2026年1月30日，BMJ發(fā)表了一篇文章，該文章訓(xùn)練并驗證機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以區(qū)分癌癥領(lǐng)域疑似出自論文工廠的論文與真實研究論文。研究發(fā)現(xiàn)，癌癥出版領(lǐng)域可疑論文的比例在不斷上升，論文工廠日益擴(kuò)大，并且將目標(biāo)瞄準(zhǔn)了更高影響因子的期刊。

原文鏈接：https://www.bmj.com/content/392/bmj-2025-087581

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研究背景

論文工廠通過快速批量生產(chǎn)低質(zhì)量研究論文來最大化收益。這些文章可能存在以下特征：通常使用已有模板，只替換特定的術(shù)語；可能包含錯誤試劑、偽造數(shù)據(jù)與實驗，存在經(jīng)過修圖或重復(fù)使用的圖表；通常內(nèi)容泛泛、寫作粗糙、章節(jié)間缺乏連貫性，且僅提供膚淺的研究論證；可能會創(chuàng)建從未合作過，或者未作出任何實質(zhì)貢獻(xiàn)的虛假作者；常自引文章；可能賄賂編輯并操縱同行評審以促成發(fā)表。

癌癥領(lǐng)域受其影響尤為嚴(yán)重。該領(lǐng)域發(fā)表壓力大、專業(yè)數(shù)據(jù)與技術(shù)相對易偽造，以及同行評審能力有限，造假論文更易生產(chǎn)且難以識別。

跨學(xué)科研究顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以基于撤稿觀察數(shù)據(jù)庫的文本數(shù)據(jù)，預(yù)測撤稿和論文工廠產(chǎn)出文章，但該方法在癌癥研究領(lǐng)域的效能尚未經(jīng)過驗證。

假設(shè)論文工廠使用的文本模板會覆蓋標(biāo)題和摘要，且這些模板具有領(lǐng)域和文章類型特異性，可為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供強(qiáng)信號。本研究基于BERT構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)流程，輸入癌癥領(lǐng)域已撤稿的論文工廠文章的標(biāo)題和摘要，通過模型識別文本模式，進(jìn)而檢測現(xiàn)有論文與已撤稿的論文工廠文章的相似性。

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研究方法

本研究首要目標(biāo)是訓(xùn)練并評估模型的可靠分類能力，以區(qū)分撤稿文章（疑似出自論文工廠）與真實癌癥研究論文的標(biāo)題摘要。其次，使用模型篩查數(shù)百萬篇癌癥研究論文，評估被標(biāo)記的可疑論文隨時間的變化趨勢，被標(biāo)記論文的國家、出版商、研究領(lǐng)域的變化，并分析其在高影響因子期刊中的演變情況。

癌癥研究數(shù)據(jù)集

2025年3月下載pubmed中所有生物醫(yī)學(xué)研究文獻(xiàn)，排除摘要非英文、空白、截斷、無標(biāo)點(diǎn)、少于250字或大于4000字的文章。納入1999-2024年的所有文章，去掉重復(fù)、撤稿、更正、關(guān)注文章后，保留1740萬篇文章。通過MeSH術(shù)語和美國國家癌癥研究所術(shù)語庫構(gòu)建關(guān)鍵詞，在論文標(biāo)題和摘要中進(jìn)行匹配，最終得到包含2,647,471篇論文的癌癥研究數(shù)據(jù)集，這些論文發(fā)表于11,632種期刊。

提取數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析：第一作者所屬國家、出版商、癌癥類型、主要癌癥研究領(lǐng)域以及SCImago期刊影響因子。

注：?Scimago是一個基于Scopus數(shù)據(jù)庫的學(xué)術(shù)評估平臺?，提供期刊排名、機(jī)構(gòu)排名等多種科研評價工具。

