Science|可疑短语指向操纵同行评议的行为

文摘 2024-09-23 14:13 上海

AI翻译

A version of this story appeared in Science, Vol 385, Issue 6714.

当塞维利亚大学的研究员玛丽亚·安赫莱斯·奥维耶多-加西亚（Maria Ángeles Oviedo-García）开始查看一些期刊在其文章旁边发布的同行评审意见时，她惊讶地发现同样模糊、通用的短语反复出现。

例如：“在摘要中，作者应增加更多的科学发现。”“在摘要和引言部分讨论工作的新颖性和明确应用。”

最终，她确定了在2021年到今年之间，为37个学科期刊准备的263条可疑评论。她上个月在《科学计量学》（Scientometrics）杂志上报告称，其中一名审稿人在56篇评审中使用了重复的短语。

这是一个针对很少注意的现象进行的详细分析，这种现象可能使一些研究人员通过模板式或操控性的评审获取不应得的好处。此做法还可能破坏科学文献的完整性。“一些研究人员可能会基于那些经过虚假评审的论文进行未来的研究，这令人担忧，”奥维耶多-加西亚说道，尤其是在涉及健康和医学的研究中。她主要研究营销和旅游领域。

奥维耶多-加西亚和其他研究诚信专家怀疑，审稿人是通过模板快速生成的报告，然后在简历上为这些工作争取加分以提高专业评估中的表现。有些人可能还有额外的私利：有几位审稿人要求作者引用他们自己的论文，而一些作者照做了。

奥维耶多-加西亚分析的这些评论几乎全部来自MDPI期刊。该出版社如果作者同意的话，会在许多文章旁边发布评审意见。（如果审稿人同意，他们的名字会被公开。）这家位于瑞士的私营公司出版的所有文章都是开放获取的，向作者收费并承诺迅速出版。与其他开放获取出版社一样，MDPI为审稿人提供未来发表费用的信用，这给审稿人快速撰写大量评审带来了额外的激励。

MDPI在一份声明中表示，它已经开始调查这一问题，首先从奥维耶多-加西亚在一月份的博客文章中提到的84篇论文着手。截至目前，他们发现32篇论文需要在发表后重新评审，另有37篇符合质量标准。MDPI还表示，它已联系审稿过这些论文的10名审稿人及其所在机构，“直接传达我们的担忧。……未来与这些审稿人的合作将受到密切监控。”

撰写了56篇评审的审稿人不同意这些评论缺乏实质性内容的说法。昆士兰大学的机械工程师穆斯塔法·马哈茂德·尤斯里·扎格卢尔（Moustafa Mahmoud Yousry Zaghloul）在给《科学》杂志的一封电子邮件中表示：“我提出的任何建议都是基于认为它们对作者的研究有意义和价值。”他说，MDPI要求他遵循结构化的格式，以使评论更加一致和清晰；因此，“在某些评审中出现某些标准短语或评论是有可能的，”他表示。“然而，这并不意味着评审中缺乏努力或关切。”MDPI尚未撤回他评审的论文。（奥维耶多-加西亚表示，她并不是这些评论中大多数涉及的主题的专家。）

其他研究诚信侦查员此前也发现了可能被操控的评审。据数据科学家亚当·戴（Adam Day）在2022年进行的一项研究显示，来自Sage出版社的67,000篇论文中约有1%的评审包含重复段落。（他当时是Sage的员工，但现在运营一家开发检测科学手稿欺诈的软件公司Clear Skies。）戴还使用重复文本作为可能虚假同行评审的信号，但他说，可能有更多此类评审未被检测到。

今年发布在HAL档案上的另一项MDPI论文研究发现，虚假同行评审的比例为0.1%。共同作者、保罗·萨巴提耶大学（Paul Sabatier University）的信息科学家纪尧姆·卡巴纳克（Guillaume Cabanac）表示，这并不令人放心。“在科学中，我们期待0%的出错率，就像交通系统一样。如果每天坠毁一架飞机，这可以接受吗？”

基于模板的评审不仅是唯一的问题，还包括一些提交稿件的作者建议使用虚假的审稿人，并控制这些审稿人的电子邮件地址，使他们能够评审自己的论文。这个问题在十多年前首次被注意到，随着时间推移似乎有所减轻，Retraction Watch博客的联合创始人伊万·奥兰斯基（Ivan Oransky）说。人工智能软件撰写的评论是一个较新的挑战，尽管其频率很难衡量。根据Retraction Watch数据库的回顾，因受损的同行评审而撤回的论文数量正在上升，从2020年的898篇增加到2021年的2620篇。

MDPI表示，自2022年以来，它已加大力度检测虚假同行评审。这些措施包括能够标记审稿人使用模板的检测软件，以及当审稿人建议引用他们自己的论文时的实例。2023年，MDPI拒绝了超过30,000篇评审，理由是“质量不足或不符合MDPI的审稿人指南。”

伦敦帝国理工学院的社会人类学家克尔斯滕·贝尔（Kirsten Bell）表示，对可能虚假的同行评审的担忧应被认真对待，但也需要适度看待。许多作者抱怨被视为合法的评审过于草率或离题；一些作者甚至质疑审稿人是否读过手稿。“虚假的同行评审与糟糕的同行评审有何不同？”贝尔和同事在2022年《科学、技术与人类价值观》（Science, Technology, & Human Values）的一篇文章中提出了这个问题。“在关于受损同行评审的讨论中，几乎把[传统]同行评审神化了，”她补充说，“忘记了从根本上说，它是有缺陷的。”

贝尔认为，简单的解决方案并不显而易见，甚至一些学科专家也很难识别虚假同行评审。她质疑优先处理它们是否比处理其他学术不端行为更有益，例如伪造数据，后者可能更为普遍，并对学术文献造成更大危害。贝尔表示，广泛改善同行评审需要解决系统性问题，包括科学家在专业评估中面临的出版压力、评审者短缺以及一些开放获取出版社承诺快速审查稿件的情况。

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