Es probable que uno de mis estudiantes investigadores esté falsificando algunos resultados/datos. ¿Cuáles son las consecuencias?

Tienes sospechas, pero la evidencia, tal como la esbozas aquí, es circunstancial. Necesita pruebas contundentes. Entonces puedes (y debes) actuar.

La falsificación de datos es un delito capital en la academia. Es una pérdida de tiempo, posiblemente años del trabajo de otras personas. No dejes que pase. Esta persona, si de hecho falsificó datos y saldría adelante con esto, corromperá a cualquiera y cualquier cosa que tenga que ver con usted, su grupo, su departamento, su universidad. Sus resultados serán inútiles, y también lo será el grado que les otorgues.

Sentirías lástima por esa persona si fuera expulsada; pero, ¿cuánto sentirías por una persona que durante 2 años intentará reproducir los resultados de este estudiante de posgrado y fallará sin tener la culpa? ¿Qué hay de su vida y carrera? Un error honesto es una cosa, pero ¿falsificar datos? Estás sintiendo pena por la persona equivocada aquí; perdonarás a los culpables y dejarás que los inocentes sean empalados? Un estudiante de posgrado es lo suficientemente maduro para saber mejor que para producir datos "sintéticos".

¿Qué hay de la persona que incita a tal fabricación? Francamente, si la atrapan, dependiendo de la estructura de poder, esa persona puede salirse con la suya con una sanción más leve "por no saber lo que estaba pasando", pero en principio deberían recibir la misma, si no una sanción más severa, porque ciertamente no pueden afirmar que no sabía que esto está mal; y conocen las repercusiones.

¿Qué tan común es? Difícil de decir, pero hubo una serie de grandes escándalos (me viene a la mente Jan Hendrik Schoen), probablemente haya un halo de intentos menores de este tipo. De mi propio inventario anecdótico: una vez escuché la teoría de la conspiración de que los espectroscopistas introducirían intencionalmente factores incorrectos "inocentes" en las fórmulas publicadas que podrían interpretarse como errores honestos para evitar que los competidores progresen. No lo creí, sin embargo, una vez que tuve que usar una fórmula de este tipo de un artículo, y para estar satisfecho, la derivé yo mismo junto con algunos de sus "hermanos" en un proceso tortuoso que tomó varias semanas; he aquí que encontré que uno de ellos tenía un factor entero equivocado. No hace falta decir que no tengo ninguna razón real para suponer que fue intencional, pero la teoría de la conspiración todavía se aloja en el fondo de mi mente.

En pocas palabras: si realmente falsifica datos, dejar que esto suceda no es una opción ; pero la evidencia debe ser examinada cuidadosamente y (importante para la equidad con el acusado) confidencialmente para establecer si este es realmente el caso.

Esta mala conducta se considera la última mala conducta en la comunidad de investigación. A menudo se despoja al delincuente de sus credenciales y, debido a la naturaleza unida de la comunidad científica, incluso si no se le quitan las credenciales, es posible que el investigador nunca vuelva a encontrar trabajo como investigador. Afectará la capacidad de obtener financiación en el futuro.

Si eres consciente de ello, como dices serlo, también puedes verte afectado, ESPECIALMENTE si tu nombre está en el papel o asociado con él. Además, si usted es quien obtuvo la subvención, esto podría ser contraproducente para su intento de obtener subvenciones en el futuro.

Esto no es común o poco común, algunas personas falsifican datos a propósito para respaldar su hipótesis, pero no siempre es inexacto. A veces, los investigadores optan por resaltar solo una información y no otra para que su hipótesis sea respaldada y esta es un área más gris.

CONCLUSIÓN: Si sabe que su estudiante está falsificando datos, entonces no permita que lo haga, por su carrera y por la suya.

Comunicarse con el estudiante. Hágale saber al estudiante sus preocupaciones.

La pregunta parece amañada para determinar qué castigo puede ser apropiado y cómo repartir amablemente el dolor.

