编者按：当神经心理学家Bernhard Sabel博士开发了一个检测假论文的工具时，他对结果感到震惊。在分析了大约5000篇论文后，他估计2020年发表的多达34%的神经科学论文和24%的医学论文可能是伪造或剽窃的。这些数据在medRxiv网站最近的一篇预印本中报告，远远超过了以前的估计，并突出了学术出版中一个日益严重的问题。

虚假出版物被标红比例最高的国家分别为中国、俄罗斯、土耳其、埃及和印度（39%-48%），其中中国是最大的贡献者（55%）。其他国家包括巴西、韩国、墨西哥、塞尔维亚、伊朗、阿根廷和以色列（14-24%）。被标记的虚假出版物比例最低的国家为日本、欧洲、加拿大、澳大利亚、美国和乌克兰（3.1-5.8%）。其他未提及的国家的数据不足。

知名期刊中假论文的盛行表明了论文工厂的兴起，这些秘密企业允许研究人员通过为虚假论文或作者身份付费来强化其出版记录。

这个问题最近得到了关注，因为顶级出版商Hindawi宣布关闭了四家被发现严重受论文厂文章影响的期刊。这些论文工厂带来的威胁超出了经济利益，因为他们的行为可以腐蚀科学文献，欺骗读者，并有可能扭曲同行评审系统。

为了应对这一问题，代表120家出版商的国际科学、技术和医学出版商协会（STM）发起了一项名为“诚信中心”（the Integrity Hub）的倡议，其目的是开发新的工具和检测方法来对抗论文工厂。STM正在与20家出版商合作，包括爱思唯尔、施普林格-自然和Wiley等行业巨头，以创造有效的解决方案。他们4月份推出的一个工具，可以检测出同时投到多本期刊的稿件，而这种情况往往表明论文工厂参与其中。

尽管这些检测工具为打击欺诈性论文提供了希望，但它们并非万无一失。例如，Sabel的工具依赖于两个指标：作者使用非机构的电子邮件地址以及与医院的隶属关系。其他假论文检测器的开发者也面临类似的误判问题。尽管如此，各大出版商之间的这一集体努力标志着向遏制论文工厂的发展以及维护学术出版的完整性迈出了关键一步。

Integrity Hub的产品总监Joris van Rossum承认，打击假论文的斗争无法完全自动化。这些工具可以作为过滤器，就像电子邮件系统中的垃圾邮件过滤器，但同时也离不开人工审查，以尽量减少误报。由于该项目处于早期阶段，STM还没有公布准确率或误报的比例。然而，最终的目标是在尽量减少错误的同时检测出尽可能多的欺诈性论文。

仔细检查可疑论文的工作量可能是巨大的。例如，《自然》杂志在2021年对大约3000篇疑似来自论文工厂的文章进行了出版后审查，这需要一个由兼职和全职工作人员组成的专门团队。为了简化这一过程，他们于4月发布了一份更新的期刊指南，允许其拒绝或撤回一批疑似由论文工厂生产的论文，即使只有间接的证据。

然而，怀疑论者质疑期刊是否会履行其承诺，打击欺诈性论文，尤其是一些专注于金色开放获取的出版商有经济动机来发表更多的论文。合作及透明度将是改进支持论文工厂检测器的技术的关键。来自悉尼大学的Jennifer Byrne建议，让外部专家参与进来并促进公共合作将提高这些工具的有效性和可靠性。

尽管仍存在一些担忧，但希望期刊在识别和标记可疑论文方面的共同努力能够阻止论文工厂的进一步发展。通过使用自动检测器来识别和拒绝此类稿件，出版商可以阻止欺诈性投稿，并迫使论文工厂寻求其他途径。如果多家期刊集体行动，整个论文工厂的生存能力就会受到严重影响。

打击虚假科学是一场持久战，但通过实施抵制论文工厂商业模式的做法，科学界可以尽力维护学术研究的完整性，维持公众对科学文献的信任。