Фальсификация правоохранительной статистики в России — Открытая полиция

Анализируя существующие статистические данные (в том числе полицейскую статистику), мы должны отчётливо сознавать, что наряду с открытостью, важнейшим фактором является достоверность представленных данных. Если существуют сомнения в достоверности, то понятие открытости становится эфемерным. Между тем, в СМИ и в сети Интернет из года в год мы встречаемся с публикациями, ставящими под сомнение достоверность статистических данных полиции. В этих публикациях цитируются выступления не отдельных журналистов или частных лиц, а руководителей официальных надзорных органов РФ и даже Президента. Например:

Осенью 2010 Президент РФ Дмитрий Медведев в Ессентуках на совещании о комплексных мерах по обеспечению стабильности в Северо-Кавказском федеральном округе подчеркнул, что количество обстрелов, подрывов, убийств мирных граждан, духовных лидеров, сотрудников правоохранительных органов не становится меньше, а существующей официальной статистике в этой сфере “веры нет”. “За 10 месяцев текущего года на территории округа зарегистрировано 64 тысячи преступлений при снижении в стране количества умышленных убийств на 13%, в округе их количество возросло на 5%, раскрываемость снизилась практически на 10%, хотя последний показатель требует отдельного анализа, я не уверен, что это плохо, потому что статистика у нас лукавая, веры в нее нет. Еще раз обращаю на это внимание руководителей правоохранительных органов: нет веры в эту статистику, брехня это зачастую”, – указал глава государства.

Позднее его слова получили подтверждение в виде 800-страничного тома с результатами 10-летнего исследования ученых НИИ Академии Генпрокуратуры РФ в докладе «Теоретические основы исследования и анализа латентной преступности». Например, в Северо-Кавказском федеральном округе за 10 месяцев 2010 года было зарегистрировано 64000 преступлений. Данные внушительные, но когда исследователи из НИИ Академии Генпрокуратуры собрали мониторинговую статистику (использовали неформальные контакты с сотрудниками правоохранительных органов среднего звена), то получили другое число – 119 тысяч преступлений! В исследовании также показано, что преступность, в целом по стране, за прошедшее десятилетие не только не снизилась, но постоянно росла в среднем на 2,4% в год. При этом цифры реальной преступности в разы отличаются от регистрируемой.

В НИИ Академии Генеральной прокуратуры РФ, после проведённого подсчёта убийств, совершённых в 2009 году, получили число 46200 вместо 18200. Почти в три раза больше, чем представлено в официальных отчётах МВД РФ.

В материалах исследования сказано, что при официально зарегистрированных в 2009 году 3 миллионах преступлений фактически было совершено 26 миллионов. Учёные не исключают, что и это шокирующее количество не до конца отражает действительную ситуацию. Специалисты НИИ Академии Генеральной прокуратуры основывались на сводках из регионов страны, отыскивали в статистических данных «разночтения».

В апреле 2011 Генпрокурор Юрий Чайка в своём докладе сенаторам доложил о массовых фальсификациях “позитивной” статистики МВД за 2010 год. В выступлении Генпрокурора заявлено о “массовых фактах” фальсификации статистики при расследовании преступлений и отмечено, что “в объективность уголовно-правовой статистики уже никто не верит”. Генпрокурор объяснил, что целью фальсификаций было искусственное повышение показателей раскрываемости преступлений и «приукрашивание реальной картины состояния преступности».

“В 2010 году Генпрокуратура РФ провела в 80 регионах широкомасштабную проверку достоверности статистических данных в уголовно-правовой сфере. Факты откровенного манипулирования данными статистики выявлены во всех регионах”, – говорится в докладе генпрокурора Юрия Чайки о работе ведомства в минувшем году, поступившем в Совет Федерации.

В документе отмечается, что прокуроры выявили “массовые факты фальсификации данных первичного учета” и “грубейшие случаи искажения статистической отчетности”. Целью фальсификаторов было искусственное повышение показателей раскрываемости преступлений и “приукрашивание реальной картины состояния преступности”, говорится в докладе.

8 августа2012 , состоялось заседание коллегии Генпрокуратуры, посвященное итогам работы ведомства в первом полугодии 2012 года. С января 2012 именно на прокуроров возложена ответственность за ведение единого государственного статистического учета в уголовно-правовой сфере. Глава ведомства Юрий Чайка рассказал о большом количестве случаев укрывательства преступлений в России: за шесть месяцев было установлено уже более 179 тысяч нарушений при учете преступлений и составлении отчетности правоохранительными органами. А за укрывательство преступлений никто, как правило, не отвечает. Всего же в России в первом полугодии текущего года от учета было скрыто более 70 тысяч преступлений (за аналогичный период прошлого года — 61 785 преступлений), сообщил первый заместитель генпроркурора Александр Буксман, отметив, что их удалось зарегистрировать стараниями прокуроров. Манипуляции с статданными носят массовый характер, когда речь идет о преступлениях, совершенных в состоянии алкогольного и наркотического опьянения, сообщил Александр Буксман. По его словам, показатели преступлений, совершенных в состоянии алкогольного опьянения по стране, были занижены на 17%, в состоянии наркотического — на 3%. В ряде регионов данные отличались в десятки раз. При этом в ряде регионов с учетом преступлений в сфере экономики и коррупционной составляющей эти расхождения достигали десятков раз. “Особенно грешили Ямало-Ненецкий округ, Карачаево-Черкесская Республика, Свердловская и Белгородская области”, – уточнил А.Буксман. Впрочем, есть и другая крайность — прокуроры все чаще сталкиваются с возбуждением уголовного дела при отсутствии признаков преступления, когда в реальности речь идет о гражданско-правовом споре. 

Что же остаётся делать гражданам, обращающимся к официальной государственной статистической информации? Можно ли удовлетвориться открытостью данных, если их достоверность сомнительна? Причём граждане не могут быть арбитрами в противостоянии официальных ведомств и не могут быть экспертами в выяснении достоверности данных.

В феврале 2011 года, накануне вступления в силу закона «О полиции» глава МВД России Рашид Нургалиев заявил, что полиция будет иметь единую, прозрачную и открытую статистику. Будем надеяться, что это произойдёт.

Смотрите на нашем портале «Открытая полиция» другие материалы по теме фальсификации и искажения полицейской статистики:

Почему данные МВД и прокуратуры о числе преступлений, совершенных приезжими, разнятся почти втрое? 

