Gian lận khoa học đã trở thành một “ngành công nghiệp”

• Thông qua nghiên cứu phân tích quy mô lớn, đã phát hiện ra rằng gian lận khoa học đang được thực hiện theo cách có tổ chức với hiện tượng “công nghiệp hóa”
• Các công ty làm bài báo, nhà xuất bản, tạp chí học thuật và nhà môi giới cùng hình thành mạng lưới gian lận phức tạp
• Một số biên tập viên và tác giả đã có những trường hợp nhận xét, xử lý bài của nhau và thông đồng trong hành vi gian lận
• Bài báo giả gần đây cho thấy xu hướng tăng vọt, nhanh hơn tốc độ phát hiện và rút bài
• Các khiếm khuyết trong hệ thống xuất bản và đánh giá tuyển dụng, cùng cơ chế khuyến khích, đã bị chỉ ra là nguyên nhân thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp gian lận

---

Tình trạng và phân tích của ngành công nghiệp gian lận khoa học

Mở đầu: Cấu trúc của sự gia tăng gian lận khoa học

• Các chuyên gia nghiên cứu gian lận khoa học gần đây đều cảnh báo về quy mô công nghiệp của việc sản xuất hàng loạt bài báo giả và sự tinh vi
• Qua một cuộc điều tra quy mô lớn, đã xác nhận bằng chứng cho thấy nhiều chủ thể như công ty sản xuất bài báo, tạp chí học thuật, môi giới và nhà xuất bản cùng tham gia gian lận nhằm mục đích lợi nhuận kinh tế
• Nghiên cứu này phân tích cơ chế gian lận chằng chịt phức tạp dựa trên dữ liệu của hàng nghìn bài báo, tác giả và biên tập viên

Tóm tắt kết quả nghiên cứu

• Bài này được công bố trên Proceedings of the National Academy of Sciences, trong đó xác nhận các trường hợp mạng lưới biên tập viên và tác giả đăng bài nghiên cứu kém chất lượng theo cách có tổ chức
• Các trường hợp một tổ chức lớn nộp cùng lúc nhiều bài giả rồi đưa vào tạp chí, cùng cấu trúc kết nối các nhà môi giới (broker) giữa nhà sản xuất bài và tạp chí tiếp nhận bài kém chất lượng đã được phát hiện
• Mặc dù số bài giả chiếm thiểu số so với tổng số bài báo, tốc độ tăng vẫn vượt xa tốc độ tăng trưởng toàn bộ bài báo khoa học

Phân tích biên tập viên và bài báo gian lận

• Nhóm nghiên cứu chọn tạp chí lớn PLOS ONE để truy tìm “corrupt editors” (biên tập viên bất chính), vì có nhiều siêu dữ liệu và tên thật của biên tập viên công khai nên dễ phát hiện dấu hiệu bất thường
• Nhóm nghiên cứu đã nhận diện toàn bộ biên tập viên phụ trách các bài bị rút ở PLOS ONE, cũng như các bài bị chỉ trích hoặc đặt vấn đề trên PubPeer
• Có 33 biên tập viên nổi bật vì thường xuyên phụ trách các bài bị rút và bị chỉ trích
  • Ví dụ: trong 79 bài một biên tập viên phụ trách, có 49 bài bị rút
• Đến năm 2024, nhóm biên tập viên này chỉ phụ trách 1,3% tổng số bài, nhưng chiếm gần 1/3 tổng số bài đã bị rút

Mạng lưới thông đồng giữa biên tập viên và tác giả

• Có nhiều trường hợp biên tập viên xử lý lặp lại bài của cùng một tác giả, trong đó nhiều người vừa là tác giả vừa là biên tập viên
• Nhiều nghi vấn về các dạng đồng phạm phi pháp như hối lộ hoặc hỗ trợ không chính thức lẫn nhau giữa đồng nghiệp đã được nêu lên
• Hành vi tương tự cũng được tái hiện ở khoảng 10 tạp chí do các nhà xuất bản truy cập mở như Hindawi phát hành
• Đại diện các nhà xuất bản cho biết dù dữ liệu mở của PLOS là trọng tâm điều tra của nhóm nghiên cứu, vấn đề của các công ty sản xuất bài báo là vấn đề của toàn ngành

