Gian lận khoa học là gì: bịa, sửa, đạo và ranh giới với sai sót

Gian lận khoa học, theo cách hiểu được nhiều cơ quan quản lý nghiên cứu dùng, gồm ba hành vi: bịa dữ liệu hay kết quả không hề có, sửa dữ liệu, ảnh, quy trình để kết quả khác đi so với sự thật, và đạo ý tưởng, câu chữ, kết quả của người khác mà không ghi nguồn. Giới nghiên cứu quốc tế gọi gọn là FFP (fabrication, falsification, plagiarism). Sai sót trung thực và bất đồng về cách diễn giải không bị coi là gian lận.

Ba chữ cái FFP và ranh giới với sai sót

Định nghĩa FFP được Hoa Kỳ chính thức hoá trong chính sách liên bang về hành vi sai trái trong nghiên cứu ban hành năm 2000, và Văn phòng Liêm chính Nghiên cứu (ORI) thuộc Bộ Y tế Hoa Kỳ dùng nó để điều tra các dự án nhận tiền công. Nhiều nước châu Âu, Úc, Nhật có định nghĩa riêng, thường rộng hơn, nhưng lõi vẫn là ba hành vi này.

Bịa (fabrication)

Bịa là tạo ra thứ không tồn tại: số đo của một thí nghiệm chưa từng làm, câu trả lời của những người tham gia khảo sát không có thật, một đường cong được vẽ cho "đẹp" rồi trình bày như số liệu đo được. Đây là dạng nặng nhất vì nó không còn dính dáng gì đến thực tại. Vụ của nhà tâm lý học Diederik Stapel ở Hà Lan, người tự điền cả bộ dữ liệu cho nghiên cứu mà ông nói đã thu thập ở trường học, là ví dụ điển hình.

Sửa (falsification)

Sửa là có dữ liệu thật nhưng nắn lại: bỏ bớt những điểm đo "khó chịu" mà không nói, chỉnh độ tương phản để làm hiện ra một vệt không có, ghép hai tấm ảnh từ hai thí nghiệm khác nhau thành một, thay đổi quy trình mà báo cáo vẫn ghi quy trình cũ. Dạng này khó phát hiện hơn bịa, vì một phần câu chuyện vẫn đúng.

Đạo (plagiarism)

Đạo không làm sai lệch dữ liệu nhưng lấy công của người khác. Ngoài chép câu chữ, giới khoa học còn coi là đạo khi lấy ý tưởng từ một bản thảo mình được nhờ bình duyệt rồi công bố trước. Dạng "tự đạo", tức đăng lại kết quả cũ của chính mình như mới, thường được xếp riêng là đăng trùng lặp.

Thứ không phải gian lận

Một phép tính sai, một mẫu bị nhiễm mà nhóm không biết, một giả thuyết hoá ra sai: đó là chuyện thường của khoa học. Khi phát hiện, người làm tử tế sẽ đính chính hoặc xin rút bài. Chính sách của Hoa Kỳ ghi rõ hành vi sai trái phải được làm "có chủ ý, biết rõ hoặc liều lĩnh", và phải chứng minh được bằng bằng chứng. Ranh giới này quan trọng: gán chữ gian lận cho một sai sót trung thực là bất công với người làm khoa học.

Vùng xám: những thói quen làm khoa học kém

Giữa nghiên cứu sạch và gian lận rõ ràng là một vùng rộng mà giới chuyên môn gọi là "thực hành nghiên cứu đáng ngờ" (questionable research practices). Danh sách thường gặp:

• Thu thêm mẫu cho tới khi kết quả đạt mức ý nghĩa thống kê rồi dừng.
• Thử nhiều cách phân tích, chỉ báo cách cho kết quả đẹp nhất (thường gọi là p-hacking).
• Viết giả thuyết sau khi đã thấy kết quả nhưng trình bày như đã dự đoán từ trước.
• Không công bố những thí nghiệm thất bại, khiến tài liệu chung thiên về kết quả dương tính.
• Ghi tên tác giả "danh dự" cho người không đóng góp, hoặc bỏ tên người có đóng góp thật.

Từng thói quen một không bị xử như bịa số liệu, nhưng cộng lại, chúng làm tài liệu khoa học kém tin cậy hơn nhiều so với vài vụ bịa đặt hiếm hoi. Chuyện nhiều kết quả tâm lý học không lặp lại được, mà giới chuyên môn gọi là khủng hoảng tái lập, phần lớn bắt nguồn từ vùng xám này hơn là từ gian lận.

Gian lận phổ biến tới mức nào

Không ai đếm được chính xác, vì vụ không bị phát hiện thì không có trong thống kê. Có hai loại số liệu thường được dẫn.

Hai con số này hay bị hiểu sai. Con số 2% là tỷ lệ người tự khai, nên có thể thấp hơn thực tế. Còn "hai phần ba bài bị rút là do sai trái" không có nghĩa hai phần ba nghiên cứu là gian lận: bài bị rút chỉ chiếm một phần rất nhỏ trong hàng triệu bài đăng mỗi năm.

