In un podcast apparso di recente sul sito Picpod, Ivan Oransky, uno dei fondatori di Retraction Watch, dopo una descrizione di quelle che sono le forme più evidenti di frode scientifica cerca di indagarne i motivi.

Oransky inizia il suo discorso ringraziando un piccolo gruppo di investigatori (sleuths) che si sono fatti carico di studiare e portare alla luce la frode scientifica, soprattutto laddove è in gioco la salute dei pazienti.

Le retraction elencate sul sito sono oltre 47.000, non sono ovviamente tutte, ma sola quella parte che è stata individuata. Oransky parla di paper mills e della compravendita di authorship fatta con la complicità degli editor attraverso siti di brocheraggio, parla di publish or perish (desperate need to publish) per poter avanzare (o rimanere) nell’accademia, parla della compravendita delle affiliations per poter progredire in certi ranking, della inadeguatezza (o insufficienza) della peer review che, soprattutto per motivi di tempi stretti e di mancanza di competenze in una ricerca sempre più interdisciplinare, non è in grado di individuare tutte le criticità di un articolo.

Se quindi la peer review è centrale nel processo di validazione delle ricerche, ma il tempo che vi può essere dedicato non è sufficiente, è necessario trovare soluzioni alternative.

L’intervistatore chiede se la intelligenza artificiale generativa possa essere di aiuto, ma come sappiamo gli strumenti di intelligenza artificiale sono biased alla base.

Una possibile soluzione è che i giovani ricercatori vengano formati, fin dall’inizio del loro percorso attraverso corsi ad hoc sulla research integrity, sulla peer review, e forse anche su cosa accade quando la frode scientifica viene scoperta.