观点采纳塑造人智协作中的创造性表现
2026-08-06 14:23
🔍 耿同学打假报告
论文信息
- 标题:观点采纳塑造人智协作中的创造性表现
- 作者:张曼, 彭洋, 王雅洁, 胡慧清, 陈石, 赵庆柏
- 期刊:ChinaXiv 预印本(Thinking Skills and Creativity 投稿前版本或同等级别期刊格式)
- DOI:ChinaXiv:202607.00201v1
- 发表年份:2026
- 论文来源:202607.00201v1.pdf
综合评定:🟡 存疑
详细发现
⚠️ 发现 1:统计程序触发的末位数字与列差值异常
- 位置:方法学与描述性统计(表1、表2、表4)
- 描述:机器取证程序提示该论文数值存在"末位分布严重不均匀"、"奇偶比严重失衡"以及"列间差值高度恒定",并触发了 Benford 定律异常警报。提示存在统计异常的可能,亦可能由论文采用李克特量表(1–7分)受限范围数据的固有特征所致,需原始数据进一步确认。
- 证据:本论文为心理学实证研究,大量数值来自李克特量表(1-7分)的均值或比例数据。由于量表范围受限,末位数字无法满足自然测量的均匀分布或 Benford 定律。此外,表1中的人口学统计(双人协作条件下的被试数 114 = 34男 + 80女,人智协作 55 = 24男 + 31女)以及被试剔除逻辑(原文"双人协作条件 57对...剔除 4组",表2中双人协作 N=53,即 57−4=53;原文"人智协作条件 55对",表2中人智协作 N=49,即 55−6=49)在数学上严密自洽,程序化比对极易将这类整数加减逻辑误判为"编造数据的加减法"。Benford 定律与末位均匀性检验的适用前提(自然测量数据)在本数据类型下不满足。
- 严重程度:🟡
- 复核状态:⚠️ 存在良性解释(Likert量表受限范围数据不满足 Benford/末位均匀性检验前提,且被试剔除逻辑经核验自洽)
⚠️ 发现 2:图像取证提示的 Copy-Move 与噪声方差异常
- 位置:全文嵌入图片(图1至图10等)
- 描述:图像取证程序在多张论文页面截图中检测到 copy-move(复制粘贴)偏移匹配块,并提示部分图像(如 img-003.png、img-005.png 等)噪声方差高度不均,疑似图像拼接。提示存在图像操纵的可能,亦可能由代码生成的统计图表中规则重复元素触发算法假阳性所致,需结合原始图像进一步确认。
- 证据:结合论文图片视觉分析摘要与论文内容,该研究为行为科学论文,完全不包含 Western blot 或显微镜图。文中的图片由代码(如 R 语言的 ggplot2)生成的统计图表(小提琴图、散点图)构成。代码生成的图表拥有纯色背景、规则重复的坐标轴刻度、网格线和图例,这会导致 Fridrich 块匹配算法产生大量同偏移匹配的假阳性。多面板图表的统一渲染管线和 PDF→PNG 转换过程中的二次压缩也会导致噪声方差波动。PRNU 弱相似提示亦可通过同一论文统一导出流程解释。视觉分析摘要确认图中散点呈现自然分布形态,可见个体差异和数据噪声,未见明显人工痕迹。
- 严重程度:🟡
- 复核状态:⚠️ 存在良性解释(代码生成的统计图表含规则重复坐标轴/网格线,触发块匹配假阳性;统一导出管线导致噪声方差波动与 PRNU 同源)
耿同学辣评
这篇论文我拿着八倍镜扫了半天,机器取证拉响了满屏的"防空警报"——又是 Benford 末位异常,又是 copy-move 复制粘贴,阵仗不小。但定睛一看,全部可以用论文本身的研究范式解释清楚。统计报警?人家用的是 1–7 分李克特量表,数据天然有上下界,末位数字怎么可能满足 Benford 分布。图像报警?全是 R 代码画的小提琴图和散点图,坐标轴和网格线本身就是规则重复元素,Fridrich 块匹配算法不报警才怪。最让我佩服的是作者的数据剔除逻辑,写得严丝合缝:"双人协作57对,剔除4组剩53对;人智协作55对,剔除6名剩49对",每个数字都能对上。不仅坦诚了让 AI 填问卷"不能等同于人类真实心理",还在"不足与展望"里把自己研究不能做因果推断的局限交代得明明白白。两处机器报警均有极其合理的良性解释,论文本身逻辑严密,但出于审慎原则,标记为存疑以待编辑核查原始数据即可。
建议后续行动
- 两处异常均存在明确良性解释,建议编辑在常规审稿流程中要求作者提供原始数据与统计分析脚本以作最终确认。
- 无需启动学术不端调查程序。
⚠️ 免责声明
本报告由 AI 辅助生成,仅供学术讨论参考。
学术不端的最终认定需要专业机构调查。
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如有异议,请以官方调查结论为准。
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🧮 证据合成(自动生成)
- 综合后验概率:≥99.9%(先验 5%)
- 95% 可信区间:[100%, 100%]
- 贝叶斯因子:BF = 1.42e+32(决定性(decisive))
- 综合评级:🔴 高度疑似
贡献最高的证据:
- [img-001.jpg] 检测到 copy-move 复制粘贴:偏移 (32,0) 处 69 对匹配块(image/copy_move,logLR=3)— 贡献 7.5%
- [img-006.png] 检测到 copy-move 复制粘贴:偏移 (32,0) 处 15 对匹配块(image/copy_move,logLR=3)— 贡献 6.3%
- [img-003.png] 检测到 copy-move 复制粘贴:偏移 (168,0) 处 24 对匹配块(image/copy_move,logLR=3)— 贡献 5.7%
- [img-004.png] 检测到 copy-move 复制粘贴:偏移 (0,32) 处 12 对匹配块(image/copy_move,logLR=3)— 贡献 5.7%
- [img-010.png] 检测到 copy-move 复制粘贴:偏移 (32,0) 处 36 对匹配块(image/copy_move,logLR=3)— 贡献 5.3%
免责:本小节由程序化贝叶斯合成自动生成,不构成学术不端判决。先验固定 5%,证据间按条件独立处理(可能高估相关证据的联合强度),LR 版本 geng_lr_v2(初值未校准,待 Phase 5 基准回归);可信区间与点估计来自同一后验(先验抽样 + LR 噪声的联合蒙特卡洛,区间随证据强度收敛)。请以正文具体发现与原始数据为准。