Hızla Üretilen Araştırma Makaleleri
Yeni bir yazılım türü, kullanıcıların iki saatten kısa bir sürede yayımlamaya hazır araştırma makaleleri üretmesine olanak tanıyor. İstatistikçi Andrea Riebler, kendi çalışmalarına yapılan alıntılardaki ani artışı fark ettikten sonra, Çin’de kamu sağlığı verilerini hızlı bir şekilde analiz etmeye yarayan bir aracın satıldığını keşfetti.
Bu yazılım, araştırmaların metodolojik olarak geçerli olabileceğini gösterse de, bağımsız bir şekilde doğrulanamayan sonuçlar sunmaktadır. Yazarlar kaynak kodlarını paylaşmadıkları için temel bilimsel ilkeleri ihlal etmiş oluyorlar.
Artan Yayın Sayısı ve Peer-Review Sistemi Üzerindeki Baskı
Bu gelişme, üretilen araştırma makalelerinin sayısında büyük bir artışa yol açmakta ve mevcut peer-review sistemini tehdit etmektedir. Bilimsel makaleler, bir araştırmacının en değerli para birimidir ve saygın bir dergide yayımlanan bir makale, yıllarca süren bir çalışmanın sonucunu temsil edebilir.
Riebler, “Kamu sağlığı verilerinin ikincil analizi temelinde merkezi olmayan bir makale üretim sisteminin kanıtlarını bulduk,” diyor.
Kaynak Kodunun Paylaşılmaması Sorunu
Riebler, kamu sağlığı veritabanlarını kullanarak hastalık, çocuk ölümleri ve hayatta kalma analizleri gibi konularda kalıplar ve potansiyel eğilimler tanımlamakta. Ancak kaynak kodunun paylaşılmaması, bu çalışmaların kalitesinin doğru bir şekilde kontrol edilmesini engelliyor. Yazılar ikincil analizlere dayanıyor, bu da verilerin başka araştırmacılar tarafından toplandığı anlamına geliyor.
“Veritabanlarındaki farklı veri türlerinin her bir kombinasyonunun ilginç araştırmalar üretiyor olup olmadığını sorguluyorum,” diyor Riebler.
Çin’deki Yazılım Satışı
Guangzhou bölgesinde bir şirket, Riebler’in araştırmasına dayanan ve bilimsel araştırma makalelerini iki saat içinde yazmayı vaat eden bir yazılım satıyor. Şirket, araçlarının birkaç dakikada araştırma fonu başvuruları yazılmasına olanak tanıdığını duyuruyor.
Bu durum, bilimsel yayınların nasıl üretildiği konusunda endişelere yol açıyor. Riebler, “Bu, ‘araştırma’ üretiminin yeni bir yolunu açıyor,” diyor.
Peer-Review Sisteminin Çöküş Riski
“Sonuçların yanlış olduğunu söylemiyoruz; her bir makalenin bilimsel olarak geçerli ve faydalı olup olmadığı sorusu önemli,” diyor Riebler. Saygın bilimsel dergiler, kitlesel olarak üretilen ve yapay zeka tarafından oluşturulan araştırmaların peer-review sistemini tehdit ettiğini düşünüyor.
Yayınlanan makale sayısının artması ve hangi çalışmaların yapay zeka kullanılarak üretildiğini belirlemenin zorlaşması, sistemin çökmesine neden olabilecek bir yük oluşturuyor.
Kaynak Kodunun Paylaşılmasının Önemi
Riebler ve meslektaşları, 700’den fazla GBD makalesini incelediklerinde, bu çalışmalardan birinde bir Çin menşeli ticari yazılım paketine referans buldular. Bu paket, diğer makalelerde yapılanlarla tam olarak aynı analizi yapma talimatlarını içeriyor.
Riebler, “Kod paylaşımı zorunlu olmalıdır,” diyerek, çevrimiçi platformların daha iyi izlenmesi gerektiğini vurguluyor. Bu durum, araştırma bütünlüğünü ve etik araştırma uygulamalarını tehlikeye atıyor.”
