Molto prima dei cosiddetti science sleuths, come Dorothy Bishop, Elizabeth Bik o Sholto David, Mike Rossner aveva già individuato un problema nel modo in cui i ricercatori modificavano le immagini. E’ del 2002 l’articolo What’s in a picture: the temptation of image manipulation,  che fa il punto su cosa sia lecito e cosa non sia lecito fare con le immagini e come le riviste possano attraverso delle linee guida chiare aiutare i propri autori.

Good science requires reliable data. Consequently, to protect the integrity of research, the scientific community takes strong action against perceived scientific misconduct. In the current definition provided by the U.S. government: “Research misconduct is defined as fabrication, falsification, or plagiarism in proposing, performing, or reviewing research, or in reporting research results.” For example, showing a figure in which part of the image was either selectively altered or reconstructed to show something that did not exist originally (for example, adding or modifying a band in a polyacrylamide gel image) can represent falsification or fabrication.

Nel 2002 Rossner era managing editor del Journal of Cell Biology che è stata una delle prime riviste a produrre per i suoi autori linee guida rispetto al trattamento delle immagini, e questo grazie alla particolare sensibilità del suo editor.

In un breve articolo su Retraction watch Rossner descrive come il tema della manipolazione delle immagini si sia evoluto e quali sono stati gli strumenti messi in atto nel corso degli anni  (ad esempio l’uso di software per analizzare eventuali modifiche o duplicazioni come ImageTwin) fino all’arrivo di ricercatori che hanno deciso di dedicarsi all’individuazione della frode scientifica e della manipolazione delle immagini, e poi alla creazione di PubPeer, un sito in cui in modalità pubblica i ricercatori possono esporre i propri dubbi rispetto a certi risultati (tipicamente immagini) e gli autori hanno la possibilità di rispondere.

Ma proprio mentre istituzioni e riviste (con tempi spesso lunghissimi) stanno cercando di venire a capo delle numerose segnalazioni di manipolazione delle immagini, le tecnologie evolvono, andando a costituire una nuova minaccia per la research integrity.

While journals and institutions are still working through the massive backlog of cases of image manipulation perpetrated using old image-processing techniques, generative AI is currently creating the new front in the battle against image manipulation.  I had hoped I would be forced into retirement by the end of image manipulation in the published literature, but it looks like I might be forced into retirement by generative AI that is impossible to detect visually.