“AI Tool Labels More Than 1000 Journals for ‘Questionable,’ Possibly Shady Practices.” Science, 29 de agosto de 2025.

Un nuevo estudio publicado en Science Advances presenta una herramienta basada en inteligencia artificial capaz de analizar aproximadamente 15 000 revistas de acceso abierto con el fin de detectar aquellas que podrían incurrir en prácticas editoriales cuestionables o «somosas».

El algoritmo identificó más de 1 400 títulos potencialmente problemáticos, de los cuales más de 1000 fueron confirmados tras revisión humana. Estos títulos no figuraban previamente en ninguna lista de vigilancia y varios pertenecen a editoriales de renombre, lo que resalta la gravedad del fenómeno

La herramienta evalúa múltiples señales de alerta, como tiempos de publicación inusualmente rápidos, tasas elevadas de autocitación, inconsistencias en los miembros del consejo editorial, y falta de transparencia en políticas de licenciamiento y tarifas. Muchos de estos criterios están alineados con las prácticas recomendadas por el Directory of Open Access Journals (DOAJ), que además sirve como base para el entrenamiento del modelo

Si bien el sistema mostró una tasa de falsos positivos—aproximadamente 350 publicaciones legítimas fueron erróneamente señaladas—los autores subrayan que el propósito de la herramienta no es reemplazar la evaluación humana, sino facilitar un primer cribado de alto volumen. La verificación final debe estar a cargo de expertos humanos en integridad académica.

Los investigadores esperan que esta tecnología funcione como un “cortafuegos para la ciencia”, ayudando a universidades, editores e índices académicos a resguardar la calidad del ecosistema científico ante el incremento de revistas predatorias que, de otro modo, podrían erosionar la confiabilidad del conocimiento. El estudio refleja una creciente necesidad de herramientas automatizadas que operen en conjunto con la evaluación humana para preservar la integridad de la publicación científica