工作初衷：为疫情防治贡献一份力 由于担心关于COVID-19的研究论文可能存在过多的草率工作， 纽约雪城大学信息研究学院的助理教授Daniel Acuna 开 发了一个能够 对论文 中的图像进行 查重的程序， 据 悉，现在 这项程序已被应用在 全球的新冠病毒相关论文的预印本上。

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对于开发这项程序的初衷，Daniel Acuna 表示：“我无法阻止疫情，只能以自己的方式做出贡献。” 该算法可一次筛选成千上万张论文以匹配图像，翻转、调整大小或旋转的图像也可以进行匹配。 这些重复图像可能是无意的失误，也可能是不当行为的结果。原本这项工作通常由专家人工检查，或用软件检查少量论文中的图像。 但需要注意的是，目前这项程序仍处于试验阶段，正在接受期刊和研究机构的测试。
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查重结果存有争议 到目前为止，这项工作取得了一定程度的成功，但也引起了一些争议。 今年6月，Daniel Acuna从bioRxiv和medRxiv服务器上下载了3500个预印本，用他的软件查重了21,000张图像。在4小时内，该软件就查出了大约400张可能重复的图像。不过大多数结果都没有问题，他选择了24篇包含可疑重复图像的论文。 7月，他在自己的网站上发布了这些内容，并在PubPeer上公开。 这件事随后引起了轰动。一些论文作者回应说，Daniel Acuna的软件确实查出了重复的图像，他们将纠正错误，不过也有一些错误已经在同行评审版本中得到纠正。 芬兰赫尔辛基大学的病毒学家Giuseppe Ballistreri 对于这项技术，也持肯定态度，他表示，“如果该工具被证明是准确的，则应默认在PubMed中应用。”PubMed 是一个免费的搜索引擎，提供生物医学方面的论文搜索以及摘要。 另一方面，也有其他人指出，这些重复不是错误。Elisabeth BikBik以其在科学出版物中检测照片操纵的工作而闻名，她表示，希望Daniel Acuna首先向她咨询匹配结果。她进一步在PubPeer写道，该软件“ 仍然需要人工监督，以确保它不会错误地将适当的重复图像标记为不适当”。

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对于Elisabeth BikBik的观点，Daniel Acuna 表示同意：软件标记的内容始终需要人来审核，并且尚无法根据上下文了解所获取的内容是否有问题。 更有一些研究人员指出，Daniel Acuna的软件完全弄错了，而且标记了相似但不匹配的图像。例如，北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学的Priyamvada Acharya要求Daniel Acuna删除他的一篇论文的匹配结果，该论文包含同一分子的相似视角图。 随后，Daniel Acuna从他的网站上删除了大约三分之一的检查结果，并将该网站的列表设置为私人访问。如此，只有从他那里获得访问密钥的作者才能看到他的检查结果。 总体而言，这项研究论文的自动筛选技术远非完美，而且“仍然需要专家来解释和理解”。 此外 ， 德国海德堡的图像分析师 Jana Christopher 也指出了 该技术的另一局 限性 ： 自动图像检查算法仍然过于 专 注于查找重复项，并且还不能应对所有图像处理手段。
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再接再厉 除了技术上的不完美性，Daniel Acuna本人还指出了影响软件的准确性的一个外在因素：PDF文件格式会破坏自动提取图像的能力。例如，今年5月，Elisabeth Bik在推特上叙述了关于Nature的一篇COVID-19 论文的图像复制问题，该图像也出现在2月份的预印本中，但Daniel Acuna的软件由于论文是PDF格式而没有检查到。 目前为止，关于新冠病毒的研究产生了无数的论文，许多研究人员担心出现低质量的研究和错误，甚至欺诈。有科学家发出警告：“质量低劣的研究将泛滥成灾”。 接下来，Daniel Acuna 打算继续进行论文重复图像的自动检查，而之后首先要做的事情，就是将查重结果告知作者，只有在他们不回应的情况下才公开结果。 对于学术界低质论文泛滥成灾的现象，Daniel Acuna也发出了告诫： “ 我 希望那些正在动歪脑筋的论文作者们意识到，有人正在对论文图像进行查重。 ” 参考内容： https://www.nature.com/articles/d41586-020-02161-3

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