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数据造假最新视觉报道_本科论文数据大多造假(2024年11月全程跟踪)

内容来源：飘花网电影所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

数据造假

哥大退U.S.News，数据造假？哥伦比亚大学（Columbia University）近日宣布，将不再与U.S.News合作，并正式退出其综合性大学排行榜。校方表示，这一决定是基于价值观的不同，认为大学排名不应仅仅被数据所定义。此前，哥伦比亚大学已经明确表示，不会参与2023年U.S.News的大学排名，并且没有向U.S.News提供任何数据。然而，U.S.News却忽视了这一请求，从当地教育统计中心、College Scorecard以及U.S.News自己的同行评估调查问卷中获取了并不完整的数据。最终，U.S.News强行估算出了哥伦比亚大学在2023年排名中的位置：第18位。这一结果引发了广泛争议，因为大多数人都认为这一排名远低于哥伦比亚大学的实际水平。事实上，此次排名中哥伦比亚大学至少有10%的数据是完全空白的。此外，U.S.News也因为哥伦比亚大学数据造假的问题，逐步失去了公信力。

所有人都知道美国数据造假。

日企再现“数据造假”丑闻：松下承认全球 40 家工厂存在 93 起不当行为。

美联储数据造假，已经没有信用了

用户实验心得：数据造假不可取最近，我有幸参与了两个HCI用户实验项目，其中一个还是我自己设计的，真是既兴奋又紧张。在这过程中，我学到了不少东西，今天就来跟大家分享一下我的心得体会吧~ 首先，最重要的一点就是：一定要用真实数据！千万不要造假！𐟘ኊ可能有些人会觉得，用户实验的数据稍微“修饰”一下也没什么大不了，反正看起来我们的系统更厉害。比如在HCI课程作业里，有些同学可能懒得招募一堆被试，就自己录点任务数据来凑数。这样做可能省事，但得出的结论可能并不靠谱。首先，HCI这个领域看的不只是准确率。比如你在做理解人类的研究，那么机器能代替多少人类认知本身就是一个重要的发现，而不是越高越好。其次，你预设的结论不一定最贴近实际。在用户实验中，我经常发现用户的认知和我的预期有差距。最近的一个例子就是，我们自己定义的建模概念对用户来说简直难如登天。所以，我们应该追求的是“实际情况下的结论”，而不是硬凑出来的“设想结论”。最后，捏造数据可能会让你错过一些很有价值的发现机会。有时候，不成功的数据分析能让你发现很多新东西：不成功的原因有哪些、分别占多大比例、可能代表人类的哪些智能是系统缺失的、人类与机器的认知存在哪些gap、专家和用户的认知存在哪些gap、日后工作中可能做什么改进…… 所以，真的要脚踏实地把用户实验完整做下来，保持数据的真实性！这样才能做出真正有价值的研究。𐟒ꀀ

留学生们注意！学术不端的几种常见形式在日常工作中，我们经常会被学生问到，他们所使用的文章数据是否被篡改过。实际上，我们所使用的数据通常来自公共数据库，是完全公开透明的。而提及数据篡改，实际上等同于学术造假，这是极为严重的行为。根据我的理解，学术造假主要有以下几种形式：捏造数据式造假：编造实验数据，谎称自己进行过实验，制造出虚假的数据结果。拼凑式造假：将不同来源的数据混合在一起，以达到“自圆其说”的目的，掩盖其实验结果的真实性。抄袭式造假：直接复制他人的文章内容，没有经过合理的引用和参考。批图式造假：通过图像处理软件如PS，在图像中进行篡改或复制粘贴。这种造假相对较难察觉，但一旦被发现就是确凿的证据。这些行为都是严重的学术不端，期刊和作者都有责任对此进行严格把控。期刊作为质量的把关者，在同行评议和编辑决定文章录用时，都应该严格审核数据的可信度和文章的真实性。只要这两个环节得到严格执行，大部分情况下就能够避免学术造假的发生。因此，我们必须杜绝数据造假！不要因为一时的糊涂而毁了自己的前程！此外，很多同学还问到，申请前置课程豁免有哪些好用的理由。以下是一些常见的好用理由：相关工作经验：如果你有与课程相关的实际工作经验，可以作为申请豁免的理由。先修课程成绩：如果你在先修课程中取得了优异成绩，可以作为申请豁免的依据。专业背景或资格：如果你拥有与课程相关的专业背景或资格，可以作为申请豁免的理由。自学或自我学习：如果你通过自学或自我学习掌握了相关知识点，可以作为申请豁免的依据。其他相关证明：如果你有其他相关的证明材料，如证书、奖项等，也可以作为申请豁免的理由。希望这些信息对大家有所帮助！

