【摘 要】目前还没有合适的自动检测方法来识别图表的学术不端行为，主要靠人工判断。通过收集、梳理图片学术不端的类型，借助实例论述拉伸变形和局部修剪、移位和截取、旋转和裁剪、重复使用等图表学术不端的鉴别方法。运用OSID工具包中的语音录制和上传研究佐证材料等识别科技论文的学术不端问题。实践结果表明，这2种检测方法能够防范科技论文中存在的学术不端行为。
【关键词】科技论文；学术不端；图片篡改；学术期刊；科研诚信；OSID工具包
坚持学术诚信，惜守学术道德，抵制学术造假是每一个科研工作者的基本职责。近几年，中共中央、国务院及政府的相关部门出台了多项意见和措施，不断加强科研诚信建设，营造诚实守信的良好科研环境，惩戒科研失信行为[1-4]。但是，某些科研工作者为了达到职称晋升、项目结题、终期考核、毕业答辩等目的，学术不端行为仍时有发生，损害了学术研究的纯洁性和公信力。
在如何防范科技论文学术不端的问题上，大量的科研工作者以及期刊编辑作了深入研究。有的从高校学风建设出发，分析研究生学术不端产生的内因与外因，提出协调学生、导师等内在的道德约束和外部的监督机制，以多层次多角度的方法防范学术不端[5-6]。有的结合个刊所发现的学术不端现象，提出防范措施[7-9]。文献[10]从科技期刊编辑的角度出发，分析学术不端的部分表现形式，并提出相对策略。文献[11]从对学术不端行为的定义开始，论述学术不端的演变过程，提出辨别“中介稿”，健全评审制度和不端稿件的处理规范等措施。文献[12-13]对图片学术不端行为表现形式进行归纳分析，但没有针对具体实例给出相应的甄别办法。文献[14]建议从分析图片属性和源码人手，利用JPEGsnoop软件进行鉴定，这种方法对编辑的计算机软件的使用能力有较高要求，大多数期刊无法实现。本文通过实例，给出图表学术不端的鉴别方法，另外，借助开放科学计划（open science identity，OSID）中的SAYS （ scientist at your system）系统工具包对论文的疑似学术不端进行鉴别，不仅可防范学术不端事件的发生，而且有利于提高作者的学术诚信，提升论文质量和透明度。
1 图表的学术不端鉴别
学术论文中图表所呈现的数据是科学研究的主要组成部分，也是表达实验结果的最好方式。读者能够从图表中决速、准确地获得论文的研究结果；然而，学术论文中图表的学术不端行为不易被审稿者察觉，隐蔽性较强，现有的检测系统也无法对其进行有效检测。由此带来的各国学者在国际上发表的学术论文中，因图片造假而造成的撤稿事件高居学术不端表现形式之首[15]。图表学术不端主要包括篡改、重复使用、伪造等形式。
1.1 拉伸变形和局部修剪
此类现象大多出现在折线图中。作者通过对原图进行拉伸、延展等篡改手段使其变形，或者对原图的走势进行适当修剪，使之成为想要的、但实际并不存在的结果，见图1（a）、（b）。
（a）拉伸修改
（b）局部修剪
图1 拉伸、修剪的图片
图1（a）为复合纳米材料1和复合纳米材料2的拉曼光谱，2种复合材料是由部分相同的材料合成。可以看出：2种物质的分子伸缩振动的走势基本一致。复合纳米材料2的曲线是通过对复合纳米材料1曲线的适当拉伸和修剪（见图1（a）箭头处），再进行数值的错位标注而得到。图1（b）为晶体材料1和晶体材料2的X一射线衍射图。可以看出，通过修剪晶体材料1的202,215和323处的晶面并进行平滑处理，生成晶体材料2的X-射线衍射图。
1.2 移位和截取变形
通过对1组图片的部分内容进行移位、截取等变形处理，将其重组为另一组想要的、不易被肉眼发现的实验结果也属于学术不端[16]。图2（a）、（b）分别是2组实验观察的细胞组织染色图。仔细观察可以看出，图2（a）上行图（positive control）中A₁与图2（b）上行图（positive control）中B₂，图2（a）上行图中A₃与图2（b）上行图中B₁（箭头处）均为同一张图的移位、截取。此外，图2（a）下行图中（negative control） A₅与图2（b）下行图中negative control图（三角形）属同一张图，也是通过移位、截取后获得。
（a）实验组1
（b）实验组2
图2 移位和截取变形
1.3 旋转和裁剪变形
这类形式常常出现在显微镜或者生化电泳照片中，利用制图软件，通过对原图进行上下左右翻转、剪切、缩放等手段处理后，标注成其他实验样品。图3（a）是2项微血管实验对比的显微镜照片，图中2张图片实为一张图，其中图a是由图b经旋转、裁剪、放大而成。图3（b）是其旋转、裁剪、放大的过程演示。可以看出，将图b顺时针旋转1800，再对其进行一定的裁剪、放大生成图a（见图中黑框处）。
（a）2项微血管实验对比图
（b）图片旋经转、裁剪、放大生成另一张图过程演示
图3 图片的旋转、裁剪变形
1.4 重复使用
在文章中的不合理使用、不标注出处的图片都视为疑似学术不端。更为严重的是某些作者为了节省时间、投机取巧，将本是实验A的结果重复使用在实验B的结果中。图4（a）、（b）分别为2组免疫组织化学观察。从图4（a）、（b）的对比中可以发现，A与A’，B与B’的图片一致，为重复使用。
