葉 青

浙江大學(xué)出版社《浙江大學(xué)學(xué)報(英文版)》編輯部，浙江省杭州市西湖區(qū)天目山路148號 310028

近年來，國際上大規(guī)模撤稿事件頻發(fā)，每一幅造假圖片的曝光，都會在網(wǎng)絡(luò)上引起激烈的討論，并受到輿論譴責(zé)，這不僅對科研環(huán)境，也對社會風(fēng)氣造成了惡劣的影響。科技期刊作為科研論文的重要載體，是科研成果展示和傳播最主要的平臺，有責(zé)任也有義務(wù)確保其刊載論文的真實性和科學(xué)性。但隨著科技論文的電子化、網(wǎng)絡(luò)化，圖片數(shù)據(jù)的獲取變得更加容易，同時，圖片編輯和修飾軟件的快速發(fā)展和日益成熟，使得對圖片不當(dāng)使用和修改變得更為隱蔽，相應(yīng)的檢測也變得更為困難。而現(xiàn)有的針對文本相似度的檢測系統(tǒng)，在圖片問題上依舊束手無策。美國國立衛(wèi)生研究院研究誠信辦公室(Office of Research Integrity, ORI)的報告中提到[1]，1995年有5.7%的學(xué)術(shù)不端案件涉及圖像問題，然而到2005年，這一數(shù)據(jù)已經(jīng)上升到了44.1%。2016年，Bik等[2]開展了一項針對生物醫(yī)學(xué)論文的調(diào)查，通過對40種期刊20621篇論文的人工檢查，發(fā)現(xiàn)約有3.8%的論文存在圖像的問題，其中至少有一半的圖像存在人為故意修改的嫌疑。值得注意的是，這一結(jié)果僅僅針對圖像不恰當(dāng)使用這一種形式，圖片問題整體上則應(yīng)該更為嚴(yán)重。

國際上大部分的英文科技期刊對于論文中圖片相關(guān)的學(xué)術(shù)不端行為的檢測，目前主要還是依賴于評審專家和同行學(xué)者的發(fā)現(xiàn)和舉報。然而，大部分的舉報是發(fā)生在論文正式發(fā)表之后，即使期刊編輯部能及時做出回應(yīng)和妥善處理，學(xué)術(shù)不端行為導(dǎo)致的一系列不良后果已經(jīng)釀成，對刊發(fā)論文的期刊以及論文作者自身學(xué)術(shù)聲譽(yù)造成了不可逆的損害。Martin和Blatt[3]通過對JournalofCellBiology進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)其錄用的論文中依舊有10%存在對圖像數(shù)據(jù)的不當(dāng)操作。因此，國外有不少期刊針對圖片問題在編輯部初審階段就專門增加了圖片檢測的環(huán)節(jié)，甚至還設(shè)立了專門進(jìn)行圖片檢測的崗位[4]。

近年來，我國期刊也開始重視圖片學(xué)術(shù)不端的問題，筆者在前期研究中明確了圖片剽竊、圖片偽造和圖片篡改這三大類圖片學(xué)術(shù)不端類型，并提出了相應(yīng)的應(yīng)對策略[5]。張維等[6]對《第三軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報》來稿中圖片相關(guān)的學(xué)術(shù)不端案例進(jìn)行了辨析，并制定了生物醫(yī)學(xué)期刊圖片處理規(guī)范。陳秀妍等[7]調(diào)研了PubPeer網(wǎng)站和相關(guān)文獻(xiàn)中的真實案例，總結(jié)了圖表數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)不端的類型和表現(xiàn)特征，并提出對應(yīng)的甄別和防范措施。而對于具體的圖片學(xué)術(shù)不端檢測方法在期刊編輯部日常工作中的實踐及判斷標(biāo)準(zhǔn)的討論，則少有研究提及。針對圖片學(xué)術(shù)不端問題的界定和處理，國際出版界主要參考ORI、國際出版?zhèn)惱砦瘑T會(Committee on Publication Ethics，COPE)、科學(xué)編輯委員會(Council of Science Editors，CSE)[8]、威立(Wiley)[9]和愛思唯爾(Elsevier)[10]的相關(guān)政策或準(zhǔn)則。雖然以上單位或組織對圖片學(xué)術(shù)不端問題進(jìn)行了詳細(xì)闡述，但是其中適用于我國期刊的圖片學(xué)術(shù)不端檢測和判斷的方法，需要進(jìn)行進(jìn)一步實踐和整理。

