연구 부정행위 적발한 데이터 탐정들 명예훼손 혐의 벗어

 (arstechnica.com)
1P by GN⁺ | ★ favorite | 댓글 2개
  • 법원은 Francesca Gino 논문 4편의 조작 의심 데이터를 지적한 Data Colada 연구자들에 대한 명예훼손 청구를 모두 기각했고, Harvard Business School 관련 일부 쟁점만 재판에 남김
  • Uri Simonsohn, Leif Nelson, Joe Simmons는 의심 데이터를 블로그에 공개하고 Harvard에 증거를 제출했으며, Harvard는 자체 조사 뒤 연구 부정행위가 있었다고 판단함
  • 판사는 조작 데이터에 대한 증거 기반 결론과 신중한 표현이 명예훼손 기준에 미치지 않는다고 봤고, 자료 링크 제공도 독자 판단을 돕는 요소로 다룸
  • Harvard는 Gino를 행정 휴직 처리하고 저널에 데이터 신뢰성 문제를 알렸지만, 의혹 처리 과정에서 새 임시 정책을 적용한 점은 계약 위반 쟁점으로 남음
  • 온라인에서 이미지·데이터 조작을 찾고 논의하는 과학자 커뮤니티가 소송 위협을 받는 가운데, 과학적 논쟁은 소송보다 과학의 방법으로 다뤄져야 한다는 판단에 힘이 실림

Data Colada 청구는 모두 기각됨

  • 법원은 Harvard Business School 교수 Francesca Gino가 제기한 소송 중 Data Colada 연구자들에 대한 청구를 모두 기각함
  • Gino는 Data Colada 팀과 Harvard Business School을 상대로 명예훼손 등을 주장함
  • Harvard에 대한 소송은 일부 계속됨
    • Harvard Business School이 Gino 관련 의혹을 처리할 때 새롭고 임시적인 연구 부정행위 정책을 적용한 점이 남음
    • 이 부분은 대학이 Gino와의 계약을 위반했는지 따져볼 쟁점으로 유지됨

의심 데이터 공개와 Harvard 조사

  • Uri Simonsohn, Leif Nelson, Joe Simmons는 Data Colada 블로그에서 행동과학 분야의 의심스러운 데이터 사례를 다뤄옴
  • 이들은 Francesca Gino의 논문 4편에서 조작된 것으로 보이는 데이터를 다룬 글을 연재함
  • Data Colada 팀은 증거를 Harvard에 제출했고, Harvard는 자체 조사를 진행함
    • 관련 연구자들을 인터뷰함
    • 논문 뒤의 여러 원본 데이터 파일을 검토함
  • Harvard는 조사 끝에 연구 부정행위가 있었다고 판단함
    • Gino를 행정 휴직 처리함
    • 종신재직권 박탈을 검토함
    • 논문이 실린 저널에 기초 데이터가 신뢰할 수 없다고 알림

Harvard 관련 청구에서 남은 부분

  • Gino는 Harvard가 자신과의 계약을 위반했고, 자신을 명예훼손했으며, 자신의 책 출판사와의 관계를 방해했다고 주장함
  • Harvard와 Data Colada 측은 모든 청구를 기각해 달라고 신청함
  • 법원은 Harvard 관련 청구 중 상당 부분을 기각함
    • Harvard가 Gino의 동료들에게 행정 휴직 사실을 알린 것은 명예훼손이 아니라고 판단함
    • 저널에 보낸 철회 요청 통지도 명예훼손으로 보지 않음
    • 철회 통지는 논문 데이터의 부정확성에 대한 Harvard Business School의 진행 중인 주관적 견해 또는 해석으로 다뤄짐

명예훼손 책임을 피한 이유

  • 법원은 Data Colada 팀의 글이 사용 가능한 사실에 대한 주관적 해석에 해당한다고 판단함
  • 판결에는 “과학적 논쟁은 소송의 방법이 아니라 과학의 방법으로 해결돼야 한다”는 취지의 선례가 인용됨
  • Gino는 고위 학계 경력 때문에 공적 인물로 판단됐고, Data Colada의 표현은 명예훼손 기준에 이르지 않는 것으로 정리됨
  • Data Colada 팀은 데이터 조작이 있었다는 결론은 비교적 단정적으로 제시했지만, Gino가 직접 조작했다는 점은 증거가 명확히 가리키지 않는다고 신중하게 다룸
  • 연구자들이 결론을 도출하는 데 사용한 데이터 출처에 링크를 제공한 점도 중요하게 작용함
    • 관련 정보에 하이퍼링크를 제공하면 독자가 기초 정보를 직접 검토하고 스스로 결론을 내릴 수 있다는 선례가 인용됨

