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发帖数: 6201 | 1 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: wmrencai (未名人才), 信区: JobHunting
标 题: 造假者的噩梦！论文P图泛滥，“照妖镜”来了
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 15 02:55:07 2020, 美东)
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转载自科学网
5月12日，美国前斯坦福大学助理研究员Elisabeth Bik在PubPeer网站和推特上质疑：
中国医学科学院医学实验动物研究所所长秦川领衔的团队在Nature上发表的“新冠病毒
在hACE2转基因小鼠中的致病性”论文存在图片内容重叠问题。
这再次引发关于论文图片修改、不当使用甚至造假的讨论。
5月14日，Nature网站报道称，世界上的大型科学出版商们已经联手出拳，研究如何自
动标记论文中被篡改或复制的图片。
为此，它们还成立了史上首个应对这一问题的跨行业工作组，目标是为相关审查软件制
定标准，从而在评审中筛选出论文里有问题的图片。
图片问题层出不穷
无论是“失误”还是有意，近年来，图片造假和不当使用已成为科研不端的重灾区，生
命科学领域问题尤甚。
2016年，Elisabeth Bik（现为加州森尼韦尔市图片分析顾问）对2万多篇生物医学论文
进行了人工分析，发现多达4%的图片存在不当复制问题。
图片来源：Nature网站
光是今年，国内被报道的可能存在图片使用不当的例子就有好几起。
1月，Elisabeth Bik在pubpeer网站上指出，北京大学药学院院长周德敏作为通讯作者
或共同作者的6篇学术论文，存在明显的一图多用现象。其中包括一篇发在Science上的
重磅论文。
4月17日，北京师范大学化学学院院长范楼珍的14篇论文被挂在PubPeer上，并被质疑对
图片进行不当操作后复用。其中包括3月30日发表在Nature Biomedical Engineering的
一项研究。
截止目前，Bik和其他图片侦探今年已指出400多篇论文的图片存在问题。这些论文来自
不同的期刊和出版商。
Bik等人认为，这些论文包含如此多的相似之处，以至于它们可能来自同一个“论文加
工厂”。
值得注意的是，这些文章的作者主要来自中国的医院。
荷兰出版业巨头——爱思唯尔出版服务负责人Catriona Fennell介绍说，爱思唯尔发现
它的一小部分论文出现“产业化作弊”迹象，即不同团队多篇论文之间的图片和文本存
在令人不安的相似之处，这些论文可能是按照订单批量生产的。
出版商联合打出组合拳
据Nature报道，论文图片造假的严重性已让全球最大的科学出版商们联手，研究如何自
动标记论文中被篡改或复制的图片。
它们还为此成立了史上首个应对这一问题的跨行业工作组。
据了解，该工作组的目标是制定出发现图片问题的软件的最低要求，以及出版商如何针
对数十万甚至数百万篇论文使用这项技术。
工作组由位于英国牛津的全球出版商贸易协会STM标准和技术委员会设立，今年4月首次
开会，参会者包括来自爱思唯尔（Elsevier）、威利（Wiley）、施普林格·自然（
Springer Nature）和泰勒·弗朗西斯（Taylor&Francis）等大出版商的代表。
工作组主席、爱思唯尔研究诚信主管IJsbrand Jan Aalbersberg表示：“最终目标是建
立一个能够自动识别图片篡改的环境。
期刊编辑一直在关注如何才能最好地发现论文中被篡改和复制的图片，其背后原因包括
诚信问题、欺诈或是为改善图片的外观（如改变对比度或色彩平衡）。
然而，到目前为止，大多数期刊尚未使用图片检查器来检查论文手稿。它们认为，这太
昂贵或太耗时；而且，大规模筛选论文的软件还没有出现。
根据STM的描述，该工作组还希望对“图片相关问题的类型和严重性”进行分类，并“
提出在何种条件下可对何种类型的图片进行修改的指导方针”。
Aalbersberg说，后一句指的是哪些学科可以接受图片呈现的修改，以及如果允许，作
者应该如何透明地声明修改。
他还补充说，尽管许多出版商已经开始单独试用软件，但关于共同标准的跨行业讨论可
能至少需要一年时间。
软件能“照出妖”吗？
在过去的几年里，一些出版商开始在试用图片检测软件。如日本东京的LPIXEL公司、以
色列雷霍沃特的Proofig公司都表示，出版商或学术机构可上传一篇研究论文到它们的
桌面或云软件，在1~2分钟内，就能自动提取、分析图片是否被复制和篡改，包括图片
哪些部分被旋转、翻转、拉伸或过滤。
两家公司都不愿公开客户的姓名，但都表示，它们在科学出版社和研究机构都有付费客
户。
意大利萨莫尼的Resis公司也在使用软件检查图片。纽约雪城大学的Daniel Acuna带领
的一个学术小组也在开发比较多篇论文图片的软件。Acuna表示，一些机构和一家出版
商正在试用该软件。
对于大型出版商来说，它们需要的软件必须能处理大量论文，且直接应用到它们的同行
评议过程中。并且，在理想情况下，能同时比较多篇论文中的大量图片——这比检查一
篇论文需要更多计算量的任务。
“目前的技术还不能大规模地做这类事情。”Aalbersberg坦言，“每个人都意识到这
很重要。我们快实现了，但还没实现。”
上述工作组成员、来自爱思唯尔的Fennell指出，论文之间的相似性很难在同行评议过
程中被标记出来，这不仅因为大多数同行评议人员不会寻找这类问题，还因为很多论文
会同时在不同的期刊接受评审，而且是保密的。最终，出版商将需要一个共享的图片数
据库，以检查论文之间的重复使用。
2010年，出版商达成一致，将研究论文的文本存入一个名为CrossCheck的中央服务器，
这样期刊就可以利用软件检查提交的论文是否存在抄袭。Fennell说：“我们需要在图
片方面进行同样的合作。”
一旦软件准备就绪，“我确信大家会合作。”Aalbersberg说。
号称“打假侦探”的Elisabeth Bik仍继续在已发表的论文中寻找问题图片。2019年5月
，她正式转型为全职的图片打假人。她说，如果软件能在同行评议中发现手稿里存在的
图片问题，将是“极好的”发展。
“希望我能少做点工作。”她说。
参考资料：
https://www.nature.com/articles/d41586-020-01410-9
https://www.nature.com/articles/d41586-020-01363-z
https://www.nature.com/news/problematic-images-found-in-4-of-biomedical-
papers-1.19802
http://suo.im/6f1pp4
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发帖数: 1 | 2 微软和英特尔合作，使用人工智能，采用的是图片识别方法，可以把97%木马/病毒软件
揪出来。
这种采用的是图片识别方法， 查造假图片，更是小菜一碟。 |
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