वैज्ञानिक धोखाधड़ी एक 'इंडस्ट्री' बन चुकी है

• विस्तृत विश्लेषणात्मक अध्ययन से यह सामने आया कि वैज्ञानिक धोखाधड़ी को संगठित तरीके से चलाया जा रहा है और यह एक 'इंडस्ट्रीकरण' की स्थिति ले चुकी है
• शोध-पत्र निर्माण कंपनियाँ, प्रकाशक, जर्नल और बिचौलिए मिलकर एक जटिल रूप से जुड़े धोखाधड़ी नेटवर्क बना रहे हैं
• कुछ संपादकों और लेखकों के बीच यह पाया गया कि वे एक-दूसरे को पेपर संभालने में मदद करते हुए धोखाधड़ी में मिलीभगत करते हैं
• नकली शोध-पत्रों में हाल में तेज़ी से विस्फोटक वृद्धि के संकेत हैं, जो पकड़े जाने और रिट्रैक्ट किए जाने की गति से आगे निकल गए हैं
• प्रकाशन और भर्ती मूल्यांकन प्रणालियों की खामियाँ तथा इंसेंटिव संरचना इस धोखाधड़ी-उद्योग के बढ़ने को प्रोत्साहित करने वाला कारण मानी गई है

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वैज्ञानिक धोखाधड़ी उद्योग की स्थिति और विश्लेषण

प्रस्तावना: बढ़ती वैज्ञानिक धोखाधड़ी की संरचना

• अब तक वैज्ञानिक धोखाधड़ी पर शोध करने वाले विशेषज्ञ बड़े पैमाने पर नकली पेपर्स के औद्योगिक उत्पादन और उसकी जटिलता के बारे में चेतावनी देते रहे हैं
• व्यापक जांच से इस बात के प्रमाण मिले कि शोध-पत्र निर्माण कंपनियाँ, जर्नल, बिचौलिए और प्रकाशक जैसे कई हितधारक आर्थिक लाभ के उद्देश्य से धोखाधड़ी में शामिल हैं
• यह अध्ययन हजारों शोध-पत्रों, लेखकों और संपादकों के डेटा का उपयोग करके जटिल रूप से उलझे हुए धोखाधड़ी तंत्र का विश्लेषण करता है

शोध परिणामों का अवलोकन

• शोध-पत्र Proceedings of the National Academy of Sciences में प्रकाशित हुए, और इसमें पाया गया कि संपादक-लेखक नेटवर्क संगठित रूप से खराब शोध-पत्रों को प्रकाशित कराने में शामिल हैं
• बड़े समूहों द्वारा एक साथ नकली पेपर सबमिट कर उन्हें जर्नलों में डालने तथा ब्रोकर (मध्यस्थ) द्वारा पेपर निर्माण कंपनियों और खराब पेपर स्वीकार करने वाले जर्नलों को जोड़ने वाली संरचना पाई गई
• फर्जी पेपर्स की संख्या कुल पेपर्स की तुलना में कम है, लेकिन उनकी वृद्धि दर कुल वैज्ञानिक पेपर्स की वृद्धि दर से कहीं ज्यादा तेज़ है

दोषी संपादकों और पेपर्स का विश्लेषण

• शोधकर्ता टीम ने corrupt editors (दोषी संपादक) की पहचान के लिए बड़ा जर्नल PLOS ONE चुना क्योंकि इसमें पर्याप्त मेटाडेटा और संपादकों के वास्तविक नाम सार्वजनिक हैं, जिससे अनियमितता खोजने में आसानी होती है
• PLOS ONE की पेपर-रिट्रैक्शन हिस्ट्री और PubPeer पर आलोचना/समस्या के रूप में चिन्हित पेपर्स के जिम्मेदार संपादकों की पहचान की गई
• 33 संपादकों के पास बार-बार उसी तरह के रिट्रैक्ट/समालोचित पेपर्स थे
  • उदाहरण: एक संपादक के हाथों में 79 में से 49 पेपर्स रिट्रैक्ट हुए
• 2024 तक, इन संपादकों ने कुल पेपर्स के केवल 1.3% ही संभाले, लेकिन कुल रिट्रैक्टेड पेपर्स में करीब एक-तिहाई का हिस्सा था