Sin embargo, si mostramos buena fe, tal vez no necesitemos ser tan reservados. Diga: "Esto parece un problema. Estas son las preocupaciones". Entonces, si el estudiante es inocente, el estudiante puede ser capaz de explicar las cosas y aprender la importancia de aclarar las cosas de manera proactiva para que las sospechas no se conviertan en problemas mayores de lo justificado.

Si el estudiante hizo algo mal, tal vez el estudiante pueda corregir las cosas antes de que se salgan de control. La situación puede ser más corregible antes de que se gasten más recursos (incluido el tiempo) en un camino que puede estar equivocado.

En la educación, el objetivo suele ser ayudar a las personas a mejorar. Una suposición común es que las personas generalmente no tienen experiencia y se pueden cometer errores. El objetivo no es tratar de maximizar la penalización para las personas que pueden estar luchando con nuevas habilidades. El objetivo es tratar de que las personas se encuentren en una buena situación, incluida la experiencia de hacer las cosas de manera deseable (incluso hacer las cosas correctamente y con éxito).

Entonces, para recapitular esto de manera bastante simple:

• si está absolutamente convencido de que algo está completamente mal, siga los pasos formales para manejar tales problemas (informar el problema y las consecuencias que se deriven).
• Si no es así, comunique las observaciones que le preocupan.
  • (Si esta comunicación hace que se descubran más problemas, prepárese para pasar al primer punto, según sea necesario).

¿Cuál cree que podría ser el castigo máximo para este estudiante de posgrado/investigador?

Cualquiera que sea el castigo máximo, ese castigo ha sido decidido por las personas que dirigen la universidad. Si considera que su universidad es una institución que funciona razonablemente bien (y espero que se sienta así con respecto al lugar donde ha decidido pasar varios años de su carrera), debe recordar que las personas que toman tales decisiones tienen mucho , mucha más experiencia que tú en el manejo de todo tipo de mala conducta académica. Por lo tanto, es probable que el castigo haya sido bien calibrado durante muchos años y se haya basado en una gran cantidad de experiencia acumulada. ¿Qué le hace pensar que su juicio personal sobre esta pregunta es más sabio o probablemente correcto que tal cuerpo de conocimiento y experiencia acumulados?

Si no informa sus sospechas, esencialmente estaría diciendo "Sé mejor que nadie lo que debe sucederle a este estudiante, por lo que usurparé el derecho de la institución de hacer que el estudiante rinda cuentas por sus acciones y simplemente actuar en base a mi propia responsabilidad". intuición para salvarme del sentimiento de culpa por el castigo que recibiría el estudiante (aunque tal castigo sería 100% culpa del estudiante)". Esta línea de pensamiento es simplemente incorrecta. El castigo no es, y no debería ser, tu decisión. Tiene el deber de denunciar la mala conducta y, al no hacerlo, se estaría convirtiendo en cómplice de todas sus consecuencias potencialmente dañinas, que se describieron bastante bien en las otras respuestas.

No es necesario armar un gran alboroto al respecto.

Si bien es cierto que cualquier caso de fabricación de datos es digno de los niveles de castigo que incurre en la academia, no está muy claro que esto realmente esté sucediendo aquí. Y en todo caso, las repercusiones de la falsificación científica deberían ser muy claras a cualquier nivel, incluso para los estudiantes de pregrado.

La imposibilidad de replicar los resultados es extremadamente común en todos los campos científicos, y la probabilidad general es que el análisis o los experimentos se hayan realizado incorrectamente por algún motivo. En la gran mayoría de los casos, eso es todo lo que hay en la historia.

Simplemente trate este problema como lo haría con cualquier otro resultado científico inexplicable. Recorra todo el protocolo, solucione todos los posibles problemas y excluya las variables según sea necesario. En el caso extremadamente improbable de que descubra que el estudiante en realidad estaba falsificando datos, debe informarlo , pero me parece poco probable que ese sea el caso.

