本文来自微信公众号：返朴 （ID：fanpu2019），编译：路飞，作者：路飞，原文标题：《最后的学术净土也脏了！顶尖数学家：虚假论文数量正在惊人增长》

长期以来，数学家们一直认为只要洁身自好，远离掠夺性期刊和论文工厂，就能保护其所在的领域免受学术不端的污染。

但事实证明并非如此。近日，国际数学联盟（IMU）与国际工业与应用数学联合会（ICIAM）联合工作组发布的两份报告，系统性地揭开数学领域学术出版欺诈的“冰山一角”：不同于其他学科，数学因“论文数量少、合著者少、引文率低”的学科特性，文献计量指标更易成为“操纵工具”——从开放获取文章处理费（APCs）驱动下的掠夺性期刊批量收稿，到“引文卡特尔”约定互引抬高指标，再到论文工厂伪造“数学猜想证明”蒙混发表，欺诈行为已渗透至学术评估全链条。

一个显著事件发生在2023年11月，著名的科学与学术研究信息提供商科睿唯安（Clarivate）将数学领域整体从“高被引研究者（HCRs）”名单中剔除，暴露出该领域指标造假乱象；截至2024年12月，数学核心领域已有1009篇论文被撤稿，部分知名学者因关联论文工厂、剽窃问题卷入争议。

德国马尔堡大学数学教授Ilka Agricola是上述两份报告的第一作者。她是马尔堡大学数学与计算机科学系主任，研究方向为微分几何及其在数学物理中的应用。2022年，她被美国数学学会选为会士。在学术兼职方面，她现任IMU出版委员会主席，曾在2021-2022年任德国数学学会主席。目前，她还担任两本数学期刊的主编，两刊分别是Annals of Global Analysis and Geometry和Mathematische Semesterberichte。

日前，Ilka Agricola接受了《撤稿观察》（RetractionWatch）专访，就数学领域出版欺诈的相关问题展开深入对话，以下为经整理的对话内容。

撤稿观察：很少有人谈论数学领域的出版欺诈，原因是什么？

Agricola：长期以来，数学家们认为只要远离掠夺性期刊和论文工厂，这个问题就不会影响到自己。但事实证明这种想法是错误的。

撤稿观察：若参考2022年Clear Skies“论文工厂警报”监测到的论文数量，数学领域的排名相当靠后。数学领域真的有很多虚假论文吗？

Agricola：公平地说，数学领域的问题可能不像癌症研究等其他领域那么严重，但数学界规模本身更小，且虚假论文数量正以惊人的速度增长。掠夺性和低质量的巨型期刊正使出浑身解数，引诱知名科学家步入它们的虚假科学“平行宇宙”，试图借此营造自身“可信”的假象。因此，我们的目标之一就是让数学界充分意识到这个问题的严重性！

撤稿观察：正如你们在新报告中提到的，科睿唯安在2023年宣布将整个数学领域排除在“高被引研究者（HCRs）”名单之外，这背后的原因是什么？

Agricola：数学领域的出版文化与实验科学、生命科学等领域有所不同。平均而言，数学家发表的论文数量更少，每篇论文的合著者也比其他领域的科学家少。这意味着，在数学领域，研究者凭借与其他学科相同数量的论文和引文，就可能成为“高被引研究者”。因此，操纵这个体系在数学领域更容易。

最终，数学领域的HCRs名单变得极其失真，科睿唯安再也无法假装这份名单有任何价值。尽管科睿唯安表示会研究新的衡量工具，但在此期间既没有提出任何替代方案，也没有联系国际数学界的任何代表。

撤稿观察：你们在报告中指出，2019年拥有“高被引研究者”数量最多的机构是中国台湾的“中国医药大学”，但该校并没有数学相关项目。这该如何理解？

Agricola：这是个好问题！学者入选HCRs“名人堂”，对其所属大学有一个关键好处：它会影响大学在“世界大学学术排名（ARWU，2003年起发布，又称‘上海排名’）”中的位次。因此，即便学校没有数学项目，也能从中获益。当然，我们认为，一个机构未开设的学科领域，不应被纳入排名考量，但目前的体系就是如此运作的。

