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林国强院士学生造假的问题
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林国强院士学生造假的问题
2007.4.2
林国强先生不仅是院士，而且现在是国家自然科学基金委化学部的主任，是国内化学界目前的重要的领袖人物，他的博士研究生出现这样严重的学术造假的问题，不能不说是一件影响极坏的事情。
林国强院士的公开信见：http://www.sciencenet.cn/bbs/ShowPost.asp?id=500
坏事可以变成好事
不过话说回来，这也许也是一件好事。现在大家明白，即使是林先生这样在国内外还颇有些声望的实验室也会不能幸免出现这样糟糕事情，所以我们就更应该被警醒，而不能对可能出现的造假掉以轻心。首先，我们不能否认问题的存在和严重程度；第二，我们一定要学会如何把好关，防患于未燃。
关于这件事情我在今天的实验室小组会上专门和学生做了讨论。我告诉学生除了应该学会自己诚实和负责任之外，还建议他们应该学会对和自己一起工作的同事负责任。后者包括帮助同事检查数据和提出问题和疑问。如果大家在小组讨论和平常实验时多关注一下彼此的研究结果，原则上来讲有造假而不被及早发现的机会是很小的。如果能够在小组内及时发现和制止，也就不会出现文章发表之后又撤稿这种事情。就跟化学实验中洗试管一样，多洗几次，留下残留物的几率会成倍地减小。
我对学生是丑话说在前面，如果我的学生出现故意作假的事情，不要给我找任何借口，我一定会发动所有的人追到天涯海角也要把他搞倒搞臭。这不仅仅是我一个人的名誉的事情，这是本小组所有人的名誉的问题，也是本研究单位以及本领域的名誉问题，而且也是中国科学界和教育界的声誉问题。也许有人会说这对我的学生不公平，因为别人可以这样那样得到好处，为什么我的学生不可以？我的答案很简单，当老子的不可能去管别人家的儿子，自己按照自己的标准教育自己的儿子，只要没有违背法律的规定。
作为一个实验物理化学家，我特别同意在A Scandal in Bohemia那篇福尔摩斯探案中，福尔摩斯所说的：“It is a capital mistake to theorize before one has data. Insensibly one begins to twist facts to suit theories, instead of theories to suit facts.” 作科学研究就和探案一模一样。
所以，数据的可靠是最为重要的。对于重要的结果，我们特别需要由不同的人重复实验，而且最好是有两个人一起重复，并且记录清楚各种试验条件和实验中间发生的现象。我从来不太相信太漂亮的数据，而且总是要自己去亲自看数据，尽可能地做模拟、计算和演算，还照其它学生一起来做这件事情。因为我知道而且也让所有学生知道，我们所有的结论都必须基于可靠和能够重复的数据。我也鼓励研究生学会经常把自己的数据拿出来和其它研究生讨论，因为这样可以避免一厢情愿的错误，而且也没有作假的机会和可能。
我之所以养成这样的习惯，一方面是我自己在研究中发现一个人要在数据上出错是太容易了，有人检查实在是一件对自己来讲求之不得的事情，另一方面是因为我在1980年代末在中国科大做研究生时，就开始读过许多关于科学中的不端行为的书和文章，了解各种不端行为的情况和危害。1983年出版的《背叛真理的人们——科学殿堂中的弄虚作假》一书在当时已经被翻译成了中文，我至今书架上还放着一本20年前买的该书。到了美国以后，也经常关注这类事情，总是会去分析其中涉及到的人的问题以及客观的情况和原因。
Amazon上betrayers of truth一书的介绍： http://www.amazon.com/Betrayers-Truth-William-Broad/dp/0671495496
《背叛真理的人们》一书中文前言，见：http://www.ewen.cc/books/bkview.asp?bkid=84400&cid=212798
我相信，所有的人都可能会受到某种诱惑去做一些小的学术上不端的事情，就像我们日常生活中的情况一样。但是如果我们知道如何防患于未燃，让这种行为在一开始就受到防治或抑制，它就不会继续发展成为严重的事情。在学术上，一个人能够得到的信任只能建立在他以往所获得的大量可靠的结果和工作之上。对于一个刚进入实验室的研究生，在他没有得到一定数量和有难度的可靠数据之前，一定要严格挑剔他的数据和实验步骤，让他知道没有人会轻易相信他的数据和实验操作，不管他是诚实的还是不诚实的。之所以诚实的学生的数据一开始也不可以轻易信任，是因为任何复杂的研究中都太容易犯这样那样的错误，而初学的学生更容易犯各种错误，如果一开始就让他稀里糊涂，觉得这是可以接受的事情，那么他将来的头脑中的基本标准就很难得不是混乱不堪的，而且会常存侥幸心。小事情上侥幸惯了，大的和更难的事情上就容易出问题。而作为导师最重要的就是让学生逐渐明白什么是可以接受的实验室标准，什么不是。所以，我的学生爱干什么都可以，就是不要拿经不起推敲和自己都说不清的的数据来见我。我的老师就是这样训练我的，我不过如法炮制成功经验罢了。这样既可以防止因为一厢情愿所犯的实验错误，又可以防止人为的造假。经过这种过程的训练之后，一个人往往已经能够获得相当数量的能够重复和经得起检验的数据，他也就已经对自己有了足够的信心和养成了良好的研究习惯，出现不端行为的动机和可能性相比之下就非常小了。
当然，即使这样，我们总是很难完全挖出在革命队伍中隐藏得很深的狡猾的阶级敌人的。不过，我还是坚信阶级敌人基本上再狡猾还是不会狡猾得过警惕性很高的革命群众。
如何公正地评价所发生的事？
我跟林先生没有较直接的接触，但总的印象觉得他是一位比较低调、谦逊和值得信赖的人。他对这件事情的处理，应该是合乎情理和恰当的。和我一相比，他可能就显得太仁慈了。不过这也许是因为他对这种事情，事先丑话说得不够狠。
关于这一点，我们可以回头读一读2000年8月18日《科学》杂志主编Donald Kennedy写的社论Reflection on a Retraction。这篇社论讨论的事情是关于一篇教授发现实验室中的一位博士后数据作假后主动撤稿的Science文章，和林先生实验室JACS文章撤稿的情形颇相似。Kennedy在社论中讨论了数据造假的危害，不端行为的防范等问题。他肯定了该教授主动正视问题和即使撤稿的做法，同时也建议该教授要仔细检查实验室中的工作，而且争取在实验室避免过于紧张的气氛，从而避免研究人员压力过大而导致可能的不端行为。Kennedy还特别提醒要避免对学术界的“politically driven prosecution”，以免导致巴尔的摩一案那样的小题大做的冤案。
这篇社论是在后来出现的更为严重和轰动一时的Jan Hendrik Schön和黄禹锡造假案之前写的，但现在读来仍然是非常的恰如其份和具有现实意义。所以我将其全文附在了下面。
科学杂志社论《对撤消一篇已发表论文的反省》原文见：http://www.sciencemag.org/cgi/content/summary/289/5482/1137
该社论的一个中文翻译，可见：http://xys.3322.org/xys/ebooks/others/science/dajia/qipianxingwei.txt
对于Kennedy的这篇社论，该教授的一位同行Susanna Lewis做了一个评论，为这位教授进行了辩护。她认为Kennedy的社论中暗示该教授的实验室中可能具有“stressful laboratory atmosphere”是不合适的。她暗示该博士后在进入该实验室之前就可能有问题，而给这位博士后写推荐信的人，并没有负起责任，等于是把垃圾学生推荐给了别人，造成了危害。
Susanna Lewis对该社论的一个评论。请见：http://www.sciencemag.org/cgi/eletters/289/5482/1137#182
原则上来讲，博士后作假，指导教授的责任的确没有博士生作假时的责任大。因为对于博士生来讲，导师有更大的责任去教会他如何负责任地从事科学研究，而博士后则具有更大的独立性和已经具有足够的研究训练，出了问题，他原来的博士导师和负责训练他的研究单位可能具有更大的责任。因为如果他本来不合格，在博士阶段就应该被导师和训练单位尽早淘汰。所以，在这一点上，林先生的确也是痛心地检讨了自己作为博士导师的责任。不过，一个成年人的行为的后果，终归是要由他自己来负责的。即使是老师是个十足的大坏蛋，学生也没有理由一定要去做一个坏蛋，何况虽然有些老师不够理想，但老师从来都不会是大坏蛋，而且总是叫学生要好好向学。
很多学生和研究人员总是把外界压力作为各种程度的不端行为的辩护，好象我们的管理部门从来就以逼良为娼为职业似的。这是典型的推卸个人责任和抹黑别人。当然，如果科研人员天天都在抱怨，管理部门也需要深刻反省。沈元壤先生几年前就讲过，国内的学术环境不好，国内的科学家自己不能坚持学术标准，要负很大的责任。吴征铠先生在他的《我的一生》中说得更实在，他在文革中被逼无奈也没有说谎。他说：
“在（文革期间）接受审查过程中，我一直都不说谎，不作假口供，也吃了不少苦。但后来审查我的专案组的小青年却对我很好，说幸亏你不说谎，不然我们不知要跑多少路了。有一时期，我也真想照专案组提醒的路子编一套谎言，但想再下一次就可能要编更大的谎言才能自圆其说，这就会没有个了结。所以，我不想编谎言，心里坦然，晚上一般都睡得好，使专案组成员觉得奇怪。”
我常给学生讲的是，被迫做的婊子难道就不是婊子？如果那么容易就被逼为娼了，恐怕原来就不见得是什么良家妇女。谁都知道，要想当婊子，不给自己找个被逼迫的借口，是无论如何蒙不过去的。
显然，我没有沈先生那么委婉，也没有吴老那么受了迫害还心平气和，因为我比他们年轻好几十岁。但我说的这个叫做话糙理不糙。
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2000年8月18日《科学》杂志社论译文（王丹红译自《科学》）
