ダン・アリエリーは世界で最も著名な行動経済学者の一人だった。デューク大学の教授であり、ニューヨーク・タイムズのベストセラー『予想どおりに不合理』の著者であり、NBCシリーズ『The Irrational』の着想元でもあった。不正直さに関する彼の研究は、政策立案者や企業によって広く引用されていた。フランチェスカ・ジーノらとの共著による2012年のPNAS論文は、用紙の冒頭で正直さの誓約に署名させることで不正直な行動が減少すると主張していた。この知見は影響力を持ち、現実の政策にも用いられた。

2021年8月17日、研究者のウリ・シモンソーン、レイフ・ネルソン、ジョー・シモンズが運営するブログData Coladaは、2012年の論文に不正の証拠があると公表した。生データには、改ざんと整合するあり得ないパターンが示されていた。本来ランダムであるはずの条件間で、同一の数字の並びが存在していたのだ。データは、望ましい結果を生み出すために手作業で改変されたように見えた。The Economistは、この研究が「不正なデータに基づいていた」と報じた。論文は撤回された。

デューク大学は3年にわたる調査を開始した。2024年、Business Insiderは、デューク大学がデータは改ざんされたと結論づけたものの、アリエリーが偽のデータを故意に使用した証拠は見つからなかったと報じた。デューク大学はコメントを拒否した。アリエリーは報道陣に対し、自分は「疑いなく過ちを犯した」と語ったが、デューク大学の教授の地位にとどまった。このスキャンダルで彼は職を失わなかったが、評判を失った。そして、誰もが信じたいと願う知見である場合に、捏造されたデータがいかに容易に査読を生き延びるかを明らかにした。

査読ではなくブログが、本来ランダムであるはずの同一の数字の並びを見つけることで不正を暴いた。論文は撤回されたが、アリエリーは職を失わなかった。

不正を発見したのはブログであり、査読や大学の調査ではなかった。Data Coladaは、データがあまりにも完璧すぎることに気づいた。本来ランダムであるはずの条件間で、同一の数字の並びが存在していたのだ。

この研究は、世界で最も権威ある学術誌の一つであるPNASに掲載された。誰も生データを確認しなかったため、査読は捏造を捉えられなかった。

アリエリーの知見は、まさに人々が信じたいと願っていたものだった。用紙の冒頭に簡単な署名をするだけで不正直さを減らせるというものだ。政策の世界は、証拠を疑うことなくそれを受け入れた。

デューク大学の3年にわたる調査は、データが捏造されたと結論づけたが、アリエリーが知っていた証拠は見つからなかった。その結果は、誰も責任を問われないスキャンダルとなった。論文は撤回され、アリエリーは職を失わなかった。

正しいことを述べている研究と、正しいデータを用いている研究は、別の主張である。前者が評判を生み、後者が評判を勝ち取る。Data Coladaは確認した。他の誰もしていなかった。

アリエリーの事件は、再現性の危機における画期的な事例となった。著名な研究者、権威ある学術誌、そして厚かましいほどに捏造されたデータ。Data Coladaブログは、不正検出における中心的な機関となった。この事件は、後に他の研究でもデータを捏造したと判明したハーバード大学の共著者フランチェスカ・ジーノを巻き込んだ。2026年のエプスタイン文書で明らかになった、アリエリーとジェフリー・エプスタインとの9年間の関係は、彼の信頼性をさらに損なった。この事件は未解決のままだ。データは捏造され、論文は撤回されたが、捏造した人物は特定されていない。

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出典

  1. Wikipedia — Dan Ariely en.wikipedia.org
  2. Data Colada #98 — Evidence of fraud in an influential field experiment about dishonesty (17 Aug 2021; Simonsohn, Nelson & Simmons on the Shu/Ariely insurance experiment) datacolada.org
  3. Retraction Watch — Highly criticized paper on dishonesty retracted (14 Sep 2021; PNAS retracts the 2012 signing paper) retractionwatch.com
  4. Business Insider — Duke's 3-year fraud investigation into Dan Ariely has ended (Feb 2024; data falsified, no evidence he knowingly used fake data) businessinsider.com