新的准则并不是针对过度自我引用的武器

罗恩·艾弗芬(Ron Iphofen)称,在缺乏一致的定义和严格的执行的情况下,良好的行为将继续取决于个人责任

六月 16, 2021
A rusty suit of armour
Source: iStock

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什么时候开始,自我引用从一种避免重复的有效方法变成了一种虚假夸大自己学术地位的方法?

这个问题多年来一直困扰着像我这样的研究伦理学家。在过去30年里,我一直在(国家和国际层面上)设计一套尽可能适用于全球的标准,并为其提供咨询。我密切关注任何可能发现并严厉惩罚科学不端行为的倡议。

因此,瑞士新的国家行为准则引起了我的兴趣。该准则将因“不正当”自我引用,或尽管对一个项目贡献很少却自称为作者的行为,对学者进行处罚。我同样感兴趣的是,这一准则可能会在别的地区引发类似倡议。

这不是一个不好的准则。事实上,这一准则基于全欧研究院(All European Academies, ALLEA)的可靠、诚实、尊重和负责的原则,所以不大可能出错。然而不幸的是,这项政策极少的印本量显示,相对来说很少有学者会因为操纵引用或冒领作者身份受到指责。

这是因为,与英国的研究诚信协定一样,瑞士的准则将执行责任留给了“有关机构和资助机构的执行部门”。但是大学和资助方很少有强烈的动机去指责他们自己的研究人员的不当行为。如果研究不当行为的指控被交给一个平分权力的独立监管机构,并给予该机构足够的权力点明违反准则的人并对其进行指责,我将会更加乐观。

然而,还有一个更深层次的问题。如果对于不当行为没有简单的衡量方法,他们又怎么能被指责呢?关于自我引用,瑞士的准则几乎没有提供任何指导,说明究竟什么时候引用会变得“不合理”。

学者的直觉也不大可能帮助执行这一准则。从科学博客上的评论来看,许多人认为自我引用是可以的,因为这样可以避免自我抄袭,并有助于建立你目前的工作与之前研究的连续性。例如,在最近的一篇文章中,一位投稿人提到自己曾引用自己的例子来说明一个观点。

换句话说,大家的共识是,自我引用本身并没有错,只要你不做过头,而且参考文献基本都与文章相关。但什么是做过头了呢?多大比例的自我引用是不合理的?

我认为所有人都会同意,在最严重的一个例子中,自我引用是绝对不合理的:印度韦尔科技大学(Vel Tech University)计算机科学家桑达拉潘蒂安·维迪安纳森(Sundarapandian Vaidyanathan)94%的引用都来自2017年前自己或他的共同作者。当然,这只会进一步让机构不愿采取行动,除非这种行为是极端性且更加公开可见的。

至少出版商和期刊编辑可以在决定自己的出版物中什么是可以接受的。而出版伦理委员会(Committee on Publication Ethics, COPE)多年来已经就期刊该如何处理这个问题提出了一些相当明确的声明。比如,该委员会建议期刊“为了作者和审稿人制定政策以明确自我引用的适当水平”,并且“为编辑或出版商考虑,就寻求引用的次数和方法,向他们的编辑提供教育”。

让我感兴趣的是研究伦理问题是如何不断出现的,以及我们如何不断进行不必要劳动试图解决这些问题。答案是,特定的定义无法对研究人员产生任何影响,因为执行惩戒的威慑并不存在。所有有关科研诚信的研究工作(其中大部分是由欧盟委员会(European Commission)通过其负责研究与创新项目(Responsible Research and Innovation)资助的),都需要给予具有全球性标准的国家层面的监管行动。但是,无论是在立法还是在有效制裁方面,这些努力都收效甚微。

关于自我引用,最有效的解决方案是停止使用引用量这种不可靠的方法来评估学者。即使是那些拥有高引用率的人,被引用的原因也千奇百怪。比如,我曾读到别人引用我的时候,写的是我从没写过的东西,或者在我看来与他们的观点无关的东西。但我对这种反常行为无能为力,除非我向期刊写信;而这种小事在一堆大事件里看起来似乎微不足道。从前当我从事全职工作时,即使像我这样的道德研究学家也不太可能在我的上级那里小题大做。

就我个人而言,我进行自我引用时,尽量只是为了避免重复我在别的文章里深入讨论过的事情。与研究诚信的所有问题一样,自我引用归根结底取决于个人的责任和作者的荣誉感。但在充满灰色阴影的高压环境中,这往往是不够的。

罗恩·艾弗芬(Ron Iphofen)系一位独立研究咨询师和欧盟PRO-RES项目英国社会科学院团队负责人。

本文由陆子惠为泰晤士高等教育翻译。

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Reader's comments (2)

We are now so far beyond ethical behaviour that I cannot see it changing. There seems to be no comeback from engaging in dubious practices and even more relevant, no rewards for good practice. Given the ruthless and cutthroat world of academic life, I see little prospect of improvement!
It's not so much self citation as crony intra-lab promotion - where in my experience senior people insist on lab members' work being cited, like seasoning over the almost finished article. Then there's citation as cross group - I'll scratch yours - currency. Equally, if not more unethical, is who isn't cited and presuming that most citation are to promote rather than critique other's work these days. Yet all this glorious documentation lends itself to a rich data science visualisation project.
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