摘要
研究中的倫理問題不是可有可無的附加項；它們是值得信賴的學術和安全、負責任實踐的核心。 雖然具體規則因學科、機構和國家而異，但所有研究人員都應該堅守誠信、保護參與者、尊重知識產權並遵循公平的出版慣例。
關鍵倫理原則包括數據收集與報告的誠實、研究設計的客觀、謹慎的記錄保存以及對他人工作和貢獻的尊重。抄襲、不當作者身份、數據操控和重複投稿破壞整個研究系統的可信度，並可能因撤稿、制裁和信任喪失而損害職業生涯。
現代研究倫理還要求對人類、動物和文化遺產給予嚴肅關注。人類參與者必須給予知情同意並保護其隱私；動物必須被妥善對待並減少痛苦；脆弱的物件、遺址和檔案必須在調查過程中被保存而非損壞。
在當今的數位環境中，倫理使用AI已成為一項額外且重要的責任。生成式AI可以協助構思、語言和分析，但也可能偽造數據、誤導來源、引入偏見、違反保密並模糊作者身份。研究人員必須透明、批判性地使用AI，並遵守機構和出版商的政策。
最終，倫理研究關乎誠信與尊重：對真理、同事、參與者以及資助並依賴學術和科學工作的更廣泛社會的尊重。在每個階段——從規劃和數據收集到撰寫和提交——應用這些原則，能保護您的聲譽和研究的長期價值。
📖 全文文章 (點擊收合)
學術研究倫理：每位學者必須知道的事
倫理問題一直融入學術和科學研究中。然而，什麼算是“倫理”並非固定不變。曾被視為正常的做法——例如未經同意對人進行實驗、使用未麻醉的動物或發表未承認當地社區的數據——現在被認為是不可接受的。同時，包括數位數據收集和人工智慧（AI）在內的新技術，帶來了早期世代不必考慮的新倫理挑戰。
標準在不同學科間也有所不同。一種在某個領域中常見的方法，在另一個領域可能會顯得令人震驚。例如，社會科學家可能會非常關注訪談研究中的匿名性和同意問題，而從事模擬工作的物理學家則主要擔心數據完整性和作者身份。這種多樣性使得研究人員必須了解其特定領域、所在機構以及希望發表的期刊和出版社所適用的規範、政策和期望。
儘管存在這些差異，許多核心倫理原則在學術和科學實踐中廣泛共享。本文探討研究中倫理問題的關鍵範例，並解釋其重要性。同時，也考慮了一個當代緊迫議題：AI在研究與出版中的倫理使用。
1. 研究實踐與出版中的誠實與誠信
誠實仍是倫理研究的基石。沒有它，整個學術事業將崩潰。讀者在閱讀已發表文章時，假設數據和方法是真實報告，結論基於真實發現。任何故意欺騙都違反了這一基本信任。
此領域的不道德行為包括：
- 捏造數據：編造從未獲得的結果。
- 偽造或“加工”數據：修改、修剪或選擇性報告結果以符合預期結論。
- 虛構實驗：聲稱進行了實際未執行的實驗。
- 選擇性呈現：只展示“最佳”結果，隱藏矛盾或不便的發現。
- 誤述方法：描述與實際使用不同的程序或樣本數量。
這些行為不僅損害個別研究者的聲譽，也浪費時間和資源，誤導其他學者，破壞評論和統合分析的可靠性，並且在醫學、工程或環境科學等領域，甚至可能危及生命。因此，故意偽造或篡改數據常被歸類為研究不端行為，可能導致撤稿、失去資金、解聘及專業制裁。
誠實也延伸至結果的解釋。倫理研究者會坦率面對不確定性、限制和替代解釋。他們避免誇大效果或暗示相關性證明因果關係。對數據能顯示與不能顯示的部分保持透明，是維護誠信的關鍵。
2. 設計與執行研究中的客觀性與非歧視
沒有研究者是完全中立的：每個人都帶著自己的背景、價值觀和經驗進行工作。倫理實踐不要求不可能的完全消除所有偏見，但確實要求研究設計和執行是為了回答研究問題，而非確認個人偏好或歧視性假設。
這表示：
- 參與者的選擇應以研究目標為依據，而非便利性或偏見。
- 不應基於性別、族裔、殘障、宗教或年齡等特徵排除或針對特定群體，除非有明確且可辯護的理由。
- 數據分析應盡可能依預先定義的計劃進行（例如，通過預註冊），並對偏離部分作充分說明。
