Un nuevo sistema de cribado de inteligencia artificial (IA) ha identificado más de 1,000 revistas de acceso abierto que muestran signos de prácticas de publicación cuestionables, muchas de las cuales habían pasado desapercibidas hasta ahora. La herramienta, que analizó aproximadamente 15,000 títulos, se describe como un mecanismo de advertencia temprana para editores, servicios de indexación e instituciones académicas. Sin embargo, los investigadores enfatizan que la supervisión humana sigue siendo esencial para confirmar los hallazgos.
**Un nuevo sistema de detección de inteligencia artificial (AI) ha identificado más de 1,000 revistas de acceso abierto que muestran signos de prácticas editoriales cuestionables, muchas de las cuales habían pasado desapercibidas hasta ahora.**sistema de detección de inteligencia artificial (AI)## Aumento en la Detección: La IA Enfrenta la Publicación Depredadora
Desarrollada por científicos informáticos de la Universidad de Colorado Boulder, la herramienta revisó sitios web de revistas y metadatos para detectar patrones relacionados con estándares de publicación débiles. Estos incluían tiempos de publicación inusualmente rápidos, auto-citas excesivas, juntas editoriales mal estructuradas y una falta de transparencia sobre tarifas o licencias.
Universidad de Colorado BoulderAl hacerlo, el sistema identificó más de 1,000 revistas que no se sabía que fueran problemáticas. La IA no está destinada a reemplazar la revisión experta, sino a reducir la carga al filtrar grandes volúmenes de material para una evaluación humana adicional.
Revistas depredadoras en aumento
Los editores depredadores, que cobran a los autores por una publicación rápida sin aplicar una revisión por pares rigurosa, se han convertido en una preocupación creciente en toda la academia. Estas revistas a menudo engañan a los investigadores y lectores, mientras que sus artículos pueden seguir recibiendo citas y visibilidad, socavando la confianza en la publicación académica.
Las salvaguardias tradicionales, como el Directorio de Revistas de Acceso Abierto, han tenido dificultades para mantenerse al día con la gran cantidad de nuevas revistas. Al automatizar la selección inicial, la herramienta de IA tiene como objetivo cerrar esa brecha y proporcionar un medio de supervisión más rápido.
Equilibrando la automatización y la experiencia
A pesar de su efectividad, el sistema no es infalible. Revisores expertos examinaron una muestra de las revistas señaladas y encontraron que aproximadamente 350 eran probablemente legítimas, dejando a más de 1,000 aún bajo sospecha.
El investigador principal Daniel Acuña comparó el proceso con "whack-a-mole", ya que nuevas revistas a menudo aparecen bajo nombres frescos después de que se desafían las existentes. Los investigadores argumentan que la herramienta es más valiosa como un método de preselección, liberando a los revisores humanos para que se enfoquen en casos más matizados. Imaginan un modelo híbrido en el que la IA genera alertas y los expertos toman las decisiones finales.
Por qué a los lectores de negocios debería importarles
Para las empresas e instituciones conectadas a la publicación académica, a través de suscripciones, indexación de investigaciones o financiación, la credibilidad del contenido de las revistas es fundamental. Las publicaciones cuestionables corren el riesgo de erosionar la confianza y podrían influir en decisiones comerciales, desarrollo de políticas o innovación de productos.
La adopción de la revisión asistida por IA podría ayudar a los editores y plataformas a identificar títulos poco fiables antes, limitando el riesgo de daños a la reputación y reduciendo los costos relacionados con retractaciones, eliminaciones o acciones correctivas.
Conclusión
Al marcar más de mil revistas potencialmente depredadoras, la herramienta de IA representa un paso significativo hacia la salvaguarda de la publicación académica. Su mayor valor radica en complementar la experiencia humana, ofreciendo escala y eficiencia mientras sigue confiando en un juicio cuidadoso. A medida que las comunidades de investigación y negocios trabajan para proteger la credibilidad en la economía del conocimiento, la IA puede convertirse en un socio vital, siempre que sus conocimientos se apliquen con precaución.
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Nueva herramienta de IA señala más de 1000 revistas de investigación cuestionables
**Un nuevo sistema de detección de inteligencia artificial (AI) ha identificado más de 1,000 revistas de acceso abierto que muestran signos de prácticas editoriales cuestionables, muchas de las cuales habían pasado desapercibidas hasta ahora.**sistema de detección de inteligencia artificial (AI)## Aumento en la Detección: La IA Enfrenta la Publicación Depredadora
Desarrollada por científicos informáticos de la Universidad de Colorado Boulder, la herramienta revisó sitios web de revistas y metadatos para detectar patrones relacionados con estándares de publicación débiles. Estos incluían tiempos de publicación inusualmente rápidos, auto-citas excesivas, juntas editoriales mal estructuradas y una falta de transparencia sobre tarifas o licencias.
Universidad de Colorado BoulderAl hacerlo, el sistema identificó más de 1,000 revistas que no se sabía que fueran problemáticas. La IA no está destinada a reemplazar la revisión experta, sino a reducir la carga al filtrar grandes volúmenes de material para una evaluación humana adicional.
Revistas depredadoras en aumento
Los editores depredadores, que cobran a los autores por una publicación rápida sin aplicar una revisión por pares rigurosa, se han convertido en una preocupación creciente en toda la academia. Estas revistas a menudo engañan a los investigadores y lectores, mientras que sus artículos pueden seguir recibiendo citas y visibilidad, socavando la confianza en la publicación académica. Las salvaguardias tradicionales, como el Directorio de Revistas de Acceso Abierto, han tenido dificultades para mantenerse al día con la gran cantidad de nuevas revistas. Al automatizar la selección inicial, la herramienta de IA tiene como objetivo cerrar esa brecha y proporcionar un medio de supervisión más rápido.
Equilibrando la automatización y la experiencia
A pesar de su efectividad, el sistema no es infalible. Revisores expertos examinaron una muestra de las revistas señaladas y encontraron que aproximadamente 350 eran probablemente legítimas, dejando a más de 1,000 aún bajo sospecha. El investigador principal Daniel Acuña comparó el proceso con "whack-a-mole", ya que nuevas revistas a menudo aparecen bajo nombres frescos después de que se desafían las existentes. Los investigadores argumentan que la herramienta es más valiosa como un método de preselección, liberando a los revisores humanos para que se enfoquen en casos más matizados. Imaginan un modelo híbrido en el que la IA genera alertas y los expertos toman las decisiones finales.
Por qué a los lectores de negocios debería importarles
Para las empresas e instituciones conectadas a la publicación académica, a través de suscripciones, indexación de investigaciones o financiación, la credibilidad del contenido de las revistas es fundamental. Las publicaciones cuestionables corren el riesgo de erosionar la confianza y podrían influir en decisiones comerciales, desarrollo de políticas o innovación de productos. La adopción de la revisión asistida por IA podría ayudar a los editores y plataformas a identificar títulos poco fiables antes, limitando el riesgo de daños a la reputación y reduciendo los costos relacionados con retractaciones, eliminaciones o acciones correctivas.
Conclusión
Al marcar más de mil revistas potencialmente depredadoras, la herramienta de IA representa un paso significativo hacia la salvaguarda de la publicación académica. Su mayor valor radica en complementar la experiencia humana, ofreciendo escala y eficiencia mientras sigue confiando en un juicio cuidadoso. A medida que las comunidades de investigación y negocios trabajan para proteger la credibilidad en la economía del conocimiento, la IA puede convertirse en un socio vital, siempre que sus conocimientos se apliquen con precaución.