• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
14.04.2023, 14:58
Анна Новиковская
2
1,1 тыс

Уловки бухгалтеров помогут выявить недобросовестных ученых

❋ 5.5

Согласно новому исследованию Сент-Эндрюсского университета, методы аудита в финансовой отрасли могут быть полезны для выявления научного мошенничества.

На помощь людям, желающим выявить недобросовестных ученых, придет закон Бенфорда / © wikipedia.org / Автор: Plinia Abito

Одна из причин, по которой ранее опубликованная в научном журнале статья может быть отозвана, — сомнения в добросовестности авторов: они могут не только провести эксперимент ненадлежащим образом, но и сфабриковать полученные данные, подгоняя их под выбранную модель. Хотя обычно отзывают всего 0,1 процента опубликованных работ, а случаев намеренного мошенничества выявляют еще меньше, каждый из них заметно подрывает общественное доверие к науке.

Вдохновившись хорошо зарекомендовавшей себя практикой финансового аудита, исследователи из Сент-Эндрюсского университета (Великобритания) предложили использовать закон Бенфорда для анализа относительного частотного распределения первых цифр чисел в наборах данных. Это поможет выявить случаи фабрикации данных и усилит меры по борьбе с мошенничеством в научных учреждениях и издательствах. Результаты исследования опубликованы в журнале Research Integrity and Peer Review.

Суть подхода заключается в том, что, согласно закону Бенфорда, или закону первой цифры, вероятность появления определенной первой значащей цифры в наборе реальных данных отличается от абсолютно случайной (около 11 процентов). Эта закономерность прослеживается при расчете множества данных — от длины русел мировых рек до цен на акции: чем больше цифра, тем ниже вероятность того, что она будет на первом месте.

Иными словами, при наличии открытого доступа к первичным данным любой желающий сможет, используя закон Бенфорда, проанализировать их и понять, выглядят ли они «как в реальной жизни», или отчетливо кажутся выдуманными самими авторами. Тем не менее, подчеркивают исследователи, их инструмент позволит лишь сократить количество подлогов, но не ликвидировать полностью: к примеру, в статьях, где не приводятся массивные объемы чисел, закон Бенфорда будет бесполезен.

Хотя мошенничество в науке существует столетиями, ради доброго имени и честных исследователей стоит предоставить отдельным лицам и учреждениям возможность отделять научные факты от вымысла. С помощью некоторых относительно простых статистических инструментов любой сможет проверить достоверность наборов данных и приблизительно понять, что перед ним — качественная научная статья или (с хорошей вероятностью) очередной фейк.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
1 августа, 20:27
Evgenia Vavilova

Команда исследователей из Германии и Турции впервые исследовала ледник на вершине Большого Арарата на высоте более пяти тысяч метров. Две недели в июле 2026 года ученые собирали данные о вечных снегах горы, которые до этого не были тщательно исследованы.

3 августа, 06:33
Мария Азарова

Даже успешная химиотерапия не всегда означает окончательную победу над опухолью: часть раковых клеток переживает лечение, перестает делиться и переходит в состояние клеточного старения. Новое исследование показало, что именно такие клетки могут создавать условия, облегчающие образование метастазов.

3 августа, 13:03
Evgenia Vavilova

В Тюмени у «Газпром нефти» естественным образом сформировался большой научно-исследовательский кластер. В городе расположено более десятка институтов и образовательных центров, филиалы РАН, а в 2024 году на полную мощность заработал исследовательский центр «Геосфера». Корреспондент Naked Science побывала в Тюмени по приглашению «Газпром нефти». Рассказываем об этом опыте в подробностях.

1 августа, 20:27
Evgenia Vavilova

Команда исследователей из Германии и Турции впервые исследовала ледник на вершине Большого Арарата на высоте более пяти тысяч метров. Две недели в июле 2026 года ученые собирали данные о вечных снегах горы, которые до этого не были тщательно исследованы.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

28 июля, 11:46
Редакция Naked Science

Правительство испанского автономного сообщества Арагон поддержало строительство гигафабрики по производству аккумуляторов в Фигеруэласе — совместный проект Stellantis и CATL. Решение завершило процесс согласования, открыв путь к реализации проекта TORO.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

20 июля, 14:11
Татьяна Зайцева

В позднеантичном Риме императорским указом мужчинам запретили носить длинные волосы. Автор нового исследования пришел к выводу, что введение этого запрета объяснялось необходимостью сохранения римской идентичности в условиях усиливающегося распада империи и нарастающего торжества варваров.

[miniorange_social_login]

Комментарии

2 Комментария
Таащи, используйте для стат анализа открытые опенсорсные бесплатные (и непохие, между прочим) программы, например, PSPP, Scilab, Octave. То, что сейчас используется в уч заведениях высшей школы - это просто ужас, в основном ломаное от АйБиЭм, с массой проблем, огромные дистрибутивы, закоснелость и т.д. - я имею в виду MathLab, Statistica, GPSS, SPSS, и прочий зоопарк, используемый просто потому, что он был взят 10-20-30 лет назад, когда ничего больше не было и\или просто преподы к этому привыкли.
Фин аудит не гарантирует 100% точность и верность чего-либо, им проверяемого. Невозможно проверить 100% документов, сплошной аудит очень трудоемок, дорого, и долог. Формулировка акта аудит-й проверки в конце проверки - "достаточная степень уверенности в том, что фин отчетность проверяемого субъекта достоверна". Думаю научатся подделывать и первые 10 - 100 строк датасетов.