論文工廠數(shù)據(jù)集

論文工廠數(shù)據(jù)集通過兩個來源構(gòu)建：一是撤稿觀察網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中標(biāo)記為論文工廠來源的論文（https://retractiondatabase.org/RetractionSearch.aspx）；另一個是圖像誠信專家（學(xué)術(shù)偵探）整理的在線列表，其中列出了圖像篡改的證據(jù)。得益于PubPeer平臺的匿名貢獻(xiàn)者，論文工廠論文的匯編資料已在線發(fā)布在電子表格中（鏈接：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zKxfaqug4ZhwHyGzslF38pFyC8xtU8lzmmOFMGYITDI/edit?gid=1473413779#gid=1473413779）

撤稿觀察數(shù)據(jù)庫中的論文用于模型開發(fā)，最終納入2,202篇論文工廠撤稿論文。圖像誠信專家數(shù)據(jù)集用于外部驗證，最終選取3,094篇疑似論文工廠論文。

模型選擇和訓(xùn)練

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含50%論文工廠論文和50%真實論文。前者假定其為論文工廠產(chǎn)出，后者用作對照，選擇后均在PubPeer上進(jìn)行人工核查。對照組文獻(xiàn)從癌癥研究數(shù)據(jù)集中篩選，以下三部分各占約三分之一：中國機(jī)構(gòu)發(fā)表在《Cell》,《Cancer Cell》，《Molecular Cell》，《The EMBO Journal》上的論文（為減少語言上可能存在的偏倚）；隨機(jī)選取瑞典/芬蘭/挪威機(jī)構(gòu)的論文（因撤稿觀察網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中無相關(guān)撤稿記錄）；隨機(jī)選取上述四個期刊中除外上述國家的論文。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中4404篇論文被分為三部分，70%用于訓(xùn)練、17.5%用于優(yōu)化、12.5%用于內(nèi)部驗證，每部分論文工廠論文和對照論文保持1:1。

模型性能（準(zhǔn)確率、靈敏度和特異度）首先在內(nèi)部驗證集上評估，然后使用圖像誠信專家整理的在線清單進(jìn)行外部驗證。另外進(jìn)行了補(bǔ)充驗證，使用了疑似涉及論文工廠的873篇癌癥研究論文，這些論文來自三項研究，這些研究探討了存在核苷酸序列/細(xì)胞系問題的癌癥相關(guān)論文。

癌癥文獻(xiàn)篩查

使用經(jīng)過微調(diào)的BERT模型對1999-2024年間發(fā)表的260萬篇癌癥研究文獻(xiàn)進(jìn)行篩查，經(jīng)過訓(xùn)練，該模型可識別與被撤論文工廠論文相似的文本特征，將識別出的論文稱為"標(biāo)記論文"。

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研究結(jié)果

模型性能

內(nèi)部驗證準(zhǔn)確率達(dá)到0.91，靈敏度為0.87，特異度為0.96。外部驗證中這些指標(biāo)分別為：0.93，0.87和0.99。補(bǔ)充驗證中，模型共標(biāo)記了72%的論文。

由于內(nèi)部驗證集與外部驗證集的錯誤分類相似，二者合并分析時，假陽性文章，即將對照論文誤判為論文工廠論文，僅39篇（共3375篇）。

癌癥研究數(shù)據(jù)集的篩查

使用模型篩查1999-2024年的癌癥研究數(shù)據(jù)集，261,245篇論文被標(biāo)記為可疑，占數(shù)據(jù)集中所有論文的9.87%。

時間趨勢

1999-2022年間標(biāo)記論文的數(shù)量呈指數(shù)級增長，于2022年達(dá)到峰值，隨后兩年略有下降。2000年初標(biāo)記論文的比例保持在1%左右，2020年代初，這一比例已超過當(dāng)年癌癥研究產(chǎn)出的15%。

