ねつ造論文の原因はインパクトファクターという考え
I can discover your forged papers.
日本では、有名大学や有名研究施設での論文不正（捏造研究）が後を絶たない。
In Japan, paper fraud (fake research) of the famous universities and renowned research facility is serious problem.
この原因は、以下であろう。
１． 大学の教授や研究施設の公募で、発表論文の業績が評価対象である。
２． 多くの施設で、毎年の業績評価として掲載論文を記さねばならない。
３． 業績評価の対象論文は日本語の論文を含まない。
４． 製薬会社などから資金提供されて製品の有用性を示す研究を請け負う。
Major cause of this fraud might be because of the impact factor (IF). Because, performance of researchers in university and government institution is evaluated by IF.
ひと昔前の教授選では、候補者が書いた論文を積み上げて、高さが高い方を教授に選出したという話まである。しかし、論文の内容をみると、日記、随筆のような論文などもあり、それらの論文の質が問われたのである。
だが、全論文をいちいち、専門外の審査員が評価できないため、論文が掲載された専門科学雑誌（ジャーナル）のレベルが高いかどうかで、その論文の価値が間接的に評価されてきた。この評価は毎年、ジャーナルのインパクトファクターとして公表される。つまり、その本人が書いた論文自体が優れているかどうかを直接判断するのではなく、その論文が掲載されたジャーナルのインパクトファクターで評価されてきたわけである。たとえば、その論文がいかにくだらなく、意味もなく、何かの幸運が重なって、あるいはコネで、かろうじてパスしたものだとしても、それを掲載したジャーナルのインパクトファクターが高ければ、虎の威を借りる狐のごとく、劣悪な論文でも評価される。そもそも、一流の科学誌に掲載される研究は何年もかけて研究されてやっと掲載されるものである。いかに才能のある歌手でも、ヒット曲を毎年出せないように、研究も、毎年、成果を出すことは非常に困難である。だから、研究者は、ねつ造や改ざんなど、どんなことをしても、レベルの高いジャーナルに受け入れられる（アクセプト）論文を書こうとする。
質の高いジャーナルを通過するためには、多くの難関がある。基本的に以下が必要である。
１． 結果が統計学的に有意である。
２． 初めての発見という斬新さがある。
２は、ＳＴＡＰ細胞の事例であるが、よくあるねつ造は１で、ある程度のデータ数がそろった段階で、その結果が統計学的に有意になるように、データ数を水増ししながら、データ数を増やす方法である。そして、有意差がでないデータを故意に脱落させることもある。この場合、多施設研究のデータ集積時にねつ造が行なわれやすい。研究に参加した各施設は、最終的な多施設結果と自分の施設結果との違いに気がついても、他の施設のデータが隠されていれば、データ操作に気が付かないこともある。そのような偽データによる報告が超一流誌に掲載された後に、そのデータがおかしいと気付くまでに数年を要する。
それは、超一流誌に掲載された他の施設の研究報告を、そのまま、自分たちもやってみて、同じような結果が出たという2番煎じの偽データ論文が次々に出るからである。2番煎じの論文はファースト論文とともに引用される可能性が高いため1.5～2流ジャーナルでは、非常に好まれることも背景にある。
私は、ある実際の研究を調査して、それらの報告は、ほとんど行われないまま、卓上で作られた可能性があると思ったことがある。
具体的に説明すると、
「この治療法は８０％有効ある」と偽データが一流誌に報告された後、
1-2年以内に、
「85％有効だった」
「75％有効だった」
というように、そのデータに近似した結果が多数報告される。
（この時点で、30％というデータを出しても、ほぼＲｅｊｅｃｔされるであろう。）
そして、3，4年後には、実際に研究を行った人が、データがおかしいことに気付きはじめるが、完全に否定が出来ないために、控えめに改ざんする。いわば、過渡期である。
そして、どんどん、有効率が低い結果が報告される。
（図）
A number of fake papers are a multicenter study that is assisted by pharmaceutical companies.
