Cytują badania, których nie ma. Skala problemu poraża

Publikacja wygląda profesjonalnie, ma naukowy tytuł, autorów z uczelni i obszerną bibliografię. Prawdziwy problem zaczyna się jednak wtedy, gdy ktoś próbuje odnaleźć przywołane w niej badania. Okazuje się, że część źródeł po prostu nie istnieje. Naukowcy z Columbia University przeanalizowali pół miliona artykułów i znaleźli ponad 1100 podejrzanych cytowań.

Jeszcze bardziej niepokojące jest tempo, w jakim zjawisko się nasila. W 2023 r. problem dotyczył mniej więcej jednej na 1600 prac. Na początku 2026 r. podejrzane odniesienia znajdowano już średnio w jednej na 435 publikacji. Badacze ostrzegają, że fikcyjne źródła mogą podważać wiarygodność naukowych ustaleń.

Międzynarodowy zespół kierowany przez Maxima Topaza z Columbia University School of Nursing w Nowym Jorku przeanalizował 500 tys. prac naukowych opublikowanych od stycznia 2023 r. do marca 2026 r. Materiały pochodziły z bazy OpenAlex i obejmowały fizykę, chemię, materiałoznawstwo, inżynierię oraz informatykę.

Badacze wykorzystali automatyczne narzędzie do sprawdzenia 21,6 mln pozycji bibliograficznych zawierających cyfrowe identyfikatory DOI. System porównywał cytowane tytuły z informacjami dostępnymi w bazach publikacji naukowych.

W ten sposób wytypowano 1135 podejrzanych odniesień występujących w 619 artykułach. W badaniu opublikowanym w Proceedings of the National Academy of Sciences autorzy wykazali, że problem dotyczy wszystkich analizowanych dziedzin.

Nie poprzestano jednak wyłącznie na automatycznym sprawdzaniu. Dwóch niezależnych ekspertów przeanalizowało losową próbę 400 zakwestionowanych cytowań. W 85,8 proc. przypadków potwierdzili, że odwołania były fikcyjne. Nie każdy błąd wykryty przez algorytm musi więc oznaczać nieistniejącą publikację.

W 2023 r. badacze znajdowali podejrzane odniesienia w 6,3 na 10 tys. publikacji. W 2025 r. wskaźnik wzrósł do 15,4, a w pierwszym kwartale 2026 r. osiągnął 23 na 10 tys. Oznacza to ponad trzykrotny wzrost udziału prac z takimi nieprawidłowościami. Najwięcej problemów odnotowano w fizyce, gdzie wskaźnik wyniósł 25,6 na 10 tys. artykułów. W materiałoznawstwie było to 18,4, w informatyce i badaniach nad AI 11,1, w inżynierii 10,3, a w chemii 4,3.

Większość zakwestionowanych publikacji zawierała jedno lub dwa fikcyjne odniesienia. Znaleziono jednak również 27 artykułów, w których takich pozycji było co najmniej pięć. To właśnie ta niewielka grupa odpowiadała za ponad 1/3 wszystkich podejrzanych cytowań wykrytych podczas audytu.

Na podstawie uzyskanych wyników naukowcy oszacowali, że wśród około 7 mln publikacji powstałych w badanych dyscyplinach w tym samym okresie może znajdować się około 8500 artykułów z przynajmniej jednym fikcyjnym odniesieniem.

Jednym z możliwych wyjaśnień jest coraz powszechniejsze wykorzystywanie modeli językowych podczas przygotowywania publikacji. Chatboty potrafią tworzyć przekonująco wyglądające bibliografie, zawierające nazwiska prawdziwych naukowców i tytuły, których nikt nigdy nie opublikował. Mechanizm ten znamy jako halucynacje AI. Model generuje odpowiedź pasującą do pytania, ale niekoniecznie opartą na rzeczywistych źródłach. Jeśli autor bez sprawdzenia wklei takie odniesienia do artykułu, mogą one przetrwać nawet proces recenzji.

Na Spider’s Web opisywaliśmy już przypadki publikacji zawierających treści wygenerowane przez sztuczną inteligencję, które trafiły do Google Scholar. Pokazywały one, że obecność materiału w naukowej wyszukiwarce sama w sobie nie jest gwarancją jego rzetelności.

Nowy audyt nie pozwala jednak stwierdzić, że wszystkie wykryte cytowania powstały przy użyciu AI. Mogą wynikać również z błędów autorów, nieprawidłowego opracowania bibliografii czy świadomej manipulacji. Badacze zmierzyli skalę występowania problemu, a nie ustalili przyczynę każdego przypadku.

Problem fikcyjnych źródeł nie ogranicza się jednak wyłącznie do pojedynczych nieprawidłowości bibliograficznych. Kiedy naukowiec powołuje się na nieistniejące badanie, stwarza wrażenie, że przedstawiany przez niego wniosek ma dodatkowe potwierdzenie.

Kolejny autor może następnie zacytować taki artykuł, nie sprawdzając w ogóle jego źródeł. W ten sposób błędne informacje mogą przenikać do opracowań przeglądowych, analiz i kolejnych publikacji. Jest to szczególnie niebezpieczne w dziedzinach, w których wyniki badań wpływają na decyzje dotyczące zdrowia i bezpieczeństwa.

Skala problemu nie kończy się jednak tylko na na fizyce i chemii. Ten sam zespół w maju opisał wyniki analizy 2,5 mln publikacji biomedycznych. Znalazł w nich 4046 fikcyjnych cytowań występujących w 2810 artykułach.

To zjawisko należy odróżnić od fabryk publikacji naukowych, których działalność opisywaliśmy wcześniej na Spider’s Web. Tam chodziło m.in. o handel autorstwem, podejrzane artykuły i manipulowanie procesem wydawniczym. Fikcyjne cytowania mogą występować także w pracach, które poza bibliografią nie budzą oczywistych zastrzeżeń.

Autorzy audytu proponują, aby czasopisma naukowe sprawdzały bibliografie automatycznie jeszcze przed skierowaniem artykułów do recenzji. Takie narzędzia mogłyby wychwytywać nieistniejące tytuły, błędne identyfikatory DOI i inne nieprawidłowości wymagające wyjaśnienia.

Badacze zalecają również ponowne sprawdzanie już opublikowanych prac. W momencie przeprowadzania audytu wycofano z obiegu zaledwie dwa spośród 619 artykułów, w których wykryto podejrzane odniesienia. Zespół przygotowuje już kolejny etap badań, obejmujący nawet 12 mln publikacji medycznych powstałych od 2020 r. Naukowcy chcą sprawdzić nie tylko obecność fikcyjnych źródeł, lecz także to, w jakim stopniu wpływają one na wnioski zawarte w artykułach.

Przeczytaj także:

Nowy audyt na szczęście nie dowodzi, że naukowe publikacje masowo przestały być wiarygodne. Zdecydowana większość sprawdzonych prac nie zawierała takich nieprawidłowości. Pokazuje jednak, że problem narasta i nie ogranicza się do jednej dziedziny.

*Źródło grafiki wprowadzającej: AI / kb group, Canva Pro