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Quando la scienza smette di dubitare: falsità, frodi e crisi della ricerca contemporanea

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La scienza dovrebbe essere il contrario del dogma: non un sistema che distribuisce verità, ma un metodo che organizza il dubbio, rende controllabili le affermazioni e permette agli altri di dimostrare che abbiamo torto. Eppure una parte importante della ricerca contemporanea ha costruito un sistema di pubblicazione e di carriera capace di premiare proprio ciò che dovrebbe temere: risultati spettacolari, conclusioni nette, quantità di articoli, prestigio editoriale e successo professionale. Il risultato non è soltanto una “crisi di fiducia”. Sono stati documentati studi non replicabili, dati manipolati, articoli ritrattati dopo anni, risultati falsificati, revisioni della letteratura contaminate e perfino un mercato internazionale della compravendita di firme su pubblicazioni scientifiche.

Indice

Prima di tutto: realtà, osservazione e verità

Prima di entrare nel problema della ricerca scientifica, voglio chiarire il punto da cui parto.

Non considero sensato immaginare un osservatore completamente indipendente dall'evento osservato.

Ogni osservazione avviene dentro una relazione. Chi osserva si trova in un certo luogo, usa certi strumenti, possiede determinati concetti, formula certe domande e non altre, decide che cosa misurare e con quale precisione. Anche lo strumento di misura entra fisicamente nel processo che produce il dato. Non esiste un occhio disincarnato collocato fuori dall'universo.

Questa idea non appartiene soltanto alla filosofia. Una delle interpretazioni contemporanee della meccanica quantistica, la meccanica quantistica relazionale sviluppata da Carlo Rovelli, rifiuta proprio l'idea che le proprietà fisiche debbano essere pensate come valori assoluti posseduti da un sistema indipendentemente dalle interazioni. Nel lavoro originario del 1996, Rovelli propone di abbandonare la nozione di uno stato fisico assoluto del sistema indipendente dall'osservatore. Questo non significa che tutte le interpretazioni della fisica quantistica dicano la stessa cosa; significa che perfino nella fisica fondamentale l'immagine ingenua di un osservatore totalmente separato da ciò che osserva non può essere data per scontata.

Nel mio articolo “L'illusione di conoscere la realtà” avevo già affrontato questo problema: ciò che chiamiamo realtà conosciuta è sempre realtà percepita, misurata, organizzata e interpretata attraverso una relazione.

Da qui segue una seconda distinzione, altrettanto importante.

La realtà e la verità non sono la stessa cosa.

Un sasso non è vero o falso. La frase “questo sasso pesa due chilogrammi, in queste condizioni” può essere giudicata vera o falsa.

Un dolore non è vero o falso per chi lo prova. Una spiegazione sulla causa di quel dolore può essere corretta, sbagliata, incompleta o indimostrata.

La realtà è ciò con cui entriamo in relazione. La verità è un giudizio che formuliamo su una descrizione della realtà.

Il problema nasce quando dimentichiamo questa differenza. La mappa diventa il territorio. Il modello diventa il fenomeno. L'interpretazione diventa il fatto. E una conclusione ottenuta da un particolare studio, in particolari condizioni, viene trasformata in quella contraddizione linguistica che chiamiamo “verità scientifica”.

Il problema viene denunciato dall'interno della grande editoria scientifica

Prima di discutere che cosa dovrebbe essere la scienza, vale la pena ascoltare chi per anni ha diretto alcune delle più prestigiose riviste mediche del mondo.

Non sto iniziando da critici marginali dell'accademia, da persone etichettabili sbrigativamente come “antiscientifiche” o da avversari della medicina. Sto parlando di figure che sono state al centro del sistema attraverso cui la ricerca medica viene selezionata, sottoposta a revisione e trasformata in letteratura scientifica ufficiale.

Richard Horton, direttore di The Lancet (2015)

Richard Horton, editor-in-chief di The Lancet, nel 2015 scrisse un commento dal titolo “Offline: What is medicine's 5 sigma?” («Offline: che cos'è il 5 sigma della medicina?»). La frase che è rimasta famosa è questa:

“Much of the scientific literature, perhaps half, may simply be untrue.”

Tradotto: Gran parte della letteratura scientifica, forse la metà, potrebbe semplicemente non essere vera.

