没被发现的情况下没有影响，被发现了这一点会出现在找好工作的时候有影响啊，大公司都是要看档案的。
一般期刊发论文前都会检测重复率的，如果说没有检测出来那就是数据库里面没有你抄袭的论文，一般问题是不大，期刊问题可以找发表吧了解
研究生在论文造假被发现了当然就有很多不好的影响，没被发现就没事，没有被发现，以至于说未来的几年几十年没有发生什么特殊的事情，就不会去查他这个论文的质量了。
上下被发现了，那意味着这个人的答案上面已经添了浓墨重彩的一笔，而且是非常不光彩的一笔，因为各个公司在招聘员工的时候多少都是要看一下员工档案的，起码要看一下你有没有重大违纪记录，有没有作弊的，有没有抄袭的，有没有和老师和学校发生剧烈争斗的，或者说有没有刑事犯罪之类的，只要你这些都符合的话，基本上他就不会特别严格的去查你，你大学的时候到底是不是班委这个基本上不会去验证的。
没有被发现自然就什么事都没有，因为看过一部电视剧，很多事情处理的好了就没有事情，但是很多事情处理不好就都是事情处理的好了就没有事，就是这么回事，现实也就是这样了，造假作弊这种行为他都是违背法律的，至少从现在的法律来看是这样的，也是违背一个学生基本的做人的准则的，但是没有被发现，大家都不知道这件事情，所以他就蒙混过关过去了。而且没有什么特殊的情况的话，估计以后也不会查了。
不要抄近路，尤其是学习这条路上学习没有专门为谁打仗的道路，就算是国王就算是皇帝去学习也仍然改变不了，他，要一点一点去了解吱声，不可能突然之间就有一个道路那么简单又没有风险，因为这对所有人来说是不公平的，考试作弊，论文造假这种事情非常考验一个学生的自制能力，没有被发现你可能觉得侥幸自己不能入货了，但是发现了，那可能影响的就不是你上大学这几年的事情了，影响的事你一辈子。
研究生论文数据造假会被发现如下：
造假被查出来的大都是生物，材料之类的领域，然而计算机（特指深度学习）才是重灾区，造假容易复现困难随机性强，别说二流论文，顶会论文都没有参考价值。所以除了廉价劳动力够多的大研究室，其他人论文的数量基本取决于不要脸的程度。这也是我再也不想碰ML领域会议的原因。
比如组合优化的性能曲线，所有人都知道是个指数曲线，你搞个新的剪枝条件，水一点咱不求正确解，毕竟大部分应用下并不需要正确解，切掉1%的解换来50%的速度是很合理的思想。什么性能改进不够大？5次实验最好的跟最坏的比啊，还不行用C+SIMD写的跟Java的比啊，再不行说实话你随便编个数也没人看得出来，毕竟理论上行得通，行不通那是他程序写的不好。
要说上面想法毕竟真的，顶多偷懒不想做实验，到了ML领域之后那就是明明白白的造假了。数据集精选到位，想法再烂几百个实验里只要能挑出一个能看的，那就是顶会苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint审稿人怎么知道哪个项work？
再进一步，古典ML还要你写程序做实验，到了DL里这些全都可以省了，完全可以画图编数据发顶会一步到位。毕竟就是个人肉Architecture Search，随便找个domain画个图，编个比SOTA高一点的精度，一篇论文就诞生了。需要公开数据集和代码？某国际大厂研究院实习生发的顶会论文也带代码，
最近有些研究都开始明目张胆的把validation dataset的distribution当制约条件，甚至直接sample数据进train loop，好家伙演都不演骑头上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升为novel approach了，就别提被发现了，那是伟大的研究懂不懂。
不多。经管硕士论文数据造假的不多，因为造假是不可取的，后果很严重。论文，常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
结论错误的多的是，谨慎推测别人作假（最好不要认为别人作假），所以一定要批判性得看文章。所以记得有一句话：理论物理的人都认为自己的结论可信，但别人不信。实验物理的工作别人都相信，唯有自己不信。一般来说感兴趣的重复下实验或推导。重复不出来就要找原因，仪器不如人，还是水平不如人，还是没看懂。要认为文章有作假一定要慎之又慎，万分谨慎。在我审查文章时，我们必须认定作者的实验数据没有作假。这是要求。至于逻辑漏洞导致的文章结论错误就很多了，不过多看了终能分辨出来。关于逻辑漏洞，会导致文章的结论错误，不是作假，也无关道德。科学的进步本来就是在争论中得出正确结论。在数据有限的情况下，只能凭借忽略次要因素，和猜想来建立模型。那么模型不正确的可能性很高。历史上的大牛们也经常犯错，比如泡利就一直不相信杨-李的弱宇称不守恒一样一样。但是在发展过程中，当实验的数据积累到一定程度，正确的结论就会呼之欲出。最后，作假非常恶劣，作假必须严惩，但必须有足够的证据。科研上一开始的新现象大都是偶然所得，重复性不好很正常。重复性好那不是科学，是工程。
