„Telegram“ susirašinėjimo platforma tapo viena pagrindinių straipsnių, knygų ir mokslinių naujienų mainų vietų, bet taip pat ir erdve, kurioje daugėja [nenurodytų problemų]. apsimetinėjimas aukščiausio lygio akademiniais leidėjaisIspanijoje atliktas tyrimas pateikė labai aiškius skaičius problemai, kurią daugelis įtarė, bet kuri buvo vos griežtai kiekybiškai įvertinta.
Remiantis šiuo tyrimu, kurį lėmė Granados universitetas (UGR)Beveik aštuoni iš dešimties „Telegram“ kanalų, veikiančių didelių tarptautinių mokslinių leidyklų pavadinimais, nėra oficialūs. Tiksliau, nustatyta, kad apie 78 % šiems leidėjams priskiriamų kanalų yra netikri– šis procentas kelia ypač didelį nerimą Europos kontekste, kuriam būdinga kova su moksline dezinformacija.
Apgaulės ir abejotino turinio, užmaskuoto kaip akademinis turinys, plitimas toliau auga, ir šis darbas siūlo galimą paaiškinimą: „Telegram“ talpina Platus ir organizuotas kanalų tinklas, apsimetantis moksliniais leidėjais platinti neleistiną medžiagą, siūlyti tariamą leidybos paslaugą ir išnaudoti prestižinių institucijų reputaciją. Ispanija, kaip Europos mokslo ekosistemos dalis, nėra apsaugota nuo šio reiškinio poveikio.
Tyrimo autoriai teigia, kad ši „Telegram“ aplinka nėra pavienis atvejis, o veikiau simptomas. oficialaus ir patvirtinto pačių leidėjų buvimo nebuvimasŠi spraga leidžia kenkėjiškiems veikėjams užimti mokslinės komunikacijos platformoje priešakines pozicijas ir daryti įtaką tam, kiek vartotojų gauna prieigą prie knygų ir straipsnių.
Mokslinių leidinių kanalų sukčiavimo žemėlapis
Darbą atliko Skaičiavimo humanitarinių ir socialinių mokslų skyrius (U-CHASS) iš Granados universiteto. Tyrėjai Victoras Herrero Solana ir Carlosas Castro Castro Jie ėmėsi analizuoti „Telegram“ kanalų, kurie prisistato kaip susiję su dideliais akademiniais leidėjais, ekosistemą ir įvertinti, kiek šis ryšys yra realus.
Norėdami tai padaryti, jie pasirinko 13 pirmaujančių tarptautinių mokslinių leidyklųTarp jų yra tokių žinomų leidyklų kaip „Elsevier“, „Springer“, „Wiley-Blackwell“, „Nature“ ir „Cambridge University Press“. Atranka buvo atlikta atsižvelgiant į jų svoris SCImago portale, vienas iš plačiausiai naudojamų indeksų pasaulinei mokslinei produkcijai vertinti.
Sudarius leidėjų sąrašą, tyrėjai juos rado „Telegram“ platformoje. 37 kanalai, kurie gali būti susieti su šiais prekių ženklaisar naudojant pavadinimą, logotipą, ar tiesiogines nuorodas į jų kolekcijas ir leidinius. Tikslas buvo dvejopas: viena vertus, patikrinti, ar šie kanalai palaikė oficialius santykius su leidėjais; kita vertus, nustatyti elgesio modelius tarp tų, kurie pasirodė esą sukčiai.
Rezultatai buvo aiškūs. Iš 37 analizuotų kanalų tik Aštuoni buvo patvirtinti kaip autentiški ir tiesiogiai susiję su leidyklomisTai yra, tik 21,62 % kanalų pasirodė esą teisėti, palyginti su 78,38 % netikrų kanalų naudojo šių institucijų tapatybę be leidimoPraktiškai vartotojas, ieškantis „oficialaus“ „Telegram“ kanalo, daug labiau linkęs atsidurti sukčiavimo erdvėje nei tikroje.
