LONDON (IT BOLTWISE) – Eine umfassende Überprüfung von 2,5 Millionen biomedizinischen Studien hat fast 3.000 Arbeiten mit gefälschten Zitationen aufgedeckt. Diese nicht nachvollziehbaren Referenzen stellen ein wachsendes Problem in der wissenschaftlichen Literatur dar, wie eine aktuelle Studie in The Lancet zeigt. Die Untersuchung hebt die Rolle von KI bei der Erkennung solcher Anomalien hervor und wirft Fragen zur Integrität wissenschaftlicher Publikationen auf.
In einer umfassenden Analyse von 2,5 Millionen biomedizinischen Studien wurden fast 3.000 Arbeiten identifiziert, die gefälschte Zitationen enthalten. Diese Zitationen konnten nicht auf bekannte Publikationen zurückgeführt werden, was ein wachsendes Problem in der wissenschaftlichen Literatur darstellt. Die Ergebnisse dieser Untersuchung wurden kürzlich in The Lancet veröffentlicht und markieren die erste akademische Studie, die das Ausmaß gefälschter Zitationen in der biomedizinischen Literatur schätzt.
Die Autoren der Studie entwickelten eine automatisierte Pipeline, um Arbeiten aus PubMed Central zu durchsuchen, einer Datenbank öffentlich zugänglicher biomedizinischer Artikel, die zwischen Januar 2023 und Februar 2026 veröffentlicht wurden. Ihre Arbeit deutet darauf hin, dass die Kontamination von Arbeiten mit gefälschten Zitationen ein schnell wachsendes Problem in der Biomedizin darstellt. Im Jahr 2025 gab es zwölfmal mehr Publikationen mit erfundenen Zitationen als 2023.
Maxim Topaz, ein KI-Forscher an der Columbia University in New York und Mitautor der Studie, bezeichnet die Ergebnisse als „konservative Unterschätzungen“. Er betont, dass das, was identifiziert wurde, die untere Grenze der tatsächlichen Prävalenz darstellt. Kathryn Weber-Boer, Direktorin für Scientometrics bei Digital Science, stimmt zu und bezeichnet die Studie als „soliden ersten Beitrag zur Problematik“.
In ihrer Studie entwickelten Topaz und seine Kollegen ein System, um die 125,6 Millionen Referenzen, die von 2,5 Millionen Arbeiten zitiert wurden, zu überprüfen. Sie konzentrierten sich auf 97 Millionen Referenzen, die gültige Digital Object Identifiers (DOIs) oder eine ID von der Datenbank PubMed hatten. Mithilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) wurden Abweichungen zwischen dem Artikeltitel in jeder Referenz und dem Titel des Papiers, zu dem sein DOI oder PubMed ID führte, markiert.
Die Analyse ergab, dass 2.564 Arbeiten ein oder zwei gefälschte Referenzen enthielten, während 246 Arbeiten drei oder mehr enthielten. Weber-Boer merkt an, dass das Wachstum des Problems darauf hindeutet, dass es eine generative KI-Komponente gibt. Eine manuelle Überprüfung von 500 markierten Referenzen bestätigte, dass die Zitationen in sieben von zehn Fällen gefälscht waren.
Die Analyse unterschätzt wahrscheinlich die Gesamtzahl der Arbeiten, die gefälschte Zitationen enthalten. Google Scholar ist keine zuverlässige Quelle zur Überprüfung von Referenzen, da einige gefälschte Referenzen auf der Seite erscheinen, aber nicht auf echte Publikationen zurückzuführen sind.
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