針對圖片剽竊，若僅僅依靠人工進(jìn)行識別，由于被剽竊的對象很難錨定，對檢測人員的學(xué)科背景要求較高，目前主要依靠同行評審和小同行讀者舉報，而一些圖片剽竊檢測軟件還處于研發(fā)和試用階段，尚未達(dá)到正式使用的水平[11-13]。相對而言，圖片篡改和偽造會對圖片本身進(jìn)行不同程度的修飾處理，這就會留下一些蛛絲馬跡，因此本研究以圖片不當(dāng)處理的檢測為切入口，實踐比較了不同圖片檢測方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并制定了圖片不當(dāng)處理的判斷分級標(biāo)準(zhǔn)，以期為科技期刊編輯人員在圖片學(xué)術(shù)不端審讀環(huán)節(jié)提供借鑒，從而規(guī)范科技期刊論文圖片的正確處理和合理使用。

1 研究方法與對象

1.1 研究方法及工具

本研究的起始階段，主要以案例分析和文獻(xiàn)研究為基礎(chǔ)，結(jié)合實際工作經(jīng)驗，初步制定圖片學(xué)術(shù)不端的檢測方法。在后續(xù)的檢測方法有效性驗證和工作流程完善階段，主要針對圖片不當(dāng)處理的檢測，采用人眼識別和計算機(jī)軟件輔助識別相結(jié)合的方式進(jìn)行。所涉及的計算機(jī)輔助識別工具包括：(1) 計算機(jī)軟件Photoshop CC 20.0.1；(2) ORI開發(fā)的Droplets工具包(https://ori.hhs.gov/droplets)；(3) Forensicallyβeta在線檢測工具(https://29a.ch/photo-forensics/#clone-detection)。

1.2 研究對象

在案例搜集整理階段，主要檢索分析Retraction Watch數(shù)據(jù)庫網(wǎng)站(http://retractiondatabase.org)和PubPeer網(wǎng)站(https://pubpeer.com)中圖片相關(guān)的典型案例。在圖片檢測方法的試用階段，檢測了浙江大學(xué)出版社的1種生物醫(yī)學(xué)SCI英文期刊的近期投稿，總計250篇論文。在圖片檢測方法的驗證階段，檢測了國內(nèi)3種生物醫(yī)學(xué)SCI英文科技期刊2020年發(fā)表的453篇論文。本研究檢測的圖片類型主要包括電泳凝膠圖、免疫印跡圖、流式細(xì)胞圖、顯微鏡觀察圖等。

1.3 圖片不當(dāng)處理的審讀依據(jù)

本研究依據(jù)國際出版界廣泛接受和認(rèn)可的圖片處理規(guī)范及指南，包括CSE發(fā)布的《科技期刊出版?zhèn)惱戆灼穂7]、威立發(fā)布的《科研誠信與出版?zhèn)惱碜罴褜嵺`指南》[8]，以及愛思唯爾發(fā)布的《研究與出版?zhèn)惱硎謨浴穂9]。通過對相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行翻譯、匯總和整理，制定了以下6條科技論文圖片處理規(guī)范，作為本研究審讀工作的判斷依據(jù)。

(1) 允許對整幅圖片進(jìn)行亮度、對比度或顏色平衡的調(diào)整，但是這些調(diào)整不可以掩蓋、消除或歪曲原圖中的任何信息。

(2) 不允許對圖片中的特定區(qū)域(或某個特征屬性)單獨(dú)進(jìn)行增強(qiáng)、掩蓋、移動、刪除或添加。

(3) 應(yīng)避免對圖片進(jìn)行過度修飾，例如以犧牲其他區(qū)域為代價來強(qiáng)調(diào)圖像中的一個區(qū)域(這類似于篡改實驗數(shù)據(jù))。若必須對圖片進(jìn)行非線性調(diào)整或刪除部分信息，則應(yīng)該在圖注(或正文)中公開所有操作記錄。

(4) 應(yīng)避免將從不同的凝膠、電場、曝光或?qū)嶒灄l件下獲得的圖像放在一張圖中。若必須對圖片進(jìn)行合成(拼合)，則應(yīng)該在各組成圖片之間添加明顯的分割線，并在圖注(或正文)中進(jìn)行文字說明。

(5) 應(yīng)避免在不同的圖片中重復(fù)使用相同的圖片(如對照)，如果重復(fù)使用的圖片為相同實驗條件下獲得的，則應(yīng)該在圖注(或正文)中進(jìn)行文字說明。

