Jonathan D. Wren, Constantin Georgescu. Detectar posibles manipulaciones de listas de referencias dentro de una red de citas bibliogáficas. Preprint at bioRxiv 2020. Genes and Human Disease Research Program, Oklahoma Medical Research Foundation, Biochemistry and Molecular Biology Dept, University of Oklahoma Health Sciences Center USA
Resumen
Aunque las citas bibliográficas se utilizan como una métrica objetiva y cuantificable académica, se han documentado casos en los que se agregaron referencias a un artículo únicamente para aumentar la influencia percibida de un cuerpo de investigación. Esta manipulación de la lista de referencias (RLM) podría tener lugar durante el proceso de revisión por pares (p. Ej. citas coercitivas de los editores o revisores) o antes (p. Ej., un quid-pro-quo entre autores). Las encuestas han estimado cuántas personas pueden haber sido afectadas por el MRL coercitivo en un momento u otro, pero no se sabe cuántos autores participan en ello, ni en qué grado. Al examinar un subconjunto de autores activos y altamente publicados (n = 20.803) en PubMed, encontramos que la frecuencia de citas no propias (NSC) a un autor proveniente de un artículo se aproxima a la ley de Zip. Nosotros proponemos el Índice de Gini como un medio simple de cuantificar el sesgo en esta distribución y lo probamos con una serie de métricas de "bandera roja" que se espera que resulten de los intentos de RLM. Estimamos que entre 81 (FDR 0,05) y 231 (FDR 0,10) autores son valores atípicos en la curva, lo que sugiere RLM crónico y repetido. Con base en la distribución, estimamos que aproximadamente 3284 (16%) de todos los autores pueden haber participado en RLM hasta cierto punto, posiblemente de manera oportunista. Finalmente, encontramos que los autores que usan el 18% o más de sus referencias para auto-citas tienen una probabilidad significativamente mayor de tener distorsiones de NSC Gini, lo que sugiere que su deseo de ver su trabajo citado se traslada a su actividad de revisión por pares. Los autores son valores atípicos en la curva, lo que sugiere RLM crónico y repetido.
Introducción
Las métricas cuantitativas que reflejan el impacto potencial del trabajo de un investigador o la influencia de los artículos de una revista son muy preferidas a las métricas subjetivas, y las citas suelen ser las más influyentes. Para los autores, estar bien citado puede potencialmente correlacionarse con recompensas tangibles como promociones, permanencia y premios, así como con cosas intangibles como el respeto profesional y/o social. Para las revistas, las citas se correlacionan con la calidad de las presentaciones futuras, el prestigio de estar en el consejo editorial y los ingresos potenciales.
En la medida en que las citas están vinculadas a recompensas, las entidades individuales (por ejemplo, investigadores, revistas) se ven incentivadas a aumentar el número de citas de su trabajo. Implícito en esto está el supuesto de que las citas, en particular las citas que provienen de otros, reflejan el impacto que su trabajo ha tenido en sus pares.
Sin embargo, los guardianes del sistema de revisión por pares tienen la oportunidad y la capacidad de influir en las referencias incluidas en un artículo. De manera similar, los autores pueden sentirse motivados para incluir algunas referencias que no pretenden respaldar puntos clave, sino que rindan homenaje a alguna entidad valiosa (por ejemplo, ex asesor, presidente de departamento, colega, etc.). Incluso fuera del sistema de revisión por pares, puede haber formas de manipular las citas, como crear documentos con citas de su objetivo para que los indexe el Google Scholar.
Las encuestas han intentado estimar diferentes aspectos de la manipulación de la lista de referencias, como cuántos autores se han visto afectados por prácticas coercitivas de citación, pero no se sabe cuántos investigadores han manipulado con éxito las listas de referencias de alguna manera para artículos que no fueron autores. y qué tan común puede ser esto entre los investigadores activos. Además, sería interesante saber cuántos investigadores, si los hay, son muy activos y persistentes en sus intentos de manipulación de listas de referencias..........
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Dr. Anibal E. Bagnarelli, Bioquímico-Farmacéutico-UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina
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