Открыть глаза на реальный уровень преступности 

Доступная преступность – Генпрокуратура раскрывает карты 

Показатели раскрываемости преступлений мешают полиции 

Парад отменяется! Почему государству не нужна фальсификация статистических данных

Создать так называемую «парадную» государственную статистику под силу только инопланетянам, хотя уверенности в том, что и они справятся, нет никакой.

Поскольку мой предыдущий текст вызвал много однотипных комментариев, да и просто на будущее, выскажу здесь ряд соображений о достоверности экономической статистики в РФ.

Я сначала кратко сформулирую свои тезисы по сути, а потом обосную некоторые из них более подробно.

1. Статистические данные являются важнейшим инструментом государственного управления и контроля. Если искаженные данные будут использоваться для управления, то качество управления неизбежно снизится, а коррупция возрастет. Соответственно для существенного искажения экономической статистики необходимо иметь два варианта статистики: «реальный» для работы госаппарата и «парадный» для рапорта об успехах.
2. В силу того, что в государственном аппарате в своей повседневной работе официальной статистикой ежедневно пользуются десятки тысяч человек, мы бы, без всякого сомнения, знали о существовании двух параллельных статистик. Как мы знаем о фальсификации на выборах, или фальсификации данных о ковиде. Нашлось бы множество анонимных и не только свидетельств.
3. Любое существенное и намеренное искажение показателей экономической статистики будет так или иначе видно внешним аналитикам. Данные очень сильно взаимосвязаны. Изменение одних показателей должно влечь изменение еще десятка других. Вызванные придумыванием нестыковки будут вылезать в самых неожиданных местах. «Придумать» внутренне непротиворечивую статистику, это примерно то же самое, что «придумать» законодательство, которое невозможно обойти. Находить нестыковки (часто ненамеренно) будет множество узких специалистов на местах, а «придумывать» внутренне непротиворечивую картину надо будет в центре нескольким высоколобым экспертам из головы. Это невозможно физически. По крайней мере, при той степени детализации статистики, которая сегодня доступна.
4. Городить столь сложный огород, как две параллельных статистики, ради пиара слишком сложно и нецелесообразно. Для пиара всегда проще вырвать из контекста несколько красивых цифр.

Теперь поясню кое-что из вышесказанного подробнее.

Сначала нужно вынести за скобки проблемы с качеством и полнотой данных, которые есть у любой статистики (пусть у российской больше, чем у немецкой). Также опустим вопросы методологии ее периодических изменений.

Некоторые методы расчета/досчета и правда систематически искажают отдельные показатели в благоприятную для общей экономической картины сторону, а ряд проведенных в последние годы изменений методологии приводили к достаточно «благоприятным» пересмотрам определенных рядов цифр задним числом.

Однако в отношении подобных методологических вопросов, во-первых, изначально хорошо понятны пределы и вектор искажений, а во-вторых, они работают систематически в одну сторону и никак не мешают статистике улавливать тренды.

(Простыми словами: в отдельных вопросах экспертам в целом понятно, что если показатель Х согласно Росстату равен 10, то на самом деле он равен 9, однако если Росстат говорит, что за последний год Х вырос с 10 до 12, то мы можем быть уверены, что на самом деле Х вырос с 9 до 11. Ошибка методологии стабильна и никак не влияет на понимание тренда изменений).

Мой тезис сводится к тому, что невозможно сознательно исказить статистику в духе «на самом деле ВВП в 2022 упал на 10%, а Росстат показал, что он упал на 5%».

Для начала разделим статистические показатели на те, которые влияют на большое количество других, важных для работы бюрократической системы, показателей, и те, которые на них не влияют или ограничено влияют.

Пример: у вас умер 1 млн человек, из которых 0,5 млн от ковида. Вы можете довольно легко исказить число умерших от ковида, написав из политических соображений и 0,1 млн и 0,7 млн., потому что от чего конкретно люди умерли на другие показатели бюрократической системы влияет слабо.

Однако общую цифру в 1 млн человек умерших вам исказить гораздо сложнее (в особенности если вы публикуете ее не одной общей цифрой по стране, а с разбивкой по регионам и иным разрезам).

Во-первых, каждый гражданин состоит во множестве баз данных государственных ведомств и систематическое несовпадение этих баз статистики по регионам или другим учетным единицам будет приводить к множеству практических проблем для бюрократии. Во-вторых, совершенно реальные деньги и другие ресурсы, распределяются между различными территориальными образованиями и структурами, в том числе исходя из численности населения на определенной территории. В-третьих, разработка концепций и планов развития, а также KPI и контрольных показателей, для множества структур и программ в различных сферах от полиции до медицины, также опирается на данные о численности населения. Соответственно единственный способ занизить общее число смертей и не дезорганизовать при этом бюрократические процессы – это ведение отдельно «парадной» и отдельно «фактической» статистики.

Таким образом можно сформулировать правило, что чем больше один показатель статистики влияет на другие показатели, использующиеся в процессе практического управления, тем хлопотнее его исказить.

Другим важнейшим критерием достоверности является степень детализации. Если публикуется одна цифра смертей по всей стране, то даже в вопросе общего числа умерших соврать несложно и не хлопотно, а проверить сложно. Однако если ты эту общую цифру даешь в региональном и других разрезах, то число вызванных фальсификацией бюрократических проблем, а также сложность спрятать фальсификацию линейно растет.

В этом смысле рост ВВП и другие макроэкономические показатели, имеют самую широкую сеть взаимосвязей с другими цифрами, многие из которых критически важны для целей государственного управления.

Если мы намеренно завышаем выпуск, значит должны завысить выручку и, скорее всего, прибыль предприятий. И то и другое сидит в налоговой статистике, и активно используется для пиара достижений ФНС. Если Росстат намерено завысит выручку и прибыль, то собираемость налогов и другие похожие показатели, характеризующие качество работы ФНС ухудшаться. Если вы завышаете импорт, то где таможенные сборы, если добычу, то где НДПИ, если зарплату – НДФЛ, а если вы завысили выпуск без роста зарплаты, то где прибыль? А все это дальше идет в бюджет, исполнение которого который худо-бедно контролируется десятком инстанций, которые будут задавать вопросы, делать выводы и разрабатывать меры, на основе этих данных. И это лишь малая часть примеров, каковых десятки.

