Pencocokan Reviewer Berbasis AI: Meningkatkan Akurasi dan Efisiensi dalam Penerbitan

Bagaimana AI Mengoptimalkan Pemilihan Peer Reviewer dalam Penerbitan Ilmiah

Pendahuluan: Peer Review di Bawah Tekanan

Peer review adalah inti dari penerbitan akademik. Sebelum manuskrip diterima, biasanya dievaluasi oleh satu atau lebih ahli yang menilai orisinalitas, metode, analisis, dan kontribusinya pada bidang tersebut. Secara prinsip, proses ini melindungi kualitas riset dan membantu penulis memperbaiki karya mereka. Namun dalam praktiknya, satu langkah dalam proses ini seringkali sulit dan memakan waktu: menemukan reviewer yang sesuai.

Editor diharapkan mengidentifikasi reviewer yang:

• memiliki keahlian yang tepat untuk topik dan metode manuskrip,
• tidak memiliki konflik dengan para penulis,
• dapat diandalkan dan konstruktif, dan
• tersedia dalam jangka waktu yang diinginkan.

Secara tradisional, pemilihan reviewer bergantung pada jaringan editorial pribadi, pencarian manual di database, dan saran dari penulis. Pendekatan ini mungkin cukup baik untuk jurnal kecil dan khusus, tetapi seiring bertambahnya volume pengiriman, menjadi semakin tidak efisien dan tidak pasti. Editor menghabiskan banyak waktu mengirim undangan yang ditolak atau diabaikan, sementara kelompok kecil “tersangka biasa” dibebani permintaan dan ahli pemula tetap tidak terlihat.

Kemajuan dalam artificial intelligence (AI) dan analitik data kini menawarkan alternatif. Dengan menganalisis catatan publikasi, kata kunci, jaringan sitasi, dan perilaku review sebelumnya, alat berbasis AI dapat membantu editor menemukan dan memilih reviewer lebih cepat dan sistematis. Jika digunakan dengan hati-hati, sistem ini menjanjikan proses peer review yang lebih cepat, adil, dan transparan – sambil tetap menjaga kendali manusia.

Tantangan dalam Pemilihan Reviewer Tradisional

Sebelum mengeksplorasi bagaimana AI dapat membantu, penting untuk memperjelas masalah yang saat ini dihadapi editor.

Ketersediaan terbatas dan kelelahan reviewer

Banyak peneliti aktif menerima beberapa permintaan review setiap minggu. Karena review sering kali tidak dibayar dan harus disesuaikan dengan pengajaran, penelitian, dan administrasi, banyak undangan yang ditolak atau diterima dengan penundaan signifikan. Editor mungkin mengirim puluhan undangan sebelum mendapatkan dua atau tiga reviewer, terutama di bidang yang sangat khusus atau berkembang pesat.

Mencocokkan keahlian dan menghindari bias

Memilih reviewer bukan sekadar mencari seseorang yang bekerja di bidang yang secara samar terkait. Editor harus memastikan bahwa reviewer:

• memiliki pengetahuan mendetail tentang topik dan metode spesifik manuskrip, dan
• tidak memiliki ikatan pribadi atau profesional yang kuat dengan para penulis yang dapat mempengaruhi penilaian mereka.

Pencarian manual melalui basis data seperti PubMed, Scopus, atau Web of Science dapat mengidentifikasi ahli potensial, tetapi mengevaluasi kesesuaian mereka memerlukan tenaga kerja yang intensif. Editor juga mungkin secara sadar atau tidak sadar mengandalkan nama-nama yang sudah dikenal dalam jaringan mereka sendiri, yang dapat memperkenalkan bias geografis, institusional, atau demografis.

Konflik kepentingan

Konflik kepentingan dapat muncul ketika reviewer potensial:

• bekerja di institusi yang sama dengan penulis,
• baru-baru ini menulis artikel bersama mereka,
• berkompetisi langsung untuk pendanaan atau visibilitas, atau
• memiliki hubungan pribadi dengan penulis.

Menyelidiki hubungan ini secara manual sulit dan sering tidak lengkap, terutama ketika penulis dan reviewer memiliki sejarah kolaborasi yang kompleks di berbagai institusi.

