如何看待学术论文造假

这种现象很可恶。因为学术界本应该是严谨认真的，弄虚作假的行为不可取。

伦理规范不止于常识又不同于法律，比如在不同的行业：医学、法律、工程和商业领域里，伦理标准规范了行业行为及相关活动，以配合他们特定的目标并且建立公众信任。伦理规范也服务于科学研究，并适用于进行科学研究或者其他学术性、创造性活动的人员。甚至还有公开的“在研究伦理中常用的专业术语”（ 见Glossary of Commonly Used Terms in Research Ethics），其中包含了特定的科研伦理和准则来研究这些规范。

由于涉及到以动物为对象或者人体志愿者的实验触及到了复杂且独特的道德、法律、社会甚至政治因素，动物保护animal care and use及人体对象保护human subjects protections中的科研伦理得到了特别的关注。在科研中遵守伦理规范是重要的，其中主要目的就是促进达成研究的目标，比如追求知识、真相，避免错误，学术出版伦理中尊重保持数据的原始性就是服务于这一目的。还有存在的重要原因是为了维护参与者和实验动物的权益。

有一个著名案例就是关于科研行为不当而危及到了人的生命: 保罗.马基亚里尼案例(参考):

保罗.马基亚里尼是一名外科医生，他在没有充分可靠的临床前研究以及在病人并没有危急病况的条件下，给三名病人做了移植手术，其中两名在手术后死亡。

在对这位在丑闻之前就因科研成果而名声大噪的“明星医生”的事故调查中，保罗被发现在他的学术论文中篡改了一些数据以显得他的治疗方法更加成功。

在调查期间，这位医生被解雇，而他供职的瑞典斯德歌尔摩卡罗林斯卡医学院的几个当局人士也同时辞职。

不同于出版伦理道德，数据篡改或者学术造假有着潜在影响，对后续科研的影响也确实堪忧。而涉及生命的研究伦理，一旦有偏差，导致的后果很可能就是直接而惨重的。当然，除了一向备受关注的生物医学领域，在人文、社会学科中，不同种类的科研伦理问题也出现过。涉及到特殊群体的实验，比如儿童，发育性或者认知功能残疾者、曾遭受收容机构不良影响的人以及无家可归的人，也引发了不同的科研伦理问题思考。

伦理规范更倾向于非正式的形式而不是法律条例，所以一个人的行为可能会是合法的但是不符合伦理道德的，这有时候也很难让人划清对与错的界限。由于这种自发性质，人们不可避免地带着自己的价值观和人生经验，而表达对伦理道德不同意见和看法。就比如医生放手一搏想为自己的病人尝试不同的治疗方法，但是随之而来的风险和责任上的伦理也必须要被权衡。

在科学研究中，研究人员必须要面对一些基本的伦理道德要求，比如涉及到人或动物的实验方案设计的合理性；要避免科研行为不当；遵守环境和安全的规则条例; 遵守涉及到原著权和知识产权的规范；或者要保持志愿者签署的保密协议。

许多机构和专业领域已经采取了研究伦理政策，其中道德伦理委员会在规定高标准和确保符合标准的过程中扮演着重要角色。一些有影响力的、涉及到研究伦理的政策颁发者有：美国的国家卫生研究所National Institutes of Health (NIH)，国家科学基金会National Science Foundation (NSF)，食品药品监管局Food and Drug Administration (FDA)，环境保护局Environmental Protection Agency (EPA) 以及美国农业部US Department of Agriculture (USDA)，还有新加坡科研诚信声明Singapore Statement on Research Integrity等等。世界医学协会赫尔辛基宣言World Medical Association’s Declaration of Helsink，或纽伦堡守则Nuremberg Code已经成为了规定人体实验伦理的根本标准。尽管近几年有丑闻爆出，但是总体上科学界对研究伦理意识有了显著提升。以上列出的资源链接就涵盖了研究伦理中最重要的方面，并且在许多学术机构中公开，旨在给科学家们提供解决伦理难题的教育课程。

笔者也总结了研究伦理规范中可做与不可做的五个守则：

尊重保密协议和隐私：不同的人体实验可能需要去了解参与者不同程度上的一些隐私信息来筛选或进行实验。在实验正式开始之前，可以采取循序渐进、随时可以终止的面试环节或者问卷调查的方式来获取必要的信息。保密协议也要说明参与者的知情和以上权利。同时研究人员需要和参与者讨论保密性的限制以及相关法律规定。其他可取的措施比如：

我觉得这种造假的现象就是很没有道德性的，而且就是破坏大家的思路，这样会影响成年人的一些想法，也会影响孩子们的生活，这样的现象会造成社会的紊乱。

学术造假是不那么明确存在的，因为学术造假主要是因为判断的人没有参与研究，他对数据就不懂，他就说造假，能造假的话，还能让人看出来吗，通俗数据根本不需要造假，而特殊数据，有什么依据能证明造假，那个领域和数据又没有涉及过的人去评价某人学术造假。

我们需要尊重别人的劳动成果，要抵制抄袭行为。