Telegram став однією з основних платформ для обміну науковою інформацією, але також місцем, де рясніє дезінформація. видавання себе за когось іншого за академічних видавцівНове дослідження, проведене в Іспанії, навело дуже конкретні цифри для явища, яке досі підозрювали, але не вимірювали так детально.
Згідно з цим дослідженням, проведеним під керівництвом Університет Гранади (UGR)Майже вісім із десяти каналів, що працюють у Telegram та використовують назви великих міжнародних наукових видавництв, не є офіційними. Йдеться про… 78% фейкових каналівЦей факт викликає серйозне занепокоєння в контексті, коли наукова дезінформація вже є серйозною проблемою в Європі та решті світу.
Карта шахрайства в каналах наукових видавництв
Дослідження, проведене Відділом обчислювальних гуманітарних та соціальних наук (U-ШАСІДослідники з Університету Гранади (UGR) поставили собі за мету скласти карту екосистеми Telegram, пов'язаної з великими академічними видавцями. Відповідальними за цю роботу були самі дослідники. Віктор Ерреро Солана і Карлос Кастро КастроВони хотіли перевірити, наскільки канали, які видають себе за офіційні, насправді є такими.
Для цього вони обрали 13 провідних міжнародних наукових видавництвСеред них такі провідні видавництва, як Elsevier, Springer, Wiley-Blackwell, Nature та Cambridge University Press. Вибір був не випадковим: їхні обсяг індексованих публікацій на порталі SCImago, одному з провідних міжнародних довідників з наукової метрики.
Після визначення видавців, яких потрібно було проаналізувати, команда знайшла загалом 37 каналів, які можуть бути пов'язані з цими ущільненнямиМета була двоякою: з одного боку, визначити, чи ці канали справді офіційні; з іншого, вивчити, який тип контенту та практик розробляли ці ідентифікаційні особи.
Результати були переконливими: з 37 перевірених каналів лише 8 виявилися легітимними і бути безпосередньо та перевірено пов’язаними з відповідними видавцями. Тобто, лише 21,62% каналів були автентичними, порівняно з 78,38% шахрайських каналів які діяли, використовуючи назви, логотипи чи посилання на ці установи без будь-якого дозволу.
Новаторське дослідження з використанням ChatGPT та DeepSeek
Одним із найвражаючих аспектів роботи є використана методологія. Дослідники UGR використовували, у піонер у цій галузі, мовні моделі штучного інтелекту такі як ChatGPT та DeepSeek, щоб допомогти виявити ці фальшиві канали. Дослідження було опубліковано в академічному журналі "IDB: Університетські підручники з бібліотечної та інформаційної науки", у випуску за грудень 2025 року.
Команда не обмежувалася простим ручним пошуком, а розробила схема з кількома випадками в якому кожен ідентифікований канал аналізувався за стандартною процедурою. Для цього було використано стандартизована підказка що застосовувалося однаково до ChatGPT та DeepSeek, з можливістю увімкнено веб-пошукщоб ці системи могли порівнювати інформацію в режимі реального часу.
Завданням моделей штучного інтелекту було цінувати автентичність кожного Telegram-каналу, враховуючи такі показники, як зв'язок з офіційними веб-сайтами, наявність перевірених облікових записів, відповідність опублікованого контенту редакційній лінії бренду або наявність надійних корпоративних посилань.
Після отримання рейтингів, наданих ChatGPT та DeepSeek, дослідники провели незалежна ручна перевіркащо діяло як остаточний орієнтир (ґрунтова істина). Тобто, остаточне рішення про те, чи був канал фальшивим чи справжнім, не залишалося в руках штучного інтелекту, а радше використовувався як допоміжний інструмент, який потім порівнювався з експертною людською думкою.
Як працюють фейкові канали в Telegram
Аналіз 37 каналів дозволив виявити досить чітку закономірність щодо Як діють ті, хто видається за наукових видавців?Найпоширенішою тактикою є масове розповсюдження книги та статті в цифровому форматі без дозволучасто подаються як «вільний доступ» або «пряме завантаження» найменувань, які насправді захищені авторським правом.