과학 커뮤니티에 주는 실무적 효과

  • Data Colada 팀은 과학 글쓰기에서 흔한 신중한 표현 방식으로 의혹을 제기했고, 이 방식이 명예훼손 주장에 대한 방어로 작용함
  • 최근 몇 년 동안 과학자들이 온라인 커뮤니티에서 이미지·데이터 조작 사례를 식별하고 논의하는 흐름이 커짐
  • 일부 사례는 논문 철회나 연구자 경력상의 결과로 이어짐
  • 이런 활동은 때때로 연구자나 이를 보도하는 기자에 대한 소송 위협으로 번졌고, 실제 소송으로 이어지는 경우도 있음
  • 이번 판단은 증거를 바탕으로 조심스럽게 제시된 과학적 결론이 명예훼손 소송에서 쉽게 무너지기 어렵다는 점을 보여줌

함께 보면 좋은 글 β

unsure4000   [-]

반면 사실적시 명예훼손의 나라:

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GN⁺   [-]
Hacker News 의견들

  • Data Colada 피고들이 결국 유리한 판결을 받을 가능성이 매우 커 보였고, 증거개시 전에 공판 전 기각된 건 당연히 좋은 일이지만, 그래도 1년 넘게 걸렸고 여러 차례의 공판 전 심리와 양측의 공방이 있었음
    https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.mad.259933에서 Ctrl-F로 찾아보면 변호사 Pyle이 11번 나옴. 모든 신청서와 답변서 작업량도 결코 작지 않았을 텐데, DC가 기각까지 가는 데 든 비용이 어느 정도였을지 궁금함. 1만 달러는 확실히 넘고 5만 달러쯤일까, 아니면 과대평가일까 싶음

    • 이 사람은 1만 달러로는 침대에서 일어나지도 않을 것 같음: https://princelobel.com/professional/jeffrey-j-pyle/
      다만 New Yorker가 Pyle이 이 소송 자체에 “직업적으로뿐 아니라 개인적으로도 격분한 듯했다”고 쓴 걸 보면, 일부 작업은 무료 변론이었을 수도 있음: https://www.newyorker.com/news/news-desk/how-a-scientific-dispute-spiralled-into-a-defamation-lawsuit
    • 다행히 GoFundMe에서 30만 달러 이상을 모을 수 있었음: https://www.gofundme.com/f/uhbka-support-data-coladas-legal-defense
    • 과대평가는 아닐 가능성이 큼
      보통 사실관계 관련 의뢰인 협의, 서면 작성, 심리 준비, 심리 변론까지 하면 낮게 잡아도 2만5천 달러 이상일 것 같음. 시간당 800달러 이상, 작업 30시간 이상이라는 낮은 추정만으로도 그렇고, 실제로는 요율과 시간이 둘 다 거의 두 배에 가까울 수도 있음. 다만 이번 건은 변호사나 로펌이 시간을 기부했을 가능성도 있음
    • 돈만의 문제가 아님. 소송 대상이 되면, 특히 비정상적이고 전문 분야에 얽힌 소송은 삶 전체를 잠식할 수 있음
      상대에게서 법률 비용 일부를 회수할 수도 있겠지만, 삶이 망가진 데 대한 보상은 받기 어려움
    • 법률비를 많이 내본 입장에서, 변호사가 무료로 맡은 게 아니라면 청구액은 4만 달러를 훨씬 넘었을 것 같음
      우리 법률 제도는 변호사들이 더 많은 돈을 벌도록 심하게 기울어져 있음

