Identificando plagios y autoplagios: Deja Vu
Algunos de los problemas internos que más preocupa a las revistas científicas y, en general, a la comunidad científica, es el tema de la falsificación de descubrimientos, el plagio y el autoplagio. La detección de falsificación en los descubrimientos es complicada, y parte de la tarea de los revisores y editores de los artículos recibidos en las revistas científicas es precisamente detectar esos casos.
Para los temas de plagio y autoplagio, muchas revistas disponen de herramientas y departamentos especializados en la detección de estas prácticas, además del trabajo de los propios revisores de artículos. Pero, ¿cómo se puede detectar un plagio o un autoplagio, si hay más de 22 millones de artículos registrados en PubMed, sin contar toda la producción científica? Una posibilidad es usar técnicas de text-mining a la hora de detectar similitudes entre artículos, y de los resultados de esas búsquedas nace la base de datos Deja Vu.
Deja Vu usa por debajo el motor de búsquedas eTBLAST, que busca la similitud de un texto de entrada con los artículos de MEDLINE, CRISP, PMC, Arxiv o Wikipedia (entre otras), para obtener la ‘similitud’ entre los distintos artículos. Dentro de la base de datos guarda además, si hay algún autor en común entre los artículos, si ha sido revisada o no la coincidencia por un experto (o incluso reconocido como plagio), la distancia temporal entre los artículos publicados, teniendo incluso en cuenta en qué idiomas está escrito cada artículo, etc… Aunque en Deja Vu haya pocas entradas en las que difiera el idioma de los artículos similares (por la falta de calidad en las traducciones automáticas entre idiomas), es algo a tener en cuenta. Parte de los casos de plagio y autoplagio se dan al publicar los mismos contenidos en distintos idiomas (por ejemplo, chino e inglés), aprovechando la barrera idiomática para ocultar el plagio.
Mirando los registros de Deja Vu, hay de todo un poco, desde posibles falsos positivos, hasta plagios y autoplagios descarados en los que no ha cambiado ni una coma del título y el abstract del artículo.
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