▫️توئیکینگ: خطرناک‌ترین نوعِ تقلب علمی✍ به نقل از: irevidenceدانشگاه MIT به تازگی کتابی را منتشر کر…

▫️توئیکینگ: خطرناک‌ترین نوعِ تقلب علمی✍ به نقل از: irevidenceدانشگاه MIT به تازگی کتابی را منتشر کرده که نگاه جدیدی دارد به مقوله تقلب در پژوهش و بحران اعتبار علم. این کتاب را Thomas Plümper و Eric Neumayer نوشته‌اند:The Credibility Crisis in Science: Tweakers, Fraudsters, and the Manipulation of Empirical Results دو نوع تقلب در پژوهش وجود دارد که خیلی آشکار و واضح هستند و در غیراخلاقی بودن آنها شکی نیست. یکی داده‌سازی (Data Fabrication) است؛ یعنی ساختن داده‌هایی که اصلاً وجود ندارند و دیگری دستکاری داده‌ها (Data Manipulation)؛ یعنی داده وافعی وجود دارد ولی پژوهشگر آنها را تغییر می‌دهد تا نتیجه دلخواهش حاصل شود.اما نویسندگان، Tweaking را نوع سوم و البته خطرناک‌ترین نوع تقلب می دانند. یک پژوهشگر در Tweaking، بدون اینکه که داده‌ها را بطور مستقیم تغییر دهد، می‌آید طراحی پژوهش یا مدل آماری را طوری تغییر می‌دهد که نتیجه دلخواهش بدست آید. حذف داده‌های نامناسب، تغییر تعریف متغیرها، انتخاب زیرنمونه خاص، اضافه یا حذف متغیرهای کنترل، آزمودن مدل‌های متعدد و انتشار فقط نتایج معنادار، همگی می‌توانند نتیجه را تغییر دهند. همچنین پژوهشگر ممکن است پس از مشاهده داده‌ها، فرضیه‌ای بسازد، اما در مقاله وانمود کند که فرضیه از ابتدا وجود داشته است؛ رفتاری که HARKing نام دارد (Hypothesizing After Results are Known). هدف اصلی معمولاً افزایش معنی‌داری آماری، بزرگ‌تر شدن اندازه اثر و تأیید فرضیه پژوهشگر استپژوهشگران ممکن است برای کسب منافع شخصی مانند چاپ مقاله بیشتر، چاپ در مجلات معتبرتر، افزایش استناد، گرفتن گرنت، ارتقای شغلی، افزایش حقوق و شهرت علمی دست به توییک بزنند. چرا توییک خطرناک‌تر است؟چون بسیار رایج‌تر است، کشف آن بسیار دشوار است، معمولاً مجازاتی ندارد و ظاهر آن کاملاً علمی است. به همین دلیل نویسندگان معتقدند: بزرگ‌ترین تهدید برای اعتبار علم، توئیک است؛ نه جعل داده. تعریف تقلب علمی از نگاهی دیگرنویسندگان تعریف دیگری از تقلب علمی ارائه می‌دهند که متفاوت از تعاریف موجود است:تقلب علمی یعنی هر گونه دستکاری عمدی نتایج آماری برای کسب منفعت پژوهشگر. بنابراین معیار اصلی قصد است، نه نوع روش.  عناوین بخش‌ها و فصول کامل کتاب در ادامه آمده است. بخش سوم کتاب، در خصوص مقابله با تقلب است که راهکارهای مفیدی را ارائه کرده است. راه‌حل محوری نویسندگان، شفافیت است: انتشار داده خام، کد تحلیل، روش‌ها و تمام تصمیم‌های پژوهشی. هر پژوهش باید از سه جهت ارزیابی شود: بازتولیدپذیری با همان داده و کد (Reproducibility)، تکرارپذیری با داده‌های جدید (Replicability)، و استحکام (Robustness Test) در برابر تغییرات منطقی مدل. بخش اول: آیا علم دچار بحران شده است؟۱. سلامت پژوهش (Scientific Integrity) و نارضایتی‌های پیرامون آن۲. انگیزه‌های متقلبان۳. نوکِ نوکِ کوه یخ۴. عوامل کشف تخلفبخش دوم: درجات آزادی پژوهشگر (Researcher Degrees of Freedom)۵. توئیکینگ در تحلیل داده‌های مشاهده‌ای۶. توئیکینگ در طرح‌های پژوهش تجربی۷. توئیکینگ در مدل‌های علّیبخش سوم: مقابله با تقلب۸. سیاست‌های بازدارندگی۹. برنامه‌های پیشگیری۱۰. راهبردهای کشف۱۱. دو گام به پیش۱۲. و یک گام به عقب#جغرافیای_امروز #آکادمی_جغرافیا liռk↝  @GeotodayLibrary