[이지 사이언스] "AI 플랫폼으로 '부실 의심 학술지' 1천개 찾아냈다"

작성일 08-30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 美 연구팀 "AI가 과학을 나쁜 데이터로부터 보호하는 '방화벽' 될 것" 
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 (서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 학술지의 웹사이트와 온라인 데이터 등을 분석, 돈을 받고 부실한 논문을 실어줘 일명 '약탈적 저널'(predatory journals)로 불리는 '부실 학술지'를 찾아내는 인공지능(AI) 플랫폼이 개발됐다.
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 <img alt="부실 논문(CG) [연합뉴스TV 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/30/yonhap/20250830080136548moru.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="K8Z1YZe7Go" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/30/yonhap/20250830080136548moru.jpg" width="658">
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 부실 논문(CG) [연합뉴스TV 제공]
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 미국 볼더 콜로라도대 대니얼 아쿠냐 교수팀은 30일 과학 저널 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에서 학술지 웹사이트 디자인, 콘텐츠, 발간 메타데이터 등을 분석해 부실 의심 학술지를 찾아내도록 훈련한 AI로 이전까지 알려지지 않은 부실 의심 학술지 1천여개를 확인했다고 밝혔다.
 아쿠냐 교수는 이 결과는 AI가 대규모로 연구 신뢰성 검증을 지원할 수 있는 잠재력을 보여주는 것으로, 저널을 사전 선별하는 보조도구로 사용돼야 한다고 생각한다며 다만 최종 분석은 인간 전문가가 해야 할 것이라고 말했다.
 부실 학술지는 수백~수천 달러를 받고 적절한 심사 과정 없이 논문을 출판해주는 학술지로, 전 세계 연구 신뢰성을 위협하고 있지만 사람이 일일이 이를 검증하는 것은 속도가 느리고 유연성도 부족하다.
 아쿠냐 교수는 "과학자들과 기관들 사이에 이런 저널을 조사하려는 노력이 커지고 있지만 이는 마치 두더지 잡기 게임 같다"며 "하나를 잡으면 또 다른 게 나타난다. 같은 회사가 새 이름으로 새 웹사이트를 만들어낸다"고 지적했다.
 연구팀은 이 연구에서 AI가 학술지의 웹사이트 디자인, 콘텐츠, 발간 메타데이터를 분석해 부실 학술지를 체계적으로 식별해낼 수 있는지 탐색했다.
 전 세계 오픈 액세스 학술지를 무료로 제공하는 온라인 데이터베이스 '오픈 액세스 학술지 디렉터리'(DOAJ)의 저널 평가 기준 및 과거 데이터를 이용해 AI에 훈련한 다음 인터넷에 있는 오픈 액세스 저널 1만5천200여개를 분석하게 했다.
 DOAJ는 2003년부터 자원봉사자들이 직접 '동료평가 정책 설명 여부' 등 6가지 기준에 따라 저널을 평가, 수천 개의 저널을 '부실 의심 저널'로 분류했다.
 훈련된 AI에 지나치게 엄격하거나 느슨하지 않은 부실 판정 기준을 적용한 결과 10%에 가까운 1천400여개 저널이 '부실 의심 학술지'로 분류됐다.
 인간 전문가들의 재검토 과정에서 약 350개는 신뢰 가능성이 큰 것으로 나타나 '부실 의심 학술지'에서 제외됐다.
 연구팀은 AI가 찾은 부실 의심 학술지 1천여 개는 지금까지 수십만 편의 논문을 출판하고 수백만 건의 인용을 받았으며, 주요 연구지원기관의 자금을 인정받고 개발도상국 연구자들을 끌어들이고 있었다고 밝혔다.
 이들은 이 AI 시스템을 아직 공개하지 않았지만, 곧 대학들과 출판사에 제공하기를 희망한다며 이 도구가 나쁜 데이터로부터 학문 분야를 보호하는 '과학을 위한 방화벽'이 될 수 있을 것이라고 말했다.
 아쿠냐 교수는 "과학은 다른 사람의 연구 위에 탑처럼 쌓아 올려지기 때문에 기초가 무너지면 전체가 무너진다"며 "과학의 정당성에 의문을 제기하는 이 시대에 의심스러운 간행물의 확산을 막는 것은 그 어느 때보다 중요해졌다"고 강조했다.
 ◆ 출처 : Science Advances, Daniel Acuña et al., 'Estimating the predictability of questionable open-access journals', https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adt2792
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