Was soll ich tun, wenn Bilder in einer Publikation gefälscht zu sein scheinen?

Dies könnte eine große Sache sein und etwas, das Sie melden sollten, oder alternativ könnte es keine große Sache oder meldepflichtig sein. Der Unterschied liegt im Kontext.

Werden die bearbeiteten Bilder als legitime Daten oder Ergebnisse präsentiert, die die Rohausgabe der Experimente/Forschung sind? Damit sagen sie so etwas wie "In einem Bild, das von einem Elektronenmikroskop aufgenommen wurde, können Sie sehen, dass die magischen Einhornbindungen durch unseren Prozess erzeugt wurden." (Denken Sie daran, dass ich nichts über Biochemie und „magische Einhornbindungen“ weiß, um einen tatsächlichen Prozess zu ersetzen). Oder in CS so etwas wie "Hier können Sie den Roboter sehen, den wir gebaut haben". Aussagen wie diese implizieren oder besagen direkt, dass das Objekt oder die Informationen im Bild nicht nur repräsentative Daten, sondern tatsächliche Ergebnisse oder Ergebnisse sind. Daten wie diese sollten nicht manipuliert oder bearbeitet werden, außer aus Gründen der Klarheit (Einkreisen eines Zielbereichs oder Hinzufügen kleinerer Beschriftungen).

Die andere Art von Bild ist etwas rauer. Diese Bilder können zeigen, was zu sehen war, abstrakte Ergebnisse der Forschung, konzeptionelle Informationen. Solche Bilder werden oft bearbeitet oder manipuliert. Manchmal als Demonstration dessen, was erwartet wurde ("Wir würden erwarten, dass magische Einhornbindungen nach unserer Prozedur erscheinen, aber stattdessen ...") oder als Erklärung für etwas Abstrakteres ("Der Roboter sollte dem optimalen Pfad folgen, wie hier gezeigt, wenn es benutzt die Treppe, anstatt wiederholt gegen eine Wand zu laufen"). Das sind Dinge, die nicht meldepflichtig sind. Sie können geschmacklos sein und sollten unbedingt von Rezensenten erwischt werden, wenn sie Ergebnisse implizieren, die über den Rahmen der eigentlichen Forschung hinausgehen. Aber in manchen Bereichen sind sie der beste Weg, um Erwartungen, abstrakte Informationen oder Hintergrundinformationen zu demonstrieren.

Alles in allem - wenn Sie sagen, dass das Bild von einer "kommerziellen Software" stammt, frage ich mich, ob Sie nicht meinen, dass es mit "kommerzieller Software" erstellt wurde, sondern tatsächlich ein Bild aus einer kommerziellen Quelle ist. In diesem Fall ist das Bild möglicherweise urheberrechtlich geschützt und für die Verwendung in dieser Recherche überhaupt nicht geeignet. Dies hängt vom Bild, der Quelle und der „Manipulation“ ab. Als Gegenbeispiel dazu verwendet im Bereich Computer Vision jeder das Standford-Bunny-Modell in seiner Publikation. Es ist eine Sache. Dies ist nicht unangemessen. Jemand, der jedoch ein Bild aus einem Lehrbuch oder eine Google-Suche verwendet, die ihm nicht gehört, ist unangemessen und sollte zuerst dem PI der Zeitung und möglicherweise dem Verlag gemeldet werden, wenn keine Maßnahmen ergriffen werden.

Die manuelle Änderung von Zahlen, die darauf abzielt, die Leser zu täuschen (durch Fälschen, Verschleiern, „Rosinenpicken“ von Ergebnissen usw.), ist eine ernste Angelegenheit . Es überrascht mich, dass die Leute es immer noch versuchen, weil es sehr oft ziemlich leicht zu erkennen ist (andere Arten der Datenfabrikation sind schwerer zu erkennen). Aber es ist leider keine Seltenheit, selbst in hoch angesehenen Zeitschriften und von Forschern angesehener Institutionen.