Соответственно, с точки зрения задач эффективного госуправления, намеренное искажение экономических показателей в принципе невозможно без ведения двух статистик «парадной» и «рабочей». (О чем бы мы точно знали, ибо это несоответствие бы каждый день наблюдалось десятками тысяч вовлеченных сотрудников).

Однако, на мой взгляд, выдумать непротиворечивую «парадную» статистику, огрехи которой не видны специалистам при текущей подробности предоставляемых Росстатом данных выше любых человеческих возможностей (не говоря уже про аналитические возможности собственно Росстата).

Изменение ВВП складывается из изменений сотен показателей отраслей и подотрослей, которые публикуются довольно детально. При этом одни отрасли являются покупателями продукции других, соответственно намеренное искажение должно быть сбалансированно. Часть показателей помимо денежных дублируются и в физических единицах, вроде тонн и киловатт часов.

В советское время расчет межотраслевого баланса считался сложнейшей задачей Госплана СССР, с которой никогда не удавалось эффективно справится. «Придумать» непротиворечивую экономическую статистику – абсолютно аналогичная задача, сложность которой по мере роста номенклатуры товаров и отраслей, в сравнении с 70-ми годами возросла на порядки. (Одним из расхожих объяснений снижения эффективности плановой экономики между 50-ми и 70-ми был именно взрывной рост номенклатуры продукции. Рост числа наименований на 10% увеличивает сложность планирования минимум вдвое, а сейчас номенклатура шире, чем 70-х в несколько раз).

Вы же не можете просто увеличить все показатели на условные 10%. Очень многие показатели видны из проверочной западной статистики. Сколько миллионов тонн нефти или зерна экспортировала Россия достаточно точно видно и из не российских источников, а внешнеторговый оборот – треть ВВП.

Соответственно для искажения показателей ВВП нужно «придумать» такие значения показателей не проверяемых внешней статистикой отраслей (а ты никогда не знаешь, какую хитрую методику проверки внешними данными может придумать независимый аналитик), которые были бы внутренне непротиворечивы и в плане финансовых счетов и в плане физических показателей типа мегаватт электричества. Я просто не представляю как это в принципе возможно, и какие ресурсы и кадры для этого понадобятся.

Кроме того, что экономическую статистику собирает и публикует одновременно несколько ведомств, для которых некоторые данные являются и официальным KPI и поводом для пиара собственных достижений для публики. Согласование «парадных» соотношений потребовалась оказалось бы крайне сложной и конфликтной аппаратной задачей, споры в рамках которой неизбежно вырывались бы на публику.

А еще есть множество совершенно независимых коммерческих агентств и исследований, которые изучают отдельные рынки. Они вам расскажут и о количестве проданных автомобилей, и об изменении объема рынка рекламы или среднего чека в продуктовом ритейле. Таких рейтингов исследований и докладов выходит сотни в год. Никто не может знать, кто и что сейчас считает чисто в коммерческих целях для оценки объема рынка или целесообразности открытия нового производства. Каждая из подобных цифр может служить проверочным материалом для отдельных цифр Росстата. (Они и сейчас часто не совпадают, но одно дело отдельные аномалии и разницы в методологиях, а другое дело система отклонений, которая была бы однозначно и однонаправленно видна в случае намеренных и массовых искажений статистики).

Таким образом для того, чтобы придумать правдоподобную «парадную» статистику, необходимо не просто рассчитать теоретический межотраслевой баланс в условиях гораздо более широкой номенклатуры товаров и услуг, чем в 70-е, когда с этим не справлялся гигантский Госплан, но сделать это так, чтобы эта выдумка плюс минус «билась» как с внешними данными, так и с непредсказуемым множеством внутренних экспертных оценок. Такая задача под силу разве что инопланетянам и рептилоидам, хотя не уверен, что и они справятся.

А главное зачем? Если для пиара нужно рассказать о росте промышленности, то зрителю лучше зайдет сюжет о новом открытом заводе, которые всегда открываются даже если промышленность падает. А можно и просто выдернуть из контекста показатель (какие-то показатели всегда растут) или просто выдумать его и озвучить с высокой трибуны. Тех, кто поймет, что показатель сомнителен – абсолютное меньшинство, а те, кто, ничего не понимая, не поверит озвученной цифре и сейчас точно также не верит Росстату, ибо «вы-все-врете».

Все вышесказанное не значит, что в Росстате нет намеренных искажений, просто их зоны пока ограничены плохо проверяемым. Гораздо важнее искажений тенденция засекречивания данных и сокращения их уровня подробности. В какой-то момент если будет публиковаться сотня показателей вместо десяти тысяч, искажать информацию будет сильно проще.

Когда я работал в аналитическом управлении ФНС и в экспертном управление Администрации Президента (самый центр аналитики страны с полным доступом к данным) я многократно сталкивался с тем, что существуют закрытые данные статистики, которые нигде не публикуют, но ни разу не сталкивался с тем, чтобы опубликованные данные прямо не совпадали с данными для внутреннего пользования. И сегодня видно, что все больше данных просто закрывают для публики. Это гораздо более естественный для бюрократии путь, нежели ведение двух параллельных статистик. И мы идем по этому пути все дальше.

А пока, когда мне с ехидцей задают вопрос «вы правда верите данным Росстата?», хочется ответить, что наше с вопрошающим «верю» отличается примерно также как вера физика в правильность формулы и вера обывателя в бога. Но подобный ответ требует длинных разъяснений, которые я здесь и изложил.

Материалы по теме:

Песков назвал «печальной» статистику смертности от ковида

The Lancet: умерших от ковида в три раза больше официальной статистики – 18,2 млн чел

Парадокс статистики: за 30 лет военные расходы в мире снизились втрое

СтатистикаРоссияРосстатфейкиГосударствовласть

Нашли опечатку в тексте? Выделите её и нажмите ctrl+enter

НЕПРАВИЛЬНОЕ ПОВЕДЕНИЕ В ИССЛЕДОВАНИЯХ – О том, как быть ученым

Некоторые виды исследовательского поведения настолько противоречат основным принципам науки, что научное сообщество и учреждения, контролирующие исследования, очень жестко к ним относятся. Любой, кто ведет себя подобным образом, подвергает риску свою научную карьеру и угрожает общей репутации науки, а также здоровью и благополучию предполагаемых бенефициаров исследований.

