Künstliche Intelligenz deckt über 1000 mangelhafte wissenschaftliche Zeitschriften auf
Eine Gruppe von Informatikern an der University of Colorado Boulder hat mittels Künstlicher Intelligenz (KI) ein erschreckendes Phänomen aufgedeckt: Über 1000 vermeintliche wissenschaftliche Fachzeitschriften weisen erhebliche Qualitätsmängel auf, was bei einer Prüfung von mehr als 15.000 Titeln einen bedeutsamen Befund darstellt. Die Entdeckung wurde kürzlich publik gemacht und verdeutlicht die wachsende Bedrohung durch fragwürdige Publikationskanäle in der Wissenschaft.
Das KI-Tool, das ursprünglich mit der Identifizierung von über 1400 potenziell problematischen Zeitschriften gestartet ist, reduzierte seine Trefferzahl nach einer manuellen Überprüfung durch Experten auf über 1000 zweifelhafte Fälle. Diese Erkenntnisse verdeutlichen die dringende Notwendigkeit, das Auftauchen solcher Publikationen einzudämmen, angesichts zunehmender Angriffe auf die wissenschaftliche Integrität.
Im Rahmen der herkömmlichen Praxis ist die Peer-Review, bei der Forschungsbeiträge von unabhängigen Fachleuten geprüft werden, um ihre Qualität und ihren wissenschaftlichen Wert zu gewährleisten, in Wissenschaftsmagazinen üblich. In jüngster Zeit erscheinen jedoch zunehmend Magazine, oft mit Fokus außerhalb der USA und Europas, die Forschende direkt ansprechen und ihnen gegen Bezahlung eine schnelle Veröffentlichung versprechen. Unter dem Druck, Publikationen möglichst schnell vorzulegen, könnten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler diese Angebote annehmen, ohne dass eine wirkliche Peer-Review stattfindet. Anstatt einer fachlichen Prüfung wird lediglich eine Online-Bereitstellung der PDF-Dateien angeboten.
Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, hat das Team unter der Leitung von Daniel Acua eine KI entwickelt und mit geprüften Fachzeitschriften trainiert. Diese analysierte insgesamt fast 15.200 Titel und suchte nach Indikatoren für fragwürdige Praktiken wie fehlende Redaktion, Rechtschreibfehler auf den Webseiten, ungewöhnlich hohe Publikations- oder Autorenzahlen sowie übermäßige Selbstzitierungen. Die identifizierten Verdachtsfälle wurden anschließend manuell durch Experten überprüft.
Obwohl das Werkzeug für Forschungszwecke vorgesehen ist, steht es aktuell noch nicht öffentlich zur Verfügung. Die Forschungsergebnisse wurden im Fachmagazin Science Advances veröffentlicht und unterstreichen die Bedeutung des Kampfes gegen fragwürdige Publikationsmodelle in der Wissenschaft.
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(pz)