Horton non si limitava a denunciare errori casuali. Indicava campioni troppo piccoli, effetti minuscoli, analisi esplorative non valide, conflitti d'interesse evidenti, inseguimento delle mode e comportamenti con cui i ricercatori adattano i dati alla teoria preferita oppure costruiscono a posteriori la teoria più adatta ai dati. Arrivava a scrivere che la scienza aveva preso una “direzione verso l'oscurità”. Il testo e il contesto di queste affermazioni sono riportati anche in una discussione contemporanea su PubMed Central.

Marcia Angell, ex direttrice del New England Journal of Medicine (2009)

Marcia Angell ha lavorato per circa vent'anni nella redazione del New England Journal of Medicine ed è stata editor-in-chief della rivista. Nel 2009, discutendo i rapporti fra industria farmaceutica, ricercatori e pubblicazioni, scrisse sulla New York Review of Books:

“It is simply no longer possible to believe much of the clinical research that is published.”

Ovvero: Non è semplicemente più possibile credere a gran parte della ricerca clinica pubblicata.

Angell aggiungeva che non riteneva più possibile affidarsi automaticamente neppure al giudizio di medici autorevoli o a linee guida considerate indiscutibili, e specificava di essere arrivata a questa conclusione lentamente e controvoglia durante i suoi due decenni di lavoro editoriale.

Richard Smith, ex direttore del British Medical Journal (2005)

Richard Smith lavorò al British Medical Journal per 25 anni; negli ultimi 13 ne fu editor e responsabile del BMJ Publishing Group. Nel 2005 pubblicò su PLOS Medicine un articolo il cui titolo non lascia molto spazio alla diplomazia: “Medical Journals Are an Extension of the Marketing Arm of Pharmaceutical Companies” («Le riviste mediche sono un'estensione del braccio di marketing delle aziende farmaceutiche»).

Smith spiegava in dettaglio un meccanismo perverso: uno studio clinico favorevole pubblicato su una grande rivista non è soltanto informazione scientifica. Diventa anche uno straordinario strumento di marketing. Il nome della rivista gli conferisce prestigio, i risultati possono essere rilanciati dai media e l'azienda può acquistare grandi quantità di ristampe da distribuire ai medici. Smith sottolineava inoltre che le riviste stesse possono trarre introiti importanti da queste ristampe.

Nel medesimo articolo ricordava l'espressione usata da Horton per descrivere alcune dinamiche dell'editoria medica: “Information laundering operations”, cioè operazioni di riciclaggio dell'informazione.

Smith scriveva anche una cosa particolarmente importante: le aziende non hanno necessariamente bisogno di falsificare brutalmente i dati. Possono ottenere risultati favorevoli scegliendo opportunamente le domande, i confronti, le dosi, gli esiti da privilegiare e le strategie di pubblicazione. E concludeva che la peer review non risolve automaticamente il problema.

Quando Horton, Angell e Smith descrivono in questi termini la ricerca e l'editoria medica, non siamo davanti a un attacco esterno alla scienza. Siamo davanti a un'accusa proveniente da persone che hanno diretto il cuore stesso dell'editoria scientifica internazionale.

Stiamo parlando soltanto della medicina?

Qui è necessario essere molto chiari, perché una critica seria non deve confondere discipline diverse.

Una parte consistente dei casi più gravi e dei dati più impressionanti riguarda la medicina e la biomedicina. Horton, Angell e Smith parlano soprattutto di medicina. Amgen, gli studi oncologici, il Dana-Farber e molti esempi di manipolazione che vedremo vengono dalla ricerca biomedica.

Sarebbe quindi scorretto prendere una percentuale osservata in oncologia e applicarla automaticamente all'astrofisica, alla geologia o alla fisica atomica.

Ma sarebbe altrettanto scorretto concludere che il problema appartenga soltanto alla medicina.

La National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, nel grande rapporto del 2019 su riproducibilità e replicabilità, tratta il problema come una questione che attraversa scienze e ingegneria. Le difficoltà, le possibilità di replica e persino il significato concreto di “replicare” cambiano però molto da disciplina a disciplina.

Nelle scienze sociali, una review sistematica del 2021 ha confrontato management, psicologia ed economia. Ha trovato forti differenze fra discipline, ma problemi comuni: repliche rare, trasparenza di metodi e dati spesso insufficiente e strutture di incentivo che premiano la novità molto più della verifica del lavoro precedente.

Nell'informatica e nel machine learning, un editoriale di Nature Computational Science parla esplicitamente di una “Reproducibility crisis” («Crisi di riproducibilità») dovuta anche alla scarsa trasparenza su raccolta e preparazione dei dati, selezione dei modelli e addestramento.