Then, many false papers that supported the data may be appear. To realize the fabrication requires a few years.
5，6年後には、ほとんど有効でないという真実の報告が増える。
2番煎じの追従する研究報告は、超一流誌には掲載されないが、
中流のジャーナルにアクセプトされることが多いので、
このような偽研究はインパクトファクターの点数稼ぎになり、偽造が判明しにくいため、こっそりと点数を稼ぎ、それだけで、教授になった人も少なくないかもしれない。
このようなことは、それなりに研究をしたことがある人間には常識的なことである。
そして、まじめに研究しているひとにとっては、
腹立たしいことでもある。
実際にやったか、やっていないかわからない研究論文のインパクトファクター総数で研究者の能力を評価されることは、なにかおかしい。。。
実際にその論文がどれだけ、人々に影響を与えるのかを直接的に評価する方法はないのか？
そして、
時代がペーパーレスのネット時代になり、だんだんと変わり始めた。
物の価値を示す指標に、ネットでのアクセス数が加わったのである。
このアクセス数を使用すると、ジャーナルの評価ではなく。個々の論文の評価ができるかもしれない。。。最終的には研究者個人について評価できるかもしれない。。。
ということが考えられている。
これは、論文が電子化され、だれでもアクセスできる環境にあることが前提となる。ネットで公開することにより研究結果は多くの人の目に触れ、不正もあばかれやすい。こっそりと、２番煎じ論文で点数稼ぎをすることも出来なくなる。
その意味もあり、従来のジャーナルでも、論文の電子化が進んでいる。
このように、ジャーナルの質を問うのではなく、個々の論文を評価する方法を
Altmetrics（オルトメトリクス）という。
ウィキペディアによれば、以下である。
オルトメトリクス（英: altmetrics）とは、学術論文の影響度を評価する指標のこと。学術雑誌の影響度を示すインパクトファクター(IF) や、研究者個人の被引用数を示すh指数などでは定量化しにくい観点から学術研究を評価するために2009年から2010年頃に提唱されるようになった考え方、およびそれに基づく代替的な指標の総称である。"alternative metrics"（代替的指標）の2語を組み合わせた造語であり[1]、2014年現在は和文中でも英字で記載されることも多い。
前述のIFやh指数は他の論文から引用された回数のみにより算出されるものであるが、これではいわば同業者による評価のみによっていることになるなど、後述するいくつかの問題が指摘されている。そこでオルトメトリクスはそれにとどまらず、知識ベースからの参照・閲覧回数・ダウンロード回数・ソーシャルメディアやマスコミによる言及など、論文の社会的な影響度を示す様々な点を組み入れることにより、社会に及ぼした影響度を包括的かつ瞬間的に（引用者の論文の出版を待たずに）可視化することのできる指標である。
さらに、以下のような記事もある。
学術論文の影響度を測る指標としてはインパクトファクターやh指数（h-index）などがこれまでに知られていますが、近年、”Altmetrics（オルトメトリクス）”という新しい論文評価指標が注目されています。オルトメトリクスは論文の引用数を反映するのみならず、データや知識基盤の中で論文について触れられた数、論文のビュー数、ダウンロード数、フェイスブックやツイッターなどソーシャルメディアや報道機関でのコメント数など、論文が持つ影響力のさまざまな面を反映します。オルトメトリクスはインパクトファクターに取って代わることはできるのか!?
インパクトファクターとアクセス数の関係は、以下の図で説明されている。
http://www.nistep.go.jp/achiev/ftx/jpn/stfc/stt119j/report2.pdf
インパクトファクターとアクセス数に乖離がみられることが少なくないことが理解できる。
今後、不正論文、捏造論文などを防ぐためにも、
オルトメトリクスのような新たな指標に期待したいものである。
Study of Altmetrics has begun in Japan.
Altmetrics is a possibility of prevent the fake paper..
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