# 경영학 저널에 실린 결함 있는 논문이 6천 회 이상 인용됨 > Clean Markdown view of GeekNews topic #26123. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=26123](https://news.hada.io/topic?id=26123) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/26123.md](https://news.hada.io/topic/26123.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-01-26T09:45:52+09:00 - Updated: 2026-01-26T09:45:52+09:00 - Original source: [statmodeling.stat.columbia.edu](https://statmodeling.stat.columbia.edu/2026/01/22/aking/) - Points: 1 - Comments: 1 ## Topic Body - **기업 지속가능성과 주가 성과의 상관관계**를 주장한 논문이 6천 회 이상 인용되었으나, **중대한 오류와 허위 기술**이 드러남 - 연구를 재현하려고 시도했던 Andy King은 저자와 학계, 저널, 대학 모두가 자신의 **오류 수정과 검증 요청을 반복적으로 무시**했다고 밝힘 - 논문은 **통계적 유의성 오표기**, **방법론 오기**, **비현실적 표본 매칭** 등 다수의 문제를 포함하며, 일부는 단순 오타로 처리됨 - King은 LinkedIn 공개와 **복제 연구 전문 저널(JOMSR)** 을 통해 문제를 제기했으나, **Harvard Business School과 London Business School**은 경미한 사안으로 결론 - 저자는 여전히 논문을 철회하지 않았고, 글은 **과학적 신뢰성 관리 시스템의 붕괴와 개혁 필요성**을 강조함 --- ### 문제의 논문과 재현 시도 - 논문 **“The Impact of Corporate Sustainability on Organizational Processes and Performance”** 는 6천 회 이상 인용되며, **월가 경영진과 전직 미국 부통령**까지 인용한 영향력 있는 연구로 평가됨 - Andy King은 해당 논문을 재현하려다 **방법론 불일치, 통계적 오류, 누락된 검정, 비정상적 표본 구성**을 발견 - 저자에게 여러 차례 이메일을 보냈으나 **응답 없음** - 기존 연구들이 재현/복제 (Replication) 연구자들의 요청을 무시하거나 지연하는 관행이 일반적이라는 **Bloomfield et al.(2018)** 연구도 있음 ### 학계와 저널의 대응 - King은 동료 학자들에게 도움을 요청했으나, 대부분 **갈등 회피**나 **시간 부족**을 이유로 거절 - 일부 학자는 “출판된 논문의 오류를 지적하는 것이 경력에 더 해롭다”고 언급 - 저널 **Management Science**에 비판 논평을 제출했으나, **“어조가 부적절하다”** 는 이유로 거절됨 - 저자들은 주요 결과의 유의성 표기가 잘못되었음을 인정했으나, 이를 **‘오타’** 라고 주장 - King의 추가 수정 요청은 **모두 거부됨** ### 외부 공개와 복제 연구 출판 - King은 LinkedIn에 오류를 공개한 후, 저널이 뒤늦게 **정정 공지(erratum)** 를 게재 - Replication 연구는 **Journal of Management Scientific Reports(JOMSR)** 에 게재되어, **복제 연구 전용 저널의 역할**을 강조 - King은 원 논문이 **보고된 방법과 실제 사용된 방법이 다르며**, 실제 방법으로는 결과를 재현할 수 없음을 확인 ### 연구윤리 조사와 대학의 반응 - King은 **Harvard Business School**과 **London Business School**에 연구윤리 위반 신고를 제출 - 저자들은 “편집 과정의 실수로 잘못된 문장이 남았다”고 해명했으나, **모든 초안에서 동일한 오류가 반복**됨 - Harvard는 조사 진행 여부를 비공개로 유지, LBS는 “의도적 허위가 아니다”라며 **교육적 조치만 권고** - King은 “데이터 접근 여부는 본질이 아니며, 잘못된 기술은 연구의 해석 가능성을 무너뜨린다”고 비판 ### 제도적 실패와 개혁 제안 - 논문은 일부 정정만 이루어졌고, **잘못된 방법 기술은 여전히 수정되지 않음** - King은 “**신뢰할 수 있는 과학 관리 시스템이 작동하지 않는다**”며 다음을 제안 - 단일 연구 인용 자제 및 복제 여부 확인 - 오류 발견 시 즉시 정정 - 비윤리적 행위 동료에게 경고 - 복제 연구와 **JOMSR** 같은 저널 지원 - 기관의 연구윤리 정책 강화 - 또한 학문 관리의 **투명성·독립적 감시·단계적 제재**를 제도화하고, **FurtherReview** 같은 사후 검증 체계 도입 필요성 제시 ### Andrew Gelman의 논평 - Gelman은 저자들의 행위를 **연구 부정행위**로 규정하면서도, 개인보다 **시스템적 문제**에 초점을 맞춤 - “과거의 오류를 인정하지 않는 태도”가 과학을 **‘죽은 학문(dead science)’** 으로 만든다고 지적 - 학문 공동체가 **오류 수정과 책임 있는 태도**를 장려하지 않는 한, 동일한 문제가 반복될 것이라 경고 ## Comments ### Comment 49913 - Author: neo - Created: 2026-01-26T09:45:52+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=46752151) - 나는 2003년부터 유지해온 **오픈소스 에이전트 기반 모델링 툴킷**을 개발했음 최근 다른 언어로 만든 새 툴킷 논문이 내 소프트웨어와 비교하며 자신들이 더 낫다고 주장했는데, 실제로는 내 툴을 잘못 실행했고 데이터도 **왜곡**했음 수정 요청을 했지만 저널은 체면 때문에 조용히 묻어버렸고, 저자들도 변명만 늘어놓았음 이런 일이 학계에서 너무 흔하다는 게 문제임 - 나도 비슷한 일을 겪었음. 경쟁자가 내 소프트웨어를 잘못 이해한 채 논문을 냈고, **잘못된 데이터**로 결론을 내렸음 그 일을 겪고 나서 학술 논문에 대한 신뢰가 크게 떨어졌음 - 예전에 내가 만든 학술용 소프트웨어가 있었는데, 다른 연구팀이 내 프로그램을 비교 대상으로 삼은 논문을 심사하게 되었음 그들의 **테스트 방법론이 근본적으로 잘못**되어 있었고, “진짜 정답”이 없는 문제를 임의의 기준으로 학습시켜 자기 결과가 최고라고 주장했음 나는 게재 불가를 권고했고 저널도 동의했지만, 몇 달 뒤 그 논문이 **수정 없이 다른 저널에 게재**된 걸 보고 학문적 절망을 느낌 - 혹시 당신이 내가 아는 **Sean Luke**라면, 메릴랜드 대학 학부 시절 당신의 강의가 내 컴퓨터 과학 사고방식에 큰 영향을 줬음. 감사함 - 예전에 동료가 논문 코드를 검토해달라 해서 봤는데, **복잡도 계산을 잘못**해서 완전히 틀린 결론을 냈더라 결국 “심리학 전공자에게 코딩을 맡기지 말자”는 결론을 냈음. 최소한 CS 전공자에게 검증을 받았어야 함 - 대학원 시절 내 지도교수가 데이터를 조작한 걸 저널에 신고했지만 **아무런 답변도 없었음** 학교 법무팀도 마찬가지였고, 그 이후로 학계에 대한 신뢰가 거의 사라졌음. 이게 바로 **재현성 위기**의 이유임 - 요즘은 **인용 수**가 예전만큼 의미 있지 않음 문제 있는 논문이 계속 복붙 인용되고 있음 그래서 인용 그래프 위에 **신뢰 네트워크**를 덧씌우는 서비스를 구상 중임 잘못된 논문을 무비판적으로 인용한 논문은 “오염 가능성 있음”으로 표시하고, 그런 논문이 많은 저자나 기관도 태그를 붙이는 식임 - 나도 GPT-3가 처음 나왔을 때 이런 아이디어를 탐구했음 하지만 실제로 논문들을 읽어보니 **엉터리 논문이 너무 많음** 나쁜 논문이 예외적이라는 전제 자체가 틀렸고, 결국 “진흙 속에서 다이아몬드 찾기” 수준이었음 그래서 어떤 분야가 90%가 가짜라면, 그냥 **그 분야를 무시하는 게 낫다**는 결론에 이름 - 흥미로운 아이디어지만, **비판적 인용과 단순 인용을 구분**하기가 어렵지 않음? 관련 연구를 요약만 해도 불이익을 받을 수 있을 듯함 - 학회에서 **가짜 연구로 커리어를 쌓은 사람들**을 보고 전문가에 대한 신뢰가 줄었음 하지만 신뢰 시스템을 만들어도 결국 **게임화**될 거라 회의적임 - 우리나라에서도 **인용 고리(citation ring)** 와 저자 수 부풀리기가 만연함 - 모든 분야에 형편없는 논문이 있지만, 진짜 **비즈니스 학과 논문**들을 보면 자존감이 회복됨 그 분야에서 제대로 된 연구를 하는 사람은 거의 **갈릴레오급 예외**임 - 나도 공학·경제·경영 복수전공을 했는데, 경영학은 **신문 읽는 수준**으로 느껴졌음 흥미롭긴 하지만 깊이가 부족했고, 마치 **역사 다큐멘터리**처럼 피상적이었음 - 비즈니스 학과는 결국 **저비용으로 이익을 내는 기술**을 연구하는 곳이니, 그 자체가 결과물임 - “단일 연구를 결정적 근거로 인용하지 말라”는 말에 전적으로 동의함 예를 들어 유명한 “**Harvard Goal Study**”는 실제로 존재하지 않음 하버드 도서관 FAQ에서도 [그런 연구는 없다고 명시](https://ask.library.harvard.edu/faq/82314)되어 있음 - “**Jick Study**”도 비슷한 사례임. [위키피디아 문서](https://en.wikipedia.org/wiki/Addiction_Rare_in_Patients_Treated_with_Narcotics)를 참고할 만함 - 단일 연구는 무시해야 함. 진짜 효과라면 다른 연구자들이 **부분 재현**을 통해 확장 연구를 함 반대로 후속 인용이 거의 없다면, 그건 **도망쳐야 할 신호**임 - 근본적인 문제는 **“publish or perish”** 문화임 교수 임용과 연구비가 인용 수에 달려 있어서 **상호 인용과 논문 양산**이 일상화됨 - 인용만으로 평가하는 게 문제임 데이터 공개와 **재현 검증**을 포함한 다단계 평가 시스템이 필요함 - 결국 학교 시절의 **성적 경쟁 구조**가 성인 세계의 “논문 경쟁”으로 이어진 것임 - 이건 전형적인 **Goodhart의 법칙** 사례임 - 세상에는 **형편없는 과학 논문**이 너무 많음 내가 좋아하는 글은 John P. A. Ioannidis의 [“Why Most Published Research Findings Are False”](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1182327/pdf/pmed.0020124.pdf)임 - 훌륭한 논문이지만, 일부 기술 업계 사람들은 이걸 핑계로 “내 현실이 곧 진실”이라며 **현실 회피**에 이용함 - Ioannidis는 **재현성 위기** 연구로는 위대했지만, COVID-19 관련 발언에서는 **음모론적 태도**로 실망스러웠음 - 문제의 핵심은 **통계적 유의성과 학술지 구조**임 “유의미한 결과 없음”은 출판되지 않기 때문에, 자연스럽게 **편향된 결과만 남음** 사전 등록과 **재현 가능한 데이터 공개**가 중요하지만, 승진 경쟁과 상업적 이해관계 때문에 잘 지켜지지 않음 - 관련된 **xkcd 만화**가 있음 [https://xkcd.com/882/](https://xkcd.com/882/) - “술 취한 운전자는 나쁜 사람이 아니다”라는 주장에 동의하기 어려움 남의 생명을 위협하는 행동을 두둔하면 “나쁨”의 의미가 사라짐 연구자들이 비윤리적 행동을 해도 “훈련 탓”이라 하는 건 **책임 회피**로 들림 - 사람을 “나쁘다”고 단정하는 건 **이분법적 사고**임 시스템이 나쁜 행동을 쉽게 만들면, 결국 **구조적 문제**가 원인임 “훈련됐다”는 건 “가르침을 받았다”는 뜻이 아니라, **환경에 의해 길들여졌다**는 의미임 - “나쁜 행동” 대신 “**어리석은 행동**”이나 “무책임한 행동”이라 표현하는 게 더 정확함 ‘bad’라는 단어는 도덕적 함의가 약함 - 모두가 그렇게 하던 시절에는 **문화적 착각** 속에서 자신이 다르다고 믿었음 결국 **Dunning-Kruger 효과**로 인해 스스로를 과신한 결과였음 이런 착각에 빠지는 게 인간이라면, 인간 자체를 나쁘다고 할 수는 없음 - “재현 연구자는 조심해야 한다”는 말은 과학의 본질에 어긋남 **재현 불가능한 결과는 무의미**하며, 재현 연구는 오히려 장려되어야 함 - 한 저널의 논문 인용 수가 사이트마다 다르게 표시됨 SSRN은 109회, ResearchGate는 3936회, Google Scholar는 **6269회**로 나옴 인용 수 기준이 제각각이라 신뢰하기 어려움 또 “모든 논문에 대한 댓글·정정·철회 요청을 공개하자”는 제안이 있었는데, 그렇게 하면 **아인슈타인 논문에도 이상한 댓글**이 넘칠 것 같음 - 실제로 Google Scholar 기준으로 6269회 인용된 게 맞음 - 하지만 **PubPeer**처럼 익명 댓글을 허용하는 플랫폼을 보면, 생각보다 **악용 문제는 크지 않음**