Nelle scienze dei materiali e nella fisica della materia condensata, l'editoriale “Trust but verify” («Fidati, ma verifica») di Nature Materials afferma esplicitamente che le preoccupazioni sulla riproducibilità riguardano anche le scienze della vita e le scienze fisiche, con cause che vanno dagli errori onesti alla manipolazione dei dati.

Nel 2025 Nature Reviews Physics ha pubblicato un commento intitolato “Replicability and the evolution of scientific norms” («Replicabilità ed evoluzione delle norme scientifiche»), che parla esplicitamente della necessità di evitare una crisi di replicabilità in fisica. Nello stesso anno, una raccomandazione dedicata ai materiali bidimensionali ha descritto grandi difficoltà nell'ottenere risultati coerenti e riproducibili, individuando anche una cultura che attribuisce più valore alla novità che alla riproducibilità.

il sistema contemporaneo di produzione e pubblicazione della ricerca contiene incentivi e meccanismi di controllo che, in discipline diverse, hanno consentito la pubblicazione e la permanenza nella letteratura di risultati falsi, manipolati, non riproducibili o semplicemente non verificabili.

Che cosa dovrebbe significare “fare scienza”

Dopo queste amare constatazioni, conviene tornare alla domanda più semplice: che cosa dovrebbe essere la scienza?

Il riferimento storico più immediato è Galileo.

Non perché Galileo ci abbia consegnato l'algoritmo scolastico “osservazione, ipotesi, esperimento, legge”, ma perché rappresenta un cambiamento radicale nel rapporto con l'autorità. La Stanford Encyclopedia of Philosophy ricostruisce il suo uso congiunto di matematica, esperimenti, misure, strumenti, idealizzazioni ed esperimenti mentali.

Il punto che mi interessa è più semplice: non basta che un'autorità abbia parlato. Bisogna tornare al fenomeno.

Non basta che lo abbia detto Aristotele. Oggi diremmo: non basta che lo abbia detto un professore; non basta che una commissione abbia votato; non basta che l'articolo sia stato pubblicato; non basta che la rivista sia prestigiosa; non basta che la maggioranza sia d'accordo.

Bisogna poter chiedere: come lo sai? Quali sono i dati? Come sono stati raccolti? Quali ipotesi sono state fatte? Quali risultati contrari sono emersi? Altri gruppi hanno rifatto l'esperimento? Che cosa potrebbe dimostrare che la conclusione è sbagliata?

Scienza e religione dogmatica: la differenza è il dubbio

Qui vedo una differenza essenziale fra scienza e religione dogmatica.

La religione dogmatica parte da una verità che deve essere accettata.

La scienza parte da un dubbio che deve poter rimanere aperto.

Una verità rivelata costituisce un punto fermo: metterla radicalmente in discussione significa uscire da quella struttura di fede.

Una conclusione scientifica dovrebbe funzionare al contrario. Deve poter essere contestata, controllata, corretta e, se i dati lo impongono, abbandonata.

La religione dogmatica può dire: “Questa è la verità”. La scienza dovrebbe dire: “Questa è la spiegazione che, fino a questo momento, ha resistito meglio ai controlli; proviamo a trovare dove sbaglia”.

La filosofia contemporanea della scienza è molto più complessa di una singola regola universale, ma il punto popperiano resta illuminante: una teoria scientifica deve esporsi al rischio della confutazione.

Per questo considero l'espressione “verità scientifica” pericolosa. Quando una conclusione viene sottratta alla discussione perché “lo dice la scienza”, il metodo scientifico è stato sostituito da un principio di autorità.

Riproducibilità e replicabilità: la prova che deve poter essere rifatta

Le National Academies distinguono utilmente due concetti.

Riproducibilità: usando gli stessi dati e gli stessi procedimenti analitici, un altro ricercatore riesce a ottenere lo stesso risultato?

Replicabilità: raccogliendo nuovi dati e affrontando nuovamente la stessa domanda, un altro gruppo ottiene un risultato coerente?

Se pubblico un'analisi e nessuno riesce neppure a ricostruire i miei calcoli, il problema nasce prima ancora della replica. Se i calcoli sono ricostruibili ma un nuovo esperimento non ritrova il fenomeno, abbiamo un problema diverso. E se dati, codice, protocolli o dettagli sperimentali non sono disponibili, la ricerca può essere formalmente pubblicata e contemporaneamente essere praticamente incontrollabile.

