Un equipo encabezado por científicos de la computación de la Universidad de Colorado en Boulder (Estados Unidos), desarrolló una plataforma de inteligencia artificial cuyo objetivo es identificar en forma automática a las revistas científicas que adoptan prácticas cuestionables, tales como la publicación de una exagerada cantidad de artículos, plazos de publicación muy breves, altos índices de autocitas en sus referencias bibliográficas y un enfoque agresivo hacia los autores. Los responsables de estas publicaciones, a las que también se denomina “revistas depredadoras”, procuran convencer a los investigadores a pagar un canon para publicar sus estudios rápidamente, a menudo sin que medie un proceso genuino de revisión por pares. “Dicen: ‘si estás dispuestos a pagar 500 o 1.000 dólares revisaremos tu artículo’”, dijo Daniel Acuña, investigador del Departamento de Ciencias de la Computación de la universidad al sitio web ScienceDaily. “En realidad, no prestan ningún servicio. Tan solo toman el PDF y lo publican en sus sitios web”.
El grupo de Acuña entrenó a un sistema de inteligencia artificial alimentándolo con los parámetros de excelencia editorial adoptados por el Directory of Open Access Journals (Doaj), una organización sin fines de lucro que elabora una lista de revistas de acceso abierto de buena reputación. Entre las buenas prácticas que valora la curaduría del Doaj se incluyen la oferta transparente de información sobre los objetivos y el alcance de la revista, su política de revisión por pares y la composición de su Consejo Editorial (incluyendo la filiación institucional de cada uno de sus miembros).
Las pruebas realizadas con la plataforma de inteligencia artificial, publicadas en el mes de agosto en un artículo en la revista Science Advances, muestran que, de las casi 15.200 revistas evaluadas, 1.400 no cumplían al menos una parte de los criterios y fueron señaladas como potencialmente problemáticas. Expertos humanos revisaron los resultados y constataron que la inteligencia artificial cometió errores, ya que alrededor de 350 de las publicaciones apuntadas como cuestionables probablemente eran legítimas. Para Acuña, esta herramienta constituye un recurso prometedor para proteger a los investigadores a la hora de escoger una revista para publicar sus artículos. El investigador la aborda como un “firewall para la ciencia”, en alusión a los sistemas de seguridad en redes que bloquean los ataques de hackers. “El sistema puede ser de ayuda para realizar una preselección sobre un gran número de revistas, pero son los profesionales humanos quienes deben realizar el análisis final”, dice. La herramienta se encuentra a disposición en forma online en una versión beta o de prueba, y su acceso, por ahora, está limitado a editoriales y bases de datos que indexan revistas.
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