刘胜利+潘云涛+赵筱媛

编者按：学术不端行为在世界各国、各个历史时期都曾经发生过。但近十年，学术不端事件频繁发生，而且涉及到从科研人员、教授到学生的各个层面。严重破坏了正常的学术秩序，违背了科学的求真精神。如何判断、防范和治理学术不端行为，政府管理部门及相关机构对学术不端的打击力度逐年加大，惩治学术造假的措施也逐年增多。本文作者从全新的视角提出了基于科研数据造假判定信息约束梳理、分类计量与风险模型构建的实用情报策略，以风险评估方式揭示科研数据造假的可能性，并对其技术实现的可能路径和原理进行了阐述。此项研究对于推进科研数据审核标准与制度建设，提高科研质量，营造良好的科研氛围具有重要的现实意义和实际应用前景。

〔摘 要〕[方法/过程]本研究对科学知识生产规律、科研数据发表行为惯例、学术不端防控研究现状、科研数据造假判定的实践困境及其原因进行宏观分析。[结果/结论]提出了基于科研数据造假判定信息约束分析、分类计量与风险模型构建的实用情报策略，从而以风险评估方式提示科研数据造假的可能性，文章还探讨了其技术实现的可能路径。[目的/意义]研究结果对完善科研诚信信息采集、计量情报工程体系具有参考意义。

〔关键词〕科研数据造假；信息约束；风险模型；情报策略与技术

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.12.001

〔中图分类号〕G250255 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2017）12-0003-07

〔Abstract〕[Method/Process]Macroscopic considering the rule of scientific knowledge production，the behavior of research data publication，and analysis of practical difficulties in detection and judgment of scientific research data falsification and its reasons as well.[Result/Conclusion]The paper proposed the possibilities to apply a practical intelligence strategy based on the scientific research data fraud judgment information constraints analysis，classification，measurement and risk model building.The paper also further discussed the possible paths for technique implementation of this assumptions.[Purpose/Significance]The conclusions and results could be reference to improve the research integrity information collection，measuring intelligence engineering system.

〔Key words〕scientific research data falsification；information constraints；risk model；intelligence strategy and technology

根據经典的普赖斯曲线与普赖斯定律，科学知识生产呈指数增长，相应地，科研人员规模化、专业化和职业化发展，使包括科研数据造假在内的“学术不端”日渐增多。……