Крім того, багато з цих каналів пропонують редакційні послуги сумнівної достовірностіяк-от обіцянка публікації наукових статей у журналах з високим імпакт-фактором у надзвичайно короткі терміни та з процесами рецензування, які мають мало спільного з реальною академічною практикою. Такі пропозиції можуть бути особливо заплутаними для молоді або менш досвідчені дослідникиякі шукають швидкі способи розширити своє резюме.
Ще однією виявленою особливістю є використання надмірно рекламний та нечіткийЦі повідомлення більше нагадують агресивні маркетингові кампанії, ніж типові комунікації від наукового видавництва. Університет Гранади (UGR) зазначає, що така риторика, сповнена обіцянок та знижок, погано відповідає тому, як зазвичай комунікує сектор академічних видань.
У деяких випадках використовуються фальшиві канали логотипи, назви колекцій або скорочені посилання які виглядають легітимними, а це означає, що на перший погляд вони можуть здатися переконливими для користувача, незнайомого з внутрішньою роботою видавництв. Таке поєднання професійного вигляду та нерегулярної практики створює середовище, особливо вразливе до дезінформації.
Усе це, як робить висновок дослідження, формує спотворена екосистема в Telegramде присутність шахрайських акторів значно перевищує присутність законних видавців. Цей дисбаланс збільшує ризик для академічної доброчесності та інтелектуальної власності, як в Іспанії, так і в решті Європи, сприяючи поширенню несанкціонованого контенту та оманливих редакційних обіцянок.
Що робить штучний інтелект правильно, а де помиляється?
Що стосується продуктивності, дослідження показує, що як ChatGPT, так і DeepSeek продемонстрували висока здатність чітко виявляти фальшиві каналиКоли були очевидні ознаки імперсонації — наприклад, повна відсутність офіційних посилань, надмірні обіцянки або відверто піратський контент — моделі погоджувалися класифікувати їх як незаконні.
Однак, дослідження також піднімає питання структурні обмеження цих систем, коли йдеться про перевірку справжніх каналів. Найбільше сумнівів викликали ті випадки, коли канал, здавалося, був пов’язаний з видавцем, але не мав очистіть позначки, як-от синя галочка в Telegram або явні посилання на легко відстежувані корпоративні сторінки.
Автори виявили, що DeepSeek, як правило, більше зосереджувався на контекстній узгодженості Щодо контенту: перевірялося, чи відповідають повідомлення, тип публікацій та тон тому, що можна очікувати від відомого наукового видавництва. ChatGPT, зі свого боку, приділяв більше уваги офіційне підтвердження інституційної приналежностіпріоритетність таких сигналів, як присутність на офіційних веб-сайтах, пов’язані профілі або перевірені згадки.
Такий подвійний підхід дозволив спостерігати, що, хоча обидві моделі корисні для початковий скринінг великих обсягів каналівВони не є непогрішними. Зокрема, коли відсутні сильні сигнали автентичності, штучному інтелекту може бути важко розрізнити справжній канал з малою кількістю публічної інформації та добре побудований фальшивий.
У звіті зазначається, що наразі надійність цих моделей як автономних детекторів Для користувачів без спеціальної підготовки його використання обмежене. Згідно з дослідженнями, його найкраще застосування — у гібридних системах, де масивні аналітичні можливості штучного інтелекту доповнюються... експертна думка бібліотекарів, документалістів та академічного персоналу.
Упередженість у джерелах та гегемонія англомовного контенту
Окрім виявлення фальшивих каналів, дослідження UGR зосередилося на аналізі З якими джерелами працюють ChatGPT та DeepSeek? щоб підтвердити свої відповіді. Одним із висновків була сильна присутність Західні посилання порівняно з іншими географічними регіонаминавіть у випадку DeepSeek, який можна вважати більше орієнтованим на азійські джерела.
Цей дисбаланс ілюструє гегемонія англійського контенту в Інтернеті, особливо щодо наукової та академічної інформації. Оскільки вони здебільшого навчаються на даних цією мовою та з певних регіонів, системи схильні відтворювати цей розподіл, що призводить до структурне упередження коли йдеться про ідентифікацію або оцінку джерел з інших регіонів, таких як Китай чи інші незахідні країни.
На практиці це може мати значні наслідки для оцінка каналів, пов'язаних з незахідними видавцямичиї вебсайти, схеми комунікації чи системи перевірки можуть не так добре відповідати переважаючим критеріям в англомовному світі. Як наслідок, деякі легітимні канали можуть бути класифіковані з більшою невизначеністю або підозрою.
