रिट्रैक्ट पेपर्स के साइटेशन्स तीस प्रतिशत रिट्रैक्शन के बाद भी होते रहते हैं

रिट्रैक्शन से ही भारत का साइंटिफिक रिकॉर्ड क्यों सुरक्षित नहीं हो पाता

किसी गलत रिसर्च पेपर को वापस लेने भर से साइंटिफिक रिकॉर्ड ठीक नहीं हो जाता, क्योंकि उसे रेफर करने वाली दूसरी स्टडीज़ अभी भी चलन में रहती हैं, एक्सपर्ट्स ने चेतावनी दी है, और भारत सरकार की फंडिंग वाले रिट्रैक्ट किए गए पेपर्स के कुल साइटेशन्स में से तकरीबन एक तिहाई वापस लेने के बाद हुए।

रिसर्च स्कॉलर पी.आर. देवनाथ और तुमकुर यूनिवर्सिटी, कर्नाटक के एसोसिएट प्रोफेसर रुपेश कुमार ने सरकारी फंडिंग वाले पेपर्स के 12,000 से ज्यादा साइटेशन्स की जांच की जो बाद में रिट्रैक्ट हो गए थे, और पाया कि उन साइटेशन्स में से 30% रिट्रैक्शन के बाद हुए। उनकी 2026 की स्टडी में एक "कैस्केडिंग रिट्रैक्शन इफेक्ट" भी मिला जिसमें कुछ वापस लिए गए पेपर्स को उन स्टडीज़ ने साइट करना जारी रखा जो खुद आखिरकार रिट्रैक्ट हो गईं, और ऐसे सेकंड-जनरेशन पेपर्स में से तकरीबन 64% उन्हीं रिसर्च ग्रुप्स ने सेल्फ-साइटेशन के जरिए लिखे थे।

रिट्रैक्ट किए गए पेपर्स क्यों फैलते रहते हैं

देवनाथ के मुताबिक, रिट्रैक्शन के बाद के कई साइटेशन्स में पेपर के वापस लिए जाने का जिक्र नहीं किया गया, और कुछ रिट्रैक्ट स्टडीज़ पेटेंट्स में भी दिखीं। उन्होंने जानकारी की कमी को मुख्य कारण बताया, खासकर शुरुआती करियर के रिसर्चर्स में जिन्हें जिम्मेदार साइटेशन प्रैक्टिस की सीमित ट्रेनिंग मिली होती है।

बनारस हिंदू यूनिवर्सिटी के डिपार्टमेंट ऑफ लाइब्रेरी एंड इन्फॉर्मेशन साइंस के प्रोफेसर और हेड भास्कर मुखर्जी ने कहा कि भारत में रिट्रैक्शन पर संस्थाओं का ध्यान बहुत कम जाता है। जर्नल्स शायद ही कभी लेखक की संस्था को सूचित करते हैं, और रिसर्चर्स खुद भी अक्सर रिट्रैक्ट हुए पेपर्स पर चर्चा से बचते हैं, जिससे जानकारी जर्नल सिस्टम के भीतर ही सीमित रह जाती है।

साइंस एंड इंजीनियरिंग रिसर्च बोर्ड के पूर्व नेशनल साइंस चेयर पार्थ प्रतिम मजूमदार ने समझाया कि रिट्रैक्शन साइंस की सेल्फ-करेक्शन मेकैनिज्म का हिस्सा है, लेकिन सुधार अक्सर बहुत देर से आता है जब पेपर साहित्य में आ चुका होता है और दूसरे रिसर्चर्स पहले ही उसके निष्कर्षों पर काम कर चुके होते हैं। जांच में वक्त लगता है, और रिसर्चर्स को फौरन बताने का कोई पक्का तरीका नहीं है कि कोई पेपर वापस लिया गया है।

ज्यादा गहरी संरचनात्मक समस्याएं

क्रिश्चियन मेडिकल कॉलेज, वेल्लोर में माइक्रोबायोलॉजी की एडजंक्ट प्रोफेसर गगनदीप कांग ने कहा कि सिर्फ बेहतर कम्युनिकेशन काफी नहीं है। एक रिएक्टिव सिस्टम समस्याग्रस्त पेपर्स हटा देता है लेकिन यह समझने के लिए बहुत कम करता है कि वे शुरू में साइंटिफिक जांच कैसे पास कर गए। एक मजबूत रिसर्च इंटीग्रिटी सिस्टम यह पहचानेगा कि समस्या धोखाधड़ी थी, ईमानदार गलती थी, या रेप्लिकेशन की विफलता थी और उन सबक का इस्तेमाल पीयर रिव्यू, डेटा-शेयरिंग प्रैक्टिस और संस्थागत जवाबदेही सुधारने में करेगा।

इंडिया रिसर्च वॉच के फाउंडर अचल अग्रवाल ने कहा कि चुनौती स्कॉलरली पब्लिशिंग से आगे तक फैली है। जैसे-जैसे AI सिस्टम्स प्रकाशित रिसर्च पर तेजी से निर्भर हो रहे हैं, रिट्रैक्ट स्टडीज़ AI से जनरेट होने वाले जवाबों को प्रभावित करती रह सकती हैं जब तक उन मॉडल्स को वापस लिए गए पेपर्स फ्लैग करने के लिए अपडेट नहीं किया जाता।

मजूमदार ने कहा कि यह तय करना "बहुत मुश्किल" है कि कोई रिट्रैक्शन कब अपने मकसद में कामयाब हो गया। उनका मानना है कि रिट्रैक्शन व्यापक रूप से तब सफल होगा जब उस फील्ड के तकरीबन 90% रिसर्चर्स को इसकी जानकारी होगी, हालांकि पूरी जानकारी नामुमकिन है। फिर भी व्यापक जागरूकता का मतलब यह नहीं होगा कि साइंटिफिक रिकॉर्ड सुधार लिया गया है। जब गलतियां अनजाने में होती हैं, तो वे प्रयोगों के दोहराए जाने पर सुधरती हैं, लेकिन यह प्रक्रिया हर मामले में कभी नहीं हो सकती। उन्होंने जोड़ा कि हो सकता है कोई भी वैज्ञानिक किसी रिट्रैक्ट पेपर में संबोधित समस्या का अध्ययन करने और सही डेटा जनरेट करने को तैयार न हो, जिसका मतलब है "साइंटिफिक रिकॉर्ड कभी सुधरा ही नहीं जा सकता"।

स्रोत: The Hindu