Các vụ thông đồng mới bị phát hiện và mở rộng phạm vi

• Gần đây, nhà xuất bản Frontiers cũng phát hiện mạng lưới 35 biên tập viên và tác giả đã che giấu xung đột lợi ích và đánh giá chéo bài cho nhau, khiến 122 bài bị rút
• Mạng lưới này đã công bố bài trên hơn 7 nhà xuất bản và hơn 4.000 bài báo, làm dấy lên yêu cầu điều tra thêm

Nhà môi giới và công ty sản xuất bài báo

• Ngoài mạng lưới đơn thuần giữa đơn vị sản xuất gian lận và thông đồng, đã được xác nhận hành vi phân phối có tổ chức gồm gửi cùng lúc hàng loạt bài giả đến nhiều tạp chí
• Dựa trên khoảng 2.000 bài có tranh cãi về trùng lặp hình ảnh, nhóm nghiên cứu đã truy vết cụm bài có cùng hình ảnh xuất hiện ở nhiều bài khác nhau
• Tập hợp bài này cho thấy mẫu hình rất rõ là các bài được công bố tập trung trong một thời điểm nhất định, tại một số ít tạp chí
• Trong quá trình đó, không chỉ nhà sản xuất bài mà cả nhà môi giới (broker) cũng tham gia vào cơ chế thông đồng

Trường hợp tổ chức như ARDA

• Phân tích trường hợp ARDA (Academic Research and Development Association) đặt tại Chennai, Ấn Độ
  • Cung cấp dịch vụ làm bài báo, đề tài luận văn, đạt chỉ số cho tạp chí
  • Từ website của mình, ARDA môi giới việc đăng bài thay cho nhà nghiên cứu, và yêu cầu phí từ 250 đến 500 đô la
• ARDA không phải là đơn vị trực tiếp sản xuất bài, mà đóng vai trò nhà môi giới có vỏ bọc hợp pháp
• Các tổ chức như ARDA nhắm mục tiêu chính vào học viên cao học và nhà nghiên cứu mới

Sự gia tăng nhanh chóng của bài giả và tốc độ

• Phân tích dựa trên số liệu theo năm của các bài bị nghi ngờ từ 55 cơ sở dữ liệu đã được chỉ định
• Trong giai đoạn 2016–2020, các bài nghi ngờ tăng gấp đôi mỗi 1,5 năm (mười lần tốc độ tăng của toàn bộ bài báo)
• Số bài bị rút và số trường hợp bị phê bình trên PubPeer cũng tăng gấp đôi tương ứng mỗi 3,3 năm và 3,6 năm
• Tuy nhiên, vì tốc độ phát hiện không theo kịp tốc độ gia tăng bài giả nên tỷ lệ gian lận trong giới học thuật tiếp tục tăng

Nguyên nhân và yếu tố cấu trúc

• Sự tăng trưởng của cộng đồng khoa học toàn cầu, số lượng tạp chí có ảnh hưởng thấp và mức độ ẩn danh tăng, cùng cơ chế đánh giá tập trung vào sản lượng bài báo... đã tạo ra chu kỳ bất lợi lặp đi lặp lại
• Số trường hợp nhà nghiên cứu trẻ dựa vào công ty làm bài báo để tồn tại trong cạnh tranh với đồng nghiệp đang tăng nhanh
• Ở một số lĩnh vực y học, các bài giả như vậy đã thâm nhập vào tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp (meta analysis), kéo theo nguy cơ lệch lạc nhận thức về tác dụng điều trị và hiệu quả thuốc mới

Kết luận: Quy mô công nghiệp của gian lận và tính cấp bách của phản ứng

• Dù đây là vấn đề đã từng bị nghi ngờ từ trước, nghiên cứu này có ý nghĩa lớn vì đã chứng minh một cách rõ rệt điều đó
• Các nhà nghiên cứu và chuyên gia nhấn mạnh rằng toàn bộ học thuật cần nhận thức đúng về thực trạng và nhanh chóng xây dựng giải pháp phản ứng dứt khoát
• Nếu các bên liên quan trong tuyển dụng, đánh giá và xuất bản không áp dụng hình phạt rõ ràng cho người vi phạm và cải cách cơ chế khuyến khích, nguy cơ “ngành công nghiệp” gian lận tiếp tục lan nhanh

[GN⁺]

Bình luận trên Hacker News

• Mình nhận thấy có nhiều dạng lừa đảo khoa học khác nhau. Theo mình, khi các vấn đề này đan xen vào nhau thì chỉ làm tăng thêm sự rối loạn.

