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史上最大科學造假者:他發了183篇偽造數據論文
[2015/6/5]
在被統計學家“抓住”前,日本東邦大學副教授、麻醉醫生藤井善隆發表于國內外學術雜志上的兩百余篇論文中,183篇涉及偽造數據。而藤井善隆的論文合著者中,有人根本沒有從事過相關研究,有人甚至根本不知道有論文的存在。
2000年,《麻醉與鎮痛學報》(Anesthesia &Analgesia)上發表了彼得·克蘭克的一篇致《學報》編輯信,認為藤井善隆的數據太過完美。《學報》把這封信同藤井的解釋一同發表。此后,藤井又在《學報》上發表了11篇論文。但藤井似乎也知道見好就收,他在2005年之后就不多在麻醉學界發表論文了,轉而投身眼科學和耳鼻喉學。以2011年12月他發表在《麻醉學報》上的最后一篇文章為截點,他已發表了超過200篇研究。但在接下來的兩年中,他的學術造假行為逐漸被公之于眾。最終調查表明,藤井善隆在其二十年的學術生涯中發表的文章有183篇涉及偽造數據。這使他成為目前單個作者撤回論文數量最高紀錄的保持者。目前,藤井因為學術造假,已經被他所供職大學解聘。
促成這一切的關鍵之一是史蒂夫·葉提斯(Steve Yentis)。葉提斯在他于2009年成為《麻醉學報》的主編之前已經在研究倫理學方面打下了深厚的基礎。當時的麻醉學界還處在兩次影響重大的學術不端的余震之中。其一牽涉到馬塞諸塞州疼痛專家斯科特·魯本(Scott Reuben),此人偽造了臨床試驗數據,結果因此進了聯邦監獄。
僅僅一年后,又一樁學術不端發生在德國高產研究者約阿希姆·博爾特(Joachim Boldt)身上。他涉嫌偽造研究,違反倫理的做法造成將近90篇論文被撤回。當時的《麻醉學報》發表了一篇由不相信藤井的發現的專家的評論,呼吁業界對這些文章展開檢查。正如葉提斯在后來的一篇題為“謊言,可惡的謊言,以及統計學”的文章中說的,那篇文章引發了大量的讀者來信。其中一篇來自“抱怨實證醫學研究被研究者的工作扭曲”的讀者,要求《麻醉學報》的編輯采取行動。那封來信的作者是英國麻醉學家約翰·卡爾斯利(John Carlisle)。
當時的《麻醉學報》已經發表了博爾特的六篇文章,葉提斯得到了一些經驗。因此當他讀到卡爾斯利的來信的時候他看到了一個機會。他告訴卡爾斯利應該堅持自己的想法:“我反過來向這個讀者叫板,讓他去對藤井的文章做一個分析。”葉提斯說。卡爾斯利承認他當時在統計學方面沒有專門的訓練,他也不是一個聲名卓著、言論舉足輕重的麻醉學家。但他的結論是簡單扼要,不同忽視的——藤井的數據從真實的一系列實驗產生是極不可能的。
臨床醫學中的頂尖證據來自隨機對照實驗,這些實驗基本上就是一種統計學的“雞蛋分級器”,它能將偶然得到的結果與由藥品或者其他治療造成的真實效果區分開來。“一般來說,被分析的數據要經過一組得到治療,一組得到安慰劑之后才能得到。”卡爾斯利說,“我做的兩件不同尋常的事情是,首先分析在這些組在接受治療或者安慰劑之前的變量組的不同(比如重量),進而計算這些不同可能比觀察到的更少而不是更多的可能性。”
卡爾斯利將藤井1991至2011年間“黃金標準”般的臨床試驗和其他研究者已經發表的內容,與隨機發生的結果進行對比。他觀察諸如研究開端時患者的身高,血壓以及與藤井所測試的藥物相關的副作用。使用這種方法,卡爾斯利在一篇2012年發表在麻醉學報中的論文中得出結論,藤井的某些發現的幾率由實驗得出的概率處于10-33的級別,其可能性可以說是微乎其微。正如卡爾斯利的結論所說的,其中存在支持結論的不自然的模式,“其中的數據不同于能從隨即抽樣中得來數據,其差異之大以至于對實證醫學研究無所貢獻”。換句話說,如果看起來好到難以置信,那么數學會告訴你,它可能真的就不可信。
卡爾斯利的結論和那些在2000年藤井的麻醉學家是類似的,只是這一次,人們開始對之加以關注。卡爾斯利的發現發表后不久,一個日本調查得出結論說,藤井的212篇文章中只有3篇帶有顯然可靠的數據。其中的38篇,作偽證據還不確定。最終,171篇論文被認定是完全偽造的。正如日本報道的結論說的,這就像是有人坐在桌子邊上,寫了一本關于研究想法的小說。
卡爾斯利的數據分析并不限于麻醉,甚至也不限于關于人的科學。這種方法能運用在方方面面,包括植物動物和礦物,只要其對象被隨機地分為不同的組。其他學者使用他的方法是很方便的。斯坦福麻醉學家,《麻醉與鎮痛學報》目前的主編史蒂文·沙弗爾(Steven Shafer)說:“它仍舊在進化之中,但約翰·卡爾斯利的基本方法能被推廣成為一種發現研究造假的工具。”沙弗爾,葉提斯和其他研究者正在朝向那個方向努力,卡爾斯利也計劃在近期發表一個新的方法。他們的一個目標是將這個過程自動化。沙弗爾說,他自己就用這個方法辨認出了一個學術造假者。
這個技術的用處不限于抓住造假者。柯克蘭(Cochrane Collaboration),一個對醫學文獻展開檢查和元分析的英國機構,可能使用它來檢查任何采樣調查的可靠性。這些元分析將對具體干預(如藥物或者手術)中的發現做采樣調查,從而對治療提供有力的指導。