(6) 作者有義務(wù)保存論文中所有圖片的原始圖像和數(shù)據(jù)，同時需要記錄修改圖片的所有操作。

2 結(jié)果和討論

2.1 圖片不當(dāng)處理檢測工具的使用情況

針對圖片不當(dāng)處理的檢測，本研究使用了Photoshop、Droplets及Forensically這3種計算機(jī)輔助識別工具。Droplets工具包作為Photoshop軟件的一個插件合集，需要依賴于計算機(jī)本地軟件Photoshop才能正常使用，該工具包有豐富的功能可以下載使用，本研究主要用到的有Features in dark or light areas(主要用于電泳凝膠圖和免疫印跡圖的檢測)、Forensic-Gr Map(主要用于流式細(xì)胞圖和顯微鏡觀察圖的檢測)、Advanced Overlay-Adjustment Layers(主要用于疑似圖片重復(fù)使用的檢測)。通過工具包提供的一系列操作可以直觀地展示圖片中的可疑操作痕跡，但是不能實現(xiàn)自動化操作，而且需要操作者具有一定的學(xué)科背景和軟件操作技能[5]。Forensically是一套免費(fèi)的在線數(shù)字圖像取證工具，它具備克隆檢測(Clone Detection)、誤差水平分析(Error Level Analysis)、亮度梯度(Luminance Gradient)、主成分分析(Principal Component Analysis)、元數(shù)據(jù)提取(Meta Data)等功能。與Droplets相比，F(xiàn)orensically在處理少量圖片時具有優(yōu)勢，其不需要借助其他計算機(jī)軟件運(yùn)行，只需要計算機(jī)可以上網(wǎng)即可訪問運(yùn)行，操作也相對簡單；特別是克隆檢測功能，可以快速有效地識別圖片中重復(fù)使用的區(qū)域。但是，當(dāng)需要檢測大量圖片時，考慮到網(wǎng)頁上傳速度的限制，使用本地化的Droplets工具包更為快捷。此外，F(xiàn)orensically使用的便捷性也勢必會在功能上有所限制，對于圖片細(xì)節(jié)的檢測，Droplets則更勝一籌。

2.2 圖片不當(dāng)處理檢測方法的實踐與完善

對于初步建立的圖片不當(dāng)處理檢測方法，首先在編輯部內(nèi)部的期刊初審階段進(jìn)行試用，熟悉常見的圖片學(xué)術(shù)不端類型，掌握圖片檢測工具的使用方法，從而對檢測方法的有效性進(jìn)行驗證。通過對250篇來自浙江大學(xué)出版社的1種生物醫(yī)學(xué)SCI英文期刊的投稿圖片進(jìn)行初審檢測，發(fā)現(xiàn)有8篇稿件(3.2%)存在疑似圖片不當(dāng)處理，懷疑這些稿件存在潛在學(xué)術(shù)不端行為。常見的圖片不當(dāng)操作包括電泳條帶拼接、圖片重復(fù)使用、背景過度修飾等。通過與作者的溝通，有一位作者給予了合理的解釋，在替換正確圖片并補(bǔ)充文字說明后順利進(jìn)入審稿環(huán)節(jié)；其余7篇稿件的作者承認(rèn)對圖片進(jìn)行了不當(dāng)處理。同時發(fā)現(xiàn)，單人檢測的漏檢率較高，建議兩人次以上進(jìn)行復(fù)審，但考慮到編輯部初審工作繁重，建議復(fù)審編輯只針對初審?fù)ㄟ^的稿件進(jìn)行圖片檢測，可顯著減少無效工作時間。

在圖片不當(dāng)處理檢測方法的驗證階段，共選取3種國內(nèi)英文期刊2020年度發(fā)表論文的圖片進(jìn)行檢測，以此來驗證所建立的圖片檢測方法的有效性，并形成具有操作意義的修改意見。該階段的工作涵蓋了3種所選期刊2020年正式出版論文正文中出現(xiàn)的所有圖片，涉及圖片1601幅。第一輪檢測發(fā)現(xiàn)11篇論文存在疑似圖片不當(dāng)處理，涉及圖片16幅。這16幅圖片主要為電泳凝膠圖、蛋白質(zhì)印跡圖及顯微照片，疑似存在以下幾種問題：圖片拼接、圖片篡改、圖片過度修飾及圖片重復(fù)使用。由于第一輪檢測所采用的圖片均從正式發(fā)表論文的pdf文件中提取，部分期刊存在圖片被壓縮后分辨率降低的情況，影響了檢測判斷。因此，第一輪檢測得到的所有疑似圖片的檢測結(jié)果和分析均反饋給相應(yīng)期刊的編輯部，在收到重新提供的原圖或作者的解釋回復(fù)后進(jìn)行復(fù)檢和驗證，進(jìn)一步完善圖片檢測的具體判斷標(biāo)準(zhǔn)和操作規(guī)范。其中有5篇論文的作者提出異議，并給出合理解釋。經(jīng)復(fù)審核實，排除了初審發(fā)現(xiàn)的所有案例中存在主觀上誤導(dǎo)讀者的圖片造假的可能，但是按照國際出版?zhèn)惱硪?guī)范的要求，還有6篇論文中的9幅圖片存在疑似圖片處理不規(guī)范行為，占檢測論文總數(shù)的1.3%。這9幅圖片存在疑似圖片拼接、圖片不成比例拉伸或圖片過度修飾的問題，根據(jù)表1所示的圖片不當(dāng)處理等級，主要集中在1～2級。

