La presi\u00f3n de publicar o perecer ha llevado a algunos investigadores desesperados a pagar documentos falsos para rellenar sus curr\u00edculums. Peor a\u00fan, algunos de estos art\u00edculos falsos se publican en revistas cient\u00edficas oficiales.<\/p>\n\n\n\n
Un programa de computadora dise\u00f1ado para detectar estos estudios inventados sugiere que demasiados est\u00e1n pasando por alto la revisi\u00f3n por pares. El estudio se public\u00f3 como un documento de preimpresi\u00f3n y a\u00fan est\u00e1 pendiente de revisi\u00f3n por pares, pero si se confirman los resultados, es muy preocupante.<\/p>\n\n\n\n
Usando inteligencia artificial, los investigadores entrenaron una computadora para buscar varias banderas rojas com\u00fanmente vistas en art\u00edculos falsos enviados a revistas cient\u00edficas. Cuando la herramienta pudo detectar se\u00f1ales de alerta con un 90% de precisi\u00f3n, se us\u00f3 para analizar aproximadamente 5000 art\u00edculos m\u00e9dicos y de neurociencia publicados en 2020. La herramienta marc\u00f3 el 28% como probablemente inventados o plagiados.<\/p>\n\n\n\n
Si esto se aplica a los 1,3 millones de art\u00edculos biom\u00e9dicos publicados en 2020, se habr\u00edan marcado m\u00e1s de 300.000. No todas estos art\u00edculos son realmente falsos, pero ayudan a identificar los estudios m\u00e1s sospechosos que deber\u00edan recibir un escrutinio adicional por parte de los revisores.<\/p>\n\n\n\n
De cada 100 documentos con bandera roja que identific\u00f3 la nueva herramienta, aproximadamente 63 eran falsos y 37 aut\u00e9nticos. El neuropsic\u00f3logo Bernhard Sabel de la Universidad Otto-von-Guericke de Magdeburg en Alemania es uno de los autores detr\u00e1s del estudio y editor de una revista de neurolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
\u00c9l, como muchos otros, ha estado lidiando con un reciente aumento de documentos falsos. Pero incluso Sabel se sorprendi\u00f3 por los n\u00fameros iniciales de su herramienta.<\/p>\n\n\n\n
“Es demasiado dif\u00edcil de creer”, le dijo a Science<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Sabel y sus colegas culpan a las ‘f\u00e1bricas de estudios’ por la actividad fraudulenta. Las f\u00e1bricas de estudios se anuncian a s\u00ed mismas como servicios de “apoyo acad\u00e9mico”, pero en realidad utilizan IA para escalar y vender publicaciones falsas a los investigadores.<\/p>\n\n\n\n Los precios de los documentos falsos pueden oscilar entre 1.000 y 25.000 d\u00f3lares estadounidenses. La calidad de estos estudios suele ser deficiente, pero lo suficientemente buena como para aprobar la revisi\u00f3n por pares, incluso en revistas reconocidas.<\/p>\n\n\n\n Los editores son conscientes de que se trata de un problema grave que socava su reputaci\u00f3n. Los cient\u00edficos incluso han enga\u00f1ado a las publicaciones para que acepten documentos rid\u00edculamente falsos para llamar la atenci\u00f3n sobre el problema.<\/p>\n\n\n\n A veces, las f\u00e1bricas de estudios llegan a pagar a los editores para que acepten sus estudios falsos. De hecho, un correo electr\u00f3nico no solicitado de esta naturaleza al editor de una revista impuls\u00f3 el nuevo estudio.<\/p>\n\n\n\n “Debido a que el problema todav\u00eda se percibe como peque\u00f1o (aproximadamente 1 de cada 10 000 publicaciones), los editores y las sociedades cient\u00edficas apenas comienzan a ajustar los procedimientos editoriales, de revisi\u00f3n por pares y de publicaci\u00f3n”, escriben los investigadores.<\/p>\n\n\n\n “Sin embargo, se desconoce la escala real de las publicaciones falsas, a pesar de que el n\u00famero de informes sobre las f\u00e1bricas de estudios est\u00e1 aumentando”.<\/p>\n\n\n\n Entre 2010 y 2020, la nueva herramienta revel\u00f3 un aumento de 12 puntos porcentuales en la tasa de posibles art\u00edculos falsos publicados por algunas revistas. La naci\u00f3n con el mayor n\u00famero de posibles falsificaciones fue China, que contribuy\u00f3 a poco m\u00e1s de la mitad de las se\u00f1ales de alerta. Rusia, Turqu\u00eda, Egipto y la India tambi\u00e9n contribuyeron significativamente.<\/p>\n\n\n\n “La publicaci\u00f3n de ciencia falsa es posiblemente la estafa cient\u00edfica m\u00e1s grande de todos los tiempos, desperdiciando recursos financieros, ralentizando el progreso m\u00e9dico y posiblemente poniendo en peligro vidas”, argumentan los investigadores.<\/p>\n\n\n\n Y el auge de la IA generativa como ChatGPT solo hace que la estafa sea una amenaza mayor. Para contrarrestar esta tecnolog\u00eda emergente y mantener la reputaci\u00f3n de la ciencia misma, los investigadores dicen que se necesita con urgencia un sistema de revisi\u00f3n m\u00e1s riguroso.<\/p>\n\n\n\n La preimpresi\u00f3n se public\u00f3 en medRxiv<\/a>.<\/p>\n\n\n\n