Ngô Đức Thế Ryan – 2023-11-23 21:59:48
**Citation cartel – A case study in a retracted article**
Gần đây có rất nhiều các nhà khoa học nổi lên trở thành những highly-cited scientists – các ngôi sao được trích dẫn khủng. Tất nhiên thì trong số đó có những người thật sự xuất sắc, nhưng cũng không ít trong số đó có thành tích khủng nhờ việc tham gia vào thị trường bơm thổi chỉ số trích dẫn. Họ tham gia vào những đường dây trích dẫn, citation cartel (hay citation ring) và tùy tiện trích dẫn lẫn nhau, qua đó giúp nhau tăng nhanh chỉ số trích dẫn.
Trong bài báo đăng trên [Scientific Reports (2021),](https://www.nature.com/articles/s41598-021-93572-3) nhóm của Kojaku, Livan và Masuda đã phân tích và xây dựng thuật toán phát hiện ra những citation cartel, và cảnh báo việc này đang bùng nổ lớn. Các nghiên cứu này chỉ ra những bức tranh lớn về vấn đề này, nhưng không đưa ra những sai phạm cụ thể. Rất nhiều người có thể cãi rằng, bài báo của tôi được trích dẫn nhiều, có nghĩa là nó có chất lượng, hà cớ gì bảo rằng có vấn đề? Nhưng nếu soi kỹ vào các trích dẫn đó thì sẽ thấy những trích dẫn đó chẳng liên quan gì tới bài báo được nêu.
Tôi có phân tích một bài báo mới bị nhà xuất bản Springer Link rút (**[retracted](https://link.springer.com/article/10.1007/s00366-023-01859-y)**) vì phát hiện những sai phạm liên quan đến việc làm giả mạo quá trình peer review, đạo văn và nghi vấn xuất mua bán co-authorship trên các công xưởng (paper mills) như một case study. **[Bài báo này được xuất bản năm 2020 trên tạp chí Engineering with Computers](https://doi.org/10.1007/s00366-020-01144-2)** về chủ đề cơ học vật rắn (tính toán).
Tác giả liên hệ là ngôi sao Abdelouahed Tounsi, người mỗi năm có khoảng hơn 70 bài báo và tổng số trích dẫn lên tới hơn 40 ngàn (h-index 124). Một tác giả liên hệ khác là Mostafa Habibi có địa chỉ là một trường đại học quen thuộc ở Việt Nam.
Bài báo được xuất bản dài tổng số 24 trang, và mất tới 4.5 trang để liệt kê 141 tài liệu tham khảo (references) – và đây chính là cái đuôi đã lòi ra – một bài báo bình thường đâu cần tham khảo nhiều đến vậy. Hãy đọc kỹ bài báo để thấy họ đã dung 124 references này như thế nào, và dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu (lưu ý, hình chụp các danh mục references làm minh họa là không đầy đủ vì vấn đề kích thước hình):
– Phần introduction là phần sử dụng references nhiều nhất với rất nhiều tài liệu không hề liên quan tới các nội dung viết trong bài. Ví dụ đoạn “*some researchers tried to predict the static and dynamic properties of different structures and materials via neural network solution [30–36].*” thì 7 tài liệu [30-36] hoàn toàn là những tài liệu không dính dáng gì tới nội dung này, cũng như ở những lĩnh vực hoàn toàn xa lạ.
– Đoạn tiếp theo “many researchers and engineers have focused their efforts on the development and analysis of complex materials and structures to satisfy needs of an enhanced structural response [15, 37–46].” – 11 tài liệu tham khảo này cũng hoàn toàn không dính dáng gì tới câu này.
– Phần 2: mô tả phương pháp tính toán. Đọc phần 2.3 với mở đầu là phương trình mô tả nguyên lý Hamilton tham khảo từ các tài liệu [17-19,102-107] – một giới thiệu đơn giản nhưng cited tới 9 tài liệu. Một điều thú vị là bạn mở tất cả 9 tài liệu này ra sẽ thấy chúng ở lĩnh vực xa lạ, chẳng sử dụng gì và cũng không hề đề cập gì tới phương trình này.
– Tương tự, ở phần 2.4, phương trình mô tả stress-strain relation có trích dẫn từ 6 tài liệu [108-113], nhưng hai tài liệu 108 và 113 lại không hề có dính dáng gì tới phương trình này.
Rất nhiều đoạn trong bài báo có sự “trích dẫn khống” tương tự, qua đó giúp cho những bài báo thuộc các lĩnh vực không liên quan có thêm một trích dẫn từ bái báo này. Hãy tưởng tượng một nhóm liên quan trích dẫn nhau vòng tròn như vậy thì con số trích dẫn ở mỗi bài báo của mỗi người trong cartel sẽ tăng nhanh như thế nào, nhưng rõ ràng là các trích dẫn này hoàn toàn vô nghĩa, không hề phản ánh chất lượng của các công trình đó.
Statistics:
Likes: 83, Shares: 13, Comments: 1
Like Reactions: 66, Haha Reactions: 2, Wow Reactions: 11, Love Reactions: 3, Sad Reactions: 1, Angry Reactions: 0