2.3 圖片不當(dāng)處理的判斷標(biāo)準(zhǔn)

鑒于圖片偽造和圖片篡改類型的復(fù)雜性和多樣性，在參考EMBO雜志社[14-15]對圖片畸變的3級標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，對圖片不當(dāng)處理的類型進(jìn)行匯總和梳理，根據(jù)主觀上是否存在造假的意圖以及客觀上處理后的圖片是否改變圖片內(nèi)容的展示(破壞圖片的完整性)、是否影響實驗圖片的結(jié)論、能否提供原始數(shù)據(jù)、能否重現(xiàn)圖片處理的過程，將圖片不當(dāng)處理重新定義為4級(表1)。圖片不當(dāng)處理的等級為1～2級，如果論文已經(jīng)發(fā)表，一般進(jìn)行勘誤即可糾正錯誤；達(dá)到3級及以上，就會面臨撤稿風(fēng)險；而達(dá)到4級，則會被認(rèn)為存在學(xué)術(shù)不端的行為。

表1 圖片不當(dāng)處理的4個等級

3 思考與建議

根據(jù)本研究對圖片不當(dāng)處理的檢測實踐，以下幾點(diǎn)經(jīng)驗可供期刊編輯部及期刊主管部門參考。

3.1 期刊編輯部應(yīng)提高對圖片不當(dāng)處理的重視

(1) 通過使用本研究建立的圖片檢測方法，在初審試用階段和年審驗證階段分別發(fā)現(xiàn)有3.2%和1.3%的論文存在圖片不當(dāng)處理的行為。建議期刊編輯部制定針對圖片不當(dāng)處理的檢測機(jī)制，將圖片學(xué)術(shù)不端檢測的環(huán)節(jié)加入到各編輯部的日常工作流程中，無論是在初審階段還是在論文的年度自檢階段，都能在一定程度上有效遏制學(xué)術(shù)不端行為的發(fā)生。尤其是在初審階段，投入的時間相對較少，并且在論文發(fā)表之前處理學(xué)術(shù)不端事件，期刊往往能占據(jù)主動，免于陷入撤稿事件等不利局面。

(2) 本研究發(fā)現(xiàn)，不同計算機(jī)軟件在處理不同類型圖片時效果存在差異，檢測人員由于學(xué)科背景不同及對檢測軟件的熟悉程度不同，判斷也會有一定差異。建議期刊編輯部加大對圖片學(xué)術(shù)不端檢測工作的人員投入，加強(qiáng)對圖片學(xué)術(shù)不端檢測人員的培訓(xùn)，掌握1～2種計算機(jī)輔助檢測工具的使用；邀請相關(guān)學(xué)科的編輯人員或?qū)W者加入，形成更為廣泛的檢測隊伍；積極向?qū)W科專家征求意見，與期刊同行定期開展經(jīng)驗交流，切實有效地提高期刊編輯部的圖片檢測水平。

(3) 本研究針對圖片不當(dāng)處理劃分的4個等級，可以為編輯部在處理圖片相關(guān)的學(xué)術(shù)不端行為時提供判斷依據(jù)和參考。同時，建議期刊編輯平時關(guān)注國際知名網(wǎng)站(Retraction Watch、PubPeer等)最新公布的圖片學(xué)術(shù)不端案例，熟悉圖片學(xué)術(shù)不端案例的新形式，學(xué)習(xí)國際知名出版單位在圖片學(xué)術(shù)不端問題上的處理態(tài)度和工作經(jīng)驗，從而豐富圖片不當(dāng)處理等級的典型特征，有效提高日常編輯檢測工作的效率。