Un risultato non replicato non equivale automaticamente a una frode. Può essere falso, instabile, troppo dipendente dal contesto, descritto male o semplicemente ottenuto per una combinazione contingente di fattori. Ma dal punto di vista dell'uso della conoscenza c'è un fatto che conta: un risultato che nessuno riesce a verificare o ritrovare non può avere lo stesso peso di un risultato confermato ripetutamente da gruppi indipendenti.

La peer review non è un certificato di verità

Un'altra parola che viene usata quasi magicamente è peer review, la revisione tra pari.

Prima della pubblicazione, altri ricercatori del settore leggono il manoscritto e ne valutano metodo, argomentazioni e risultati. È un filtro utile.

Ma normalmente il revisore non rifà l'esperimento. Non entra nel laboratorio. Non ricostruisce ogni immagine. Non controlla ogni dato grezzo. Non sa necessariamente quali prove siano state eseguite e poi scartate. E se il manoscritto racconta in modo convincente una storia falsa costruita con dati manipolati, la peer review può non accorgersene.

Richard Smith lo scriveva già chiaramente nel suo articolo del 2005.

“Peer reviewed” («Sottoposto a revisione paritaria») significa che un articolo ha superato un certo processo editoriale. Non significa “vero”.

Il problema più profondo: la scienza ideale e la carriera reale premiano cose diverse

Il ricercatore ideale dovrebbe essere premiato quando scopre che la propria ipotesi era sbagliata. Ha eliminato un errore, quindi ha prodotto conoscenza.

Il ricercatore reale deve però sopravvivere in un sistema fatto di contratti, finanziamenti, promozioni, concorsi, pubblicazioni e citazioni.

Una replica può essere scientificamente importantissima e professionalmente poco interessante. Un risultato negativo può impedire a cento laboratori di perdere tempo, ma può essere considerato poco attraente da una rivista. Un risultato nuovo, spettacolare, semplice da raccontare e apparentemente definitivo può invece produrre una pubblicazione prestigiosa, citazioni, finanziamenti e carriera.

Il sistema dichiara di voler conoscere la realtà, ma spesso premia chi produce la storia più pubblicabile.

Nel 2025 un'analisi pubblicata sui Proceedings of the National Academy of Sciences ha descritto esplicitamente questa contraddizione. La pubblicazione accademica serve contemporaneamente a diffondere conoscenza e a distribuire prestigio professionale. La seconda funzione incentiva ricercatori e istituzioni a massimizzare pubblicazioni, citazioni e collocazione in riviste prestigiose. Gli autori parlano di una vera e propria “Academic prestige economy”, cioè un'economia del prestigio accademico.

Gli indicatori bibliometrici, come l'Impact Factor, sono misure basate sulle citazioni associate alle riviste. Possono avere un uso descrittivo, ma diventano tossici quando il prestigio medio di una rivista viene usato come scorciatoia per giudicare la qualità di un singolo lavoro o perfino il valore di una persona.

Nel gennaio 2026 Tamarinde Haven e John Ioannidis hanno pubblicato sull'Annual Review of Medicine una review dal titolo “Reproducibility Failure in Biomedical Research: Problems and Solutions” («Fallimento della riproducibilità nella ricerca biomedica: problemi e soluzioni»). Gli autori constatano che le preoccupazioni sulla riproducibilità persistono da oltre un decennio, che le valutazioni su larga scala continuano a mostrare difficoltà significative e che le risposte istituzionali rimangono incoerenti.

Stiamo descrivendo incentivi strutturali che possono rendere professionalmente conveniente produrre esattamente il tipo di letteratura che il metodo scientifico dovrebbe trattare con maggiore sospetto.

Quando si decide di pubblicare prima di sapere se il risultato “piace” (2021)

Una prova molto interessante dell'importanza degli incentivi viene dai Registered Reports.

Il principio è semplice. Prima di conoscere il risultato, il ricercatore presenta domanda, metodo e piano di analisi. La rivista decide se lo studio è scientificamente sensato. Se lo accetta in linea di principio, il fatto che il risultato finale confermi oppure no l'ipotesi non dovrebbe determinare la pubblicazione.

Nel 2021 Anne Scheel, Mitchell Schijen e Daniël Lakens confrontarono Registered Reports e studi pubblicati nel modo tradizionale.

Fra gli studi tradizionali esaminati, circa il 96% riportava un risultato positivo per l'ipotesi principale. Fra i Registered Reports, circa il 44%.

Novantasei contro quarantaquattro.