Автори дослідження вважають, що цей висновок слід враховувати під час розробляти інструменти глобального моніторингу Дослідження на основі штучного інтелекту, особливо в Європі, де співіснують науковці з різним мовним та культурним походженням, ризикують загострити нерівність у видимості та визнанні деяких установ без конкретних коригувальних заходів.
Дослідження показує, що майбутні дослідження повинні чітко розглянути ці недоліки, незалежно від того, чи моделі навчання з більш збалансованими корпусами або шляхом коригування критеріїв оцінювання для кращої їх адаптації до різноманітності міжнародної академічної системи.
Середовище високого ризику для академічної доброчесності
З огляду на всі дані в таблиці, дослідження робить висновок, що всесвіт Telegram-каналів, пов'язаних з науковими видавництвами, є глибоко спотворенийПереважна присутність фейкових каналів, порівняно з невеликою кількістю офіційних акаунтів, створює сценарій високого ризику для академічної доброчесності та захист інтелектуальної власності.
Серед виявлених небезпек є неконтрольоване поширення наукових матеріалівЦе не лише порушує авторські права, але й може сприяти поширенню застарілих, неповних або підроблених версій статей і книг. Водночас, шахрайські видавничі служби підривають довіру до системи наукових публікацій і можуть серйозно зашкодити кар'єрі тих, хто потрапляє в ці пастки.
Автори дослідження говорять про справжнє інституційний парадоксХоча Telegram пропонує великий потенціал як потужний канал комунікації та поширення наукових даних, обмежена активна та перевірена присутність самих видавців Це залишає порожнечу, яку зловмисники використовують без особливого опору.
У європейському контексті, де боротьба проти наукова дезінформація Хоча це вже є політичним та регуляторним пріоритетом, такі погано регульовані середовища створюють додаткову проблему. Легкість, з якою можна створювати канали та поширювати контент у Telegram, робить його особливо привабливим для тих, хто прагне скористатися брендом престижних установ.
Таким чином, робота Університету Гранади функціонує не лише як діагностика, а й як звернення уваги до академічних спільнот, бібліотек та регуляторних органів, яким слід враховувати такі практики під час розробки політики доброчесності та відкритого доступу.
На шляху до гібридних систем спостереження та нових напрямків досліджень
Зіткнувшись із цією ситуацією, дослідники UGR виступають за розробку гібридні системи виявлення що поєднують можливості штучного інтелекту зі спеціалізованим людським наглядом. Ідея полягає у використанні обчислювального масштабу мовних моделей для прочісувати великі обсяги каналів та зміст, але остаточне рішення залишаємо за експертними групами.
У цьому гібридному підході штучний інтелект служитиме як інструмент початкового картографуванняЦе включає виявлення підозрілих закономірностей, повторюваних шахрайських тактик або нових облікових записів, які імітують особу відомих видавців. Звідси документалісти, бібліотекарі та співробітники самих видавництв можуть підтвердити або спростувати виявлені випадки.
У дослідженні також вказується на можливість поширення цього типу методології на інші сфери дезінформації, що виходять за рамки видавничої справи. Автори прямо згадують про виявлення фейкових новин та конспірологічних наративів у Telegram, як наукового, так і політичного характеру, що відкриває шлях до майбутніх досліджень, які можуть бути безпосередньо зацікавлені в європейських інституціях.
Поступова інтеграція розширених функцій аналізу тексту та контексту в мовні моделі пропонує можливість розробити проактивні системи моніторингуЦі системи можуть забезпечити раннє попередження про появу нових мереж фальшивих каналів, сприяючи швидшому реагуванню видавців, університетів або державних органів.
Водночас, необхідність більшої участі наукових видавців у побудова солідної офіційної присутності в TelegramПеревірені облікові записи, чітка політика комунікації та більша прозорість у авторизованих каналах допоможуть користувачам краще визначати надійні джерела та зменшити можливості для імітації себе за інших.
Робота Університету Гранади підкреслює, що проблема Фейкові канали наукових видавців у Telegram Це не анекдотичне, а структурне явище, і його вирішення вимагає поєднання технологій, експертної оцінки та активної участі самих академічних установ, щоб повернути собі позиції в цифровому просторі, де сьогодні шахраї мають явну перевагу.