В совокупности эти действия стали известны как научное нарушение. Заявление, разработанное Управлением по научно-технической политике США и принятое большинством агентств, финансирующих исследования, определяет неправомерное поведение как «фабрикацию, фальсификацию или плагиат при предложении, проведении или обзоре исследований или при сообщении результатов исследований». Согласно заявлению, три элемента неправомерного поведения определяются следующим образом:

• Фабрикация — это «сочинение данных или результатов».

• Фальсификация — это «манипулирование исследовательскими материалами, оборудованием или процессами, а также изменение или опущение данных или результатов таким образом, что исследование не представляется точно в протоколе исследования».

• Плагиат — это «присвоение чужих идей, процессов, результатов или слов без указания надлежащего авторства».

Кроме того, в федеральном заявлении говорится, что для того, чтобы считаться неправомерным проведением исследований, действия должны представлять собой «значительное отклонение от общепринятой практики», должны быть «совершены преднамеренно, сознательно или по неосторожности» и должны быть «доказаны превосходство доказательств». Согласно заявлению, «неправомерное проведение исследований не включает расхождения во мнениях».

Некоторые научно-исследовательские институты и агентства, финансирующие исследования, определяют неправомерное поведение в научных исследованиях более широко. Эти институциональные определения могут добавить, например, злоупотребление конфиденциальностью при рецензировании, неспособность надлежащим образом распределить заслуги в научных публикациях, несоблюдение правил, регулирующих исследования, несообщение о неправомерных действиях или репрессалии в отношении лиц, сообщающих о неправомерных действиях, в список поведения, которое считается проступком. Кроме того, Национальный научный фонд сохранил пункт в своей политике в отношении неправомерных действий, который включает поведение, серьезно отклоняющееся от общепринятых методов проведения исследований, как возможное неправомерное поведение.

Злоупотребление доверием

Начиная с 1998 года серия замечательных статей привлекла большое внимание в сообществе физиков конденсированного состояния. В документах, основанных в основном на работе, проделанной в Bell Laboratories, описываются методы, которые могут создать материалы на основе углерода с долгожданными свойствами, включая сверхпроводимость и переключение на молекулярном уровне. Однако, когда другие ученые-материаловеды попытались воспроизвести или расширить результаты, им это не удалось.

В 2001 году несколько физиков внутри и за пределами Bell Laboratories начали замечать аномалии в некоторых документах. Некоторые из них содержали очень похожие цифры, хотя и описывали разные экспериментальные системы. Некоторые графики казались слишком гладкими для описания реальных систем. Подозрение быстро пало на молодого исследователя по имени Ян Хендрик Шён, который помогал создавать материалы, проводил с ними физические измерения и был соавтором всех статей.

Лаборатории Белла созвали комитет из пяти сторонних исследователей для изучения результатов, опубликованных в 25 статьях. Шен, который провел часть работы в лаборатории, где защитил докторскую диссертацию. из Констанцского университета в Германии, сообщил комитету, что устройства, которые он изучал, больше не работают или были выброшены. Он также сказал, что удалил свои основные электронные файлы данных, потому что у него не было места для их хранения на своем старом компьютере, и что он не вел блокнотов данных во время выполнения работы.

Комиссия не приняла объяснения Шёна и в конце концов пришла к выводу, что он сфабриковал как минимум 16 из 25 статей. Шен был уволен из Bell Laboratories и позже уехал из США. В письме комитету он писал, что «я признаю, что допустил различные ошибки в своей научной работе, о чем глубоко сожалею». Тем не менее, он утверждал, что «экспериментально наблюдал различные физические эффекты, описанные в этих публикациях».

Комитет пришел к выводу, что Шён действовал в одиночку и что 20 его соавторов по документам не были виновны в научных нарушениях. Тем не менее, комитет также поднял вопрос об ответственности соавторов за надзор за работой своих коллег, признав при этом, что пока не существует консенсуса относительно степени этой ответственности. Старший автор нескольких статей, все из которых позже были отозваны, написал, что ему следовало запросить у Шёна более подробные данные и более тщательно проверить его работу, но он доверял Шёну, чтобы он честно выполнял свою работу. В ответ на инцидент Bell Laboratories ввела новые правила хранения данных и внутреннюю проверку результатов перед публикацией. Он также разработал новое заявление об этике исследований для своих сотрудников.

Важнейшее различие между фальсификацией, фабрикацией и плагиатом (иногда называемым FFP) и ошибкой или небрежностью заключается в намерении ввести в заблуждение. Когда исследователи намеренно обманывают своих коллег, фальсифицируя информацию, фабрикуя результаты исследований или используя чужие слова и идеи, не отдавая должное, они нарушают стандарты фундаментальных исследований и основные социальные ценности. Эти действия рассматриваются как грубейшие нарушения научных стандартов, поскольку они подрывают доверие, на котором основана наука.

Фальсификация заявки на получение гранта

Виджай, только что закончивший первый год обучения в аспирантуре, подает заявку в Национальный научный фонд на получение докторской стипендии. Его работу в лаборатории, где он выполнял ротационный проект, позже успешно продолжили другие, и похоже, что рукопись будет подготовлена ​​к публикации к концу лета. Тем не менее крайний срок подачи заявок на получение стипендии — 1 июня, и Виджей решает, что было бы выгодно указать публикацию как «отправленную», а не «в процессе». Не посоветовавшись с преподавателем или другими вовлеченными коллегами, Виджей составляет название и список авторов для «представленной» статьи и цитирует их в своем заявлении.

После того, как заявка отправлена ​​по почте, сотрудник лаборатории видит ее и идет к преподавателю, чтобы спросить о «отправленной» рукописи. Виджай признает, что сфабриковал подачу статьи, но объясняет свои действия тем, что, по его мнению, такая практика не редкость в науке. Преподаватели отдела Виджая требуют, чтобы он отозвал свое предложение о гранте и уволил его из аспирантской программы.

1.

Считаете ли вы, что исследователи часто преувеличивают статус публикации своих работ в письменных материалах?

2.

Не считаете ли вы, что отдел поступил слишком жестко, исключив Виджая из программы для выпускников?

3.

Если Виджай позже подал заявку на участие в программе магистратуры в другом учебном заведении, имеет ли это учебное заведение право знать, что произошло?

4.

Каковы обязанности советника Виджая при рассмотрении заявки до ее подачи?

Плагиат?

