의심스러운 데이터 분석 논문의 탐지에 관한 연구: 벤포드 법칙을 활용하여

본 연구의 목적은 벤포드 법칙을 활용하여 논문들의 의심스러운 부정행위들을 탐지하고 그 통계현황을 제시하는 데 있다. 결론적으로 전체적인 논문 의심 비율은 21.8%로 추정된다. 그러나 벤포드 법칙에 의한 기대치를 이탈했을지라도, 이를 근거로 어떠한 명백한 단정을 내리기가 어렵다는 점 때문에, 벤포드 법칙은 절대적 법칙이 아니다. 의심스러운 논문을 탐지하는 절차적인 방법은 다음과 같다: 첫째, 회귀계수가 100개 이상인 것을 대상으로 한다. 둘째, 표준편차도 같이 분석해야 하는데 없는 경우도 많이 있다. 학술지 편집위원회에서 지적하여 논문투고자가 제시하도록 하여야 한다. 셋째, 회귀계수의 첫 번째 자리를 이용하여 벤포드 법칙의 검정을 수행하여 의심스러운 개별논문을 찾는다. 넷째, 회귀계수의 두 번째 자리를 0으로 간주하는 경우와 간주하지 않는 경우에 대해서 벤포드 법칙의 검정을 수행하여 의심스러운 개별논문을 찾는다. 다섯째, 세 가지 방법에 의해서 수행된 결과에 대해 공통적으로 의심되는 논문을 통계검증위원을 통해 통계학적 검정을 수행하여 최종적인 판단을 내린다. 본 연구의 한계점으로는 다양한 학문분야를 대상으로 하지 않았다는 점이다. 후속연구에서는 학문분야별 비교가 수행되어야 할 것이다. 또한 표준편차를 분석대상에 넣지 못한 점이다. 대부분의 표준편차가 누락된 경우가 많아서 분석에서 제외되었는데, 이에 대한 보완 절차를 학술지 편집위원회에서 관리하도록 해야 할 것이다. 그리고 위에 제시된 절차적 방법에서도 표준편차가 검정방법으로 포함되어야 할 것이다. 향후 연구방향으로는 벤포드 법칙외의 다른 검정도구를 연구하여 교차적 활용에 이용되어야 할 것이다. 벤포드 법칙이 절대적 도구가 아니기 때문에 벤포드 법칙의 단점을 보완할 수 있는 새로운 도구나 지표가 개발되어야 할 것이다.