別讓“學術不端”成“學術不公”

［摘要］學術不端事件近些年越來越多地出現在學術期刊的出版中，如何杜絕和防止這種現象的不斷出現，成為學術期刊編輯需要重視的問題。本文結合期刊界近些年使用比較普遍的學術不端檢測系統——知網檢測系統的使用情況，對其中常常出現的失真情況進行了一一分析和探討，以期對我們在實際應用中，更好地把握和判斷學術不端起到一個很好的提示和促進作用。

［關鍵詞］學術不端學術不公檢測系統

學術不端（學術抄襲和學術造假）是一個相當復雜的社會問題。近年來，從職稱評選材料之小論文大到國家基金課題，從普通學生到高端的科研者，學術不端的事例也層出不窮，參與者越來越多，涉及領域越來越廣。反對學術不端的呼聲也越來越高，學術不端已嚴重影響到一個國家的學術信譽和學術發展。

針對學術不端現象，國家和各有關單位也在積極開展反學術不端行動，研制出多種學術不端檢測軟件。這其中，最主要的是武漢大學的ROST反剽竊系統（文檔相似性檢測）、中國知網學術不端行為檢測系統、萬方數據庫檢測系統、PaperPass論文通行證等等。其中，使用最為廣泛的是中國知網學術不端檢測系統。該系統分TMLC（學位論文學術不端行為檢測系統）、AMLC（科技期刊學術不端檢測系統）、SMLC（社科期刊學術不端檢測系統）、學術不端文獻檢測系統VIP、英文檢測系統、中英文對照檢測系統、PMLC（大學生論文抄襲檢測系統）和中學生作文檢測系統等等。

知網檢測系統使用的相關概念主要有：對比范圍、重合字數、文字復制比、單源復制、多源復制、前部重合度、后部重合度、段落抄襲、整體抄襲等。該系統對被檢測文章有如下檢測結果：沒有問題的，就顯示為“綠色”；整個文章引用別的文章的原文內容“大于1000字或小于全部字數的40%”，整個文檔被診斷為“黃色”，即“輕度抄襲”；如果比對的文字重合大于5000字或占總字數的40%～50%，就會被標為“橙色”；重合大于10000字或在50%以上，就會被標為“紅色”，那就屬于“重度抄襲”了。這些標準也被各大期刊社所采用。

盡管學術不端檢測軟件在防止學術不端方面發揮了良好的作用，也取得了不俗的效果，但是，檢測畢竟是通過機器完成，而且，這款檢測軟件是建立在中國知網的數據庫上（其數據主要來自收錄的期刊、報紙、會議、工具書、年鑒、專利標準和博碩論文），筆者在多年使用該軟件的過程中，就發現有如下問題會導致檢測失真，影響了檢測者的使用效果?，F對這些問題進行討論，以期能引起共識，幫助使用者更好、更有效地運用檢測軟件。

1. 課題成員內部互抄

一般來說，每一個科研課題組有很多成員參與同一個課題，結題時要求成果發表，就會在其論文中出現對課題內容的重復書寫和表述。這樣，當各子課題負責人通過不同途徑、不同時間發表其成果時，不同期刊對投稿論文進行系統檢測時，會出現互抄的現象。對于此類情況，不能簡單地鑒定其為“學術不端”，編輯須認真對待，仔細甄別。

2. 數據庫數據的有限性

眾所周知，知網數據庫數據主要來自收錄的期刊、報紙、會議、工具書等，檢測系統數據庫以外的文獻或網絡文獻并沒有被收錄完整。筆者作為學術期刊編輯，經常碰到檢測文章一路綠燈，然而，通過百度或者其他搜索引擎搜索時，會發現網絡上出現雷同文章，而此文章常見于博客、空間或者其他網絡終端。另外，很多核心期刊和優秀期刊也是各大期刊網爭奪的資源，而期刊網也希望這些期刊對其唯一授權入庫，導致知網不能收錄齊全這些核心期刊和優秀期刊，而這些文獻卻是爭相抄襲的對象，所以知網的檢測系統依然無法查詢出此類文獻。數據庫的有限性和完善的滯后性使得部分抄襲的文章鉆了檢測系統的“空子”。

3. 數據庫的時效性欠缺

為確保論文能及時發表，很多作者喜歡一稿多投（當然各大期刊都反對一稿多投），如果被抄襲的文獻沒有及時公開發表卻在“準出版公開”狀態，及時刊登的而沒有及時被知網數據庫收錄，抄襲往往就不能被系統檢測發現。知網數據收錄工作量非常之大，很多文獻都是在公開發表后兩個月內在數據庫才能查詢到，或者更長時間。另外，很多“文抄公”也很“聰明”地利用這一點，打個時間差，投稿成功。

