- Bài báo trên Management Science cho rằng các công ty có mức độ bền vững cao vượt trội về hiệu quả hoạt động, nhưng vẫn được giữ nguyên mà không có đính chính hay chế tài, dù thực tế đã sử dụng phương pháp phân tích khác với mô tả trong bài
- Dù Andy King đã yêu cầu khắc phục, tạp chí, nhiều trường đại học và các cơ quan đạo đức nghiên cứu vẫn nhất quán né tránh trách nhiệm và không phản hồi
- Andrew Gelman dùng trường hợp này để chỉ trích việc thiếu chế tài và cấu trúc tự bảo vệ của giới học thuật, đồng thời châm biếm đưa ra một trường đại học hư cấu mang tên “Second Chance U”
- Trong phần bình luận blog, nhiều người đã thảo luận sôi nổi về tác động tích lũy của chỉ trích công khai, việc tận dụng công cụ AI, hệ thống hóa quy trình chỉ ra lỗi trong bài báo, và xây dựng các nền tảng thay thế
- Vụ việc này được xem là một ví dụ cho thấy sự bất lực mang tính cấu trúc của giới học thuật trước hành vi sai trái trong nghiên cứu và sự cần thiết phải tăng cường tính tái lập và trách nhiệm giải trình
Trường hợp có tuyên bố sai lệch và không được sửa trong một bài báo được trích dẫn nhiều
- Một bài báo đăng trên Management Science cho rằng “các công ty có mức độ bền vững cao cho thấy hiệu quả thị trường chứng khoán và kế toán cao hơn trong dài hạn”, nhưng phương pháp phân tích thực tế được sử dụng lại khác với phương pháp mô tả trong bài
- Bài này được trích dẫn khoảng 2.000 lần mỗi năm và là bài được trích dẫn nhiều nhất của tạp chí này kể từ năm 2006, ảnh hưởng đến thực tiễn đầu tư và chính sách công
- Sau 2 năm chịu áp lực, các tác giả thừa nhận mô tả phương pháp là sai nhưng từ chối nộp đính chính (corrigendum)
- Andy King đã nêu vấn đề và yêu cầu nhiều tổ chức thực hiện biện pháp khắc phục, nhưng phần lớn các tổ chức đều né tránh trách nhiệm hoặc không phản hồi
- Management Science viện dẫn chính sách chỉ tác giả mới có thể yêu cầu đính chính, và với King chỉ cho phép nộp bình luận (comment) nhưng yêu cầu quy trình phản biện kéo dài
- London Business School cho rằng điều này không cấu thành vi phạm vì tác giả liên quan không trực tiếp thực hiện phân tích
- Harvard Business School không công bố có điều tra nội bộ hay không, cũng như kết quả ra sao; Oxford University thì né tránh trách nhiệm với lý do vào thời điểm nghiên cứu, tác giả thuộc Harvard
- UK Research Integrity Office trả lời rằng họ không có thẩm quyền
- Andrew Gelman tỏ ra hoài nghi về phản ứng từ các văn phòng đạo đức nghiên cứu và các trường đại học, đồng thời nhắc lại nhiều trường hợp trước đây
- Ông chỉ ra rằng trong các vụ như giáo sư Đại học California thao túng dữ liệu, giáo sư Cornell gian lận nghiên cứu, Columbia báo cáo sai dữ liệu cho U.S. News, hay giáo sư Rutgers nhận giải thưởng dù đạo văn, thì hầu như không có chế tài nào đáng kể
- Ông phê phán các tổ chức thường không phản hồi trước các vấn đề do bên ngoài nêu ra, hoặc thậm chí quay sang tấn công người tố giác theo kiểu “phản ứng kiểu Lance Armstrong”
- Gelman châm biếm đề xuất thành lập một trường đại học hư cấu mang tên “Second Chance U”
- Bối cảnh giả định là nơi tập hợp các học giả và nhân vật nổi tiếng từng dính tranh cãi về đạo văn, thao túng dữ liệu và hành vi sai trái, được mô tả là trường đại học duy nhất khuyến khích viết báo cáo bằng chatbot
- Trả lời câu hỏi của King, ông nói rằng “không biết còn có thể làm gì thêm”, đồng thời cho biết sẽ tiếp tục chỉ trích các bài đưa tin khoa học kém chất lượng của Freakonomics, tuyên bố ‘mỗi lượt trích dẫn có giá trị 100.000 USD’, và thái độ tự bảo vệ của giới học thuật
- Tuy vậy, ông cũng nói thêm rằng những chỉ trích như vậy vẫn chưa tạo ra thay đổi thực chất
Tóm tắt thảo luận trong phần bình luận blog
-
Hiệu quả và giới hạn của việc phanh phui sai phạm nghiên cứu
- Robin Blythe nói rằng việc phơi bày các tuyên bố sai lệch về lâu dài có thể ảnh hưởng đến tuyển dụng, tài trợ nghiên cứu và uy tín tổ chức
- Dale Lehman chỉ ra việc tạp chí né tránh trách nhiệm và sự vô hiệu của tổn hại danh tiếng, đồng thời đặt vấn đề rằng ngay cả tổn hại danh tiếng của tác giả cũng có thể không mang lại hiệu quả thực tế
- Blythe nhấn mạnh rằng khi chỉ trích công khai tích lũy đủ nhiều thì thay đổi sẽ xảy ra, và áp lực công chúng có tác động lớn hơn quy trình nội bộ
-
Thảo luận về việc sử dụng công cụ AI (Claude, Stan, SAS...)