Non serve una lezione di statistica per capire il messaggio. Quando la pubblicazione viene decisa dopo aver visto se il risultato è “bello”, quasi tutto ciò che appare in letteratura sembra funzionare. Quando la pubblicabilità viene decisa prima, ricompaiono in massa gli insuccessi e le ipotesi non confermate.

Il sistema tradizionale non si limita a raccontare la realtà. La seleziona.

Nature (2016): la mancata riproduzione è esperienza comune

Nel mio articolo “Alla ricerca della scienza...” avevo già richiamato una grande indagine di Nature.

Nel 2016 Nature intervistò 1.576 ricercatori.

  • oltre il 70% dichiarò di avere tentato almeno una volta, senza riuscirci, di riprodurre un esperimento di altri;
  • più della metà dichiarò di non essere riuscita almeno una volta a riprodurre un proprio esperimento;
  • il 52% riteneva che esistesse una significativa crisi di riproducibilità.

Il 70% non significa che “il 70% di tutti gli articoli è falso”. Significa qualcosa di diverso e comunque devastante: più di sette ricercatori su dieci avevano sperimentato personalmente almeno un fallimento nel tentativo di riprodurre il risultato di qualcun altro.

Psicologia (2015): cento studi rimessi alla prova

Nel 2015 la Open Science Collaboration cercò di replicare 100 studi di psicologia pubblicati su importanti riviste.

Negli articoli originali, il 97% dei risultati aveva superato il criterio statistico convenzionale usato dagli autori per considerarli positivi. Nelle repliche, la stessa cosa avvenne nel 36% dei casi. Gli effetti misurati nelle repliche risultarono mediamente molto più piccoli; secondo un'altra valutazione impiegata dal progetto, soltanto il 39% dei risultati venne giudicato una replica riuscita.

Quando cento risultati pubblicati vengono rimessi alla prova, la letteratura originale appare molto più pulita, forte e convincente della realtà osservata nelle repliche.

Ricerca sul cancro (2012): 6 risultati confermati su 53

Nel 2012 Glenn Begley e Lee Ellis descrissero su Nature l'esperienza maturata nel tentativo di verificare importanti risultati di ricerca preclinica sul cancro.

Il gruppo Amgen aveva selezionato 53 studi considerati particolarmente interessanti per possibili sviluppi terapeutici. I risultati principali furono confermati in 6 casi su 53.

Questi 53 studi non rappresentavano tutta l'oncologia. Erano una selezione di lavori considerati abbastanza importanti da giustificare tentativi industriali di replica.

Ed è precisamente questo che rende il risultato grave, non meno grave.

Cancer Biology (2021): in molti casi non c'erano neppure le informazioni per rifare l'esperimento

Il Reproducibility Project: Cancer Biology voleva inizialmente ripetere 193 esperimenti appartenenti a 53 articoli ad alto impatto. Come documentato su eLife, riuscì a ripeterne soltanto 50 appartenenti a 23 articoli.

Le informazioni pubblicamente disponibili necessarie per progettare correttamente le repliche erano presenti soltanto per 4 esperimenti su 193. Anche dopo avere contattato gli autori originali, per circa il 68% degli esperimenti non fu possibile ottenere tutti i dati necessari. E nessuno dei 193 esperimenti era descritto nell'articolo originale con dettaglio sufficiente da permettere di costruire direttamente un protocollo completo di replica senza chiedere ulteriori chiarimenti.

Che cosa significa “è stato scientificamente dimostrato” se l'articolo non descrive nemmeno in modo sufficiente ciò che è stato fatto perché qualcun altro possa rifarlo?

Nell'analisi finale del progetto, pubblicata su eLife, gli effetti positivi osservati nelle repliche risultarono molto più piccoli di quelli originali: la grandezza mediana dell'effetto era inferiore di circa l'85%, e nel 92% dei casi l'effetto replicato era più piccolo dell'originale.

Quando non si tratta più di errore: i ricercatori ammettono manipolazioni (2009)

Nel 2009 Daniele Fanelli pubblicò su PLOS ONE una meta-analisi delle indagini nelle quali gli scienziati erano stati interrogati sui comportamenti scorretti propri o dei colleghi.

  • 1,97% ammise di avere almeno una volta fabbricato, falsificato o modificato dati o risultati;
  • fino al 33,7% ammise altre pratiche di ricerca discutibili;
  • quando la domanda riguardava i colleghi, il 14,12% riferiva casi di falsificazione;
  • fino al 72% riferiva altre pratiche discutibili compiute da colleghi.

