論文偽造の阻止

科学分野:

• 科学的誠実性; 研究倫理; 学術出版

背景:

• 科学的不正には長い歴史があり、オーダーメイドの偽造から産業規模の操作へと進化してきました。デジタル時代とオープンデータへのアクセス可能性は、科学的な偽造のための新しく洗練された方法を可能にしました。

研究 の 目的:

• オンラインリソースによって促進される大規模な科学的不正の新たな脅威を強調すること。オープンデータセットの悪用により不正な出版物を生成することについて、研究者、ジャーナル、データ管理者への情報提供。

主な方法:

• 低価値で偽造された研究論文の増加傾向の分析。オープンデータセット（例：NHANES）や大規模言語モデルの悪用を含む、使用されている方法の特定。

主要な成果:

• 容易に入手可能な評判の良いデータを利用した低価値論文の「爆発的増加」が観察されています。詐欺師は、AI生成テキストとオープンデータの無意味な分析を組み合わせて、現実的な出版物を作成しています。

結論:

• オープンサイエンスデータは、完全性にとって有益である一方で、「ペーパーマイナー」によって悪用されています。データ管理者、ジャーナル、出版社がより厳格な管理を実装し、この新しい形態の科学的不正行為に対抗する必要性が緊急にあります。