  • 법적 위협과 괴롭힘 전술을 버텨내는 강단 있는 사람들이 있어서 다행임. 나였다면 그럴 용기가 있었을지 모르겠음
    Ben Goldacre가 소송을 당했을 때가 떠오르는데, 다행히 당시에는 출판사가 비용을 부담했음: https://www.badscience.net/files/The-Doctor-Will-Sue-You-Now.pdf

  • “원본 데이터는 가짜이고 게시 데이터는 진짜라고 믿으려면, 말이 되는 데이터는 가짜이고 거꾸로 된 데이터는 진짜라고 믿어야 한다. 그건 믿기 어렵다.”
    “우리는 데이터가 어떻게 변경됐는지에 대해 맞았고, Gino가 제시한 변경 설명은 말이 되지 않는데도, 이 사건에서 피고는 우리다.”
    마이크 드롭의 학술 용어는 뭘까? https://datacolada.org/118

    • 이 분석은 단순하지만 뛰어남. 일부 행이 순서에서 벗어나 있었고, 그 행들을 원래 위치에 맞게 되돌린 뒤 분포에 미치는 영향을 확인했음: https://datacolada.org/111
    • “마이크 드롭”의 학술 용어로는 늘 QED를 써왔지만, 더 나은 선택지도 있을 것 같음 :)
    • 정말 데이터를 조작했다면 본인이 가진 편향된 가설을 뒷받침하려 한 것이라고 봐야 하는데, 이 글은 그 조작 데이터가 어떤 결론을 지지했는지 자세히 다루지 않음
      단지 “행동과학” 연구였다는 것 말고, 눈에 띄게 빠진 세부 내용을 채워줄 수 있는 사람이 있을까?

  • 아이러니하게도 Francesca Gino와 Dan Ariely는 부정직성을 연구한 대중과학/TED 강연으로 유명했음. 알고 보니 본인들이 부정직했던 셈임
    https://www.npr.org/2023/07/27/1190568472/dan-ariely-francesca-gino-harvard-dishonesty-fabricated-data

    • 이제 TED 강연에서 보이면 사기꾼 장사꾼이라고 가정하게 됨
    • 이건 빙산의 일각이라고 봄. 권력, 돈, 인용 수 같은 외적 동기가 있는 시스템에서는 인센티브의 문제이고, 문화적으로 다른 가치에 더 무게를 두도록 바꿔야 함
      물론 그런 행동을 옹호하려는 건 아님

  • 예전에 여기에도 올렸지만, 아내가 행동과학 분야에서 일하고 있고 작년에 이 사안에 대해 썼음: https://www.squarepeginsight.com/post/the-dark-side-of-behavioural-science-stardom-unpacking-the-ariely-gino-controversy

    • Gino와 달리 Ariely는 몰락한 것처럼 보이지 않음. 여전히 Duke에 연구실이 있고, 계속 강연 초청을 받고, 그의 컨설팅 회사도 계약을 따내고 있음
      전혀 말이 안 됨. 다른 행동과학자가 이를 설명하는 가짜 실험이라도 만들어줄 수 있을지 모르겠음

  • 이런 비용은 어떻게 되는 걸까? 실패한 소송 당사자가 이 명예훼손 방어 비용의 일부나 전부를 부담해야 하는 것 아닌가?

  • Gino 교수가 논문 시작 부분에 서명했더라면 데이터를 조작할 유인이 줄었을 텐데
    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3458378/

  • 이론적으로는 상대가 변호사 비용으로 압도하지 못한다면, 진실은 명예훼손 주장에 대한 절대적 방어가 되어야 함
    “그녀가 데이터를 조작했다”라고 단정하지 않고 “이 증거에 근거해 우리는 데이터가 가짜라고 믿는다”처럼 조심해서 쓰면, 법적으로 빈틈이 없어야 할 것 같음

  • 사기꾼은 사기를 계속하려고 어디까지든 감. 돈이 있는 쪽은 그 돈으로 상대를 파산할 때까지 소송할 수 있어서 자주 빠져나감
    이번에는 시스템이 작동했지만, 그런 경우는 드물고 법적 위협 때문에 물러설 수밖에 없는 사람들을 너무 자주 봄

  • 그녀는 “Rebel Talent: why it pays to break the rules”라는 책을 썼음

    • 말하자면 설교한 대로 실천한 셈임
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