Logo el.boatexistence.com

Τι είναι η παραποίηση δεδομένων;

Πίνακας περιεχομένων:

Τι είναι η παραποίηση δεδομένων;
Τι είναι η παραποίηση δεδομένων;

Βίντεο: Τι είναι η παραποίηση δεδομένων;

Βίντεο: Τι είναι η παραποίηση δεδομένων;
Βίντεο: Υπόθεση Σαουδάραβα: Παραποίηση δεδομένων, προεδρικές εξυπηρετήσεις, ζημία της Κυπριακής Δημοκρατίας 2024, Ενδέχεται
Anonim

Στην επιστημονική έρευνα και την ακαδημαϊκή έρευνα, η κατασκευή δεδομένων είναι η σκόπιμη παραποίηση των αποτελεσμάτων της έρευνας. Όπως και με άλλες μορφές επιστημονικής ανάρμοστης συμπεριφοράς, η πρόθεση εξαπάτησης είναι αυτή που χαρακτηρίζει την κατασκευή ως ανήθικη και, επομένως, διαφορετική από τους επιστήμονες που εξαπατούν τον εαυτό τους.

Τι θα συμβεί αν παραποιήσετε δεδομένα;

Σε πολλά επιστημονικά πεδία, τα αποτελέσματα είναι συχνά δύσκολο να αναπαραχθούν με ακρίβεια, καθώς κρύβονται από θόρυβο, τεχνουργήματα και άλλα ξένα δεδομένα. Αυτό σημαίνει ότι ακόμα κι αν ένας επιστήμονας παραποιήσει δεδομένα, μπορεί να περιμένει να τα ξεφύγει – ή τουλάχιστον να ισχυριστεί αθωότητα εάν τα αποτελέσματά του έρχονται σε αντίθεση με άλλους στον ίδιο τομέα.

Μπορούν να παραποιηθούν τα δεδομένα;

Πλαστοποίηση δεδομένων: Χειρισμός ερευνητικών δεδομένων με σκοπό τη δημιουργία εσφαλμένης εντύπωσης. Αυτό περιλαμβάνει χειρισμό εικόνων (π.χ. μικρογραφίες, πηκτές, ακτινολογικές εικόνες), αφαίρεση ακραίων στοιχείων ή "άβολα" αποτελέσματα, αλλαγή, προσθήκη ή παράλειψη σημείων δεδομένων κ.λπ.

Τι είναι το παράδειγμα παραποίησης;

Παραδείγματα παραποίησης περιλαμβάνουν: Παρουσίαση ψευδών μεταγραφών ή παραπομπών κατά την αίτηση για ένα πρόγραμμα. Υποβολή εργασίας που δεν είναι δική σας ή γράφτηκε από κάποιον άλλο. Λένε ψέματα για ένα προσωπικό ζήτημα ή ασθένεια προκειμένου να παραταθεί μια προθεσμία.

Γιατί είναι λάθος η παραποίηση δεδομένων;

Η κατασκευή/παραποίηση δεδομένων είναι μια σοβαρά επιβλαβής και τοξική πρακτική που μπορεί να ακολουθήσει ένας ερευνητής. Επηρεάζει ολόκληρο τον κόσμο, σπαταλά πόρους και γίνεται στίγμα στην καριέρα του ερευνητή. Ενθαρρύνουμε όλους να αφιερώνουν περισσότερο χρόνο για να λάβουν πραγματικά και σωστά αποτελέσματα αντί να μαγειρεύουν ερευνητικά δεδομένα.

Συνιστάται: