Ученые и в России, и в других странах подделывают результаты исследований. Есть ли способ с этим бороться?
Мы говорим как есть не только про политику. Скачайте приложение.
13 декабря президиум Российской академии наук утвердил положение об отдельной Комиссии по противодействию фальсификации научных исследований. Это действительно существенная проблема: ученые подделывают результаты экспериментов и из корыстных соображений, и чтобы доказать собственную правоту — причем не только в России, но и по всему миру. «Медуза» спросила экспертов, как выявлять подозрительные публикации и как бороться с фальсификаторами.
Ученые подделывают исследования во всем мире
Обычно разделяют два основных типа обмана со стороны ученых: фабрикацию данных и их фальсификацию. Когда человек вообще не проводит исследование и публикует статью, — это фабрикация. Когда он заменяет анализы мочи больных людей на анализы здоровых, чтобы показать хороший результат от терапии, — это фальсификация.
По результатам исследований, 2% ученых признают, что когда-либо фальсифицировали, фабриковали или подправляли данные. При этом 14,2% ученых знают о таких действиях коллег. Более трети использовали другие сомнительные подходы: например, не упоминали в статье о конфликте интересов. В Китае эти цифры еще выше.
В России ситуация тоже далека от идеальной. «Сейчас в российских медицинских журналах научные статьи с признаками того, что данные были „слегка поправлены“ — явление настолько распространенное, что складывается ощущение полного их соответствия культурной норме, а написание таких работ воспринимается как приемлемое поведение, не грозящее никакими последствиями», — пишет в ответ на вопрос «Медузы» сооснователь фонда «Эволюция» и член Общества специалистов доказательной медицины Петр Талантов.
В базе Retraction Watch, где собраны отозванные научные работы, начиная с 1970-х, есть 1322 статьи, снятые с публикации из-за фальсификации или фабрикации (всего там 18 000 работ).
Британский врач и борец с лженаукой Бен Голдакр считает, что в медицине и психологии такие нарушения встречаются чаще всего: «При проведении различных исследований многие факторы разнятся, и это означает, что идеальное воспроизведение предыдущих результатов возможно в очень редких случаях. В итоге никто не заподозрит ничего плохого в том, если ваши результаты будут противоречить результатам другого исследования. В областях науки, где исход экспериментов более очевиден и выражается наличием или отсутствием чего-либо, неудача при воспроизведении результатов выявит мошенника гораздо быстрее».
Научные журналы не справляются с тем, чтобы отлавливать недобросовестные эксперименты. Даже рецензенты — ученые, которые проверяют текст перед публикацией, — редко выявляют что-то подозрительное. «Первичные данные, как правило, недоступны никому, кроме самих исследователей, — пишет Петр Талантов. — Насколько точно публикация в журнале отражает эти данные, мы, как правило, не знаем. Гипотетически научная публикация может быть выдумана от начала и до конца. Журнал в лучшем случае проверит ее на внутреннюю непротиворечивость, но будет беззащитен перед прямой ложью, если она правдоподобно подана». По словам Талантова, главная гарантия того, что не все исследования подделаны, — воспроизводимость: то есть случаи, когда выводы неоднократно подтверждаются в исследованиях других ученых, которые не связаны с авторами исходной работы. И именно поэтому можно иметь определенную уверенность в том, что в основном наши знания в медицине верны.
Вот список основных причин, по которым ученые подделывают работы
- Необходимость постоянно публиковаться (в том числе, в хороших изданиях с высокими требованиями). Во многих странах система устроена так, что без публикаций ученые теряют как минимум в деньгах: не получают гранты, повышения, премии. При этом научные журналы с гораздо меньшей охотой принимают к публикации статьи с отрицательными результатами: когда что-то не сработало или когда связи между явлениями не обнаружилось.
- Убежденность в своей правоте. Ученые предполагают, что неудовлетворительные результаты исследования могли возникнуть по неудачному стечению обстоятельств, поэтому «нет ничего страшного» в том, чтобы их скорректировать и таким образом создать научное обоснование своей идее.
- Корыстный интерес. «Судя по косвенным данным, немалое количество лекарственных препаратов разрешено для применения в России на основе сфальсифицированных или некачественных клинических испытаний», — пишет Петр Талантов.
Есть несколько признаков, по которым можно определить подделку
- Расхождение данных внутри статьи. К сожалению, более или менее легко обнаружить только некачественную подделку или просто небрежную работу с данными. По словам Петра Талантова, в таких работах встречаются расхождения в значении одних и тех же параметров в разных местах статьи: скажем, несоответствие между цифрами в таблицах и графиках. Иногда бывает так: указано общее число участников эксперимента, но если сложить отдельно людей из всех групп, цифры не совпадают. «Это может говорить об удалении „неудобных“ участников или вмешательстве в процесс случайного распределения пациентов по группам», — объясняет Талантов. Если общая сумма процентов не равняется 100, это тоже подозрительно. «[Иногда] приводятся процентные данные, а если их перевести в реальных людей, то получится полтора землекопа. То есть в абсолютных значениях это белиберда», — рассказывает «Медузе» председатель комитета по этике психолого-педагогических исследований Института педагогики и психологии образования Московского городского педагогического университета Алексей Двойнин.
- Слишком хорошо. Иногда первое подозрение могут вызвать чрезвычайно удачные результаты исследования. «Ты как эксперт в этой области смотришь на цифры, на описания, и видишь, что это неправдоподобно, — говорит Алексей Двойнин. — Ты видишь некорректные статистические распределения. Какие-то завышенные значения. Или нетипично большое число участников, если речь идет о студенческой работе. В общем, понимаешь, что так быть не может».
- Слишком много семерок и слишком красивые случайности. «Человеческий мозг — очень плохой генератор случайных чисел, поэтому простые случаи фальсификации данных часто раскрывались статистиками судебной медицины, которые обращали внимание на частоту повторяемости последних цифр, — пишет в книге „Вся правда о лекарствах. Мировой заговор фармкомпаний“ Бен Голдакр. — Если некто будет выдумывать числа на ходу и вписывать их в колонку в случайном порядке, то наиболее часто повторяемой цифрой всегда будет семерка, которая нравится нашему подсознанию больше всего. Чтобы замаскировать подлог, фальсификатору нужен генератор случайных чисел, однако прибегнув к его помощи, он столкнется с другой интересной проблемой, которая называется эффект идеального единообразия в случайных числах».
- Одинаковые изображения. Сейчас стали появляться программы, которые должны отлавливать недостоверные данные. В том числе алгоритмы, которые ищут дублированные изображения в научных статьях или очень похожие графики. Например, они выявляют, когда ученые подменяют рентгеновский снимок участника исследования снимком здорового человека из другой работы.
Петр Талантов добавляет, что в зоне риска статьи, которые написали люди, заинтересованные в определенном результате. «Авторы публикации обязательно должны сообщать о том, есть ли у них основания для потенциального конфликта интересов, — пишет он. — Если такой информации нет, или она явно не соответствует действительности, например, кто-то из авторов работает в компании-производителе или связан с ней финансово, но при этом декларируется отсутствие конфликта интересов, то риск недобросовестности выше».
В России статьи часто подделывают, но с этим сложно бороться
Сооснователи проекта Retraction Watch, посвященного недобросовестности в науке и отзывам статей, Айван Оранский и Адам Маркус считают, что общаться с авторами исследования в таком случае бесполезно. По их опыту, если сообщить ученым о своих подозрениях, это только даст им возможность избавиться от улик и сделать все, чтобы обман не раскрыли.
Поэтому за рубежом при университетах существуют комиссии и отделы, куда можно обратиться, если есть данные о недобросовестной работе коллеги. Иногда за это направление отвечает отдельный сотрудник. При этом соблюдается конфиденциальность и в целом обеспечивается защита человека, который сообщил о своих подозрениях. Существуют также государственные комиссии — например, в Дании и США.
В России такие явления, скорее, исключение, чем правило. «Многие коллеги из других подразделений отрицают наличие каких бы то ни было проблем, — говорит Алексей Двойнин. — „Вот у вас есть с этим проблемы, и разбирайтесь с ними“. Но на самом деле ситуация везде примерно одинаковая — плачевная». Комитет по этике, которым руководит Двойнин, появился в конце 2016 года и, по словам ученого, без воли руководства инициатива отдельных сотрудников ни к чему бы не привела. Создание комитета вызвало сопротивление со стороны профессорско-преподавательского состава, и «волна недовольства была очень мощной». В комитете в итоге решили идти не радикальным путем — не стали проверять сразу всех сотрудников, а начали с магистрантов и их диссертаций. Сейчас комитет приступает к проверке работ аспирантов, и со временем планирует обратить внимание на работы преподавателей. Любой человек, у которого есть информация о недобросовестности коллеги, может сообщить об этом в комитет.
В Российской экономической школе, по словам ее ректора Рубена Ениколопова, есть специальный комитет по этике, в который можно обратиться со своими подозрениями. В Национальном исследовательском институте «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) есть специальное положение и комиссия по академической этике. Также существует определенный протокол, по которому она действует.
Петр Талантов считает, что в организациях, где нет таких комиссий, можно попытаться обратиться к ученому секретарю, заместителю директора по науке или директору. Но даже если такой комитет есть, он может совершенно не заниматься фальсификацией и фабрикацией — только другими этическими вопросами.
Комиссия по противодействию фальсификации научных исследований РАН станет одним из немногих органов в России, не относящихся к конкретному институту или университету, куда можно обратиться с подозрением в недобросовестности.
Поправка. Изначально в статье утверждалось, что Комиссия РАН — единственный такой орган. Но в России действует Ассоциация научных редакторов и издателей, которая также рассматривает заявления о нарушении этики. Приносим извинения читателям.
Для недобросовестного ученого могут наступить очень неприятные последствия. А могут и не наступить
В России нет общих четких правил, как следует поступать с ученым, который сфальсифицировал или сфабриковал данные. В Министерстве науки и высшего образования в ответ на вопрос, как в России борются с такими практиками и какие последствия ждут недобросовестных ученых, ответили, что эта область находится вне их компетенции. При этом в министерстве добавили, что если автор диссертации не соблюдал все необходимые требования к работе (которые прямо не включают добросовестность, отсутствие фальсификации или фабрикации данных), то его могут лишить ученой степени. Для этого любой желающий может подать соответствующее заявление в Минобрнауки в течение 10 лет со дня присуждения ученой степени.
По словам Петра Талантова, теоретически за фабрикацию и фальсификацию можно даже привлечь человека к суду, но для этого нужно доказать целенаправленную манипуляцию данными с корыстной целью. На практике это мало выполнимо. Тем более что, как говорит Алексей Двойнин, никакая экспертиза не докажет вину человека со стопроцентной точностью; экспертиза носит вероятностный характер и основывается на имеющихся у эксперта наличных данных, объем которых всегда ограничен.
Гораздо вероятнее, что фальсификатор окажется не на скамье подсудимых, а будет уволен. Первый проректор НИУ ВШЭ Вадим Радаев, отвечая на вопрос «Медузы», написал: «Все те коллеги, в отношении которых были установлены и доказаны факты, связанные с систематическими недобросовестными заимствованиями и иными серьезными недобросовестными действиями, более в Высшей школе экономики не работают». По словам ректора РЭШ Рубена Ениколопова, студентов за подобные нарушения исключали, а у одного выпускника отозвали диплом.
