Inteligência artificial pode beneficiar revisão de artigos científicos, diz Nature

Softwares melhoram qualidade de artigos e poupam tempo no peer review, mas tomada de decisão humana ainda é indispensável

FÁBIO DE CASTRO

Softwares cada vez mais avançados prometem transformar o processo de revisão por pares, empregado na edição de artigos em revistas científicas, melhorando a qualidade do material publicado e poupando tempo dos pesquisadores, segundo reportagem publicada na quarta-feira (28), na seção de notícias da Nature. Porém, mesmo na “era da revisão por inteligência artificial”, a tomada de decisão permanecerá com os humanos, diz o texto.

De acordo com a Nature, algumas editoras acadêmicas já estão empregando ferramentas de inteligência artificial para tarefas que envolvem seleção de revisores, checagem de estatísticas, resumos de descobertas dos artigos. “Várias plataformas já contam também com detectores automáticos de plágio, com base em algoritmos.”

Em junho deste ano, um software chamado StatReviewer, que checa a consistência de estatísticas e métodos em manuscritos, foi adotado pela Aries Systems, um sistema de gestão de revisão por pares que pertence ao grupo editorial Elsevier, segundo a reportagem.

Também em junho, afirma a revista, a plataforma de revisão por pares ScholarOne, utilizada por inúmeros periódicos, fez uma parceria com a Unsilo, da Dinamarca, que utiliza o processamento de linguagem natural e o aprendizado de máquina para analisar manuscritos.

“A Unsilo faz uma análise semântica do texto para identificar as declarações principais Isso dá uma visão geral do artigo bem melhor que as palavras-chave enviadas pelos autores”, disse à Nature o diretor de vendas da Unsilo, Neil Christensen.

“Encontramos as frases de fato importantes do texto que eles realmente escreveram, em vez de nos guiarmos por algo que foi inserido ali cinco minutos antes do texto ser submetido”, afirmou Christensen.

 

Extrair conexões

A partir da primeira análise, a Unsilo identifica as frases-chave mais relacionadas provavelmente a afirmações ou descobertas, dando aos editores um sumário dos resultados. O algoritmo também identifica quais afirmações são semelhantes às de outros artigos, o que pode ser utilizado para contextualizar o trabalho, ou detectar plágio.

“A ferramenta não toma decisões. Ela apenas diz: ‘aqui estão algumas coisas que se destacaram ao comparar esse artigo a tudo que foi publicado antes – julguem vocês’. Ela não substitui o julgamento editorial, mas o torna muito mais fácil”, disse à Nature o consultor britânico David Worlock.

Segundo Worlock, várias ferramentas semelhantes estão emergindo. Ele está envolvido com a start-up Wizdom, em Londres, que pertence à editora Taylor & Francis. A empresa está desenvolvendo um software capaz de fazer mineração de bases de dados e extrair conexões entre diferentes disciplinas e conceitos.

Segundo os criadores do StatReviewer, Timothy Houle, da Universidade Wake Forest , na Carolina do Norte (EUA) e Chadwick DeVoss, presidente da start-up NEX7, em Madison, em Wisconsin (EUA), a ferramenta consegue avaliar estatísticas em formatos padronizados para diversas áreas de pesquisa.

 

Detectar fraudes

A ferramenta, que também é capaz de identificar “marcadores de comportamento fraudulento”, está sendo testada por “dúzias de editoras”, segundo DeVoss. Um teste em 2017 no BioMed Central – que pertence no grupo editorial Springer Nature – em Londres, foi inconclusivo porque o dispositivo não analisou manuscritos suficientes. Mas, segundo a diretora de comunicação para pesquisa aberta da editora, Amy Bourke-Waite, a ferramenta “pegou coisas que escaparam aos revisores humanos”, como artigos que não se encaixavam em padrões exigidos.

A Nature, porém, destaca que há possíveis armadilhas na revisão por inteligência artificial. “Uma preocupação é que o as ferramentas de aprendizado de máquina treinadas em artigos publicados poderia reforçar algum viés na revisão.”

“Se você constrói um sistema de tomada de decisões com base em artigos que a revista aceitou no passado, ele terá um viés embutido”, disse Worlock. “Se um algoritmo fornece uma nota geral única depois de avaliar o artigo – como faz o StatReviewer – os editores podem ficar tentados a tomarem atalhos e simplesmente se basearem naquela nota para aceitar ou rejeitar um artigo”, afirmou DeVoss à Nature.

Segundo Andrew Preston, co-fundador da Publons – uma startup em Wellington (EUA) que foi adquirida pela Clarivate Analytics –, os algoritmos não são ainda inteligentes o suficiente para permitir que um editor aceite ou rejeite um artigo apenas com base nas informações por ele extraídas. “Essas ferramentas podem nos dar a certeza de que um artigo é nota zero, mas de maneira alguma elas podem substituir o que faz um revisor em termos de avaliação.”

Na imagem acima, cena de vídeo de divulgação da startup Publons Academy. Imagem: reprodução.

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