संपादक-लेखक मिलीभगत नेटवर्क

• कई ऐसे संपादक मिले जो बार-बार उसी लेखक के पेपर्स हैंडल करते थे, और इनमें से कई लेखक भी थे और संपादक भी
• इन दोनों के बीच रिश्वत लेने-देने या साथियों को अनौपचारिक मदद देने जैसी कई प्रकार की मिलीभगत की संभावना उठी
• यही पैटर्न Hindawi जैसे ओपन एक्सेस प्रकाशकों द्वारा प्रकाशित लगभग 10 जर्नलों में भी दोहराया गया
• प्रकाशकों के प्रतिनिधियों के अनुसार शोधकर्ताओं का मुख्य फोकस PLOS का ओपन डेटा था, लेकिन पेपर निर्माण कंपनियों की समस्या पूरे सेक्टर की समस्या है

हाल की पकड़ी गई मिलीभगत के मामले और समस्या का विस्तार

• हाल ही में Frontiers प्रकाशक ने भी 35 संपादक-लेखक नेटवर्क की पहचान की, जिन्होंने हितों के टकराव को छिपाकर एक-दूसरे के पेपर्स की समीक्षा में सहयोग किया, जिसके परिणामस्वरूप 122 पेपर्स रिट्रैक्ट हुए
• यह नेटवर्क 7 से अधिक प्रकाशकों में 4000 से ज्यादा पेपर्स में दिखा, इसलिए और गहन जांच की जरूरत बताई गई है

बिचौलियों और पेपर निर्माण कंपनियों की भूमिका

• सिर्फ निर्माण कंपनियों और मिलीभगत नेटवर्क से आगे बढ़कर, एक संगठित वितरण पैटर्न भी दिखा जिसमें बड़े पैमाने पर पेपर एक साथ कई जर्नलों में सबमिट किए गए
• लगभग 2000 विवादित पेपर्स के आधार पर जहाँ छवियों की डुप्लिकेशन की बात थी, कई पेपर्स में समान इमेज वाले क्लस्टर्स का पता लगाया गया
• यह पेपर समूह कुछ खास समयावधियों में सीमित कुछ जर्नलों में केंद्रित होकर प्रकाशित होने का स्पष्ट पैटर्न दिखाते हैं
• इस प्रक्रिया में निर्माण कंपनियों के साथ-साथ ब्रोकर (मध्यस्थ) भी इस मिलीभगत प्रणाली में शामिल थे

ARDA जैसी संस्थाओं का उदाहरण

• भारत के Chennai स्थित Academic Research and Development Association (ARDA) का केस स्टडी किया गया
  • शोध-पत्र, डिग्री वर्क और जर्नल परफॉर्मेंस जैसी सेवाएँ प्रदान करना
  • अपनी वेबसाइट पर शोधकर्ताओं की तरफ से पेपर्स प्रकाशित कराने की व्यवस्था करना और 250 से 500 डॉलर तक की फीस माँगना
• ARDA खुद पेपर निर्माण करने वाली कंपनी नहीं है, बल्कि कानूनी दिखने वाली बिचौलिया भूमिका निभाती है
• ARDA जैसी संस्थाएँ मुख्यतः पीएचडी के छात्रों और शुरुआती शोधकर्ताओं को टारगेट करती हैं

फर्जी पेपर्स की तेजी और गति

• 55 डेटाबेसों में संदिग्ध पेपरों के साल-दर-साल आँकड़ों पर यह विश्लेषण किया गया
• 2016-2020 के बीच, संदिग्ध पेपर्स हर 1.5 साल में दोगुने हुए (सामान्य पेपर वृद्धि दर से 10 गुना)
• पेपर रिट्रैक्शन और PubPeer पर उठे मुद्दों की संख्या भी क्रमशः लगभग हर 3.3 और 3.6 साल में दोगुनी हुई
• लेकिन खोज की गति फर्जी पेपर्स की वृद्धि गति से मेल नहीं खाती, इसलिए वैज्ञानिक जगत में धोखाधड़ी का अनुपात बढ़ रहा है

