Dan Ariely 被指论文数据造假，Data Colada 再揭行为经济学研究问题

Adam Mastroianni 2026年10月28日 263 24 26 分享 文章配音 0:00 -20:13 你的浏览器不支持音频播放，请升级。 图片来源：我父亲 这是季度（其实更像每四个月一次）的链接与动态更新帖，汇集了我过去几个月在读和在做的一些事。 几年前，一个叫 Data Colada 的博客出示证据，指称时任哈佛商学院教授 Francesca Gino 的多篇论文存在造假。她后来被解雇，尽管她否认有不当行为，相关诉讼仍在进行中。（更多内容参见《我对心理学的损失深感抱歉，不管那是什么》。） 如今，Data Colada 又对大众心理学明星 Dan Ariely 提出了类似指控（1、2）。涉事论文本身相当温和：它声称，当让学生自己选择截止日期时，他们的成绩比由研究者均匀分配截止日期时更差。但这两项研究似乎都建立在一些古怪的数据之上。其中一个电子表格里满是重复数据，另一个则似乎在审稿人提出要求后被修改过，以显示出效应。 从这个事件和其他类似事件中，我们可以学到三件事。第一，你可能会以为造假者会希望自己的研究丰富多彩、令人兴奋——毕竟，既然要伪造数据，为什么不弄得有趣一点？但事实并非如此，造假者似乎只要为人们本就怀疑为真的事情提供证据，就能得逞。第二，同行评审过程实际上可能增加造假的可能性，因为它明确告诉研究者，他们需要编造什么谎言才能发表。 第三，你可以通过什么都不承认、撤稿，并说自己不记得发生了什么，来挺过一波又一波的质疑。Ariely 此前就曾被怀疑过有猫腻——Gino 的一篇论文中包含第二组假数据，Gino 没有碰过，但 Ariely 碰过。然而这些指控总是有点……被洗掉了。看来，当你被指控研究造假时，最好的回应就是：“哇，太疯狂了！不知道怎么会这样。那是很久以前的事了，我当然什么都不记得了，但我希望有人能查个水落石出！”1 （2）论文烂，别发表 四年前我写《同行评审的兴衰》时，很多回应都是：“也许 AI 能神奇地修好同行评审系统？”当时，AI 还在教人在披萨上涂胶水，所以这只是痴心妄想。那现在呢？ 在最近一项研究中，一位名叫 Paul Litvak 的研究者在 10 篇心理学论文中插入了 100 个错误，并把它们跑过一堆不同的 AI 模型。没有哪个单一模型独自表现特别出色，但把各模型合在一起，它们抓出了 93%。 这并不是机器取代人力，因为人类本来就没在做这类工作。同行评审员总体上并不会花时间对读到的论文做真正的质量控制：代码能跑吗？分析和预注册一致吗？主要结果会不会被埋在补充材料里的信息推翻？让 AI 来标记这些问题似乎很有帮助，因为否则它们根本不会被标记出来。 上周发表的另一项研究中，研究者把人类评审和 AI 评审做了比较，发现在每一个维度、每一组比较中，计算机都赢了： AI 评委总是偏好 AI 评审，人类评委也几乎总是偏好 AI 评审。而这些人类评审已经算是相当好的了。它们来自哈佛的一项服务，该服务付费请专家在投稿前评审教职人员的论文，并提出改进建议，所以这并不是那种过度劳累的志愿者草草扫一眼稿件，然后给期刊编辑回一句话（“论文烂，别发表”）。 如果这些结果既站得住脚又能推广，结论似乎很明显：我们应该用 AI 取代人类评审员。不幸的是，这并不能解决普遍存在的发表前同行评审的大多数根本问题，比如它一开始就阻止了有趣的研究被做出来，或者它让人误以为别人可以替自己做功课。不过，它还是会有几个不可否认的好处，比如为人类节省大量时间，并让所有相关方都明白，这个系统蠢到根本不该被那么当真。至少我个人，已经等不及被 2 号审稿人告知：“这不只是一篇论文——这是一次启示。” 为什么老虎是橙色的？如果你靠捕猎为生，你的颜色难道不该更难被猎物提前发现吗？ 显然，大多数哺乳动物都是二色视者，意思是它们眼里只有两种颜色感受器——通常一种对蓝色敏感，一种对黄色敏感。用这套硬件，很难分辨橙色和绿色。而橙色用哺乳动物已经进化出的色素系统更容易制造出来。 这也解释了为什么猎人会穿上一身迷彩，然后用亮橙色做点缀——人类能分辨出差别，但猎物不能。我高中时和一帮去打猎的家伙同校，我一直私下觉得他们只是在玩乡下人角色扮演。 （来自 Ryan Moulton 的《到哪里去找你的屏幕显示不出的颜色》。） 同样来自 Ryan Moulton：“存在的早餐可以比我们所知道的多得多。”如果你把每种早餐食物按鸡蛋、面粉和牛奶的比例画出来，你会意识到存在一个人类尚未踏足的黑暗早餐深渊。（不过 IHOP 已经危险地接近了。） （5）首先，别做土拨鼠 当一些土拨鼠研究者被削减科研经费时，他们做了任何人都会做的事：在 DIY 色情网站 OnlyFans 上开了一个土拨鼠主题页面。“我们的目标其实不是把土拨鼠性化，”负责这个页面的教授好心地解释道。

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）