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Boas práticas

Editoras se unem para identificar imagens alteradas

As principais editoras de revistas científicas do mundo criaram um grupo de trabalho incumbido de criar normas e referendar tecnologias capazes de detectar imagens manipuladas ou duplicadas em papers. Ao contrário do que acontece com os textos submetidos, que podem ser avaliados rapidamente por softwares antiplágio, ainda não há ferramentas consideradas eficientes para rastrear artigos em larga escala em busca de imagens adulteradas. Já existem empresas que prestam serviços dessa natureza, mas quase todos os periódicos ainda recorrem ao olhar humano para identificar alterações. Sabe-se, porém, que elas são frequentes. Uma análise manual feita em 2016 em 20 mil artigos da área biomédica encontrou problemas em 4% desses papers.

O objetivo principal do grupo de trabalho é estabelecer requisitos mínimos para o desempenho eficiente de um software de detecção de imagens adulteradas. Outra meta é criar diretrizes gerais para lidar com diferentes tipos de alterações, que podem ser o resultado de equívocos, de esforços exagerados para realçar cores ou contraste, ou de fraudes. O grupo de trabalho tem representantes de empresas como a Elsevier, a Wiley, a Springer Nature, a Embo Press e a Taylor & Francis e foi criado pela associação de editoras científicas STM, com sede no Reino Unido.

O desenvolvimento de um software capaz de apoiar o processo de revisão por pares é visto como essencial para identificar um tipo de fraude que é muito difícil de ser detectado pelos revisores. Trata-se da reutilização de uma mesma imagem em papers de diferentes grupos publicados em diferentes revistas. “Parece haver um tipo de trapaça em escala industrial”, disse à Nature Catriona Fennell, diretora de serviços de publicação da Elsevier, que participa do grupo de trabalho da STM. Recentemente, uma análise feita pela microbiologista Elizabeth Bik, especialista em fraudes, encontrou mais de 400 artigos com imagens tão semelhantes que sugeriam uma origem comum – a suspeita é de que eles tenham sido escritos por uma empresa que vende papers sob demanda. Para detectar esse tipo de fraude, não basta criar um software eficiente. As editoras também precisam de um banco de dados com imagens publicadas em toda a sua produção científica, a fim de detectar um eventual reaproveitamento. Esse tipo de estratégia há tempos está disponível para os textos. Desde 2010, as editoras depositam os artigos que publicam no banco de dados de um serviço chamado CrossCheck, que serve como base para detectar plágio em novos manuscritos apresentados. “Vamos precisar desse tipo de colaboração para lidar com o problema das imagens”, disse Fennell.

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