（a）生化结果A
（b）生化结果B
图4 重复使用
1.5 表格中实验测试数据一致
目前中国知网的学术不端检测系统，能够从表格中抽取数据。图5为某论文中不同拧紧力矩下的实验数据在知网检测报告中的截图（该文无问题，仅仅用作学术不端识别举例）。图5的上部分为检测时原Word文档的表格，下部分为表格中抽取的数据。从原表中可以看出，在2、4、6、8、10、12 N•m拧紧力矩下，可分别得到不同的实验值、计算值以及误差值。如果抽取数据中的拧紧力矩和实验值部分显示红色（或者绿色），那么可以判断与其他某个实验得到的结果一致。此时，我们应该查阅前期发表的相关文献，调出相似部分的内容进行对比。即使检测出来的仅仅是几行相同的数据结果，甚至复制比不超过1%，也可能存在数据造假或抄袭别人实验结果的可能。在实验过程中，不管实验材料参数、环境和条件如何高度一致，其实验结果一定会有差异，这是基本的科学常识。
图5 知网学术不端检测表格数据抽取示意
2 OSID工具包对学术不端的鉴别
开放科学计划（OSID）是一项面向学术期刊的开放科学公益计划。OSID是借助于SAYS系统工具，为期刊的每篇论文标注唯一的OSID标识码，实现精准知识服务，使单篇论文通过OSID码成为科研工作者互动交流的平台[17]。工作实践表明：OSID不仅是交流传播的平台，其中的上传佐证材料以及录制语音还是防范学术不端的有效工具。对伪造、篡改、不当署名、设置虚假实验条件、实验结果等违背研究伦理的学术不端行为有一定的防范作用。
2.1 上传研究佐证材料
对于部分采用问卷调查、实验测试等的定量研究，因期刊版面要求，无法将问卷调查的相关资料、统计计算过程、原始实验数据等附在文中。为了保证作者的研究工作具有足够的可信度和有效性，编辑部建议作者上传和论文相关的原始数据与内容，包括实验高清图片、动态图、视频介绍、实验数据、实验过程、调研样本、基金项目批准书、团队负责人视频签字等。通过立体化展示论文的原始资料和论证推导过程，建立作者的诚信承诺制度[18]。作者在OSID平台上同步展示论文中可供证明科研诚信的佐证材料越多，说明论文的首创性和诚信度越高，见图6、图7。
图6 相关调研样本和统计计算过程
图7 相关实验材料
2.2 语音介绍
作者通过录制语音向读者介绍写作背景、动机、灵感以及在研究过程中发生的故事，不仅可以帮助读者快速、清晰、多维地了解论文，还可以提高科研诚信。对于一篇首创的科研论文，作者有足够的信心和能力对文章做全面细致的解读，以实现与读者进行文字或语音的在线互动。如果不是作者本人的科研成果，在录制语音时就显得很牵强或者拒绝录制。编辑部在对单篇文章生成OSID码后，要求通信作者（导师）进行语音录制时存在3种情况：一是导师非常配合地进行语音录制；二是导师不同意对文章进行语音录制；三是作者录制得语音既简短又不流畅。对于第2、3种情况，我们视为疑似学术不端。为此，要求作者做出合理的解释并提供相关的原始数据上传至OSID工具包，根据情况确认文章的可信度并决定是否录用。
作者在语音录制过程中，不但可以进一步梳理研究过程，从多方位解读文章，认识研究的不足并提出下一步研究的方向和内容，而且语音录制得越充分越能够更深入地揭示和披露研究过程。同时，还可以通过回答读者或者审稿专家的提问来验证实验过程及所得实验数据，降低学术不端行为的发生率。表1摘选了《纺织高校基础科学学报》部分带有OSID码论文的视频及语音录制。根据作者录制的语音内容质量，能够判断作者对论文付出的真实劳动程度和论文质量的优劣。
表1 附带开放科学标识（OSm）码的论文
| 文献 | 语音录制时长/s |
| 姚穆,孙润军.纺织品舒适性研究的思考和建议[J].纺织高校基础科学学报,2019,32(2):117 | 132 |
| 张宏伟,汤文博,李鹏飞,等.基于去噪卷积自编码器的色织衬衫裁片缺陷检测[J].纺织高校基础科学学报,2019, 32(2):119 | 369 |
| 孙新建,邓咏梅.心电监测服与人体有限元分析模型的建立[J].纺织高校基础科学学报,2019, 32(3):276 | 214 |
| 白美丽,万韬阮,汤汶,等.一种改进的用于服装解析的自监督网络学习方法[J].纺织高校基础科学学报,2019,32(4):385 | 442 |
3 结束语
图表学术不端问题一直困扰着期刊编辑。虽然本文以部分医学类学术论文中的图片为例进行学术不端鉴别，但与工程类学术论文中出现的图片、图形等学术不端形式具有相似性，本文的识别方法也具有普遍性。编辑作为科研诚信的“把关人”，要不断提高对图片学术不端的鉴别能力。同时借助大数据平台，用各种行之有效的方法对论文中存在的学术不端进行识别与检测，减少直至杜绝学术不端行为的发生。
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