Yanlıştır?” Ioannidis, küçük örneklem büyüklükleri ve önyargının, yanlış sonuçların genellikle literatürde yer aldığı anlamına geldiğini ve bu hataların çok nadiren keşfedildiğini, çünkü bilim adamlarının meslektaşlarının çalışmalarını kopyalamaya çalışmaktansa kendi araştırma gündemlerini ilerletmeyi tercih ettiklerini savundu. O makaleden bu yana metabilimciler, sözde “şüpheli araştırma uygulamaları”ndan (örneğin, ilginç bir şey bulana kadar negatif sonuçları yayınlamamak veya istatistiksel testleri tekrar tekrar uygulamak) her şeyi kapsayan bir terim olan önyargıyı incelemek için tekniklerini geliştirdiler. doğrudan veri uydurma veya tahrif etme.
Bireysel çalışmalara değil, literatürdeki genel kalıplara bakarak bu önyargının nabzını tutuyorlar. Örneğin, belirli bir konudaki daha küçük araştırmalar, daha büyük çalışmalardan daha dramatik sonuçlar gösterme eğiliminde olduğunda, bu bir önyargı göstergesi olabilir. Daha küçük çalışmalar daha değişkendir, bu nedenle bazıları tesadüfen dramatik hale gelecektir ve dramatik sonuçların tercih edildiği bir dünyada bu çalışmalar daha sık yayınlanacaktır. Diğer yaklaşımlar, belirli bir sonucun istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösteren sayılar olan p değerlerine bakmayı içerir. Belirli bir araştırma sorusuyla ilgili literatürde çok fazla p-değeri önemli görünüyorsa ve çok azı önemli görünmüyorsa, o zaman bilim adamları sonuçlarını daha anlamlı göstermeye çalışmak için sorgulanabilir yaklaşımlar kullanıyor olabilirler.
Ancak bu modeller, bu önyargının ne kadarının dürüst olmayan veri analizi veya masum hatalardan ziyade sahtekarlığa atfedilebileceğini göstermez. Sidney Üniversitesi’nde moleküler onkoloji profesörü olan Jennifer Byrne, kanser literatüründe potansiyel olarak sahtekarlık içeren makaleleri belirlemek için çalışan Jennifer Byrne, dolandırıcılığın doğası gereği ölçülemez olduğu yönünde bir algı olduğunu söylüyor. “Dolandırıcılık niyetle ilgilidir. Bu psikolojik bir ruh hali” diyor. “Yayınlanmış bir makaleden ruh halini ve niyeti nasıl anlarsınız?”
