Инструмент AI идентифицирует 1000 «сомнительных» журналов

Команда компьютерных ученых во главе с Университетом Колорадо Боулдер разработала новую платформу искусственного интеллекта, которая автоматически ищет «сомнительные» научные журналы.

Изучение, Опубликовано 27 августа в журнале Науки о достижениях, справляется с тревожной тенденцией в мире исследований.

Даниэль Акунья, ведущий автор исследования и доцент кафедры компьютерных наук, получает напоминание об этом несколько раз в неделю в своем почтовом ящике: эти спам -сообщения поступают от людей, которые предполагают, что они являются редакторами в научных журналах, как правило, акуньи никогда не слышали, и предлагают опубликовать свои статьи – за огромную плату.

Такие публикации иногда называют «хищническими» журналами. Они нацелены на ученых, убедив их заплатить сотни или даже тысячи долларов, чтобы опубликовать свои исследования без надлежащего проверки.

«Ученые и организации сталкивались растущие усилия, чтобы проверить эти журналы», – сказал Акунья. «Но это похоже на то, что вы ловите одну, а затем появляется другой, обычно из одной компании. Они просто создают новый веб-сайт и создают новое имя».

Новый инструмент ИИ его группы автоматически экрана Научные журналыОценка их веб -сайтов и других онлайн -данных для определенных критериев: есть ли в журналах редакционная комиссия с участием известных исследователей? Содержат ли их сайты много грамматических ошибок?

Acuña подчеркивает, что инструмент не идеален. В конечном счете, он считает, что эксперты -люди, а не машины, должны сделать последний звонок о том, является ли журнал авторитетным.

Но в эпоху, когда выдающиеся деятели ставят под сомнение легитимность науки, прекращение распространения сомнительных публикаций стало более важным, чем когда -либо прежде, сказал он.

«В науке вы не начинаете с нуля. Вы строите на вершине исследования других», – сказал Акунья. «Поэтому, если основание этой башни рухнет, то все это рухнет».

Встряхнуть

Когда ученые представляют новое исследование в авторитетную публикацию, это исследование обычно проходит практику, называемую Оценка сверстниковПолем Внешние эксперты читают исследование и оценивают его по качеству – или, по крайней мере, это цель.

Растущее число компаний стремилось обойти этот процесс, чтобы получить прибыль. В 2009 году Джеффри Белл, библиотекарь в Cu Denver, придумал фразу «хищные» журналы для описания этих публикаций.

Часто они нацелены на исследователей за пределами Соединенных Штатов и Европы, таких как в Китае, Индии и Иране, – в связи с тем, где научные учреждения могут быть молодыми, а также давление и стимулы для публикации исследователей высоки.

«Они скажут:« Если вы заплатите 500 или 1000 долларов, мы рассмотрим вашу статью », – сказал Акунья. «На самом деле они не предоставляют никаких услуг. Они просто берут в формате PDF и публикуют его на своем веб -сайте».

Несколько разных групп стремились обуздать практику. Среди них некоммерческая организация называется Каталог журналов с открытым доступом (DOAJ). С 2003 года волонтеры в DOAJ помечают тысячи журналов как подозрительные в зависимости от шести критериев. (Например, уважаемые публикации, как правило, включают подробное описание своих политик рецензирования на своих веб -сайтах.)

Но идти в ногу с распространением этих публикаций было пугающим для людей.

Чтобы ускорить процесс, Акунья и его коллеги обратились к ИИ. Команда обучила свою систему, используя данные DOAJ, затем попросила ИИ просеять список из почти 15 200 журналов с открытым доступом в Интернете.

Среди этих журналов ИИ первоначально отметил более 1400 человек как потенциально проблематичный.

Акунья и его коллеги попросили людей -экспертов просмотреть подмножество подозрительных журналов. ИИ допустил ошибки, по словам людей, отметив около 350 публикаций как сомнительные, когда они, вероятно, были законными. Это все еще оставило более 1000 журналов, которые исследователи определили как сомнительные.

«Я думаю, что это должно использоваться в качестве помощника для предварительного периода большого количества журналов», – сказал он. «Но человеческие специалисты должны провести окончательный анализ».

Acuña добавил, что исследователи не хотели, чтобы их система была «черной ящиком», как некоторые другие платформы искусственного интеллекта.

«Например, с Chatgpt вы часто не понимаете, почему это что -то предлагает», – сказал Акунья. «Мы пытались сделать наши как можно более интерпретируемые».

Например, команда обнаружила, что сомнительные журналы опубликовали необычайно большое количество статей. Они также включали авторов с большим количеством принадлежностей, чем более законные журналы, и авторы, которые процитировали свои собственные исследования, а не исследование других ученых, на необычайно высокий уровень.

Новая система ИИ недоступна, но исследователи надеются сделать ее доступным для университетов и публикации компаний в ближайшее время. Acuña видит инструмент как один из способов, которым исследователи могут защитить свои поля от плохих данных – что он называет «брандмауэром для науки».

«Как ученый -компьютер, я часто привожу пример того, когда выходит новый смартфон», – сказал он. «Мы знаем, что программное обеспечение телефона будет иметь недостатки, и мы ожидаем, что исправления ошибок в будущем. Мы, вероятно, должны сделать то же самое с наукой».