Proses yang memakan waktu dan tidak merata

Karena pendekatan tradisional sangat bergantung pada pengetahuan dan waktu yang tersedia dari editor individu, pendekatan ini secara inheren tidak merata. Beberapa manuskrip bergerak cepat karena editor kebetulan mengenal reviewer yang sesuai; yang lain tertunda berminggu-minggu karena editor harus memulai dari awal. Ketidakkonsistenan ini membuat frustrasi penulis dan dapat merusak reputasi jurnal.

Bagaimana AI Mengubah Pencocokan Reviewer

Sistem seleksi reviewer berbantuan AI bertujuan mengatasi tantangan ini dengan menganalisis volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur jauh lebih cepat daripada manusia. Meskipun alat spesifik berbeda dalam algoritma dan antarmukanya, sebagian besar mengikuti logika yang serupa.

1. Pencocokan keahlian melalui analisis teks dan metadata

Ketika sebuah manuskrip diajukan, alat AI dapat membaca judul, abstrak, kata kunci, dan referensinya untuk membangun profil materi pokok dan metodenya. Teknik dari pemrosesan bahasa alami (NLP) dan machine learning kemudian membandingkan profil ini dengan jutaan artikel yang telah dipublikasikan.

Reviewer potensial diidentifikasi berdasarkan:

• topik yang telah mereka publikasikan,
• metode dan teknik yang sering mereka gunakan, dan
• kebaruan dan relevansi karya mereka.

Misalnya, sebuah manuskrip tentang “deep learning untuk mendeteksi retinopati diabetik” mungkin dipasangkan dengan reviewer yang memiliki publikasi terbaru dalam analisis citra medis dan jaringan saraf dalam, bukan dengan sembarang ahli mata atau peneliti machine learning. Pencocokan yang sangat rinci ini sulit dilakukan secara manual tetapi relatif mudah bagi sistem AI setelah dilatih dengan korpus artikel yang besar.

2. Deteksi konflik kepentingan otomatis

Alat AI juga dapat memeriksa potensi konflik kepentingan dengan menganalisis:

• afiliasi penulis dan reviewer (saat ini dan sebelumnya),
• jaringan kepenulisan bersama,
• pengakuan pendanaan bersama, dan
• keanggotaan dalam konsorsium atau komite penelitian yang sama.

Dengan mencocokkan informasi ini, sistem AI dapat menandai kandidat yang baru-baru ini menjadi rekan penulis dengan penulis, bekerja di departemen yang sama, atau memiliki hubungan dekat lainnya. Editor kemudian dapat memutuskan apakah akan mengecualikan reviewer ini, mengurangi risiko evaluasi yang bias atau dianggap bias.

3. Memprediksi ketersediaan dan responsivitas reviewer

Sistem AI dapat memeriksa perilaku review sebelumnya untuk memperkirakan apakah kandidat tertentu kemungkinan akan menerima tugas baru dan menyelesaikannya tepat waktu. Sinyal relevan meliputi:

• proporsi undangan sebelumnya yang mereka terima atau tolak,
• rata-rata waktu penyelesaian review,
• aktivitas publikasi terbaru (penulis yang sangat aktif mungkin lebih sibuk), dan
• pola musiman (beberapa reviewer kurang tersedia pada waktu tertentu dalam setahun).

Meskipun prediksi ini tidak pernah sempurna, mereka memungkinkan editor untuk memprioritaskan undangan kepada reviewer dengan probabilitas tinggi menerima dan menyelesaikan tepat waktu, mempercepat proses dan mengurangi jumlah undangan “dingin” yang dikirim.

4. Menilai kualitas dan keandalan review

Beberapa sistem AI juga menganalisis laporan review sebelumnya (jika tersedia) untuk menilai:

• apakah review rinci atau dangkal,
• apakah umpan balik seimbang dan konstruktif, dan
• apakah rekomendasi reviewer sejalan secara wajar dengan keputusan editorial.

Informasi ini membantu editor membedakan antara reviewer yang secara konsisten memberikan umpan balik yang penuh pertimbangan dan terstruktur dengan baik dan mereka yang komentarnya minimal, terlambat, atau bermasalah. Seiring waktu, pemantauan semacam ini dapat mendorong standar yang lebih tinggi dan mengurangi praktik review yang tidak dapat diandalkan.

