BOULDER / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues KI-System, entwickelt von der Universität von Colorado, soll die Integrität der wissenschaftlichen Forschung schützen, indem es fragwürdige Open-Access-Zeitschriften identifiziert. Diese Zeitschriften verlangen oft hohe Gebühren für Veröffentlichungen ohne angemessene Begutachtung, was die Glaubwürdigkeit der Wissenschaft untergräbt.
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In einer Zeit, in der die Glaubwürdigkeit der Wissenschaft zunehmend hinterfragt wird, hat ein Team von Informatikern der Universität von Colorado ein neues KI-System entwickelt, das automatisch Open-Access-Zeitschriften auf potenziell fragwürdige Veröffentlichungen überprüft. Diese sogenannten ‘räuberischen’ Zeitschriften verlangen oft hohe Gebühren, ohne eine angemessene Begutachtung durchzuführen, was die wissenschaftliche Integrität gefährdet.
Das System analysierte über 15.000 Zeitschriften und markierte mehr als 1.000 als fragwürdig. Dies bietet Forschern eine skalierbare Methode, um Risiken zu erkennen. Obwohl das System nicht perfekt ist, dient es als wichtiger erster Filter, wobei menschliche Experten die endgültigen Entscheidungen treffen.
Daniel Acuña, der Hauptautor der Studie und außerordentlicher Professor an der Fakultät für Informatik, betont, dass das Tool nicht als endgültige Entscheidungshilfe gedacht ist. ‘In der Wissenschaft baut man auf der Forschung anderer auf’, erklärt Acuña. ‘Wenn das Fundament dieser Forschung bröckelt, bricht das gesamte Gebäude zusammen.’
Die KI analysiert die Websites der Zeitschriften und andere Online-Daten nach bestimmten Kriterien: Verfügen die Zeitschriften über ein Redaktionskomitee mit etablierten Forschern? Enthalten ihre Websites viele grammatikalische Fehler? Diese und andere Indikatoren helfen dabei, fragwürdige Publikationen zu identifizieren.
Die Forscher hoffen, das System bald Universitäten und Verlagen zur Verfügung zu stellen, um die Verbreitung fragwürdiger Veröffentlichungen zu stoppen und das Vertrauen in die Forschung zu bewahren. Acuña sieht das Tool als eine Art ‘Firewall für die Wissenschaft’, die dazu beiträgt, schlechte Daten zu verhindern.
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