Drastic changes in collaboration networks and publication patterns in research using the CDC WONDER dataset
تكشف هذه الدراسة عن طفرة هائلة في المنشورات المستندة إلى مجموعة بيانات (CDC WONDER) مدفوعة بشبكة من الباحثين، ينحدر معظمهم من باكستان، والذين يُرجح أنهم ينتجون أوراقاً بحثية منخفضة الجودة تعتمد على القوالب الجاهزة لتلبية متطلبات الإقامة الطبية، مما يسلط الض الضوء على الحاجة الملحة للفحص التحريري الاستباقي وتحسين مهارات التقييم النقدي لحماية النزاهة العلمية ضد الأبحاث المنتجة بكميات ضخمة.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي لبحث مسبق لم يخضع لمراجعة الأقران. وهو ليس نصيحة طبية. لا تتخذ أي قرارات تتعلق بصحتك بناءً على هذا المحتوى. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل عالم البحث العلمي كمكتبة عامة ضخمة. لسنوات طويلة، تمكن الباحثون من الدخول واستخدام الكتب المرجعية الضخمة والمجانية في هذه المكتبة (البيانات المفتوحة) لكتابة قصصهم الخاصة (الأوراق البحثية). كان من المفترض أن يكون هذا أمراً جيداً، يساعد الجميع على التعلم واكتشاف أشياء جديدة.
ومع ذلك، تصف هذه الورقة كيف تعرض قسم محدد من تلك المكتبة — وهو مجموعة بيانات (CDC WONDER) (وهي مجموعة ضخمة من الإحصاءات الصحية الأمريكية) — مؤخراً لاجتياح من قِبل "مصنع" للقصص منخفضة الجودة.
إليك تفصيل ما وجده المؤلفون، باستخدام تشبيهات بسيطة:
1. مصنع "الوجبات السريعة"
لاحظ المؤلفون أنه بدءاً من عام 2023، انفجر عدد الأوراق البحثية التي تستخدم هذه المجموعة المحددة من البيانات. فقد انتقلت من تدفق مستقر قدره 88 ورقة في السنة إلى فيضان يتجاوز 1,200 ورقة في بضع سنوات فقط.
يعتقد المؤلفون أن هذا ليس مجرد زيادة مفاجئة في الاهتمام؛ بل يبدو وكأنه خط تجميع في مصنع.
- القالب: بدلاً من أن يصيغ كل كاتب قصة فريدة، يستخدمون قالباً "جاهزاً" (مثل قوالب الكعك). تبدو جميع العناوين متشابهة (على سبيل المثال: "الاتجاهات والتفاوتات في [المرض]...")، ويستخدمون نفس البرنامج الحاسوبي تماماً لمعالجة الأرقام، بل وينسخون ويلصقون نفس فقرة "القيود" في نهاية الورقة البحثية.
- المكونات: إنهم يأخذون نفس المكونات العامة (بيانات CDC) ويقدمون آلاف الأطباق المتطابقة تقريباً.
2. شبكة "الأشباح"
عادةً، عندما يعمل العلماء معاً، يكون لديهم شبكة طبيعية من الروابط. لكن المؤلفين وجدوا هنا نمطاً غريباً في هوية من يكتبون هذه الأوراق:
- "المجموعة الفائقة": العديد من هذه الأوراق تضم فرق عمل ضخمة — أحيناً 15 أو 20 أو حتى 31 مؤلفاً.
- النمط: يبدو الورقة البحثية النموذجية كالتالي: فريق كبير من المؤلفين من باكستان والهند يتعاونون مع مؤلف أو اثنين فقط من المملكة المتحدة أو الولايات المتحدة.
- الشكوك: يشير المؤلفون إلى أن هذا قد يكون مخططاً من نوع "الدفع مقابل اللعب" أو "تقديم الهدايا". الأمر كما لو أن شخصاً ما يشتري مكاناً في الفريق لجعل اسمه يبدو أكثر إبهاراً، أو ربما يتم دفع الأطباء المبتدئين بسرعة عبر "دورة تدريبية" حيث يُجبرون على إنتاج كميات كبيرة من الأوراق البحثية للتقدم في مسيرتهم المهنية. تبدو الروابط بين هذه المجموعات اصطناعية، مثل شبكة من الأشخاص الذين يلتقون مرة واحدة فقط لتوقيع ورقة بحثية ثم لا يعملون معاً مرة أخرى أبداً.
3. "العصا السحرية" (الذكاء الاصطناعي)
تشير الورقة إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو "العصا السحرية" التي تجعل هذا ممكناً. تماماً كما يمكن لتعويذة أن تكتب كتاباً في لحظة، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي هي على الأرجح ما يساعد هذه "المصانع" على تحليل البيانات وكتابة المخطوطات بسرعة فائقة. وهذا يسمح لهم بإنتاج أبحاث تبدو احترافية في ظاهرها ولكنها تفتقر إلى العمق أو الاكتشاف الحقيقي.
4. لماذا يعد هذا مشكلة؟
يشبه المؤلفون هذا الأمر بـ إغراق النهر.
- إغراق الجيد بالسيء: عندما يمتلئ النهر بآلاف الأوراق منخفضة الجودة والمتكررة، يصبح من المستحيل العثور على الاكتشافات القليلة والمهمة حقاً.
- الثقة في المياه: إذا أدرك الناس أن المياه (البيانات) تُستخدم لصنع منتجات مزيفة أو منخفضة الجودة، فقد يتوقفون عن الثقة في المكتبة بأكملها.
- عنق زجاجة "مراجعة الأقران": تخيل حارساً عند بوابة المكتبة يحاول فحص كل مدخل. مع هذا الفيضان من الأوراق "سريعة الإنتاج"، يصبح الحراس (المحررون والمراجعون في المجلات العلمية) مثقلين وقد يسمحون بالخطأ بمرور الأشياء السيئة.
5. الحل المقترح
المؤلفون لا يقولون إن علينا إغلاق المكتبة. بدلاً من ذلك، يقترحون:
- تحسين الرقابة: يجب على المحررين تعلم كيفية رصد أوراق "خط التجميع" هذه بسرعة ورفضها قبل نشرها.
- التعليم: يجب تعليم الباحثين كيفية اكتشاف العلم السيئ وفهم أن كون البيانات مجانية لا يعني بالضرورة استخدامها لإنتاج أعمال منخفضة الجودة لمجرد الحصول على منشور علمي.
باخت-صار: تجادل الورقة بأن مجموعة معينة من الباحثين تستخدم الذكاء الاصطناعي ونهج "المصنع" لإنتاج علوم تبدو مزيفة بكميات ضخمة باستخدام بيانات الصحة العامة الأمريكية، وغالباً ما يتضمن ذلك تعاونات دولية غريبة، مما يهدد بتدمير جودة وموثوقية الأبحاث الطبية.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.