A Telegram üzenetküldő platform a cikkek, könyvek és tudományos hírek megosztásának egyik fő felületévé vált, de egyben a [meg nem határozott kérdések] elszaporodásának terévé is. vezető tudományos kiadók megszemélyesítéseEgy Spanyolországban végzett tanulmány nagyon világos számokkal támasztotta alá a problémát, amelyet sokan gyanítottak, de amelyet alig számszerűsítettek szigorúan.
E kutatás szerint, amelyet az Granadai Egyetem (UGR)A nagy nemzetközi tudományos kiadók neve alatt működő Telegram-csatornák közel nyolctizede nem hivatalos. Konkrétan azt észlelték, hogy körülbelül Az ezekhez a kiadókhoz rendelt csatornák 78%-a hamis, ez a százalékos arány különösen aggasztó egy olyan európai kontextusban, amelyet a tudományos félretájékoztatás elleni küzdelem jellemez.
Az akadémiai tartalomnak álcázott átverések és kétes tartalmak elterjedése folyamatosan növekszik, és ez a munka lehetséges magyarázatot kínál erre: A Telegram egy Egy széles és szervezett csatornahálózat, amely tudományos kiadóknak adja ki magát jogosulatlan anyagok terjesztése, állítólagos kiadói szolgáltatások nyújtása és tekintélyes intézmények hírnevének kihasználása. Spanyolország, mint az európai tudományos ökoszisztéma része, sem mentes e jelenség hatásaitól.
A tanulmány szerzői azzal érvelnek, hogy ez a Telegram-környezet nem elszigetelt eset, hanem inkább egy tünet. a kiadók hivatalos és ellenőrzött jelenlétének hiányaEz a rés lehetővé teszi a rosszindulatú szereplők számára, hogy a platformon a tudományos kommunikáció élvonalába kerüljenek, befolyásolva, hogy hány felhasználó fér hozzá a könyvekhez és cikkekhez.
A tudományos kiadók csatornáin tapasztalható csalások térképe
A munkát a Számítógépes Bölcsészettudományok és Társadalomtudományok Tanszéke (U-CHASS) a Granadai Egyetemről. A kutatók Victor Herrero Solana és Carlos Castro Castro Elkezdték elemezni a Telegram-csatornák ökoszisztémáját, amelyek nagy tudományos kiadókhoz kapcsolódnak, és felmérni, hogy ez a kapcsolat milyen mértékben valós.
Ehhez kiválasztották 13 vezető nemzetközi tudományos kiadóKözöttük olyan ismert kiadók találhatók, mint az Elsevier, a Springer, a Wiley-Blackwell, a Nature és a Cambridge University Press. A kiválasztás során figyelembe vették a… súly a SCImago portálon, az egyik legszélesebb körben használt index a globális tudományos teljesítmény értékelésére.
Miután összeállították a kiadók listáját, a kutatók a Telegramon keresték meg őket. 37 csatorna, amelyek ezekkel a márkákkal hozhatók összefüggésbeakár a név, a logó, akár a gyűjteményeikre és kiadványaikra való közvetlen hivatkozások használatával. A cél kettős volt: egyrészt annak ellenőrzése, hogy ezek a csatornák hivatalos kapcsolatban állnak-e a kiadókkal; másrészt a csalárdnak bizonyultak viselkedési mintáinak azonosítása.
Az eredmények egyértelműek voltak. A 37 elemzett csatorna közül csak Nyolc darab hitelességét és a kiadókhoz való közvetlen kapcsolódási pontját erősítették meg.Vagyis a csatornáknak csak 21,62%-a bizonyult legitimnek, szemben egy… A hamis csatornák 78,38%-a engedély nélkül használta ezen intézmények identitásátA gyakorlatban egy „hivatalos” Telegram-csatornát kereső felhasználó sokkal nagyobb valószínűséggel köt ki csalárd térben, mint egy valódiban.