科睿唯安对HCRs的认证态度十分“宽松”：他们仅通过询问研究者本人来确认其隶属机构。因此，在统计时，研究者只需将隶属机构填为“中国医药大学”（或其他任何机构），即便他们并非该校人员。这些研究者通常会签订“客座教授”合同来掩盖真相，本质上是在隶属信息上弄虚作假。而且，拥有HCRs的头衔，他们可能从自己原来所属机构获得更多的福利、声望和科研经费。得知学术界在机构署名上竟然存在如此多的造假行为，我确实很震惊！实际上，许多机构对主要单位和次要单位的署名都没有明确的规定。

撤稿观察：在医学领域，若临床试验是虚假的，显然会影响生死攸关的决策。那么数学领域的虚假论文和其他类型的出版欺诈，会产生怎样的现实影响呢？

Agricola：数学领域有许多著名的未解决猜想。掠夺性期刊会为研究者提供发表这些猜想“证明”的渠道，且这些“证明”无需经过可信的同行评审。这会导致这些成果的真实性状态模糊不清，后续若有研究者基于这些成果展开研究，将会浪费精力和资源。

从更大范围来看，许多低质量数学论文宣称涉及实际应用，这可能会误导外界认为这些成果已解决了具体问题，但实际上并非如此。

撤稿观察：你和你的合著者都是数学家，却主张不应该过度关注期刊影响因子、论文发表数量和引文数量这类数字指标。你觉得是这些指标催生了这些不良行为吗？

Agricola：英国经济学家查尔斯・古德哈特有句名言：“当一项衡量标准成为目标时，它就不再是一个好的衡量标准。”这句话也适用于文献计量指标。当然，操纵这些指标的行为一直存在，但我们中有些人曾愿意相信，这些指标大致可用，即便存在一些因造假导致的误差。

如今我们意识到，这些误差的幅度已经超过了我们想要衡量的“研究质量”本身的价值。

或许数学家的一个优势在于，我们不容易被数字迷惑，而且有能力去理解和分析这些数字——这是我们的本职工作。因此，结论非常明确：文献计量指标与研究质量的相关性极低，我们不应再使用这些指标。我也呼吁所有同行公开表达这一观点！

撤稿观察：若不依靠出版指标，我们该如何评判研究质量？

Agricola：直接阅读研究成果本身，而不是依赖文献计量指标！此外，数学领域很幸运，拥有两个经过严格筛选的论文和期刊数据库：zbMath Open和MathSciNet。如果一本期刊未被这两个数据库收录，要么它是高度交叉学科期刊，要么就需要对其质量保持警惕。

撤稿观察：研究者若脱离“文献计量指标体系”，会不会危及自己的职业生涯？

Agricola：毫无疑问，我们需要努力推动学术文化变革，这条路必然崎岖且艰难。对于年轻研究者，我们应当提醒他们：参与掠夺性出版同样会严重威胁自身的学术诚信。我们应该时刻在脑海里敲响警钟，记住那些因数据造假而被迫辞职的人。

尽管数学出版欺诈情况严峻，但并非毫无希望，有些切实可行的改变其实很容易实施：

明确“良好出版实践”的标准，鼓励研究者遵循，并向年轻一代普及掠夺性出版的危害；不鼓励在招聘、晋升评审或毕业考核中使用文献计量指标；

评估教职人员时，关注其“代表作质量”和“学术活跃度”，不强制要求高频次发表论文；

不在收取文章处理费（APCs）的期刊上发表论文——大多数严谨的数学期刊都不收取这项费用；

加入期刊编委会前，先核查期刊质量；

谨慎选择发表论文的期刊或特刊，以及参与审稿的期刊。

参考资料

[1]https://retractionwatch.com/2025/09/24/math-has-publication-fraud-too/#more-132920

[2]https://arxiv.org/abs/2509.07257

[3]https://arxiv.org/abs/2509.09877