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Raw Blame History

📚 数据来源与参考文献标准化文档

Geng Skill v1.0.0 — 学术数据打假检测工具

1. 方法论来源

1.1 直接灵感来源

来源	描述	时间
耿同学讲故事 (B站/抖音科普博主)	吉林大学生物学硕士、北航博士五年级退学。2026年4月起连续举报多所985高校教授论文造假，核心方法：末位数字集中度检测、固定差值/比例关系检测、AI图片查重	2026-04 至今
澎湃新闻评论	《学术打假需要"耿同学"，更需要长效机制建设》— 详述耿同学方法论	2026-05-16
虎嗅网	《我Skill化了耿同学的"学术打假方法论"，致敬》— 方法论结构化梳理	2026-05-08

1.2 耿同学核心方法总结

┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  耿同学打假方法论（从公开报道中提取）                           │
├────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  1. 末位数字集中度 — 某些数字出现频率异常高                    │
│  2. 两列数据间固定差值/比例 — 不同组数据存在恒定数学关系       │
│  3. 小数点后位数高度一致 — 编造数据的小数位呈现不自然规律      │
│  4. AI图片查重 — 同一图片在不同实验条件下重复使用             │
│  5. 从PDF/Source Data/图片/表格多维度扒取证据                  │
│  6. 卡方检验等统计学方法验证异常的显著性                       │
└────────────────────────────────────────────────────────────────┘

2. 统计学理论基础

2.1 本福特定律 (Benford's Law)

字段	内容
原始论文	Benford, F. (1938). The law of anomalous numbers. Proceedings of the American Philosophical Society, 78(4), 551-572.
数学表述	P(d) = log₁₀(1 + 1/d), d ∈ {1,2,...,9}
适用条件	数据跨越多个数量级（至少1个）；数据量≥100为佳
不适用场景	范围有限的数据（百分比、pH值）；人为截断的数据
权威教材	Nigrini, M.J. (2012). Benford's Law: Applications for Forensic Accounting, Auditing, and Fraud Detection. Wiley. ISBN: 978-1118152850
审计应用	美国注册欺诈审查师协会(ACFE)推荐用于财务审计
学术验证	Diekmann, A. (2007). Not the first digit! Using Benford's law to detect fraudulent scientific data. Journal of Applied Statistics, 34(3), 321-329.

字段	内容
原始论文	Brown, N.J.L., & Heathers, J.A.J. (2017). The GRIM Test: A Simple Technique Detects Numerous Anomalies in the Reporting of Results in Psychology. Social Psychological and Personality Science, 8(4), 363-369. DOI: 10.1177/1948550616673876
数学原理	对于整数取值数据，样本量为n时，合法均值只能是 k/n 形式（k为整数）
适用条件	离散整数取值数据（李克特量表、计数数据）
扩展	SPRITE (Sample Parameter Reconstruction via Iterative TEchniques) — 更完整的数据重构验证
参考	Heathers, J.A.J., et al. (2018). SPRITE: A Response to Anaya's Critique. DOI: 10.31234/osf.io/qfk7d

2.3 末位数字均匀分布检验

字段	内容
理论基础	连续测量数据在足够精度下，末位数字应服从离散均匀分布 U(0,9)
检验方法	皮尔逊卡方检验 (Pearson's chi-squared test), df=9
参考文献	Mosimann, J.E., et al. (2002). Terminal digits and the examination of questioned data. Accountability in Research, 9(2), 75-92.
典型案例	Hill, T.P. (1998). The first digit phenomenon. American Scientist, 86, 358-363.

2.4 图像重复检测

字段	内容
里程碑论文	Bik, E.M., Casadevall, A., & Fang, F.C. (2016). The prevalence of inappropriate image duplication in biomedical research publications. mBio, 7(3), e00809-16. DOI: 10.1128/mBio.00809-16
发现	分析20,621篇论文，3.8%存在图片问题
技术方法	感知哈希(pHash)、差异哈希(dHash)、结构相似性(SSIM)
工具参考	ImageTwin, Proofig, STM Integrity Hub

2.5 数据一致性综合检验

字段	内容
中文权威	余菁, 邬加佳, 孙慧兰等 (2021). 科技论文数据造假的核查策略和统计学方法验证. 中国科技期刊研究, 32(6), 770-776. DOI: 10.11946/cjstp.202012221043
方法体系	t检验、F检验、卡方检验、生存分析一致性
国际标准	COPE (Committee on Publication Ethics) Guidelines on Research Data

3. 检测模块与理论对应关系

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  模块名称              │  理论基础           │  统计方法        │  适用领域    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Last Digit Test       │  末位均匀分布       │  χ² 检验        │  全领域      │
│  Benford's Law Test    │  本福特定律         │  χ² + MAD       │  跨数量级    │
│  GRIM Test             │  离散粒度一致性     │  整除验证       │  社科/量表   │
│  Fixed Relation Test   │  独立性原理         │  比值/回归      │  全领域(核心) │
│  Decimal Consistency   │  随机性原理         │  自相关+χ²      │  全领域      │
│  Image Duplication     │  唯一性原理         │  哈希+SSIM      │  生物医学    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