- Dre chia sẻ trải nghiệm phân tích dữ liệu khảo sát bằng Claude, đánh giá công cụ này hữu ích cho việc tạo mã và trực quan hóa
- Anon cho biết nếu dùng Claude Code và tiện ích mở rộng VSCode thì có thể tự động hóa phân tích đăng ký trước và tệp khảo sát Qualtrics, cũng như soạn báo cáo tích hợp bằng Quarto
- Người này nói thêm phiên bản Opus 4.6 được phát hành khoảng 6 tuần trước đã mang lại cải thiện thực chất cho các nhà nghiên cứu
- Dre nhắc đến khả năng phát triển LLM cho thư viện toán học Stan, đồng thời bày tỏ quan tâm tới các xu hướng nghiên cứu mới liên quan đến độ phức tạp ngày càng tăng của mô hình Stan
-
Đề xuất cách ứng phó với bài báo có vấn đề
- AAAnonymous đưa ra đề xuất về một bài báo tổng quát nhằm hệ thống hóa quy trình chỉ ra lỗi trong nghiên cứu
- Người này đề xuất sơ đồ hóa các bước liên hệ theo thứ tự tác giả → tạp chí → văn phòng đạo đức nghiên cứu, và nếu tất cả đều thất bại thì công khai đăng một bài theo dạng ‘comment on: Eccles et al., 2014’
- Nếu có một nền tảng như vậy, nó có thể gây áp lực buộc tác giả và tạp chí phải sửa đổi
- Andy King chia sẻ liên kết đến nghiên cứu tái lập và bài phản biện của mình, đồng thời nói rằng ông đang trực tiếp nộp bình luận cho tạp chí Management Science
- AAAnonymous xác nhận nghiên cứu tái lập của King đã được đăng trên Journal of Management Scientific Reports năm 2025, sau đó phản hồi của tác giả gốc và phản hồi tiếp theo của King được xuất bản năm 2026
- Người này đề xuất trong tương lai có thể theo dõi trích dẫn của bài gốc năm 2014 để xem các bài phê bình có được trích dẫn cùng hay không, từ đó đánh giá hiệu quả thực tế của phê bình chính thức
- Điều này có thể liên hệ tới vấn đề tương tự là các bài đã bị rút vẫn tiếp tục được trích dẫn
- King nói rằng ông đã làm việc một mình suốt nhiều năm và mong nhận được đề nghị hợp tác; AAAnonymous cho biết sẵn sàng đóng góp từ góc nhìn tổng quát của một người không chuyên
-
Phê phán phản biện đồng cấp và cấu trúc học thuật
- Kaiser dùng vụ doping của Lance Armstrong làm phép ví von để chỉ ra sự mất hiệu lực của phản biện đồng cấp (peer review)
- Ông phê phán việc các phản biện đã bỏ sót sự không khớp giữa phương pháp mô tả trong bài và kết quả thực tế là một vấn đề nghiêm trọng
-
Trách nhiệm của tạp chí và các nền tảng thay thế
- Michael Weissman đề xuất cần tạo ra cơ chế đính chính chính thức và gây áp lực thông qua các tạp chí bên ngoài như Econ Journal Watch
- Andy King đồng ý và cho biết ông dự định gửi bài tới tạp chí đó
- jrkrideau đề xuất đăng trên PubPeer, đồng thời nói rằng phân tích của Dorthy Bishop cho thấy PubPeer hiệu quả trong việc giám sát các bài bị rút
-
Thảo luận liên quan đến sai phạm nghiên cứu và tính tái lập
- Peter Dorman nêu ra nhu cầu về nghiên cứu chẩn đoán tổng quát đối với các công trình đáng lẽ nên bị rút, đồng thời đề xuất hệ thống hóa các loại lỗi và tiêu chí phát hiện
- AAAnonymous trích dẫn bài Steen(2010) để giới thiệu dữ liệu cho thấy tác giả của các bài gian lận có xu hướng nhắm tới các tạp chí IF cao, có đồng tác giả và có xu hướng bị rút lại nhiều lần
