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La IA pone bajo la lupa a revistas científicas

Una nueva herramienta de inteligencia artificial, ha detectado más de 1.400 revistas científicas de acceso abierto con prácticas cuestionables, poniendo en evidencia la magnitud del negocio de las llamadas “revistas depredadoras” que lucran con la necesidad de publicar sin garantizar una revisión rigurosa.

El mundo académico enfrenta un nuevo desafío: la proliferación de revistas científicas de dudosa reputación que lucran con la necesidad de publicar investigaciones. Un estudio encabezado por la Universidad de Colorado en Boulder y difundido en Science Advances revela que una herramienta de inteligencia artificial logró identificar más de 1.400 publicaciones de acceso abierto potencialmente problemáticas entre un universo de 15.200.

Estas revistas, conocidas como “depredadoras”, envían correos electrónicos masivos a investigadores ofreciendo publicar sus artículos por sumas que van de cientos a miles de dólares. El problema: no existe un verdadero proceso de revisión por pares.

“Ha habido un esfuerzo creciente entre científicos y organizaciones para verificar estas revistas”.

Afirmó Daniel Acuña, autor principal del estudio y profesor asociado del Departamento de Ciencias de la Computación.

“Pero es como jugar a la estrategia de golpear topos. Atrapas a uno y luego aparece otro, generalmente de la misma empresa. Simplemente crean un nuevo sitio web y le dan un nuevo nombre”.

“Dicen: ‘Si pagas 500 o 1.000 dólares, revisaremos tu artículo’”, explicó Acuña. “En realidad, no ofrecen ningún servicio. Simplemente toman el PDF y lo publican en su sitio web”.

Fotografía de Daniel Acuña, profesor asociado del Departamento de Ciencias de la Computación en Science Advances.

Una herramienta con lupa digital

La IA desarrollada por el equipo de Acuña analiza elementos como la existencia de un consejo editorial reconocido, la calidad gramatical de los portales y patrones de publicación sospechosos. Entre estos destacan un número excesivo de artículos, múltiples afiliaciones de los autores y un uso desproporcionado de autocitas.

“Creo que esto debería usarse como ayuda para preseleccionar un gran número de revistas. Pero el análisis final debería ser realizado por profesionales humanos”.

Acuña enfatiza que la herramienta no es perfecta.

El propio equipo quiso evitar que su sistema fuera una caja negra. “Con ChatGPT, por ejemplo, a menudo no se entiende por qué sugiere algo”, dijo Acuña. “Intentamos que el nuestro fuera lo más interpretable posible”.

La ciencia en riesgo

El fenómeno de las revistas depredadoras no es nuevo. En 2009, Jeffrey Beall, bibliotecario de la Universidad de Colorado en Denver, acuñó el término para describir estas publicaciones que afectan sobre todo a científicos en países como China, India o Irán, donde la presión por publicar es alta.

Organizaciones como el Directorio de Revistas de Acceso Abierto (DOAJ) han intentado frenar estas prácticas desde 2003, marcando miles de publicaciones como sospechosas. Sin embargo, el crecimiento de nuevas cabeceras ha hecho que el trabajo humano resulte insuficiente.

En ciencia, no se empieza desde cero. Se construye sobre la base de la investigación de otros”, dijo Acuña. “Así que, si los cimientos de esa torre se derrumban, todo se derrumba”.

Fabricio Rullier

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