Tyrimas buvo paskelbtas akademiniame žurnale „IDB: Universiteto tekstai apie bibliotekininkystės ir informacijos mokslą“2025 m. gruodžio mėn. numeryje pavadinimu „Pagrindiniai moksliniai redaktoriai „Telegram“ kanaluose: netikrų kanalų aptikimo naudojant „ChatGPT“ ir „DeepSeek“ metodas“ tyrime aprašomas ne tik skaičius, bet ir... giliai iškreipta ekosistema o tai kelia pavojų tiek mokslo bendruomenei, tiek skaitytojams ir studentams.
Novatoriškas tyrimas naudojant „ChatGPT“ ir „DeepSeek“
Vienas iš novatoriškiausių darbo aspektų yra dirbtinio intelekto metodologijaGranados universiteto mokslininkai buvo pirmieji, kurie naudojo Kalbos modeliai (LLM), tokie kaip „ChatGPT“ ir „DeepSeek“ siekiant padėti nustatyti, ar analizuojami kanalai buvo oficialūs, ar ne, derinant jų analitinius pajėgumus su vėlesne žmogaus atliekama peržiūra.
Tyrimo planas buvo sudarytas kaip kelių atvejų analizėKiekvienam iš 37 nustatytų kanalų buvo standartizuotas raginimas kuris buvo išsiųstas tiek į „ChatGPT“, tiek į „DeepSeek“, aktyvuojant žiniatinklio paieškos funkcija šių modelių. Idėja buvo ta, kad dirbtinis intelektas galėtų realiuoju laiku patikrinti nuorodų į įmonių puslapius, patikrintų paskyrų ir kitų autentiškumo požymių buvimą.
Modelių misija buvo įvertinti kiekvieno kanalo oficialumo tikimybę, remiantis tokiais rodikliais kaip turinio ir prekės ženklo redakcinės linijos nuoseklumas, patikimų nuorodų į institucijų svetaines buvimas, teisingų logotipų ir pavadinimų egzistavimas arba nuorodos į atpažįstamą redakcinę politiką.
Gavusi „ChatGPT“ ir „DeepSeek“ reitingus, UGR komanda atliko nepriklausomas rankinis patikrinimas...kuri tarnavo kaip pagrindinė tiesa. Kitaip tariant, dirbtinis intelektas neturėjo galutinio sprendimo: tyrėjai lygino savo paieškas ir patikrinimus su modelių atsakymais, kad nustatytų, ar kiekvienas kanalas buvo autentiškas, ar netikras.
Šis metodas leido parodyti, kad LLM gali būti naudingos priemonės pradiniam didelio masto patikrinimui, kaip parodė ir Kanalų uždarymas dėl netikrų dirbtinio intelekto anonsųypač platformose, turinčiose tūkstančius kanalų ir informacijos kiekį, kurį sunku valdyti vien rankiniu būdu. Tačiau jis taip pat aiškiai pasakė, kad nuo šiandien... Jie negali visiškai pakeisti ekspertų vertinimo kai kalbama apie jautrių paskyrų, tokių kaip mokslinių leidėjų, patvirtinimą.
Kaip veikia netikri kanalai „Telegram“ platformoje
Išsami 37 kanalų analizė leido atkurti gana homogeninį modelį Kaip „Telegram“ platformoje veikia tie, kurie apsimeta mokslo leidėjais?Dažniausia praktika yra masinis platinimas. knygos, vadovai ir straipsniai skaitmeniniu formatu be leidimo, žadant nemokamą prieigą prie pavadinimų, kurie iš tikrųjų yra saugomi autorių teisių, arba tiesioginį atsisiuntimą.
Kartu su šiuo neteisėtu turinio platinimu daugelis nesąžiningų kanalų siūlo redakcijos paslaugos, kurios yra sunkiai patikimospavyzdžiui, publikuoti straipsnius didelio poveikio žurnaluose per labai trumpą laiką arba garantuoti straipsnių priėmimą be standartinio recenzavimo proceso. Toks teiginys yra ypač pavojingas pradedantieji tyrėjai, doktorantai ir mažai patirties turintys specialistai akademinės leidybos grandyje.