- Người này đề xuất nếu tạp chí đối chiếu tên tác giả với lịch sử bị rút bài thì có thể giúp ngăn tái phạm
- Hiện nay kiểm tra đạo văn đã trở nên phổ biến, nhưng việc xác minh lịch sử bài bị rút vẫn còn thiếu
-
Sự mất niềm tin và mệt mỏi với giới học thuật
- Một người dùng ẩn danh than phiền rằng thậm chí không có cơ quan hay người quan tâm để báo cáo nghiên cứu phi đạo đức, đồng thời bày tỏ cảm giác mệt mỏi trước sự bất cân xứng về quyền lực và của cải
-
Các thảo luận khác
- Anon Coward nhắc đến trao đổi email giữa Marc Hauser và Jeffrey Epstein, cho biết Hauser đã xin lời khuyên về cách đối phó điều tra sai phạm và tư vấn kinh doanh
- Andrew Gelman chỉ ra mối liên hệ giữa Epstein và ‘dự án hỗ trợ thanh thiếu niên có nguy cơ cao’, và phản ứng rằng điều đó “thật kinh khủng”
- JeffJ chỉ trích hoạt động phanh phui của DataColada là “công kích vô căn cứ”, nhưng Andrew phản bác rằng DataColada bàn về phương pháp nghiên cứu chứ không phải công kích cá nhân
- Back0 để lại lời cảm ơn với nỗ lực của King, gọi ông là “người đang đấu tranh cho điều đúng đắn”
Cấu trúc trang và thông tin bổ sung
- Ở cuối trang có biểu mẫu viết bình luận, cho phép để lại bình luận cùng các ô nhập tên, email và website
- Phần “Leave a Reply” được tạo bằng hệ thống bình luận mặc định của WordPress
- Các chuyên mục chính của trang bao gồm nhiều chủ đề như Bayesian Statistics, Causal Inference, Economics, Public Health, Sociology, Stan...
- Danh sách bình luận gần đây hiển thị các cuộc thảo luận của Andrew, Phil, Sean, Carlos Ungil, jrkrideau, JeffJ... về nhiều chủ đề như tranh cãi Data Colada, thử nghiệm lâm sàng Bayesian, độ tuổi sáng tác văn học, thống kê trận đấu NFL...
- Dưới cùng trang có dòng “Proudly powered by WordPress” cùng liên kết đến trang web chính thức của WordPress
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Chính sách đính chính của các tạp chí mới là cốt lõi của vấn đề
Nếu một journal được thiết kế sao cho chỉ khi chính tác giả yêu cầu đính chính thì bài mới có thể được sửa, thì đó không phải là quy trình đính chính mà chỉ là một “hệ thống tiếp nhận khiếu nại”
Ngành y đã thấm thía rủi ro của kiểu cấu trúc này sau thảm họa thalidomide, nhưng có vẻ giới quản trị kinh doanh đã phớt lờ bài học đó
Ngay cả các bài của Einstein hay Principia Mathematica cũng có sai sót, nhưng vẫn có thể tham khảo
Những bài sai theo thời gian rồi cũng sẽ tự nhiên bị trích dẫn ít đi
Vấn đề là mọi người vẫn tin journal như một thẩm quyền tuyệt đối
Nếu một bài có lỗi, nhà nghiên cứu khác có thể phản biện bằng một bài ‘comment’ riêng
Tác giả bài gốc hay biên tập viên không cần phải đồng ý với việc đó, và bài vẫn sẽ qua quy trình phản biện độc lập
Vì phần lớn ban biên tập là các tình nguyện viên không lương, họ muốn tránh bị cuốn vào tranh cãi của người khác
Vì thế mới hình thành chủ trương “tác giả tự chịu trách nhiệm với bài của mình, còn người nêu vấn đề thì hãy viết một bài riêng”
Giống như việc Semmelweis bị tống vào trại tâm thần vì lòng tự ái của các bác sĩ đồng nghiệp, đến nay vẫn có vô số bệnh nhân chịu thiệt hại vì tình trạng kiệt sức hay chẩn đoán sai
