הסקר השנתי של גאלופ, שמקצועותיו האמינים ביותר אינו שואל על מדענים, אך בטוח לומר שלפחות לפחות הם ידרגו הרבה יותר מאשר אנשי מכירות משומשות וחברי הקונגרס בתחתית.
יחד עם זאת, בקרב אלפי האנשים ברחבי העולם העוסקים במדע ומפרסמים את תוצאותיהם, סביר להניח שמיעוט כלשהו נוהג לפיתוי לעסות נתונים כדי להשיג תוצאות שמקבלות תשומת לב (וידידותיות למימון). בשנים האחרונות הפך מועיל מבחינה פוליטית לנצל אפשרות זו ולגייס הונאה מדעית מכוונת. (ההאשמות כי שינויי אקלים מעשה ידי אדם הם קונספירציה מדעית רחבה הפכו לנפוצים יותר מאז מה שנקרא שערוריית Climategate מ -2009, למרות מספר חקירות שלא הצליחו למצוא הוכחות להונאה או להתנהגות מדעית.)
אך באיזו תדירות באמת מדענים משקרים לגבי הנתונים שלהם? במילים אחרות, כמה עלינו לסמוך עליהם?
התשובה, לפחות על פי מחקר שפורסם היום בהמשך לאקדמיה הלאומית למדעים, היא שבסך הכל מדענים הם קבוצה די כנה. בעיתון מצאו חוקרים רפואיים מאוניברסיטת וושינגטון וממקומות אחרים כי מתוך יותר מ- 25 מיליון מאמרים הקשורים למחקר ביו-רפואי שפורסמו במאגר הלאומי מכוני הבריאות PubMed המתוארכים לשנות הארבעים של המאה העשרים, 2, 047 חזרו בהם בשלב מסוים מאז פרסום. זה פחות מ- 0.01 אחוז מכל העיתונים במאגר.
החוקרים פירקו את תוצאותיהם יותר וניסו לייחס כל נסיגה לסוג של גורם. לפי החשבונאות שלהם, 21.3 אחוזים נבעו משגיאה כנה, כמו פרשנות שגויה של נתונים שלא בכוונה. בינתיים, 67.4 אחוז מהנסיגות ניתן לייחס להתנהלות כזו או אחרת, כולל הונאה או ייצור (43.4 אחוזים), פלגיאט (9.8 אחוזים) ופרסום כפול (14.2 אחוזים). בהשוואה למאמרים שחזרו בהם לפני 1975, הסבירים שנסוגו אחר כך היו פי עשרה בהונאה, בניגוד לטעות כנה.
שיעור ההונאה הכללי הצנוע יכול להסביר מדוע כותבי הבלוג Retract Watch, המתעד מסמכים חזרו, נתקלו בהתנגדות. יש האומרים כי הפניית תשומת לב למקרים מבודדים של חוסר יושר מגדילה באופן בלתי פרופורציונאלי את חוסר האמון הציבורי במדע בכללותו. "הוויכוח הולך ככה", הם כתבו בחודש מאי ב- Lab Times . "הונאה מדעית היא דבר נדיר, ולכן התמקדות בהתנהגות שגויה נותנת תמונה מעוותת של מחקרים שרק יעשו תחמושת למבקרים שרוצים להטיל ספק בנושאים כמו שינויי אקלים ובטיחות חיסונים."
תגובה אחת יכולה להיות שאנו לא יודעים באמת עד כמה הונאה נדירה, למרות הנסיגה של 0.01 אחוזים שממצאים את מחקר PNAS חדש זה. כפי שמציינים מחברי המחקר, במקרים רבים מאמר עשוי להיות חשוד, אולם אין ביומן מספיק הוכחות בכדי לחזור בו. בשנת 2005, למשל, The Lancet "הביע דאגה" מתוצאות המחקר שמצא קשר בין תזונה ים תיכונית לסיכון מופחת למחלות לב, אך בסופו של דבר לא חזרו בהן מהמאמר.
יתרה מזאת, אין לנו דרך לדעת כמה ערכות נתונים חשודות אפילו לא מתגלות. מערך נתונים מפוברק אולי לא יתברר כי ניתן לשחזר חוקרים אחרים, אך במקרים רבים ספק אם הדבר יביא אותם לכדי חוסר יושר. היסטורית, מקרים רבים של הונאה מדעית נחשפים רק על ידי מפיצי משרוקיות פנימיים.
אולם אירועים אחרונים מצביעים על כך שאנו נכנסים לעידן בו תגליות מדעיות אכן עוזרות לנו לגלות הונאה, או לפחות כמה סוגים ממנה. ביולי האחרון, הפסיכולוג החברתי אורי סימונסון מאוניברסיטת פנסילבניה זכה לכותרות באמצעות ניתוח סטטיסטי חדשני כדי לאתר נתונים מפוברקים בעבודתו של הפסיכולוג החברתי דירק סמסטרס, שכתב מאמר שמצא השפעה חיובית לצבע על התנהגות הצרכן.
הטכניקה של סימונסון היא מורכבת אך נשענת על העובדה שאנשים רעים לשמצה בזיופים של קבוצות נתונים המאופיינות באותו סוג של אקראיות המתרחשת באירועים אמיתיים. סימונסון אמר לטבע כי "הרעיון הבסיסי הוא לבדוק אם הנתונים קרובים מדי לחיזוי התיאורטי, או אם הערכות מרובות דומות זו לזו מדי."
זמן קצר לאחר התפטרותו של סמסטרס, סימונסון הפך את האלגוריתם שלו לציבורי, ועודד את החוקרים לפרסם את הנתונים הגולמיים שלהם ועל מנת שאחרים יעמידו במבחן. הוא מקווה כי האפשרות האמיתית שכל חוקרים שיתפתו לתמרן את הנתונים שלהם עלולים להיתפס תפעל כהרתעה עוצמתית. להלכה, זה לא רק יקטין את כמות ההונאה, אלא גם יגביר את האמון שאנחנו יכולים לשים בתוצרי המדע בכללותו.
