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À quelle fréquence les scientifiques commettent-ils des fraudes?

Le sondage annuel de Gallup sur les professions les plus fiables ne pose pas de question sur les scientifiques, mais on peut affirmer à tout le moins qu'ils se classeraient au-dessus du classement des vendeurs de voitures d'occasion et des membres du Congrès.

Dans le même temps, parmi les milliers de personnes dans le monde qui pratiquent la science et publient leurs résultats, une minorité cède probablement à la tentation de manipuler les données pour obtenir des résultats attrayants (et respectueux du financement). Ces dernières années, il est devenu politiquement utile pour certains de saisir cette possibilité et d'alléguer une fraude scientifique délibérée. (Les accusations selon lesquelles le changement climatique provoqué par l'homme est un complot scientifique généralisé ne sont devenues plus courantes que depuis le prétendu scandale Climategate de 2009, en dépit de plusieurs enquêtes qui n'ont pas permis de trouver la moindre preuve de fraude ou de mauvaise conduite scientifique.)

Mais à quelle fréquence les scientifiques mentent-ils réellement sur leurs données? Autrement dit, à quel point devrions-nous leur faire confiance?

La réponse, du moins selon une étude publiée aujourd'hui dans les Actes de l'Académie nationale des sciences, est que, dans l'ensemble, les scientifiques constituent un groupe assez honnête. Dans le document, des chercheurs en médecine de l'Université de Washington et d'ailleurs ont découvert que sur plus de 25 millions d'articles sur la recherche biomédicale publiés dans la base de données PubMed des National Institutes of Health datant des années 1940, 2 047 ont été retirés à un moment donné depuis leur publication. publication. Cela représente moins de 0, 01% de tous les articles de la base de données.

Les chercheurs ont ensuite décomposé leurs résultats en essayant d’attribuer chaque retrait à un type de cause. Selon leur comptabilité, 21, 3% étaient dus à une erreur honnête, telle qu'une mauvaise interprétation involontaire des données. Dans le même temps, 67, 4% des retraits pourraient être imputés à une faute, notamment une fraude ou une falsification (43, 4%), un plagiat (9, 8%) et une publication en double (14, 2%). Comparés aux articles rétractés avant 1975, ceux-ci étaient dix fois plus susceptibles d’être frauduleux, par opposition à une erreur honnête.

Le taux de fraude global modeste pourrait expliquer pourquoi les auteurs du blog Retraction Watch, qui documente des papiers rétractés, se sont heurtés à une opposition. Certains disent que le fait d'attirer l'attention sur des cas isolés de malhonnêteté accroît de manière disproportionnée la méfiance du public à l'égard de la science dans son ensemble. "L'argument va un peu comme ça", ont-ils écrit en mai dans Lab Times . «Les fraudes scientifiques sont rares, donc se focaliser sur les inconduites donne une image déformée de la recherche qui ne donnera que des munitions aux critiques qui veulent mettre en doute des sujets tels que le changement climatique et la sécurité des vaccins.»

Une réponse pourrait être que nous ne savons pas vraiment à quel point la fraude est rare, malgré le recul de 0, 01% de cette nouvelle étude du PNAS. Comme le notent les auteurs de l'étude, dans de nombreux cas, un article peut être suspect, mais un journal ne dispose pas de suffisamment de preuves pour le rétracter. En 2005, par exemple, The Lancet a «exprimé sa préoccupation» au sujet des résultats d’une étude mettant en évidence une corrélation entre un régime méditerranéen et un risque réduit de cardiopathie, mais ils n’ont finalement pas retiré le document.

De plus, nous n'avons aucun moyen de savoir combien d'ensembles de données suspects n'ont jamais été découverts. Un ensemble de données fabriqué peut ne pas être reproductible par d'autres chercheurs, mais dans de nombreux cas, il est douteux que cela les incite à alléguer la malhonnêteté. Historiquement, de nombreux cas de fraude scientifique ne sont révélés que par des dénonciateurs internes.

Les événements récents, cependant, indiquent que nous entrons peut-être dans une ère où les découvertes scientifiques nous aident réellement à détecter les fraudes, ou du moins certains types de fraudes. En juillet dernier, le psychologue social Uri Simonsohn de l'Université de Pennsylvanie a fait la une des journaux en utilisant une analyse statistique innovante pour détecter des données artificielles dans les travaux du psychologue social Dirk Smeesters, qui avait écrit un article constatant un effet positif de la couleur sur le comportement du consommateur.

La technique de Simonsohn est complexe, mais elle repose sur le fait que les gens sont notoirement mauvais pour simuler des ensembles de données caractérisés par le même caractère aléatoire que lors d'événements réels. Simonsohn a déclaré à Nature que "L'idée de base est de voir si les données sont trop proches de la prédiction théorique ou si plusieurs estimations sont trop similaires les unes aux autres."

Peu après la démission de Smeesters, Simonsohn a rendu public son algorithme, encourageant les chercheurs à publier leurs données brutes et permettant à d'autres de les mettre à l'épreuve. Il espère que la possibilité réelle que des chercheurs tentant de manipuler leurs données puissent être appréhendés agira comme un puissant moyen de dissuasion. En théorie, cela réduirait non seulement le nombre de fraudes, mais augmenterait également la confiance que nous pouvons accorder aux produits de la science dans son ensemble.

À quelle fréquence les scientifiques commettent-ils des fraudes?