🔍 耿同学打假报告

论文信息

标题：广告路径依赖锁定效应的代际分化与解锁策略——“高投入—高回避”困境如何破解？
作者：何鑫（江苏科技大学）
期刊：ChinaXiv 预印本
DOI/编号：ChinaXiv:202608.00157v1
发表年份：2026（发布于 2026-08-26）
论文来源：202608.00157v1.pdf

综合评定：🟠 高度可疑

详细发现

发现 1：关键数据内部矛盾——55.7% 一数两用且互相冲突

位置：三（二）行为漏斗抑制效应 & 三（四）四象限用户画像
描述：文中先称“深锁定型用户中69.1%表示‘不会有任何行动’，而选择性参与型用户（高回避但同时高互动）这一比例为55.7%”；随后在四象限画像中又称选择性参与型“实际购买55.7%”。同一群体不可能同时有 55.7% “不做任何行动”和 55.7% “实际购买”——两个互斥行为占比完全相同，至少有一处数据错误，或存在编造时复用同一数字的嫌疑。
证据：原文两处均出现"55.7%"；程序化核验确认全部引用数据点均在原文命中（含“实际购买率仅17.1%”为弱匹配，特征数字存在）。“实际购买”与“不会有任何行动”在逻辑上互斥，数学上不可能同时成立。
严重程度：🔴
复核状态：✅ 成立

⚠️ 发现 2：图4 数据点分布异常，疑似构造/复制数据

位置：Figure 4（用户防御分层聚类，N=730）
描述：视觉分析显示散点图中各分类簇内部数据点呈高度规则、重复的几何块状堆积。需说明，由于回避/互动得分均为 0~3 的离散整数，网格状排列本身有一定合理性（存在良性解释）；但“块状重复堆积”的模式超出离散取值所能完全解释的范围，与真实问卷数据的随机噪声特征不符。机器取证在 img-003（图4 所在图）上同时检测到 copy-move 匹配与噪声方差高度不均（详见机器取证条目），与视觉异常相互叠加，需作者提供原始数据与绘图代码核验。
证据：论文图片视觉分析摘要（第9页图4，置信度高）；机器取证 I6/I7 均指向 img-003。
严重程度：🟠
复核状态：⚠️ 存在疑点（离散整数得分可部分解释网格状排列，但块状重复堆积无良性解释支持，且与图像取证线索叠加）

发现 3：p 值系统性聚集在 0.04–0.05 临界区间

位置：三（二）Logit 回归部分
描述：模型2 OR=0.867（p=0.049）、模型3 OR=0.863（p=0.044）、OLS 补充检验 β=-0.034（p=0.050）——多项关键“稳健性”检验的 p 值全部恰好卡在 0.044–0.050 的显著性边缘。机器取证 p-curve 检测亦提示 20 个显著 p 值中 6 个集中在 0.04–0.05。真实数据中多项检验连续贴线通过的概率较低，存在 p-hacking 或选择性报告嫌疑。
证据：原文："OR=0.867，p=0.049"；"OR=0.863，p=0.044"；"（β=-0.034，p=0.050）"。程序化核验确认 4 个引用数据点全部在原文命中。
严重程度：🟠
复核状态：✅ 成立

发现 4：以信度灾难性失败为由重构构念，方法学上高度反常

位置：二（二）变量测量
描述：回避量表 Cronbach's α = -0.019，互动量表 α = 0.244，均远低于可接受阈值（负 α 在实证数据中极为罕见）。作者随后以“这一结果反而印证理论预设”为由，改口称量表测的是“行为广度”而非“强度”。用信度完全不合格的题项加总构造全文核心变量“锁定强度”，并以事后理论包装合理化，使核心构念的测量效度存疑。
证据：原文："Cronbach's Alpha 系数为-0.019……为0.244，均低于0.6的可接受阈值，逐项删除题项后α值未得到改善"。程序化核验确认 2 个引用数据点全部在原文命中。
严重程度：🟠
复核状态：✅ 成立

