Согласно новому исследованию Северо-Западного университета, организованное научное мошенничество растёт угрожающими темпами.
Исследование
Учёные объединили крупномасштабный анализ данных научной литературы с тематическими исследованиями и провели глубокое расследование случаев научного мошенничества. В отличие от представлений, согласно которым проблемы научного мошенничества обычно связаны с действиями отдельных лиц, исследование Северо-Западного университета выявило сложные глобальные сети людей и организаций, которые систематически работают вместе, чтобы подорвать целостность научных публикаций.
Проблема
Проблема настолько распространена, что публикация фальсифицированных научных работ опережает темпы роста легитимных научных публикаций. Авторы утверждают, что эти выводы должны послужить тревожным сигналом для научного сообщества, которое должно действовать, прежде чем общественность потеряет доверие к научному процессу.
Результаты исследования
Исследование под названием «Сущности, позволяющие масштабному научному мошенничеству, являются крупными, устойчивыми и быстрорастущими» было опубликовано в Proceedings of the National Academy of Sciences.
«Наука должна лучше контролировать себя, чтобы сохранить свою целостность», — сказал Луис А. Н. Амарал из Северо-Западного университета, старший автор исследования. «Если мы не будем информировать общественность об этой проблеме, то поведение будет становиться всё хуже и хуже. В какой-то момент будет слишком поздно, и научная литература станет полностью отравленной».
Методы исследования
Для проведения исследования учёные проанализировали обширные массивы данных об отозванных публикациях, редакционных записях и случаях дублирования изображений.
Большая часть данных была получена из крупных агрегаторов научной литературы, включая Web of Science (WoS), Elsevier’s Scopus, National Library of Medicine’s PubMed/MEDLINE и OpenAlex, который включает данные из Microsoft Academic Graph, Crossref, ORCID, Unpaywall и других институциональных хранилищ.
Ричардсон и его коллеги также собрали списки деиндексированных журналов, то есть научных журналов, которые были удалены из баз данных за несоответствие определённым стандартам качества или этики.
Исследователи также включили данные об отозванных статьях из Retraction Watch, комментарии к статьям из PubPeer и метаданные — такие как имена редакторов, даты подачи и даты принятия — из статей, опубликованных в определённых журналах.
Выводы
После анализа данных команда обнаружила скоординированные усилия с участием «фабрик статей», брокеров и проникших в журналы организаций. Функционируя во многом как фабрики, «фабрики статей» производят большое количество рукописей, которые затем продают учёным, желающим быстро опубликовать новую работу.
Эти рукописи в основном низкого качества — с фальсифицированными данными, манипулируемыми или даже украденными изображениями, плагиатом и иногда бессмысленными или физически невозможными утверждениями.
«Всё больше и больше учёных оказываются вовлечены в фабрики статей», — сказал Амарал. «Они могут не только покупать статьи, но и покупать цитирования. Затем они могут выглядеть как учёные с хорошей репутацией, хотя практически не проводили собственных исследований».
Стратегии мошенников
Амарал и Ричардсон и их соавторы обнаружили, что мошеннические сети используют несколько ключевых стратегий:
— Брокеры соединяют всех разных людей за кулисами. Вам нужно найти кого-то, кто напишет статью. Вам нужно найти людей, готовых платить за авторство. Вам нужно найти журнал, где вы сможете всё это опубликовать. И вам нужны редакторы в этом журнале, которые примут эту статью.
— Иногда эти организации вообще обходят стороной признанные журналы, вместо этого ища несуществующие журналы для захвата. Когда законный журнал прекращает публикацию, например, злоумышленники могут присвоить его имя или веб-сайт. Эти злоумышленники тайно присваивают идентичность журнала, придавая достоверность его мошенническим публикациям, несмотря на то, что фактическая публикация прекратила своё существование.
Борьба с угрозой
Чтобы бороться с этой растущей угрозой для легитимных научных публикаций, Амарал и Ричардсон подчёркивают необходимость комплексного подхода. Этот подход включает в себя усиленный контроль за редакционными процессами, улучшение методов обнаружения фальсифицированных исследований, более глубокое понимание сетей, способствующих такому неправомерному поведению, и радикальную реструктуризацию системы стимулов в науке.
Амарал и Ричардсон также подчёркивают важность решения этих проблем до того, как искусственный интеллект (ИИ) проникнет в научную литературу больше, чем уже проник.
«Если мы не готовы бороться с мошенничеством, которое уже происходит, то мы определённо не готовы к тому, что генеративный ИИ может сделать с научной литературой», — сказал Ричардсон. «Мы понятия не имеем, что в конечном итоге окажется в литературе, что будет считаться научным фактом и что будет использоваться для обучения будущих моделей ИИ, которые затем будут использоваться для написания новых статей».