  • 1. Trường hợp dữ liệu bị làm giả trong bài báo đăng trên tạp chí uy tín là vấn đề cực kỳ nghiêm trọng.
  • 2. Bài báo cho ra kết luận sai do dùng phương pháp luận sai trong tạp chí bình thường — đó là “khủng hoảng khả năng tái lập”.
  • 3. Bài báo giả hoàn toàn được sản xuất hàng loạt từ paper mill (nhà máy bài báo) mà không qua thẩm định — chúng khá dễ nhận biết và hầu như chẳng ai bị lừa từng cá nhân.
    • 3a. Nhưng nếu những bài này được dùng trong meta-analysis thì rất nguy hiểm, vì mọi người tin vào chính meta-analysis.
  • Vấn đề 1 là tệ hại về đạo đức nhất và xảy ra thường xuyên hơn mình nghĩ. Một bài báo có dữ liệu bị làm giả xuất hiện ở Nature hay NEJM là thảm họa.
  • Vấn đề 2 là phần có thể cải cách. Thực tế, trong nhiều lĩnh vực đã có những thay đổi.
  • Vấn đề 3 thì không ảnh hưởng lớn đến tri thức khoa học tự thân. Từ góc nhìn của trường đại học hay cơ quan tài trợ, việc các nhà khoa học của họ xuất bản bài giả là khó chịu, nhưng những bài này có thể bỏ qua.
  • Nhưng vấn đề 3a có thể rất nghiêm trọng vì nó có thể tác động trực tiếp đến chính sách.

  • Theo trải nghiệm của mình, dữ liệu bị làm giả hoàn toàn là khá hiếm. Nhưng chọn lọc dữ liệu để đạt kết quả mong muốn hoặc dùng sai thống kê thì xảy ra rất phổ biến ngay cả ở các tạp chí nổi tiếng như Nature Portfolio.

    • Mình nghĩ ít nhất 20% bài về sinh học và y học có lỗi phương pháp luận nghiêm trọng.
    • Lý do lớn nhất cho điều này là cơ chế khuyến khích méo mó và mất cân bằng quyền lực. Nếu sinh viên hoặc nghiên cứu sau tiến sĩ không chiều theo yêu cầu của giáo sư hướng dẫn, họ có thể bị đuổi khỏi dự án và bị chấm dứt sự nghiệp.
    • Ngược lại, các giáo sư tạo ra văn hóa đó hầu như không chịu hình phạt nào. Họ không có giám sát hay kiểm chứng trung thực, và các trường đại học cũng chỉ xem nhẹ sự làm giả dữ liệu hoặc lừa dối rõ ràng. Khi người biết cách vi phạm quy tắc nhận được phần thưởng nhiều hơn, hành vi sai phạm vì thế tiếp tục diễn ra.

  • Cố ý, thiếu năng lực hay lỗi vô ý — ba thứ này không thể tách biệt theo góc nhìn tái lập. Không thể biết được ý định của nhà nghiên cứu.

    • Nếu ngành này (nhà khoa học, trường đại học, cơ quan tài trợ, v.v.) không tự làm sạch và xử phạt nhà nghiên cứu kém chất lượng, sẽ đến lúc tất cả kết quả nghiên cứu luôn phải bị nghi ngờ cho đến khi tái lập được.
    • Các hình thức trừng phạt có thể có nhiều kiểu, từ “không được xuất bản nếu không nộp dữ liệu + phương pháp luận” đến cắt giảm tài trợ, ghi nhận công khai việc nói dối/không đủ năng lực, v.v.

  • Mình muốn kể một trường hợp đã gặp. Có một bài rất “xịn” tưởng như sắp giải quyết xong vấn đề. Nó được in ở hội nghị Tier A và tuyên bố sẽ sớm công bố dữ liệu + code.

