Группа исследователей из США и Китая разработала модель искусственного интеллекта, способную определять научные журналы с низким уровнем редакторской проверки.
Авторы проанализировали выборку из более чем 15 тысяч научных изданий с открытым доступом и с помощью ИИ выявили около 1 400 журналов, вызывающих сомнения. В последующей ручной проверке оказалось, что примерно 1 100 из них действительно нарушают профессиональные стандарты, в том числе публикуют статьи без надлежащей научной экспертизы и взимают с авторов высокие сборы.
По словам исследователей, такие журналы дискредитируют науку и вводят в заблуждение как ученых, так и читателей. В результате их работы формируется массив недостоверных данных, на который начинают опираться другие публикации.
Модель учитывает, в частности, необычно высокую самоцитируемость авторов, отсутствие институциональной привязки и другие косвенные признаки. Однако исследователи подчеркивают, что ИИ пока не может работать без участия человека: алгоритм пока допускает ложные выводы.
В перспективе авторы рассчитывают передавать данные научным индексирующим системам и авторам, чтобы те могли заранее оценить надежность журнала перед подачей статьи. Публиковать список конкретных изданий они пока не планируют из-за возможных юридических рисков.