कारण और संरचनात्मक कारक

• वैश्विक विज्ञान जगत की तेज़ी से वृद्धि, कम-इम्पैक्ट जर्नलों और बढ़ती अनामिता, और पेपर उत्पादन-केंद्रित मूल्यांकन प्रणाली जैसे कई कारकों ने एक बुरा चक्र पैदा किया है
• कई युवा शोधकर्ता सहयोगियों की प्रतिस्पर्धा में टिके रहने के लिए पेपर निर्माण कंपनियों पर निर्भर होने लगे हैं
• कुछ मेडिकल क्षेत्रों में, ऐसे नकली पेपर्स सिस्टमैटिक लिटरेचर रिव्यू और मेटा-एनालिसिस में भी घुस गए हैं, जिससे ट्रीटमेंट और नई दवा की प्रभावकारिता की समझ विकृत होने का जोखिम जुड़ा है

निष्कर्ष: औद्योगिक पैमाने की धोखाधड़ी और त्वरित कार्रवाई की जरूरत

• यह मुद्दा पहले से शंका में था, लेकिन इस अध्ययन का महत्व इस बात में है कि इसने इसे नाटकीय तरीके से साबित किया
• शोधकर्ताओं और विशेषज्ञों का जोर है कि पूरी अकादमिक दुनिया को स्थिति पहचानकर सख्त कार्रवाई के लिए तुरंत आगे आना होगा
• यदि भर्ती, मूल्यांकन, प्रकाशन आदि में जुड़े हितधारी दोषियों पर कठोर सज़ा और इंसेंटिव संरचना सुधार लागू नहीं करेंगे, तो वैज्ञानिक धोखाधड़ी का 'इंडस्ट्री' वाला संकट तेज़ी से फैल सकता है

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Hacker News की राय

• मुझे पता चला कि वैज्ञानिक धोखाधड़ी कई तरह की होती है। मेरा मानना है कि इन्हें एक साथ मिला देने से सिर्फ भ्रम पैदा होता है

  • 1. प्रतिष्ठित जर्नल में छपे पेपर में डेटा में हेरफेर होना बहुत गंभीर समस्या है
  • 2. सामान्य जर्नल में गलत methodology इस्तेमाल करने से गलत निष्कर्ष वाले पेपर — यही "reproducibility crisis" है
  • 3. बिना सत्यापन के बड़े पैमाने पर बनाए गए पेपर, यानी paper mill से निकले पूरी तरह फर्जी पेपर — इन्हें पहचानना आसान है और कोई भी व्यक्ति अलग से इनके झांसे में नहीं आता
    • 3a. लेकिन अगर ऐसे पेपर meta-analysis में इस्तेमाल हो जाएं, तो यह बहुत खतरनाक है क्योंकि लोग meta-analysis पर ही भरोसा करते हैं
  • समस्या 1 नैतिक रूप से सबसे खराब है और यह सोच से कहीं अधिक बार होती है। Nature या NEJM जैसे जर्नल में डेटा-हेरफेर वाले पेपर छपना विनाशकारी है
  • समस्या 2 वह हिस्सा है जिसमें सुधार संभव है। वास्तव में कई क्षेत्रों में बदलाव हो भी रहा है
  • समस्या 3 का वैज्ञानिक ज्ञान पर खुद बहुत बड़ा असर नहीं पड़ता। विश्वविद्यालयों या funding agencies के नज़रिए से यह जरूर खटक सकता है कि उनके वैज्ञानिक फर्जी पेपर खरीद रहे हैं, लेकिन ऐसे पेपरों को नज़रअंदाज़ किया जा सकता है
  • लेकिन समस्या 3a बहुत गंभीर है क्योंकि इसका असर वास्तविक नीतियों पर पड़ सकता है

