Job Search
Çoğu gibi İnternet, PubPeer, anonim olmak isteyebileceğiniz türden bir yerdir. Orada, Actinopolyspora biskrensis (bir bakteri) ve Hoya camphorifolia (çiçekli bir bitki) gibi rastgele atanmış taksonomik isimler altında, “sleuths” bilimsel literatürdeki hataları dikkatlice belgelemektedir. Her ne kadar berbat istatistiklerden anlamsız metodolojiye kadar her türlü hata hakkında yazsalar da, manipüle edilmiş görüntülerdeki kolektif uzmanlıkları: şüpheli derecede kırılgan kenarlar gösteren protein bulutları veya sözde iki farklı deneyde hücrelerin aynı düzenlemeleri. Bazen bu anormallikler, bir araştırmacının bir dergiye göndermeden önce bir figürü güzelleştirmeye çalışmasından başka bir şey ifade etmez. Ama yine de kırmızı bayraklar çekiyorlar.
PubPeer’in nadir bilimsel dedektifler topluluğu, beklenmedik bir ünlü yarattı: Elisabeth Bik, neredeyse başka herhangi bir gözlemciye görünmeyecek görüntü kopyalarını tespit etmek için esrarengiz keskinliğini kullanıyor. Bu tür çoğaltmalar, bilim adamlarının birçok görüntünün parçalarını Frankenstein’a bağlayarak veya bir görüntünün benzer sonuçlar üreten iki ayrı deneyi temsil ettiğini iddia ederek ince havadan sonuçlar elde etmelerine izin verebilir. Ancak Bik’in doğaüstü gözünün bile sınırlamaları vardır: Aynı görüntüyü iki kez kullanmadan sahte deneyler yapmak mümkündür. “İki görüntü arasında küçük bir örtüşme varsa, size söyleyebilirim” diyor. “Ama örneği biraz daha ileri taşırsanız, bulmam gereken bir örtüşme yok.” Dünyanın en görünür uzmanı her zaman sahtekarlığı tespit edemediğinde, onunla savaşmak, hatta onu incelemek imkansız görünebilir.
Bununla birlikte, iyi bilimsel uygulama, sahtekarlığın – yani tamamen sahteciliğin – keşfedilip keşfedilmediğine bakılmaksızın bilim üzerindeki etkisini etkili bir şekilde azaltabilir. Tillburg Sosyal ve Davranış Bilimleri Okulu’ndaki Meta-Araştırma Merkezi’nde baş araştırmacı olan Marcel van Assen, dolandırıcılık “toplumumuzdaki cinayeti dışlayamayacağımız gibi, bilimden dışlanamaz” dedi. Ancak bilim adamları ve savunucuları bilimi daha açık ve tarafsız olmaya zorlamaya devam ettikçe, sahtekarlığın “gelecekte daha az yaygın olacağını” söylüyor.
Bik gibi donukların yanında, van Assen gibi “metabilimciler” dünyanın dolandırıcılık uzmanlarıdır. Bu araştırmacılar, mümkün olduğunca doğru ve sağlam olmasını sağlamak için bilimsel literatürü sistematik olarak izlemektedir. Metabilim, 2005 yılından bu yana, Stanford Üniversitesi’nde bir zamanlar alkışlanan bir profesör olan John Ioannidis’in, son zamanlarda -19 pandemisi hakkındaki görüşleri nedeniyle itibarsızlaştığı ve tecritlere şiddetli bir muhalefet gibi – kışkırtıcı bir şekilde “Neden En Çok Yayınlanan Araştırma Bulguları Yanlıştır” başlıklı bir makale yayınladığı zamandan beri mevcut enkarnasyonunda var olmuştur. 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 çalışmak yerine kendi araştırma gündemlerini ilerletmeyi tercih ettiklerini savundu. Bu makaleden bu yana, metabilimciler, sözde “şüpheli araştırma uygulamaları” ndan her şeyi kapsayan bir terim olan önyargıyı incelemek için tekniklerini geliştirdiler – örneğin ilginç bir şey bulana kadar olumsuz sonuçlar yayınlamamak veya istatistiksel testleri tekrar tekrar uygulamamak, örneğin – doğrudan veri üretimi veya tahrifatına.
Bu önyargının nabzını bireysel çalışmalara değil, literatürdeki genel kalıplara bakarak alırlar. Belirli bir konudaki daha küçük çalışmalar, daha büyük çalışmalardan daha dramatik sonuçlar gösterme eğiliminde olduğunda, örneğin, önyargının bir göstergesi olabilir. Daha küçük çalışmalar daha değişkendir, bu nedenle bazıları rastgele 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 değilse, araştırmacılar sonuçlarını daha anlamlı göstermeye çalışmak için şüpheli yaklaşımlar kullanıyor olabilirler.
Ancak bu kalıplar, bu önyargının ne kadarının dürüst olmayan veri analizi veya masum hatalardan ziyade sahtekarlığa atfedilebileceğini göstermez. Dolandırıcılığın kendisinin ölçülemez olduğuna dair bir his var, diyor Sydney Üniversitesi’nde moleküler onkoloji profesörü olan Jennifer Byrne, kanser literatüründe potansiyel olarak hileli makaleleri tanımlamak için çalıştı. “Dolandırıcılık niyetle ilgilidir. Bu psikolojik bir zihin durumu” diyor. “Yayınlanmış bir makaleden nasıl bir zihin durumu ve niyet çıkarırsınız?”
