Я тут же судорожно полезла в русский интернет, и как водится, ничего там не нашла. Видимо эта новость ненова и неинтересна. Но читать дальше Сайэнс не смогла: они там на голубом глазу пишут, что это все от дремучести, типа российские журналы себе не представляют, что существуют некие международные стандарты по этике публикаций и отзывов, и о том, что авто-плагиат - это нехорошо, они думают, что это нормально. Напоминает анекдот про антисемитизм в Африке: "Объясняю им, что евреи тоже люди, а они не представляют, как такое может быть, и все равно не хотят их есть".
Пользуясь поводом, полезла я посмотреть статистику по западным публикациям. Все мы знаем, что проблема недобросовестных статей существует всюду и везде. Вопрос скорее в том, как эта недобросовестность проявляется. Сразу хочу оставить за скобками сравнительный анализ что лучше, а что хуже. Итого: с 1977 были детально проанализированы около 2,047 отозваных статей, индексируемых в ПабМеде (наиболее популярный агрегатор для биологии-медицины), чтобы установить причину отзыва. Отзыв был в 21% - из-за ошибок без доказанного злого умысла, в 43.5% из-за фальсификации данных, в 25% из-за дублирования публикаций и плагиата. Причем в Америке в основном подделывают данные, уровень плагиата никогда не поднимается выше 40% (а чаще ниже 30%). А в Китае и Индии почти целиком и полностью занимаются дублированием и плагиатом. Ну в общем понятно, кого Россия взяла за модель.
Оказывается, что китайцы в последние годы взялись решать проблему недобросовестных публикаций. Причем не просто путем отозвания статей, а путем публичного шельмования виноватых и зачисления их в черные списки нехороших людей. Видимо действуют по схеме средневековой картины: "Снятие кожи живьем с неправедного судьи, чтобы обить ею стул для преемника". Китайцы - они могут. Мне кажется, что Россия не станет следовать этому примеру, что наверно хорошо с гуманистической точки зрения. Ведь этот плагиат нужен, чтобы ученые хоть какие-то деньги могли получить. Остается конечно вопрос, а кому и зачем нужна такая наука.
По мне проблема фальсификации данных ничем не лучше, чем плагиат. Нынешний уровень отзыва статей в Америке: 4 на 10 тысяч статей. Этот уровень поднимается до 10 или более в англоязычных журналах, издаваемых в странах типа Румынии. При любом раскладе - уровень низкий. Однако в частных разговорах ученые из Большой Фармы упоминают, что по их статистике около 60-70% опубликованых статей невозможно воспроизвести. Якобы поэтому Фарма все делает заново и почти ничего не публикует. Такая статистика тоже скорее всего далека от истины: воспроизводить пытаются обычно эпохальные работы, а их чаще всего и пытаются подделать ради экономической выгоды. Недаром у журналов типа Нейчура и того же Сайэнса довольно высокий уровень отзывов за недобросовестность.
Для англоязычных публикаций сейчас создана база данных с именами ученых, статьи которых были отозваны. Как и ожидалось, в листе есть чемпионы: из 30 тысяч авторов, 500 связаны с 25% всех проблемных статей (а это около 2.5 тысяч отзывов, по 5 на голову), а около 100 авторов имеют более 10 отозваных статей. Очевидно, что это сознательные подтасовки, а не честные ошибки (такой уровень ошибок - это полная профессиональная непригодность).
В последние годы появились новые забавные тренды в числе причин отзыва статей. Например, как положено, при отсылке статьи в журнал, авторы составляют лист потенциальных ревьюеров. Мошенники туда записывают фальшивые емейлы, специально ими созданные и контролируемые. Так что если редактор, решающий, кто будет писать обзор, выбирает кого-либо из этого листа, то автор получает возможность быть самому себе судьей. Подобного рода фальсификации были замечены в 2009 году, уже к 2014-му стали причиной примерно 20% отзывов статей, а нынче практически полностью пропали, т.к. теперь редакторы контактируют с ревьюерами только через официальные емейлы, которые весьма трудно подделать.
А главный фронт борьбы в Штатах - это развитие автоматических проверялок текста и картинок на плагиат. Так что российские проблемы решаемы, было бы желание. А вот проверка на фальсификацию данных гораздо сложнее, реально она возможна только в очень развитых областях, где куча людей занимаются похожими вещами и готовы попытаться воспроизвести все новое и интересное. А такая избыточность требует увеличения фондирования науки, и приводит к разбазариванию средств. В результате которого фондирование наоборот уменьшают.
Вообще забавно было бы порассуждать, что лучше для науки, много денег или мало денег. Среди моих очень уважаемых и заслуженых многоученых друзей есть сторонники обеих точек зрения. Но все говорят, что идеального баланса не бывает и быть не может. Со своей стороны я сторонница теории про много денег. Шкурно-корыстного интереса к государственным деньгам не имею, моя нынешняя контора живет на частные инвестиции, которые разбазаривает ничуть не хуже, чем университеты - государственные гранты. Дописываю я этот пост, сидя на специальном эргономическом стуле за 800 баксов, хотя дома у компьютера моя задница вполне довольна стулом за 50 баксов. Так что главное - не сколько разбазаривается, а сколько делается.