在学术期刊发表文章时，作者通常需要配合编辑的要求提供原始数据，以确保研究的透明性、可重复性和学术诚信。然而，在某些情况下，作者可能会拒绝提供数据：

可以拒绝的情况

数据涉及隐私或商业机密：如果原始数据包含个人敏感信息，如患者的医疗记录、个人身份信息等，在没有得到适当的隐私保护措施保证（如数据脱敏等）的情况下，作者可以拒绝提供原始数据。例如，在医学研究中，患者的基因序列数据可能会泄露患者的家族遗传疾病等隐私信息。

当数据是企业的商业机密时，比如某公司研发新产品过程中的实验数据，这些数据的公开可能会损害公司的商业利益。例如，一家制药公司的新药研发数据，包括化合物的合成过程和初步药效测试数据，如果被竞争对手获取，可能会使该公司在市场竞争中处于劣势。

数据版权问题：如果原始数据的版权属于第三方，且作者没有权利再次传播这些数据，那么可以拒绝提供。例如，作者使用了某数据库的受版权保护的数据进行分析，在没有获得该数据库进一步授权的情况下，不能将原始数据提供给期刊。

不合理的数据要求：如果期刊要求提供原始数据的方式不合理，比如要求作者在极短的时间内以一种复杂且不符合实际情况的格式提供大量数据，作者可以与期刊协商，在协商无果的情况下可以考虑拒绝。例如，期刊要求作者在一周内将数TB的原始影像学数据转换为一种特定的、很少使用的格式并提交，这可能超出了作者的实际能力。

拒绝可能带来的不良后果

论文发表受阻：许多高质量的学术期刊有明确的数据共享政策，将提供原始数据作为发表的必要条件之一。拒绝提供数据可能导致论文无法在该期刊发表。例如，一些在自然科学领域顶尖的期刊，如《Nature》《Science》等，越来越强调数据的透明性和可重复性，不配合数据提供可能使作者失去在这些著名期刊上发表成果的机会。

引发学术诚信质疑：拒绝提供数据可能会让同行和期刊编辑怀疑研究的真实性和可靠性。在学术研究中，数据的可重复性是验证研究结果的重要环节，无法提供原始数据可能会被认为是在掩盖数据造假或研究不严谨的情况。例如，如果其他研究人员无法重复作者的实验结果，又没有原始数据来进行核对，就可能会对作者的学术声誉产生负面影响。

在考虑拒绝期刊提供原始数据的要求时，作者应该权衡自身权益和拒绝可能带来的后果，并且尽可能地与期刊编辑进行沟通，寻求合理的解决方案。如果还想了解更多相关知识，欢迎咨询在线编辑！