A tanulmány megjelent egy tudományos folyóiratban "IDB: Egyetemi szövegek a könyvtár- és információtudományról"A 2025 decemberi számában, „Főbb tudományos szerkesztők a Telegram-csatornákban: megközelítés a hamis csatornák észleléséhez a ChatGPT és a DeepSeek segítségével” címmel, a kutatás a számokon túl egy… mélyen torz ökoszisztéma ami kockázatot jelent mind a tudományos közösség, mind az olvasók és a diákok számára.
Úttörő tanulmány a ChatGPT és a DeepSeek használatával
A munka egyik leginnovatívabb aspektusa az mesterséges intelligencián alapuló módszertanA Granadai Egyetem kutatói úttörő szerepet játszottak a ... alkalmazásában. Nyelvi modellek (LLM), mint például a ChatGPT és a DeepSeek hogy segítsen meghatározni, hogy az elemzett csatornák hivatalosak-e vagy sem, analitikai képességeiket egy későbbi emberi felülvizsgálattal kombinálva.
A kutatási terv a következőképpen épült fel: több esettanulmányA 37 azonosított csatorna mindegyikéhez egy szabványosított prompt amelyet mind a ChatGPT-nek, mind a DeepSeeknek elküldtünk, aktiválva a webes keresési funkció ezen modellek közül. Az ötlet az volt, hogy a mesterséges intelligencia valós időben ellenőrizhesse a vállalati oldalakra mutató linkek meglétét, az ellenőrzött fiókokat és a hitelesség egyéb jeleit.
A modellek küldetése az volt, hogy értékelje annak valószínűségét, hogy minden csatorna hivatalos volt, olyan mutatók alapján, mint a tartalom és a márka szerkesztői vonalának összhangja, megbízható linkek megléte intézményi weboldalakra, helyes logók és nevek megléte, vagy utalás felismerhető szerkesztői politikákra.
Miután megkapták a ChatGPT és a DeepSeek rangsorokat, az UGR csapata elvégzett egy független kézi ellenőrzésami az alapvető igazságként szolgált. Más szóval, a mesterséges intelligenciának nem volt a végső szava: a kutatók összehasonlították saját kereséseiket és ellenőrzéseiket a modellek válaszaival, hogy megállapítsák, az egyes csatornák hitelesek vagy hamisak.
Ez a megközelítés lehetővé tette annak bemutatását, hogy az LLM-ek (jogi mesterképzések) hasznos eszközök a kezdeti nagyszabású szűréshez, amint azt a Csatornabezárások hamis mesterséges intelligencia által készített előzetesek miattkülönösen a több ezer csatornával és olyan mennyiségű információval rendelkező platformokon, amelyeket nehéz tisztán manuálisan kezelni. Ugyanakkor azt is világossá tette, hogy a mai naptól kezdve... Nem helyettesíthetik teljesen a szakértői véleményt amikor érzékeny fiókok, például tudományos kiadók fiókjainak érvényesítéséről van szó.
Hogyan működnek a hamis csatornák a Telegramon?
A 37 csatorna részletes elemzése lehetővé tette egy meglehetősen homogén minta rekonstrukcióját Hogyan működnek a Telegramon azok, akik tudományos kiadóknak adják ki magukat?A leggyakoribb gyakorlat a tömeges elosztás. digitális formátumú könyvek, kézikönyvek és cikkek engedély nélkül, a szerzői jogvédelem alatt álló címekhez való ingyenes hozzáférés vagy közvetlen letöltés ígéretével.
A tartalom jogosulatlan terjesztésével együtt számos csalárd csatorna kínál aligha hiteles szerkesztői szolgáltatásokpéldául cikkek publikálása nagy hatású folyóiratokban nagyon rövid időn belül, vagy cikkek elfogadásának garantálása szabványos lektorálási folyamat nélkül. Ez a fajta állítás különösen veszélyes a kezdő kutatók, doktoranduszok és kevés tapasztalattal rendelkező szakemberek az akadémiai publikációs körben.
