現代信息技術嵌入學術規(guī)范運行機制研究

唐銀輝，岳鴻偉，朱寶林

（1.金陵科技學院學報編輯部，江蘇 南京 211169；2.金陵科技學院黨委組織部，江蘇 南京 211169）

加強學術規(guī)范是凈化學術生態(tài)環(huán)境、推動我國科學研究取得實際成果的基本保障。隨著“互聯網+”時代的來臨，雖然學術共同體、學術期刊、學術管理部門在學術規(guī)范建設與學術失范的防控中也適時采用了新的信息技術手段，但學術失范（主要包括學術不端和技術性學術失范兩大類）在我國卻呈愈發(fā)嚴重之勢。技術向來是一把“雙刃劍”，現代信息技術雖然為學術失范提供了更加便利的技術手段以及生存土壤，但其也為學術規(guī)范的建設與學術失范的防控提供了技術支持和解決問題方案。研究現代信息技術在學術規(guī)范建設中的逆向作用機理，將現代信息技術嵌入學術規(guī)范運行機制中，借助其“他律”和“自律”兩種機制引導我國科研人員遵守學術規(guī)范，具有重要的現實意義。

一、現代信息技術對學術規(guī)范建設的逆向作用

現代信息技術是借助計算機技術和電信技術相結合形成的手段，對聲音、圖像、文字、數字和各種傳感信號等信息進行獲取、加工、處理、儲存、傳播和使用的能動技術?，F代信息技術是一個外延非常廣的技術群，它包括計算機技術、網絡技術、通信技術、電子技術、控制技術等。現代信息技術為學術失范提供了極大的便利，“互聯網+”時代學術研究更容易失范。

（一）助推抄襲剽竊、偽造篡改數據等學術不端行為

論文為作者的原創(chuàng)成果是論文能在學術期刊發(fā)表的基本要求，然而現代信息技術與互聯網的融合發(fā)展給研究者抄襲剽竊帶來了前所未有的便利。當下，研究人員可以便捷地在互聯網上查閱到研究所需文獻，并通過文字復制抄襲剽竊他人研究成果。借助相關翻譯軟件，這種抄襲剽竊還可以跨國界、跨語言。

抄襲剽竊是比較顯性的學術不端行為，而照搬他人研究方法并偽造篡改研究數據以形成一篇新的論文則是比較隱性的學術不端行為。當下，許多計算機軟件系統(tǒng)給研究者偽造篡改數據提供了便利，如研究某一現象的發(fā)生與哪些因素有關，經常會用到SPSS等統(tǒng)計軟件，使用者將研究數據導入軟件，軟件就可以自動進行相關性分析，根據其運行結果，便能判斷自變量與因變量是否有關，若有關，是正相關抑或負相關，相關度大小如何。如前所述，技術是一把“雙刃劍”，研究者也可以利用這類軟件偽造篡改數據，如通過不斷修改數據并導入SPSS軟件來調整論文中的數據，最終使數據之間呈現出研究者想要的相關性以及表面上的合乎規(guī)律性，最終形成一篇看似新穎且具有科學性的論文。

（二）助推作者引用不當、編輯無意識犯錯等技術性學術失范行為

現代科學研究的邏輯起點一般是前人研究成果，研究路徑是在前人研究的結論上深化研究，自然科學抑或人文社會科學研究概莫如是?？梢姡豁棇W術研究的起點是查閱前人相關研究文獻。在互聯網出現以前，研究者一般是在圖書館或專業(yè)資料室查閱紙質文獻，這些基本都是一手文獻。進入21世紀，現代信息技術與互聯網的深度融合發(fā)展將學術信息的傳播帶入一個全新的數字時代。當下研究者查閱前人文獻基本是通過互聯網在各種學術文獻數據庫中檢索相關文獻，查找各種數據、信息、案例也基本通過互聯網。然而，互聯網上的信息紛繁復雜，特別是自媒體信息（如個人學術博客）缺少同行評議和編輯把關，信息的真實性、可靠性有待商榷。如果研究者不加以證實就引用互聯網上的信息，例如錯誤的數據、不實的例證或者引用網上二次甚至三次文獻，很有可能在不同層級的引用中出現無意識的人為錯誤，最終導致在論文中出現一些技術性錯誤，從而造成技術性學術失范。如果研究思路或實驗方法來源于網絡上錯誤的或不實的信息，則會導致整個研究結論錯誤。因此，對于網絡上的信息，研究者還應保持一種質疑的態(tài)度。