对撤消一篇已发表论文的反省
《科学》杂志主编 唐纳德＼肯尼迪
8月18日出版的《科学》杂志的第1141页上刊登了一封令人感到悲哀和不安的来信。在这封来信里，Michael Lieber和他的同事们宣布撤消一篇发表在《科学》杂志上的论文(R.B. Tracy, C.L. Hsieh, M. Lieber, Science 288, p1058, 2000)。这篇论文的内容是关于RNA/DNA在免疫球蛋白种类交换重组中的作用。这篇论文的第一作者已承认他自己窜改了论文中有关凝胶的记录和其它一些数据。这些被窜改的数据是这一篇论文和第二篇发表在另一份期刊上的论文的主要数据，同时也使得两篇论文的主要结论失去效力。因为没有及时对同事得到的结论进行重复实验验证，Lieber自己在论文发表后才发现了问题，但他立即向《科学》杂志和他所在的研究所作了报告。
《科学》杂志很少出现这类事件，因为《科学》杂志本身要求它的编辑们要探究文章的来源并要证实所得到的结论。这篇文章的欺骗行为还带来了更为严重的间接损害。我们编辑邀请了该研究领域最有声望的科学家为这篇文章写了评论。现在这篇评论的作者非常窘迫地发现：她的“深思熟虑”的评论文章根据的是虚构的数据而不是真实的实验数据。这种文章发表后的结果是让那些我们并不直接认识的科学家们可能会根据这些无用的数据来修改他们的研究计划，那些工作本来就非常繁忙的同行科学家们也因此白白浪费了他们的宝贵时间来审查这些研究计划。更沉重的代价是：每一次这种欺骗行为都是又一次的降低人们之间的信任。受损的这些信任不仅来自科学界内部，也来自支持和赞助科学事业的大众。
我们《科学》杂志也感到被欺骗，同时我们也对自己工作产生了怀疑：我们是否做 到了我们所能做的一切来阻止欺骗行为的发生？当然我们也有心慰的时候，许多年前，在对一些声称展示了“超感觉感应”（extrasensory perception)的实验进行评价时，George Price做出了一个充满智慧的发现。他指出尽管科学发展了许多可靠的控制偶然性的方法，但科学却没有发明足够的方法去保护自己免受故意的欺骗。实验室里一名聪明的伪造者能将数据窜改，足以使警醒的评审员和除开完全重复该项试验的其它诊断性试验也检查不出其中的问题。重复性试验看来应该是证实科学性的唯一补救方法。因此，研究中的欺骗行为在出现之初就必须被科学界所制止，科学界也应当相信欺骗行为的代价是太高了。
我们需要知道的是究竟什么原因促使了科学中不端行为，以及我们应该如何防范。糟糕的是，我们关于科学中的欺诈行为产生的前因后果的资料并不能给我们太多这方面的答案。到目前为止，这类欺骗事件主要集中在生命科学领域，特别是在基础生物医学研究领域。正如最近在欧洲所揭发出的几起事件表明，科学中的欺骗行为已成为一个国际性的问题。绝大多数事件往往发生在那些异常繁忙的实验室中，在那里，主要研究负责人基本上没有时间参与具体实验或仔细检查实验过程的细节。不过，没有任何实验记录说明商业利益是首要的驱动因素。大多数不端行为都发生在排名很高的研究型大学里，而声誉却是这类王国的生命。
过去研究工作中的不端行为可以为我们以后的工作提供一些指导：哪些工作起到了预先防范的作用，哪些还没有。从政治角度推行的整肃的确传达出有力的讯息，但这种讯息实际上很有害。长达10年的国会对David Baltimore的合作者Thereza Imanishi-Kari的穷追猛打告诉我们过多的政府权力总是会导致权力的滥用。政府和大学里的错误的调查程序除了制造出一些头条新闻之外，总是将正当的程序长期地搁在一边。从另一方面来看，研究机构认真细致研究的声誉，以及一种鼓励个人对科学纯正性的责任的研究文化，和不鼓励“荣誉性”合作署名等方法是非常重要的。研究机构的规则中只有在强调论文质量重于数量时，在决定学术提拨的过程中强调研究产出量的重要性才可能帮助增强自己的科学竞争能力。最后，新的美国联邦条例对研究中不端行为的标准进行了定义，并确立了在研究行为方面训练学生和研究人员的要求，这也许会起一些作用，不过现在这样说也许还为时过早。
《科学》杂志应当发挥什么样的作用呢？一般说来，作为一个展示科学研究成果的期刊杂志，《科学》应该负起它应有的责任。虽然《科学》杂志的同仁们目前还不能建立起完全防止欺骗的同行评议制度，但是他们可以直接而且诚实地处理那些撤稿事件。他们有能力将值得信赖的科学结果告知读者，并将违规论文拒之门外。他们还应该赞许负责任的行为，特别是那些付出个人的利益代价的负责行为。我们不知道Lieber是否将会更仔细地检查自己实验室中正在进行的研究工作，或者在自己的实验室鼓励创造出不那么压抑的研究气氛。不过，我们知道的是，当欺诈问题被发现时，他做出了正确的选择。
（注：这里的Michael Lieber，不是哈佛化学系的那个纳米英雄Charles Lieber。）
https://blog.sciencenet.cn/blog-176-1077.html
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