Um software promete auxiliar editores de revistas científicas a identificar trabalhos fraudulentos produzidos por fábricas de papers, serviços ilegais que produzem e vendem artigos sob demanda. Desenvolvido por Adam Day, diretor da empresa de serviços de dados acadêmicos Clear Skies, no Reino Unido, a nova ferramenta, chamada Papermill Alarm, usa técnicas de aprendizagem profunda (deep learning) para analisar títulos e resumos de manuscritos e comparar sua linguagem com a de artigos sabidamente produzidos por esses serviços ilegais. A comparação usa listas de trabalhos falsos compiladas por especialistas em fraudes em trabalhos acadêmicos, como a microbiologista holandesa Elisabeth Bik (ver Pesquisa FAPESP nº 310).
Day disse à revista Nature que testou o sistema em todos os papers indexados na PubMed, maior base mundial de artigos e livros da área da saúde humana: 1% deles contém textos muito semelhantes aos de trabalhos fraudulentos produzidos por fábricas de papers – o software não garante que o manuscrito é fabricado, mas sinaliza aqueles que merecem uma investigação mais aprofundada antes da publicação. “Manuscritos legítimos também podem ser sinalizados por terem palavras semelhantes”, ele esclareceu. “O sistema funciona como uma rede de pesca, não como uma vara de pescar.”
Muitos editores já usam software e outros métodos para tentar detectar trabalhos fraudulentos e evitar que eles sejam divulgados. Alguns conseguem identificar e sinalizar se muitos manuscritos vieram de um mesmo computador – sinal de que sua origem pode ser uma fábrica de papers. Day sustenta que sua abordagem de análise é nova. Seis editoras, incluindo a Sage, nos Estados Unidos, manifestaram interesse no novo software.
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