3.2 期刊編輯部應(yīng)加強(qiáng)對作者關(guān)于正確處理圖片的引導(dǎo)

(1) 本研究發(fā)現(xiàn)，大部分圖片不當(dāng)處理稿件的不當(dāng)處理等級為1～2級，尚未達(dá)到學(xué)術(shù)不端的標(biāo)準(zhǔn)，究其原因，主要還是作者對正確處理圖片的規(guī)范不夠了解。編輯部可以通過投稿須知，將正確處理圖片的規(guī)范及不當(dāng)處理圖片的類型告知作者，根據(jù)投稿階段的圖片檢測結(jié)果，針對有疑問的圖片處理與作者進(jìn)行溝通，規(guī)范處理發(fā)表后存在圖片不當(dāng)處理的論文(發(fā)表勘誤、撤稿或表達(dá)關(guān)注等)，這都能對作者群體起到良好的教育和警示作用。

(2) 高質(zhì)量圖片是順利完成檢測的前提，分辨率偏低的圖片會給檢測工作帶來困難,增加檢測判斷的誤判率。建議期刊編輯部在作者投稿或者校稿階段，要求作者提供論文中所有圖片的原始文件，包括未修改的原始文件，有條件的期刊可以進(jìn)一步要求作者提供所有圖片修改處理所使用的軟件信息，以及具體的修改步驟[16]，達(dá)到原始圖片可以重復(fù)性展示最終論文圖片的效果，以便在論文產(chǎn)生懷疑時，可以第一時間提供驗證與檢測。

3.3 期刊主管部門應(yīng)注重對期刊學(xué)術(shù)倫理的建設(shè)

現(xiàn)有的期刊審讀工作重點(diǎn)是對期刊內(nèi)容質(zhì)量、編校質(zhì)量、印制質(zhì)量和出版形式質(zhì)量進(jìn)行審讀。對圖片的審讀主要涉及圖的序號差錯、圖的位置差錯，以及圖的內(nèi)容和說明文字不符。而對于圖片中可能存在的學(xué)術(shù)不端問題的審讀，缺少明確的規(guī)范和具體的標(biāo)準(zhǔn)。同時，目前我國在國家及行業(yè)層面也缺少對圖片學(xué)術(shù)不端檢測的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，而圖片學(xué)術(shù)不端行為的類型多樣且復(fù)雜，這導(dǎo)致檢測標(biāo)準(zhǔn)在不同行業(yè)、不同單位、不同人員之間存在差異，不利于圖片學(xué)術(shù)不端行為的有效識別和統(tǒng)一判斷。此外，圖片不當(dāng)處理的檢測工作量相對較大，對檢測人員的學(xué)科背景及檢測技術(shù)的要求較高，許多期刊還未有能力獨(dú)立開展圖片不當(dāng)處理的檢測。建議期刊主管部門根據(jù)不同期刊的學(xué)科特色，組織相關(guān)領(lǐng)域的專家成立針對圖片學(xué)術(shù)不端問題的檢測團(tuán)隊，為期刊編輯部提供有力的技術(shù)指導(dǎo)和支撐。此外，建議主管部門率先制定相應(yīng)的圖片處理規(guī)范與指南，以及圖片檢測的標(biāo)準(zhǔn)與細(xì)則，從管理層面加強(qiáng)對期刊倫理建設(shè)的引導(dǎo)，從而有效遏制學(xué)術(shù)不端的滋長，凈化科研環(huán)境。

4 結(jié)語

本研究通過對圖片不當(dāng)處理檢測工具的實踐使用，并通過對期刊日常工作的不同階段的效果驗證，制定了圖片不當(dāng)處理的分級標(biāo)準(zhǔn)，為進(jìn)一步制定和優(yōu)化我國科技期刊圖片學(xué)術(shù)不端的審讀規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)提供參考。本研究針對的圖片不當(dāng)處理問題主要涉及圖片篡改和偽造兩大類型，未對圖片剽竊問題進(jìn)行探討。目前國外已經(jīng)有多家出版商開始試用圖片相似度檢測軟件，用于分析論文中是否存在圖片重復(fù)使用或者比較多篇論文之間的圖片相似度[13]，這給我們未來的圖片學(xué)術(shù)不端檢測帶來了一縷曙光。

致謝感謝浙江農(nóng)林大學(xué)何珂博士和浙江大學(xué)單穎博士在圖片不當(dāng)處理檢測過程中提供的建議和幫助。