本篇内容原创发布于尊龙凯时人生就博公众号，更多精彩内容，请关注“尊龙凯时人生就博”公众号。2020年，诺贝尔化学奖获奖者Frances H. Arnold教授的一篇发表于《Science》的论文被撤稿，原因是部分关键实验数据缺失。对此，Arnold教授在推特上坦诚承认问题，称这是她科研生涯中的一次深刻教训。

其实，数据处理失误导致的撤稿案例并不少见，而在这类撤稿通知中，往往缺乏详细的说明和解释，令作者感到困惑和懊恼。

一、数据处理失误的类型

2025年1月，Nature刊载了一篇题为《撤稿源于诚实错误对研究者的极大压力》的文章，通过6680份调查问卷，总结出了5种常见的数据处理失误。研究人员利用Retraction Watch数据库，识别出5041篇因数据处理错误而被撤回的论文，并向6680位作者发放调查问卷，了解他们对撤稿原因的看法与分析。在97份有效回复中，归纳出五种最常见的数据处理错误：

• 数据处理和分析错误（19%）：在数据建模或统计分析中出现错误，导致结果偏离真实情况。
• 数据编码错误（14%）：常见于脚本编写阶段，错误的变量定义或操作逻辑可能直接影响分析结果。
• 数据文件丢失（11%）：例如，原始实验数据未妥善保存或备份，导致无法复现研究结果。
• 数据输入错误（11%）：手动输入数据时容易出现失误，如误输入、漏输或单位不一致。
• 数据命名不当（8%）：文件命名混乱、版本管理不清晰或命名不规范可能导致计算和运行错误。

其他错误还包括：

• 数据传输错误（7%）
• 错误的报告（6%）
• 编程错误（4%）
• 文件不充分或不正确（4%）
• 数据选择/合并错误（4%）
• 项目管理错误（2%）
• 数据点之间的连接不正确（2%）
• 偏离协议（2%）
• 数据或文件组织错误（2%）

造成这些失误的常见原因包括：不专心（14%）、技术性问题（13%）、沟通失误（12%）、粗心大意（11%）和缺乏经验（9%）等。

二、如何避免数据处理失误

为了降低数据处理错误的风险，可以采取以下措施：

1. 明确数据管理责任：项目设立专人负责数据管理，确保责任明确。
2. 定期培训和学习：开展数据管理与工具使用的培训，提升团队技能水平。
3. 引入双重核查机制：提交数据前进行二次审核，以减少因粗心大意或遗漏导致的失误。
4. 加强技术支持：投资于可靠的存储设备，并使用自动备份工具来保护数据的安全。

此外，作者们还希望期刊能够提供更明确的说明或指导，指出哪些失误会导致撤稿，哪些可以通过修改来补救。这对研究者和编辑都是至关重要的。

与其因撤稿感到懊恼，不如提前做好防范：认真对待数据细节，谨慎处理每个环节。每个科研工作者都应时刻关注数据质量。

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