Bilimsel yayınlara ne kadar güvenebiliriz? Bilim sahteciliği nasıl saptanabilir ? Kötü bir elle blöf yaparken, en iyi poker oyuncularının bile onları ele veren bir açığı vardır. Hileye başvuran bilim insanlarının da benzer, ancak çok daha zor ayırt edilen açıkları vardır. Stanford’dan iki araştırmacı, tahrif (sahtecilik yapılmış) edilmiş verileri aktarmaya çalışan bilim insanlarının yazı şablonlarını çözdü.
Journal of Language and Social Psychology’de yayınlanan çalışma, en sonunda bilim insanlarının yayınlanmalarından önce tahrif edilmiş araştırmaları saptamalarına yardımcı olacak.
Sahtecilik yapanların bunu yapma yollarını anlamaya dair makul sayıda araştırma bulunmaktadır. Araştırmalar, sahtecilik yapanların genellikle olumsuz duygu ifadeleriyle görüş bildirmeye ve daha az birinci tekil kişi zamiri kullanmaya eğilimli olduklarını gösterdi. Sahte malî raporlar tipik olarak daha üst düzeyde dilsel bir kapalılık gösterir. Daha net açıklamak gerekirse dikkati doğru verilerden başka yere çekmek ve yanlış verileri gizlemek amaçlanmıştır.
Akademik çevrelerde de benzer bir paternin(şablonun) olup olmadığını görmek için, Stanford’da iletişim bölümü öğretim üyesi Jeff Hancock ve yüksek lisans öğrencisi David Markowitz, yaşam bilimleri dergileri alanındaki bir veri tabanı olan PubMed arşivlerinde 1973 ve 2013 yılları arasında geri çekilen makaleleri incelediler. Öncelikli olarak biyomedikal alanındaki dergilerden, belgelenmiş sahtecilik yüzünden geri çekilmiş 253 adet makale saptadılar ve bu makalelerdeki yazıları aynı yayım tarihli, aynı dergilerdeki aynı konuları kapsayan geri çekilmemiş makalelerdeki yazılarla karşılaştırdılar.
Daha sonra uydurma sonuçlarını gizlemeye çalışan yazarların sahtecilik düzeylerini derecelendiren özelleştirilmiş bir “kapalılık indeksi” kullanarak her makalenin sahte veri düzeyini derecelendirdiler. Bu derecelendirmelere sıradan ifadelerin, soyut dil kullanımının, mesleki terimlerin, olumlu duygu ifadelerinin ve ölçümlendirilmiş okuma kolaylığının değerlendirme sonuçlarıyla varıldı.
Makalenin başyazarı Markowitz “Kapalılığın ardında yatan fikrin gerçeği bulandırmak olduğunu düşünüyoruz”, diye ifade etti. “Verileri çarpıtan bilim insanları yetkilerini kötüye kullandıklarının farkındalar ve yakalanmak istemiyorlar. Bu yüzden yakayı kurtarmak için bir strateji de makalenin bazı kısımlarını belirsiz hale getirmek olabilir. Düzmece olanla gerçek bilimi ayırt etmekte dilin pek çok değişkenden biri olabileceğini savunuyoruz.”
Sonuçlar, sahtecilik yüzünden geri çekilmiş makalelerin kapalılık indeksinde başka sebeplerle geri çekilmiş makalelere göre belirgin şekilde daha yüksek bir değer kaydettiğini gösteriyor. Örneğin sahtecilik yapılmış makaleler geri çekilmemiş makalelere göre yüzde bir buçuk daha fazla meslekî terim içeriyor.
Markovitz “Geri çekilmemiş makalelerle karşılaştırıldığında bilim sahteciliği yapılmış makalelerde sayfa başına aşağı yukarı 60’tan fazla meslekî terim benzeri kelime düşüyor,” dedi. “Bu azımsanmayacak bir miktar.”
Araştırmacılar, bilim insanlarının veri sahteciliğini çeşitli sebeplerle yapabileceklerini söylüyorlar. Önceki bir araştırma araştırmacıların bulgularını manipüle etmesine ya da tümüyle düzmece çalışmalarını kullanmalarına sebep olan “yayınla ya da yok ol” anlayışına dikkat çekiyor. Ancak, araştırmacıların yazıda bulduğu farklılaşma, ne var ki yazarın, dilin manipülasyonu yoluyla sahteciliğini gizleme amaçlarıyla doğrudan ilintilidir. Örneğin, akademik sahtekârlık yapan bir yazar makalenin sorgulanmasına sebep olacağı korkusuyla, araştırma sonuçları için gelebilecek övgülere engel olmak için daha az olumlu duygu ifadeleri kullanabilir.
Gelecekte, bu çalışma üzerine oluşturulmuş bir bilgisayar sistemi gönderilen bir makaleye dikkati yöneltebilir, bu sayede de editörler makale yayınlanmadan önce dergideki dilin kapalılık seviyesine bağlı olarak daha hassas bir eleştiri getirebilirler. Ancak, yazarlar, yanlış pozitif oranı dikkate alındığında bu yaklaşımın şu anda makul olmadığı konusunda uyarıda bulunuyorlar. Hancock, “Bilim sahteciliği akademide artmakta olan bir endişe, otomatik araçlar da sahteciliği saptamakta faydalı olabilir,” diye belirtti. “ Fakat, bu tür bir yaklaşımı ele almadan önce daha çok araştırmaya ihtiyaç duyulmaktadır. Açıkçası iyileştirilmesi gereken yüksek bir hata oranı var. Ayrıca bilim güvene dayalıdır ve yayın sürecinde “sahteciliği saptama” diye bir aracın kullanılmaya başlanması bu güveni yıkabilir.”
Kaynak : http://phys.org/news/2015-11-uncover-patterns-scientists.html
