석사땐 개쩐다 세상엔 천재들이 너무 많아 조땟다였는데 박사과정들어가고 논문도 괜찮은 곳 써보고 다시 봐보니 인트로만 화려하고 재현도 안될 것처럼 보이는 데이터들로 보이는 것들이 IF20 30인 저널에 가네.
남들 노력을 무시하고 싶지 않지만 한번 뜬 특성들로 좋은 논문 쓰는게 맞나? 아니면 저자한테 직접 메일로 좀 물어봐도 되나? 유독 갈수록 심해지는거냐 내가 뭔갈 알아버린거냐? 좋은 데이터 확보하는 방법까지 알아버리니 더 어질하네
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댓글 22개
2025.03.14
솔직히 데이터는 100개중에 1개 잘나온거 체리피킹할 수도 있고 잘나오게 측정하기+플랏하기로 조작은 아니지만 얼마든지 포장가능하고 그렇게 논문내는사람들 수두룩함. 논문 읽을때 그걸 캐치하고 비판적으로 읽을 줄 아는게 실력이고, 데이터는 좀 비판적으로 보되 그 논문의 아이디어를 눈여겨 봐야지.
대댓글 4개
2025.03.14
누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.
이게 정답
2025.03.14
감사합니다. 어떤 말씀인지 알 것 같습니다. 근데 잘나오게 측정 및 플랏 그 자체가 조작 아닌가요..? 저는 그렇게 배워와서 혼돈이 왔었습니다.
2025.03.14
사람마다 견해의 차이는 있겠지만 제가 생각하는 조작은 로우데이터의 값 자체를 수정하는 행위입니다. 위에 언급한건 꼼수정도?
2025.03.16
공감합니다
2025.03.14
윗분말대로 논문들을 볼때 좋은건 좋게 보고, 또 안좋은건 안좋게 보는 법을 기르는게 좋습니다. 저도 그런시기를 겪었지만, 오히려 적당히 알고 논문한두편써보고나서 우쭐해질때가 가장 위험할수도있습니다. 저도 딱 글쓴이분같은 시기에 학회가서도 다 아는것처럼 굴다가 지도교수님한테 여러가지 조언을 받기도 했고요. 지금 자리에 와보니 제가 그때 얼마나 부족했었는지도 알게됐습니다. 재현성이 어렵다고 그 논문의 가치가 떨어지는건 아니기도 하고요. 재현성이 안좋으면 왜 안좋을지, 혹은 그 샘플은 왜 좋은성능이 나왔을지, 그럼 어떻게 할지 등등을 고민하는게 좋습니다. 또한 많은경우 레시피의 가장 핵심인 부분을 고의적으로 숨기기도 합니다.
대댓글 1개
2025.03.14
감사합니다
2025.03.14
요즘 실제로 연구 윤리에 입각하여 조작 검거도 많이 이슈되고 있죠. 갈수록 강화되고 있습니다 슬슬. 아예 데이터들을 인식해서 시뮬레이션 돌려서 조작 잡아내는 전문업체들이 요새 각광받고 있습니다 해외에서 ㅋㅋㅋ 실제로 그렇게 잡아낸 논문들 철회된 사례들도 이제 셀 수 없이 많구요. 글쓴이분이 어떤 마음에 그런 말들을 하시는지는 이해됩니다. 어느순간 논문들 데이터는 믿지 않는게 당연하게 됐죠. 그럼에도 나 자신만큼은 떳떳해야합니다. 입맞추고 말맞춰서 데이터 골라뽑고하는 사람들이 논문 잘 썼다고 어깨 올라가있는 것들 꼴보기 싫겠지만, 그사람들은 딱 거기까지입니다. 글쓴이분처럼 공부좀 하신 분들이라면 다알죠 논문 보면. 겉으론 웃으며 지내도 속으론 아... 이놈 이거 안될놈이네 이러지않겠습니까. 논문뿐만아니라 사회가 그런식입니다. 항상 스스로에게 떳떳하게 사세요. 그게 정도이고 그게 더 큰 길입니다.
대댓글 3개
2025.03.14
누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.
데이터들을 인식해서 시뮬레이션 돌려서 조작 잡아내는 전문업체들 <- 혹시 명단 좀 알 수 있을까요?
2025.03.14
인생 가르침감사합니다
2025.03.15
업체들 궁금하네요
2025.03.14
어떤 분야인가요?
2025.03.14
누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.
무슨분야세요? 재현 전혀 안 되는 솔라셀 가스흡착 이런 거 보면 기절하겠네요. 솔직히 아이디어만 보는 거죠
2025.03.14
비판적으로 읽으시고 의심부터 하시는건 하지마세요
IF : 2
2025.03.14
그래서 연구하다보면 IF보다는 평판좋은 저널, 그리고 평판좋은 연구그룹의 결과들 위주로 보게되요.
대댓글 1개
2025.03.14
인정합니다
2025.03.14
누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.
님 박사아니죠? 시각을 좀 바꿀 필요가 있을듯
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2025.03.14
박사는 아니고요 박사과정이요
2025.03.14
박사죠 석사죠 포닥이죠 따지는 사람 치고 제대로 건강한 마인드셋 가진 사람을 못봤음. 조언을 하려면 하고 아니면 쓰잘데기 없이 권위에 의한 압박을 하지맙시다.
2025.03.14
연구도 빅데이터같음.. 딥러닝도 트래쉬데이터 많이 있지만 어쨌든 다 먹여놓고 보면 아무튼 그럴싸한 것들 잘 인식하듯이, 통계적으로 맏는 건 비슷비슷한 결과가 여러 번 리포트되고 재현 안 되는 논문은 묻히고 하는 과정들을 거치면서 걸러져서 종합적인 "옳은 것들"의 정수가 만들어지는 거라 생각함. 내가 하는 분야도 재현성 의심스러운 상태로 NCS나가는 논문들 제법 있지만 뭐 그런 논문들도 결국 아이디어든 메소드든 건질 건 있음. 그렇게 70%는 틀려도 30%씩 맞는 논문들이 수백 수천개 쌓이다 보면 그것들간의 교집합이 이론이 되는거고
대댓글 1개
2025.03.14
나도 학생 때는 100%를 추구하느라 삽질도 많이 했는데 지금은 그런 집착이 별로 없음. 조작하지 않고, 내가 확언할 수 없는 부분은 이러저러해서 확신할 수 없지만 데이터 상으로는 이렇다는 걸 솔직하게 밝힌다는 전제 하에서 나머지 블러핑해서 하이임팩트 논문 쓰는게, 그 자체로 그 논문이 새롭게 보여준 부분만큼은 인류 지식에 기여하는 거라고 생각함. 나중에 더 나은 뭔가가 개발되어서 사실 내가 잘못 처리한 거면 뭐 그런거지 어쩔거임
2025.03.14
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2025.03.14
2025.03.14
2025.03.14
2025.03.16
2025.03.14
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2025.03.14
2025.03.14
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2025.03.14
2025.03.14
2025.03.15
2025.03.14
2025.03.14
2025.03.14
2025.03.14
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2025.03.14
2025.03.14
대댓글 2개
2025.03.14
2025.03.14
2025.03.14
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2025.03.14
2025.03.16