  • मेरे अनुभव में पूरी तरह गढ़ा हुआ डेटा दुर्लभ है। लेकिन मनचाहा परिणाम पाने के लिए चुनिंदा डेटा ही लेना या statistics का गलत इस्तेमाल करना Nature portfolio जैसे मशहूर जर्नल में भी बहुत आम है। मेरा मानना है कि life sciences और medical papers में कम-से-कम 20% में गंभीर methodological errors होते हैं

    • इसके होने की सबसे बड़ी वजह विकृत incentives और power imbalance हैं। अगर कोई student या postdoc अपने supervisor की मांग न माने, तो उसे project से निकाला जा सकता है और उसका career खत्म हो सकता है
    • इसके उलट, ऐसी संस्कृति को बढ़ावा देने वाले professors को लगभग कोई सज़ा नहीं मिलती। न proper oversight है, न integrity verification, और universities भी साफ-साफ data manipulation या fraud को बस अनदेखा कर देती हैं। आखिरकार नियम तोड़ना जानने वालों को ज्यादा इनाम मिलता है, इसलिए गलत व्यवहार चलता रहता है

  • दुर्भावना, अयोग्यता, दुर्घटना — reproducibility के नज़रिए से इन तीनों में फर्क करना असंभव है। researcher की मंशा जानने का कोई तरीका नहीं है

    • अगर यह उद्योग (scientists, universities, funding bodies वगैरह) खुद सफाई और खराब researchers को दंडित करने का काम नहीं करेगा, तो अंततः ऐसा समय आएगा जब हर research result पर तब तक शक करना पड़ेगा जब तक वह वास्तव में reproduce न हो जाए
    • दंड के तरीके "data + methodology जमा किए बिना paper publish नहीं होगा" से लेकर funding cuts, झूठ या अयोग्यता का सार्वजनिक रिकॉर्ड बनाने तक कुछ भी हो सकते हैं

  • मैं अपने साथ हुई एक paper की घटना बताना चाहता हूँ। मुझे एक बहुत cool paper मिला था और लगा था कि समस्या हल होने वाली है। वह Tier A conference में छपा था और उसमें कहा गया था कि data और code जल्द public किए जाएंगे

    • लेकिन कितना भी खोजा, data और code नहीं मिले। authors और department से भी संपर्क किया, लेकिन जवाब सिर्फ इतना मिला कि फिलहाल इन्हें जारी करने की कोई योजना नहीं है।
    • आखिरकार यह paper पूरी तरह गढ़ा हुआ भी हो सकता है, या फिर बिना किसी आधार की कहानी भी हो सकता है
    • मेरी तरफ से experimental data और code का हर हिस्सा जुटाने में बहुत समय लगता है, इसलिए ऐसी हकीकत से अपने काम पर ही भरोसा उठने लगता है

  • मैं Reinhart-Rogoff paper जैसे मामले को उदाहरण के रूप में देना चाहूँगा। Excel की एक typo की वजह से अनगिनत politicians ने austerity policy को सही ठहराया — यह समस्या 2 में आता है या 3a में, यह जानने की जिज्ञासा है

  • समस्या 3 का एक और side effect है। conspiracy theorists ऐसे papers को आधार बनाकर अपने अजीब दावों को scientific credibility दे देते हैं

    • Youtube या popular science articles में ऐसे papers का हवाला देकर वे लोगों को गुमराह करते हैं। मेरे एक परिचित को भी हाल में science में "interest" हुआ है और वह लगातार बेकार Youtube videos भेजता रहता है
      • जैसे कि Betelgeuse के supernova बन जाने से पृथ्वी खत्म हो गई, या Giza pyramids के नीचे कोई गहरी सुरंग है जिसे केवल aliens ही खोद सकते थे
    • आखिरकार यह सब science पर जनता का भरोसा लगातार कम करता है

