Близо 10 % от научните статии за рака са маркирани като потенциално фалшиви 2026

Leave a Comment / 2026, Всички статии, ДОБРИЧ, Новини, НОВИНИ ДНЕС, Общини, Публикации, РЕГИОНАЛНИ / By България Новините

Д-р Мариела Бодемайер Лоайза Кареага

Близо 10% от научните статии за рак може да са фалшиви — изкуственият интелект разкрива мащаба на проблема

Ново проучване в The BMJ: машинно обучение маркира над 261 000 публикации в онкологията като вероятни продукти на «фабрики за статии»

През последните две десетилетия научната литература беше залята от научни статии с ниско качество, създадени от организации с търговска цел, известни като «фабрики за статии». Смята се, че продуктите, за които се подозира, че са създадени от такива фабрики, съставляват между 2 и 46 процента от ръкописите, подадени в научни списания, като според оценки делът на проблематичните статии в биомедицинските изследвания ще достигне почти 6 процента през 2023 г.

Как работят «фабриките за статии»

За да произвеждат масово ръкописи, фабриките за статии често разчитат на шаблони, което води до научни статии с общи характеристики. Те могат да включват:

сходства в текста и оформлението;
повърхностни описания на хипотези и експериментални дизайни;
манипулирани или повторно използвани цифрови изображения;
неточно описание на реагентите.

Макар че тези «рецепти» за ръкописи могат да ускорят производството на фабриките за статии, те действат и като «отпечатъци», които изследователите на научната интегритет могат да идентифицират, за да маркират статиите като потенциални продукти на фабрики за статии.

Новият инструмент за машинно обучение

В проучване, публикувано по-рано тази година в The BMJ, екип от учени, ръководен от статистика Адриан Барнет от Технологичния университет на Куинсланд, разработи нов инструмент за машинно обучение за пресяване на публикации в областта на изследванията на рака и маркиране на онези, които вероятно са от фабрики за статии. Те установиха, че близо десет процента от литературата за изследвания в областта на рака, проверена с инструмента, може да произхожда от фабрики за научни статии — процент, надвишаващ приблизителната разпространеност на статиите от фабрики за научни статии в биомедицинските изследвания и показващ, че изследванията в областта на рака са основна цел на тези измамни компании.

От проверените 2,6 милиона статии за рак близо 10% (261 245 публикации) съдържаха текстови признаци в резюметата и заглавията си, които сочеха, че вероятно са произлезли от фабрика за научни статии. Ракът на стомаха, костите, черния дроб, хранопровода и яйчниците бяха видовете рак с най-много маркирани статии.

«Имаме малко решения и още по-малко изследователи, които се опитват да разработят решение[я] за проблема, така че това е наистина удивително»

— каза Жоао Филипе Карденуто, постдокторант и учен по цифрова криминалистика от Университета в Кампинас, Бразилия, който не е участвал в проучването.

Методологията

За да идентифицират статии в областта на онкологията, които вероятно произхождат от «фабрики за статии», Барнет и колегите му разработиха инструмент, базиран на машинно обучение, който разпознава модели в текста и след това ги сравнява с текстови модели, присъщи на оттеглени статии от «фабрики за статии». Въпреки че предишни проучвания сочеха, че текстови шаблони могат да се използват за обучение на модели за машинно обучение с цел идентифициране на продукти на «фабрики за статии», този подход никога не беше тестван в областта на онкологичните изследвания.

«За съжаление, онкологията се превърна в доста често срещана мишена за този вид статии. Отчасти това се дължи на престижа на работата в областта на рака. Има много списания, посветени на рака. Отчасти фундаменталната наука е лесна мишена за тези фабрики за статии, защото е малко по-лесно да се измислят данни»

— обясни Барнет.

Екипът фокусира анализа си върху резюметата и заглавията на статиите, тъй като тези компоненти бяха лесно достъпни. Те разработиха модела си, използвайки статии, маркирани като произхождащи от фабрики за статии в базата данни Retraction Watch, а след това валидираха ефективността на инструмента, използвайки онлайн списък с проблемни статии, съставен от специалисти по интегритет. При тестовете за ефективност инструментът за машинно обучение правилно маркира проблемните статии с около 90% точност.

След това учените приложиха своя инструмент за проверка към 2,6 милиона статии за изследвания на рака, публикувани между 1999 и 2024 г. Сред публикациите 261 245 статии — близо 10 процента от целия анализиран корпус на литературата — показаха текстови сходства с оттеглени статии от фабрики за статии.

