Una nueva herramienta de inteligencia artificial ha identificado a más de 1.400 revistas científicas de acceso abierto como "potencialmente problemáticas" en una lista de casi 15.200 cabeceras. La investigación, liderada por la Universidad de Colorado en Boulder y publicada en la revista Science Advances, busca frenar la proliferación de estas publicaciones, a las que a veces se denomina revistas "depredadoras".
Estas plataformas se dirigen a investigadores, especialmente en países como China, India e Irán, y les cobran una tarifa para publicar sus estudios sin someterlos a una revisión por pares adecuada. El autor principal del estudio, Daniel Acuña, explica que estas empresas "simplemente toman el PDF [del estudio] y lo publican en su sitio web". La IA de su equipo evalúa criterios como la existencia de un consejo editorial consolidado o la calidad gramatical de los sitios web para detectar irregularidades.
Un problema que no para de crecer
El fenómeno de las revistas depredadoras ha crecido de forma alarmante. A pesar de los esfuerzos de organizaciones como el Directorio de Revistas de Acceso Abierto (DOAJ), que desde 2003 ha marcado a miles de publicaciones como sospechosas, el ritmo de aparición de nuevas cabeceras es difícil de seguir para los expertos humanos.
La IA surge como una solución para acelerar este proceso. El equipo de Acuña entrenó su sistema con los datos del DOAJ para que examinara una lista de casi 15.200 revistas. La herramienta marcó más de 1.400 como sospechosas, aunque, tras la revisión de expertos humanos, se ajustó la cifra a algo más de 1.000. Esto demuestra que la IA es un valioso aliado para el cribado, pero el análisis final debe recaer en los profesionales.
Un cortafuegos para la ciencia
El estudio también desvela los patrones de conducta que la IA identificó en las publicaciones cuestionables:
- Alto número de artículos: Estas revistas publican una cantidad inusualmente elevada de estudios.
- Múltiples afiliaciones: Los autores suelen incluir más afiliaciones que en las publicaciones legítimas.
- Autocitas excesivas: Los investigadores de estas revistas tienden a citar su propia investigación con una frecuencia inusual, en lugar de la de otros científicos.
Acuña subraya que su sistema no es una "caja negra" y que su objetivo es ser lo más interpretable posible para ayudar a los expertos. "En ciencia, no se empieza desde cero. Se construye sobre la base de la investigación de otros", dijo Acuña. "Si los cimientos de esa torre se derrumban, todo se derrumba". Frenar la proliferación de estas publicaciones es crucial para mantener la integridad de la ciencia en un momento en que su legitimidad está siendo cuestionada.