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近几年来，同行评议造假问题日趋严重，不断地进入人们的视野。今年4月，《Tumor Biology》一次性撤稿107篇论文，主要源自同行评议造假，更引起了学术界广泛关注。不知不觉，已经有人针对这一问题做出了应对。通过追踪个体审稿人的贡献，Publons平台试图减少虚假同行评议问题的出现。6月初，Publons已被Clarivate Analytics收购，后者正是继汤森路透之后持有Web of Science的新公司。这一平台究竟是如何运作的呢？让我们看看Retraction Watch对Publons创始人安德鲁·普雷斯顿（Andrew Preston）的采访。
问：Publons是如何帮助对抗同行评议造假问题的？
答：构建工具来帮助编辑更有效地寻找、甄选、联系并激励潜在审稿人，这被我们视为自己的工作。一个很大的问题在于，在庞大的出版生态系统中（目前我们和10个主要出版商中的8家有合作关系），我们应该能够让这个系统更为高效，为每个人所用。
虚假审稿人离不开作者或者第三方对同行评议过程的破坏。在很多案例中，编辑都以为自己在和真正的审稿人联系，实际上对方的邮箱是被他人所掌控的。这一问题通常发生在编辑使用作者所提供邮箱的时候，当然自己在网络上搜索的邮件地址也可能中枪。
在Publons系统中，审稿人需要对自己的邮箱地址和评审意见进行确认。通过将这两者联系起来，期刊编辑就能够确信，在电脑另一端和自己交流的人就是他们在Publons上看到的同一个人。
问：最近Springer Nature的107篇撤稿事件就源于同行评议造假。这说明有些人在用新的手段破坏同行评议过程。另外，那些代表作者提交稿件的第三方公司在此过程中也可能起到某种操控作用。Publons是如何面对这些问题的呢？
答：如果我们想阻止虚假审稿，那就必须为编辑提供快速有效的工具，帮助他们找到积极、可信的审稿人。需要注意的是，虚假审稿只是拖慢和扰乱学术出版过程的若干因素之一。现在对于编辑来说，为每一篇稿件找到合格且积极的审稿人，越来越困难。
一个解决办法就是扩大可用审稿人的范围。这就需要准备用于新审稿人的培训课程，并让那些鲜有审稿经验的学者能够很容易接触到这些内容。Publons就提供了这些专门面向年轻学者，能够培养同行评议能力的材料。他们可以直接和导师合作，练习审稿意见的写作。另外我们还会帮助他们建立和相关领域编辑的桥梁。
Publons联合创始人Andrew Preston (左) 和Clarivate Analytics总裁Jay Nadler (右)
问：Publons被Clarivate Analytics收购，这对于未来减少同行评议造假问题有什么帮助吗？
答：同Clarivate Analytics协议的前提很明确，我们会保持我们原有的路径，并在更广的规模上解决问题。举个例子，Clarivate Analytics是Web of Science的持有者，通过将其中的引用数据和作者数据整合到我们为编辑提供的工具中，我们将能够给出最好的利益冲突报告，并提供更广泛的潜在审稿人清单。
进一步讲，构建虚假同行评议解决办法时所面对的一个关键挑战，就是虽然每个人都承认这很重要，但我们很难汇聚每个人的力量来帮助解决问题。Clarivate Analytics在科研生态系统中处在中立的位置——他们不是出版商，不是资助人，也不是研究机构——但是他们和所有这些利益相关者都有着广泛而深入的联系。
我们相信，Clarivate Analytics的高度将能够帮助我们和出版商、资助人以及科研机构相协调，从而首先唤起大家对问题的意识，然后建立市场领先的解决方案。这种共同的努力将能提升每一方的地位。
问：Publons的用户似乎有提出问题，他们的审稿数据是如何使用的？他们自己为何无法介入？
答：我们对于数据的隐私和管理非常看重。这在同行评议问题中尤为重要：这个过程中隐私和匿名性可以说是至高无上的。所以，我们会确保这些信息达到最优的数据隐私标准，同时也符合个体期刊的审稿方针。数据保护是Publons平台的核心。
有一位学者曾要求下载他的同行评议原始数据。这并不是我们经常会收到的要求，也没有自动系统能够处理这个问题。由于我们无法立刻提供数据，他把事情放到了Twitter上，并要求删除其账户。我已经让技术团队进行处理，目前这位学者拿到了他的数据。我们正在做出调整，以便未来能够更高效地满足这些需求。当然，问题并没有你想象的那么容易。这并不像桌上有个文件夹，里面装着每个审稿人的全套信息。实际上，数据分布在很多（超过10个）数据库模型中，来自编辑和出版商的专用数据确认也分为不同的形式，我们无法简单地进行分享。
原文链接
http://retractionwatch.com/2017/06/23/can-tracking-system-peer-reviewers-help-stop-fakes/
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