• मुझे वह घटना याद है जब चीन के एक professor ने मेरी PhD thesis के equations, figures, सब कुछ नकल करके paper लिख दिया था। दूसरी lab के एक Chinese student ने दोनों papers की तुलना करते हुए उनकी अत्यधिक समानता देखकर मुझे बताया, और मैंने उस university से संपर्क भी किया, लेकिन कोई जवाब नहीं मिला। क्या शानदार याद है

  • मेरा भी ऐसा ही अनुभव रहा है। मैं UK में research कर रहा था, और एक Chinese postdoc हमारी methods और results चीन में किसी व्यक्ति को भेज रहा था। वे किसी ऐसे journal में एक साथ छप गए जिनके बारे में हमें पता भी नहीं था, और हमें समझ आया कि हम लगभग कुछ कर ही नहीं सकते। publicly शर्मिंदा करना भी बेअसर रहा। अच्छी बात यह रही कि हम पर इसका बड़ा असर नहीं पड़ा

  • मज़ाक में कहूँ तो, एक उपाय यह हो सकता है कि tourist बनकर उस fraud professor के office में अचानक पहुँच जाओ

    • ऐसी ही स्थिति में मैं अपने master's thesis की नकल करने वाले व्यक्ति के पास सीधे गया था। अगर campus authorities के पास शिकायत करो, तो यह आधिकारिक रिकॉर्ड में आ जाता है कि मैं वहाँ क्यों गया था, और सामने वाला और भी असहज हो जाता है
    • वैसे, यह घटना चीन में नहीं हुई थी। विडंबना यह है कि जिन Chinese researchers से मैं मिला हूँ, वे बहुत ethical और मेहनती थे। कुछ लोगों की वजह से दूसरों की प्रतिष्ठा खराब होना दुखद है

• आजकल AI से जुड़े high-tech jobs में top conferences में first author paper होना लगभग अनिवार्य बनता जा रहा है

  • कई मामलों में शुरुआती वेतन $150,000 से अधिक होता है, इसलिए paper misconduct के लिए पर्याप्त financial incentive बन जाता है
  • अंततः मुझे लगता है कि एक paper publish करना धीरे-धीरे कम महत्वपूर्ण हो जाएगा। समय के साथ business side भी सफलता के दूसरे metrics ढूँढ लेगा

  • paper publish करना सिर्फ नौकरी के लिए नहीं है। यह "expert" visa के जरिए immigration में भी फायदा देता है, जहाँ waiting period कम होता है, quota ज्यादा होता है और benefits भी बेहतर होते हैं

    • वास्तव में, मेरे आसपास record के लिए papers, original research वगैरह पैसे देकर specialist firms से बनवाना आम बात हो गई है।
    • नतीजतन अच्छे immigrant और बुरे immigrant के बीच फर्क को लेकर भी विकृत धारणाएँ बनती हैं

  • top-tier conference papers ऐसे "paper factory" से आने वाले papers नहीं होते

    • फर्जी papers अक्सर खास journals में दिखते हैं, जैसे PLOS ONE में editor द्वारा संभाले गए 79 papers में से 49 retract हो गए थे
    • ऐसी बात top conferences में नहीं होती

  • हाल में मैंने यह भी देखा है कि कुछ companies publication record का मूल्यांकन करते समय मौके पर paper reproduction कराकर देखती हैं। सब लोग इन समस्याओं को लेकर जागरूक हो रहे हैं

• यह राय है कि "trust the science" (विज्ञान पर भरोसा करो) जैसे नारे को लेकर संदेह होना स्वाभाविक है

  • अब ऐसा लगता है कि science मानव प्रगति से ज्यादा स्थिर white-collar jobs की लड़ाई में बदल गया है

  • ऐसी बातें सच में "trust the science" को कमजोर नहीं करतीं। लेकिन किसी individual paper पर बिना आलोचनात्मक सोच के भरोसा नहीं करना चाहिए

