科學家警告說，虛假研究的傳播速度比真正的科學還要快

為了研究這個問題，科學家將對科學出版物的大規模分析與詳細的案例研究結合起來。雖然不當行為通常被描述為個別研究人員的工作，但西北大學團隊發現了更複雜的事情。他們的發現揭示了全球人員和組織網絡共同努力系統地利用出版過程中的漏洞。

問題的規模是驚人的。研究人員表示，欺詐性研究現在出現的速度比合法的科學出版物還要快。作者說，這些發現應該對科學界發出警告，在公眾對科學的信任開始削弱之前加強保障措施。

該研究發表於 美國國家科學院院刊。

「科學必須更好地自我監管，以保持其完整性，」該研究的資深作者、西北大學的路易斯安妮阿馬拉爾說。 「如果我們不提高對這個問題的認識，越來越糟糕的行為將變得常態化。到了某個時候，就為時已晚，科學文獻將變得完全有毒。有些人擔心談論這個問題是在攻擊科學。但我堅信，我們正在捍衛科學免受不良行為者的侵害。我們必須認識到這個問題的嚴重性，並採取措施解決它。」

阿馬拉爾研究複雜的社會系統，並擔任西北大學麥考密克工程學院的伊拉斯特斯·奧蒂斯·黑文教授和工程科學與應用數學教授。阿馬拉爾實驗室的博士後里斯·理查森是這項研究的第一作者。

調查科學詐欺網絡

當大眾聽到科學詐欺時，焦點往往集中在涉及偽造數據、剽竊或撤回研究的孤立案例上。這些事件通常涉及一名研究人員試圖在高度競爭的環境中走捷徑來提升自己的職業生涯。

然而，阿馬拉爾和他的同事發現了一個更廣泛且很大程度上隱藏的系統。他們的分析揭示了一個巨大的地下網絡，基本上在人們的視線之外運作。

「這些網路本質上是犯罪組織，他們共同努力偽造科學過程，」阿馬拉爾說。 “這些行動花費了數百萬美元。”

為了了解這個問題的普遍性，研究小組檢查了大量的科學數據。這包括撤回論文的記錄、編輯資訊和重複圖像的範例。大部分資訊來自主要科學資料庫，包括 Web of Science (WoS)、Elsevier 的 Scopus、國家醫學圖書館的 PubMed/MEDLINE 和 OpenAlex，其中包括來自 Microsoft Academy Graph、Crossref、ORCID、Unpaywall 和其他機構儲存庫的資料。

研究人員也收集了索引期刊的清單。這些學術期刊因不符合品質或道德標準而被資料庫刪除。其他來源包括從 Retraction Watch 中提取的研究記錄、PubPeer 的討論評論以及文章元數據，例如編輯姓名、提交日期和選定期刊的接受日期。

造紙廠和虛假研究企業

在分析數據後，研究人員發現了涉及造紙廠、中間商和被駭客入侵的雜誌的協調行動。造紙廠的運作就像學術手稿生產線。他們發表大量研究論文，並將其出售給想要快速增加發表記錄的研究人員。

這些手稿通常包含捏造的資料、篡改或竊取的圖像、抄襲的文本，有時還包含科學上不可能的主張。

「在造紙廠工作的科學家數量正在增加，」阿瑪拉爾說。 “他們不僅可以購買論文，還可以購買引文。然後，當他們幾乎沒有完成自己的研究時，他們可以成為享有盛譽的學者。”

「造紙廠有多種不同的營運模式，」理查森補充道。 「所以，我們只能觸及他們如何運作的表面。但他們基本上出售任何可以用來洗白聲譽的東西。他們經常以數百甚至數千美元的價格出售作者名額。一個人可能會為第一作者職位支付更多的錢，或為第四作者職位支付更少的錢。人們還可以通過虛假的同行評審過程被付費，讓他們寫的論文自動被接受期刊。」

為了發現透過這些過程產生的其他論文，阿馬拉爾的團隊啟動了一個單獨的項目，自動掃描已發表的材料科學和工程研究。系統會搜尋錯誤指定實驗中所使用的工具的作者。這項工作的結果被接受在該雜誌上發表 一加。

經紀人、雜誌劫持和協調欺詐

團隊發現詐欺網路依賴多種策略來傳播虛假研究。

1. 研究人員小組合作在多種期刊上發表論文，儘管這項工作是欺詐性的。一旦發現不當行為，論文隨後將被撤回。
2. 經紀人充當中間人，安排在被駭期刊上發表欺詐性論文。
3. 詐欺活動通常集中在更容易受到操縱的特定科學領域。
4. 有組織的團體想辦法繞過品質控管程序，包括期刊索引。

「調解員在幕後連結不同的人，」阿馬拉爾說。 “你需要找人來寫這篇論文。你需要找到願意付費成為作者的人。你需要找到一家可以發表所有內容的期刊。而且你需要該期刊的編輯能夠接受這篇論文。”

在某些情況下，這些團體完全避開合法雜誌，而是抓住廢棄的雜誌。當合法出版物關閉時，詐騙者可能會獲取該網站或網域並將其復活，作為欺詐性出版物的手段。

「這發生在《愛滋病毒護理雜誌》上，」理查森說。 「它以前是英國專業護理組織的期刊，後來停止出版，其線上域名也過期了。一家組織購買了該域名，並開始發表數千篇與護理完全無關的主題的論文，所有論文都被收錄在 Scopus 中。”

保護科學的完整性

阿馬拉爾和理查森表示，為了應對日益嚴重的威脅，科學界需要一項廣泛的策略。這包括更密切地監控編輯實踐、更強大的工具來檢測捏造的研究、更深入地了解導致詐欺的網絡，以及對推動科學出版的激勵制度進行重大改變。

研究人員也強調，在人工智慧 (AI) 更深入地紮根於科學文獻之前，迫切需要解決這些問題。

「如果我們沒有準備好應對已經發生的詐欺行為，我們當然也沒有準備好應對產生人工智慧對科學文獻的影響，」理查森說。 “我們不知道什麼最終會出現在文獻中，什麼將被視為科學事實，以及將用於訓練未來的人工智慧模型，然後將其用於撰寫更多的研究論文。”

阿馬拉爾表示，這個計畫對個人來說令人沮喪，但卻是必要的。

「這項研究可能是我一生中參與過的最令人沮喪的項目，」阿瑪拉爾說。 “我從小就對科學充滿熱情。看到其他人參與欺詐和誤導他人是令人難過的。但如果你相信科學對人類有用且重要，那麼你應該為它而奮鬥。”

這項研究得到了美國國家科學基金會和美國國立衛生研究院的支持，「導致大規模科學詐欺的實體規模龐大、有彈性且成長迅速」。