Pesquisadores identificaram mais de 1.000 revistas problemáticas em um universo de 15.000 títulos analisados, utilizando uma ferramenta de inteligência artificial (IA). O estudo, publicado em *Science Advances* em 27 de agosto, revela a crescente preocupação com a qualidade das revistas de acesso aberto, que frequentemente cobram taxas para publicação sem realizar revisões rigorosas.
A ferramenta de IA examina informações de sites de revistas e artigos publicados, buscando sinais de práticas editoriais duvidosas. Entre os critérios utilizados estão tempos de publicação curtos, altas taxas de autocitação e a transparência sobre taxas e licenciamento. Jennifer Byrne, pesquisadora da Universidade de Sydney, destaca que existem muitas revistas que operam como se fossem respeitáveis, mas que não merecem essa classificação.
Embora a IA tenha identificado 1.437 revistas como questionáveis, os pesquisadores estimam que cerca de 345 dessas classificações podem estar erradas, incluindo títulos descontinuados e séries de livros. Por outro lado, a ferramenta não conseguiu identificar 1.782 revistas problemáticas que deveriam ter sido sinalizadas.
Importância da Avaliação Humana
O coautor do estudo, Daniel Acuña, enfatiza que a IA não deve substituir a avaliação humana. Ele afirma que um especialista deve sempre participar do processo de validação antes de qualquer ação ser tomada. A ferramenta, atualmente em versão beta fechada, pode ser utilizada por organizações que indexam revistas para revisar seus portfólios.
A Directory of Open Access Journals (DOAJ), que realiza verificações manuais, já observou um aumento de 40% nas investigações de revistas problemáticas desde 2021. Cenyu Shen, vice-chefe de qualidade editorial do DOAJ, alerta que as táticas de editores predatórios estão se tornando mais sofisticadas, com casos de aquisição de revistas legítimas por publicadores questionáveis.
A combinação de ferramentas de IA com avaliações humanas pode acelerar a identificação de revistas que não atendem aos padrões de qualidade, ajudando a proteger a integridade da pesquisa acadêmica.
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