MADRID 1 set. (EUROPA PRESS) -
Uma plataforma de IA que busca revistas científicas questionáveis sinalizou mais de 1.400 como "potencialmente problemáticas" em uma lista de quase 15.200 revistas de acesso aberto na Internet.
O estudo, publicado na Science Advances, liderado pela Universidade do Colorado em Boulder, aborda uma tendência alarmante no mundo da pesquisa.
Daniel Acuna, principal autor do estudo e professor associado do Departamento de Ciência da Computação, recebe lembretes várias vezes por semana em sua caixa de entrada de e-mail: essas mensagens de spam vêm de pessoas que se fazem passar por editores de revistas científicas, geralmente aquelas das quais Acuna nunca ouviu falar, oferecendo-se para publicar seus artigos mediante o pagamento de uma taxa alta.
PAGANDO PARA PUBLICAR SEM VERIFICAR
Essas publicações às vezes são chamadas de revistas "predatórias". Elas têm como alvo os cientistas, convencendo-os a pagar centenas ou até milhares de dólares para publicar suas pesquisas sem a devida verificação.
"Tem havido um esforço crescente entre cientistas e organizações para verificar essas revistas", disse Acuña. Mas é como jogar um jogo de whack-a-mole. Você pega um e depois aparece outro, geralmente da mesma empresa. Eles simplesmente criam um novo site e dão a ele um novo nome.
A nova ferramenta de IA de seu grupo filtra automaticamente as revistas científicas avaliando seus sites e outros dados on-line de acordo com determinados critérios: as revistas têm um conselho editorial com pesquisadores estabelecidos? Seus sites contêm muitos erros gramaticais?
Acuña enfatiza que a ferramenta não é perfeita. Em última análise, ele acredita que especialistas humanos, e não máquinas, devem tomar a decisão final sobre a reputação de uma revista.
Mas, em um momento em que figuras proeminentes estão questionando a legitimidade da ciência, conter a proliferação de publicações questionáveis tornou-se mais importante do que nunca, disse ele.
"Na ciência, não se começa do zero. Você se baseia na pesquisa de outros", disse Acuña. "Portanto, se o alicerce dessa torre desmoronar, a coisa toda desmorona.
Quando os cientistas enviam um novo estudo para uma revista de prestígio, ele geralmente passa por uma prática chamada revisão por pares. Especialistas externos leem o estudo e avaliam sua qualidade - ou pelo menos esse é o objetivo.
Um número crescente de empresas tem tentado contornar esse processo para obter lucro. Em 2009, Jeffrey Beall, bibliotecário da Universidade do Colorado em Denver, cunhou o termo "periódicos predatórios" para descrever essas publicações.
Elas geralmente têm como alvo pesquisadores fora dos EUA e da Europa, como na China, Índia e Irã, países onde as instituições científicas podem ser jovens e a pressão e os incentivos para que os pesquisadores publiquem são altos.
"Eles dizem: 'Se você pagar US$ 500 ou US$ 1.000, nós revisaremos seu artigo'", disse Acuña. "Na realidade, eles não oferecem nenhum serviço. Eles apenas pegam o PDF e o publicam em seu site."
Vários grupos tentaram coibir essa prática. Entre eles está uma organização sem fins lucrativos chamada Directory of Open Access Journals (DOAJ). Desde 2003, os voluntários do DOAJ sinalizaram milhares de periódicos como suspeitos com base em seis critérios (periódicos respeitáveis, por exemplo, geralmente incluem uma descrição detalhada de suas políticas de revisão por pares em seus sites).
Mas acompanhar a proliferação dessas publicações tem sido uma tarefa difícil para os seres humanos.
Para acelerar o processo, Acuña e seus colegas recorreram à IA. A equipe treinou seu sistema com dados do DOAJ e, em seguida, pediu à IA que examinasse uma lista de quase 15.200 periódicos de acesso aberto na Internet.
Dessas revistas, a IA inicialmente sinalizou mais de 1.400 como potencialmente problemáticas.
Acuña e seus colegas pediram a especialistas humanos que analisassem um subconjunto das revistas suspeitas. A IA cometeu erros, de acordo com os humanos, marcando aproximadamente 350 publicações como questionáveis quando provavelmente eram legítimas. Isso ainda deixou mais de 1.000 periódicos que os pesquisadores identificaram como questionáveis. "Acho que isso deve ser usado como um auxílio para pré-selecionar um grande número de periódicos", disse ele. "Mas a análise final deve ser feita por profissionais humanos."
NÃO É UMA CAIXA PRETA
Um firewall para a ciência Acuña acrescentou que os pesquisadores não queriam que seu sistema fosse uma "caixa preta" como outras plataformas de IA.
"Com o ChatGPT, por exemplo, muitas vezes você não entende por que ele sugere algo", disse Acuña. "Tentamos fazer com que o nosso fosse o mais interpretável possível."
A equipe descobriu, por exemplo, que os periódicos questionáveis publicaram um número excepcionalmente alto de artigos. Elas também incluíam autores com mais afiliações do que as revistas mais legítimas, e autores que citavam suas próprias pesquisas, em vez das de outros cientistas, com uma frequência excepcionalmente alta.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático