Laut einer neuen Studie der University of St. Andrews können Prüfungspraktiken aus der Finanzbranche angepasst werden, um akademischen Betrug zu erkennen.
In einem in der Zeitschrift veröffentlichten Artikel Forschungsintegrität und Peer Reviewzeigen die Autoren, wie effektive statistische Werkzeuge von Personen eingesetzt werden können, die wissenschaftliche Studien überprüfen, um verdächtige Daten zu erkennen und zu untersuchen.
Wenn Wissenschaftler ihre neuesten Entdeckungen in Zeitschriften veröffentlichen, werden die Artikel manchmal nach der Veröffentlichung zurückgezogen. Dies kann passieren, weil Korrekturen erforderlich sind oder weil Bedenken bestehen, dass die betreffende Forschung möglicherweise nicht ordnungsgemäß durchgeführt wurde oder dass Daten manipuliert oder fabriziert wurden.
Laut Retraction Watch wurden im Jahr 2022 weltweit fast 5.000 wissenschaftliche Arbeiten zurückgezogen, was fast 0,1 % der veröffentlichten Artikel entspricht. Obwohl selten, haben Fälle von wissenschaftlichem Betrug einen unverhältnismäßigen Einfluss auf das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Wissenschaft.
Inspiriert von bewährten Praktiken der Finanzprüfung empfehlen Forscher, die Betrugskontrollen in wissenschaftlichen Einrichtungen und Verlagen zu verbessern, um Betrüger effektiver auszusortieren. Der Beitrag betrachtet das Benfordsche Gesetz als Mittel zur Untersuchung der relativen Häufigkeitsverteilung für führende Ziffern von Zahlen in Datensätzen, das in der Praxis der professionellen Wirtschaftsprüfung verwendet wird.
Seit Beginn der aufgezeichneten Wissenschaft deuten historische Berichte darauf hin, dass Betrug existiert hat. Das Thema ist in den letzten Jahrzehnten immer stärker in den Vordergrund gerückt: Aus der in Die Lanzette Verbindung des Impfstoffs gegen Masern, Mumps und Röteln mit Autismus, bis hin zu den jüngsten Anschuldigungen wissenschaftlicher Täuschung, die gegen den Präsidenten der Stanford University erhoben werden, scheinen immer mehr hochkarätige Fälle von potenziellem Betrug vorzukommen.
Während die Gründe für den Anstieg möglicher Betrugsfälle nicht ganz klar sind, ist offensichtlich, dass die Kontrollen innerhalb von wissenschaftlichen Einrichtungen und Verlagen verstärkt werden könnten.
Die Zunahme von Artikelrückzügen kommt zu einer Zeit, in der das gesellschaftliche Vertrauen in die Wissenschaft bereits durch die Behauptungen prominenter Persönlichkeiten erschüttert wurde, dass wissenschaftliche Fakten „gefälschte Nachrichten“ seien.
Gregory Eckhartt, der Hauptautor des Papiers, sagte: „Es ist an der Zeit, Einzelpersonen und Institutionen zu befähigen, wissenschaftliche Fakten von Fiktion zu trennen. Mit einigen relativ einfachen statistischen Werkzeugen kann jeder gehen und die Wahrhaftigkeit vieler Datensätze in Frage stellen.“
Der Trick hinter diesen Tools ist, dass es tatsächlich schwieriger ist, als Sie sich vorstellen, im Wesentlichen Zufallszahlen zu fabrizieren, wie die letzte Ziffer in jedem Bankguthaben. Wirtschaftsprüfer wissen dies seit langem und verfügen über eine Vielzahl von Tools, um Listen mit Zahlen zu sichten und diejenigen hervorzuheben, die seltsam erscheinen (und daher eine Untersuchung auf Betrug erfordern).
Die Autoren hoffen, dass dieses Papier als Einführung in solche Tools für alle dient, die die Integrität eines Datensatzes in Frage stellen möchten, nicht nur bei Finanzdaten, sondern in jedem Bereich, der viele Daten generiert.
Graeme Ruxton, Professor an der School of Biology an der University of St. Andrews und Mitautor des Papiers, sagte: „Diese erweiterte Prüfung erfordert notwendigerweise einen offenen Zugang zu Daten. Wir hoffen, dass dies der Ausgangspunkt für die Diskussion über Reformen an der sein könnte Institutionsebene in der Art und Weise, wie Daten gespeichert und verifiziert werden.“
In Zukunft werden wir also möglicherweise strengere Kontrollen über wissenschaftliche Daten sehen, wobei die Möglichkeit der Datenüberprüfungssoftware, die solche statistischen Tools und maschinellen Lernalgorithmen einsetzt, nicht weit dahinter steht.
Steven Shafer MD, Professor für Anästhesiologie, Perioperative und Schmerzmedizin an der Stanford University, rät jedoch zur Vorsicht bei der Interpretation der Betrugsquellen: „Ich denke, dass serielles Fehlverhalten eine Form von Geisteskrankheit ist. Für diese Menschen ist Unehrlichkeit einfach das Offensichtliche Weg, um in einem System erfolgreich zu sein, in dem der Rest von uns unklug ist, anzunehmen, dass die Menschen sich ehrlich darstellen.“
Ein Teil des Problems, sagt er, rührt von Veröffentlichungsverzerrungen her: „Es gibt praktisch keine Anreize für die Veröffentlichung von Arbeiten, die frühere Studien bestätigen oder widerlegen.“
Diese Betonung spannender Ergebnisse, die sich letztendlich auf den Karriereerfolg von Wissenschaftlern auswirkt, könnte ein Schlüsselfaktor sein, der bei zukünftigen Reformen berücksichtigt werden sollte.
Letztendlich kommt uns allen die Wahrung der Wahrheit in der Wissenschaft zugute. Greg sagte: „Jeder in der Wissenschaft muss offen dafür sein, neue Ansätze zu nutzen, um die Wissenschaft nachweislich zuverlässiger zu machen. Wissenschaft funktioniert einfach nicht ohne ein breites öffentliches Vertrauen in Wissenschaftler.“
Mehr Informationen:
Gregory M. Eckhartt et al, Untersuchung und Verhinderung von wissenschaftlichem Fehlverhalten mithilfe des Benfordschen Gesetzes, Forschungsintegrität und Peer Review (2023). DOI: 10.1186/s41073-022-00126-w