Dan Ariely 是一位行为科学领域的明星科学家，Dan Ariely在诚实、欺骗和非理性的研究取得了很大的成就，并且对领域和政府政策产生了巨大影响。Dan Ariely 在杜克大学创立了Center for Advanced Hindsight，还撰写了三本《纽约时报》畅销书，并且是 TED 演讲的常客。

但是，近期杜克大学Dan Ariely与哈佛大学Max H. Bazerman合作在PNAS 发表的题为“Signing at the beginning makes ethics salient and decreases dishonest self-reports in comparison to signing at the end”的研究论文涉嫌数据伪造（通过添加随机数据，使文章可以顺利发表），Dan Ariely表示没有保存原始数据。PNAS 论文的作者之一、哈佛商学院行为科学家 Max Bazerman 不能重复Dan Ariely的实验结果，另外其他作者合作在 2020 年再次在 PNAS 上报告了无法重复Dan Ariely的实验结果。

另外，2021年 7 月，Dan Ariely在 2004 年发表在《心理科学》上的一篇论文中附上了关切的表达；由于Dan Ariely 无法生成原始数据，因此无法解决统计错误。据 WBUR 报道，在 2010 年的 NPR 采访中，Dan Ariely 提到了牙科保险数据，该公司后来表示这些数据不存在。

Dan Ariely 是一位行为科学领域的明星科学家。宾夕法尼亚大学的行为科学家 Eugen Dimant 说，Dan Ariely在诚实、欺骗和非理性的研究取得了很大的成就，并且对领域和政府政策产生了巨大影响，并且对领域和政府政策产生了巨大影响。Ariely 在杜克大学创立了Center for Advanced Hindsight，还撰写了三本《纽约时报》畅销书，并且是 TED 演讲的常客。

但是，在 8 月 17 日的一篇博客文章透露，Dan Ariely与他人在2012 年共同撰写的有关不诚实行为论文的部分内容是伪造数据的基础后，一些研究人员对 Dan Ariely的大量工作提出了质疑。Ariely 承认只有他处理了已知最早版本的数据文件，其中包含捏造的内容。然而，Ariely 坚决否认数据是捏造的，并表示他很快将此事提请杜克大学科学诚信办公室注意。Ariely 说，这些数据是由一家保险公司收集的，但他不再有与其互动的记录。

行为科学家 Leif Nelson 和 Joseph Simmons 与同事 Uri Simonsohn 通过博客 Data Colada 揭露了Dan Ariely明显的欺诈行为，他们表示需要进行彻底、透明的调查。但鉴于其他大学过去不愿调查自己的研究人员，他们怀疑杜克大学是否会进行调查。

2012 年发表在PNAS 上的论文报告了一项实地研究，据称一家未透露姓名的保险公司随机分配了 13,488 名客户，在要求更新的表格顶部或底部签署诚实声明。研究表明，那些签名在顶部的人更诚实：他们报告说，他们平均比在底部签名的人多驾驶 2428 英里，这将导致更高的保险费。该论文还包含来自两个实验室实验的数据，显示了来自前期诚实声明的类似结果。

PNAS 论文的作者之一、哈佛商学院行为科学家 Max Bazerman 不能重复Dan Ariely的实验结果，另外其他作者合作在 2020 年再次在PNAS 上报告了无法重复Dan Ariely的实验结果。由于担心PNAS 不会彻底调查这个问题，举报人联系了 Data Colada 的博主，他们进行了后续审查，使他们确信实地研究结果在统计上是不可能的。

例如，客户在首次注册保险时提供的一组里程表读数（显然是真实的）被复制，以表明该研究的参与者人数是原来的两倍，并在原始里程中添加了 1 到 1000 之间的随机数以掩饰欺骗行为。在电子表格中，原始数字显示为 Calibri 字体，但每个数字都有另一个字体 Cambria 的紧密孪生，保单上列出的汽车数量相同，里程表读数在原始数字 1000 英里以内。Simmons、Nelson 和 Simonsohn 发现，在 100 万个模拟版本的实验中，同一种相似性从未出现过。“这些数据不仅过于相似，”他们写道。“他们不可能相似。”Ariely 告诉《科学》杂志，他没有检查从保险公司收到的数据是一个错误，而且他不再拥有该公司的原始文件。

里程表研究再次引发了对 Ariely 工作的其他担忧。7 月，他在 2004 年发表在《心理科学》上的一篇论文中附上了关切的表达；在这种情况下，由于 Ariely 无法生成原始数据，因此无法解决统计错误。据 WBUR 报道，在 2010 年的 NPR 采访中，Ariely 提到了牙科保险数据，该公司后来表示这些数据不存在。

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