Diss造假数据？这些细节必看！最近有同学问我，写Dissertation时如果采访或问卷的样本不够，能不能造假数据？会不会被发现？我的回答是：可以，但要注意方法。以下是一些关键点： ⭐️ 问卷数据造假：注意数据的合理性和逻辑性：有时候即使数据是真实的，结果也可能不符合预期。这时可以进行微调，但不要过于明显。提供问卷链接和SPSS源文件：如果导师或学校要求查看问卷结果，最好提供问卷链接和SPSS的源文件。这样更可信。注意问卷链接的要求：如果学校有规定使用特定软件，建议找人手动刷数据。一般情况下，谷歌问卷用得比较多。 ⭐️ 采访数据造假：提供采访录音：如果导师要求提供采访录音，那就得多花点心思了。填写受访者表格：如果需要填写受访者表格，涉及到受访者的签字和联系方式。除非导师特别要求，否则一般不会去联系受访者。可以问问导师如何处理受访者要求匿名的情况。关于问卷和采访数据的造假问题大概就这些，如果你还有其他关于Dissertation的问题，欢迎提问！𐟓š

第三方机构有多坑第三方检测机构可能存在以下一些“坑”的情况： 1. 数据造假方面： - 环境检测领域：部分机构为追求利益，在采样环节偷工减料，比如未按规定的时间、地点、频次进行采样；在检测分析过程中，篡改或伪造数据，出具虚假的检测报告。 - 机动车检测方面：机动车检测机构可能会用其他车辆代替检验，利用计算机软件等手段篡改或者伪造检验数据和结果，为检验不合格的机动车出具检验合格证明，擅自减少检验项目或者降低检验标准等。 - 产品质量检测方面：在对产品的成分、性能、安全性等进行检测时，可能会不按照标准的检测方法和流程操作，随意更改检测数据，导致检测结果不准确。 2. 资质与能力问题： - 资质挂靠或冒用：一些不具备相应检测资质的机构，通过挂靠有资质的机构或者冒用他人资质的方式来承接检测业务。这样的机构在技术能力、设备条件、管理水平等方面往往无法满足检测要求，其出具的检测报告缺乏可信度。 - 检测能力不足：部分检测机构虽然具备相关资质，但在实际检测过程中，由于技术人员的专业水平不够、检测设备的精度和性能不足、实验室环境条件不达标等原因，导致检测结果不准确或不具有代表性。 3. 服务质量与收费问题： - 服务不规范：在与客户沟通、合同签订、样品采集、报告出具等环节，可能存在服务不规范的情况。比如，合同中对检测项目、标准、时间、费用等条款约定不明确，导致双方产生纠纷；或者在样品采集过程中，未按照规定的程序和要求进行操作，影响检测结果的可靠性。 - 乱收费：有些第三方检测机构可能会利用客户对检测行业的不了解，随意抬高检测费用，或者在检测过程中增加一些不必要的项目进行收费。此外，一些机构还可能存在收费后不按时出具检测报告，或者故意拖延时间以获取更多的费用等问题。 4. 商业利益冲突：部分第三方检测机构可能与被检测企业存在利益关联，或者受到企业的不当影响，从而失去了独立性和公正性。为避免以上踩坑，建议找正规机构做，有问题联系我。#检测认证 #检测机构#踩坑避雷

“数据造假”与降息迷局，中美经济战中的明牌较量“数据造假”与降息迷局，中美经济战中的明牌较...来自@腾讯新闻

多地启动机关事业单位工资统计调查，力保数据真实近日，多省市统计局纷纷发布通知，宣布即将启动机关事业单位劳动工资统计调查工作。这一消息在相关单位内部及网络上迅速引发关注和讨论，各界对此反应不一，有人期待政策透明，有人呼吁缩小工资差距，还有人希望涨薪。据各地官方消息，本次调查旨在贯彻落实党的二十届三中全会精神，深化统计改革。调查对象主要为机关法人和事业法人单位，涵盖各级政党机关、国家机关及事业单位等。调查内容则聚焦于这些单位的从业人员及工资总额等情况。为确保调查顺利进行，各地明确了统计原则和时间安排。广西、吉林等地将采用年报和季报相结合的方式，而拉萨则定于2024年12月进行首次全面调查，并计划每季度开展一次。上海和福建则提供了更为详细的调查时间表，包括年报和季报的具体开网及截止时间。对于此次调查，各地统计局均提出了明确要求。上海强调，各区统计局需做好制度布置、业务培训、跟踪指导及数据整理评估等工作，对拒不执行报表制度或数据造假的单位将加强执法联动。吉林则要求各调查单位真实、准确、完整、及时地提供统计资料，并配合统计机构进行数据查询或核实。拉萨则强调要加强组织领导，确保填报信息准确，同时坚持依法调查，对统计造假等行为“零容忍”。此次机关事业单位工资统计调查工作的启动，不仅有助于深化统计改革，提高政策透明度，还为进一步优化工资分配、缩小工资差距提供了数据支持。各地统计局将严格按照要求，确保调查数据的真实性和准确性，为政策制定提供有力保障。#事业单位# #工资#

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