Nature:學術造假者的噩夢!論文圖像查重軟體研發成功,造假圖片,無...

2020-11-22 儀器信息網

近日，Nature 雜誌新聞版發布了一篇重磅消息：論文圖片查重軟體研發成功，軟體開發人員在對 3500 篇預印版論文進行的檢測中，找出 24 張涉嫌重複 / 造假的圖像。

這對於論文造假無疑是一記重錘。

瘋狂的論文造假

由於存在巨大的利益，論文造假一直屢見不鮮，甚至在部分國家或地區形成了造假論文產業鏈。

有造假、就有打假；但與龐大的造假數量相比，靠幾個志願者打假，顯然是杯水車薪。

中國是重災區之一

美國 Healsan Consulting LLC 對全球撤稿資料庫的分析顯示，

　　1、中國 SCI 論文撤稿佔到所有撤稿的 44.0%。

　　截止到 2020 年 6 月 22 日，世界範圍內共有 23,425 篇 SCI 撤稿，其中中國有 10,303 篇，遠遠高於第二位的美國 4,125 篇。中國論文撤稿佔 44%。

　　(圖 1. Credit：Healsanconsulting LLC, USA)

　　2、剽竊仍然是中國 SCI 論文撤稿的首要原因。

　　近三年中國 SCI 論文共有 1397 篇 SCI 論文撤稿，其中因為剽竊所致的撤稿有 547 篇(39%)，另外錯誤所致的撤稿有 330 篇(24%)。

　　(圖 2. Credit：Healsanconsulting LLC, USA)

　　圖片查重軟體應運而生

　　上面數據中提到的佔撤稿原因 39% 的 「抄襲」，主要是指文字抄襲。因為目前的查重系統只能查文字，不能查圖片。

　　而撤稿第二常見原因 「錯誤」 部分，則主要是圖片 「錯誤」。在目前靠人工檢查的情況下，就已經發現了大量偽造的圖片，可知實際情況多麼嚴重。

　　所以當論文圖像查重軟體的研發者，美國紐約 Syracuse 大學的機器學習研究人員 Daniel Acuna，遞交了其第一批圖片查重結果時，立即引起學術界的關注。

　　1、識別原理

　　其基本原理是，將提取圖片放大以獲得特徵性圖片數字 「指紋」，從而即使圖片做了旋轉、大小調整、截取、改變對比度或顏色，該軟體仍然能夠識別出其相似度。

　　根據 Acuna 研究團隊之前的檢測結果，他們推測資料庫中 1.5% 論文包含有可疑的圖像，而 0.6% 論文包含有欺詐性圖像。

　　2、小試牛刀

　　這款軟體從 2015 年開始研發，歷經 5 年反覆測試、並經過小範圍試用終獲成功。首次正式應用於新冠病毒病(COVID-19)領域預印版論文的識別。因為這個領域論文的爆發程度不亞於病毒傳播，低質量、甚至造假論文也屢見不鮮。

　　Acuna 研究團隊從 bioRxiv 和 medRxiv 伺服器上下載了 3500 篇論文，總共有 21,000 張圖片。在 4 個小時內，該軟體就找到約 400 張可能重複的圖像。經過人工鑑定後，Acuna 團隊認為，其中的 24 張包含有重複圖片，並在 7 月份將之公布在其網站上。

　　3、優勢和不足

　　Acuna 團隊的檢測結果立即引起轟動。

　　因為是通過軟體自動檢測，可以大規模發現重複的圖像;另外可以發現人工不能識別的圖像。

　　收到 email 通知後一些論文作者立即回應，承認該軟體找到的是重複圖片，並表示將糾正錯誤。芬蘭赫爾辛基大學病毒學家 Giuseppe Ballistreri 更是建議在 PubMed 資料庫中應用該軟體。

　　著名學術打假人伊莉莎白?比克(Elisabeth Bik)在讚許之餘，也建議在正式公布軟體識別的造假圖片之前，由她做鑑定。因為該軟體識別出的 「嫌疑圖片」 仍然需要人工確認。

　　但也有一些收到通知的學者說，Acuna 的軟體搞錯了，標記出來並不匹配的圖像。美國北卡羅來納州的學者則要求 Acuna 刪除其網站公示，因為 Acuna 軟體對其論文圖片做了錯誤識別。

　　4、進一步處理方法

　　基於上述反饋，Acuna 已經將其識別出來的 「造假圖片」 由網站公示改為私下訪問。只有從他的 email 通知的學者，才能憑藉給予的密碼進行訪問和回復。

　　所以設置的 「嫌疑造假圖片」 處理流程也變為：先通知作者，如果作者不回復則將公開。

　　在初嘗戰果後，Acuna 也計劃擴大軟體篩查範圍。Acuna 特別告誡說：「我希望作者意識到，有人正在對所有的論文圖片進行識別。」


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