⚠️ 发现 5：自由度报告不一致，ANOVA 检验可疑

位置：三（四）身份与区域维度
描述：身份差异报告 F(4,725)=4.576（对应 5 组），但正文只提及“中学生与大学生”“职场工作者”两类身份，组数构成未在样本特征中交代，无法核验；同段代际差异报 F(3,726)=3.580，而频率感知 ANOVA 报 F(4,725)=3.576——两个不同变量的 F 值（4.576 与 3.576）仅末两位数字不同。虽然不同变量自由度不同本身可以有合理设计解释，但身份变量组数缺失使 F(4,725) 无法验证，且 F 值数字的巧合需作者说明。
证据：原文："F(4,725)=4.576，p=0.001"；"F(3,726)=3.580"；"F(4,725)=3.576，p=0.007"（程序化核验确认存在，其中最后一项为弱匹配）。
严重程度：🟡
复核状态：⚠️ 依据不足（自由度混用与 F 值巧合属实，但身份变量可能含未列出的其他类别，存在合理设计可能，需作者澄清）

发现 6：结论部分关键表述自相矛盾（“高投入—高回报”）

位置：四（一）研究结论
描述：结论段写道“广告行业的‘高投入—高回报’困境”，与全文核心命题“高投入—高回避”困境直接矛盾。虽可能是笔误，但出现在概括全文的核心结论句中，反映成稿粗糙或拼接写作痕迹。
证据：原文：“上述研究发现共同表明，广告行业的‘高投入—高回报’困境并非简单的供需失衡问题”。程序化核验未命中系引号全角/破折号写法差异所致，复核确认该句确实存在于原文四（一）节。
严重程度：🟡
复核状态：✅ 成立（程序化核验遗漏，原因为符号写法差异，原文实际存在）

补充说明（不计入评定）

机器取证的 Benford 与末位数字检验（S2/S3）对问卷占比、均值类数据适用前提不足（数值范围受控、非跨量级自然数据），不予采信。
图1 柱状图缺误差棒、图2 显著性标记整齐等视觉观察，属绘图规范层面问题，结合原文已有统计检验信息，不单独构成诚信问题。
表2 中 Z 世代 1.41−0.86=0.55 与报告的 0.54 存在 0.01 舍入差，属可接受范围。

耿同学辣评

信度 α 负到 -0.019 还能被夸成“印证理论预设”，两个互斥的 55.7% 在同一群体里和平共处，p 值们集体排队挤在 0.05 的门口，连结论段都把“高回避”写成“高回报”——这数据不是“锁定”了路径，是把审稿人的智商也一并锁定了。

建议后续行动

联系作者要求提供原始问卷数据（730 份原始记录）与图4绘图代码
要求作者解释 55.7% 的双重使用、身份变量 ANOVA 自由度构成及 p 值贴线现象
在 PubPeer / ChinaXiv 评论区提出质疑
向期刊/预印本平台编辑部反馈

⚠️ 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。
我们支持学术诚信，但也尊重每一位研究者的名誉权。
如有异议，请以官方调查结论为准。
本工具不保证检测结果的准确性，误报和漏报均有可能。

🧮 证据合成（自动生成）

综合后验概率：99.9%（先验 5%）
95% 可信区间：[98.9%, 100%]
贝叶斯因子：BF = 1.99e+4（决定性（decisive））
综合评级：🔴 高度疑似
复核已排除线索：14 条（良性解释成立 / 检验前提不满足 / 说明性条目，未计入合成）

贡献最高的证据：

[C1] 基于730份横断面问卷的三层Logit回归，声称锁定强度在控制人口统计变量后对广告转化具有独立负向预测力（OR=0.863，p=0.044）。（causal/causal，logLR=1.79）— 贡献 18.6%
[发现3] 模型2、模型3与OLS补充检验的p值（0.049、0.044、0.050）全部贴着0.05显著性线通过，存在p-hacking嫌疑。（llm/*，logLR=1.59）— 贡献 18.3%
[发现4] 回避量表α=-0.019、互动量表α=0.244均严重不合格，作者以事后理论解释将其合理化为'行为广度'测量，核心构念效度存疑。（llm/*，logLR=1.59）— 贡献 16.6%
[发现2] 图4散点呈完美网格及规则块状堆积，超出离散整数得分所能解释的范围，疑为算法构造数据；需作者提供原始数据核验。（vision/*，logLR=1.19）— 贡献 12.9%
[I7] [img-003.jpg] 检测到 copy-move 复制粘贴：偏移 (32,0) 处 75 对匹配块（image/copy_move，logLR=1.46）— 贡献 12.8%

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_v3（Phase 5 基准回归校准：任务级触发率比值+复核处置标签，n=11，向 v2 收缩 k=10）；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。

广告路径依赖锁定效应的代际分化与解锁策略——“高投入—高回避”困境如何破解？