    • Nhưng dù tìm kiếm đến mức nào cũng không thể lấy được dữ liệu hay code. Mình đã liên hệ tác giả và cả khoa, nhưng câu trả lời duy nhất chỉ là chưa có kế hoạch mở công khai trong thời gian tới.
    • Cuối cùng, có thể bài này đã bị làm giả hoàn toàn, hoặc là câu chuyện không có cơ sở nào.
    • Với tư cách người phải thu thập từng mẩu dữ liệu, từng đoạn code thực nghiệm, việc này tốn thời gian khủng khiếp khiến mình mất niềm tin vào công việc của chính mình.

  • Mình muốn lấy ví dụ bài Reinhart-Rogoff. Chỉ một lỗi đánh máy trong Excel đã khiến nhiều chính trị gia biện minh cho chính sách thắt chặt, và không rõ nó thuộc vấn đề 2 hay 3a.

  • Vấn đề 3 còn có một tác dụng phụ khác. Các nhà âm mưu luận lấy những bài như vậy để gán tính đáng tin cậy khoa học cho lập luận lập dị của riêng họ.

    • Từ YouTube đến bài báo khoa học đại chúng, người ta trích dẫn các bài đó để mê hoặc công chúng. Một người quen gần đây cũng chỉ gửi đi gửi lại các video YouTube dở tệ chỉ vì nói “quan tâm” đến khoa học.
      • Ví dụ như nói Betelgeuse trở thành siêu tân tinh nên trái đất sắp diệt vong, hoặc dưới Kim tự tháp có đường hầm sâu mà chỉ người ngoài hành tinh mới có thể mở được v.v.
    • Cuối cùng, hiện tượng này làm lòng tin của công chúng vào khoa học tiếp tục suy giảm.

• Mình nhớ một vụ một giáo sư Trung Quốc chép y nguyên mọi thứ từ công thức, đồ thị, v.v. của luận án tiến sĩ mình để viết bài. Một sinh viên Trung Quốc ở phòng thí nghiệm khác phát hiện hai bài quá giống nhau rồi báo cho mình; mình đã liên hệ trường đó nhưng không nhận được phản hồi nào. Kỷ niệm thật “vui”.

  • Mình cũng có trải nghiệm tương tự. Khi đang nghiên cứu ở Anh, một nghiên cứu viên sau tiến sĩ người Trung Quốc đã gửi phương pháp và kết quả của nhóm mình cho người nào đó ở Trung Quốc. Chúng được đăng cùng lúc trên các tạp chí mà mình không biết, và mình nhận ra gần như không thể làm gì được. Dù phản ứng gay gắt cũng chẳng có hiệu quả. May mà tác động tới mình không lớn.

  • Đùa một chút, muốn đề xuất cách “đi đến thẳng văn phòng giáo sư lừa đảo như một du khách đến thăm”.

    • Từng có lần trực tiếp tới người đã chép luận văn thạc sĩ của mình trong tình huống tương tự. Nếu báo cho ban quản lý trường thì sẽ còn lại biên bản chính thức về lý do mình đến thăm, khiến bên kia càng lúng túng hơn.
    • Nhân tiện, chuyện này không hề xảy ra ở Trung Quốc. Trái lại, những nhà nghiên cứu Trung Quốc mà mình gặp đều rất có đạo đức và làm việc tận tâm. Thật đáng tiếc khi một số ít làm hỏng danh tiếng của cả một nhóm.

• Gần đây trong các nghề AI công nghệ cao, việc có bài làm tác giả đầu tiên ở hội nghị hàng đầu đang dần trở thành điều kiện bắt buộc.

  • Với mức lương khởi điểm thường trên 150,000 đô la, động cơ tài chính cho hành vi sai phạm trong xuất bản bài viết là đủ mạnh.
  • Mình dự đoán việc xuất bản một bài sẽ dần kém quan trọng hơn. Theo thời gian, cả bên kinh doanh cũng sẽ tìm ra chỉ số thành công khác.

  • Xuất bản bài không chỉ để xin việc. Nó còn có lợi cho di cư theo visa “chuyên gia”, vì thời gian chờ đợi ngắn hơn, quota cao hơn và đãi ngộ tốt hơn.

