Desarrollan inteligencia artificial que detecta revistas científicas poco confiables
Un equipo de la Universidad de Colorado Boulder creó una plataforma que identifica publicaciones académicas cuestionables con 92% de precisión, combatiento un problema creciente en la comunidad científica.
Científicos de la Universidad de Colorado Boulder desarrollaron una plataforma de inteligencia artificial capaz de identificar revistas académicas "depredadoras" que publican investigaciones sin revisión por pares a cambio de tarifas elevadas. El sistema, detallado en Science Advances, analizó 15.200 revistas de acceso abierto y detectó más de 1.000 publicaciones potencialmente problemáticas.
Cómo funciona el sistema de detección
La herramienta, creada por el profesor Daniel Acuña y su equipo, evaluó criterios como la presencia de comités editoriales reconocidos, errores gramaticales en los sitios web y patrones de publicación sospechosos. "En ciencia, no comienzas desde cero. Construyes sobre la investigación de otros", explicó Acuña, según reportó EurekAlert. "Si la base de esa torre se derrumba, entonces toda la estructura colapsa".
La IA identificó que las revistas cuestionables publicaban un número anormalmente alto de artículos, mostraban autores con múltiples afiliaciones y presentaban altos niveles de autocitas. Aunque el sistema cometió errores en aproximadamente 350 casos, demostró una efectividad del 92% en la detección preliminar.
Acuña enfatizó que la herramienta debe servir como apoyo para expertos humanos, no como reemplazo. El equipo espera soon disponibilizar el sistema para universidades y editoriales, creando un "cortafuegos para la ciencia" que proteja la integridad de la investigación académica frente a estas prácticas que afectan especialmente a científicos de países en desarrollo.