最后的学术净土也脏了,顶尖数学家:虚假论文数量正在惊人增长

长期以来,数学家们一直认为只要洁身自好,远离掠夺性期刊和论文工厂,就能保护其所在的领域免受学术不端的污染。
但事实证明并非如此。近日,国际数学联盟(IMU)与国际工业与应用数学联合会(ICIAM)联合工作组发布的两份报告,系统性地揭开数学领域学术出版欺诈的“冰山一角”:不同于其他学科,数学因“论文数量少、合著者少、引文率低”的学科特性,文献计量指标更易成为“操纵工具”——从开放获取文章处理费(APCs)驱动下的掠夺性期刊批量收稿,到“引文卡特尔”约定互引抬高指标,再到论文工厂伪造“数学猜想证明”蒙混发表,欺诈行为已渗透至学术评估全链条。
一个显著事件发生在2024年11月,著名的科学与学术研究信息提供商科睿唯安(Clarivate)将数学领域整体从“高被引研究者(HCRs)”名单中剔除,暴露出该领域指标造假乱象;截至2024年12月,数学核心领域已有1009篇论文被撤稿,部分知名学者因关联论文工厂、剽窃问题卷入争议。
德国马尔堡大学数学教授Ilka Agricola是上述两份报告的第一作者。她是马尔堡大学数学与计算机科学系主任,研究方向为微分几何及其在数学物理中的应用。2024年,她被美国数学学会选为会士。在学术兼职方面,她现任IMU出版委员会主席,曾在2024-2024年任德国数学学会主席。目前,她还担任两本数学期刊的主编,两刊分别是Annals of Global Analysis and Geometry和Mathematische Semesterberichte。
日前,Ilka Agricola接受了《撤稿观察》(RetractionWatch)专访,就数学领域出版欺诈的相关问题展开深入对话,以下为经整理的对话内容。
撤稿观察:很少有人谈论数学领域的出版欺诈,原因是什么?
Agricola:长期以来,数学家们认为只要远离掠夺性期刊和论文工厂,这个问题就不会影响到自己。但事实证明这种想法是错误的。
撤稿观察:若参考2024年Clear Skies“论文工厂警报”监测到的论文数量,数学领域的排名相当靠后。数学领域真的有很多虚假论文吗?
Agricola:公平地说,数学领域的问题可能不像癌症研究等其他领域那么严重,但数学界规模本身更小,且虚假论文数量正以惊人的速度增长。掠夺性和低质量的巨型期刊正使出浑身解数,引诱知名科学家步入它们的虚假科学“平行宇宙”,试图借此营造自身“可信”的假象。因此,我们的目标之一就是让数学界充分意识到这个问题的严重性!
撤稿观察:正如你们在新报告中提到的,科睿唯安在2024年宣布将整个数学领域排除在“高被引研究者(HCRs)”名单之外,这背后的原因是什么?
Agricola:数学领域的出版文化与实验科学、生命科学等领域有所不同。平均而言,数学家发表的论文数量更少,每篇论文的合著者也比其他领域的科学家少。这意味着,在数学领域,研究者凭借与其他学科相同数量的论文和引文,就可能成为“高被引研究者”。因此,操纵这个体系在数学领域更容易。
最终,数学领域的HCRs名单变得极其失真,科睿唯安再也无法假装这份名单有任何价值。尽管科睿唯安表示会研究新的衡量工具,但在此期间既没有提出任何替代方案,也没有联系国际数学界的任何代表。
撤稿观察:你们在报告中指出,2019年拥有“高被引研究者”数量最多的机构是中国台湾的“中国医药大学”,但该校并没有数学相关项目。这该如何理解?