Gần đây còn có một bài về phơi nhiễm thuốc phiện khi đang cho con bú bị rút lại, mà điều gây sốc là bài này từng ảnh hưởng tới cả các phán quyết về quyền nuôi con
Bài liên quan
Với tư cách người từng ở trong giới học thuật, tôi thấy chất lượng của nghiên cứu ở trường kinh doanh đôi khi thấp đến mức đáng kinh ngạc
Nhiều trường hợp thiếu căn cứ hoặc sai rõ ràng, và đôi lúc còn có cảm giác tác giả biết điều đó nhưng vẫn viết để chiều theo công chúng
Ông cũng chỉ ra rằng các trường kinh doanh đã không xây dựng được một nền tảng học thuật nghiêm túc, mà lại sa sút thành công cụ tạo tiền mặt cho trường đại học
Trường tôi từng áp đặt nghĩa vụ xuất bản bài báo lên giảng viên để lấy thêm chứng nhận kiểm định
Đúng kiểu “publish or perish”
Nhưng đây là ví dụ điển hình của định luật Goodhart — khi một thước đo trở thành mục tiêu, nó sẽ mất ý nghĩa
Tôi không hiểu vì sao những nhà quản trị hưởng lương cao lại không hiểu điều này
Cần những giáo sư có đủ năng lực trí tuệ để trực tiếp đọc và đánh giá bài báo, chứ kiểu chấm điểm máy móc về bản chất là một cách tiếp cận sai lầm
Nên họ có lẽ đã bê nguyên các chỉ số mà trường bên cạnh đang dùng
Chính sách “chỉ tác giả mới có thể yêu cầu đính chính” thật vô lý
Có bao nhiêu nhà nghiên cứu sẽ công khai thừa nhận sai lầm của mình? Nếu là nhà nghiên cứu phi đạo đức thì chắc chắn họ sẽ không làm vậy
Cách đúng để sửa các kết quả đáng ngờ là nghiên cứu tiếp nối với dữ liệu và phương pháp tốt hơn để kiểm chứng lại
Nhiều nhóm nghiên cứu độc lập cùng làm về một chủ đề, rồi gộp kết quả lại bằng meta-analysis là cách hình thành đồng thuận khoa học
Nhưng trong đa số trường hợp, nghiên cứu tiếp nối phù hợp hơn là rút bài
Chỉ là trong những trường hợp như lần này, khi bài báo được trích dẫn bởi người thường chứ không phải nhà khoa học, thì việc hình thành đồng thuận trở nên khó khăn hơn
Tôi thấy khó hiểu “Andrew” trong blog là ai
Trong danh sách tác giả có Andrew Gelman, nhưng slug của liên kết lại là “aking”, nên cũng có thể là Andrew King
Có câu “đây là điều tôi nghe từ đồng nghiệp của mình, Andy King”
Những nghiên cứu tuyên bố rằng sự thật và phán đoán giá trị trùng khớp với nhau thì lúc nào cũng đáng nghi
Thực tại tồn tại bất kể giá trị của chúng ta là gì, nên nếu hai thứ đó trùng nhau thì ngược lại càng phải cảnh giác
Vì mỗi người có giá trị khác nhau, và trong một xã hội toàn cầu hóa điều đó lại càng đúng
Trước khi bằng chứng được kiểm chứng, ta nên giữ một mức độ hoài nghi ngang nhau với mọi kết quả
Cũng có phản ứng đùa nửa thật rằng: “Bài báo đó đã giúp vô số sinh viên khởi đầu sự nghiệp, đừng tước mất niềm vui ấy của họ”
Tôi tự hỏi liệu trang đó có đưa ra tình tiết thực tế cụ thể nào không
Ngoài câu “phương pháp mô tả trong bài không giống phương pháp thực sự được dùng” thì phần giải thích còn quá ít
Phần lớn phản ứng trong giới học thuật có lẽ sẽ là “nếu là journal quản trị kinh doanh thì cũng chẳng có gì lạ”
Liên kết SSRN
Sẽ hay nếu xuất bản khoa học cũng có hạ tầng kiểu GitHub
Có thể quản lý bài báo trong kho riêng tư rồi công khai khi xuất bản, ghi lỗi bằng issue, và hiển thị trạng thái phản biện bằng badge