Si esta persona está falsificando datos ahora, seguirá haciéndolo más tarde como PI. Si bien seguramente te sentirás mal por eso, la ciencia en su conjunto requiere que abordes la situación. Cuando el público pierde la fe en la ciencia, todos sufrimos.

Hay muchas maneras de abordar esto de manera discreta (para garantizar que su intuición sea precisa). ¿Por qué no hacer que esta persona lo guíe a través de los datos/análisis paso a paso desde cero?

En términos de autoridad inmediata, asumo que tanto usted como el estudiante en cuestión finalmente se reportan a un profesor. Espero que el profesor sea uno o más de los PI en la subvención de apoyo, el asesor de tesis del estudiante y su supervisor. Realmente espero que tenga una relación sólida y de confianza con este profesor, por varias razones:

• serán la primera línea de investigación y respuesta para hacer frente a esta situación, y es probable que tengan más responsabilidad personal, de reputación e institucional que usted.
• es probable que el estudiante haya trabajado con ellos más tiempo que usted (posdoctorado allí tal vez 1-2 años, en comparación con el estudiante ABD)

Básicamente, no querrás terminar en una posición en la que tus acciones lleven al profesor a tener esto en tu contra. Eso podría dar lugar a la retirada o no renovación de fondos para usted, recomendaciones retenidas o debilitadas para puestos futuros, etc. Realmente necesitas al profesor a bordo con las sospechas antes de que las ruedas del proceso comiencen a moverse.

Si hay algún administrador responsable de este tipo de problema que usted conoce y en quien confía para que no se apresure, podría hablar con ellos primero para registrar sus inquietudes antes de llevarlas al profesor, para evitar el riesgo de que el profesor intente barrerlos debajo de la alfombra y/o tirarte debajo del autobús.

Editar para agregar 1:

Sin embargo, en última instancia, resolver esta situación ahora, mientras el estudiante aún es predoctoral, es lo mejor para ellos. Si no están haciendo nada malo, entonces aprenderán cómo realizar su trabajo de una manera más rastreable, transparente, compatible y reproducible. Si lo son, al menos existe la posibilidad de que puedan corregirse sin una marca negra permanente en su carrera. Una vez que hayan obtenido ese título, cualquier acusación de este tipo podría dar lugar a que se revoque, a que se suspendan o cancelen las subvenciones que han recibido, etc. Este es el último punto de su carrera en el que pueden aprender los límites apropiados y esperar razonablemente rehabilitarse. .

Creo que tres declaraciones que haces son solo tus impresiones y como sabes que estas son tus impresiones, no estás completamente seguro de que el estudiante en cuestión falsifica los datos. De lo contrario, creo que no habrías hecho la pregunta aquí.

Lo mejor que puede hacer para estar seguro al 100 % es replicar todos los resultados con este estudiante en su oficina en su computadora. De lo contrario, creo que sus declaraciones son solo sus propias impresiones, sin ninguna evidencia sólida.

Si ve que los datos están falsificados, entonces debe denunciarlo.

Estoy de acuerdo con la respuesta del Capitán Emacs , pero falta algo que creo que es importante, a saber:

Pregúntale directamente al RA si está fabricando algún dato, y mientras le preguntas dile por qué está mal hacerlo, y también que si realmente lo hace y alguien se entera puede ser expulsado. Al mismo tiempo, dígale que en este momento lo mejor que puede hacer ahora es volver a hacer todas las pruebas correctamente, lo que significa que registra todas las semillas aleatorias utilizadas para que sus datos sean completamente reproducibles.

Después de eso, es probable que el problema se resuelva más o menos satisfactoriamente, porque generalmente es difícil escribir un programa que parezca normal y, sin embargo, encontrar una semilla aleatoria especial que haga que tenga un comportamiento especial. (Es posible pero cada vez más improbable para pruebas a mayor escala).

La falsificación de datos es un gran no-no. Está a la par con (y posiblemente peor que) el plagio. Puede arruinar carreras y puede conducir a una gran cantidad de problemas enormes (no necesitamos más Andrew Wakefield). Entonces, si el estudiante está haciendo esto, absolutamente debe informarlo y no puede sentirse mal.

