ИИ вывел на чистую воду тысячу журналов: науку подменяли бизнесом

Искусственный интеллект всё активнее используется не только в медицине или бизнесе, но и в самой науке — причём в роли своеобразного "санитара". Недавнее исследование, опубликованное в Science Advances, продемонстрировало: алгоритмы способны выявлять журналы, которые публикуют научные статьи ради прибыли, жертвуя качеством и достоверностью.

Масштабный анализ

Учёные проанализировали более 15 тысяч журналов открытого доступа с помощью ИИ, опираясь на базы Microsoft Academic Graph и Unpaywall, а также стандарты Directory of Open Access Journals (DOAJ).

Результаты оказались тревожными:
• 1092 журнала были отнесены к сомнительным — это около 7% всей выборки;
• алгоритм ошибочно включил в список 345 добросовестных изданий;
• при этом он "пропустил" 1782 действительно проблемных журнала.

Даже с учётом этих недочётов исследователи называют работу крупнейшей попыткой системного выявления хищнических изданий.

Как распознают "хищные" журналы

Подозрительные журналы часто обещают авторам сверхбыструю публикацию, требуют деньги за статьи, но экономят на полноценном рецензировании. Некоторые активно стимулируют чрезмерное самоцитирование, чтобы искусственно завысить показатели.

ИИ обучили замечать такие аномалии в статистике цитирования, составе редакционных коллегий и динамике публикаций. Алгоритм анализировал временные ряды и шаблоны, которые сложно отследить вручную.

Проблема масштаба

По данным исследователей, количество статей в сомнительных изданиях с 2000 по 2020 год выросло более чем в десять раз и достигло около 45 тысяч публикаций. Это означает, что наука сталкивается с лавинообразным ростом недобросовестного контента, который может сбивать с толку как специалистов, так и широкую аудиторию.

Реакция экспертов

Управляющий директор каталога DOAJ Джоанна Болл считает новый инструмент многообещающим:

"Меня воодушевляет потенциал этих работ для поддержки решений о выборе журналов", — сказала Джоанна Болл.

В то же время исследователь Дэниел Акунья из Университета Колорадо в Боулдере уточнил, что авторы исследования сознательно не публиковали список конкретных журналов:

"По моим данным, большинство сомнительных изданий расположены в развивающихся странах, особенно в Индии и Иране, хотя есть и журналы известных издательств из богатых стран", — отметил Акунья.

Перспективы

Хотя алгоритм ещё далёк от идеала и допускает ошибки, его внедрение позволит значительно сократить время экспертизы и сделать оценку журналов более объективной. Для исследователей и читателей это шанс быстрее отличать достоверные источники от тех, кто спекулирует на науке ради прибыли.