A kutatók azt is felfedezték, hogy a rendkívül promóciós nyelvezetAz üzenetek inkább agresszív marketingkampányokra emlékeztetnek, mint a tudományos kiadókra jellemző józan kommunikációra. Kedvezmények, „különleges ajánlatok” és irreális előnyök ígéretei bővelkednek benne, ami zavaró az akadémiai szektor szokásos kommunikációjához képest.
Bizonyos esetekben hamis csatornák használják kiadói logók, gyűjteménynevek vagy rövidített linkek amelyek a legitimitás látszatát keltik. Első pillantásra egy olyan felhasználó számára, aki nem ismeri ezen intézmények belső működését, a prezentáció meggyőzőnek tűnhet, különösen, ha a csatorna olyan híreket, bejelentéseket és dokumentumokat állít össze, amelyek valós anyagokat kétes eredetű tartalommal kevernek.
Ez a keretrendszer generálja azt, amit a tanulmány egy torzított ökoszisztéma a Telegramon belülahol a nem hivatalos csatornák jelenléte messze meghaladja a kiadókhoz valóban kapcsolódó fiókokét. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy komoly kockázatok az akadémiai integritásra és a szellemi tulajdonra nézveEz mind Spanyolországban, mind Európa-szerte problémát jelent, mivel elősegíti a kalózművek és a megtévesztő ajánlatok terjesztését, amelyek a szerzőket, az intézményeket és az olvasókat egyaránt érintik.
Miben téved a mesterséges intelligencia, és miben helyes?
A modellek teljesítményét tekintve a tanulmány azt mutatja, hogy mind A ChatGPT és a DeepSeek nagy hatékonyságot mutatnak az egyértelműen hamis csatornák észlelésében.Amikor a személyes adatokkal való visszaélés nyilvánvaló – hivatalos linkek teljes hiánya, valószerűtlen ígéretek, nyíltan kalóztartalom –, mindkét rendszer hajlamos egyetérteni a diagnózisában, és illegitimnek minősíti a csatornákat.
A kutatás azonban azt is feltárja, hogy ezen modellek strukturális korlátai a valódi csatornák hitelességének megerősítésébenA legtöbb nehézséget azok az esetek okozták, amelyekben a csatorna látszólag kapcsolatban állt egy kiadóval, de hiányzott erős ellenőrző jelek, mint például a kék pipa a Telegramon vagy az egyértelmű linkek könnyen ellenőrizhető intézményi oldalakra.
A modellek nem viselkedtek azonosan. A tanulmány szerint A DeepSeek általában nagyobb hangsúlyt fektetett a tartalom kontextuális koherenciájáraMás szóval, hogy a publikációk típusa, az üzenetek hangvétele és a csatorna struktúrája összhangban volt-e azzal, amit egy elismert tudományos kiadótól elvárnának. Ez a megközelítés arra összpontosított, hogy a csatorna hogyan kommunikált naponta.
A maga részéről A ChatGPT prioritásként kezelte az intézményi hovatartozások hivatalos ellenőrzését.A gyakorlatban ez azt jelentette, hogy nagyobb hangsúlyt fektettek a csatorna jelenlétére a vállalati weboldalakon, az ellenőrzött említések meglétére vagy más elismert fiókokkal való kapcsolatára. Amikor ezek az elemek nem voltak egyértelműek, a modell nagyobb óvatosságot vagy kétséget mutatott a hitelességgel kapcsolatban.
A tanulmány arra a következtetésre jutott, hogy ezek a kiegészítő megközelítések értékesek a kezdeti szűrést végez információval telített környezetekbende hangsúlyozza, hogy a A mesterséges intelligencia, mint autonóm detektor megbízhatósága a speciális képzés nélküli felhasználók számára továbbra is korlátozott.A szerzők azt javasolják, hogy ezeket a modelleket hibrid rendszerek részeként használják, amelyekben az automatizált elemzés támogatást nyújt, de a végső megerősítés a tudományos dokumentációban és szerkesztésben jártas szakemberek feladata.