Мащабът на проблема и засегнатите видове рак

Макар процентът на маркираните статии за рак да изглежда висок, Барнет обясни, че той може да подценява действителната разпространеност на продуктите на фабриките за статии в тази област, тъй като тези компании са увеличили производството си през годините — тенденция, наблюдавана и в настоящото проучване.

«Дали всъщност е десет процента, ние не знаем със сигурност. Всъщност може да е повече, защото ние откриваме само един конкретен вид шаблон. Ако фабриките разполагат с други, по-сложни шаблони, ние бихме ги пропуснали.»

Потенциалните фалшиви статии най-често бяха свързани с определени видове рак:

рак на стомаха (22%);
рак на костите (21%);
рак на черния дроб (20%).

Списания с високо влияние — не са имунизирани

Екипът установи, че процентът на маркираните статии в списания от най-високо ниво показва устойчиво увеличение, което показва, че фабриките за статии не се ограничават до списания с ниско влияние и предполага, че импакт факторите може да не са надеждни показатели за качество на научните изследвания.

Въпросът за произхода

Инструментът за скрининг чрез машинно обучение разкри, че автори от китайски институции съставляват по-голямата част от потенциалните статии от фабрики за статии (36 процента) — констатации, съответстващи на предишни данни. Въпреки усилията на авторите да балансират обучителните масиви данни по език, прекомерното присъствие на китайски изследователи все пак може да въведе пристрастие в модела, обясни Карденуто, тъй като инструментът може да е научил модели, характерни за китайското научно писане, вместо характеристики, свързани с фалшиви публикации.

Макар новият инструмент за проверка да е проектиран с оглед на издателите на научни статии, Барнет се надява, че той може да привлече вниманието към проблема с «фабриките за статии» и да повиши осведомеността сред изследователите:

«За съжаление, това вече е нещо, за което трябва да мислите, когато четете или рецензирате статии.»

THE SCIENTIST

The post Близо 10 % от научните статии за рака са маркирани като потенциално фалшиви first appeared on Udigest Добрич.

Близо 10 % от научните статии за рака са маркирани като потенциално фалшиви 2026 БЪЛГАРИЯ НОВИНИТЕ – ИНФОРМАЦИОННА АГЕНЦИЯ 2009-2025 2026-03-15 11:13:46 Добрич, Добрич новини, новини Добрич, област Добрич, Добрич днес, събития Добрич, криминални новини Добрич, катастрофа Добрич, община Добрич. Добрич Балчик Каварна Генерал Тошево Тервел Шабла. Добрич област новини, Балчик новини, Каварна новини, Тервел новини, Генерал Тошево новини, Шабла новини, Добрич спорт, Добрич култура, Добрич политика, Добрич икономика, Добрич инциденти, Добрич трафик, Добрич времето, Добрич работа, Добрич образование, Добрич училища, Добрич болница, Добрич събития днес, Добрич полиция, Добрич пожари, Добрич репортаж. Абрит Александрия Алцек Безводица Белгун Бежаново Бенковски Българево Бранище Божурово Божаново Бонево Брестак Брястово Василево Великово Видно Вичово Владимирово Воднянци Врачанци Вълчи дол Вълчи извор Габер Генерал Колево Гешаново Горица Градинище Граничар Гурково Дебрене Добрево Добрин Долина Дончево Драганово Дропла Дуранкулак Езерец Ефрейтор Бакалово Жегларци Житница Зайчар Златия Змеево Земенци Изворово Иречек Йовково Каблешково Камен Каменец Капитан Димитрово Карапелит Кардам Кария Кладенци Козлодуйци Козница Котленци Кочмар Кранево Крупен Красен Крушари Ловчанци Ломница Лозенец Лясково Люляково Мали извор Малка Смолница Малка Чинка Малки извор Малина Мировци Могилино Нейково Нова Камена Ново Ботево Ново село Оброчище Огняново Одърци Орляк Паскалево Писарово Плачидол Победа Полковник Дяково Полковник Иваново Полковник Минково Полковник Савово Попгригорово Преселенци Преспа Прилеп Равнец Равнец (общ. Балчик) Рогачево Росеново Росица Сборино Северняк Сенокос Септемврийци Сираково Славеево Смин Сноп Снягово Спасово Средина Стефаново Стожер Стражица Сърнино Твърдица Телериг Топола Травник Тюленово Узово Черна Чернооково Честименско Чуково Шабла (с.) Шипка Юлиево Яворово Ясен.