Vì sao người làm khoa học lại gian lận

Các báo cáo điều tra lớn có điểm chung đáng chú ý: người gian lận hiếm khi là kẻ ngoài lề. Họ thường là ngôi sao, người được tin cậy, người có kết quả "quá đẹp". Những sức ép hay được nêu:

• Công bố hay là chết: thăng chức, xin tài trợ, giữ vị trí đều tính bằng số bài trên tạp chí danh tiếng.
• Tin chắc mình đúng: nhiều người khai rằng họ tin giả thuyết đúng, chỉ "giúp dữ liệu" nói điều mà họ nghĩ thí nghiệm sẽ chứng minh.
• Không ai kiểm tra: dữ liệu thô không bị đòi, đồng tác giả không xem sổ thí nghiệm, phòng thí nghiệm cấp trên chỉ thấy kết quả cuối.
• Danh tiếng quốc gia: ở vụ Hwang Woo-suk tại Hàn Quốc, kỳ vọng của cả xã hội khiến người hoài nghi bị phản đối dữ dội.

Điều này không bào chữa cho ai. Nhưng hiểu sức ép giúp các trường và viện thiết kế lại hệ thống, thay vì chỉ trừng phạt từng cá nhân sau khi chuyện đã rồi.

Gian lận bị phát hiện bằng cách nào

Bình duyệt (peer review) ít khi bắt được gian lận. Người bình duyệt đọc bản thảo, không vào phòng thí nghiệm, không thấy dữ liệu thô. Các vụ lớn thường bị lật bởi những con đường khác:

1. Không ai lặp lại được. Tế bào STAP năm 2014 bị nghi ngay khi hàng loạt phòng thí nghiệm làm theo mà không ra.
2. Chi tiết lặp lại bất thường. Jan Hendrik Schön ở Bell Labs bị phát hiện vì cùng một đường nhiễu xuất hiện trong các thí nghiệm khác nhau.
3. Người trong cuộc lên tiếng. Stapel bị báo cáo bởi các nhà nghiên cứu trẻ trong khoa của ông.
4. Nhà báo điều tra. Brian Deer của báo Sunday Times lần ra những điều chưa công bố trong nghiên cứu của Andrew Wakefield.
5. Người soi ảnh. Một cộng đồng chuyên soi ảnh trong bài báo tìm ra các ô ảnh bị nhân đôi, xoay, cắt ghép.

Hệ quả khi gian lận bị xác nhận

Quy trình thường đi qua mấy bước: đơn tố cáo, đánh giá sơ bộ, hội đồng điều tra của trường hoặc viện, kết luận, rồi các biện pháp. Hệ quả có thể là rút bài, mất việc, bị cấm nhận tài trợ một thời gian, thu hồi học vị. Phần lớn vụ dừng ở mức hành chính; truy tố hình sự chỉ xảy ra khi có tội khác đi kèm, chẳng hạn biển thủ tiền tài trợ như trong vụ Hwang.

Thiệt hại lớn nhất thường rơi vào người khác: nghiên cứu sinh mất nhiều năm xây trên nền dữ liệu giả, đồng tác giả bị nghi ngờ, các nhóm khác đổ tiền thử lặp lại. Với nghiên cứu y khoa, như vụ Wakefield, thiệt hại lan ra cả sức khoẻ cộng đồng.

Các mốc đáng nhớ

• 1903–1904: tia N của René Blondlot, ví dụ kinh điển về tự lừa mình hơn là gian lận có chủ ý.
• 1992: Hoa Kỳ lập Văn phòng Liêm chính Nghiên cứu (ORI).
• 1997: Uỷ ban Đạo đức Xuất bản (COPE) ra đời ở Anh, nay là nơi các tạp chí tra cứu cách xử lý nghi vấn.
• 2000: Hoa Kỳ ban hành chính sách liên bang định nghĩa FFP.
• 2002: báo cáo điều tra Jan Hendrik Schön ở Bell Labs.
• 2006: Science rút hai bài tế bào gốc của Hwang Woo-suk.
• 2010: Lancet rút bài năm 1998 của Wakefield; trang Retraction Watch ra đời; Tuyên bố Singapore về liêm chính nghiên cứu được công bố.
• 2011: vụ Stapel bị phát hiện ở Đại học Tilburg.
• 2014: Nature rút hai bài tế bào STAP.

Góc nhìn hôm nay: đọc tin khoa học sao cho tỉnh

Gian lận là chuyện hiếm so với tổng lượng nghiên cứu, và chính các vụ bị lật tẩy cho thấy khoa học có cơ chế tự sửa, dù chậm. Người đọc bình thường có thể giữ vài thói quen:

• Một nghiên cứu đơn lẻ, nhất là kết quả gây sốc, chưa phải là kết luận. Đợi xem có nhóm khác lặp lại không.
• Tra xem bài có bị rút hay có cảnh báo không trước khi chia sẻ. Bài cuối danh mục này hướng dẫn cách tra.
• Phân biệt "có bằng chứng sai trái đã được xác nhận" với "có người nghi ngờ". Kết luận điều tra mới là căn cứ.
• Muốn đọc thêm: sách On Being a Scientist của Viện Hàn lâm Khoa học Hoa Kỳ (có bản đọc miễn phí trên mạng) là tài liệu nhập môn về đạo đức nghiên cứu; trang Retraction Watch cập nhật các vụ mới.

Với sinh viên và người mới làm nghiên cứu, bài học thực dụng nhất là giữ dữ liệu thô, ghi sổ thí nghiệm đầy đủ, và ghi nguồn cẩn thận. Đó vừa là cách làm đúng, vừa là thứ bảo vệ chính mình khi có ai thắc mắc về kết quả.