Gallupi iga-aastaseid küsitlusi selle kohta, millised elukutsed on kõige usaldusväärsemad, teadlastelt ei küsi, kuid võib kindlalt väita, et vähemalt nad olid palju kõrgemal kohal kui kasutatud autode müüjad ja kongressi liikmed.
Samal ajal on tuhandete inimeste seas maailmas, kes praktiseerivad teadust ja avaldavad oma tulemusi, mõni vähemus tõenäoliselt kiusatusele andmeid masseerida, et saavutada tähelepanu (ja rahastusesõbralikke) tulemusi. Viimastel aastatel on mõnele inimesele muutunud poliitiliselt kasulikuks seda võimalust kasutada ja teadlikke teaduslikke pettusi väita. (Tasud, et inimtegevusest tulenev kliimamuutus on laialt levinud teaduslik vandenõu, on pärast 2009. aasta niinimetatud Climategate'i skandaali muutunud tavalisemaks, vaatamata mitmele uurimisele, mille käigus ei ole suudetud leida tõendeid pettuse või teadusliku väärkäitumise kohta.)
Kuid kui sageli valetavad teadlased oma andmete pärast? Teisisõnu, kui palju me peaksime nendesse usaldama?
Vastus, vähemalt täna Rahvusliku Teaduste Akadeemia ajakirjas Proceedings avaldatud uuringu kohaselt, on üldiselt teadlased üsna aus rühm. Selles dokumendis leidsid Washingtoni ülikooli ja mujalt pärit meditsiiniuurijad, et enam kui 25 miljonist biomeditsiiniliste uuringutega seotud artiklist, mis avaldati National Institutes of Health PubMedis 1940. aastatest, tõmbusid 2047 mingil hetkel tagasi avaldamine. See on vähem kui 0, 01 protsenti kõigist andmebaasi paberitest.
Teadlased jagasid tulemusi veelgi, püüdes omistada iga tagasitõmbumist teatud põhjusele. Nende raamatupidamise järgi oli 21, 3 protsenti tingitud ausast veast, näiteks andmete tahtmatust väärast tõlgendamisest. Samal ajal võis 67, 4 protsenti tagasitõmbamistest olla omistatud mingitele väärkäitumistele, sealhulgas pettustele või väljamõeldistele (43, 4 protsenti), plagiaadile (9, 8 protsenti) ja duplikaatide avaldamisele (14, 2 protsenti). Võrreldes enne 1975. aastat tagasi tõmmatud esemetega olid hiljem tagasi tõmmatud esemed kümme korda suurema tõenäosusega pettused, mitte aga ausad eksimused.
Üldine tagasihoidlik pettuste määr võib selgitada, miks ajaveetmise ajaveebi Retraction Watch, mis dokumenteerib tagasitõmbunud pabereid, autorid on sattunud vastuseisu. Mõni ütleb, et tähelepanu suunamine üksikutele ebaaususe juhtumitele suurendab ebaproportsionaalselt üldsuse usaldamatust teaduse suhtes tervikuna. "Argument on midagi sellist, " kirjutasid nad mais Lab Timesis . "Teaduslik pettus on haruldane, nii et väärkäitumisele keskendumine annab moonutatud pildi uuringutest, mis annab laskemoona ainult kriitikutele, kes soovivad seada kahtluse alla selliseid teemasid nagu kliimamuutused ja vaktsiinide ohutus."
Üks vastus võib olla, et me ei tea tegelikult, kui harva esinevad pettused, vaatamata selle uue PNAS-uuringu 0, 01-protsendilisele sissetõmbamisele. Nagu uuringu autorid märgivad, võib paljudel juhtudel artiklit kahtlustada, kuid ajakirjas pole piisavalt tõendeid, et seda tegelikult tagasi tõmmata. Näiteks 2005. aastal väljendas The Lancet muret uuringu tulemuste pärast, milles leiti seos Vahemere piirkonna dieedi ja vähenenud südamehaiguste riski vahel, kuid need ei võtnud lõpuks paberit tagasi.
Pealegi pole meil mingil moel teada, kui palju kahtlaseid andmekogumeid isegi kunagi ilmsiks ei tule. Valmistatud andmestik ei pruugi teiste teadlaste poolt korrata, kuid paljudel juhtudel on kahtlane, kas see ajendaks neid ebaausust tunnistama. Ajalooliselt on paljud teadusliku pettuse juhtumid paljastanud vaid sisemised rikkumisest teatajad.
Hiljutised sündmused näitavad siiski, et oleme jõudmas vanusesse, kus teaduslikud avastused aitavad meil tegelikult pettusi või vähemalt mõnda nende tüüpi avastada. Tänavu juulis kogus Pennsylvania ülikooli sotsiaalpsühholoog Uri Simonsohn pealkirju, kasutades uuenduslikku statistilist analüüsi, et tuvastada fikseeritud andmeid sotsiaalpsühholoogi Dirk Smeestersi töös, kes oli kirjutanud paberi, milles leiti positiivne mõju värvitoonidele tarbijakäitumisel.
Simonsohni tehnika on keeruline, kuid tugineb tõsiasjale, et inimestel on pahatihti võlts andmeid, mida iseloomustab samasugune juhuslikkus nagu reaalsetes sündmustes. Simonsohn ütles ajakirjale Nature, et "põhiidee on vaadata, kas andmed on liiga lähedased teoreetilisele ennustusele või on mitmed hinnangud üksteisega liiga sarnased."
Varsti pärast Smeestersi tagasiastumist avalikustas Simonsohn oma algoritmi, julgustades teadlasi avaldama nende töötlemata andmeid ja teisi proovile panema. Ta loodab, et reaalne võimalus, et teadlased püüavad oma andmetega manipuleerida, püütakse kinni hoida, on võimas hoiatav tegur. See teoreetiliselt mitte ainult ei vähendaks pettuste hulka, vaid suurendaks ka usaldust teaduse toodete vastu tervikuna.
