Un equipo de informáticos de la Universidad de Colorado, Boulder ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) diseñada para detectar revistas científicas depredadoras. Estas revistas a menudo cobran altas tarifas de los autores por publicar sus estudios sin realizar revisiones de pares apropiadas.El sistema AI analizó 15,200 sitios web de revistas de acceso abierto y los marcó como más de 1,400 falsos fraude. Los revisores humanos luego confirmaron que más de 1,000 de estos títulos mostraron signos de depredadores. Este estudio fue publicado en Science Advances el 27 de agosto de 2025.AI está capacitado para encontrar la bandera roja en la publicación de cienciasLa herramienta AI fue capacitada utilizando datos del Directorio de revistas de acceso abierto (DOAJ), una organización sin fines de lucro que ha estado evaluando la legitimidad de la revista desde 2003. DOaj evalúa las revistas utilizando seis criterios básicos: transparencia por revisión por pares, políticas editoriales claras y tablas editoriales de confianza.Según lo informado por Science Daily, el sistema de IA fue desarrollado para analizar los datos publicados desde el sitio web de la revista. Buscamos algunas métricas que sean comunes en las revistas depredadoras, incluida la información de la junta editorial falsa o faltante, errores gramaticales frecuentes, el autoconado de alto nivel y los patrones de publicación irregulares.Según Science Daily, la IA también tuvo en cuenta el número de afiliaciones institucionales de los autores y la cantidad de artículos publicados como posibles señales de advertencia. Se han marcado revistas o autores con afiliación excesiva que publicaron una cantidad inusualmente grande de artículos para una mayor revisión.Los investigadores examinan los hallazgos de la IA con revisiones de expertosDespués de que AI marcó las primeras 1.400 revistas, los expertos humanos revisaron un subconjunto de los datos para evaluar la precisión del sistema. Según Science Daily, los expertos determinaron que alrededor de 350 revistas estaban marcadas incorrectamente. Esto significa que AI los identificó por error como fraudulentos. Sin embargo, se ha encontrado que más de 1,000 revistas muestran patrones consistentes con publicaciones depredadoras.El autor principal del estudio, Daniel Ackna, profesor asociado del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Colorado Boulder, dijo que la herramienta tenía la intención de ayudar a reservar grandes conjuntos de datos en lugar de reemplazar el juicio humano. Como citó Cience Daily, Acuña dijo: “Creo que esto debería usarse como un ayudante para prever una gran cantidad de revistas. Pero los expertos humanos deberían hacer el análisis final”.Se han resaltado la solicitud de spam y la orientación globalAcuña también señaló que regularmente recibe correos electrónicos de spam de revistas desconocidas que ofrecen publicar su trabajo por una tarifa. Según lo informado por Science Daily, Acuña explica: “Si paga $ 500 o $ 1,000, revisa el documento”. De hecho, no obtienen PDF y los publican en su sitio web. “En este estudio, las revistas de saqueo a menudo se dirigen a investigadores de países como China, India e Irán.El sistema aún no se publicaSegún lo informado por Science Daily, el sistema de IA no está actualmente disponible públicamente. Sin embargo, el equipo de investigación planea hacerlo accesible para universidades y editores en el futuro. Los investigadores tenían como objetivo evitar los problemas de “caja negra” que se encuentran en varias herramientas de IA y construir un sistema transparente e interpretable.Los coautores de este estudio incluyeron a Han Chuan del Instituto de Tecnología del Este en China y Ritzhen Lian de la Universidad de Syracuse en los Estados Unidos.