編輯無意識犯錯也是比較典型的技術性學術失范行為。對于文責應該由作者自負還是由作者與編輯共負，一直存在爭論。筆者傾向于贊同文責共負，因為編輯是學術論文發(fā)表前的把關人，而把關的內容不僅包括文字，還包括內容。在文章發(fā)表過程中，編輯也可能因知識欠缺或無意識犯錯，導致學術質量不高的論文得以發(fā)表。如編輯沒有深入把握文章的專業(yè)內容，將文章送給專業(yè)不太對口的專家審稿；編輯沒有核實作者推薦的專家聯系信息，將文章誤送給作者中意的專家更甚至是虛假的專家來審稿，如此獲得的審稿意見，不是質量不高，就是虛假不實。

二、在學術規(guī)范“他律”運行機制中嵌入現代信息技術

學術規(guī)范“他律”機制主要是防范學術不端這類學術失范行為的發(fā)生。信息技術的飛速發(fā)展和不斷提高，使得新的計算機技術和信息處理方法在防范學術不端中具有廣闊的應用前景。

（一）學術不端文獻檢測系統(tǒng)在防范學術不端行為中的應用

當下國際國內學術論文發(fā)表數量與日俱增，網絡學術信息爆發(fā)式增長，學術不端愈演愈烈，已成為國際性問題，而僅依靠編輯人工查閱資料來判斷論文是否存在抄襲剽竊行為已是天方夜譚。因此，國內外有關機構研發(fā)出學術不端文獻檢測系統(tǒng)，利用計算機技術來檢測論文是否有抄襲剽竊嫌疑。

在國外，比較權威的、使用廣泛的英文學術不端文獻檢測系統(tǒng)是Cross Check，該軟件是國際出版鏈接協會（PILA）管理的非營利性會員制協會組織CrossRef與iParadigms公司共同開發(fā)的反剽竊文獻檢測系統(tǒng)。Cross Check包括一個基于全球大量學術出版物的龐大數據庫和一個基于網頁的檢驗工具。依靠行業(yè)中最先進的搜索技術建立的持續(xù)增長的龐大數據庫是Cross Check的核心，目前該系統(tǒng)擁有海量學術文獻比對資源，包括來自學術著作、書籍和會議論文集的文獻，來自期刊、雜志已發(fā)表論文的文獻以及海量網頁。

在國內，使用比較廣泛的學術不端文獻檢測系統(tǒng)是中國知網（CNKI）科研誠信管理系統(tǒng)研究中心發(fā)布的科技期刊學術不端文獻檢測系統(tǒng)（AMCL）和社科期刊學術不端文獻檢測系統(tǒng)（SMLC）。AMCL和SMLC支持從詞、句子到段落的數字指紋定義，并可對圖、表等特殊檢測對象進行基于標題、上下文、圖表等內容的相似性檢測處理［1］。其后，萬方數據和維普資訊也相繼推出WFSD和WPCS。此外，還有PaperPass——主要面向廣大高校畢業(yè)生的檢測系統(tǒng)。PaperPass的比對指紋數據庫由超過9000萬種的學術期刊和學位論文以及一個超過10億數量的互聯網網頁數據庫組成。與PaperPass類似的檢測系統(tǒng)還有百度論文檢測平臺、PaperRight等［2］。

國內外現有學術不端文獻檢測系統(tǒng)的工作原理，主要是將待查詢文獻上傳至相應的檢測系統(tǒng)，并與檢測系統(tǒng)文獻數據庫中的所有數據進行文字比對，得出文字復制比。但這主要能防控顯性的抄襲剽竊行為，而更隱蔽的學術不端行為，如借助翻譯軟件跨語言抄襲、剽竊他人學術思想則不易被發(fā)現。

（二）人工智能技術在防范學術不端行為上的應用

人工智能（AI）最初是在1956年的達特茅斯人工智能夏季研究會上提出的。AI是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能并延伸人類智能的科學。雖然AI早在1956年就被提出，但AI技術獲得迅猛發(fā)展并得到廣泛應用則是在2016年及以后。任何智能的發(fā)展都是一個長期的學習過程，而這一過程離不開數據的支持。隨著大數據、云計算、深度學習、圖像和語音識別等信息技術的發(fā)展和大量資本的涌入，第三次人工智能浪潮席卷全球，當下AI技術的應用已經滲透到許多領域。第三次人工智能浪潮的基石是大數據［3］。在學術不端防控領域，“大數據+AI”也能創(chuàng)造出良好的應用范例。

