Новый ИИ-инструмент выявляет сомнительные научные журналы для защиты целостности исследований

Обзор наборов данных, методов и результатов. Автор: Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adt2792

Одним из больших преимуществ журналов открытого доступа является то, что они делают исследовательские статьи свободно и немедленно доступными для всех в интернете. Это увеличивает экспозицию для учёных и их работы, гарантируя отсутствие барьеров, таких как стоимость, для знаний. Любой, у кого есть подключение к интернету, может получить доступ к исследованиям из любой точки мира.

Однако быстрый рост этой модели также привёл к появлению сомнительных журналов, которые эксплуатируют плату за публикацию, выплачиваемую авторами. Они часто обещают быструю публикацию, но не имеют строгого процесса рецензирования. Теперь появился новый ИИ-инструмент, который может обнаруживать характерные признаки сомнительных журналов, помогая учёным избегать публикаций в недобросовестных изданиях.

В статье, опубликованной в Science Advances, исследователи описывают, как они обучили ИИ действовать как детектив. Они «скормили» ему более 12 000 высококачественных журналов и около 2 500 низкокачественных или сомнительных публикаций. Последние когда-то входили в Каталог журналов открытого доступа (DOAJ), но были удалены за нарушение правил. Затем ИИ научился искать тревожные сигналы на сайтах журналов и в их публикациях, такие как отсутствие информации о редакционной коллегии, небрежный дизайн сайта и низкое количество цитирований.

Затем исследователи применили свою обученную модель к набору данных из 93 804 журналов открытого доступа из Unpaywall — онлайн-сервиса, который помогает пользователям находить бесплатные версии научных статей, обычно скрытые за платным доступом. Система пометила более 1000 ранее неизвестных подозрительных журналов, которые в совокупности публикуют сотни тысяч статей.

Исследование не называет отдельные журналы, отчасти из-за опасений потенциальных юридических последствий. Однако в нём отмечается, что многие из сомнительных изданий происходят из развивающихся стран.

Хотя этот метод на основе ИИ хорошо справляется с выявлением сомнительных журналов в больших масштабах, у него есть некоторые ограничения. В настоящее время система имеет уровень ложных срабатываний 24%, что означает, что она помечает как подозрительные примерно каждый четвёртый легитимный журнал. Как пишут исследователи в своей статье, это означает, что также потребуются эксперты-люди.

«Наши выводы демонстрируют потенциал ИИ для масштабируемых проверок целостности, одновременно подчёркивая необходимость сочетания автоматической сортировки с экспертным обзором».

Защита научной целостности

Авторы считают, что дальнейшие исследования могут усовершенствовать функции ИИ-инструмента и помочь ему идти в ногу с развивающимися тактиками сомнительных издателей.

Это будет продолжающаяся битва, требующая острого человеческого взгляда и более умных ИИ-систем. Совместная работа людей и машин может помочь увести авторов от обманчивых изданий и защитить целостность научных публикаций по всему миру.

Больше информации: Han Zhuang et al, Estimating the predictability of questionable open-access journals, Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adt2792

ИИ: В 2025 году проблема недобросовестных изданий остаётся актуальной, и подобные инструменты на основе ИИ становятся важным шагом в борьбе за качество научных публикаций. Однако высокий процент ложных срабатываний напоминает, что технологии пока не могут полностью заменить экспертов.