Nature撤稿一個月，Let It Go？

一、導讀

不知大家是否留意過，近年來很多發表的論文末尾大多都有下面一段簡短的表述：

這句看似簡單的話語，你從中能得到哪些信息？它的潛臺詞是什么？可能看完今天的這篇文章，你會有不一樣的答案。

二、量子計算泡沫之戳破

2021年3月8日， Nature雜志宣布將一篇發表于2018年的論文撤回（圖1）。這篇論文聲稱的重大突破是：“宣稱在極低溫半導體納米線的電流中觀測到零偏壓電導峰”，而這個所謂“觀測到”的零偏峰（zero-bias peak）是馬約拉納費米子存在的直接實驗證據。這項看似非常基礎的研究一時激起了不小的關注，因為其重要發現可以解決量子計算機的基本模塊“量子比特”的不穩定性，有助于實現具有應用價值的量子計算，為下一代信息技術的發展注入強大動力。當然，關于這項研究的意義本文不做過多的探討，因為其研究領域相當基礎，涉及基本粒子等基礎物理領域。

圖1 撤稿須知

今天，我們需要探討的是，一篇撤稿不久，但余溫尚存的成果，在學術界激起的一次有重要啟發意義的討論。

此次撤稿事件的基本情況是：被撤稿論文所在機構代爾夫特理工大學的研究小組的前成員（即我們俗稱的“大師兄”級別），來自美國匹茲堡大學的Sergey Frolov（下文簡稱Sergey）和澳大利亞新南威爾士大學的Vincent Mourik（下文簡稱Vincent）在被撤稿論文發表一年之后的2019年末，收到來自被撤稿論文的某作者發來的實驗數據，在通過對得到的部分“原始數據”的數據集進行重新繪制并分析后，發現與論文中聲稱的重要突破不符合，隨即聯系了Nature雜志的編輯部。隨后，Nature雜志于2020年4月29日發表了Editorial Expression of Concern，眾所周知，撤稿幾乎沒跑了。但最終的撤稿決定是在近一年后的上個月才發布，可見其中經歷了很復雜的評審與討論，但是，無論怎樣，最終是以撤稿謝幕。

圖2 被撤稿論文

當然，在此次撤稿決定發布前，還有一件容易被忽視的“補救”，2021年1月，被撤稿論文的作者們在著名預印本數據庫arXiv上傳了如下的論文：

此外，作者們還在Zenodo上傳了被撤稿論文的源數據：

事件到此似乎基本結束，很多關于此次撤稿的報道中都以作者這種勇于承認科學不嚴謹，并且及時補救的態度表示贊揚。

然而，真實的情況究竟是什么？

三、撤稿背后的故事

最近，關于這次撤稿事件又引起了不小的關注，起因是前不久，兩位“大師兄”舉行了幾次線上小范圍研討會，一方面是探討馬約拉納費米子研究的未來，一方面是講述撤稿發起背后的故事。

結合本次討論會的內容以及筆者對他們的提問與答復，征得兩位學者的同意，部分內容將在本文中分享，希望從中能學到關于做研究的一些有益見解。

撤稿事件完整時間線：

圖3 撤稿事件時間線（根據Sergey的原版時間線翻譯）

?Sergey和 Vincent 提出的核心質疑：

目前的關鍵爭議是到底屬于數據操控和刪除，還是信號的校正失誤？

證據1

且看下圖：

圖4 原始論文圖2a-c（文字為Sergey標記）

隨后，Sergey將其進行切割后發現：

注解如下“And I mean literally take it apart. We already know two pieces were cut from the raw data, so let's keep cutting. We cut at every major discontinuous jump in the data.”作者當時的答復是“The authors later told us it was done for aesthetics.”（美學！！）

證據2

圖5 原始論文圖2e及其疑點

紅色點完美地排列成1，即使是權威的理論也不可能如此接近1。

以上證據為之前發布的相關質疑，而在剛剛舉行的這次研討會上，原始數據和論文數據的完整對比如下：

圖6 原始數據和論文呈現數據對比（圖源：Sergey等的研討會提供）

因此，Sergey等人認為，論文確實不存在data fabrication，falsification（偽造數據），但應該涉嫌data manipulation，crucial data omission，unsupported claims（數據操縱、關鍵數據遺漏、結論無支撐）

關于“數據摘取”，做材料的人應該最熟悉的就是SEM大范圍形貌區域里，挑選看起來挺美的局部形貌，正如Vincent的這張照片所示：

圖7 帶有偏見的數據摘取（圖源：Vincent等的研討會提供）?

回到本文開頭，關于論文末尾那句“Data availability”聲明，Vincent和Sergey的答案是：

Please share full data instead!

誠如Sergey所言，當審稿人要求作者提供數據的時候，往往是很短的時間下，某些數據就補全了，聽起來是不是蠻有趣？而那些提供的數據究竟是不是full data呢？

四、Let It Go?

筆者向Sergey提問，初級研究者，例如學生，如何在研究中辨別錯誤的數據分析以及如何得到有價值信息？

Sergey的回復里，用了一句很有深意的話：

Respect everyone, trust no one!

他接著說到，當從事自己的研究時，切記“Follow you got”。即，當你分析數據時，有絲毫的內心遲疑，要一而再，再而三的反復分析，重新分析，和別人講起你的遲疑。

Vincent則從拿到數據后的內心來解讀，當你的數據里有一部分符合你的心理預期，你千萬不能忽略其他看起來“不合群”的數據。

最后，Sergey動情的表示，之所以舉辦這樣一個線上討論會，之所以對這件事持續關注，主要的一個原因是為了學生，希望教會下一代的研究者。因此不能簡單的讓撤稿“Let It Go”。此外，他還表示，接下來將撰寫一些文章來講述這個話題。

而關于“挑選數據”，他提供的這幅圖應該詮釋了一切：

圖8 圖源：@spinespresso

就在4月15日，Science發表了來自Sergey作為通訊作者的一篇文章：

這篇論文的全部原始數據已經上傳至Zenodo，包括儀器原始測試數據信息：

本文最后，筆者想起前不久Sergey關于此次撤稿事件的一句感慨：

THIS IS SCIENCE. Please study it, ask if unclear.

本文由?Free-Writon供稿。

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