Профессор Ли пишет заявку на исследовательский грант, крайний срок подачи заявки истекает через два дня. Чтобы завершить справочную часть предложения, Ли копирует несколько отдельных предложений из журнальной статьи, написанной другим автором. Скопированные предложения состоят из кратких фактических резюме из одного предложения более ранних статей, тесно связанных с предложением, описаний основных понятий из учебников и определений стандартных математических обозначений. Ни одна из этих идей не принадлежит другому автору. Ли добавляет краткое изложение журнальной статьи в одно предложение и цитирует его.

1.

Является ли в данном случае копирование нескольких отдельных предложений плагиатом?

2.

Ссылаясь на журнальную статью, дал ли Ли должное признание другому автору?

Однако бывает трудно установить умысел. Например, поскольку доверие к науке так сильно зависит от предположения, что к происхождению и содержанию научных идей будут относиться с уважением, к плагиату в науке относятся очень серьезно, даже если он не вносит ложные результаты в исследовательские отчеты таким же образом. что фабрикация и фальсификация делают. Но тот, кто занимается плагиатом, может настаивать на том, что это была ошибка либо в заметках, либо в письме, и что у него не было намерения обмануть. Точно так же лицо, обвиняемое в фальсификации, может утверждать, что ошибки были результатом добросовестных ошибок или небрежности.

В научном сообществе последствия неправомерных действий — потеря времени, испорченная репутация и чувство личного предательства — могут быть разрушительными. Отдельные лица, учреждения и даже целые области исследований могут пострадать от фальсификаций, фальсификаций и плагиата. Неправомерные действия также могут привлечь внимание средств массовой информации, политиков и широкой общественности с негативными последствиями для всей науки и, в конечном счете, для широкой общественности.

Фабрикация и фальсификация данных и эмпирическая философия науки

У ученых есть правила, относящиеся к фабрикации и фальсификации данных, которые влекут за собой значительные наказания, такие как потеря финансирования, увольнение или тюремное заключение. Эти правила относятся к данным, описывающим наблюдаемые и ненаблюдаемые объекты. В этом комментарии я утверждаю, что ученые не стали бы принимать правила, налагающие суровые наказания на исследователей за фабрикацию или фальсификацию данных, если бы они не считали, что целью научных исследований является разработка истинных теорий и гипотез о существующих сущностях, в том числе ненаблюдаемых. Этот аргумент представляет собой вызов для конструктивных эмпириков, таких как ван Фраассен. Конструктивные эмпирики должны быть в состоянии объяснить, почему правила, касающиеся фабрикации и фальсификации данных, не угрожают их философии науки.

Ключевые слова: Фабрикация и фальсификация данных, эмпиризм, реализм, различие между наблюдением и теорией, этика, научная практика ван Фраассен (1980, 1985, 2001) фокусируется на отношении, которое следует занять по отношению к теориям и теоретическим сущностям. Реалисты считают, что цель науки — дать нам истинное описание мира и что принять научную теорию (или гипотезу) — значит поверить в ее истинность и в то, что объекты, описываемые теорией, включая объекты, которые мы не можем наблюдать, существует. Конструктивные эмпирики считают, что цель науки состоит в том, чтобы дать нам эмпирически адекватное описание мира и что для принятия научной теории (или гипотезы) нужно только верить, что она эмпирически адекватна: не нужно верить, что ненаблюдаемые сущности, описываемые теория существует.

И реалисты, и конструктивные эмпирики согласны с тем, что существует независимый от разума внешний мир и что существуют физические объекты; они не идеалисты и не релятивисты. Они различаются тем, как они понимают объем наших знаний за пределами наблюдаемой сферы и наши метафизические обязательства перед ненаблюдаемыми сущностями (Chakravartty, 2007).

Большинство ученых уделяют мало внимания метафизическим проблемам, таким как дебаты о реализме и эмпиризме (Fine, 1996), но значительно озабочены этическими проблемами, такими как мошенничество, плагиат, присвоение авторства, конфликт интересов и защита прав человека и животные в исследованиях (цитата опущена для обзора). Хотя считается, что мошенничество в науке встречается редко (Fanelli, 2009), оно привлекает пристальное внимание исследователей, учреждений и спонсоров, поскольку может иметь далеко идущие негативные последствия. Мошеннические исследования вводят ученых в заблуждение, загоняя их в тупик, подрывают доверие между исследователями, саботируют научное сотрудничество, ослабляют общественную поддержку исследований и могут нанести значительный вред обществу.

Например, поддельные данные исследований могут привести к одобрению небезопасных лекарств или строительству опасных зданий.

Ученые, пойманные на проведении мошеннических исследований, могут столкнуться с неблагоприятными социальными, финансовыми и юридическими последствиями. Правительство США запрещает неправомерное поведение в исследованиях, финансируемых из федерального бюджета, которое определяется как «фабрикация, фальсификация или плагиат при предложении, проведении или обзоре исследований или при сообщении результатов исследований (Office of Science and Technology Policy 2000, p. 76262). ” Ученые, уличенные в совершении любого из этих нечестных действий, могут быть подвергнуты целому ряду наказаний, включая увольнение их учреждениями и запрет на получение средств от государственных учреждений. Они также могут быть привлечены к уголовной ответственности, если будут признаны виновными в обмане правительства (цитата опущена для обзора). Политика большинства научных журналов запрещает мошенничество и требует, чтобы авторы отзывали или исправляли статьи, связанные с официальным выводом о неправомерном поведении (цитирование опущено для рецензирования).

Профессиональные ассоциации также разработали этические кодексы, которые решительно поддерживают честность в науке. Есть ли какая-либо связь между опасениями по поводу мошенничества в науке и метафизическими проблемами, такими как дебаты между реализмом и эмпиризмом? В этом комментарии я исследую взаимосвязь между правилами, касающимися мошенничества в исследованиях, и дебатами о научном реализме. Каковы философские обязательства, связанные с принятием этической или правовой позиции против мошенничества в науке, и какое значение имеет эта позиция для спора между реалистами и эмпириками?

Различие между наблюдением и теорией является ключевым столпом философии науки конструктивного эмпиризма, поскольку конструктивные эмпирики утверждают, что мы не можем знать, существуют ли теоретические сущности (то есть вещи, которые мы не можем наблюдать невооруженными органами чувств). Конструктивные эмпирики не утверждают, что теоретических сущностей не существует. Вместо этого они агностически относятся к существованию атомов, электронов, дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК), клеток и т. д. (van Fraassen 1980, 19).85).