    • जो भी लोग वास्तविक research को follow करते हैं, वे यह अच्छी तरह जानते हैं
    • कई बार बहुत revolutionary दिखने वाले papers आते हैं, लेकिन follow करने पर reproduce नहीं होते और अंततः commercialize भी नहीं हो पाते
    • आमतौर पर health podcasters जैसी कुछ communities ऐसे papers पर बहुत उत्साहित हो जाती हैं, लेकिन वास्तव में उन पर भरोसा करने से पहले verification ज़रूरी है

  • "trust the science" संभव है क्योंकि science overall अभी भी काम कर रहा है

    • बल्कि 'trust the science*' जैसे slogan के तहत अपनी ही position को justify करना और सिर्फ paper abstracts को quote करना भरोसे के संकट को और बढ़ाता है
    • असली science verify किए जा सकने वाले experiments और facts पर आधारित होता है
    • अगर science खुद ही भरोसेमंद न रहे, तो यह संकेत है कि हम कहीं कुछ गलत कर रहे हैं; science स्वयं अभी भी कायम है

  • लेख के अनुसार गलत papers की आलोचना हो रही है और उन्हें retract भी किया जा रहा है

    • इससे पता चलता है कि कुछ frauds होने के बावजूद scientific system समग्र रूप से intended तरीके से मज़बूती से काम कर रहा है

  • COVID के बाद से "trust the science" जैसा नारा भी अब कम ही दिखता है

    • खराब science पहले से मौजूद था, बल्कि अब तो ऐसा लगता है कि misconduct को लेकर public awareness और paper retractions दोनों अधिक सक्रिय हुए हैं

  • यह सच है कि scientific community में corruption और fraud बहुत है। लेकिन ऐसे fraud बहुत कम ही मुख्य public discourse को drive करते हैं

    • fraud ज्यादातर science के उस 99% हिस्से में छिपा होता है जो नज़र नहीं आता, इसलिए वह आसानी से पकड़ा नहीं जाता

• पहले मैं सोचता था कि academia एक शुद्ध meritocracy होगी। लेकिन अंदर आकर पता चला कि यह corporate world से भी कहीं अधिक प्रतिस्पर्धी है, और कोई भी संगठन मानवीय कमजोरियों से मुक्त नहीं होता। क्योंकि सब कुछ आखिर इंसानी स्वभाव का ही परिणाम है

  • solar research में पूर्व researcher के रूप में मेरा अनुभव बिल्कुल ऐसा ही रहा

    • दुनिया की शीर्ष lab में master's thesis लिखना, और senior researcher के published paper के आधार पर experiments करना
    • महीनों तक पागलों की तरह experiments किए, लेकिन results reproduce नहीं हो सके
    • संयोग से मैंने experimental data एक senior PhD student को दिखाया, तो उसने बताया कि paper में दिया गया voltage खुद भौतिक रूप से असंभव है, और सिर्फ voltage बढ़ाकर power output को झूठा बढ़ा-चढ़ाकर दिखाया जा सकता है
    • academia में citation count ऊँचा हो तो सफलता मिलती है, और professor को भी citations के आधार पर funding मिलती है
    • अंततः अधिक experimenters, अधिक equipment, अधिक papers, अधिक citations का positive feedback loop बन जाता है
    • ऐसी व्यवस्था में misconduct के incentives बहुत अधिक हैं, और सब जानते हुए भी चुप रहते हैं
    • science में हर चीज़ छोटे niche fields में बँटी होती है, और उनमें सब एक-दूसरे को जानते हैं, इसलिए toxic culture व्यापक हो जाता है
    • मैंने 7 महीने असंभव numbers के पीछे बर्बाद किए और यह समझकर research career छोड़ दिया कि यह पूरा system पैसे और politics से संचालित है
    • समाधान यही है कि हर paper publication के बाद कई labs द्वारा सख्ती से verification हो, जिसके लिए कई governments और education ministries को मिलकर काम करना होगा। यह महँगा है, लेकिन दूसरा रास्ता नहीं है

