数以亿计的论文，可能阻碍科学发展
数以亿计的论文，可能阻碍科学发展 by 生信菜鸟团
近日，知乎上一则话题「如何看待清华大学博士生武某某在读期间发表100多篇论文？」引起热议。
毕竟这发文的速度，也太恐怖了.... 据网友统计，从2017年截止到2022年7月27日，清华大学电子工程系的武同学（博士三年级）已经发表了108篇论文，谷歌学术引用2100余次！
这发文速度，平均每个月发表2篇论文，10多天就写出一篇paper。让我想起来了上次我们介绍的：使用chatGPT写论文导致西班牙化学家拉斐尔.卢克(全球被引最多的科学家之一)被停薪留职13年？ 也是如此高速发sci文章。。。。
对比一下普通人的发文时间，从做数据、到写、到投稿、到返修、再到发表，能1年发1篇都算非常高效。只能说武同学这发文速度快的令人咂舌。
被质疑“灌水”
如此快速的文章发表，使得不少人质疑武同学顶会灌水。据知乎上电子系相关专业的答主表示，在武同学的论文里，论文代码很少开源或者就建一个空仓库。并且复现出来的效果并没有论文实验结果展示的那么好。
（知乎上关于论文的一些讨论）
简单的说，就是这些论文无法让同行去验证、复现。因此，灌水的嫌疑就非常大，为了发论文而发论文。对此，其本人亲自下场回应表示：个人愿意承认自己10篇论文的整体水平很低，有「灌水」的嫌疑。
论文灌水频发令人不安
近几年，因为发表论文数量惊人而被质疑灌水的科研人，太多了。
几乎每年都会有类似的讨论登上热榜。
✔2019年，四川大学华西临床医学院荣誉博士邓同学，三年以一作或共一身份发表SCI论文46篇，总影响因子达120分。
✔ 2020年，一南邮的老师桂某，在三年半内发表了300多篇IEEE论文。
✔ 2021年，一二本学生连发10篇SCI直博香港城大。
✔ 2022年，兰大一本科生狂发 31 篇论文，其中第一作者发表SCI论文9篇，中文核心期刊论文3篇并获优秀论文奖2项。
虽然他们研究的领域都不相同，但经过对比，这些论文的共同点就是“缺乏理论深度，多篇论文idea类似，文内数据不明朗”。
也就是说这些工作对研究领域的发展起的作用微乎及微，反倒是像用一个论文模板套出来的一样。
其实，关于用论文模板发文这件事，早在2020年，因为石墨烯随便掺杂就能发文章，就有学者故意在石墨烯中掺杂鸟屎发文，以此来讽刺论文灌水现象。
自从石墨烯在2004年被发现以来，它就被广泛地应用到各个领域中，传感器，晶体管，柔性显示屏，海水淡化，航空航天，新能源材料，电催化剂等等，只要你能想起来的领域基本上都有石墨烯的身影。
更神奇的是，石墨烯甭管掺杂的是吸电子的还是给电子的元素，结果都是催化性能好好好！！！
于是，你只要用不同的石墨烯合成手段结合各种元素单掺杂，混合掺杂，SEM，XPS甚至同步辐射等表征，再加上电化学性能的提升，提升一下意义，拔高段位，就能发表一篇文章。
但这种文章毫无创新性和价值，纯粹是为发而发。感兴趣的可以去看b站up主“耿同学讲故事”
最后，有人看不下去了，选择用鸟屎来作为原料之一合成多元素掺杂的石墨烯，与常规合成方法比较性能并成功发表。作者证明了鸟屎处理的石墨烯确实使石墨烯比非掺杂石墨烯更具有电催化作用。
这篇论文名字起得也非常有意思，“Will Any Crap We Put into Graphene Increase Its Electrocatalytic Effect?”东北话翻译过来就是“啥破烂玩意都能提升石墨烯催化性能？”
不管承不承认，在某些研究领域，论文模板确实是存在的。
科研与现实的冲突令人深思
尽管灌水现象令人不齿，但不可否认的是，仍然有相当一部人对灌水的态度是“我行我也灌。”
这主要还是和目前的科研评价体系相关，尽管大家高喊「破四唯」已久。
但真到了评职称、找工作的时候，论文还是最直观的敲门砖。
这就让不少学生面临一个选择「为了科学，不该灌；为了生存，多灌多得」。
就拿上述被举例的发表10篇SCI全奖直博香港城市大学的本科生万同学来说。
在被质疑灌水后，其本人亲自下场回应表示：
个人愿意承认自己10篇论文的整体水平很低，有「灌水」的嫌疑。但这并不代表自己不热爱科研，他自己也想在读博期间做出真正hard core的成果。
不过，尽管初心出于诸多理由。但需要明确的是，灌水本身并不是一个值得倡导的行为。
如果大肆吹捧论文数量而忽略质量，对那些脚踏实地扎扎实实出成果的科研工作者，将会是真正的伤害。
SCI论文发表越多，科学进展越慢！
2021年年底，美国著名SCI期刊PNAS（Proceedings of the National Academy of Sciences）刊登文章《Slowed canonical progress in large fields of science》指出，在科学研究领域，“同质化”论文的大规模生产可能会阻碍新兴思想的出现。
之前的观点，认为科研进程可用沙堆模型描述，即使不是每一篇论文都能改写教科书，但新的论文，可以看成在沙堆中添加一粒沙子，增加了发生雪崩的可能性。雪崩发生后，新的科学范式出现，就如同人类的认知从牛顿力学升级到相对论。
这篇文章通过研究241个学科9000万篇论文的18亿次引用数据的定量分析发现，大量论文的发表不但没有加快研究范式的更替，反而巩固了经典研究。
研究指出，新论文的泛滥，可能会剥夺读者理解新观点所需的认知空缺。
就如同必需先清空大脑，才能够学到新知；研究者必须有空闲，才会去关注非主流的研究。
当每年发表的论文数量非常大时，新论文的快速涌现可能会迫使学术界关注那些已经被广泛引用的论文，从而限制对那些知名度较低的论文的关注——即使这些知名度低的论文，事后被证明是具有新颖性且有变革性想法。
也就是说，那些可能蕴含潜在的、颠覆性观点的新论文正面临出版难、阅读量低、引用量少的困境，并且没有因为时间的演进而吸引更多人的关注。
当一个领域每年发表的论文数量增加时，引用量不成比例地流向已经被引用很多的论文，这就如同马太效应，富者越富而贫者越贫。
大量新发表的论文没有加快领域范式的更替，而是巩固了被引用次数最多的论文的学术地位。这意味着科学进展可能会放慢，受困于现有的研究范式。
虽然各个学科引用最多的论文在每年的高引排名中基本保持不变，但我们很难说学科发展就因此而停滞不前。
不过现有证据表明，每年生产大量“无用”的科学成果耗费了昂贵的人力成本的资金，生产率也正在急剧下降。而更重要的是，我们是否可能因为沉浸在泛滥的论文中而错过更丰富的新范式？
声明：本文转自医学论文与统计分析公众号，内容综合整理自知乎、募格学术、兰大就业、中国新闻周刊、武同学学术主页、 AI科技评论等。
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