1. Фабрикація та фальсифікація

1. Що кажуть Закон і Положення

Закон виділяє фабрикацію і фальсифікацію як окремі види порушень (ст. 18). Їхні визначення короткі, але точні:

•  Фабрикація — вигадування суб’єктом академічної діяльності даних чи фактів про результати власної академічної діяльності (ст. 27 Закону).

•  Фальсифікація — свідома зміна чи модифікація наявних даних, що призводить до створення завідомо неправдивої інформації щодо результатів академічної діяльності (ст. 28 Закону).

Простими словами: при фабрикації даних не існувало взагалі (їх вигадали), при фальсифікації дані існували, але їх змінили так, щоб картина стала неправдивою.

Обидва порушення — різновиди обману. Закон характеризує обман як свідоме (умисне) надання чи оприлюднення неправдивої інформації про себе чи про результати своєї академічної діяльності (ст. 17). Крім того, академічний твір має містити достовірну інформацію й не має містити сфабрикованої чи сфальсифікованої автором інформації; якщо в роботі наведено припущення чи недоведені твердження, про це потрібно прямо сказати (ст. 8 Закону). Кодекс ученого вимагає бездоганної чесності й прозорості на всіх стадіях дослідження та вважає неприпустимим шахрайство, зокрема фабрикування і фальшування даних (п. 2.3 Кодексу).

2. Як це виглядає на практиці

Нижче — типові ситуації. Вони ілюстративні (не стосуються конкретних осіб), але відтворюють реальні механізми, які трапляються у студентських і наукових роботах.

Лабораторна робота

•  Фабрикація: експеримент не проводили (або провели частково), а таблицю вимірювань «дописали» за теорією чи списали в одногрупників і видали за власні результати.

•  Фальсифікація: два з п’яти вимірювань «випали» з очікуваної кривої, і їх тихо замінили «зручними» значеннями; графік «підігнали» під формулу; відкинули невдалі серії, не згадавши про це.

•  Ознаки ризику: ідеально гладкі результати без розкиду; дані, що збігаються до останнього знака в різних бригад; відсутні первинні записи (лабораторний журнал, файли приладу).

Опитування (курсова, магістерська)

•  Фабрикація: запланували 100 респондентів, зібрали 63, а решту анкет «заповнили за аналогією»; вигадали інтерв’ю чи цитати респондентів; створили фіктивні відповіді в онлайн-формі.

•  Фальсифікація: змінили відповіді, щоб підтвердити гіпотезу; прибрали з вибірки «незручних» респондентів без пояснення; змінили опис вибірки (кількість, склад, період), щоб вона виглядала репрезентативною; «округлили» відсотки так, що змінився висновок.

•  Ознаки ризику: вибірка без опису, як її формували; відсутні сирі анкети чи експорт з системи опитування; висновки значно сильніші, ніж дозволяють дані.

Курсова або кваліфікаційна робота

•  Фабрикація: вигадані статистичні дані, «офіційні» цифри без джерела, неіснуючі джерела та цитати. Окремий сучасний ризик — бібліографічні посилання, «придумані» генеративним ШІ: вони виглядають правдоподібно, але таких публікацій не існує.

•  Фальсифікація: зміна чужих даних у таблиці так, ніби це власні розрахунки; вибіркове цитування, що перекручує зміст джерела; зміна графіка (масштабу осей, відсікання діапазону) з метою створити хибне враження.

•  Ознаки ризику: керівник або рецензент не може знайти джерело за вказаним описом; розрахунки не відтворюються.

Звернімо увагу на ШІ. Положення вимагає від особи перевіряти факти, джерела, обчислення та бібліографічні посилання у результатах, згенерованих ШІ, а використання ШІ не звільняє від відповідальності за поданий результат (п. 10.2 Положення). Тож «так сказав чат-бот» — не виправдання для вигаданого джерела чи числа. Якщо ж ви використовуєте згенерований ШІ об’єкт, про це слід повідомити в роботі із зазначенням методики генерування чи програми (ст. 8 Закону, п. 10.4 Положення); непозначене використання, видане за власний результат, є окремим порушенням (ст. 29 Закону).

3. Що не є фабрикацією чи фальсифікацією

Дослідження — це не лише «ідеальні» результати. Важливо розрізняти шахрайство і нормальні складнощі науки.

•  Чесна помилка (помилка у розрахунку, невдале калібрування, технічна похибка), яку ви виявили й виправили або позначили. Закон пов’язує обман і фальсифікацію зі свідомими діями, а для застосування санкцій вина особи має бути встановлена (ст. 17, 20 Закону). Але помилку, яку помітили, потрібно виправити: замовчування помилки, коли ви знаєте про неї, вже ближче до недоброчесності.

•  Негативний чи «незручний» результат. Якщо гіпотеза не підтвердилась — це теж результат. Кодекс вимагає викладати висновки об’єктивно, а не під очікування замовника (п. 2.2).

•  Вилучення викидів за заздалегідь визначеним критерієм, який ви прозоро описали в методиці. Закон формулює фальсифікацію як «зміну чи модифікацію» даних, а в міжнародній практиці до недоброчесних дій відносять і вибіркове, непояснене вилучення даних. Тому правило просте: вилучили — поясніть, за яким критерієм і скільки.

•  Модельні, симуляційні чи ілюстративні дані, якщо прямо зазначено, що вони такі.

•  Допустима співпраця, якщо завдання передбачає участь кількох осіб (ст. 7 Закону). Положення також наголошує, що сам факт співпраці між здобувачами чи наявність текстових збігів не є порушенням автоматично, а питання вирішується з урахуванням завдання, правил, декларування та доказів (п. 9.4).

4. Чим це загрожує

Порушення академічної доброчесності вважається встановленим лише після процедури: діє презумпція академічної доброчесності, а встановлення факту порушення належить виключно уповноваженому органу (в Університеті — Комісії з питань академічної доброчесності) або уповноваженій особі (ст. 17 Закону; п. 9.6 Положення). Особа має право знати про розгляд, бути присутньою, знайомитися з матеріалами, давати пояснення й докази та оскаржити рішення (ст. 37 Закону; п. 11.5 Положення). Обов’язок доведення порушення не покладається на особу, щодо якої розглядають повідомлення (п. 11.7 Положення).

Якщо ж факт порушення встановлено, наслідки залежать від виду роботи та ваших правових ролей. Орієнтовно:

Санкція має бути співмірною порушенню: враховуються наслідки, повторність, форма вини, обставини та поведінка особи (п. 12.5 Положення; ст. 20 Закону). Академічна відповідальність не виключає інших видів юридичної відповідальності, якщо вони передбачені законом (ст. 20 Закону; п. 12.9 Положення).

Запам’ятайте. Не існує «безпечного» обсягу вигаданих даних. Найгірший сценарій — коли вигадане лишається непоміченим, потрапляє у публікацію чи кваліфікаційну роботу і «спливає» через роки. Чесно описані обмеження й невдалі спроби — значно безпечніші, ніж ідеальний, але нереальний результат.