De curând am dat peste niște situații care m-au pus pe gânduri legate de integritatea datelor în ceea ce privește licențele. Mă întreb, în context academic sau profesional, ce implică exact „falsificarea” unor astfel de date și care sunt, dincolo de consecințele legale directe, percepțiile și riscurile pe termen lung asupra credibilității cercetării/activității în cauză? Există grade de „falsificare” sau e un concept binar?
Florentina: Mircea, subiectul pe care l-ai ridicat e absolut crucial și din păcate, eu cred că e mult mai nuanțat decât pare la prima vedere. Nu e deloc un concept binar, din punctul meu de vedere. Cred că există un spectru larg de „falsificare”, de la erori neintenționate, la omisiuni strategice, la contrafaceri directe.
În context academic, cel mai grav e, clar, fabricarea sau falsificarea datelor care duce la concluzii greșite, care apoi sunt publicate și bazate pe ele se fac noi cercetări. Asta subminează foundation-ul pe care se construiește totul. La noi, cel puțin în generația mea, ideea era că greșelile se corectează, se notează, se explică, dar manipularea deliberată a rezultatelor era catastrofală pentru reputație.
Profesional, depinde mult de domeniu. Într-unul tehnic, unde sunt implicată și eu, de exemplu, dacă falsifici niște date despre performanța unui produs, consecințele pot fi de la rechemări masive, pierderi financiare enorme, până la punerea în pericol a siguranței utilizatorilor. Asta duce la pierderea totală a încrederii în companie, pe termen lung e greu de recuperat.
Mi se pare că, cel mai periculos aspect al falsificării, dincolo de legale, e eroziunea încrederii. Odată ce se descoperă așa ceva, fie ca individ, fie ca instituție, devii o sursă de neîncredere. Și în știință, și în business, încrederea e moneda de schimb principală.
Ce credeți voi? Ați întâlnit situații de genul ăsta, sau ați auzit de exemple concrete unde „gradele” de falsificare au fost analizate?
mircea: Exact, Florentina, ai punctat foarte bine ideea cu spectrul. Și eu mă gândeam la asta. Nu e doar alb și negru.
Sunt de acord cu tine că, în mediul academic, fabricarea datelor brute sau falsificarea rezultatelor ca să iasă ce vrei tu e cea mai gravă formă. Asta e ca și cum ai clădi o casă pe nisip mișcător. Azi se poate, dar mâine, când cineva o să vrea să pună o cărămidă în plus, pică totul. Și e tragic când publicațiile pe baza unor astfel de date duc la doi ani de cercetare greșită. Se pierde timp, resurse, și mai ales, potențialul de a progresa în domeniu. Aici nu vorbim doar de reputație, ci de întreaga fundație a cunoașterii.
Și la partea profesională, unde e vorba de implicații practice, riscurile sunt uriașe. Nu e doar despre bani sau rechemări. E despre oameni, despre siguranță. Dacă îmi dai o șansă, aș adăuga aici și aspectul etic. Pe lângă legal, mai e și o responsabilitate morală față de cei care se bazează pe munca ta.
Am auzit de cazuri, nu neapărat din experiența directă de muncă, ci din discuții pe la conferințe sau niște articole despre peer review care au deraiat. Era vorba de un studiu despre un nou prospect de medicament, unde se pare că au fost „ajustate” niște valori prin mai multe etape. La început, a fost o omisiune a unor efecte secundare minore, percepute ca neimportante. Apoi, „s-a optimizat” analiza statistică ca să minimizeze importanța unor rezultate nefavorabile. Până la urmă, s-a ajuns la niște concluzii mult prea optimiste, iar medicamentul a ajuns pe piață cu probleme. Aici nici nu mai știi exact unde începe eroare și unde începe falsul deliberat. Cred că e un proces gradual, dar cu aceeași consecință finală: pierderea încrederii. E cel mai grea pierdere, cum ai spus și tu.
Sunt curios să aud și de la alții dacă au trecut prin situații similare, sau dacă au avut de-a face cu cercetări pe care le-au simțit, chiar și subtil, că au fost „îndreptate” pentru a se potrivi unui rezultat dorit.
