हार्वर्ड ने निष्कर्ष निकाला कि बेईमानी की विशेषज्ञ ने कदाचार किया
मामले की कवरेज और धोखाधड़ी कैसे पकड़ी गई
- टिप्पणीकार स्वतंत्र ब्लॉगर्स, पॉडकास्ट्स, और डेटा-सेट्स का विश्लेषण करने वाले एक आँकड़ा-केंद्रित धोखाधड़ी-पहचान ब्लॉग की ओर इशारा करते हैं।
- कथित हेरफेर को आश्चर्यजनक रूप से粗糙 बताया गया है (Excel में मानों को तब तक संपादित करना जब तक वांछित प्रभाव न दिखे), जिससे ऐसी अधिक परिष्कृत धोखाधड़ी की चिंता पैदा होती है जिसे पकड़ना मुश्किल हो।
- हार्वर्ड की समिति की रिपोर्ट का प्रत्यक्ष लिंक साझा किया गया और उस पर आंतरिक जाँच के असामान्य रूप से विस्तृत दस्तावेज़ीकरण के रूप में चर्चा की गई।
शैक्षणिक प्रोत्साहन और कदाचार की व्यापकता
- कई लोगों को अकादमिक जगत में मजबूत संरचनात्मक प्रोत्साहन दिखते हैं: publish-or-perish, प्रतिष्ठा, तंग नौकरी बाज़ार, और समाजोपयोगिता से अलग अनुदान की दौड़।
- कुछ का तर्क है कि बेईमानी “आम है लेकिन शायद ही पकड़ी जाती है,” जो छात्रों पर शक्ति-असंतुलन और बहुत कम replication से संभव होती है।
- अन्य लोग सावधान करते हैं कि यह मान लेना ठीक नहीं कि हर कोई धोखा देता है, और कई ईमानदार अकादमिक लोगों की ओर ध्यान दिलाते हैं जो चुपचाप अच्छा काम करते हैं।
मनोविज्ञान, सामाजिक विज्ञान, और replication crisis
- कई टिप्पणीकार सामाजिक/व्यवहारिक मनोविज्ञान को “pseudo-scientific” मानते हैं, जो शोधकर्ता की अपेक्षाओं के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है और non-replicable “TED-talk-ready” निष्कर्षों से ग्रस्त है।
- अन्य लोग क्षेत्र के उद्देश्य का बचाव करते हैं, लेकिन कहते हैं कि इसकी विधियाँ और आँकड़े मजबूत दावों के लिए अपर्याप्त हैं, खासकर खराब परिभाषित अवधारणाओं पर (जैसे “honesty,” “happiness”)।
- इस बात पर चर्चा है कि कुछ सामाजिक घटनाओं पर प्रयोग करना स्वाभाविक रूप से कठिन है (इतिहास या अर्थव्यवस्थाओं का कोई वास्तविक rerun नहीं), जिससे कठोर विज्ञान कठिन हो जाता है।
जूनियर शोधकर्ताओं और साहित्य पर प्रभाव
- PhD छात्रों और postdocs के लिए गहरी चिंता व्यक्त की गई है, जो धोखाधड़ी वाले या नाज़ुक निष्कर्षों पर करियर बनाते हैं, जिससे वर्षों की मेहनत व्यर्थ होती है और उनके अवसर प्रभावित होते हैं।
- कुछ लोग ऐसे मामलों को याद करते हैं जहाँ संदिग्ध परिणामों को चुनौती देने वाले छात्रों को विरोध या अपनी डिग्रियों की धमकियों का सामना करना पड़ा।
- एक दृष्टिकोण यह है कि बड़े fraud exposures भी “field thinks it knows” को मुश्किल से बदलते हैं, और यह स्वयं चिंताजनक है।
सुधार, दंड, और replication
- एक पक्ष स्पष्ट data fabrication को वित्तीय धोखाधड़ी की तरह मानने की माँग करता है, जिसमें संभावित आपराधिक आरोप भी शामिल हों।
- अन्य लोग चेतावनी देते हैं कि शोध स्वभावतः अनिश्चित होता है, ईमानदार गलतियाँ आम हैं, और आपराधिककरण उल्टा पड़ जाएगा।
- एक प्रस्तावित प्रणालीगत समाधान समर्पित replication और consolidation labs को fund और reward करना है; आलोचक जवाब देते हैं कि replication स्वयं भी noisy है और उसमें भी हेरफेर किया जा सकता है।
व्यापक निराशावाद और विडंबना
- कई लोग इस विडंबना पर ठहरते हैं कि एक dishonesty researcher ने कथित रूप से डेटा falsify किया और “rule-breaking pays” पर एक लोकप्रिय किताब लिखी।
- कुछ लोग इसे सामान्यीकृत करते हैं: नैतिकशास्त्री, happiness gurus, और “experts” को अपने विषयों के सबसे खराब उदाहरण माना जाता है।
- बार-बार उठने वाला, विवादित विषय यह है कि जिन लोगों में conscience नहीं होता, उन्हें प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त मिलती है, हालांकि अन्य लोग prosocial व्यवहार के लिए evolutionary और game-theoretic तर्कों से इसका प्रतिवाद करते हैं।