Für die Biowissenschaften, so einer der Pubpeer-Moderatoren in einem Kommentar : „Die meisten Berichte aus den Biowissenschaften beinhalten Bildmanipulationen – eine gute Mehrheit sind Gele, mit einer Reihe von duplizierten Probenbildern. […] wir sehen manchmal auf PubPeer […] Dinge wie manipulierte NMR-Spektren in der Chemie.“ Das Neueste scheint mit Ihrer Beobachtung zusammenzuhängen, obwohl es außerhalb meines Fachgebiets liegt.

Sie können sich ein Bild von der Art der Dinge machen, die auf PubPeer gemeldet werden, wenn Sie diesen Thread neben vielen anderen lesen. Als Beispiel zeigt eine genaue Untersuchung dieser Abbildung die Verwendung von Kopieren und Einfügen zum Erstellen von Daten:

Oder dieses, ursprünglich veröffentlicht, nicht in Ihrem durchschnittlichen zwielichtigen „Open-Access“-Journal, sondern in Nature , das ein ziemlich offensichtliches Copy-Paste-Mittelfeld hat:

(Beide Artikel wurden zurückgezogen).

In Ihrer Position ist Ihre erste Reaktion völlig angemessen. Hier ist, was ich für die beste Vorgehensweise halte:

1. Wenden Sie sich an den/die Autor(en). Dies ist ein guter Weg, um zu zeigen, dass Sie besorgt, aber nicht unbedingt an öffentlicher Blamage interessiert sind. Wenn die Autoren nicht reagieren, dann:
2. Wenden Sie sich an den Herausgeber (erwähnen Sie, dass Sie die Autoren bereits vergeblich kontaktiert haben), wie von @alarge in einem Kommentar vorgeschlagen. Handelt es sich um einen seriösen Verlag, wird das Thema sehr ernst genommen.
3. Wenn alles fehlschlägt, bleibt Ihnen die öffentliche Meldung des Problems, anonym oder nicht, über soziale Medien oder die oben aufgeführte Website. Beachten Sie, dass Sie immer Gefahr laufen, sich in Schwierigkeiten zu bringen, wenn Sie Fehlverhalten melden, genau wie in jedem anderen Bereich, also wägen Sie dieses Risiko ab, wenn Sie beabsichtigen, Ihren Namen mit der Beschwerde in Verbindung zu bringen.

BEARBEITEN:

Soll ich das dem Journal melden oder es so lassen wie es ist (kann jemandes Karriere ruinieren)?

Ich denke, dass Sie als Wissenschaftler die Verantwortung haben, solches Fehlverhalten zu melden, wenn Sie es sehen. Was jemandes Karriere ruinieren kann, ist seine schlampige Ethik, nicht Ihre Sorge um Integrität.

es ist vielleicht nicht so schlimm, wie es scheint. Ich muss oft Bilder aus kommerziellen Softwarepaketen bearbeiten, weil der Text zu klein (oder unscharf) ist, um ihn in der Druckversion zu lesen. Normalerweise sind es die Achsen, die ich reparieren muss, weil viele Pakete die Schriftarten zu klein machen. Die Autoren haben in diesem Fall möglicherweise einfach mit den gleichen Werten überschrieben, nur in einem größeren Text oder (andere/hervorhebende Schriftart oder Farbe).

Zuerst sollten Sie die Angelegenheit mit einem oder zwei vertrauten Kollegen besprechen, um zu überprüfen, ob sie mit Ihnen einverstanden sind. Das ist ein schwerer Vorwurf und bevor Sie etwas unternehmen, sollten Sie überprüfen, ob Sie nichts übersehen haben und ob es keine anderen plausiblen Erklärungen gibt. Sie mögen sehr wohl Recht haben, aber es ist auch einfach für eine Person, ohne Feedback von außen einen Fehler zu machen.