    • Trên thực tế, xung quanh mình chuyện thuê công ty chuyên nghiệp làm bài cho mục đích hồ sơ, kể cả nghiên cứu gốc, đã thành chuyện hằng ngày.
    • Kết quả là nhận thức sai lệch về “người nhập cư tốt” và “người nhập cư xấu” cũng xuất hiện.

  • Các bài từ “nhà máy bài báo” không phải là bài hội nghị cấp cao.

    • Bài giả thường cho thấy như tại một tạp chí nhất định (ví dụ PLOS ONE) trong 79 bài được biên tập viên xử lý thì có 49 bài bị rút.
    • Chuyện này không xảy ra ở hội nghị top-tier.

  • Gần đây mình thấy một số công ty khi đánh giá kinh nghiệm công bố bài đã thử tái hiện bài ngay tại thực địa. Có vẻ ai cũng đang tỉnh táo hơn với các vấn đề này.

• Mình có quan điểm hoài nghi khẩu hiệu “trust the science” (hãy tin khoa học).

  • Giờ đây cảm giác là khoa học đã biến thành cuộc đấu tranh giành việc làm white-collar ổn định hơn là động lực phát triển của nhân loại.

  • Việc này không làm khẩu hiệu “trust the science” tự thân suy yếu. Nó chỉ nhấn mạnh rằng không nên tin vô điều kiện từng bài riêng lẻ.

    • Ai theo đuổi nghiên cứu nghiêm túc đều hiểu điều này.
    • Rất nhiều bài nhìn có vẻ đột phá, nhưng khi thử lại thì không tái lập được và cuối cùng không thể thương mại hóa.
    • Một số cộng đồng như podcaster sức khỏe v.v. rất say mê các bài này, nhưng thực ra chỉ nên tin khi đã được kiểm chứng.

  • “Trust the science” có thể hoạt động vì bản thân khoa học nói chung vẫn chạy tốt.

    • Ngược lại, chính khẩu hiệu đó cùng văn hóa chỉ trích dẫn phần abstract để hợp thức hóa quan điểm một chiều dưới lá chắn “trust the science” lại làm trầm trọng thêm khủng hoảng niềm tin.
    • Khoa học đích thực dựa trên thực nghiệm kiểm chứng được và sự thật.
    • Nếu khoa học bản thân không còn đáng tin, đó là tín hiệu cảnh báo chúng ta đang làm điều gì đó sai; bản thân khoa học vẫn còn tồn tại.

  • Theo bài báo, bài sai sót bị chỉ trích và rút lại.

    • Dù có vài kẻ gian lận, điều đó cho thấy hệ thống khoa học vẫn vận hành khá bền vững theo ý định.

  • Sau COVID mình còn hiếm khi thấy khẩu hiệu “trust the science” xuất hiện.

    • Khoa học giả vốn đã có từ trước, và gần đây còn có cảm giác việc nhận diện gian dối công chúng và rút bài đang diễn ra sôi nổi hơn.

  • Quả thực có nhiều tham nhũng và gian lận trong giới học thuật. Nhưng rất hiếm khi chúng chi phối diễn ngôn chính của công chúng.

    • Gian dối phần lớn nằm ẩn trong 99% khoa học không hiện ra ánh mắt nên dễ dàng không bị lòi ra.

• Mình từng nghĩ học thuật là không gian thuần meritocracy. Nhưng khi vào rồi mới thấy nó còn dữ dội hơn môi trường doanh nghiệp, và không có tổ chức nào không mắc vào những điểm yếu của bản chất con người.

  • Với tư cách cựu nhà nghiên cứu năng lượng mặt trời, mình có hệt trải nghiệm tương tự.