Предполагая, что эмпирики могут провести последовательное различие между наблюдением и теорией, как они должны реагировать на правила, касающиеся фабрикации и фальсификации данных? Обязывает ли заявление о том, что данные были сфабрикованы или фальсифицированы, поверить в существование объектов, описываемых этими данными? Прежде чем мы сможем ответить на эти вопросы, необходимо более глубоко изучить концепцию данных. В то время как философы уделяли значительное внимание концепции наблюдения, ученые редко используют слово «наблюдение», сообщая о результатах, а вместо этого говорят о данных (Bogen and Woodward, 19).88). Данные, основу научных выводов, можно определить как записанную информацию, используемую для поддержки гипотез, теорий или моделей в науке. Данные могут генерироваться, когда люди записывают свои наблюдения или когда машины производят выходные данные. Например, если зоолог наблюдает за редким видом приматов в дикой природе, его записанные наблюдения будут данными.

Данные также могут быть получены с помощью автоматизированной машины для секвенирования дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК), которая анализирует биологический образец.

Данные часто проходят несколько этапов обработки, прежде чем они будут представлены в научных статьях или отчетах. Например, рассмотрим данные функциональной магнитно-резонансной томографии (FMRI) активности мозга, используемые в исследованиях нейровизуализации. Изображения, представленные в научных статьях, дают анатомическую картину мозга в черном, сером и белом цветах. Различные цвета, такие как желтый, красный и синий, на изображении указывают на уровень метаболической активности в разных областях мозга. Для создания этих изображений к мозгу человека прикладывают мощные магнитные поля. Магнитные поля заставляют протоны в молекулах гемоглобина в головном мозге излучать радиосигналы. Когда магнитное поле ослабевает, радиосигналы из областей мозга с высоким содержанием кислорода (с большим количеством гемоглобина) ухудшаются медленнее, чем радиосигналы из областей с меньшим содержанием кислорода.

Компьютерные программы анализируют данные радиосигнала для создания изображений с разными цветами, соответствующими разным уровням оксигенации или активности мозга (Bogen, 2009).).

Данные часто сильно зависят от теории. Во-первых, ученые часто используют теории для получения данных. Например, теории, касающиеся магнитных полей, радиоизлучения, атомной и субатомной физики и клеточного метаболизма, необходимы для получения изображений FMRI. Во-вторых, данные часто сообщают информацию о вещах, которые мы не можем наблюдать напрямую. В биомедицине данные могут относиться к ДНК, рибонуклеиновой кислоте (РНК), белкам и другим макромолекулам; клеточные процессы, такие как передача клеточных сигналов, гибель клеток и деление клеток; воспалительные реакции; окислительный стресс; и повреждение тканей.

Таким образом, связь между научными данными и наблюдениями не является прямой (Bogen and Woodward, 1988). Упрощенный способ истолкования этой связи состоял бы в том, чтобы сказать, что данные и наблюдения — одно и то же.

Представление данных в поддержку теории или гипотезы равнозначно представлению наблюдений в поддержку теории или гипотезы. В то время как реалисты могут не сомневаться в таком способе рассмотрения связи между данными и наблюдениями, эмпирикам следует с этим не согласиться, потому что эмпирики полагаются на различие между наблюдением и теорией и скептически относятся к существованию теоретических сущностей. Эмпирики не должны рассматривать данные о последовательности ДНК, данные FMRI или другие типы данных, зависящих от теории, как наблюдения, если только они не захотят расширить рамки того, что можно наблюдать. По крайней мере, эмпирики должны предоставить отчет о взаимосвязи между данными и теорией, а также о том, следует ли рассматривать какие-либо типы научных данных как наблюдения.

Имея в виду эту связь между наблюдением и данными, мы можем теперь рассмотреть философское значение правил, относящихся к фабрикации и фальсификации данных. Фабрикация и фальсификация данных являются формами лжи в отношении данных, изложенных в научной статье (цитата опущена для обзора). Ложь включает в себя заявление, направленное на то, чтобы ввести других в заблуждение, что может включать в себя заявление, которое известно или считается ложным, или заявление, в котором упускается некоторая важная информация (т.79). Правительство США определяет фальсификацию данных как «сочинение данных или результатов и запись или сообщение о них», а фальсификацию данных как «манипулирование исследовательскими материалами, оборудованием или процессами либо изменение или пропуск данных или результатов таким образом, что исследование не представляется точно в отчет об исследованиях (Управление по научно-технической политике, 2000 г., стр. 76262)». Например, ученый, который утверждает в статье, что он испытал химическое вещество на 100 грызунах, но использовал только 50 и выдумал данные для остальных 50, будет фабриковать данные. Ученый, который тестирует химическое вещество на 100 грызунах, но пропускает или изменяет результаты, полученные на 50 грызунах, чтобы лучше подтвердить свою гипотезу, фальсифицирует данные.

Большинство научных работ включают раздел материалов и методов, в котором объясняется, как данные были получены/получены и проанализированы. Важно подробно описать, как данные были сгенерированы/получены и проанализированы в статье или отчете, чтобы другие ученые могли проверить работу и повторить эксперименты (цитата опущена для обзора). Фабрикация и фальсификация данных включают не только ложь о данных, но и ложь о том, как данные были сгенерированы/получены или проанализированы.

Один из самых печально известных случаев фабрикации данных в последнее время произошел, когда ученый Сеульского национального университета Ву Сок Хван и его исследовательская группа опубликовали две статьи в Science (Hwang et al, 2004, 2005), утверждая, что они произвели специфичные для пациентов эмбриональные стволовые клетки посредством переноса ядер соматических клеток (SCNT). При SCNT ядро ​​удаляют из неоплодотворенной яйцеклетки, а в яйцеклетку вставляют ядро ​​соматической клетки. Донорское ядро ​​перепрограммирует яйцеклетку, которая может начать клеточное деление. Стволовые клетки могут быть получены из развивающегося эмбриона для создания клеточных линий для трансплантации. Если эмбрион будет имплантирован в матку, полученное потомство будет клоном человека, пожертвовавшего ядро. SCNT успешно применялась на животных для получения клонированных овец, собак и мышей, но не проводилась на людях. Исследование Хвана, если бы оно было подтверждено, стало бы важным достижением в области регенеративной медицины, поскольку клеточные линии, полученные в результате этого процесса, были бы иммунологически совместимы с телом пациента, что снизило бы риск отторжения тканей (цитата опущена для обзора).