  • business sector में काम करते हुए academia के बारे में मेरी धारणा कुछ अलग थी

    • निश्चित research grants, सीमित positions, और सबके बीच zero-sum competition, ऊपर से ऐसे पद भी जिनसे लोगों को आसानी से निकाला नहीं जा सकता
    • अगर मैं ऐसे माहौल में होता, तो शायद हर समय खुद को खतरे में महसूस करता
    • business में win-win opportunities ज्यादा होती हैं फिर भी fraud बहुत होता है, तो academia में यह और भी गंभीर होगा

  • मुझे लगता था कि academia परोपकारी और जागरूक लोगों की जगह होगी। वास्तव में ऐसे लोग बहुत हैं

    • वहीं दूसरी ओर, ऐसे departments भी सच में मौजूद हैं जो लगभग पूरी तरह fraud से ढके हुए हैं
    • लेकिन अधिकांश scholars अपने discipline के प्रति ईमानदार होते हैं, students की परवाह करते हैं, और अकेली politics के बीच भी अपना काम निष्ठा से करने की कोशिश करते हैं
    • फिर भी यह tech industry से बेहतर दिखता है

  • Sayre's Law की एक मशहूर पंक्ति है: "academic politics इतनी कटु और जहरीली इसलिए होती है क्योंकि दाँव बहुत छोटे होते हैं"

  • एक बात को ज़रूर अलग करना चाहिए

    • अभी accreditation, education और research तीनों एक साथ बँधे हुए हैं
    • अगर आप शीर्ष संस्थान से qualification certification चाहते हैं, तो आपको वहीं दाखिला लेकर classes करनी पड़ती हैं
    • इस प्रक्रिया में आपको ऐसे researchers से पढ़ना पड़ता है जिन्हें teaching में रुचि नहीं होती, और व्यवहार में अक्सर शुरुआती graduate students कम वेतन पर असली teaching करते हैं
    • और इस माहौल के लिए आपको भारी tuition भी देनी पड़ती है

• यह स्थिति बिल्कुल भी चौंकाने वाली नहीं है। यह scientists की अधिक आपूर्ति, बेहद प्रतिस्पर्धी बाज़ार, और hiring/promotion evaluation में publication record को मुख्य metric बनाने वाले अल्पदृष्टि फैसलों का स्वाभाविक परिणाम है

  • अगर कोई इससे चकित है, तो उसने दशकों से scientists पर काम कर रहे गंभीर विकृत incentives को ठीक से देखा ही नहीं है

• यहाँ बताए गए paper mill जैसे fraud papers अमेरिका में अपेक्षाकृत कम दिखते हैं (हालाँकि अमेरिका में भी fraud के अधिक सूक्ष्म और जटिल रूप मौजूद हैं)

  • इस तरह का व्यवहार कुछ देशों के academic environment और university expansion के इतिहास से जुड़ा हुआ है
  • LLMs से पहले, मुझे लगता है कि ऐसे बेकार papers का वास्तविक field पर खास असर नहीं था
  • वे papers आपस में एक-दूसरे को cite करने वाले citation loop में ही घूमते थे, और क्षेत्र के बाहर mainstream knowledge पर उनका असर मामूली था
  • लेकिन अब अगर Deep Research जैसी चीज़ों में ऐसे papers इस्तेमाल होने लगें, तो यह समस्या है
  • अमेरिका में मौजूदा संरचना में बस थोड़ा बदलाव करके उसे नया दिखाने और ताज़गी का दावा करने वाले papers भी आम हैं

• मैं कहना चाहूँगा कि ज़रा देखिए Nature कितना बदल चुका है

  • पहले यह life sciences का प्रतिनिधि journal था, लेकिन अब Nature Portfolio के तहत नीचे जैसी दर्जनों subsidiary journals बन चुकी हैं
  • Nature Energy में battery hype वाले papers बहुत हैं, और Nature Materials में surface chemistry और nanotechnology क्षेत्रों में खास तौर पर promotional papers बहुत दिखाई देते हैं
  • मुझे शक है कि दूसरी subsidiary journals में भी ऐसी ही समस्याएँ होंगी
  • "nature partner journals" को भी मत भूलिए। लोग इन्हें भी "Nature XX" कहकर quote करते हैं

