撤稿、数据造假调查与学术不端事件，以及它们对领域的影响。
Data Colada 对 Ariely 和 Wertenbroch 2002 年发表于 Psychological Science 的截止日期与拖延研究进行取证分析，发现 Study 1 中“自设截止日期”组有 13 名学生的最终成绩被手动修改，其中 12 处改动方向符合作者假设，去掉这些改动后论文的关键发现即消失。
推荐理由：通过比对早期手稿与发表版本的统计量，可以了解数据篡改如何被逐行还原出来。
JAMA Psychiatry 就 2026 年 3 月 11 日发表的 Li 等人研究《Clozapine After 1 Failed Antipsychotic Drug Trial in First-Episode Psychosis。
推荐理由：期刊披露一项已发表试验在数据收集结束后才修改注册记录，涉及主要结局与样本量，可供关注临床试验透明度的读者参考。
一项即将发表于 Psychological Science 的重复研究未能重现 Ariely 和 Wertenbroch 2002 年关于截止日期与拖延的 Study 2 结果。
推荐理由：一项重复研究未能重现经典截止日期效应，作者随后对原始数据文件的分析指向数据异常，可供关注科研诚信与可重复性的人参考。
Data Colada 公开了原定 2019 年发布、因收到疑似死亡威胁而搁置的调查，指出 Ping Dong 与 Chen-Bo Zhong 2017 年发表于 Psychological Science 的论文存在数据异常，该论文已于 2018 年撤稿。
推荐理由：作者公开了当年因威胁而搁置的数据造假调查，用五条时间戳证据说明数据可能是在采集阶段被伪造的。
Data Colada 发文梳理 Francesca Gino 诉讼中作为证据的哈佛撤稿请求（Exhibits 3、4、5），其中引用了哈佛聘请的独立取证公司的报告。
推荐理由：哈佛提交的撤稿请求首次公开了独立取证公司对四篇论文数据比对的细节，可了解学术不端调查如何取证。
Data Colada 系列第四篇指出，Gino、Kouchaki 与 Casciaro 2020 年发表于 Journal of Personality and Social Psychology 的研究中，Study 3a（N = 599 名 MTurk 被试）的“道德不洁”评分可能被篡改。
推荐理由：作者用被试写下的词语与评分不匹配，指出论文数据可能被篡改，为识别数据造假提供了一种可迁移的核查思路。
Data Colada 系列第三篇指出，Gino 与 Wiltermuth 2014 年发表于 Psychological Science 的研究中，实验 4 的数据几乎完全按“是否作弊”和“报纸用途数量”两列排序，其中 13 个作弊者观测值顺序异常，疑似排序后被手动修改。
推荐理由：通过数据排序异常与模拟检验，展示了识别数据篡改的一种可迁移取证思路。
Data Colada 系列文章第二部分称，Francesca Gino 等人 2015 年发表于 Psychological Science 的研究中，Study 4 的数据集出现异常：491 名哈佛学生被问及“Year in School”时，有 20 人回答“Harvard”，且这些记录集中在数据文件第 450 至 484 行之间。
推荐理由：文章用一份数据集中的异常作答记录，展示了识别数据篡改痕迹的一种可迁移核查思路。
Data Colada 发布四篇系列文章的第一篇，披露哈佛商学院教授 Francesca Gino 合著的四篇论文存在数据造假证据。作者称 2021 年与匿名研究团队审查了 Gino 的多项研究，并向哈佛商学院提交了证据最强的四篇论文报告。
推荐理由：作者公开对四篇论文的数据造假证据，并说明哈佛已要求撤稿三篇，可了解学术不端调查与撤稿流程。
Data Colada 与一组匿名研究者分析 Kristal 等人 2020 年公开的原始数据后指出，2012 年发表于 PNAS 的一项现场实验（N = 13,488，由美国东南部一家汽车保险公司实施）存在数据伪造证据。
推荐理由：通过字体、取整和分布异常还原数据造假手法，并说明公开数据为何是发现问题的关键。