論文工場、偽の著者名や引用を使って不正研究を拡散

論文工場が売る著者資格と投稿支援

論文工場は、研究者向けに不正な原稿や論文の著者資格を販売する事業者です。原稿を作成して学術誌に投稿し、採択された論文の著者資格を販売する仕組みが報告されています。一部の論文工場は査読者を偽装したり、査読手続きを操作したりして、論文の掲載を後押しします。

論文工場は、文章や画像、研究データを捏造・改変して原稿を量産します。複数の論文で似た文章や構成、画像の使い回しが見つかるほか、共著者の組み合わせや引用の並びにも不自然なパターンが現れることがあります。こうした手掛かりは、単独ではなく複数を組み合わせて調べられています。

引用も操作の対象です。論文工場が関与した研究が、自ら作った別の論文を引用する例があり、顧客向けに引用を提供する可能性も指摘されています。こうした引用が掲載論文に加わると、実際の研究成果に基づかない知見が学術文献の中で参照されます。

論文数を重視する評価が利用を促す

研究者の採用や昇進で論文数が評価指標に使われると、質よりも出版数を求める圧力が生じます。Natureの論説が紹介した調査では、生物医学系の学部の95％が査読付き論文数を業績指標に使い、米国とカナダの研究機関の40％が昇進・終身在職権の判断で掲載誌のインパクトファクターを考慮していました。

論文工場は、論文を増やしたい研究者に採択済み論文の著者資格を販売します。出版数や掲載誌の指標が評価に結び付く環境では、短期間で業績を増やせる不正なサービスに需要が生まれます。採択される原稿が一部でもあれば論文工場は利益を得られるため、原稿を多数投稿します。

研究評価の仕組みは、個々の不正行為とは分けて考える必要があります。研究者による意図的な捏造や盗用のほか、悪意のない誤りや不適切な研究慣行も、学術記録の信頼性を損なうおそれがあります。論文工場による組織的な操作と、個人の不正、単純な誤りを区別して調査することが課題です。

投稿前後の検出には複数の手掛かり

出版社や編集者は、投稿時に文章や実験手法の類似性、画像の重複・改変、試薬情報の誤りを調べています。著者に実験の生データを求め、画像ファイルも含めて内容を確認する方法が提案されています。文章の言い換え方や共著者の組み合わせ、画像の不自然な再利用も、問題を見つける手掛かりになります。

2026年にBMJで発表された研究では、がん研究論文のタイトルと抄録を使う機械学習モデルが作られました。モデルは、撤回された論文工場由来とされる論文2,202本を使って訓練され、独立したデータで検証された後、約264万7,000本の論文を調べました。分類精度は0.91で、約26万1,000本、全体の9.87％が論文工場論文と類似する特徴を持つものとして検出されました。

調査では、検出された論文は1999年から2024年にかけて増加し、インパクトファクター上位10％の学術誌にも分布していました。中国の研究機関に所属する論文では17万本以上が検出対象となり、同国のがん研究論文の36％に当たりました。文章だけを使った検出と画像・実験データの確認を組み合わせると、異なる種類の兆候を調べられます。

出版社以外も調査と是正を担う

出版社団体STMと出版倫理委員会COPEが2022年に行った調査では、6社から提供された5万3,000本超の論文が分析されました。調査対象となった学術誌で疑わしい投稿が占める割合は2〜46％でしたが、対象誌は代表標本ではないため、この割合を学術誌全体に当てはめることはできません。

投稿前の検査に加え、掲載済み論文への対応も必要です。出版社や学術誌には、疑わしい論文の調査や訂正・撤回を進める手順の整備が求められています。研究不正を調べる科学者らは、疑わしい論文を特定した後の調査・是正を、所属機関や編集者、出版社の仕組みに頼っています。

2022年のSTM・COPE報告は、研究機関や資金提供者との連携、検出ツールへの投資、編集担当者の教育、論文工場の活動を妨げる手続きの検討、撤回手続きの見直しを提言しました。Natureの論説も、研究機関・出版社・研究者が協力し、論文工場を利用しにくくする取り組みを呼び掛けています。掲載数を重視する評価の見直しと、投稿から掲載後までの調査体制の整備が、学術記録の信頼性を保つ課題です。