Las características predichas de las revistas marcadas como cuestionables al umbral del 50% (n = 1437). Crédito: avances científicos (2025). Doi: 10.1126/sciadv.adt2792
Un equipo de informáticos dirigido por la Universidad de Colorado Boulder ha desarrollado una nueva plataforma de inteligencia artificial que busca automáticamente revistas científicas “cuestionables”.
El estudio, Publicado el 27 de agosto En la revista Science Advances, aborda una tendencia alarmante en el mundo de la investigación.
Daniel Acuña, autor principal del estudio y profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación, recibe un recordatorio de eso varias veces a la semana en su bandeja de entrada de correo electrónico: estos mensajes de spam provienen de personas que pretenden ser editores en revistas científicas, por lo general, Acuña nunca ha oído hablar y ofrecen publicar sus documentos, por una tarifa.
Dichas publicaciones a veces se denominan revistas “depredadoras”. Se dirigen a los científicos, convenciéndolos de pagar cientos o incluso miles de dólares para publicar su investigación sin una investigación adecuada.
“Ha habido un esfuerzo creciente entre los científicos y organizaciones para examinar estas revistas”, dijo Acuña. “Pero es como Whack-A-Mole. Atrapas uno, y luego aparece otro, generalmente de la misma compañía. Simplemente crean un nuevo sitio web y se les ocurre un nuevo nombre”.
La nueva herramienta de IA de su grupo muestra automáticamente revistas científicas, evaluando sus sitios web y otros datos en línea para ciertos criterios: ¿Las revistas tienen una junta editorial con investigadores establecidos? ¿Sus sitios web contienen muchos errores gramaticales?
Acuña enfatiza que la herramienta no es perfecta. En última instancia, cree que los expertos humanos, no las máquinas, deberían hacer la llamada final sobre si una revista es de buena reputación.
Pero en una era en la que las cifras prominentes cuestionan la legitimidad de la ciencia, detener la propagación de publicaciones cuestionables se ha vuelto más importante que nunca, dijo.
“En la ciencia, no comienzas desde cero. Se construyes en la parte superior de la investigación de los demás”, dijo Acuña. “Entonces, si la base de esa torre se desmorona, entonces todo se derrumba”.
La sacudida
Cuando los científicos presentan un nuevo estudio a una publicación de buena reputación, ese estudio generalmente sufre una práctica llamada revisión por pares. Expertos externos leen el estudio y lo evalúan para su calidad, o, al menos, ese es el objetivo.
Un número creciente de empresas ha tratado de eludir ese proceso para obtener ganancias. En 2009, Jeffrey Beall, un bibliotecario de CU Denver, acuñó la frase revistas “depredadoras” para describir estas publicaciones.
A menudo, se dirigen a investigadores fuera de los Estados Unidos y Europa, como en China, India e Irán, los países donde las instituciones científicas pueden ser jóvenes, y la presión y los incentivos para que los investigadores publiquen son altas.
“Ellos dirán: ‘Si paga $ 500 o $ 1,000, revisaremos su trabajo'”, dijo Acuña. “En realidad, no brindan ningún servicio. Simplemente toman el PDF y lo publican en su sitio web”.
Algunos grupos diferentes han tratado de frenar la práctica. Entre ellos se encuentra una organización sin fines de lucro llamada Directorio de revistas de acceso abierto (Doaj). Desde 2003, los voluntarios del DOAJ han marcado a miles de revistas como sospechosas basadas en seis criterios. (Las publicaciones acreditadas, por ejemplo, tienden a incluir una descripción detallada de sus políticas de revisión por pares en sus sitios web).
Pero mantener el ritmo de la propagación de esas publicaciones ha sido desalentador para los humanos.
Para acelerar el proceso, Acuña y sus colegas recurrieron a la IA. El equipo entrenó su sistema utilizando los datos del DOAJ, luego le pidió a la IA que examinara una lista de casi 15,200 revistas de acceso abierto en Internet.
Entre esas revistas, la IA inicialmente marcó más de 1,400 como potencialmente problemática.
Acuña y sus colegas pidieron a los expertos humanos que revisen un subconjunto de las revistas sospechosas. La IA cometió errores, según los humanos, marcando un estimado de 350 publicaciones como cuestionables cuando probablemente eran legítimas. Eso aún dejó más de 1,000 revistas que los investigadores identificaron como cuestionables.
“Creo que esto debería usarse como un ayudante para prescribir grandes cantidades de revistas”, dijo. “Pero los profesionales humanos deberían hacer el análisis final”.
Acuña agregó que los investigadores no querían que su sistema fuera una “caja negra” como otras plataformas de IA.
“Con ChatGPT, por ejemplo, a menudo no entiendes por qué está sugiriendo algo”, dijo Acuña. “Intentamos hacer que el nuestro sea lo más interpretable posible”.
El equipo descubrió, por ejemplo, que las revistas cuestionables publicaron un número inusualmente alto de artículos. También incluyeron autores con una mayor cantidad de afiliaciones que revistas más legítimas, y autores que citaron su propia investigación, en lugar de la investigación de otros científicos, a un nivel inusualmente alto.
El nuevo sistema de IA no es accesible públicamente, pero los investigadores esperan ponerlo a disposición de las universidades y editoriales pronto. Acuña ve la herramienta como una forma en que los investigadores pueden proteger sus campos de los malos datos, lo que él llama un “firewall para la ciencia”.
“Como científico informático, a menudo doy el ejemplo de cuándo sale un nuevo teléfono inteligente”, dijo. “Sabemos que el software del teléfono tendrá fallas, y esperamos que las correcciones de errores vengan en el futuro. Probablemente deberíamos hacer lo mismo con la ciencia”.
Más información: Han Zhuang et al, estimando la previsibilidad de revistas cuestionables de acceso abierto, avances científicos (2025). Doi: 10.1126/sciadv.adt2792
Proporcionado por la Universidad de Colorado en Boulder
Cita: un firewall para la ciencia: la herramienta AI identifica 1,000 revistas ‘cuestionables’ (2025, 30 de agosto) Recuperado el 30 de agosto de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-08-firewall-science-ai-tool-journals.html
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