    • Ở phòng thí nghiệm hàng đầu viết luận văn thạc sĩ, thực hiện thí nghiệm dựa trên bài của trưởng nhóm đã công bố.
    • Mình đã làm điên cuồng nhiều tháng mà không thể tái lập được kết quả.
    • Đúng lúc tình cờ cho dữ liệu thí nghiệm cho bạn khóa tiến sĩ, anh ấy cho thấy điện áp trong bài tự thân là không thể về mặt vật lý, và chỉ cần tăng điện áp là có thể thổi phồng lượng năng lượng rất lớn.
    • Nếu chỉ số trích dẫn cao là thành công học thuật, thì giáo sư nhận tài trợ bằng chính số trích dẫn.
    • Vậy nên một vòng lặp của nhiều nhà thực nghiệm, thêm thiết bị, thêm bài, thêm trích dẫn sẽ tiếp diễn.
    • Trong cơ chế này động cơ gian dối quá lớn và ai cũng ngầm dung thứ.
    • Khoa học là vô số tiểu chuyên ngành hẹp, trong đó ai cũng biết ai, nên văn hóa tiêu cực lan toả.
    • Mình đã phí 7 tháng để bám vào một con số không thể có và nhận ra hệ thống này bị chi phối toàn bộ bởi tiền và chính trị, nên bỏ nghề nghiên cứu.
    • Giải pháp duy nhất là nhiều cơ quan nhà nước và giáo dục phải phối hợp để mỗi lần công bố đều được nhiều phòng thí nghiệm kiểm chứng nghiêm ngặt. Dù tốn kém, nhưng không có cách khác.

  • Khi làm trong lĩnh vực kinh doanh, mình lại thấy góc nhìn khác về học thuật.

    • Trong trò chơi chiếm hữu ngẫu nhiên tài trợ và chỗ ngồi cố định, kiểu zero-sum, kể cả “chỗ không bị cắt giảm” cũng được phân bổ.
    • Nếu sống trong môi trường như vậy, có lẽ phải luôn đối mặt với cảm giác bị đe dọa.
    • Kinh doanh dù có nhiều cơ hội win-win cũng đầy lừa dối; học thuật có lẽ còn nghiêm trọng hơn.

  • Mình từng nghĩ học thuật là không gian vị tha, tỉnh thức. Thực sự cũng có nhiều người như vậy.

    • Nhưng cũng có những khoa tồn tại gần như bị bao phủ bởi gian dối.
    • Dẫu vậy, đa phần học giả vẫn làm khoa học bằng cả tâm huyết, quan tâm học trò, và cố gắng làm trọn vẹn phần việc được giao giữa một môi trường chính trị cô độc.
    • So với ngành tech thì vẫn rất khá hơn.

  • Có câu nói nổi tiếng: “Sayre's Law” — “Chính trị học thuật tàn nhẫn và cay nghiệt nhất là vì quy mô đánh cược của nó quá nhỏ.”

  • Có một điểm cần tách bạch.

    • Hiện giờ đánh giá xếp hạng, giảng dạy và nghiên cứu bị gộp lại.
    • Muốn đạt chứng nhận ở cơ sở tốt nhất phải đăng ký vào đó và đi học.
    • Trong quá trình đó, bản thân lại phải học với người làm nghiên cứu chẳng hề quan tâm dạy học, và thực tế là nghiên cứu sinh năm nhất dạy thay với mức lương tối thiểu.
    • Thế mà lại phải trả học phí rất lớn cho môi trường như vậy.

• Tình huống này không hề bất ngờ. Đây là hệ quả tất yếu của dư cung nhà khoa học, thị trường cực kỳ cạnh tranh và quyết định ngắn hạn lấy đầu ra bài báo làm chỉ số cốt lõi trong đánh giá nhân sự.

  • Ai ngạc nhiên về điều này thì chứng tỏ họ chưa nhận ra những cơ chế khuyến khích méo mó nghiêm trọng mà giới khoa học chịu đựng suốt hàng chục năm.

• Các dạng bài gian lận như paper mill nói ở đây hiếm khi thấy ở Mỹ (dù tại Mỹ cũng tồn tại dạng gian dối tinh vi, phức tạp hơn).

  • Hành vi này liên quan đến bối cảnh học thuật từng quốc gia, lịch sử mở rộng đại học.
  • Trước thời LLM (large language model), mình nghĩ các bài như vậy gần như không ảnh hưởng gì đến thực địa.
  • Chúng chỉ quay trong vòng trích dẫn lẫn nhau, gần như không chạm nhiều tới tri thức chủ đạo ngoài lĩnh vực.
  • Nhưng khi các hệ thống như Deep Research bắt đầu dùng chúng, thì đó là vấn đề.
  • Ở Mỹ cũng thường thấy dạng bài chỉ cần chỉnh sửa chút ít từ cấu trúc cũ để trông mới, rồi phô bày sự tươi mới.

