Datenerstellung und Fälschung gehören zu den schwerwiegendsten Formen des akademischen Fehlverhaltens.
Fabrication bezieht sich auf die Erstellung vollständig gefälschter Daten oder Ergebnisse, während die Fälschung die Manipulation vorhandener Daten oder Forschungsprozesse erfordert, um Ergebnisse falsch darzustellen. Beide Maßnahmen untergraben das Vertrauen in die Wissenschaft, schaden der öffentlichen Gesundheit und Politik und können ganze Forschungsfelder beeinträchtigen.
Laut einer Naturbefragung aus dem Jahr 2024 sind die Forschungsrückgänge aufgrund von Datenmanipulationen in den letzten fünf Jahren um über 20% gestiegen, was die Notwendigkeit starker präventiver Maßnahmen unterstreicht. In diesem Artikel werden die Ursachen, Konsequenzen und Erkennungsmethoden für die Datenerstellung und -fälschung untersucht, wobei der Schwerpunkt auf der Kultivierung der Integrität in Forschungsumgebungen liegt.
Verstehen der Datenherstellung und Fälschung
Während die Begriffe häufig austauschbar verwendet werden, haben sie unterschiedliche Definitionen und Implikationen.
| Begriff | Definition | Beispiel |
|---|---|---|
| Datenherstellung | Erfinden von Daten, Teilnehmern oder Ergebnissen, die es nie gab. | Ein Forscher erstellt einen fiktiven Umfragedatensatz, um die Fristen einzuhalten. |
| Datenfälschung | Änderung von Daten oder Forschungsmethoden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. | Löschen von Ausreißern, damit die Ergebnisse statistisch signifikant erscheinen. |
Beide Verhaltensweisen stellen ein Fehlverhalten der Forschung dar und führen häufig zu Rückzügen, Verlust der Finanzierung oder professionellen Sanktionen.
Ursachen der Datenmanipulation in der Wissenschaft
Fehlverhalten tritt selten isoliert auf. Es wird oft durch eine Kombination aus systemischem Druck und individuellen Herausforderungen bestimmt:
Publish-or-Perish-Kultur:Akademische Karrieren hängen oft stark vom Publikationsvolumen und der Wirkung ab.
Förderwettbewerb:Intensiver Wettbewerb um Stipendien kann „perfekte“ Ergebnisse anregen.
Mangel an Mentorschaft:Unerfahrene Forscher ohne starke Anleitung können die Ecken schneiden.
Unzureichende Ausbildung:Einigen Studierenden und Nachwuchswissenschaftlern fehlt eine formelle Anweisung in verantwortungsvollen Forschungspraktiken.
Angst vor dem Scheitern:Forscher können Daten manipulieren, um wahrgenommene Reputationsschäden zu vermeiden.
Wirkung von Herstellung und Fälschung
Die Folgen der gefälschten Forschung gehen über den einzelnen Forscher hinaus.
| Stakeholder | Beispiel | |
|---|---|---|
| Wissenschaftliche Gemeinschaft | verschwendete Ressourcen, fehlerhafte Theorien und beschädigtes Vertrauen in die Wissenschaft. | Rückzüge, die zu Zweifeln an ganzen Forschungsfeldern führen. |
| Öffentliche Politik | politische Entscheidungen auf der Grundlage falscher Daten können Gemeinschaften schaden. | Gesundheitsrichtlinien, die auf gefälschten klinischen Studiendaten basieren. |
| Institutionen | Verlust von Finanzierung, Reputation und Glaubwürdigkeit. | Universitäten wegen betrügerischer Studien. |
| Forscher | karriereende Strafen, einschließlich Kündigungs- und Rechtsfolgen. | Hochkarätige Skandale, die zu lebenslangen Forschungsverboten führen. |
Mini-Fall: Ein klinischer Studienskandal
Im Jahr 2023 wurde eine europäische Pharmastudie zurückgezogen Die Ermittler entdeckten erfundene Versuchsteilnehmer. Der leitende Forscher unter dem Druck, bahnbrechende Ergebnisse zu veröffentlichen, erstellte Daten für 80 „Patienten“, die nie existierten.
Konsequenzen:
- Rückzug mehrerer Zeitschriftenartikel.
- Aussetzung der klinischen Forschungsförderung für die gesamte Abteilung.
- ein von der Regierung geführtes Audit, das systemische Aufsichtsfehler aufdeckt.
Dieser Skandal betonte die Notwendigkeit strengerer Datenüberprüfungsprotokolle und Schulungen für Nachwuchswissenschaftler.
Erkennungswerkzeuge und vorbeugende Maßnahmen
Verhinderung von Datenerzeugung und Fälschung erfordert Bildung, Technologie und institutionelle Richtlinien, die zusammenarbeiten:
Research Integrity Training:Obligatorische Workshops zur verantwortungsvollen Durchführung der Forschung (RCR).
Datenverwaltungspläne:übersichtliche Dokumentation der Datenerfassung, -speicherung und -analyse.
Open-Science-Praktiken:Die öffentliche Weitergabe von Rohdaten, Code und Methoden erhöht die Transparenz.
AI-gestützte Anomalieerkennung:Tools, die unregelmäßige Datenmuster und Inkonsistenzen kennzeichnen.
Plagiats- und KI-Erkennungssoftware:Systeme wie PlagiarsSearch überprüfen die Originalität in Text und Figuren.
Praktische Tipps für Forscher und Institutionen
- klare Richtlinien festlegen: Richtlinien für Fehlverhalten in den Handbüchern von Studenten und Fakultäten skizzieren.
- Fördern Sie eine Kultur der Offenheit: Normalisieren Sie das Teilen von negativen oder nicht schlüssigen Ergebnissen, um den Druck zu reduzieren.
- Investieren Sie in Mentoring: Erfahrene Forscher sollten ethische Entscheidungen treffen.
- Durchführung von Zufallsaudits: Regelmäßige Überprüfung von Rohdatensätzen kann Fehlverhalten abschrecken.
Belohnungsintegrität, nicht nur Output: Erkennen Sie ethische Praktiken bei Leistungsbewertungen.
Takeaways
Datenerstellung und Fälschung bedrohen die Grundlage der Wissenschaft. Durch Investitionen in Ethik-Training, transparente Arbeitsabläufe und fortschrittliche Erkennungsinstrumente kann Academia von einem strafenden Ansatz zu einem Ansatz wechseln, der Prävention und Vertrauen Priorität einräumt.
5 wichtige Erkenntnisse:
- Herstellung und Fälschung sind unterschiedliche, aber ebenso schädliche Formen von Fehlverhalten.
- Systemische Belastungen tragen oft zu unethischem Verhalten bei, nicht nur individuellen Entscheidungen.
- Folgen wirken sich auf Wissenschaft, Politik und institutionelle Glaubwürdigkeit aus.
- Technologie und Open-Science-Praktiken sind entscheidend für die Erkennung und Prävention.
- Aufbau einer Kultur der Integrität ist die effektivste langfristige Lösung.