Tyrėjai taip pat nustatė pasikartojantį vartojimą itin reklaminė kalbaŽinutės labiau primena agresyvias rinkodaros kampanijas nei blaivią komunikaciją, būdingą mokslo leidėjams. Gausu pažadų apie nuolaidas, „specialius pasiūlymus“ ir nerealistiškus privalumus, o tai kelia nerimą, palyginti su tuo, kaip įprastai bendrauja akademinis sektorius.
Kai kuriais atvejais naudojami netikri kanalai leidėjų logotipai, kolekcijų pavadinimai arba sutrumpintos nuorodos kurie sukuria teisėtumo įspūdį. Iš pirmo žvilgsnio vartotojui, nesusipažinusiam su šių institucijų vidiniu veikimu, pateikimas gali atrodyti įtikinamas, ypač jei kanalas renka naujienas, pranešimus ir dokumentus, kuriuose derinama tikra medžiaga su abejotinos kilmės turiniu.
Visa ši sistema sukuria tai, ką tyrimas apibūdina kaip iškreipta ekosistema „Telegram“ vidujekur neoficialių kanalų yra gerokai daugiau nei su leidėjais iš tikrųjų susijusių paskyrų. Praktiškai tai reiškia rimta rizika akademiniam sąžiningumui ir intelektinei nuosavybeiTai problema tiek Ispanijoje, tiek visoje Europoje, nes ji palengvina piratinių kūrinių ir klaidinančių pasiūlymų, kurie daro įtaką autoriams, institucijoms ir skaitytojams, platinimą.
Ką dirbtinis intelektas daro teisingai, o kur klysta?
Kalbant apie modelių veikimą, tyrimas rodo, kad abu „ChatGPT“ ir „DeepSeek“ rodo didelį efektyvumą aptinkant akivaizdžiai netikrus kanalus.Kai apsimetinėjimas yra akivaizdus – visiškas oficialių nuorodų nebuvimas, neįtikėtini pažadai, atvirai piratinis turinys – abi sistemos linkusios sutarinti dėl diagnozės ir kanalus klasifikuoti kaip neteisėtus.
Tačiau tyrimas taip pat atskleidžia, Šių modelių struktūriniai apribojimai patvirtinant realių kanalų autentiškumąDaugiausia sunkumų sukėlė atvejai, kai kanalas atrodė susijęs su leidėju, tačiau trūko stiprūs patvirtinimo signalai, pavyzdžiui, mėlyna varnelė „Telegram“ platformoje arba aiškios nuorodos į lengvai patikrinamus institucijų puslapius.
Modeliai elgėsi ne identiškai. Tyrimo duomenimis, „DeepSeek“ labiau kreipė dėmesį į turinio kontekstinį suderinamumąKitaip tariant, ar leidinių tipas, pranešimų tonas ir kanalo struktūra atitiko tai, ko būtų tikimasi iš pripažinto mokslinio leidėjo. Šis metodas buvo orientuotas į tai, kaip kanalas kasdien bendravo.
Savo ruožtu, „ChatGPT“ pirmenybę teikė oficialiam institucinių ryšių patikrinimuiPraktiškai tai reiškė didesnį dėmesį kanalo buvimui įmonių svetainėse, patikrintų paminėjimų buvimui ar jo ryšiui su kitomis pripažintomis paskyromis. Kai šie elementai nebuvo aiškūs, modelis rodė didesnį atsargumą arba abejones dėl autentiškumo.
Tyrimo išvada yra ta, kad šie vienas kitą papildantys metodai yra vertingi atlikti pradinį filtravimą informacijos prisotintoje aplinkojetačiau pabrėžia, kad Dirbtinio intelekto, kaip autonominio detektoriaus, patikimumas vartotojams be specialaus mokymo vis dar yra ribotas.Autoriai rekomenduoja naudoti šiuos modelius kaip hibridinių sistemų, kuriose pagalbą teikia automatizuota analizė, dalį, tačiau galutinį patvirtinimą turi atlikti mokslinės dokumentacijos ir redagavimo patirties turintys specialistai.