- 詮釋應以證據為基礎，任何潛在利益衝突（如來自相關方的資助）應公開申報。
實務中，這常涉及對權力動態和結構性不平等的深思。例如，在與弱勢或邊緣化社群進行研究時，具倫理的研究人員會避免剝削性設計，並致力於尊重、包容且有益的參與。
3. 謹慎、認真關注與記錄
倫理研究不僅關乎重大決策，也關乎日常小事：你如何謹慎執行程序，如何可靠地記錄所做的事，以及如何妥善存儲和分享所得數據。
良好實踐包括：
- 謹慎設計研究，使方法真正解決研究問題。
- 始終遵循規範，或記錄並說明任何偏離。
- 保持準確且有日期的程序、材料、參與者及分析決策記錄。
- 安全存儲數據，並符合倫理及法律要求（例如，資料保護法）。
- 準備數據集和程式碼，使他人能理解，並在適當時分享以供驗證和重用。
清晰且組織良好的記錄使得回應審稿人問題、複製結果、糾正錯誤以及在必要時調查不當行為指控成為可能。當這些記錄缺失或不完整時，研究人員及其機構都會面臨風險。
4. 尊重他人工作與智慧財產權
研究不是孤立進行的。每個項目都建立在先前的思想、方法和發現之上。具倫理的研究人員會通過適當地給予所使用工作的作者以應有的認可來承認這一點。
當研究人員出現以下情況時，會產生嚴重的倫理問題：
- 未引用而複製文字、圖表、表格或想法（抄襲）。
- 未經承認重用自己先前發表的文字（自我抄襲），尤其是在方法或背景部分。
- 未經許可或適當歸屬，使用他人開發的圖像、數據集或儀器。
- 未能對學生、助理或合作者的貢獻給予應有的認可。
抄襲不僅僅是技術上的違規；它誤導了思想的來源，竊取他人的勞動成果，並扭曲學術記錄。它可能導致撤稿、紀律處分以及長期的聲譽損害。為避免抄襲，研究人員必須勤勉地引用來源，清楚區分引用與意譯，並對任何自身寫作或數據的重用保持透明。
5. 合作與作者身份的公平與誠信
現代多數研究為合作性質。專案常涉及學者、博士後研究員、學生、技術員、統計師及外部夥伴團隊。合作可帶來智力上的回報，但也產生責任、功勞及權力不平衡的倫理挑戰。
倫理合作的關鍵原則包括：
- 明確的期望： 早期協議誰負責何事、如何決策及如何決定作者身份。
- 公平的任務分配： 確保權力較小的團隊成員不被全部例行工作壓榨，且不被排除於認可之外。
- 誠實的作者身份實踐： 僅授予對構思、設計、資料收集、分析或撰寫有實質貢獻，且願意對最終作品負責的人。
- 適當的致謝： 感謝未達作者標準的貢獻者（例如行政支援、翻譯、技術協助）。
贈送作者身份（僅因地位而加名）、幽靈作者（忽略重要貢獻者）及強迫作者（迫使初級人員加上貢獻甚少的高層）皆屬不道德。期刊越來越多要求詳細的作者貢獻聲明以防止此類行為。
6. 尊重與關懷參與者、動物及文化遺產
許多研究倫理問題與研究對象或主體有關。無論您的工作涉及人類參與者、動物或文化遺產，您都有責任避免傷害並尊重所研究的對象。
6.1 人類參與者
涉及人的研究通常需要機構審查委員會（IRB）或研究倫理委員會的批准。核心原則包括：
- 知情同意： 參與者必須被告知研究內容、資料處理方式及風險或利益，且必須自願同意。
- 退出權利： 參與者應可隨時自由退出，且不受懲罰。
- 隱私與保密： 個人資料必須安全存放，僅在適當情況下分享，並盡可能匿名化。
- 對弱勢群體的特別照顧： 兒童、病患、難民及其他脆弱情況者可能需要額外保護。
6.2 動物
在研究中使用動物時，倫理實踐著重於減少疼痛和痛苦，並在有替代方案時合理使用動物。許多框架強調“3Rs”：
- 替代： 盡可能使用非動物替代方案。
- 減量： 使用達成有效結果所需的最少動物數量。
- 精進： 改善程序以減少痛苦。
6.3 物件、遺址與檔案
在考古學、藝術史和文物保護等學科中，物件和遺址本身必須受到保護。挖掘、取樣和處理可能對文物、建築和生態系統造成不可逆的損害。倫理研究者會使用盡可能少侵入的方法，確保適當的脆弱材料處理訓練，並尊重當地法律和社區期望。