Dicho esto, a partir de la información que proporcionó, realmente no hay pruebas sólidas. Si yo estuviera en ese jurado, lo absolvería sin pensarlo dos veces.

1) Trabajando desde casa: ¿Puede conectarse a una red para acceder al software necesario? ¿Puede ejecutar el programa en el laboratorio, obtener los datos sin procesar (por ejemplo, en un archivo de texto o en una hoja de cálculo), llevárselos a casa y realizar un posprocesamiento/análisis allí?

2) No replicar datos: Escribí programas y ejecuté simulaciones que funcionaron maravillosamente y cumplieron con todas las pruebas. Pero cuando llego a la reunión del grupo, falla. ¿Por qué? Porque cambié algo que "no afectaría los resultados o las pruebas existentes" (¡Ja!) entre el momento en que lo hice funcionar originalmente y la reunión. O tal vez se cambió una suposición inicial. Puede que solo me tome unos minutos solucionarlo por mi cuenta, pero en un entorno de reunión/alta presión no puedo solucionarlo allí mismo. A mí me parece una explicación plausible. (Y supongo que no hay aleatorización en el código, he tenido enfoques de Monte Carlo que dan resultados significativamente diferentes según la semilla utilizada).

3) Trabajar más rápido de lo que esperas: Veo dos posibles explicaciones para esto: a) El alumno es mejor de lo que crees. b) El estudiante es peor de lo que piensas. Para (a), tal vez el estudiante sea capaz de generar código rápidamente, cuando se acelera y tiene un buen mapa mental de adónde ir y cómo deben encajar las cosas (este enfoque de "pistolero" puede ser efectivo, pero también puede dejar que aparezcan errores que dificultan la replicación de datos). O ha escrito scripts para ejecutar varios cálculos simultáneamente o durante la noche. Para (b), quizás el estudiante "hackea" todo el código. Codifica cosas que no deberían codificarse, por ejemplo. Se mete con cosas que no se deben meter. Esto puede dar la ilusión de trabajar rápido, pero da como resultado un código inconsistente o que no se puede mantener, esencialmente tomando prestado tiempo del futuro.

Obviamente, tiene acceso a más información que nosotros, por lo que quizás estas explicaciones no se apliquen. Sugeriría hablar con el estudiante sobre los resultados, aunque no de manera acusatoria. Pídale que explique los resultados, explique lo que hizo y cómo lo hizo. Mire el código que usa con él, asegúrese de que ambos lo entiendan. Tal vez haya errores honestos que corregir. Tal vez no haya problema. Si parece no tener idea de lo que hizo o no puede explicar el procedimiento, entonces probablemente desee plantear sus inquietudes al IP. Pero, bajo ninguna circunstancia puede permitir que continúe la falsificación de datos.

Decir al alumno que esta duda existe pero en una situación de uno a uno

Para despejar esta duda, pídale que haga sus resultados totalmente reproducibles . Está en su propio interés demostrar que no falsificó nada. Muéstrele que existe un "peligro inmediato" de que se investigue.

Si no falsificó nada (y sus dudas estaban equivocadas), entonces esta es una ruta viable. Requiere un poco de esfuerzo, pero por supuesto que se puede hacer (y se debe hacer de todos modos). Entonces no se hace daño, solo lo obligas a trabajar de manera más transparente.

Permítale redactar el trabajo, si aún no se ha hecho daño.

Esta es la única "salida fácil" que, en mi opinión, es aceptable. En particular, si no se ha publicado nada fuera de la universidad, puede permitirle redactar material falsificado para reemplazarlo con trabajo real. Esto puede ser suficiente castigo en esta etapa: ¡puede retrasarlo medio año antes de graduarse! Pero también puede requerir medidas adicionales, dependiendo de la gravedad.

