مطابقة المراجعين المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تحسين الدقة والكفاءة في النشر

كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحسين اختيار مراجعي الأقران في النشر العلمي

مقدمة: مراجعة الأقران تحت الضغط

تقع مراجعة الأقران في قلب النشر الأكاديمي. قبل قبول المخطوطة، يتم تقييمها عادةً من قبل خبير أو أكثر يقيمون أصالتها وأساليبها وتحليلها ومساهمتها في المجال. من حيث المبدأ، تحمي هذه العملية جودة البحث وتساعد المؤلفين على تحسين عملهم. في الممارسة، مع ذلك، غالبًا ما يكون هناك خطوة واحدة في العملية صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً: إيجاد مراجعين مناسبين.

من المتوقع أن يحدد المحررون مراجعين الذين:

• لديهم الخبرة المناسبة لموضوع وأساليب المخطوطة،
• ليسوا في صراع مع المؤلفين،
• موثوقون وبنّاءون، و
• متاحون ضمن الإطار الزمني المطلوب.

تقليديًا، اعتمد اختيار المراجع على الشبكات التحريرية الشخصية، والبحث اليدوي في قواعد البيانات، واقتراحات المؤلفين. قد تنجح هذه الطريقة بشكل معقول للمجلات الصغيرة والمتخصصة، ولكن مع زيادة حجم الإرساليات، تصبح أقل كفاءة وأكثر عدم يقين. يقضي المحررون وقتًا طويلاً في إرسال الدعوات التي تُرفض أو تُتجاهل، بينما يتحمل نفس المجموعة الصغيرة من "المشتبه بهم المعتادين" عبء الطلبات ويظل الخبراء في بداية مسيرتهم غير مرئيين.

تقدم الذكاء الاصطناعي (AI) وتحليلات البيانات الآن بديلاً. من خلال تحليل سجلات النشر والكلمات المفتاحية وشبكات الاقتباس وسلوك المراجعة السابق، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مساعدة المحررين في العثور على المراجعين واختيارهم بسرعة وبشكل منهجي. عند استخدامها بحذر، تعد هذه الأنظمة بجعل مراجعة الأقران أسرع وأكثر عدلاً وشفافية – مع الحفاظ على سيطرة البشر.

تحديات اختيار المراجع التقليدي

قبل استكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة، من المهم توضيح المشكلات التي يواجهها المحررون حاليًا.

توافر محدود وإرهاق المراجعين

يتلقى العديد من الباحثين النشطين طلبات مراجعة متعددة كل أسبوع. نظرًا لأن المراجعة غالبًا ما تكون غير مدفوعة ويجب أن تتناسب مع التدريس والبحث والإدارة، يتم رفض العديد من الدعوات أو قبولها بتأخير كبير. قد يرسل المحررون عشرات الدعوات قبل تأمين اثنين أو ثلاثة مراجعين، خاصة في المجالات المتخصصة للغاية أو سريعة التطور.

مطابقة الخبرة وتجنب التحيز

اختيار المراجع ليس مجرد مسألة العثور على شخص يعمل في مجال ذي صلة غامضة. يجب على المحررين التأكد من أن المراجعين:

• لديهم معرفة تفصيلية بموضوع المخطوطة المحدد وأساليبها، و
• لا تربطهم علاقات شخصية أو مهنية قوية مع المؤلفين قد تؤثر على حكمهم.

يمكن للبحث اليدوي في قواعد بيانات مثل PubMed وScopus وWeb of Science تحديد خبراء محتملين، لكن تقييم مدى ملاءمتهم يتطلب جهدًا كبيرًا. قد يعتمد المحررون أيضًا بوعي أو بدون وعي على أسماء مألوفة في شبكاتهم الخاصة، مما قد يسبب تحيزًا جغرافيًا أو مؤسسيًا أو ديموغرافيًا.

تضارب المصالح

يمكن أن تنشأ تضارب المصالح عندما يكون المراجعون المحتملون:

• يعملون في نفس المؤسسة التي يعمل بها المؤلفون،
• شاركوا مؤخرًا في تأليف مقالات معهم،
• يتنافسون مباشرة على التمويل أو الظهور، أو
• لديهم علاقات شخصية مع المؤلفين.

التحقيق في هذه العلاقات يدويًا صعب وغالبًا ما يكون غير مكتمل، خاصة عندما يكون لدى المؤلفين والمراجعين تاريخ تعاون معقد عبر مؤسسات متعددة.

