你能发现论文造假吗？科睿唯安新工具帮助期刊避免虚假审稿人陷阱

来源  Retraction Watch

翻译  邢若洁

审校  魏潇

虚假同行评议是困扰学术出版界的一个大问题。很多出版商主动采取措施想要避免这种行为，但虚假评议造成的大批撤稿依然时有发生。至今，有超过 500 篇文章因此被撤回。为此，科睿唯安（Clarivate Analytics）为他们的 ScholarOne Manuscripts 出版系统推出了一款新的同行评议和审阅软件。在此，《撤稿观察》（Retraction Watch）采访了 ScholarOne 产品负责人克里斯·海德（Chris Heid），以期了解这个用来检测异常论文提交以及同行评审的试用程序，它可以在期刊进行后续调查时提供可靠的参考证据。

ScholarOne 产品负责人克里斯·海德

撤稿观察：虚假同行评议是出版界的主要问题，很多出版商对这类行为非常敏感，甚至改动了评审程序，比如不再允许作者推荐审稿人。为什么你觉得这个行业需要一个工具来解决虚假同行评议问题？

克里斯·海德：已经有清晰的证据证明，允许作者推荐审稿人增加了虚假同行评审的可能，但是大量期刊依旧采用这种方式来找寻合适的审稿人。尽管这种风险确实存在，但我们发现仍然有约一半的期刊在审稿环节允许作者在使用 ScholarOne Manuscripts 系统的期刊中，大概有一半都在继续沿用让作者推荐审稿人这一制度。

期刊不完全禁止作者推荐审稿人，或者为了确保审稿人的身份从而要求他们的通信地址一定得是研究机构。这是因为期刊编辑们也很难找到合适的论文同领域审稿人。通过对 ScholarOne 系统期刊 5 年来的同行评审趋势的分析，我们发现发送给审稿人的邀请平均数量几乎是过去 5 年的两倍。

比起为了杜绝论文虚假评审而使同行评议环节消耗更多时间，出版商们宁可冒着一定的风险通过人为干预来减轻这个问题。这使整个论文出版环节需要花费更多时间，出版商也要花费更多成本来核对背景。这使得同行评议进程更慢，成本更高。

这个工具的目标是通过简化论文评审过程来提高期刊的口碑，这需要依靠成百上千利益相关者的支持。尽管大部分同行评议都是合规的，但一旦出现问题，随之而来的信任危机会对出版商产生真切的影响。那么如果机器可以替我们完成这项工作，我们为什么还要靠信任和人力来完成呢？

科睿唯安可以率先提供打击造假所需要的工具和信息，从头开始提高同行评议的效率。

例如，从去年年末开始，期刊可以用精确的综合性评审搜索工具 Publons Reviewer Locator/Connect（正式名称未定） 来识别可靠的审稿人，评价他们的能力、履历和作为同行评议人的有效性，之后再发出审稿邀请。

Publons 使审稿人能更缜密有效的工作，它的防造假工具能够跟踪审稿报告来防止潜在的造假。

Publons 的页面

撤稿观察：可以简单介绍一下这个工具的原理吗？如果做个类比，它像什么？每个人都可以看出审稿人没有用研究所邮箱，那么这个工具有什么其他功能能识别虚假审稿人？

克里斯·海德：非研究所邮箱或者缺少 Publons 上的评审历史并不能百分百确定同行评议是虚构的。这个防造假工具通过评估 30 多种因素，包括网站流量、简历信息、意见统计以及其他数据，来寻找虚假简历、虚假评审专家等不合规行为，而这些都由我们的专利算法得出。这些造假行为在意见和评议环节里时有发生。

对他们来说，这些项目单独出现并不一定会触动警铃，但几种因素叠加就会增加这种风险。这时，就由期刊编辑或出版商来决定这种情况是否涉嫌造假。在论文出版的漫长环节里，这种工具会在论文提交时就发出警告，减少文章出版后的撤稿数量。

撤稿观察：期刊和出版商怎么才能使用到这种工具呢？它收费吗？

克里斯·海德：虚假同行评议为出版研究的真实性和完整性带来了风险。科睿唯安新一代的 ScholarOne 投稿系统（将在2017年12月发布）将把探测虚假同行评议作为它的核心特征，并且能让用户免费使用。用户能够根据需要随时启用这一工具。它还可以针对每个期刊的特点进行个性化的评议级别设置。

撤稿观察：你们有没有测试过这个工具的效率？现在有成功率和误报率的数据吗？

克里斯·海德：这个工具通过优秀的信息组合能力发出预警，让期刊编辑和出版商来做最后决定。这和银行发出警告是相似的。例如，你收到的账户异常交易警告，可能是你在外地度假时的合法交易，也可能是确实发生了信用卡失窃。

在过去的几年中，科睿唯安都在为这项功能努力，我们根据出版商的反馈，来持续平衡和改进它的工作路径。不断改进它的灵敏度和交互体验。

一些参与早期测试的试用者表示，有些警报确实起到了作用：他们拒绝了一篇已经被接收但还没有发表的论文，此外还有一篇论文重新进入了编辑和外部审稿人的审稿流程。等到 12 月该工具发布后，我们希望能根据用户反馈继续改进。

原文链接：

http://retractionwatch.com/2017/10/04/can-spot-fake-new-tool-aims-help-journals-identify-fake-reviews/

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