Ich zdaniem odkrycia te powinny być sygnałem ostrzegawczym dla społeczności badawczej, która musi działać, zanim opinia publiczna straci zaufanie do procesu naukowego.

Naukowcy przeanalizowali dużą liczbę danych z literatury naukowej oraz konkretnych przypadków i odkryli, że na całym świecie działają powiązane ze sobą osoby i instytucje, które wspólnie psują uczciwość procesu publikowania artykułów naukowych. Swoje ustalenia opisali w czasopiśmie „Proceedings of the National Academy of Sciences” (DOI 10.1073/pnas.2420092122).

- Nauka musi lepiej strzec własnej uczciwości, aby zachować wiarygodność - powiedział główny autor badania prof. Luís A. N. Amaral. - Jeśli nie uświadomimy sobie skali problemu, coraz gorsze praktyki staną się normą. W pewnym momencie będzie za późno, a literatura naukowa zostanie całkowicie skażona. Niektórzy twierdzą, że mówienie o tym to atak na naukę, ale moim zdaniem to jej obrona przed nieuczciwością.

Zespół badawczy wykrył nie tylko pojedyncze oszustwa, ale też całe, działające w ukryciu, zorganizowane grupy, przypominające przestępcze sieci.

- De facto są to organizacje przestępcze, które fałszują proces naukowy. W grę wchodzą miliony dolarów - podkreślił prof. Amaral.

Autorzy przeanalizowali m.in. dane o wycofanych artykułach, informacje redakcyjne (takie, jak nazwiska redaktorów i daty przesłania oraz przyjęcia artykułów), przypadki kopiowania obrazów oraz dane z baz takich, jak Web of Science, Scopus, PubMed, OpenAlex, Retraction Watch i PubPeer. Uwzględnili też listy czasopism usuniętych z baz za naruszenie zasad jakości lub etyki.

Ujawnili działalność tzw. paper mills, czyli fabryk publikacji, które masowo produkują artykuły i sprzedają je naukowcom. Teksty te są zazwyczaj niskiej jakości, zawierają fałszywe dane, zmanipulowane obrazy, plagiaty lub niemożliwe twierdzenia.

- Coraz więcej naukowców daje się wciągnąć w działalność fabryk publikacji. Można w nich kupić nie tylko artykuły, ale też cytowania, a przez to zyskać opinię renomowanego naukowca bez prowadzenia realnych badań - wyjaśnił Amaral.

Jak dodał współautor badania Reese Richardson, fabryki publikacji działają na wiele sposobów i oferują różne usługi, które pomagają budować fałszywą reputację naukową. Można zapłacić za umieszczenie swojego nazwiska wśród autorów artykułu, a im wyższa pozycja na liście, tym wyższa cena. Dostępne są też oferty, w których artykuł zostaje automatycznie przyjęty do czasopisma bez prawdziwej recenzji.

Zespół z Northwestern University zidentyfikował cztery główne strategie stosowane przez oszustów: grupy naukowców działających w zmowie, aby wspólnie publikować fałszywe artykuły w różnych czasopismach; pośredników pomagających w masowym umieszczaniu takich tekstów w zmanipulowanych czasopismach; oszustwa koncentrujące się na wybranych dziedzinach nauki, które są szczególnie podatne na nadużycia oraz omijanie mechanizmów kontroli jakości, np. publikowanie w czasopismach mimo usunięcia ich z baz danych za naruszenie zasad.

- Pośrednicy łączą wszystkie elementy tego systemu. Znajdują autora, kogoś chętnego, by zapłacić za współautorstwo, czasopismo gotowe to opublikować, i redaktora, który to zatwierdzi - powiedział prof. Amaral.

- Jeśli chodzi o nieuczciwe organizacje, to często przejmują one nazwy lub domeny internetowe nieaktywnych już czasopism. Przykładem jest czasopismo „HIV Nursing”, które po zakończeniu działalności zostało przejęte przez nieznany podmiot. Ten, używając dawnej nazwy, zaczął publikować tysiące artykułów na tematy niezwiązane z pielęgniarstwem. Wszystkie te prace trafiły potem do bazy Scopus - dodał.

Amaral i jego współpracownicy podkreślają konieczność wieloaspektowego podejścia do problemu. Powinno ono obejmować m.in. dokładniejszą kontrolę procesów redakcyjnych, rozwój metod wykrywania fałszerstw, lepsze zrozumienie funkcjonowania sieci oszustów oraz zmianę systemu motywacyjnego w nauce.

Zwracają też uwagę na ryzyko, jakie niesie w tym kontekście generatywna sztuczna inteligencja.

- Jeśli nie potrafimy sobie poradzić z oszustwami na obecnym poziomie, to zdecydowanie nie poradzimy sobie z tym, co generatywna AI może zrobić z literaturą naukową - zaznaczył Richardson. - Nie wiemy, co zostanie uznane za fakt naukowy ani co użyte do trenowania przyszłych modeli AI, które będą tworzyć kolejne artykuły.