Šaltinių šališkumas ir angliško turinio hegemonija
Be sukčiavimo vertinimo, tyrime daugiausia dėmesio skirta ir Kokiais šaltiniais „ChatGPT“ ir „DeepSeek“ remiasi pagrįsdami savo atsakymus?Vienas ryškiausių atradimų buvo dominuojantis Vakarų nuorodos, palyginti su kitomis geografinėmis vietovėmisnet ir „DeepSeek“ atveju, kuris, galima manyti, yra artimesnis Azijos šaltiniams.
Šis disbalansas atspindi angliško turinio hegemonija interneteypač kai kalbama apie mokslinę ir akademinę informaciją. Kadangi jie daugiausia apmokomi duomenimis, dažniausiai ta kalba, modeliai linkę atkurti tą pasiskirstymą savo paieškose ir argumentuose, o tai sukuria struktūrinis šališkumas kai jiems reikia įvertinti šaltinius iš kitų lingvistinių kontekstų.
Praktiškai šis šališkumas gali apsunkinti su ne Vakarų leidėjais susijusių kanalų vertinimaskurių interneto svetainės, patvirtinimo sistemos ar bendravimo stiliai gali neatitikti vyraujančių anglosaksų pasaulio modelių. Dėl to kai kurie teisėti kanalai gali būti apgaubti didesnio netikrumo ar įtarumo nei jų atitikmenys Vakaruose.
Straipsnio autoriai teigia, kad į šį aspektą reikėtų atsižvelgti, kai kurti dirbtiniu intelektu pagrįstas pasaulines stebėjimo priemonesTai ypač aktualu Europoje, kur egzistuoja labai skirtingos kilmės mokslinės institucijos. Jei šie šališkumai nebus ištaisyti, kyla pavojus, kad sustiprės nelygybė leidėjų matomumo ir pripažinimo srityje dėl jų kilmės šalies ar kalbos.
Kaip ateities kryptį, tyrime siūloma apmokyti modelius su labiau subalansuotais ir įvairesniais korpusaistaip pat pakoreguoti vertinimo kriterijus, kad jie geriau atspindėtų tarptautinės akademinės sistemos įvairovę. Priešingu atveju pačios technologijos, skirtos kovai su dezinformacija, gali atkartoti netyčinius atskirties modelius.
Didelės rizikos aplinka akademiniam sąžiningumui
Remdamiesi visais šiais elementais, tyrėjai apibūdina su moksliniais leidiniais susijusių „Telegram“ kanalų visumą kaip didelės rizikos aplinka akademiniam sąžiningumui ir intelektinei nuosavybeiDidžioji dauguma netikrų kanalų, palyginti su nedideliu skaičiumi tikrų paskyrų, apsunkina eiliniam vartotojui iš pirmo žvilgsnio atskirti, kurie šaltiniai yra patikimi.
Tarp nustatytų rizikų išsiskiria šios: nekontroliuojamas mokslinės medžiagos platinimasTai ne tik pažeidžia autorių teises, bet ir gali palengvinti senesnių, nepilnų ar pakeistų straipsnių ir knygų versijų platinimą. Toks nereguliuojamas platinimas gali paveikti tai, kaip studentai, mokytojai ir tyrėjai Europoje konsultuojasi su moksline literatūra ir ją cituoja.
Kitas svarbus pavojus yra tas, kad nesąžiningos leidybos paslaugosŠi praktika ardo pasitikėjimą akademine leidybos sistema. Tie, kurie tampa šių kanalų aukomis, gali mokėti už neegzistuojančius procesus, susidurti su neetiška praktika arba pakenkti savo profesinei reputacijai – tai ypač keblu tyrėjo karjeros pradžioje.