Forrásokbeli torzítások és az angol tartalom hegemóniája
A csalások mérése mellett a vizsgálat a következőkre összpontosított: Milyen forrásokat használ a ChatGPT és a DeepSeek a válaszaik alátámasztásához?Az egyik legszembetűnőbb megállapítás a következők domináns jelenléte volt: Nyugati utalások más földrajzi területekkel szembenmég a DeepSeek esetében is, amelyről feltételezhetjük, hogy közelebb áll az ázsiai forrásokhoz.
Ez az egyensúlyhiány tükrözi a az angol tartalom hegemóniája az internetenkülönösen tudományos és akadémiai információk esetében. Mivel elsősorban az adott nyelven írt adatokon képzik őket, a modellek hajlamosak ezt az eloszlást reprodukálni a kereséseikben és az argumentumaikban, ami egy strukturális torzítás amikor más nyelvi kontextusokból származó forrásokat kell értékelniük.
A gyakorlatban ez az elfogultság bonyolíthatja a a nem nyugati kiadókhoz kapcsolódó csatornák értékeléseakiknek weboldalai, ellenőrzési rendszerei vagy kommunikációs stílusai esetleg nem illeszkednek jól az angolszász világban uralkodó mintákhoz. Ennek eredményeként egyes legitim csatornákat nagyobb bizonytalanság vagy gyanakvás övezhet, mint nyugati megfelelőiket.
A tanulmány szerzői szerint ezt a szempontot figyelembe kell venni, amikor mesterséges intelligencia alapú globális megfigyelőeszközök tervezéseEz különösen igaz Európára, ahol nagyon eltérő hátterű tudományos intézmények léteznek egymás mellett. Ha ezeket az elfogultságokat nem korrigálják, fennáll a veszélye annak, hogy a kiadók láthatósága és elismertsége közötti egyenlőtlenségek erősödnek a származási országuk vagy nyelvük alapján.
Jövőbeli irányként a tanulmány azt javasolja, hogy kiegyensúlyozottabb és változatosabb korpuszokkal rendelkező modelleket képezzen kivalamint az értékelési kritériumok módosítása, hogy jobban tükrözzék a nemzetközi akadémiai rendszer sokszínűségét. Ellenkező esetben maga a dezinformáció elleni küzdelemre tervezett technológia a kizárás nem szándékos mintázatait reprodukálhatja.
Az akadémiai integritás szempontjából magas kockázatú környezet
Mindezen elemek alapján a kutatók a tudományos kiadókhoz kapcsolódó Telegram-csatornák univerzumát a következőképpen írják le: magas kockázatú környezet az akadémiai integritás és a szellemi tulajdon szempontjábólA hamis csatornák túlnyomó többsége – a valódi fiókok kis számához képest – megnehezíti az átlagfelhasználó számára, hogy első pillantásra megkülönböztesse a megbízható forrásokat.
Az azonosított kockázatok közül a következők emelkednek ki: tudományos anyagok ellenőrizetlen terjesztéseEz nemcsak a szerzői jogokat sérti, hanem elősegítheti a cikkek és könyvek régebbi, hiányos vagy módosított változatainak terjesztését is. Ez a fajta szabályozatlan terjesztés befolyásolhatja azt, hogy az európai diákok, tanárok és kutatók hogyan konzultálnak és idéznek a tudományos szakirodalomból.
Egy másik releváns veszély az, hogy csalárd kiadói szolgáltatásokEzek a gyakorlatok aláássák a bizalmat az akadémiai publikációs rendszerben. Azok, akik áldozatul esnek ezeknek a csatornáknak, nem létező folyamatokért fizethetnek, munkájukat etikátlan gyakorlatokkal társíthatják, vagy veszélyeztethetik szakmai hírnevüket – ami különösen kényes dolog egy kutatói pálya kezdetén.
A tanulmány egy valódi intézményi paradoxonMíg a Telegram egy olyan eszköz, amely nagy potenciállal rendelkezik a szigorú tudományos terjesztés terén, a számos kiadó korlátozott közvetlen részvétele a platformon Ez egy olyan rést hagy, amelyet az utánzók kevés ellenállással kihasználnak. Világosan azonosítható hivatalos csatornák hiányában a felhasználók alternatívákhoz folyamodnak, amelyek sok esetben nem azok, aminek látszanak.