Хотя Хван был провозглашен национальным героем в Южной Корее после публикации двух статей, подозрения относительно легитимности его работы возникли осенью 2005 года, когда анонимный информатор сообщил южнокорейской программе новостей-расследований PD Notebook, что его исследование было мошенническим. PD Notebook начала расследование этого дела, а Сеульский национальный университет начал собственное расследование. В декабре 2005 года университетский комитет пришел к выводу, что данные Хвана были сфальсифицированы. Документы Хвана включали микроскопические изображения линий клеток человека, которые, по его словам, были получены с помощью SCNT. Хван также предоставил данные, касающиеся других характеристик клеточных линий, включая генетический и иммунологический анализы. Комитет попросил три лаборатории провести тесты, чтобы определить, соответствуют ли клетки, указанные в статье, клеткам доноров. Лаборатории сравнили ДНК из клеточных линий, о которых сообщалось в газетах, с ДНК доноров и обнаружили, что они не совпадают. Хван был уволен из Сеульского университета, ему было запрещено получать финансирование исследований из Южной Кореи, и он был осужден за растрату и нарушение биоэтики. Он был приговорен к двум годам лишения свободы с отсрочкой исполнения приговора. Science отозвал обе статьи. Инцидент вызвал значительное затруднение у южнокорейских исследователей и негативно повлиял на общественное мнение об исследованиях стволовых клеток (Cyranoski, 2006, цитата опущена для обзора).

В документах Хвана сообщались сфабрикованные данные, относящиеся к вещам, которые невозможно наблюдать невооруженным глазом, включая клеточные линии, бластоцисты, эмбрионы, ДНК и комплексы гистосовместимости (белки на поверхности клеток) (Hwang, 2004, 2005). За свои измышления он получил суровое наказание. Однако Хван — не единственный человек, приговоренный к тюремному заключению за научное мошенничество. В 2006 году исследователь из Университета Вермонта Эрик Поэльман был приговорен к году и одному дню лишения свободы в федеральной тюрьме за мошенничество в отношении федерального правительства в результате фабрикации или фальсификации данных по пятнадцати заявкам на получение федеральных грантов на сумму 2,9 доллара США.миллион семнадцать публикаций за десятилетний период (цитата опущена для обзора). Хотя большинство исследователей не попадают в тюрьму за фабрикацию или фальсификацию данных, они могут столкнуться с другими опасными для карьеры последствиями, такими как потеря работы или запрет на получение федерального финансирования.

Жесткие санкции, налагаемые на исследователей, уличенных в фабрикации или фальсификации данных, касающихся ненаблюдаемых объектов, представляют собой потенциальную проблему для эмпиризма. Хван потерял работу и был приговорен к тюремному заключению за подделку данных о стволовых клетках. Это кажется обременительным наказанием для тех, кто не верит, что одной из целей исследования стволовых клеток является установление истины о стволовых клетках. Тот факт, что ученые налагают жесткие санкции на коллег, которые лгут о данных, описывающих ненаблюдаемые вещи, подтверждает мнение о том, что ученые преследуют реалистичные цели. Они заинтересованы не только в получении правды о наблюдаемой области (т. е. эмпирической адекватности), но также в получении правды о вещах, которые мы не можем наблюдать напрямую, таких как стволовые клетки.

Предположим, что Хван был бы не ученым, работающим на правительство, а писателем-фантастом, опубликовавшим роман об исследованиях стволовых клеток. Если бы это было так, его не обвинили бы в фабрикации данных, даже если бы его роман содержал страницы с выдуманными данными. Люди, пишущие художественные произведения, не сталкиваются с обвинениями в фабрикации или фальсификации данных, потому что аудитория не ожидает, что художественное произведение будет сообщать правду. Когда люди читают художественное произведение, они понимают, что утверждения, содержащиеся в произведении, не предназначены для того, чтобы быть правдой, и что люди, места и вещи, описанные в произведении, могут не существовать. Это не тот случай, когда ученые, спонсоры и другие читают научные статьи и отчеты. Вымысел не имеет отношения к реальности, а наука имеет дело.

Эту проблему эмпиризма можно сформулировать более формально в виде аргумента:

1. У ученых есть правила, касающиеся фабрикации и фальсификации данных, и эти правила применяются с серьезными наказаниями, такими как потеря финансирования, увольнение и т. д. чувства.

2. Если у ученых есть правила, относящиеся к фабрикации и фальсификации данных, которые применяются со значительными наказаниями, и данные часто описывают ненаблюдаемые объекты, то они считают, что целью научных исследований является разработка истинных теорий и гипотез о существующих объектах, включая ненаблюдаемые.

3. Поэтому ученые считают, что целью научных исследований является разработка верных теорий и гипотез о существующих сущностях, в том числе ненаблюдаемых (из 1, 2 и 3).

4. Мы не должны принимать философию науки, которая противоречит научной практике (то есть тому, во что ученые верят и что делают) без веской причины.

5. Конструктивный эмпиризм считает, что целью науки является не разработка истинных теорий и гипотез относительно ненаблюдаемых объектов, а разработка теорий и гипотез, которые эмпирически адекватны (определение эмпиризма, данное ван Фраассеном).

6. Конструктивный эмпиризм противоречит практике науки (из 4 и 6).

7. Поэтому не следует принимать конструктивный эмпиризм (из 5 и 7).

У конструктивных эмпириков есть несколько способов ответить на этот аргумент. Во-первых, они могут отрицать третью посылку, утверждая, что правила, касающиеся фабрикации и фальсификации данных, относятся к тому, что поддается наблюдению; На ученых налагаются штрафы за заявления о вещах, которые можно наблюдать. Нет необходимости предполагать, что целью науки является разработка истинных теорий или гипотез относительно ненаблюдаемых вещей, поскольку фабрикация и фальсификация данных отрицательно сказываются на утверждениях науки о том, что мы можем наблюдать. Таким образом, ученые могут осуждать фабрикацию и фальсификацию данных, не предполагая, что наука преследует реалистичные цели.