7. 出版倫理：多重投稿與重複出版
倫理責任不會在研究完成後結束。您如何發表研究成果同樣重要。一個重要議題是同時向多個期刊或出版社提交相同稿件的做法。由於同行評審耗時，大多數出版商要求投稿在決定前必須是獨家提交。
同時向多個期刊提交相同論文會浪費編輯和審稿人的時間，並可能導致混淆或重複出版。同樣地，未經明確說明且未取得許可，在不同場合重複發表相同內容被視為不道德，除非明確標示該作品為翻譯、更新版本或重印，且所有相關方均同意。
為避免這些問題，研究人員應該：
- 一次只向一個期刊提交稿件。
- 在被要求時，披露任何相關的投稿或出版情況。
- 在重用先前發表的圖表、表格或大量文本段落前，請先取得許可。
- 遵循每個出版商關於先前發表、預印本和資料共享的指引。
8. 研究與寫作中 AI 的倫理使用
AI 已迅速成為研究領域的一部分。工具可以幫助搜尋文獻、摘要文章、生成草稿文本、分析圖像或建議程式碼。雖然這些用途有些可能是可接受甚至有幫助的，但它們提出了學者無法忽視的新倫理問題。
重要關注點包括：
- 透明度： 如果使用 AI 系統生成文本、圖像、分析或翻譯，許多期刊和機構現在期望披露此事。將 AI 生成的材料完全當作人工作品呈現可能會誤導讀者。
- 準確性與“幻覺”： AI 工具可能自信地產生錯誤陳述、捏造的參考文獻或扭曲的摘要。未經核實而依賴它們，可能會在您的研究和出版物中引入嚴重錯誤。
- 相似性與原創性： 由於 AI 模型是基於大量現有文本語料庫訓練，其輸出可能與已發表作品相似，導致相似度分數升高及抄襲疑慮——即使您並無意複製。
- 偏見與公平性： AI 系統經常反映其訓練資料中存在的偏見。如果用於編碼質性資料或選擇變數等任務，除非仔細監控，否則可能會重現或放大現有的不平等。
- 資料保護與保密：將機密文件、敏感訪談或未發表手稿上傳至第三方工具，可能違反有關隱私和資料安全的法律及倫理義務。
有倫理的研究人員將 AI 視為支持而非取代人類判斷的工具。他們會將 AI 產生或建議的任何內容與原始資料及自身專業知識核對。他們避免使用 AI 造假數據或模擬實驗，並對其發表內容的完整性負全責。遇有疑問時，他們會先諮詢機構政策和期刊指南，然後再依賴 AI 生成的材料。
9. 為何研究中的倫理問題如此重要
研究中的倫理原則有時被視為官僚障礙：需要填寫的表格、要勾選的方框和必須忍受的審查。實際上，它們存在是為了保護四個關鍵事物：
- 真理：沒有誠實和嚴謹，學術發現無法被信任、複製或作為基礎。
- 人與社群：倫理規範有助於防止對參與者、同事、學生及可能受研究及其應用影響的更廣泛公眾造成傷害。
- 文化與自然遺產：負責任的實踐確保檔案、文物和生態系統得以為未來世代保存。
- 學術信任：當研究系統被視為公平、透明且負責時，社會更可能通過資金支持、參與和尊重來支持它。
因此，倫理並非“真正”研究的附加項；它是做好研究的核心部分。通過將倫理反思融入項目的每個階段——從最初的構想和資金申請到數據收集、分析、撰寫和出版——研究人員不僅保護自己的職業生涯，也維護他們所創造知識的完整性和實用性。
結論
研究中的倫理問題範例，從數據造假和抄襲到不公平的作者身份及不安全使用 AI，不僅是警示故事。它們提醒我們，當學者和科學家使用強大工具、面對脆弱參與者及有限資源時，所涉及的利害關係。研究人員所做的選擇，能夠加強或削弱學術交流所依賴的信任。
通過承諾誠實、客觀、謹慎記錄、尊重他人及公平的出版實踐——並以批判性意識和透明度來看待如 AI 等新技術——研究人員能夠堅守倫理立場。這樣做不僅能保護他們免受不當行為指控和撤稿的影響，還能確保他們的工作真正推動知識進步，並服務於使研究成為可能的社群和社會。