Luego, puede aprender una lección clave aquí: si bien puede salirse con la suya en la escuela secundaria y tal vez incluso en la licenciatura, una vez que el trabajo se revisa más de cerca, es probable que se descubra el mal comportamiento, el copiado y la fabricación de datos, y esta no es una buena manera de trabajar. . Una reacción violenta podría surgir en cualquier momento y puede arruinar su reputación.

En el caso de que admita haber hecho trampa en este proyecto, también consideraría revisar el trabajo anterior.

Si se ha hecho daño, desea redactar de todos modos

Si ya se ha publicado algo de esto, es probable que su nombre o el de su profesor aparezca en él, o al menos esté asociado con él. En este caso, realmente querrás tener esto resuelto...

En este punto, puede ser necesario que su propia reputación desencadene una investigación formal; parcialmente para liberarse de cualquier responsabilidad.

En una palabra,

1) debe obtener una prueba decente de mala conducta, y

2) si/cuando lo obtenga, debe informarlo de inmediato, incluso si esto significa el final definitivo de su carrera

La falsificación de datos es un pecado capital para un científico y, como muchos otros comentaron, puede desperdiciar años de trabajo para que otros científicos intenten replicar (y posiblemente mejorar) los resultados defectuosos. Una vez me encontré en una situación en la que mi estudiante estaba tratando de replicar los resultados de otra persona, y eso afectó seriamente su trabajo de doctorado, ya que los informes selectivos de los autores originales (luego descubrieron que su solución funciona solo en casos muy limitados, pero no compartir ese hallazgo hasta mucho más tarde).

Ahora, antes de que se apresure a hablar con sus superiores , le aconsejo que hable con el estudiante sobre su metodología. Explíquele que, como líder de proyecto (de facto), usted tiene la responsabilidad de garantizar que todos los resultados se ajusten a los estándares científicos y que, después de realizar su trabajo, sospecha que podría haber un problema con sus resultados, como resultado de errores no intencionales .errores o inexperiencia de su parte. Comience con esto: si cometió un error involuntario (o incluso varios errores), probablemente estará más que contento de aprender de ellos y trabajar duro para corregirlos. Para un estudiante de doctorado, esto es lo suficientemente vago y sin embargo serio que, si es honesto, trabajará muy duro para corregir los problemas (y rehacer los experimentos). En ese caso es tu decisión si confías lo suficiente en él para tenerlo en el equipo, y si no quieres, simplemente debes explicarle a tus superiores que no cumple con tus criterios, ya que comete demasiados errores, y no necesitas a esas personas en el proyecto, punto.

Entiendo que esta es una tarea muy difícil para ti, ya que tendrás que perder tu propio tiempo para revisar su trabajo y darle sentido, y probablemente tengas las manos ocupadas con otro trabajo.

Por otro lado, puede ser bastante fácil detectar si es realmente deshonesto.o tratando de ocultar algo, porque si tomó un atajo la primera vez falsificando los resultados, dudo mucho que "pierda" su tiempo corrigiéndolos; lo más probable es que intente escabullirse o comience a poner excusas, que luego realmente significa una bandera roja, y te da una muy buena base para confrontarlo directamente (generalmente no será necesario, ya que probablemente comenzará a cavar su agujero cada vez más profundo) o simplemente ir y reportarlo a sus superiores. Porque, si sus errores no fueron intencionales o fueron el resultado de un descuido, pero no siente que deba corregirlos, aún merece ser denunciado y sancionado; negarse a aprender de los errores que otros señalan y negarse a corregirlos es casi tan malo como falsificación de datos.

Yo aconsejo no acudir a sus superiores basándome únicamente en una corazonada, porque una acusación de falsificación de datos puede arruinar su carrera incluso si no es culpable, y otros estudiantes de posgrado pueden volverse reacios a trabajar con usted, temiendo el mismo trato (y algunos pueden incluso interprete sus acciones de manera que se deshaga de la competencia en el futuro, que es lo último que necesita).

Y, dado que eres su superior, eres culpable si no haces nada, y los problemas se descubren en su carrera posterior. debes actuar