Queste percentuali provengono da indagini e domande differenti e non devono essere sommate.

Quasi il 2% che confessa direttamente falsificazione o fabbricazione di dati è già un dato enorme in un sistema che produce milioni di articoli. E quando un terzo ammette altre pratiche discutibili, il problema smette definitivamente di poter essere raccontato come l'eccezione del singolo truffatore.

Che cosa significa “articolo ritrattato”

Un articolo ritrattato (retracted) è un lavoro che la rivista segnala formalmente come non più affidabile o non più utilizzabile come normale parte della letteratura scientifica.

Non significa necessariamente che gli autori abbiano deciso spontaneamente di ritirarlo.

Secondo le linee guida del Committee on Publication Ethics (COPE), una ritrattazione può essere promossa dagli autori, dagli editor o dall'editore e può avvenire anche quando uno o più autori non sono d'accordo. Di norma il testo non viene cancellato: rimane accessibile ma chiaramente marcato come ritrattato.

Più di 10.000 ritrattazioni in un anno (2023)

Nel 2023 il numero di articoli scientifici ritrattati in un solo anno ha superato per la prima volta quota 10.000, come documentato da Nature.

La ritrattazione dimostra che un sistema di correzione esiste. Ma dimostra anche qualcos'altro: prima della ritrattazione quegli articoli erano entrati nella letteratura scientifica. Erano pubblicati, molti erano peer reviewed, potevano essere citati e potevano entrare in review, meta-analisi e nuove ricerche.

Alzheimer: dal 2006 alla ritrattazione del 2024

Un caso particolarmente istruttivo riguarda l'articolo del 2006 “A specific amyloid-β protein assembly in the brain impairs memory” («Uno specifico aggregato proteico amiloide-β nel cervello compromette la memoria»), pubblicato su Nature.

Il 24 giugno 2024 Nature pubblicò la nota di ritrattazione. La rivista segnalò problemi nelle figure, compresi segni di manipolazione eccessiva, duplicazione, splicing e uso di uno strumento di cancellazione; i dati non potevano essere verificati attraverso i registri disponibili.

Sei autori accettarono la ritrattazione. Sylvain Lesné si oppose. Un altro autore non rispose alla corrispondenza degli editor.

Il prestigio della rivista non ha trasformato immagini manipolate in dati affidabili.

Ranga Dias (2024): superconduttività, Nature, poi falsificazione e fabbricazione

Il caso del fisico Ranga Dias è utile anche per capire che non stiamo parlando soltanto di medicina.

Dias divenne famoso per lavori clamorosi sulla superconduttività ad alte temperature pubblicati anche su Nature. Nel 2024, un'indagine dell'Università di Rochester concluse che vi erano stati casi di fabbricazione dei dati, falsificazione e plagio, come riportato da Nature.

Dana-Farber (2024): decine di lavori da correggere o ritirare

Nel gennaio 2024 il Dana-Farber Cancer Institute annunciò di voler richiedere la ritrattazione di 6 articoli e correzioni per altri 31, dopo segnalazioni riguardanti problemi nelle immagini. La vicenda è stata ricostruita da Nature.

Non ogni problema grafico equivale automaticamente a frode deliberata. Ma quei lavori avevano superato il normale sistema editoriale: è un altro esempio concreto dei limiti dei controlli che precedono la pubblicazione.

Le paper mills (2026): la frode scientifica diventa industria

Le cosiddette paper mills sono organizzazioni che vendono servizi di frode accademica: manoscritti, dati, immagini, citazioni o posti da autore in articoli destinati alla pubblicazione.

Nel 2026 Reese Richardson, Spencer Hong e Anna Abalkina hanno messo insieme BuyTheBy, un grande dataset strutturato di annunci di paper mills, diffuso come preprint.

  • 18.710 annunci;
  • provenienti da 7 attività operanti in 7 paesi;
  • 15.839 annunci contenenti prezzi;
  • oltre 20.000 posizioni messe in vendita su migliaia di prodotti accademici.

L'indagine è stata raccontata nell'aprile 2026 anche da Science.

Ma gli annunci raccolti esistono. Esiste il mercato. Esiste la compravendita di posizioni di autore.

La frode scientifica non è più soltanto il comportamento clandestino di un ricercatore isolato: può essere acquistata come un servizio commerciale.

