大佬也坑大佬!这位科学家通过随机添加数据涉嫌伪造多篇文章数据

Dan Ariely 是一位行为科学领域的明星科学家,Dan Ariely在诚实、欺骗和非理性的研究取得了很大的成就,并且对领域和政府政策产生了巨大影响。Dan Ariely 在杜克大学创立了Center for Advanced Hindsight,还撰写了三本《纽约时报》畅销书,并且是 TED 演讲的常客。

但是,近期杜克大学Dan Ariely与哈佛大学Max H. Bazerman合作在PNAS 发表的题为“Signing at the beginning makes ethics salient and decreases dishonest self-reports in comparison to signing at the end”的研究论文涉嫌数据伪造(通过添加随机数据,使文章可以顺利发表),Dan Ariely表示没有保存原始数据。PNAS 论文的作者之一、哈佛商学院行为科学家 Max Bazerman 不能重复Dan Ariely的实验结果,另外其他作者合作在 2020 年再次在 PNAS 上报告了无法重复Dan Ariely的实验结果。

另外,2021年 7 月,Dan Ariely在 2004 年发表在《心理科学》上的一篇论文中附上了关切的表达;由于Dan Ariely 无法生成原始数据,因此无法解决统计错误。据 WBUR 报道,在 2010 年的 NPR 采访中,Dan Ariely 提到了牙科保险数据,该公司后来表示这些数据不存在。


大佬也坑大佬!这位科学家通过随机添加数据涉嫌伪造多篇文章数据


Dan Ariely 是一位行为科学领域的明星科学家。宾夕法尼亚大学的行为科学家 Eugen Dimant 说,Dan Ariely在诚实、欺骗和非理性的研究取得了很大的成就,并且对领域和政府政策产生了巨大影响,并且对领域和政府政策产生了巨大影响。Ariely 在杜克大学创立了Center for Advanced Hindsight,还撰写了三本《纽约时报》畅销书,并且是 TED 演讲的常客。


但是,在 8 月 17 日的一篇博客文章透露,Dan Ariely与他人在2012 年共同撰写的有关不诚实行为论文的部分内容是伪造数据的基础后,一些研究人员对 Dan Ariely的大量工作提出了质疑。Ariely 承认只有他处理了已知最早版本的数据文件,其中包含捏造的内容。然而,Ariely 坚决否认数据是捏造的,并表示他很快将此事提请杜克大学科学诚信办公室注意。Ariely 说,这些数据是由一家保险公司收集的,但他不再有与其互动的记录。


行为科学家 Leif Nelson 和 Joseph Simmons 与同事 Uri Simonsohn 通过博客 Data Colada 揭露了Dan Ariely明显的欺诈行为,他们表示需要进行彻底、透明的调查。但鉴于其他大学过去不愿调查自己的研究人员,他们怀疑杜克大学是否会进行调查。


2012 年发表在PNAS 上的论文报告了一项实地研究,据称一家未透露姓名的保险公司随机分配了 13,488 名客户,在要求更新的表格顶部或底部签署诚实声明。研究表明,那些签名在顶部的人更诚实:他们报告说,他们平均比在底部签名的人多驾驶 2428 英里,这将导致更高的保险费。该论文还包含来自两个实验室实验的数据,显示了来自前期诚实声明的类似结果。


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PNAS 论文的作者之一、哈佛商学院行为科学家 Max Bazerman 不能重复Dan Ariely的实验结果,另外其他作者合作在 2020 年再次在PNAS 上报告了无法重复Dan Ariely的实验结果。由于担心PNAS 不会彻底调查这个问题,举报人联系了 Data Colada 的博主,他们进行了后续审查,使他们确信实地研究结果在统计上是不可能的。


例如,客户在首次注册保险时提供的一组里程表读数(显然是真实的)被复制,以表明该研究的参与者人数是原来的两倍,并在原始里程中添加了 1 到 1000 之间的随机数以掩饰欺骗行为。在电子表格中,原始数字显示为 Calibri 字体,但每个数字都有另一个字体 Cambria 的紧密孪生,保单上列出的汽车数量相同,里程表读数在原始数字 1000 英里以内。Simmons、Nelson 和 Simonsohn 发现,在 100 万个模拟版本的实验中,同一种相似性从未出现过。“这些数据不仅过于相似,”他们写道。“他们不可能相似。”Ariely 告诉《科学》杂志,他没有检查从保险公司收到的数据是一个错误,而且他不再拥有该公司的原始文件。


里程表研究再次引发了对 Ariely 工作的其他担忧。7 月,他在 2004 年发表在《心理科学》上的一篇论文中附上了关切的表达;在这种情况下,由于 Ariely 无法生成原始数据,因此无法解决统计错误。据 WBUR 报道,在 2010 年的 NPR 采访中,Ariely 提到了牙科保险数据,该公司后来表示这些数据不存在。

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页面更新:2024-05-21

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