Это вполне разумный ответ на правила науки, касающиеся фабрикации и фальсификации данных, если предположить, что данные описывают только наблюдаемые сущности. Эмпирик, желающий расширить диапазон того, что считается наблюдаемым, может законно заявить, что наказание ученых за фабрикацию или фальсификацию данных не предполагает приверженности реалистическим целям. Однако это не похоже на позицию ван Фраассена и других эмпириков. Взгляд Ван Фраассена подразумевает, что стволовые клетки не поддаются наблюдению. Если принять эту точку зрения, трудно оправдать суровые наказания, наложенные на Хвана за фабрикацию данных о стволовых клетках.

Во-вторых, конструктивные эмпирики могут отрицать третью предпосылку, утверждая, что фабрикация и фальсификация данных запрещены в науке, потому что это обманчиво, а обман неэтичен. Ученый, который фабрикует или фальсифицирует данные, не честен в отношении того, как данные были получены или проанализированы, потому что ученый не следовал методам и процедурам, описанным в статье или отчете. Не нужно предполагать, что наука преследует реалистические цели, чтобы считать этот тип обмана неэтичным. Ученый, который фабрикует или фальсифицирует данные, не играет по правилам науки.

Хотя верно, что фабрикация и фальсификация данных связаны с отклонением от методов и процедур, описанных в документе или отчете, фабрикация и фальсификация — это нечто большее. Причина, по которой резко осуждается отклонение от методов и процедур, описанных в документе или отчете, заключается в том, что оно связано с ложью в отношении данных, что приводит к ненадежным или неповторимым результатам. Сфабрикованные данные Хвана могут привести ученых к принятию ложных гипотез, теорий и представлений о стволовых клетках. Если ученый допустил отклонение от методов и процедур, описанных в статье, которое не повлияло на данные или результаты, то это отклонение не будет рассматриваться как фабрикация или фальсификация. Например, предположим, что социолог сказал, что он использовал определенную статистическую программу, такую ​​как Система статистического анализа (SAS), для анализа данных, представленных в статье, тогда как на самом деле он использовал другую, но похожую программу, такую ​​как Статистические пакеты для социальных сетей. Ученые (SPSS), но это никак не повлияло на анализ данных. Если бы эта проблема была обнаружена, его могли бы попросить внести исправление в журнал, но его не обвинили бы в мошенничестве.

В-третьих, конструктивные эмпирики могут отрицать пятую посылку, утверждая, что приемлемо принять философию науки, противоречащую научной практике (Wylie, 1986). Философия науки является нормативной дисциплиной, которая стремится оценивать и критиковать науку. Размышляя о природе научных рассуждений, языка и знаний, философы могут внести предложения по реформированию научной практики. Если правила, принятые учеными, наказывают исследователей за ложные утверждения о вещах, которые мы не можем наблюдать, то, возможно, эти правила нужно изменить, чтобы они соответствовали эмпирическим принципам. Например, правила, касающиеся фабрикации и фальсификации данных, будут применяться только к данным, описывающим то, что можно наблюдать. Неверное сообщение или манипулирование данными, относящимися к ненаблюдаемым вещам, противоречило бы надлежащей научной практике, но не считалось бы фальсификацией или фальсификацией данных. Эмпирики давно признали, что многие исследователи поддерживают научный реализм, но они редко принимают этот факт в качестве веского аргумента в пользу реализма, поскольку философские аргументы должны апеллировать к соображениям, которые не зависят от научной практики (Fine, 19). 96).

Этот ответ поднимает более широкий вопрос, касающийся философии науки: должна ли философия науки быть нормативной или описательной? До знаменательной книги Томаса Куна (1962) «Структура научных революций» философия науки рассматривалась как нормативная дисциплина, сосредоточенная на логике науки и обосновании научных гипотез, теорий и методов (Kitcher 1995). Кун и его последователи утверждали, что история, социология, психология и экономика науки имеют важное значение для философии науки и что философы не могут позволить себе игнорировать научную практику (Lakatos, 19).80, Халл, 1990, Китчер, 1995). Научная практика преподает нам важные уроки о нормах, целях и традициях исследований, а также о том, как ученые принимают, отвергают или пересматривают теории и гипотезы (Kuhn, 1962).

Идеи Куна изменили философию науки, и сегодня большинство философов признают актуальность научной практики для философии науки (Giere, 1985; Laudan, 1984). Признание того, что философия науки должна быть подотчетна научной практике, не означает, что философия науки должна добросовестно следовать каждому аспекту научной практики, поскольку это подорвало бы критическое осмысление научной практики. Философия науки по-прежнему играет важную роль в критике или оценке научной практики, даже если она должна уделять внимание истории, социологии, психологии и экономике науки (Kitcher, 19).95).

Поскольку философия науки может и должна держаться на критическом расстоянии от научной практики, конструктивные эмпирические возражения против пятой посылки в аргументе имеют значительные основания. Тем не менее, конструктивные эмпирики по-прежнему должны предоставить вескую причину, по которой мы должны принять философию науки, которая кажется несовместимой с практикой обвинения исследователей в фабрикации или фальсификации данных о ненаблюдаемых вещах. Конструктивные эмпирики могут утверждать, что их точка зрения может быть оправдана независимыми основаниями. Например, в соответствии с аргументом пессимистической индукции, выдвинутым Лауданом (1977, 1981), следует скептически относиться к существованию ненаблюдаемых сущностей, поскольку история науки содержит множество примеров сущностей, постулируемых теоретиками, таких как флогистон, эфир, жизненная сила и эпициклы, в существование которых ученые уже не верят. . Согласно аргументу недоопределенности, выдвинутому ван Фраассеном (1980), доказательство любой научной теории всегда является предварительным, потому что неопределенное количество теорий может соответствовать данным (т. Е. Они эмпирически эквивалентны). Поскольку разные эмпирически эквивалентные теории могут постулировать существование разных теоретических сущностей, нам следует скептически относиться к онтологическим утверждениям, предъявляемым любой теорией.

Вполне возможно, что конструктивный эмпиризм может основываться на независимых основаниях, которые не имеют ничего общего с отношением ученых к фабрикации и фальсификации данных. Оценка эмпиризма как философии науки выходит за рамки данной статьи (см. Chakravartty, 2007). Все, что я пытался показать в этом комментарии, это то, что правила, относящиеся к фабрикации и фальсификации данных в науке, представляют собой проблему для конструктивного эмпиризма, потому что они, кажется, обязывают ученых к реалистическому пониманию своей работы.