Data Falsification (데이터 조작)
거짓된 인상을 주기 위한 의도로 연구 데이터를 조작하는 행위. 여기에는 이미지 조작(예: 현미경 사진, 젤, 방사선 영상), 이상치 또는 “불편한” 결과 제거, 데이터 포인트 변경, 추가 또는 생략 등이 포함됩니다.
- 이미지 조작 (예: 현미경 사진, 젤, 또는 방사선 영상 변경)
- 원하는 결과와 모순되는 이상치 또는 데이터 포인트 제외
- 데이터 포인트 수정, 추가 또는 제거
장점 (비윤리적이고 종종 불법적이지만)
거래자로서 데이터 위조의 장점을 제공할 수 없습니다. 데이터 위조는 비윤리적이고 불법적이라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 시장의 무결성을 훼손하고 상당한 재정적 손실과 법적 영향으로 이어질 수 있습니다.
단점
- 신뢰의 훼손: 위조된 데이터는 연구, 기관 및 개인에 대한 신뢰를 훼손합니다.
- 왜곡된 의사 결정: 조작된 데이터를 기반으로 한 결정은 결함 있는 결론과 해로운 결과로 이어질 수 있습니다.
- 평판 손상: 데이터 위조가 폭로되면 관련된 개인 및 기관의 평판이 심각하게 손상될 수 있습니다.
- 법적 결과: 데이터 위조는 법적 조치, 벌금, 심지어 투옥으로 이어질 수 있습니다.
정의: 거짓된 인상을 주기 위한 의도로 연구 데이터를 조작하는 행위. 여기에는 다음과 같은 다양한 비윤리적 관행이 포함됩니다.
- 이미지 조작:
과학자가 원치 않는 세포 구조를 숨기기 위해 현미경 사진을 변경합니다.
연구원이 특정 단백질의 존재를 과장하기 위해 젤을 편집합니다.
조사관이 증거가 부족한 가설을 뒷받침하기 위해 방사선 영상을 수정합니다.
- 이상치 또는 “불편한” 결과 제거:
분석가가 임상 시험에서 예상되는 추세에 맞지 않는 데이터 포인트를 제외하여 전체 결과를 왜곡합니다.
시장 조사원이 제품 연구의 원하는 결과와 모순되는 설문 조사 응답을 생략합니다.
데이터 포인트 추가 또는 생략:왜 중요할까요?
데이터는 과학적 발견과 기술 발전의 기반입니다. 이 기반이 손상되면 다음과 같은 결과가 발생할 수 있습니다.
- 결함 있는 연구: 잘못된 계산을 기반으로 다리를 건설하는 것을 상상해 보세요. 결과는 재앙이 될 수 있습니다.
- 오해의 소지가 있는 결론: 변조된 데이터는 효과가 없는 의료 치료 또는 결함 있는 제품 설계로 이어질 수 있습니다.
- 신뢰의 훼손: 데이터에 대한 신뢰가 깨지면 다시 구축하기가 매우 어렵습니다.
기만의 가면 벗기기: 일반적인 기술
데이터 위조자는 진실을 왜곡하기 위해 다양한 전술을 사용합니다. 이러한 전술 중 일부는 다음과 같습니다.
- 이미지 조작: 포토샵을 사용하여 결점을 지우는 것처럼 이미지(예: 현미경 이미지, 엑스레이)를 변경하여 결함을 숨기거나 원하는 기능을 강조합니다.
- 데이터 체리 피킹: 도박꾼이 이기는 베팅만 보여주는 것을 상상해 보세요. 마찬가지로 이 전술은 원하는 결과와 모순되는 “불편한” 결과를 선택적으로 생략하는 것을 포함합니다.
- 데이터 날조: 이 시나리오에서는 데이터 포인트가 실제 관찰과 완전히 분리되어 허공에서 단순히 발명됩니다.
데이터 위조는 광범위한 결과를 초래하는 심각한 문제입니다. 그 이면에 있는 방법과 동기를 이해함으로써 우리는 세상을 형성하는 정보의 무결성을 보장하기 위해 노력할 수 있습니다.