來自美國科學誠信中心“醫(yī)學證據(jù)項目”的法醫(yī)科學學家James Heathers，近日在世界科研誠信大會上報告稱，一種簡單的檢索語言錯誤的方法，有助于識別“論文工廠”炮制的虛假論文。借助程序自動篩查此類錯誤，科研核查人員有望找出大量的問題論文。

Heathers是在去年萌生這一想法的。據(jù)《科學》報道，當時有人給他發(fā)來十幾篇看起來極為相似的醫(yī)學論文，希望他能夠找出其中的問題。Heathers花了兩天時間閱讀這些論文，并注意到一些奇怪但常見的拼寫、語法和用詞錯誤。例如，“Kolmogorovor信息復雜度”拼錯了數(shù)學家Andrey Kolmogorov的姓氏；多篇論文還出現(xiàn)“5毫升含凝膠生物化學試管”等不規(guī)范表述，Heathers形容這些語句“像是外星人寫的”。

這類語言錯誤或許只是非英語母語作者的寫作失誤，本身不足以判定論文造假。但Heathers在谷歌學術檢索上述特殊表述后，又發(fā)現(xiàn)了約200篇具備相同特征的論文——不僅主題一致，研究設計、圖表樣式等細節(jié)特征也高度重合。他認為，從統(tǒng)計學角度看，這種情況幾乎不可能發(fā)生，除非它們都來自同一源頭。Heathers推測，這些論文都是同一篇論文的不同版本，由論文工廠批量偽造、翻新后，出售給那些急于增加發(fā)文數(shù)量的科研人員。

大多數(shù)論文工廠產出的生物醫(yī)學論文，多聚焦于臨床前實驗室研究，而Heathers篩查出的問題論文均圍繞患者數(shù)據(jù)展開。他表示，這類論文危害更大，因為其研究結論會直接應用于臨床診療。目前仍需對每一篇涉事論文逐一核查，確認這些被他稱作“意外水印”的語言錯誤是否屬于刻意的學術不端行為。

多位科研誠信領域專家認為，這些發(fā)現(xiàn)很重要，但也提出保留意見?！安荒軉螒{這一點就認定論文出自論文工廠，它們也可能來自翻譯軟件?！泵绹鮿?chuàng)公司Signals的聯(lián)合創(chuàng)始人Elliott Lumb說。其公司開發(fā)了一款能夠自動評估研究論文的軟件。Lumb表示，如果后續(xù)研究證實這些錯誤與其他學術異常信號相關，它將成為實用的調查工具。

Heathers表示，他的這套篩查方法具有可擴展性，因為通過使用諸如拼寫和語法檢查器及搜索引擎等簡單工具，可以實現(xiàn)對重復錯誤和不尋常語句的自動識別。但被標記為可疑的論文，每一篇都需要仔細審查，以確定是否存在學術不端行為，這就使得該技術兼具“快速”和“緩慢”的特點。他希望出版商能將該方法應用于未經編輯的原創(chuàng)稿件中。

（原標題為《尋找語言錯誤有助于識別論文造假》）