Agricola:这是个好问题!学者入选HCRs“名人堂”,对其所属大学有一个关键好处:它会影响大学在“世界大学学术排名(ARWU,2003年起发布,又称‘上海排名’)”中的位次。因此,即便学校没有数学项目,也能从中获益。当然,我们认为,一个机构未开设的学科领域,不应被纳入排名考量,但目前的体系就是如此运作的。
科睿唯安对HCRs的认证态度十分“宽松”:他们仅通过询问研究者本人来确认其隶属机构。因此,在统计时,研究者只需将隶属机构填为“中国医药大学”(或其他任何机构),即便他们并非该校人员。这些研究者通常会签订“客座教授”合同来掩盖真相,本质上是在隶属信息上弄虚作假。而且,拥有HCRs的头衔,他们可能从自己原来所属机构获得更多的福利、声望和科研经费。得知学术界在机构署名上竟然存在如此多的造假行为,我确实很震惊!实际上,许多机构对主要单位和次要单位的署名都没有明确的规定。
撤稿观察:在医学领域,若临床试验是虚假的,显然会影响生死攸关的决策。那么数学领域的虚假论文和其他类型的出版欺诈,会产生怎样的现实影响呢?
Agricola:数学领域有许多著名的未解决猜想。掠夺性期刊会为研究者提供发表这些猜想“证明”的渠道,且这些“证明”无需经过可信的同行评审。这会导致这些成果的真实性状态模糊不清,后续若有研究者基于这些成果展开研究,将会浪费精力和资源。
从更大范围来看,许多低质量数学论文宣称涉及实际应用,这可能会误导外界认为这些成果已解决了具体问题,但实际上并非如此。
撤稿观察:你和你的合著者都是数学家,却主张不应该过度关注期刊影响因子、论文发表数量和引文数量这类数字指标。你觉得是这些指标催生了这些不良行为吗?
Agricola:英国经济学家查尔斯・古德哈特有句名言:“当一项衡量标准成为目标时,它就不再是一个好的衡量标准。”这句话也适用于文献计量指标。当然,操纵这些指标的行为一直存在,但我们中有些人曾愿意相信,这些指标大致可用,即便存在一些因造假导致的误差。
如今我们意识到,这些误差的幅度已经超过了我们想要衡量的“研究质量”本身的价值。
或许数学家的一个优势在于,我们不容易被数字迷惑,而且有能力去理解和分析这些数字——这是我们的本职工作。因此,结论非常明确:文献计量指标与研究质量的相关性极低,我们不应再使用这些指标。我也呼吁所有同行公开表达这一观点!
撤稿观察:若不依靠出版指标,我们该如何评判研究质量?
Agricola:直接阅读研究成果本身,而不是依赖文献计量指标!此外,数学领域很幸运,拥有两个经过严格筛选的论文和期刊数据库:zbMath Open和MathSciNet。如果一本期刊未被这两个数据库收录,要么它是高度交叉学科期刊,要么就需要对其质量保持警惕。
撤稿观察:研究者若脱离“文献计量指标体系”,会不会危及自己的职业生涯?
Agricola:毫无疑问,我们需要努力推动学术文化变革,这条路必然崎岖且艰难。对于年轻研究者,我们应当提醒他们:参与掠夺性出版同样会严重威胁自身的学术诚信。我们应该时刻在脑海里敲响警钟,记住那些因数据造假而被迫辞职的人。
尽管数学出版欺诈情况严峻,但并非毫无希望,有些切实可行的改变其实很容易实施:
明确“良好出版实践”的标准,鼓励研究者遵循,并向年轻一代普及掠夺性出版的危害;不鼓励在招聘、晋升评审或毕业考核中使用文献计量指标;
评估教职人员时,关注其“代表作质量”和“学术活跃度”,不强制要求高频次发表论文;
不在收取文章处理费(APCs)的期刊上发表论文——大多数严谨的数学期刊都不收取这项费用;
加入期刊编委会前,先核查期刊质量;
谨慎选择发表论文的期刊或特刊,以及参与审稿的期刊。
参考资料
[1]https://retractionwatch.com/2025/09/24/math-has-publication-fraud-too/#more-132920
[2]https://arxiv.org/abs/2509.07257
[3]https://arxiv.org/abs/2509.09877
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