เมื่อการโกงเป็นเส้นทางไปสู่ความสำเร็จ ตอนที่ 3
หลังจากที่ Zoe Ziani เจอคณะกรรมการวิทยาพนธ์เฉ่งมา แทนที่เธอจะเงียบเฉยๆ เธอยิ่งสงสัยงานวิจัย CGK 2014 มากขึ้นเรื่อยๆ และเริ่มพยายามทำซ้ำการศึกษาที่ 1 ในงานวิจัยนั้น และได้เขียนจดหมายไปหาผู้แต่งทั้งสามคนอเพื่อขอข้อมูล
จนในที่สุด เธอได้ข้อมูลมาจาก Francesca Gino ศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัย Harvard แต่ข้อมูลที่ได้ไม่ใช่ข้อมูลจาก Qualtrics (บริษัทที่ทำระบบสำรวจข้อมูล) โดยตรง การติดต่อครั้งนี้ทำให้เธอรู้ว่า Francesca Gino เป็นคนเดียวในสามคนที่สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ ก่อนที่งานวิจัยจะตีพิมพ์ อีกสองไม่ได้เป็นคนทำการสำรวจ ไม่ได้เห็นข้อมูล และไม่ได้วิเคราะห์ข้อมูลเลย
พอเธอพยายามทำซ้ำการศึกษาดังกล่าว ไม่เพียงจะไม่สามารถทำซ้ำให้ได้ผลเหมือนงานต้นฉบับ แต่เธอยังพบความผิดปกติในชุดข้อมูลอีกด้วย และเธอได้ตรวจเทียบกับงานวิจัยอีกสามชิ้น Gino, Kouchaki, and Casciaro, 2020, Gino, Kouchaki, and Galinsky, 2015 และ Shu, Mazar, Gino, Ariely, and Bazerman, 2012 โดยมีนักวิจัยที่ไม่เปิดเผยชื่ออีกคนช่วยเธอวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ และได้พบความผิดปกติในลักษณะใกล้เคียงกัน
เธอจึงติดต่อ Data Colada ไป ซึ่งทางนั้นได้ให้ชุดข้อมูลที่ 5 มาตรวจสอบด้วย ซึ่งก็พบความผิดปกติเหมือนกัน ซึ่งงานวิจัยทั้งหมดมีตัวร่วมเหมือนกันคือ มีชื่อของ Francesca Gino เกี่ยวข้องอยู่ด้วย
หลายๆ คนอาจจะคิดว่าคนที่ทำหน้าที่เป็นนักสืบข้อมูลเห็นอะไรแหม่งๆ แล้วก็จะออกมาเต้นกัน ทำคลิปกล่าวหากันง่ายๆ เปล่าเลย ทาง Data Colada ไม่ได้เริ่มต้นจากสมมติฐานว่า ข้อมูลในการศึกษาจะปลอม ทีมงานพยายามเริ่มต้นจากการตั้งสมมติฐานว่า ข้อมูลนั้นน่าจะจริง แต่พยายามลองหาคำอธิบายที่เป็นไปได้ว่าทำไมชุดข้อมูลถึงออกมาเป็นอย่างนั้น และพยายามสอบทาน และคิดซ้ำแล้วซ้ำเล่า เพื่อระวังไม่ให้กล่าวหาคนอื่นโดยผิดพลาด
หากจะดูบทเรียนจากเรื่องนี้ เราจะพบว่า การทำ p-hacking นั้นจริงๆ ก็เลวร้ายพออยู่แล้ว งานวิจัยในสายสังคมศาสตร์ พบว่ามันสามารถทำซ้ำได้เพียง 20% เท่านั้น ถ้าให้โทษ ผมคงโทษ Robert Fisher ที่แม้จะตั้งใจดีในการคิดค้นกระบวนการในการหานัยสำคัญทางสถิติ แต่เขากลับเลือก p<0.05 แบบหยิบตัวเลขมาจากท้องฟ้า
ในหนังสือ Statistical Methods for Research Workers ที่ตีพิมพ์ในปี 1925 จนคนใช้ต่อๆ กันมาครบ 100 ปีแล้ว นักวิจัยที่อยากจะตีพิมพ์จึงพยายามนวดข้อมูลกัน เพื่อทำให้ผ่านเส้น 0.05 นี้ไปให้ได้ ซึ่งใครๆ ก็ทำกันจนเป็นเหมือนเป็นเรื่องปกติ ทั้งๆ ที่จริงๆ มันไม่ต่างกับการโกงเลย จนทำให้การปลอมแปลงข้อมูลเป็นเหมือนความผิดที่ขยับเกินเลยขึ้นไปอีกเพียงนิดเดียว จนบางทีเส้นนี้เป็นเหมือนเส้นพรหมจรรย์กันเลยทีเดียว
และการโกงไม่ว่าจะเป็นการทำ p-hacking หรือปลอมแปลงข้อมูล มันทำให้งานวิจัยที่ไม่ควรได้ตีพิมพ์ กลับได้ตีพิมพ์ ทำให้คนทั่วไปนึกว่าเป็นเรื่องจริง ส่งผลกระทบในวงกว้าง
ถ้าให้โทษ ผมคงโทษส่วนหนึ่งกับโครงสร้างของการวิจัยที่ใข้ประโยชน์จากนักศึกษาปริญญาเอกที่ต้องการจบ และอาจารย์ที่ต้องการได้เลื่อนตำแหน่งเป็นศาสตราจารย์ แรงจูงใจเหล่านี้เพียงพอที่จะทำให้คนเหล่านี้ทำทุกวิถีทางให้งานได้รับการยอมรับ และตีพิมพ์ โดยเฉพาะเมื่อมันมีเส้นตายเวลากับทุกสิ่ง ตีพิมพ์ไม่ได้ ก็เรียนไม่จบ ตีพิมพ์ไม่ได้ก็ไม่ได้ tenure และต้องลาออกจากมหาวิทยาลัย
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