Európai kontextusban, ahol a küzdelem a félretájékoztatás és tudományos átverések Bár ez politikai és szabályozási prioritássá vált, a Telegramon leírt helyzet további kihívást jelent. A csatornák létrehozásának és sokszorozásának egyszerűsége azt jelenti, hogy a probléma gyorsan terjedhet, arra kényszerítve az intézményeket, könyvtárakat és szabályozó testületeket, hogy új megfigyelési és reagálási stratégiákat dolgozzanak ki.
A hibrid megfigyelőrendszerek és az új kutatási irányok felé
Ezt a forgatókönyvet figyelembe véve a Granadai Egyetem kutatói a következők fejlesztését szorgalmazzák: hibrid észlelő és megfigyelő rendszerek amelyek a mesterséges intelligencia képességeit szakértői emberi felülvizsgálattal ötvözik. Az ötlet az, hogy kihasználják a a nyelvi modellek elemzésének léptéke nagyszámú csatorna és üzenet nyomon követésére, de a végső döntést szakértői csapatok kezében hagyva.
Ebben a rendszerben a mesterséges intelligencia a következőképpen működne: kezdeti térképezési eszközEz magában foglalja az új gyanús csatornák, az ismétlődő csalási minták vagy a jó hírű kiadók nevét és logóját újrafelhasználó fiókhálózatok azonosítását. Innen a dokumentumfilmesek, könyvtárosok és a kiadók munkatársai áttekinthetik az azonosított eseteket, és intézkedéseket hozhatnak, akár a platformon történő jelentéssel, a felhasználók figyelmeztetésével, akár saját hivatalos jelenlétük megerősítésével.
A tanulmány arra a lehetőségre is rámutat, hogy kiterjeszteni ezt a módszertant a dezinformáció más területeire is Ezek a problémák gyakoriak a Telegramon, mint például a tudományos álhírek terjedése, az egészségügyi összeesküvés-elméletek és a manipulált politikai tartalmak. Ez a megközelítés összhangban van számos európai intézmény prioritásaival, amelyek proaktív eszközökkel szeretnének rendelkezni a dezinformációs kampányok felderítésére és megállítására, mielőtt azok virálissá válnának.
A fejlett szöveges és kontextuális elemző funkciók fokozatos integrálása a nyelvi modellekbe megnyitja az utat a következők előtt: proaktív monitorozó rendszerek képes korai figyelmeztetéseket kiadni az álcsatornák új hálózatainak megjelenéséről. Ezek a riasztások hasznosak lehetnek a kiadók, egyetemek és közintézmények számára, amelyek a tudományos kommunikáció védelmére és a nyilvánossághoz eljutó információk minőségi szabványainak fenntartására törekszenek.
Ugyanakkor a szerzők hangsúlyozzák annak szükségességét, hogy a A tudományos kiadóknak maguknak kellene megerősíteniük ellenőrzött jelenlétüket a Telegramon és más hasonló platformokon. A hivatalos csatornák egyértelmű meghatározása, az átlátható kommunikációs szabályzatok és a következetes üzenetküldés segítené a felhasználókat abban, hogy könnyebben megkülönböztethessék a legitim forrásokat, és csökkentsék a személyes adatokkal való visszaélés lehetőségét.
A Granadai Egyetemen végzett munka egyértelművé teszi, hogy az a tény, hogy A Telegramon található tudományos kiadói csatornák több mint 78%-a hamis. Ez nem marginális probléma, hanem egy strukturális jelenség, amely befolyásolja az akadémiai információk online áramlását. Kezeléséhez a technológia, a szakértői megítélés és a nagyobb intézményi szerepvállalás ötvözésére van szükség ahhoz, hogy visszanyerjük a teret egy olyan kommunikációs csatornán, ahol jelenleg a csalárd szereplők túl könnyen működnek.