В 2008 и 2013 годах в журналах Origins of Life and Evolution of Biospheres и Journal of Molecular Evolution соответственно были опубликованы две статьи российских ученых из Института биохимии им. А. Н. Баха РАН. Впоследствии выяснилось, что один из авторов фальсифицировал данные, и редакторы в итоге отозвали некоторые части статьи. В сообщении об отзыве говорилось, что этот ученый больше не работает в институте. В пресс-службе института ответили, что им нечего сказать по теме фальсификации исследований. Соавтор обеих статей профессор Михаил Крицкий отказался отвечать на вопросы, сославшись на то, что ему неприятно вспоминать эту историю. Другой соавтор, старший научный сотрудник института, Таисия Телегина не ответила на письмо.
Бороться с фальсификацией сложно. Вот базовые методы
- Образование. Тренинги и лекции — основной способ борьбы с недобросовестным поведением ученых. Так, в НИУ ВШЭ есть специальный онлайн-курс. «Там содержатся не просто общие утверждения, но разбираются конкретные ситуации, в которых может оказаться каждый преподаватель или научный сотрудник университета в своей повседневной профессиональной жизни», — пишет Вадим Радаев. Но насколько эффективны такие образовательные программы, неясно.
- Прозрачность. Петр Талантов считает, что можно и нужно затруднять фальсификацию и фабрикацию. «Например, в случае исследований, направленных на проверку эффективности определенных видов лечения, может помочь обязательная предварительная регистрация, — пишет он. — Суть ее в том, что подробную информацию о целях, процедуре и параметрах, на основе которых будет оцениваться результат исследования, еще до начала исследования размещают на публичном независимом ресурсе в интернете. Впоследствии это помешает подать неудачное исследование как успешное задним числом, подогнав критерии оценки под фактический результат». Российский Минздрав публикует информацию о разрешенных клинических исследованиях, но проблема в том, что она очень скудна и не решает проблем. Рубен Ениколопов считает, что в работе профессоров РЭШ фабрикация и фальсификация данных «практически нереальна», потому что «весь процесс работы над каждой статьей достаточно прозрачен, чтобы это было проблемой». Он же добавляет: «Потенциальной проблемой является некорректный анализ данных, но тут спасает общий тренд в сторону большей прозрачности в мировой экономической науке. Сейчас стандартным считается требование делать все данные и весь анализ публично доступным, так что любой исследователь может перепроверить ваши результаты и обнаружить в них проблемы. В результате, вероятность фабрикаций и фальсификаций в исследованиях становится минимальной».
- Новая норма. «Нетерпимость к проявлениям научной недобросовестности на всех уровнях, предание таких случаев огласке, публичная критика, отстранение от исследовательской работы и серьезных постов тех, кто был так или иначе замешан в фальсификации научных работ, могут постепенно изменить эту плачевную ситуацию, — пишет Петр Талантов. — Хорошим примером возможности таких изменений стало сообщество „Диссернет“, благодаря которому покупки диссертаций, бывшей еще недавно неосуждаемой нормой, стали хотя бы стесняться».
(1) Странное название
Такой перевод названия нельзя назвать точным и достоверным. В оригинале это Bad Pharma: How Medicine is Broken, and How We Can Fix It — дословно «Плохие фармкомпании. Чем плоха медицина и как мы можем это исправить». В переиздании книгу назвали «Плохие лекарства. Как фармацевтические компании вводят нас в заблуждение». Мы цитируем ее по первому изданию.
(2) Идеальное единообразие
Голдакр приводит такой пример: «Немецкий физик Ян Хедрик Шен выступал соавтором приблизительно одной работы каждую неделю на протяжении 2001 года, однако его результаты выглядели слишком уж точными. В конечном счете кто-то заметил, что в двух исследованиях на результаты идеальной модели был наложен один и тот же „шум“ из цифровых данных. Оказалось, что многие числа были сгенерированы на компьютере с использованием тех же самых уравнений, которые должны были использоваться для проверки данных вместе с якобы случайными реалистично выглядящими вариациями, встроенными в модель».