圖.每年的標(biāo)記論文數(shù)量

國家

各國產(chǎn)出的論文中，標(biāo)記論文占比最高的是中國（497,672/177,907，36%），其次是伊朗（6,801/33,935，20%）。就標(biāo)記論文數(shù)量而言，美國位列第二，被標(biāo)記10,511篇論文，占其發(fā)表論文的2%。

出版商及其期刊

標(biāo)記論文比例最高為67%，來自Verduci Editore旗下的癌癥研究期刊《European Review for Medical and Pharmacological Sciences》。排名第二的出版商是International Scientific Literature，旗下《Medical Science Monitor》的標(biāo)記論文比例約45%。其余四家出版商依次為E-Century Publishing Corporation（44%）、Spandidos Publications（38%）、Ivyspring International Publisher（30%）和IOS Press（30%）。

大型出版商Springer Nature，Elsevier，和Wiley標(biāo)記論文比例較低，但標(biāo)記論文的絕對數(shù)量較高。

研究領(lǐng)域

標(biāo)記論文主要集中于癌癥生物學(xué)與基礎(chǔ)研究領(lǐng)域、新療法研發(fā)或評估、診斷與預(yù)后領(lǐng)域，標(biāo)記比例均超過10%。生存研究、支持性照護(hù)與臨終關(guān)懷；流行病學(xué)與人群研究；衛(wèi)生系統(tǒng)、政策與實施等領(lǐng)域的標(biāo)記論文比例較低，均不足2%。

圖.標(biāo)記論文比例較高的研究領(lǐng)域

影響因子前10%的期刊

影響因子排名前10%的期刊中，標(biāo)記論文比例呈現(xiàn)出隨時間推移而明顯上升的趨勢，于2022年超過10%。

圖.影響因子前10%期刊中的標(biāo)記論文比例

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模型在不同驗證集上表現(xiàn)一致，證實了其對論文工廠文本特征的可靠識別能力，并強(qiáng)化了“此類論文共享通用標(biāo)題與摘要模板”的假說。標(biāo)記論文的多項特征與既往研究一致，如標(biāo)記論文隨時間的指數(shù)增長趨勢與已知的論文工廠發(fā)展歷程吻合；標(biāo)記論文在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域更集中等。

研究局限性

• 兩個論文工廠數(shù)據(jù)集可能存在局限性。撤稿觀察網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中的“論文工廠”標(biāo)簽僅反映其工作人員對出版商撤稿聲明的解讀，而出版商調(diào)查這些論文的方式缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致該標(biāo)簽可能對應(yīng)不同證據(jù)強(qiáng)度。圖像誠信專家數(shù)據(jù)集中包含圖像篡改證據(jù)，這些文章可能與論文工廠無關(guān)，且專家的調(diào)查方法與透明度存在差異。模型檢測到的更可能是訓(xùn)練集中代表的文本特征，而非論文工廠論文的全部特征。

• 訓(xùn)練集中中國論文占比過高，存在模型將中文語言模式識別為論文工廠文本特征的可能。

• 對照組論文來源可能造成偏倚。
  

• 深度學(xué)習(xí)模型的不可解釋性導(dǎo)致無法直接識別BERT捕捉的特征。本研究并非旨在直接識別論文工廠論文或指控任何個人欺詐，而是關(guān)注整體模式與趨勢。該分類器是一個概率模型，而非不端行為的最終判定。

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研究結(jié)論

利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過標(biāo)題和摘要識別與已撤稿論文工廠論文相似的論文是可行且有效的。研究結(jié)果揭示，癌癥研究出版領(lǐng)域的標(biāo)記論文比例不斷上升，論文工廠日益擴(kuò)大，現(xiàn)已將目標(biāo)瞄準(zhǔn)更高影響因子的期刊，這強(qiáng)調(diào)了期刊、審稿人和研究人員保持警惕的必要性。

參考文獻(xiàn)：BMJ. 2026 Jan 29;392:e087581. doi: 10.1136/bmj-2025-087581.