査読システムと増えた捏造 - 殺シ屋鬼司令II

いま所属している研究所では研究不正にかかわる講習をうけることが研究者全員に義務付けられている。これはNSFという機関からお金をもらっている機関はすべてそうみたいである。 私の受けたその講習では主に画像処理のかんがえかたとImageJ（というかそのバリエーションのFIJI）というレタッチソフトの使い方を中心に説明を受けた。フリーソフトだから利用者も多いからである。 とりわけ興味を引いたのは、研究画像の不正というのはやはり増えている傾向らしい。それはImageJやPhotoshopを始めとするレタッチ画像処理ソフト*1を利用した、研究画像データのデジタル処理が全面化した時期と相即するのだという。疑わしいと報告され研究画像のうち、1993-1994には4.1%が調査の結果認定されていたのが、2007-2008には68%に増加している、と。 この傾向はたくさんの要因が絡んでいるだろうが、なんといっ

[synonymous]

研究画像データベースと、それを利用する画像検証システムが必要になりそうだ。

[takehiko-i-hayashi]

良記事／ 画像の履歴が完全に追跡可な仕組みの研究用画像フォーマットなどの開発によるアーキテクチャ的解決を目指したほうがよいのかもなあ

[kmiura]

論文で使う画像は、ヘッダを残した原画像と処理のスクリプトでオリジナリティと再現可能性を保証すべき、ということでしかない。測定に使う画像の場合はこれに限らんけど。

[heis101]

「Xという主張をD_1, D_2, D_3……というデータがサポートしている、というのが生物学の論文における分析の構造である」「でもそこに、D_1とD_n(D'_n)が同じかどうかを確認せよということは、入っていなかった」

[Hash]

査読システムの確立時はデータというのはほぼ生に近かったこともあり, そもそも査読制度の担保する部分はデータから結論への論理展開でデータ捏造チェックは範囲外, と

[spacefrontier]

うーむ。査読ってそもそも論文の体裁や内容の論理性の確認であって、データの真贋チェックは範疇外だと思う。そこに真贋チェックや盗用チェックもいれると膨大な工数が。論理の整合性のために捏造するという負の循環

[maturi]

1.画像不正処理の増加は画像データデジタル化に相関して増加しているらしい ◦＝おそらく日本の研究業界の問題というものとは少し違うのではないか。査読システムというアーキテクチャにもすでに脆弱性がある

[REV]

「ある程度セキュアな画像フォーマットの策定」とか、改善案は考えられるが、それは、「自動車に４０km/sのスピードリミッタ付ければ交通事故減らね？」っていうようなものかな。 / 高いデジカメにはあるみたい

[augsUK]

本文4ページのレターなのにサプリメント20ページに膨れ上がっていることもしばしばあるからな。査読者が楽になるように工夫は必要かも。

[hatayasan]

“すべての投稿原稿の実験データのあらゆる組み合わせに対して捏造を疑い、一致・不一致を検出するという労力が天文学的になることは容易に知れる”

[RocRoc36]

“また堅固な再証明すれば、科学的な知識へと戻れる。これが、人類に共有された知識に対する誠実な態度”

[lastline]

査読ではなく、捏造が無いかを確かめるシステムが別にあれば良いのでは。査読者のみにデータを公開するにしても、アイデアが盗まれる可能性があり、またデータを全てチェックするのはさらに労力が増えてしまう

[dododod]

査読というのは