عمليات تستغرق وقتًا طويلاً وغير متساوية

نظرًا لأن النهج التقليدي يعتمد بشكل كبير على معرفة المحررين الفرديين ووقتهم المتاح، فهو بطبيعته غير متساوٍ. بعض المخطوطات تتحرك بسرعة لأن المحرر يعرف مراجعين مناسبين؛ وأخرى تبقى لأسابيع لأن المحرر يجب أن يبدأ من الصفر. هذا التفاوت يسبب إحباطًا للمؤلفين وقد يضر بسمعة المجلة.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي عملية مطابقة المراجعين

تهدف أنظمة اختيار المراجعين المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى معالجة هذه التحديات من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة بسرعة تفوق أي إنسان. بينما تختلف الأدوات المحددة في خوارزمياتها وواجهاتها، يتبع معظمها منطقًا مشابهًا.

1. مطابقة الخبرة من خلال تحليل النص والبيانات الوصفية

عند تقديم مخطوطة، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي قراءة عنوانها وملخصها والكلمات المفتاحية والمراجع لبناء ملف تعريف لـ موضوعها وطرقها. ثم تقارن تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي هذا الملف مع ملفات ملايين المقالات المنشورة.

يتم تحديد المراجعين المحتملين بناءً على:

• الموضوعات التي نشروا فيها،
• الطرق والتقنيات التي يستخدمونها بشكل متكرر، و
• حداثة وأهمية أعمالهم.

على سبيل المثال، قد يتم مطابقة مخطوطة بعنوان "التعلم العميق لاكتشاف اعتلال الشبكية السكري" مع مراجعين لديهم منشورات حديثة في كل من تحليل الصور الطبية والشبكات العصبية العميقة، بدلاً من أي طبيب عيون أو أي باحث في التعلم الآلي. هذا النوع من المطابقة الدقيقة يصعب تنفيذه يدويًا لكنه بسيط نسبيًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي بمجرد تدريبها على مجموعات كبيرة من المقالات.

2. الكشف الآلي عن تضارب المصالح

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أيضًا التحقق من الصراعات المحتملة في المصالح من خلال تحليل:

• انتماءات المؤلف والمراجع (الحالية والسابقة)،
• شبكات التأليف المشترك،
• الاعترافات بالتمويل المشترك، و
• العضوية في نفس التكتلات البحثية أو اللجان.

من خلال الربط المتقاطع لهذه المعلومات، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الإشارة إلى المرشحين الذين شاركوا مؤخرًا في تأليف مشترك مع المؤلفين، أو يعملون في نفس القسم، أو لديهم علاقات وثيقة أخرى. يمكن للمحررين بعد ذلك اتخاذ قرار بشأن استبعاد هؤلاء المراجعين، مما يقلل من خطر التحيز أو التحيز المتصور في التقييمات.

3. التنبؤ بتوفر المراجع واستجابته

يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي فحص سلوك المراجعة السابق لتقدير ما إذا كان من المرجح أن يقبل مرشح معين مهمة جديدة ويسلمها في الوقت المحدد. تشمل الإشارات ذات الصلة:

• نسبة الدعوات السابقة التي قبلوها أو رفضوها،
• متوسط وقت إكمال المراجعة،
• النشاط النشري الأخير (قد يكون المؤلفون النشطون جدًا أكثر انشغالًا)، و
• الأنماط الموسمية (بعض المراجعين يكونون أقل توافرًا في أوقات معينة من السنة).

بينما لا تكون هذه التنبؤات مثالية أبدًا، فإنها تتيح للمحررين إعطاء الأولوية للدعوات للمراجعين الذين لديهم احتمال عالي للقبول وإكمال المهمة في الوقت المناسب، مما يسرع العملية ويقلل من عدد الدعوات "الباردة" المرسلة.

4. تقييم جودة المراجعة وموثوقيتها

تحلل بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا تقارير المراجعة السابقة (عند توفرها) لتقييم:

• ما إذا كانت المراجعات مفصلة أو سطحية،
• ما إذا كانت التعليقات متوازنة وبناءة، و
• ما إذا كانت توصيات المراجعين تتماشى بشكل معقول مع القرارات التحريرية.

تساعد هذه المعلومات المحررين على التمييز بين المراجعين الذين يقدمون باستمرار تعليقات مدروسة ومنظمة جيدًا وأولئك الذين تكون تعليقاتهم قليلة أو متأخرة أو إشكالية. مع مرور الوقت، يمكن لمثل هذا الرصد أن يشجع على معايير أعلى ويقلل من ممارسات المراجعة غير الموثوقة.

5. التحسين المستمر من خلال التعلم الآلي

غالبًا ما تدمج منصات مطابقة المراجعين الحديثة التغذية الراجعة التحريرية لتحسين توصياتها. على سبيل المثال، يمكن للمحررين تقييم ملاءمة المراجعين المقترحين، والإشارة إلى ما إذا تم قبول الدعوات أو رفضها، والإبلاغ عن تضارب المصالح الذي فات النظام. تستخدم نماذج التعلم الآلي هذه التغذية الراجعة لتحسين التنبؤات المستقبلية، مما يكيف تدريجيًا عملية المطابقة لتلبية الاحتياجات والتفضيلات الخاصة بكل مجلة.

