خوارزمية ذكاء اصطناعي تكشف أكثر من ألف مجلة علمية مشبوهة وتحدّد المخاطر

كشف تحليل جديد باستخدام الذكاء الاصطناعي أن نحو 7% من المجلات العلمية المفتوحة الوصول تعمل بطرق مشبوهة تضع الأرباح قبل المصداقية والدقة الأكاديمية.

وشملت الدراسة أكثر من 15 ألف منشور، واستطاعت الخوارزمية المطورة تمييز الدوريات الموثوقة عن تلك التي تهدف لتضليل الباحثين، ما يوفر أداة مهمة للعلماء والهواة على حد سواء.

تجنب المصادر

صُممت الخوارزمية لتكون متاحة مجانًا، وتعتمد على قواعد بيانات ضخمة مثل Microsoft Academic Graph وUnpaywall، إضافة إلى تقييمات الجودة في دليل DOAJ وتحليل هيئات التحرير، وتساعد الباحثين على تجنّب المصادر غير الموثوقة، وقد أكّد مؤلفون وأمناء مكتبات دقة النتائج، رغم أن النظام ليس خاليًا من الأخطاء ويتطلب التحليل البشري للتحقق النهائي من صحة المعلومات.

سرعة التصنيف

تمكنت الخوارزمية من تصنيف 1092 مجلة على أنها مشبوهة، بينما وضعت بالخطأ 345 مجلة جيدة ضمن القائمة السوداء، وفشلت في رصد 1782 مجلة إشكالية، وزاد تحسين أداء النظام من حساسيته لكنه رفع نسبة الأخطاء.

ومع ذلك يشير الخبراء إلى أن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي يوفر الوقت ويمنح موضوعية أكبر مقارنة بالتقييمات الفردية التي قد تثير الجدل أو تختلف بين الخبراء.

النمو المقلق

أظهرت البيانات أن المقالات المنشورة في المجلات المشبوهة تضاعفت عشر مرات بين عامي 2000 و2020 لتصل إلى 45 ألف مقالة، مع توقع استمرار هذا النمو المقلق في السنوات المقبلة، ويشير هذا إلى خطورة الظاهرة على المجتمع العلمي، ويبرز الحاجة لاعتماد أدوات دقيقة ومتطورة للحد من انتشار النشر غير الموثوق وحماية المصداقية الأكاديمية للباحثين حول العالم.

شددت الباحثة كيلي كو من جامعة أوتاوا على أن الخوارزمية تحتاج إلى تحديث مستمر، لأن المجلات المشبوهة تغيّر أسماءها وأساليبها بشكل دوري لتفادي الكشف، ما يستدعي تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي بانتظام لضمان استمرار دقة التصنيف وحماية الباحثين من الانخداع بالمصادر غير الموثوقة.