Jarvis的研究專長是統計分析，他希望能加入某個實驗室，成為研究團隊中的數據處理專家。經過多次嘗試，他終於被知名的Dr. LAB錄用，如願以償。但是，加入Dr. LAB之後沒多久，Jarvis隱約感覺有些什麼不對勁；尤其是每當他將數據分析結果提供給同事時，格外感覺氣氛裡的敵意。Jarvis自認數據分析都是正確的，他也不明白真正的原因是什麼。

　　直到某一天，Jarvis讀到由Dr. LAB團隊發表的論文時，他赫然發現，數據與自己當時分析的是不同的。簡單來說，論文中呈現的數據比自己當時分析的，要理想太多了。Jarvis一眼就看出其中端倪，這明顯是被「過度美化」的數據。於是Jarvis連忙向實驗室主任報告這件事，但令Jarvis不解的是，主任似乎對於自己的報告沒有驚訝、也沒有進一步處理的意思。

　　類似的事件反覆發生，Jarvis甚至將事情報告到Dr. LAB隸屬的大學裡，但最後仍舊沒有被正式地處理。甚至當有期刊論文因為數據的問題被退回時，主任找來Jarvis，對他說：「這篇論文已經勘誤了，你就幫忙簽個名吧。」Jarvis無法接受，他認為當時自己不斷地向主任報告，從未受到理會；現在，竟然要自己簽名「勘誤」？Jarvis認為這篇論文裡發生的是數據造假，而非數據錯誤，因此拒絕簽名。

　　眼看著Jarvis與Dr. LAB的僱傭契約即將到期，主任對Jarvis說，因為實驗室經費有限，接下來不會繼續聘用他。Jarvis要求把自己過去工作期間經手的數據資料帶走，但被Dr. LAB拒絕了。而新的一年度到來時，Jarvis發現實驗室新聘了幾位研究員，並沒有經費不足的問題。

　　接下來，Jarvis持續地對Dr. LAB團隊發表的論文提出檢舉，同時也向Dr. LAB提起不當解聘的訴訟。期間，Dr. LAB團隊中的一位學者，甚至在遭到Jarvis向期刊檢舉數據有問題之後，悄然結束了自己的生命。不過直到最後，Jarvis始終未獲得法院支持，也沒有任何一個實驗室願意聘用他擔任專職研究員。

1. 如果你是剛加入Dr. LAB的數據處理專家，當你發現Dr. LAB有如案例中的「美化數據」風氣時，你會怎麼做？依你的瞭解，你覺得「美化」與「造假」數據的界線如何判斷？
2. 如果你是Dr. LAB的博士後研究員（負責做實驗、寫論文），你的實驗數據一直不理想，而實驗室主任暗示你，可以對數據進行一定程度的「美化」，使你的研究可以盡快登上知名的國際期刊，你會怎麼做？