مزايا اختيار المراجعين المدعوم بالذكاء الاصطناعي

عند استخدامها بحكمة، يقدم الذكاء الاصطناعي عدة فوائد مهمة للمجلات والمحررين والمراجعين والمؤلفين.

1. الكفاءة والسرعة

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مسح قواعد بيانات ضخمة وإنتاج قائمة مرتبة من المراجعين المحتملين في ثوانٍ، مما يقلل بشكل كبير الوقت الذي يقضيه المحررون في البحث اليدوي. هذه الكفاءة:

• يقصر المرحلة الأولية من عملية المراجعة النظرية،
• يسمح للمحررين بالتركيز على المحتوى والقرارات بدلاً من اللوجستيات، و
• يمكن أن يجعل المجلة أكثر جاذبية للمؤلفين الذين يقدرون الاستجابات السريعة.

2. توزيع أفضل للأعباء وتقليل إرهاق المراجعين

نظرًا لأن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكنها الوصول إلى مجموعات كبيرة من المراجعين المحتملين، فهي في وضع جيد لتحديد الخبراء غير المستغلين، بما في ذلك الباحثون في بداية مسيرتهم الذين تظهر سجلات نشرهم خبرة ولكن قد لا يظهرون بعد في شبكات المحررين الشخصية. توسيع قاعدة المراجعين:

• توزع عبء المراجعة بشكل أكثر عدلاً،
• تقلل الضغط على عدد قليل من المراجعين "المفضلين"، و
• تخلق فرصًا جديدة للباحثين الناشئين للمساهمة.

3. زيادة الموضوعية والتنوع

بينما لا يوجد نظام خالٍ تمامًا من التحيز، يمكن للمطابقة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقليل بعض أشكال التحيز البشري من خلال التركيز على البيانات (سجلات النشر، الخبرة، الأداء) بدلاً من الألفة أو السمعة. عند الجمع بين ذلك والسياسات التحريرية الصريحة، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المساعدة في:

• تعزيز التنوع الجغرافي والمؤسسي والجندري في مجموعات المراجعين،
• ضمان تغطية التخصصات الفرعية المتخصصة بشكل كافٍ، و
• تقليل التفضيلات اللاواعية لبعض الجامعات أو المناطق.

4. الإدارة المنهجية لتضارب المصالح

من خلال المسح المنهجي لشبكات الانتماء والتعاون، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي اكتشاف تضارب المصالح الذي قد يغفله المحررون المشغولون، خاصة عندما تمتد العلاقات عبر مؤسسات متعددة أو تشمل تحالفات كبيرة. هذا يعزز نزاهة عملية المراجعة ويساعد المجلات على إظهار العناية الواجبة إذا نشأت نزاعات.

5. التحسينات المحتملة في جودة المراجعة

من خلال تتبع أداء المراجعين وإعطاء الأولوية لأولئك الذين يتمتعون بالموثوقية، والدقة، والبناءة، يمكن لأنظمة AI المساعدة تدريجيًا رفع الجودة العامة للمراجعة النظراء. يمكن للمحررين بناء صورة أكثر دقة لمجتمع مراجعيهم والتعرف على من يساهمون بتعليقات ذات قيمة عالية باستمرار.

التحديات والاعتبارات الأخلاقية

على الرغم من هذه المزايا، هناك تحديات كبيرة وأسئلة أخلاقية مرتبطة باستخدام AI في اختيار المراجعين. يجب على المجلات معالجة هذه القضايا لضمان ألا تأتي المكاسب التكنولوجية على حساب الإنصاف، الشفافية، أو الثقة.

1. خصوصية البيانات والتنظيم

تعتمد الأدوات القائمة على AI غالبًا على معلومات مفصلة حول منشورات الباحثين، والانتماءات، وتواريخ المراجعة. بينما الكثير من هذه البيانات عامة، بعضها ليس كذلك. يجب على المجلات ومزودي الخدمة:

• الامتثال للوائح حماية البيانات مثل GDPR،
• توضيح للمراجعين كيف يتم استخدام بياناتهم، و
• ضمان تخزين البيانات بأمان وعدم مشاركتها خارج الأغراض المتفق عليها.

2. التحيز الخوارزمي والشفافية

تتعلم أنظمة AI من البيانات التاريخية. إذا كانت أنماط اختيار المراجعين السابقة متحيزة – على سبيل المثال، تفضيل المؤسسات المعروفة أو الباحثين الراسخين – يمكن أن يتم ترميز هذه التحيزات وتضخيمها بواسطة الخوارزمية. للتخفيف من هذا الخطر:

• يجب على المطورين والمجلات مراقبة المخرجات للأنماط المنهجية (مثل التمثيل الناقص لمناطق معينة أو مراحل مهنية محددة)؛
• يمكن إجراء تعديلات لتوسيع مجموعات المراجعين عمدًا؛ و
• حيثما أمكن، يجب توثيق معايير القرار حتى يتمكن البشر من فهم وتحدي توصيات AI.

