Garder une trace des manipulateurs métriques de Researchgate sera difficile sans meilleure modération, explique le bibliothécaire Savina Kirilova.Crédit: Henrik Sorensen / Getty
Research Gate accueille environ 25 millions d’utilisateurs et est l’une des plus grandes plateformes de réseautage académique au monde. Mais à mesure que le site approche de son vingtième anniversaire, il fait face à des critiques croissantes de certains scientifiques qui se soucient que certains utilisateurs manipulent leurs mesures pour donner à leurs articles plus de visibilité et de menace.
Savina Kirilova, bibliothécaire de recherche à l’Université Sofia en Bulgarie, co-auteure d’un journal en février1 Les affirmations selon lesquelles certains utilisateurs travaillent ensemble pour gonfler les mesures tracées par ResearchGate, telles que le nombre de lectures et recommandations qu’un document obtient.
Kirilova a parlé à l’indice Nature de ce que le site peut faire pour lutter contre la violence de sa plate-forme et améliorer sa réputation parmi la communauté de la recherche. L’indice Nature a approché Researchgate pour commenter ses points mais n’a reçu aucune réponse.
Qu’est-ce qui vous inquiète dans Researchgate?
Les sites de réseaux sociaux académiques, tels que Researchgate, Academia.edu, Mendeley et Google Scholar, jouent un rôle important dans la façon dont les universitaires partagent, collaborent et communiquent leurs recherches. ResearchGate diffère en offrant des fonctionnalités telles que les recommandations des utilisateurs qui peuvent être un outil précieux pour mener des discussions sur les articles de la communauté scientifique.
Mais il y a de nombreux problèmes avec ResearchGate qui peuvent saper l’intégrité de la recherche. Par exemple, la plate-forme qui héberge à la fois les articles évalués par des pairs et les articles pré-pression-a un processus de contrôle formel pour la plupart du contenu qu’il héberge. C’est Open Télécharger la politique -Comment les utilisateurs sont libres de télécharger leurs propres travaux liés à la recherche tant qu’il ne casse aucune disposition du droit d’auteur – le risque que les utilisateurs soumettent le plagiat ou la recherche de faible qualité.
ResearchGate utilise des mesures telles que le nombre de lectures, recommandations et citations qu’un document obtient, ce qui devrait refléter sa qualité. Mais ces mesures peuvent être facilement manipulées et, dans certains cas, elles sont gonflées à l’absurdité.
Par exemple, dans notre article, nous citons le cas de Larry, un chat appartenant à la grand-mère de Reese Richardson, étudiante diplômée en métascience et en biologie de calcul à la Northwestern University, à Evanston, Illinois. L’année dernière, Larry le chat a obtenu de nombreuses citations de Richardson, qui a publié un faux profil et quelques faux titres d’articles chez Researchgate, avec Larry en tant qu’écrivain. Larry a continué à obtenir Plus de 100 fausses citations sur Google Scholar. (Researchgate ont depuis supprimé le profil et Google Scholar ont supprimé les citations.)
Ces mesures sont introduites dans d’autres indicateurs bibliométriques, tels que les propres intérêts de recherche de ResearchGate (score RI), qui vise à mesurer l’effet de la recherche d’une personne.
Quel est le risque de ne pas réguler les téléchargements et l’activité des utilisateurs?
La préoccupation est que les chercheurs peuvent faire sauter artificiellement leurs indicateurs ou partager leurs publications d’une manière qui augmente injustement leur visibilité. Les chercheurs contraires à l’éthique pourraient utiliser des programmes de renseignements artificiels génératifs (IA) pour écrire des centaines d’articles, les envoyer sur ResearchGate et créer, par exemple, de fausses mesures pour eux.
Dans notre article, nous décrivons un cas de petits groupes de chercheurs qui se gonflent délibérément les mesures les uns des autres pour améliorer leur réputation. Pour permettre à ces systèmes d’être abusés de risques qui mettent des chercheurs et des escrocs réputés au même niveau sur la plate-forme, car un article évalué par des pairs et une race pseudoscientiale floue pouvaient être présentées de la même manière avec une crédibilité équivalente.