Tyrimas kalba apie tikrą institucinis paradoksasNors „Telegram“ yra įrankis, turintis didelį potencialą griežtai mokslinei sklaidai, ribotas daugelio leidėjų tiesioginis dalyvavimas platformoje Dėl to lieka spraga, kuria apsimetėliai beveik nesipriešina. Nesant aiškiai atpažįstamų oficialių kanalų, vartotojai griebiasi alternatyvų, kurios daugeliu atvejų nėra tokios, kokios atrodo.
Europos kontekste, kur kova su dezinformacija ir moksliniai melai Nors tai tapo politiniu ir reguliavimo prioritetu, „Telegram“ aprašyta situacija kelia papildomą iššūkį. Kanalų kūrimo ir dauginimo paprastumas reiškia, kad problema gali greitai išplisti, versdama institucijas, bibliotekas ir reguliavimo institucijas kurti naujas stebėsenos ir reagavimo strategijas.
Hibridinių stebėjimo sistemų ir naujų tyrimų krypčių link
Atsižvelgiant į šią situaciją, Granados universiteto mokslininkai pasisako už plėtrą hibridinės aptikimo ir stebėjimo sistemos kurie sujungia dirbtinio intelekto galimybes su ekspertų atliekamu žmonių vertinimu. Idėja yra panaudoti kalbos modelių analizės mastas stebėti didelius kanalų ir pranešimų kiekius, tačiau galutinį sprendimą paliekant ekspertų komandoms.
Šioje schemoje DI veiktų kaip pradinio žemėlapių sudarymo įrankisTai apima naujų įtartinų kanalų, pasikartojančių sukčiavimo modelių ar paskyrų tinklų, kuriuose pakartotinai naudojami patikimų leidėjų pavadinimai ir logotipai, nustatymą. Tuomet dokumentinių filmų kūrėjai, bibliotekininkai ir leidėjų darbuotojai galėtų peržiūrėti nustatytus atvejus ir imtis veiksmų – pranešti apie juos platformai, įspėti vartotojus arba sustiprinti savo oficialų buvimą.
Tyrimas taip pat atkreipia dėmesį į galimybę, kad išplėsti šią metodiką į kitas dezinformacijos sritis Šios problemos, tokios kaip mokslinių melagingų naujienų, sąmokslo teorijų apie sveikatą ir manipuliuojamo politinio turinio plitimas, yra paplitusios „Telegram“ platformoje. Toks požiūris atitinka daugelio Europos institucijų, suinteresuotų turėti aktyvias priemones dezinformacijos kampanijoms aptikti ir sustabdyti, kol jos dar netapo virusinės, prioritetus.
Laipsniškas pažangių tekstinės ir kontekstinės analizės funkcijų integravimas į kalbos modelius atveria duris proaktyvios stebėjimo sistemos galintys iš anksto įspėti apie naujų netikrų kanalų tinklų atsiradimą. Šie įspėjimai galėtų būti naudingi leidėjams, universitetams ir viešosioms įstaigoms, siekiančioms apsaugoti mokslinę komunikaciją ir išlaikyti visuomenei pateikiamos informacijos kokybės standartus.
Tuo pačiu metu autoriai pabrėžia būtinybę, kad Moksliniai leidėjai patys turėtų sustiprinti savo patikrintą buvimą „Telegram“ platformoje. ir kitose panašiose platformose. Aiškiai nustatyti oficialūs kanalai, skaidri komunikacijos politika ir nuoseklus pranešimų siuntimas padėtų vartotojams lengviau atskirti teisėtus šaltinius ir sumažintų apsimetėlių galimybes.
Granados universitete atliktas darbas aiškiai rodo, kad tai, jog Daugiau nei 78 % mokslinių leidinių kanalų „Telegram“ platformoje yra netikri. Tai ne marginalinė problema, o struktūrinis reiškinys, turintis įtakos akademinės informacijos cirkuliacijai internete. Norint ją išspręsti, reikia derinti technologijas, ekspertų vertinimus ir aktyvesnį institucijų įsitraukimą, kad būtų atgautas dėmesys komunikacijos kanale, kuriame šiuo metu nesąžiningi subjektai veikia pernelyg lengvai.