当然大而且是很大的。毕竟现在的论文基本上都要查重核查你的引用数据来源的
硕士论文数据造假被发现的几率大吗 ，这是论文数据造假，是能被发现的 ，是信息高速发达的时代，任何信息数据，都是可以被查到的
我在想一件事全国有这么多宿舍里面的话都是你唱过我操，你的货相应这有什么什么不可以的呢，就是造假的话会被发现就再也不回来，也不是很大的全国的设施来为那到时候你妈就是三数据造假的话，你不可能每一个每一个得很对吧，在海地的时候的话有多少人在这里面做。
有很多，造假是不可取得。硕士研究生毕业论文数据造假不可取，后果很严重，学术红线不能踏。比如：1、这个学生为了毕业论文不惜数据造假！同学说他们学校的一个硕士生，毕业论文的数据是造假的，以为老师不会查。因为数据好得太明显了，老师跟他要源代码进行复核，才发现一切都是假的。2、北京某211的同学跟我说，他隔壁实验室一硕士生在做自然语言处理中机器翻译相关的毕业课题。这硕士生年前还没有什么进展，年后突然说做好了，而且数据非常漂亮，甚至超过了目前国际顶会上最优的性能，写完毕业论文给老师审核。老师看到这个理想的结果之后，估计感觉结果很好，可以试着拓展一下投稿人工智能的国际顶会。就让他把代码给博士生去复现一下，然后再拓展一下创新点写英文论文，想投稿最近的自然语言处理国际顶会（EMNLP2021），当然是给博士和硕士共同第一作者。
不算坑导师，但是这种行为是不可接受的。在提交的任何学术论文中，都要 对其研究内容、结果和数据真实性负责。如果研究生使用虚假数据来蒙混开森或伪造研究结果，这是一种不道德的行为，会影响研究生的学习，影响学校的声誉。此外，如果研究生造假，可能会给导师带来不必要的困扰。因此，对于研究生造假，应该将其视为一种违规行为，应当依据学科规定，依法加以处理。
研究生论文数据造假会被发现如下：
造假被查出来的大都是生物，材料之类的领域，然而计算机（特指深度学习）才是重灾区，造假容易复现困难随机性强，别说二流论文，顶会论文都没有参考价值。所以除了廉价劳动力够多的大研究室，其他人论文的数量基本取决于不要脸的程度。这也是我再也不想碰ML领域会议的原因。
比如组合优化的性能曲线，所有人都知道是个指数曲线，你搞个新的剪枝条件，水一点咱不求正确解，毕竟大部分应用下并不需要正确解，切掉1%的解换来50%的速度是很合理的思想。什么性能改进不够大？5次实验最好的跟最坏的比啊，还不行用C+SIMD写的跟Java的比啊，再不行说实话你随便编个数也没人看得出来，毕竟理论上行得通，行不通那是他程序写的不好。
要说上面想法毕竟真的，顶多偷懒不想做实验，到了ML领域之后那就是明明白白的造假了。数据集精选到位，想法再烂几百个实验里只要能挑出一个能看的，那就是顶会苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint审稿人怎么知道哪个项work？
再进一步，古典ML还要你写程序做实验，到了DL里这些全都可以省了，完全可以画图编数据发顶会一步到位。毕竟就是个人肉Architecture Search，随便找个domain画个图，编个比SOTA高一点的精度，一篇论文就诞生了。需要公开数据集和代码？某国际大厂研究院实习生发的顶会论文也带代码，
最近有些研究都开始明目张胆的把validation dataset的distribution当制约条件，甚至直接sample数据进train loop，好家伙演都不演骑头上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升为novel approach了，就别提被发现了，那是伟大的研究懂不懂。
算的。
根据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》的规定，在科学研究及相关活动中有下列行为之一的，应当认定为构成学术不端行为：
（一）剽窃、抄袭、侵占他人学术成果；
（二）篡改他人研究成果；
（三）伪造科研数据、资料、文献、注释，或者捏造事实、编造虚假研究成果；