• Mình muốn nói bạn xem Nature đã thay đổi thế nào.

  • Trước đây là tạp chí chủ lực của sinh học, giờ Nature Portfolio có hàng chục tạp chí con như sau.
  • Nature Energy có nhiều bài về pin phóng đại rất nhiều; Nature Materials có rất nhiều bài thiên về PR trong bề mặt hóa học, công nghệ nano.
  • Mình nghi ngờ các tạp chí con khác cũng có vấn đề tương tự.
  • Đừng quên cả “nature partner journals”. Mọi người vẫn trích dẫn chúng như “Nature XX”.

• Thật ra lừa dối khoa học từ xưa đã là một “ngành” và trước giờ mình nghĩ nếu tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (signal to noise ratio) đủ tốt thì nó vẫn có thể chạy.

  • Mình tự hỏi khi bất bình đẳng giàu nghèo gia tăng thì gánh nặng sinh tồn của nhà nghiên cứu có lớn hơn và kéo theo gian dối tăng lên không.

  • Văn hóa “publish or perish” đã thương mại hóa hoàn toàn nghiên cứu.

    • Theo lý thuyết của mình, trước Thế chiến I thì tầng lớp quý tộc giàu có dồn hết tâm sức để tận hưởng và cống hiến cho khoa học, nhưng quy mô khó mở rộng.
    • Lúc đó gian dối để mưu sinh có vẻ ít hơn.
    • Nhưng không thể quay lại mô hình cũ; nếu biến nhà khoa học thành “linh kiện thay thế” trong hệ thống và đo ảnh hưởng bằng chỉ số như trích dẫn kiểu MBA thì sẽ thất bại.

  • Một chỉ báo kỳ lạ để phát hiện bài gian dối gần đây là “tortured phrases” (cụm từ dịch máy gượng ép).

    • Ví dụ: Parkinson’s illness/infection/sickness, v.v.
    • Những cụm này xuất phát từ phần mềm diễn giải lại để né phần mềm phát hiện đạo văn, và việc cả tác giả/biên tập viên/nhà phản biện/chỉnh sửa đều không nhận ra cho thấy một vấn đề nghiêm trọng.
    • Bài liên quan: Retraction Watch: All the red flags...

• Câu hỏi là gian dối đã lan đến mức nào thì mới phải mạnh dạn giảm hỗ trợ cho khoa học.

  • Nếu 90% không tái lập? 95%? 98%? Mình cho rằng cần phản ứng quyết liệt kể cả khi phải chấp nhận chịu một phần thiệt hại ngay cả ở một số lĩnh vực còn khỏe mạnh.

  • Người lên tiếng ủng hộ tầm quan trọng của hỗ trợ khoa học trên mạng thường có nhiều “fan” hão huyền, xa rời thực tế nội bộ và tư duy khoa học.

    • Ở thực địa, cơ quan tài trợ khoa học không thể phân bổ đúng nguồn lực cho ý tưởng tốt; hệ thống lại được cấu trúc để chỉ người hiểu hệ thống sống sót.
    • Từ “chuyên gia” cuối cùng cũng là những người thích nghi nhất với hệ này mà được công nhận.
    • Mỗi khi đề xuất mô hình tài trợ mới lại thường gây phản đối dữ dội.

  • Mình không nghĩ so sánh khoa học với ung thư là cách tranh luận hay.

    • Mình muốn biết có dữ liệu không, hay thực sự 90% không tái lập không.
    • Mình tò mò liệu có lý do gì để nói gian lận khoa học tương tự ung thư.

  • Suy giảm thịnh vượng chung và lạm phát tăng nhanh thập niên 1970 đã khiến ngân sách đại học bị cắt giảm, và từ đó bắt đầu xa rời tài chính hóa cũng như sự xuất sắc học thuật, theo mình.

    • Từ đó trở đi ai cũng phải tập trung hơn vào sống còn kinh tế, bầu không khí này truyền vào cả trường đại học.
    • Đây là thời điểm phụ thuộc vào sinh viên quốc tế tăng mạnh.