1.將機器翻譯技術嵌入學術不端文獻檢測系統(tǒng)，防控跨語言抄襲行為。美國科學家Warren Weaver于1947年提出了利用計算機進行語言自動翻譯的想法［4］。經過幾十年的努力、挫折、沉寂、復蘇，自2011年開始，伴隨著語音識別、機器翻譯技術、DNN（深度神經網絡）技術的快速發(fā)展，智能翻譯成為當今信息處理領域新的研究熱點。機器翻譯是AI的一個應用分支，其是通過計算機把一種自然語言轉換成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)稱為機器翻譯系統(tǒng)。目前，在國內科大訊飛在智能翻譯方面做得較好，如果國外與國內的學術不端文獻檢測系統(tǒng)可以互聯互通，并在嵌入科大訊飛的智能翻譯技術后，“大數據+機器翻譯”將構建一個跨語言智能分析檢測平臺，那種比較隱性的跨語言抄襲剽竊行為將無所遁形。

2.將深度學習嵌入學術不端文獻檢測系統(tǒng)，防控學術思想的剽竊行為。機器學習也是AI的一個分支，其經歷了淺層學習和深度學習兩個階段。在很多時候，機器學習幾乎成為AI的代名詞。機器學習就是通過算法使機器能從大量歷史數據中學習其中的規(guī)律，從而對新的樣本做智能識別或對未來做預測［5］。機器學習立足于神經網絡，并在此基礎上發(fā)展出多層神經網絡，從而可以進行深度學習。深度學習的目的是構建并模仿人類大腦的神經網絡進行分析學習的過程，進而模仿人類大腦來解釋和分析數據，如識別與分析圖像、聲音和文本數據，自動完成數據表示和特征提取，通過深度學習獲取有效的數據，從而實現對數據的理解［6］?？梢灶A見，如果學術不端文獻檢測系統(tǒng)能通過深度學習，理解后臺文獻資源庫中文本和圖像（圖表、公式推導）的含義，即能“讀懂”文字和圖表，那么原來無法檢測的將文字意思轉換為圖表表示或將圖表轉化為文字表述的抄襲行為將會被發(fā)現，甚至在理解全文文義的前提下，抄襲他人研究思想也可能被檢測系統(tǒng)發(fā)現?？梢?，“大數據+深度學習”將構建出一個類似人腦的人工智能分析檢測平臺，隱性的學術思想剽竊行為也將原形畢露。

三、在學術規(guī)范“自律”運行機制中嵌入現代信息技術

學術規(guī)范“自律”機制主要是防范技術性學術失范行為的發(fā)生。技術性學術失范多緣于缺乏相關學術規(guī)范知識，或疏忽或無意識犯錯。加強學術規(guī)范教育與學習，大膽設想，謹慎求證，技術性學術失范大多可以規(guī)避。為了防范科研人員因無知而犯錯，學術研究或管理機構有責任對學術研究人員進行技術規(guī)范教育和科研誠信教育。當下，美國一些大學已普遍開設學術規(guī)范課程，而我國在學術規(guī)范教育方面還需要加強。學術研究機構應加強對技術性學術失范案例及有關數據的收集，并利用大數據分析技術挖掘與預測技術性學術失范的主要內容與方式，有針對性地開設線上、線下學術規(guī)范課程；還可以充分利用互聯網強大的信息傳播功能，在相關網站或微信公眾號中加強學術規(guī)范的宣傳教育，使研究人員在學術規(guī)范限定的范圍內開展研究工作；同時，還應幫助研究人員培養(yǎng)謹慎求證的學術研究精神，對于二次、三次文獻一定要利用各種信息技術手段去查找原始出處，以防止引用不當這類技術性學術失范行為的發(fā)生。

在防控技術性學術失范方面，編輯也應提高職業(yè)敏感性，有效利用現代信息技術避免因個人疏忽而使學術質量不高的論文得以發(fā)表。首先，編輯可以從論文參考文獻中尋找專業(yè)匹配的小同行專家來審稿。論文的參考文獻通常與論文的專業(yè)研究范圍相近，其中有些參考文獻的作者就可能成為編輯要找的小同行專家，在鎖定某一專家后，編輯可以通過學術文獻數據庫、學術博客、專家所在機構網站等尋找并邀請其對論文進行專業(yè)把關。其次，編輯應認真核實作者推薦的審稿專家的所有個人信息，特別是用于聯系專家的E-mail地址，可以借助國內外學術文獻數據庫查找專家已發(fā)表的論文，這其中可能就有該專家的E-mail地址。最后，編輯可在期刊網站、投稿系統(tǒng)或期刊微信公眾號中列舉常見的學術不端行為、注意事項、參考文獻著錄要求與規(guī)則等，幫助作者正確區(qū)分合理引用、過度引用、抄襲剽竊等行為，進而引導作者規(guī)避技術性學術失范行為。

四、結語

學術規(guī)范產生作用依賴于自身的運行機制，即“他律”機制和“自律”機制。在“互聯網+”時代，將現代信息技術嵌入學術規(guī)范運行機制，充分發(fā)揮其對學術規(guī)范建設的正向作用，將有助于學術規(guī)范更有效地規(guī)范研究者的學術行為。