Perché esiste questo mercato? Perché pubblicare vale carriera. Perché una firma su un articolo vale prestigio. Perché il numero delle pubblicazioni viene usato come moneta accademica.

Se il sistema premia il numero, qualcuno venderà il numero.

Il falso continua a vivere anche dopo la ritrattazione (2025)

Nel 2025 uno studio pubblicato su JAMA Network Open ha analizzato 200.000 revisioni sistematiche nelle scienze della vita, pubblicate fra il 2013 e il 2024.

Lo 0,15% aveva incorporato nella sintesi delle evidenze almeno un articolo successivamente ritrattato e collegato a paper mills. La percentuale assoluta è piccola, ma lo studio ha trovato 124 citazioni avvenute dopo la ritrattazione; in 13 casi, oltre 500 giorni dopo.

Un articolo falso non muore automaticamente quando viene ritrattato.

Un'altra ricerca, pubblicata nel 2025 su JAMA Internal Medicine, ha studiato meta-analisi che comprendevano articoli successivamente ritrattati.

Eliminando gli studi ritrattati, per gli esiti principali la stima dell'effetto cambiava:

  • di almeno il 10% nel 42% delle meta-analisi;
  • di almeno il 30% nel 25%;
  • di almeno il 50% nel 19%.

Il falso ha una discendenza bibliografica.

Una scienza che ha contribuito a screditare se stessa

A questo punto è evidente che una parte della scienza istituzionale ha contribuito a screditare se stessa.

Non perché la scienza sbagli. Sbagliare è inevitabile. Una scienza incapace di sbagliare sarebbe una religione, non una scienza.

Il discredito nasce quando il sistema pretende un livello di fiducia superiore a quello che i propri meccanismi di controllo possono giustificare: quando “peer reviewed” viene tradotto culturalmente in “vero”, il prestigio della rivista sostituisce l'analisi del contenuto, la carriera premia chi pubblica molto e presto più di chi replica, i risultati nulli scompaiono mentre quelli positivi vengono pubblicati, i dati non sono disponibili, articoli manipolati restano per anni nella letteratura e perfino una firma può essere comprata.

E soprattutto nasce quando, nonostante tutto questo, qualcuno usa la formula “lo dice la scienza” per chiudere una discussione.

“Lo dice la scienza” è il contrario del metodo scientifico

Se qualcuno mi dice “lo dice la scienza”, la mia risposta è: quale ricerca?

Chi l'ha condotta? Come? Con quali dati? I dati sono accessibili? Il metodo è descritto abbastanza bene da poter essere controllato? Altri gruppi hanno ottenuto lo stesso risultato? Esistono studi contrari? Chi ha finanziato il lavoro? Ci sono conflitti d'interesse? Ci sono correzioni o ritrattazioni?

Queste domande non sono un attacco alla scienza.

Queste domande sono la scienza.

Non serve “credere nella scienza”

La conclusione non è che tutti gli articoli siano falsi.

La conclusione è che un articolo non merita fiducia semplicemente perché esiste.

Non serve credere nella scienza come si crede in una dottrina. Serve valutare quanto una particolare affermazione sia sostenuta.

La fiducia aumenta quando gruppi indipendenti ottengono risultati compatibili, metodi e protocolli sono descritti chiaramente, dati e codice sono disponibili quando possibile, gli studi contrari vengono pubblicati, le repliche sono frequenti, metodi differenti convergono verso lo stesso fenomeno e gli errori vengono corretti rapidamente e pubblicamente.

La fiducia diminuisce quando il dato non è accessibile, il metodo non è ricostruibile, le repliche falliscono, le immagini risultano manipolate, l'interesse economico è enorme e poco trasparente, esistono soltanto risultati positivi o la critica viene trattata come eresia.

La scienza di cui abbiamo bisogno

La scienza che vorrei non è una scienza che promette di avere sempre ragione.

È una scienza nella quale avere torto non distrugge la carriera e nascondere l'errore non conviene.

Una scienza nella quale replicare un risultato importante dia prestigio quanto pubblicarlo per primi.

Una scienza nella quale un risultato negativo sia informazione, non spazzatura editoriale.

Una scienza nella quale i dati siano accessibili ogni volta che ragioni etiche e legali lo consentono.

Una scienza nella quale le riviste siano strumenti di comunicazione e critica, non tribunali che trasformano un manoscritto in verità.

Una scienza nella quale “non lo sappiamo” venga considerato più serio di una certezza costruita per ottenere attenzione.

