这件事成了，我离开科研圈的一个重要原因是什么？ _造假

早年还在做研究的时候，全组一半的数据处理都在我手里。不是因为我那么优秀，只是因为我的等级比较低，这个吃力不讨好的工作自然就落在了我的身上。
也许我在逐渐自动化数据处理方面有点天赋。因此，本着能者多劳的原则，越来越多的数据开始通过我的手中。

那么重点来了，十几个参数，无数个阈值，十几个步骤。同样的数据，只要稍加调整，就会得到完全不同的结果。而在整个团队中，除了我之外，没有人熟悉这些处理数据的步骤和方法。也就是说，在整个世界范围内，对这种方法有深入了解的，整个领域不超过10人，而这10人中，大部分都毕业于工业领域，几乎没有人留在这个领域。科研领域。
原因是这个领域的数据处理文章很难发表。
好的学术数据造假，最后，随着我的手越来越好。我可以说，不管你给我什么数据学术数据造假，我都能处理你想要的结果。而且，除非我提到的十个人愿意付出很大的努力与我战斗到死，否则谁也看不出有什么不对。
这件事成了我离开科学圈的一个重要原因。这是数据处理环节。后来参加了一些实验，其实都差不多。对实验环境稍加调整就会对结果产生巨大的影响，有些是无意的，有些是人为的。整个科研，从样品制备、实验设备调试、实验执行、数据筛选、数据处理、图像处理……每一步都有很大的操作空间。很多微操作，如果按照严格的理想化标准，都被认为是造假，但如果真的按照这个标准，一半的科研机构都逃不过造假的罪名。
一开始以为是个别问题，后来发现是结构性的。
这样说吧，人类的科研成果越来越难取得成果，而低调的果实已经被前人摘下了。因此，要获得真正的成果，需要大量的投资。但科研部门是根据论文数量来判断的。这套标准阻止了科学家们拼命寻找机制中的真相。科学家必须平衡资金和产出。而且微操作的空间很大，因此欺诈或不精确的处理变得非常普遍。另外，查假成本非常高，前段时间流行的韩春雨造假事件。其实我一直都在支持他，结果发现他是在作弊。然而，这个识别造假的过程已经充分涉及了全球十多个研究小组，花了半年时间才得出结论。其人力和物力的成本在数千万量级。因此，如果不是重大成就，学术界也不会花那么多时间去鉴别数据的真伪。

总结一下：
单一评价标准投入不足
然后我去了工业界，发现它好多了。业内的研究不是为了发表文章，而是为了提升产品性能，所以数据灌水毫无意义。所以，业界发表的文章可能不多，档次可能不高，但至少数据和实验大多是可信的。
【这件事成了，我离开科研圈的一个重要原因是什么？】总之，学术领域需要大力改革，其中存在很多问题。过去我们只是简单地向欧美学习，现在我们需要在此基础上进行相应的创新。

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