3. الاعتماد المفرط على الأتمتة

يجب أن تُعتبر أدوات AI دعمًا لاتخاذ القرار، وليست صانعة للقرارات. يظل الحكم التحريري حاسمًا من أجل:

• تقييم الخبرة الدقيقة التي لا يتم التقاطها بالكامل من خلال سجلات النشر،
• النظر في العوامل الحساسة بين الأشخاص أو السمعة، و
• موازنة الأولويات المتنافسة مثل السرعة، العمق، والإنصاف.

يجب أن يشعر المحررون بالحرية في تجاوز اقتراحات AI عندما تكون لديهم أسباب وجيهة للقيام بذلك، ويجب عليهم مراجعة القرارات التلقائية بشكل دوري لضمان توافقها مع قيم المجلة.

4. التواصل والثقة

قد يكون المؤلفون والمراجعون حذرين من الأنظمة "الصندوق الأسود" التي تتخذ قرارات غير مرئية. التواصل الواضح حول:

• ما هي أدوات AI المستخدمة،
• ما هي البيانات التي يعتمدون عليها، و
• كيف تُتخذ القرارات النهائية

يساعد في الحفاظ على الثقة. يمكن أن تلعب السياسات التحريرية المتاحة للجمهور والإرشادات المكتوبة بعناية – التي يراجعها وينقحها مدققون بشريون ذوو خبرة – دورًا مهمًا في بناء الثقة.

مستقبل اختيار المراجعين بمساعدة AI

استخدام AI في مطابقة المراجعين لا يزال في تطور. في السنوات القادمة، من المحتمل أن نرى:

• أنظمة هجينة بين AI والبشر حيث تولد الأدوات اقتراحات وتحدد التضارب، لكن المحررين يحتفظون بالتحكم الكامل في التعيينات النهائية.
• خوارزميات واعية بالتنوع تأخذ بعين الاعتبار التمثيل الجغرافي أو المؤسسي أو الديموغرافي لبناء لجان مراجعين أكثر شمولاً.
• فهم محسن للمحتوى من خلال التقدم في معالجة اللغة الطبيعية، مما يمكّن الأدوات من التقاط الفروق الدقيقة في المنهجية والنظرية عند مطابقة الخبرات.
• لوحات تحكم تحريرية متكاملة تجمع بين مطابقة المراجعين، والتتبع، ومقاييس الأداء، وإدارة عبء العمل في واجهة واحدة.

مع ازدياد تطور هذه التقنيات واعتمادها على نطاق أوسع، ستحتاج فرق التحرير إلى تدريب مستمر وأطر سياسة واضحة لضمان توازن مكاسب الكفاءة مع الممارسات الأخلاقية والشفافة.

الخلاصة: AI كشريك، وليس بديلاً

يقدم اختيار المراجعين بمساعدة AI استجابة قوية لبعض التحديات المستمرة في مراجعة الأقران: تحديد الخبراء المناسبين، وإدارة تضارب المصالح، وتقليل التأخيرات، وتجنب إرهاق المراجعين. من خلال الاستفادة من البيانات واسعة النطاق والتحليلات المتقدمة، يمكن لهذه الأدوات مساعدة المحررين في العثور على مراجعين مؤهلين بشكل أسرع وتوزيع العمل بشكل أكثر عدلاً عبر مجتمع البحث.

ومع ذلك، فإن AI ليست حلاً سحريًا ويجب تنفيذها بحذر. لا يمكن تجاهل قضايا خصوصية البيانات، والتحيز الخوارزمي، والاعتماد المفرط على الأتمتة، والحاجة إلى الشفافية. النموذج الأكثر فعالية هو شراكة: توفر أدوات AI اقتراحات وتنبيهات قائمة على الأدلة، بينما يطبق المحررون البشر معرفتهم وخبرتهم وحكمهم الأخلاقي لاتخاذ القرارات النهائية.

بالنسبة للمجلات والناشرين، تمتد هذه الشراكة إلى كيفية تواصلهم حول استخدام AI. الوثائق الواضحة والمصاغة جيدًا، والسياسات، وإرشادات المؤلفين – التي تم تنقيحها من خلال التدقيق اللغوي البشري المهني – ضرورية للحفاظ على الثقة في عملية مراجعة الأقران. مع استمرار تطور AI، يجب ألا يكون الهدف هو استبدال الخبرة البشرية، بل دعمها، مما يساعد في بناء نظام مراجعة أقران أسرع وأكثر موثوقية وأكثر عدلاً للمؤلفين والمراجعين والمحررين على حد سواء.