• वैज्ञानिक fraud बहुत पहले से एक उद्योग रहा है, और मैं हमेशा यही सोचता रहा हूँ कि अगर signal to noise ratio काफ़ी अच्छा रहे तो प्रणाली किसी तरह चलती रहती है

  • यह भी सोचने वाली बात है कि क्या wealth inequality बढ़ने पर scholars पर survival pressure बढ़ता है, और उसके परिणामस्वरूप misconduct भी बढ़ता है

  • "publish or perish" संस्कृति ने scientific research को पूरी तरह commoditize कर दिया है

    • मेरी theory यह है कि प्रथम विश्व युद्ध से पहले wealthy aristocrats सचमुच विज्ञान का आनंद लेते हुए research के प्रति समर्पित थे, लेकिन उस मॉडल को बड़े पैमाने पर बढ़ाना कठिन था
    • उस समय रोज़ी-रोटी के लिए झूठ बोलने के incentives कम थे
    • इसका मतलब यह नहीं कि हमें पुराने मॉडल में लौटना चाहिए, लेकिन scientists को system के भीतर 'replaceable parts' बना देना और citation count जैसे metrics से प्रभाव मापने वाला MBA-style approach असफल होगा

  • आजकल fraud papers पकड़ने का एक दिलचस्प संकेतक "tortured phrases" (अप्राकृतिक machine-translated phrases) भी है

    • उदाहरण: Parkinson’s illness/infection/sickness वगैरह
    • ऐसे expressions plagiarism detection से बचने वाले paraphrasing software से आते हैं, और यह कि authors/editors/reviewers/proofreaders में से किसी ने भी इन्हें नहीं पकड़ा, अपने आप में गंभीर समस्या है
    • संबंधित लेख: Retraction Watch: All the red flags...

• यह सवाल उठाया गया है कि fraud किस हद तक फैलने पर science के लिए support में बड़े पैमाने पर कटौती कर देनी चाहिए

  • अगर 90% reproduce न हो? 95%? 98%? राय यह है कि भले कुछ स्वस्थ क्षेत्रों को भी नुकसान पहुँचे, फिर भी निर्णायक कार्रवाई ज़रूरी है

  • online science-support की वकालत करने वालों में अक्सर ऐसी fandom दिखती है जिसका वास्तविक अंदरूनी हालात या scientific thinking से कम संबंध होता है

    • जमीनी स्तर पर scientific funding bodies अक्सर अच्छे ideas को ठीक से fund नहीं कर पातीं, और system को अच्छी तरह जानने वाले लोग ही टिक पाते हैं
    • "expert" शब्द भी अंततः उन्हीं लोगों के लिए मान्य हो जाता है जो इस system में अच्छी तरह adapt कर जाते हैं
    • जब भी नए funding systems पर चर्चा होती है, तीखा विरोध भी देखने को मिलता है

  • science की तुलना cancer से करना मुझे अच्छा debate tactic नहीं लगता

    • मैं पूछना चाहूँगा कि क्या इसके समर्थन में data है, और क्या वास्तव में 90% research reproduce नहीं हो पाती
    • क्या ऐसा कहने का कोई आधार है कि cancer और scientific fraud एक-दूसरे से मिलते-जुलते हैं

  • मेरा मानना है कि 1970s की समग्र समृद्धि में गिरावट और तेज inflation ने universities के support में कमी शुरू करवाई, और तभी से वे financialization की ओर मुड़ते हुए academic excellence से दूर जाने लगीं

    • तब से हर किसी को survival के लिए आर्थिक पहलुओं पर अधिक ध्यान देना पड़ा, और यही माहौल universities में भी घुस गया
    • उसी समय से foreign students पर निर्भरता में तेज़ बढ़ोतरी शुरू हुई