4. 已验证的真实案例

4.1 耿同学举报案例（2026年，已被机构确认）

案例	机构	期刊	问题类型	结果
王平团队	同济大学生科院	Nature	系统性数据造假（固定数学关系、图片重复）	✅ 确认，院长免职，第一作者解聘
陈佺团队	南开大学生科院	Nature 子刊	数据异常	🔄 调查中
上海大学案例	上海大学	—	数据异常	🔄 调查中
中山大学案例	中山大学	—	数据异常	🔄 调查中

4.2 国际经典案例

案例	方法	年份
Diederik Stapel (社会心理学)	GRIM + 统计不一致性	2011
Paolo Macchiarini (再生医学)	图像重复 + 数据伪造	2016
Hwang Woo-suk (干细胞)	图像篡改检测	2005
Jan Hendrik Schön (物理)	数据重复模式	2002

5. 数据标准与输入规范

5.1 CSV 输入格式标准

编码: UTF-8 (支持 UTF-8-BOM)
分隔符: 逗号 (默认), 可配置为 TAB/分号
表头: 必须有列名作为第一行
数值: 支持整数、小数、科学计数法
缺失值: 空字符串 (跳过处理)

标准示例：

sample_id,group,value,measurement,timepoint
1,control,2.34,12.5,0
2,control,3.12,15.8,0
3,treatment,4.68,25.0,24

5.2 GRIM 批量输入 JSON 格式

[
  {
    "label": "Table 1, Row 1",
    "mean": "3.47",
    "n": 25,
    "decimals": 2,
    "scale_min": 1,
    "scale_max": 5
  },
  {
    "label": "Table 1, Row 2",
    "mean": "4.12",
    "n": 30,
    "decimals": 2,
    "scale_min": 1,
    "scale_max": 5
  }
]

5.3 图像输入规范

支持格式: PNG, JPG, JPEG, TIF, TIFF, BMP, GIF
最小尺寸: 32×32 像素
推荐: 原始分辨率（不要人为缩放）
组织方式: 所有待比较图片放在同一目录下

6. 输出标准化

6.1 JSON 输出 Schema

所有模块遵循统一输出结构：

{
  "$schema": "geng-skill-output-v1",
  "test_name": "string — 模块名称（中英双语）",
  "status": "enum: completed | insufficient_data | error",
  "n_values": "integer — 有效数据点数",
  "risk_level": "enum: low | medium | medium-high | high",
  "risk_score": "number 0-100 — 风险评分",
  "p_value": "number — 统计检验p值（如适用）",
  "interpretation": "string — 中文可读解释（含emoji状态标识）",
  "...": "模块特定字段"
}

6.2 风险评分映射标准

p-value 范围	风险等级	评分范围	颜色代码	建议动作
p > 0.05	low	0-25	🟢 #00C853	无需干预
0.01 < p ≤ 0.05	medium	26-50	🟡 #FFD600	人工复核
0.001 < p ≤ 0.01	medium-high	51-75	🟠 #FF6D00	深入调查
p ≤ 0.001	high	76-100	🔴 #D50000	正式举报

6.3 Markdown 报告标准

综合报告遵循以下结构：

# 📋 Geng 学术数据打假检测报告
## 📊 综合评估结果（表格）
## 📝 结论（一段话）
## 💡 建议（编号列表）
## 🔬 各模块检测详情
### Module N: 模块名称
## ⚠️ 重要声明

7. 学术伦理与法律合规

7.1 合规框架

标准/规范	发布机构	相关性
COPE Retraction Guidelines	出版伦理委员会	论文撤稿/更正流程
科研诚信案件调查处理规则	中国科技部 (2019)	国内学术不端处理
ORI Research Integrity Guidelines	美国研究诚信办公室	国际标准
Singapore Statement	全球科研诚信大会	负责任研究行为

7.2 使用伦理准则

比例原则 — 检测强度应与嫌疑程度成正比
无罪推定 — 异常 ≠ 造假，需完整证据链
保密义务 — 未经确认的检测结果不应公开传播
正式渠道 — 确认后应通过机构/期刊正式途径举报
避免伤害 — 不应基于工具结果对个人进行网络攻击

7.3 免责声明

本工具仅提供统计学层面的异常筛查功能，输出结果为"疑点线索"而非
"造假定论"。使用者应当理解：
- 统计异常可能有合理解释（仪器精度、数据处理等）
- 本工具不具备法律效力
- 最终判定需要领域专家、原始数据核查和正式调查程序
- 使用者需自行承担因不当使用造成的后果

8. 版本与更新日志

v1.0.0 (2026-05-20)

初始发布
6个核心检测模块
综合评估引擎
多平台使用指南
标准化输出格式

路线图

版本	计划功能
v1.1	增加 SPRITE 测试、生存数据一致性检验
v1.2	支持 Excel 直接输入、PDF 表格自动提取
v1.3	Web UI 界面、RESTful API
v2.0	AI 增强检测（LLM 辅助判断上下文合理性）

9. 引用本工具

如果在学术工作中使用了本工具，请引用：

@software{geng_skill_2026,
  title = {Geng Skill: Academic Data Fraud Detection Toolkit},
  author = {Contributors},
  year = {2026},
  url = {https://github.com/YOUR_USERNAME/geng-skill},
  version = {1.0.0},
  note = {Inspired by the methodology of "Geng Tongxue" (耿同学讲故事)}
}

Geng Skill — 让学术回归诚信，让数据说出真相。

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