Una scienza che dica:

“Questo è ciò che abbiamo osservato. Questi sono i dati. Questo è il metodo. Questi sono i limiti. Ora provate a dimostrare che abbiamo torto.”

Conclusione: ostacoli alla scienza partecipata e alla diffusione della conoscenza

La realtà non ha alcun obbligo di conformarsi alle nostre teorie, alle nostre aspettative, alle nostre carriere, ai nostri finanziamenti o agli interessi economici delle istituzioni che producono ricerca.

Per questo il dubbio non è un difetto della scienza.

Il dubbio è la sua dignità.

Una scienza seria non dovrebbe chiedere di essere creduta perché parla attraverso un professore, un'università prestigiosa, una grande rivista o una commissione di esperti. Dovrebbe mostrare come è arrivata alle proprie conclusioni e mettere chiunque abbia le competenze necessarie nelle condizioni di controllarle.

Se il metodo scientifico consiste nel produrre argomenti, osservazioni, esperimenti e dati controllabili, allora non vedo alcuna ragione epistemologica per cui il diritto di partecipare a questo processo debba appartenere esclusivamente a una élite accademica.

Un dottorato di ricerca può dimostrare che una persona ha seguito un determinato percorso di formazione. Può essere utile. Può fornire competenze importanti. Ma non rende vera una frase, non rende corretto un esperimento e non rende falso ciò che viene sostenuto da chi quel titolo non possiede.

Formalmente molte riviste non richiedono affatto un PhD per presentare un articolo. Nella pratica, però, chi lavora fuori dall'università può incontrare barriere legate all'affiliazione istituzionale, alle credenziali, ai costi, all'accesso alle risorse e agli stessi sistemi editoriali. Il problema è stato descritto esplicitamente nell'articolo del 2022 “Barriers to Citizen Science and Dissemination of Knowledge in Healthcare”, dedicato proprio agli ostacoli incontrati dai ricercatori indipendenti e dai cittadini che partecipano direttamente alla ricerca scientifica.

Esiste poi un problema ancora più imbarazzante: il prestigio personale può modificare il giudizio dato allo stesso lavoro scientifico.

Uno studio pubblicato nel 2022 sui Proceedings of the National Academy of Sciences sottopose sostanzialmente lo stesso lavoro a revisori diversi modificando l'identità dell'autore mostrata. Quando compariva il nome di un premio Nobel, più del 20% dei revisori raccomandava l'accettazione; quando compariva quello di un ricercatore poco conosciuto, meno del 2%.

Stesso lavoro. Diverso prestigio. Giudizio radicalmente diverso.

Il fenomeno non è nuovo. Già nel 1968 Robert K. Merton lo descrisse su Science con il nome di “Matthew Effect”: chi possiede già reputazione, posizione e prestigio tende a ricevere più credito anche a parità di contributo, mentre chi ne è privo rischia di essere ignorato.

Questo meccanismo è incompatibile con l'idea più profonda del metodo scientifico.

Se un esperimento è ben fatto, deve esserlo indipendentemente dal curriculum di chi lo ha realizzato.

Se un'argomentazione è sbagliata, deve esserlo anche se l'ha formulata un premio Nobel.

Se un dato è riproducibile, non diventa meno riproducibile perché chi lo ha raccolto non appartiene a un'università.

E se un'idea è falsa, non diventa vera perché è firmata da un professore ordinario.

Una scienza realmente aperta dovrebbe quindi essere accessibile non soltanto nella lettura dei risultati, ma anche nella possibilità di contribuire alla loro produzione e alla loro critica. Chiunque dovrebbe poter sottoporre un lavoro alla valutazione scientifica ed essere giudicato per il metodo, i dati e gli argomenti, non per il titolo di studio, l'istituzione di appartenenza o il prestigio personale.

Naturalmente questo non significa che qualsiasi scritto debba essere pubblicato. Significa esattamente il contrario: tutti devono essere sottoposti allo stesso criterio.

Non ricordo alcuna clausola del metodo galileiano secondo cui per osservare la natura sia necessario possedere un dottorato di ricerca.

Galileo ci ha lasciato qualcosa di molto più rivoluzionario di un titolo accademico: l'idea che l'autorità debba cedere il posto alla verifica.

Ed è forse proprio questa la domanda con cui dovremmo giudicare anche la scienza contemporanea:

Stiamo ancora chiedendo “come lo hai dimostrato?”, oppure siamo tornati a chiedere “chi sei per poterlo dire?”

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Fonti principali

(22 agosto 2026)

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