（四）未参加研究或创作而在研究成果、学术论文上署名，未经他人许可而不当使用他人署名，虚构合作者共同署名，或者多人共同完成研究而在成果中未注明他人工作、贡献；
（五）在申报课题、成果、奖励和职务评审评定、申请学位等过程中提供虚假学术信息；
（六）买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文；
（七）其他根据高等学校或者有关学术组织、相关科研管理机构制定的规则，属于学术不端的行为。
因此对于论文的态度一定要严谨，不要心存侥幸，认真改。否则高校可以按照学生管理的相关规定，给予相应的学籍处分。学术不端行为与获得学位有直接关联的，由学位授予单位作暂缓授予学位、不授予学位或者依法撤销学位等处理。
拓展资料
学术不端是指学术界的一些弄虚作假、行为不良或失范的风气，或指某些人在学术方面剽窃他人研究成果，败坏学术风气，阻碍学术进步，违背科学精神和道德，抛弃科学实验数据的真实诚信原则，给科学和教育事业带来严重的负面影响，极大损害学术形象的丑恶现象。
这种现象的出现主要是现今学术体制中学术行政化的衍生现象。
在数据处理方面，研究结果应该建立在确凿的实验、试验、观察或调查数据的基础上，因此论文中的数据必须是真实可靠的，不能有丝毫的虚假。研究人员应该忠实地记录和保存原始数据，不能捏造和窜改。虽然在论文中由于篇幅限制、写作格式等原因，而无法全面展示原始数据，但是一旦有其他研究人员对论文中的数据提出疑问，或希望做进一步了解，论文作者应该能够向质疑者、询问者提供原始数据。因此，在论文发表之后，有关的实验记录、原始数据仍然必须继续保留一段时间，一般至少要保存5年，而如果论文结果受到了质疑，就应该无限期地保存原始数据以便接受审核。
如果研究人员没有做过某个实验、试验、观察或调查，却谎称做过，无中生有地编造数据，这就构成了最严重的学术不端行为之一——捏造数据。如果确实做过某个实验、试验、观察或调查，也获得了一些数据，但是对数据进行了窜改或故意误报，这虽然不像捏造数据那么严重，但是同样是一种不可接受的不端行为。常见的窜改数据行为包括：去掉不利的数据，只保留有利的数据；添加有利的数据；夸大实验重复次数（例如只做过一次实验，却声称是3次重复实验的结果）；夸大实验动物或试验患者的数量；对照片记录进行修饰。
资料来源 百度百科 学术不端 高等学校预防与处理学术不端行为办法
研究生造假数据是对导师的不尊重，也是对科学的蔑视。这是一种不负责任的行为，会给导师和研究生带来负面影响，因此不能算是坑导师。
研究生在学位和论文上作假，如果没有被发现，就没有影响。如果被发现了可能会对以后自己找工作构成一定的影响，试问你有哪一家公司愿意要一个连学位和论文都造假的人。
研究生在论文造假被发现了当然就有很多不好的影响，没被发现就没事，没有被发现，以至于说未来的几年几十年没有发生什么特殊的事情，就不会去查他这个论文的质量了。
上下被发现了，那意味着这个人的答案上面已经添了浓墨重彩的一笔，而且是非常不光彩的一笔，因为各个公司在招聘员工的时候多少都是要看一下员工档案的，起码要看一下你有没有重大违纪记录，有没有作弊的，有没有抄袭的，有没有和老师和学校发生剧烈争斗的，或者说有没有刑事犯罪之类的，只要你这些都符合的话，基本上他就不会特别严格的去查你，你大学的时候到底是不是班委这个基本上不会去验证的。
没有被发现自然就什么事都没有，因为看过一部电视剧，很多事情处理的好了就没有事情，但是很多事情处理不好就都是事情处理的好了就没有事，就是这么回事，现实也就是这样了，造假作弊这种行为他都是违背法律的，至少从现在的法律来看是这样的，也是违背一个学生基本的做人的准则的，但是没有被发现，大家都不知道这件事情，所以他就蒙混过关过去了。而且没有什么特殊的情况的话，估计以后也不会查了。
不要抄近路，尤其是学习这条路上学习没有专门为谁打仗的道路，就算是国王就算是皇帝去学习也仍然改变不了，他，要一点一点去了解吱声，不可能突然之间就有一个道路那么简单又没有风险，因为这对所有人来说是不公平的，考试作弊，论文造假这种事情非常考验一个学生的自制能力，没有被发现你可能觉得侥幸自己不能入货了，但是发现了，那可能影响的就不是你上大学这几年的事情了，影响的事你一辈子。
会被记入诚信档案，对毕业后的工作以及生活产生影响，在信誉问题上不会被记录为正常人，对以后的生活也有很大的影响。
没被发现的情况下没有影响，被发现了这一点会出现在找好工作的时候有影响啊，大公司都是要看档案的。