论文“致命错误”殃及数百篇文章，然而结果亮了……

2021-01-10 知社学术圈

这篇论文题为《知觉负荷影响人类早期视觉皮层神经元群的空间调节》（Perceptual load affects spatial tuning of neuronal populations in human early visual cortex）。发现这个错误的不是别人，正是本杰明的同事——同为伦敦大学学院认知神经科学研究所的博士研究生苏珊·斯托尔（Susanne Stoll）。

在实验中，苏珊使用论文中的方法却没有得到相应的结果。开始，她以为是自己“搞砸”了实验导致错误。毕竟错误在实验中经常会发生。所以，她开始检查自己的试验数据，结果并没有问题。然后她又检查自己的分析数据，也没有问题。反复检查后，她认识到，错误的也许是论文本身。

“直到我运行了一个控制分析，我才意识到最初量化的结果模式变得更清晰。我在数据集中保留了更多的噪声测量。那是我第一次有确凿的证据证明论文出了差错。” 苏珊说。

为了印证对错，苏珊向同事艾丽莎、萨姆寻求帮助。在团队的共同努力下，他们化繁为简，将整个分析归结到一个数据点上，并重新以此为起点重新进行印证。苏珊还查阅了本杰明在2014年的研究材料，通过模拟从其中找到了一些线索。“我联系本杰明后，他立即非常认真地进行了再次分析，并证实了我的想法。”

由于确认报告结果的确不够可靠，本杰明团队决定主动撤回该论文，并在撤回通知上致歉：论文分析通路存在一个潜在的缺陷，该缺陷可能导致试验结果产生偏差，使得最终效果被夸大。团队对于由此带来的不便，向科学界致歉，并提醒研究人员不要重蹈覆辙。“我们感谢苏珊首先指出这个问题，并对这个问题提出建议。”

苏珊的导师施瓦茨科普夫在博客中表示担忧，这个错误很有可能已经渗透到了该领域的大量研究之中。他说，这种问题很容易犯，几年前也有类似的问题曾经被反映过。因此是时候对这个错误引起重视了。

经此一役，不论是本杰明还是苏珊都感觉各有收获。这些收获也许对于其他科研工作者也有一些借鉴作用。

本杰明·德·哈斯的收获：

“在最初的论文中，我们相当偏执，做了一大堆的控制分析和实验，却错过了最重要的一个。”鉴于这个血泪教训，他建议：

If you can，base selection and comparison on independent data. （如果可能的话，一定根据独立的数据进行选择和比较。）
Test your analysis pipeline on simulated data. （在模拟数据上测试分析通路。）

“作为一名没有终身教职的初级研究者，这个错误的确让我很担心未来的职业前景。但是，我很高兴自己做了正确的事情。我很感激大家对这个错误的理解和支持，并鼓励我改正它。虽然无法弥补，但是亲手‘毙掉’这个错误也不错。”本杰明准备近期和苏珊一起合著另外一篇论文，专门来介绍如何避免这样的技术错误。

苏珊的收获：

实验中发现错误的时候，一定要模拟或重复验证所有分析程序数据。交叉验证、相互补充。
试着让那些积极负责的研究人员包围着你。有凝聚力的团队、认真负责的同行、开放的科学态度都很重要。
多读参考相关文献，阅读论文题目也能获得间接帮助。