4. 數據庫的語言限制

目前，知網數據庫主要針對中文，在所有數據庫的數據來源上，文字體現都是中文。如果一些作者抄襲知網數據庫的中文論文來完成自己的文章，那么很容易被檢測到有抄襲行為，但如果只是把外文的文章翻譯過來，投稿期刊，往往可以經過系統的檢測，導致期刊編輯難以得到準確的信息，造成學術不公。

5. 智力性因素限制

檢測的指標主要數據依據是文字復制比，主要描述文獻重合文字所占比例的大小程度，從客觀來講，并不能指該文獻的抄襲嚴重程度，必須人機結合才能做出精確的判斷。有時，我們編輯部經常發現，有些文章經過專家審定，雖然檢測的文章為橙色，但是由專家全文認真審核后發現，兩篇文章指示工具和引文上雖然重復，而研究方法和結果是不同的。有時，工科類文章，是一個作者的同一系列文章，只是用同一樣本進行不同的研究或者研究有交叉、重復的內容僅僅是對象和方法，而得出的結果是不相同的。這種情況下，并不能視為真正意義上的抄襲。

6. 收錄期刊標準化問題

在參考知網檢測系統評價標準的基礎上，對于引用、復制、抄襲的界定，不同期刊均會設計不同的標準，有一套自己嚴格的規定。筆者所在的期刊編輯部對錄用稿件的引用標準限定在15%以內。據筆者所知，各大期刊設定標準差異懸殊，有些期刊引用標準設定可以超越30%，有些期刊卻僅低于5%。這就致使投稿不同的期刊，收錄情況不一，導致作者投稿困惑。

7. 轉抄數據失真問題

當前網絡信息的迅速發展，使得利用檢測系統查學術不端行為受到了一定的限制。檢測系統只能查被收錄的已經發表過的數據，對于未發表過的文章與數據，其不具備檢測性。這就致使一部分通過轉載與抄襲他人博客、空間與其他網絡終端的文章搶先竊取了發表權。當這些博客、空間與其他網絡終端的作者再想發表其文章時，檢測系統查詢結果會顯示最先發表抄襲此文的數據，致使轉抄數據出現失真的問題。

8. 故意抄襲和臨摹仿效的界定問題

檢測系統對于涉及相同的部分，都會用紅色標注，而對于其抄襲的性質，卻無法體現。這其中涉及故意抄襲與臨摹仿效，這兩種性質的抄襲是需要明確界定的。因為按《中華人民共和國著作權法》的規定，少量的臨摹仿效是允許的，引用名言名句、國家政策、法律法規、時事新聞等，只要標注其引用且范圍在限定的標準內都是可以的，而故意抄襲屬于剽竊，是嚴重侵犯他人著作權與學術不端的行為，是需要嚴格限制的。所以在檢測系統查出抄襲部分后，我們期刊編輯需要對其標注的部分進行界定，區別其屬于故意抄襲還是臨摹仿效，針對具體情況提出修改意見。

9. 人機結合問題，專業性和相關創新性成果須專家審核

完全依賴檢測系統查抄襲與學術不端，顯然其力量是非常單薄的。期刊社須考慮邀請相關的專家，對學術的專業性和相關創新性成果進行審核，達到人機相結合，人腦互用。一是可避免因檢測系統的單一性而致使抄襲的文章通過審稿程序被錄用，造成學術不端；二是可增加期刊的權威性，使具有專業性與創新性成果的文章得到相關修改意見，得以完善。

10. 檢測軟件的穩定性和專有性

檢測系統似乎不夠穩定。很多雜志社編輯反映，檢測同一篇文章，在開頭加個空格和不加空格，檢測出來的數據居然不一樣。這就需要檢測系統設計人員對軟件進一步升級和完善，而使用人員要更加熟練掌握使用技能，使檢測軟件真正達到使用效果。另外，檢測軟件要提高性能，防止反檢測規避抄襲軟件的肆虐。如今，在網絡上，反檢測規避抄襲風氣在傳播，網上甚至開始熱賣“論文檢測系統”，相關人員只要花上幾十元至幾百元，就可以提前獲得檢測報告，并得到一定的修改意見，只要按要求進行修改，即使是抄襲的文章也能通過檢測。此行為助長了不良學風，值得重視。

歸根結底，檢測軟件不是萬能的，它只能起到警示、告誡學術人員遵守學術規范，盡可能地消除論文抄襲，是防止學術不端的一個輔助手段。目前學術界對學術不端行為約束力幾乎為零，在其缺乏一個強有力的制度來規范和保障學術的情況下，需要靠傳統的道德自律，從思想覺悟與道德境界上規范學術人員，以防止“學術不端”變成“學術不公”。

（作者單位：海南出版社）