Как выявить сфабрикованные сети в предприятиях, торгующих авторством

Введение

Исследование фабрик статей, которые систематически производят поддельные рукописи для подачи в журналы от имени исследователей, становится все более важным для защиты целостности научных исследований. Около 2% всех поданных статей во всех дисциплинах происходят от фабрик статей, что создает значительный риск коррупции научных данных и увеличивает нагрузку на процесс подачи статей. Понимание технологических и социальных структур, используемых фабриками статей, позволяет научному сообществу разрабатывать стратегии для борьбы с этим явлением.

Большая часть современных исследований по выявлению фабрик статей сосредоточена на анализе текста и структуры поддельных статей. Однако с развитием технологий выявление таких сигналов становится все более сложным. Поддельные статьи требуют не только текста, изображений и данных, но и сфабрикованной или частично сфабрикованной сети авторов. Большинство авторов на поддельных статьях не связаны с исследованием, а добавлены через транзакцию, что снижает вероятность повторного появления соавторов на одной статье.

Это исследование предлагает модель, которая кодирует ключевые характеристики такой деятельности в сети 'авторства за деньги' с целью создания надежного метода для выявления этой деятельности. Модель оставляет статистически значимый отпечаток, который пересекается с другими методами, такими как 'искаженные фразы' и 'глиняные ноги', используемые на сайте Problematic Paper Screener.

Основные атрибуты сетей, демонстрирующих деятельность фабрик статей

Исследовательские коллаборации обычно возникают из социальных ситуаций, таких как совместная работа в исследовательских группах, наставничество PhD, или участие в конференциях и семинарах. Однако сети фабрик статей формируются иначе, оставляя отпечаток, который можно использовать для их идентификации.

Основные атрибуты сетей фабрик статей включают:

• Большинство исследователей в сетях 'авторства за деньги' имеют 'молодой' возраст публикаций.
• Высокоактивные исследователи в сети имеют эгоцентричную сеть с низким коэффициентом кластеризации.
• Сеть 'авторства за деньги' имеет ограниченное количество старших 'основных' авторов.
• Высокоактивные участники сети формируют сеть с низким коэффициентом кластеризации.
• Исследователи в сети демонстрируют низкий уровень наставничества.
• Статьи в сети часто имеют большее количество авторов, чем норма для дисциплины.

Вторичные атрибуты сетей, демонстрирующих деятельность фабрик статей

Дополнительные атрибуты включают:

• Статьи в сети 'авторства за деньги' формируют цитатный картель.
• Существует доказательство участия рецензентов, способствующих публикации статей сомнительного качества.

Методология

Для анализа сетевых паттернов в литературе использовалась база данных Dimensions от Digital Science. Методология включала использование идентификаторов исследователей для создания графов сетей соавторства и вычисление коэффициента кластеризации для определения уникальности сети.

Результаты и анализ

Анализ методов показал, что уникальные сетевые формы могут быть успешно идентифицированы. Результаты были проверены с использованием данных Problematic Paper Screener и Retraction Watch. Было установлено, что метод эффективно выявляет статьи, связанные с фабриками статей, без высокого уровня ложных срабатываний.

Обсуждение

Исследование показало, что анализ сетевых структур может быть эффективным дополнением к существующим методам выявления фабрик статей. Предложенная модель может быть использована для идентификации подозрительных авторов и статей, а также для разработки стратегий по предотвращению распространения таких сетей.

Применение

Методы, разработанные в исследовании, могут быть применены на уровне издателей, журналов, национальных систем и учреждений для идентификации и предотвращения деятельности фабрик статей. Сотрудничество между издателями и учреждениями может способствовать более эффективному выявлению и устранению таких сетей.

"Winning alone is not winning at all—research integrity cannot and should not be viewed as a competitive advantage, but rather it is a common good."