Investigación en la Biblioteca

La evolución que están sufriendo las herramientas basadas en IA es innegable. Desde los primeros prompts hasta ahora hemos visto como la interpretación del lenguaje, del vocabulario y de los contextos han mejorado notablemente.

También hemos visto como muchas personas han encomendado el trabajo, duro y pesado en ocasiones, de la escritura a estas herramientas saltándose el paso fundamental de la propia creación. Recordando la premisa de que la IA no es autora, y así se reconoce por ejemplo en los últimos documentos emitidos por la Oficina de Copyright de USA, los investigadores deben tener presente que tampoco sus trabajos deberían estar redactados por una herramienta como esa.

¿Puede detectarse? En un gran porcentaje, sí. Hay patrones en el vocabulario, formas de redactar y una tendencia a simplificar algunas descripciones que hace que llame la atención cómo está redactado un texto. Pero además, se han desarrollado algunos softwares, e incluso los que ya estaban pensados para detectar plagios se están optimizando para estas tareas, aunque por ahora sobre todo para inglés. Pero, ¿cuál es el idioma mayoritario en la investigación?

Si tenéis interés, podéis consultar algunas referencias a investigaciones en estos artículos:

Detecting LLM-Generated Peer Reviews

https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.15772

Comparison of Grammar Characteristics of Human-Written Corpora and Machine-Generated Texts Using a Novel Rule-Based Parser

https://doi.org/10.3390/info16040274

How Do AI Detectors Work? (And Why You Should Care)

https://medium.com/illumination/how-do-ai-detectors-work-2d7341891f0a

Hay aspectos en torno a la ética de la publicación, la revisión de los artículos y la retractación en cuanto a los contenidos que suelen poner el acento en lo que a los datos se refiere. Se habla de fraude puramente profesional, pero como nos hace reflexionar una de las últimas entradas del blog de Retraction Watch, también hay todo un componente puramente ecónomico a costa de las APC's recaudadas por esos artículos fraudulentos que quedan en el aire cuando las revistas los eliminan o los retractan. ¿A dónde va el dinero de los artículos fradulentos?

Hay revistas que identifican claramente dónde depositan ese dinero recaudado que ha resultado ser un fraude. Por ejemplo, hay revistas que certifican que depositan ese dinero en research4life, una plataforma que pretende acercar contenidos científicos y especializados a instituciones de países con ingresos medios y bajos. Parece una buena opción. En otros casos, indican que lo reinvierten en la mejora de las políticas de prevención de fraudes de la propia revista. Habrá que creerlo.

Sea como sea, teniendo en cuenta el volumen económico que mueven los sellos editoriales no estaría de más que uno de los requisitos estándar sea la transparencia con respecto a los ingresos una vez que hay cambios tan notables como la eliminación de un artículo ya que de cara a la intención del propósito de enmienda que puedan tener, podría parecer que es un lucro poco honesto y restar credibilidad.

Es interesante saber cómo se delista una revista y qué condiciones pueden llevar una revista de ser  Q1 a ser expulsada de un ránking como el JCR.

La historia nos la cuenta esta vez Retraction Watch, y puede ser un ejemplo muy clarificador. 

La revista Bioengineered , listada en el JCR desde 2014, aparece delistada en la actualización de abril de 2025. ¿Los motivos? Vamos por partes.

En 2021 se detecta que hay un aumento notable en el número de envíos de artículos y en la solicitud de cambios de autorías, lo que responde claramente a las prácticas de una paper mill. Se inició una investigación y se implementaron cambios para fortalecer las políticas editoriales, entre otros, mejorar los procesos de revisión por pares.

En marzo de 2025 aparece un preprint en arXiv titulado: Tackling paper mills requires us to prevent future contamination and clean up the past -- the case of the journal Bioengineered . En él un grupo de investigadores señalan múltiples artículos que no se han retirado de la revista, y donde aparecen imágenes que son cuestionadas por su veracidad o por haber sido manipuladas. 

Desde que la revista tomó medidas, estas surtieron efecto en los artículos que se aceptaron desde ese momento, pero no tomaron medidas con los que ya estaban publicados y eran altamente cuestionables por lo que la posibilidad de distorsionar resultados y no servir de fuente fiable en el mundo de la investigación, quedaba patente.

En palabras de los investigadores: “no vaciaron la papelera”, y con ello han tirado por tierra el trabajo de una revista.

A veces no es necesario ver una práctica fradulenta en pleno funcionamiento; en ocasiones como esta, el consejo editorial no ha tenido en consideración las consecuencias a largo plazo de un trabajo mal hecho en su momento para llevar una revista que ha llegado a ser Q1 a ser delistada definitivamente.