5. Peningkatan berkelanjutan melalui pembelajaran mesin

Platform pencocokan peninjau modern sering menggabungkan umpan balik editorial untuk menyempurnakan rekomendasi mereka. Misalnya, editor dapat menilai kesesuaian peninjau yang disarankan, menunjukkan apakah undangan diterima atau ditolak, dan menandai konflik yang terlewat oleh sistem. Model pembelajaran mesin menggunakan umpan balik ini untuk meningkatkan prediksi di masa depan, secara bertahap menyesuaikan proses pencocokan dengan kebutuhan dan preferensi spesifik setiap jurnal.

Keuntungan Pemilihan Peninjau Berbantuan AI

Jika digunakan dengan bijak, AI menawarkan beberapa manfaat signifikan bagi jurnal, editor, peninjau, dan penulis.

1. Efisiensi dan kecepatan

Sistem AI dapat memindai basis data besar dan menghasilkan daftar peringkat calon peninjau dalam hitungan detik, secara dramatis mengurangi waktu yang dihabiskan editor untuk pencarian manual. Efisiensi ini:

• memperpendek tahap awal proses peer-review,
• memungkinkan editor fokus pada konten dan keputusan daripada logistik, dan
• dapat membuat jurnal lebih menarik bagi penulis yang menghargai respons cepat.

2. Distribusi beban kerja yang lebih baik dan pengurangan kelelahan peninjau

Karena alat AI dapat mengakses kumpulan besar calon peninjau, mereka sangat tepat untuk mengidentifikasi pakar yang kurang dimanfaatkan, termasuk peneliti awal karier yang rekam publikasinya menunjukkan keahlian tetapi mungkin belum muncul dalam jaringan pribadi editor. Memperluas basis peninjau:

• membagi beban peninjauan secara lebih adil,
• mengurangi tekanan pada sejumlah kecil peninjau “andalan”, dan
• menciptakan peluang baru bagi cendekiawan yang sedang berkembang untuk berkontribusi.

3. Peningkatan objektivitas dan keberagaman

Meskipun tidak ada sistem yang sepenuhnya bebas dari bias, pencocokan berbantuan AI dapat mengurangi beberapa bentuk bias manusia dengan berfokus pada data (rekam publikasi, keahlian, kinerja) daripada keakraban atau reputasi. Ketika dikombinasikan dengan kebijakan editorial yang eksplisit, alat AI dapat membantu:

• mempromosikan keberagaman geografis, institusional, dan gender dalam kumpulan peninjau,
• memastikan bahwa subbidang khusus tercakup dengan memadai, dan
• meminimalkan preferensi tidak sadar terhadap universitas atau wilayah tertentu.

4. Manajemen konflik kepentingan secara sistematis

Dengan memindai secara sistematis jaringan afiliasi dan kolaborasi, alat AI dapat menangkap konflik kepentingan yang mungkin terlewat oleh editor yang sibuk, terutama ketika hubungan melibatkan beberapa institusi atau konsorsium besar. Ini memperkuat integritas proses peninjauan dan membantu jurnal menunjukkan ketelitian jika terjadi perselisihan.

5. Potensi peningkatan kualitas tinjauan

Dengan melacak kinerja peninjau dan memprioritaskan mereka yang dapat diandalkan, teliti, dan konstruktif, sistem berbantuan AI dapat secara bertahap meningkatkan kualitas keseluruhan tinjauan sejawat. Editor dapat membangun gambaran yang lebih bernuansa tentang komunitas peninjau mereka dan mengenali mereka yang secara konsisten memberikan umpan balik bernilai tinggi.

Tantangan dan Pertimbangan Etis

Meskipun memiliki keuntungan ini, terdapat tantangan signifikan dan pertanyaan etis terkait AI dalam pemilihan peninjau. Jurnal harus menangani masalah ini untuk memastikan bahwa kemajuan teknologi tidak mengorbankan keadilan, transparansi, atau kepercayaan.

1. Privasi data dan regulasi

Alat berbasis AI sering mengandalkan informasi rinci tentang publikasi, afiliasi, dan riwayat peninjauan peneliti. Meskipun banyak data ini bersifat publik, beberapa tidak. Jurnal dan penyedia layanan harus:

• mematuhi peraturan perlindungan data seperti GDPR,
• jelaskan kepada peninjau bagaimana data mereka digunakan, dan
• pastikan data disimpan dengan aman dan tidak dibagikan di luar tujuan yang disepakati.

2. Bias algoritmik dan transparansi

Sistem AI belajar dari data historis. Jika pola pemilihan peninjau di masa lalu bias – misalnya, mengutamakan institusi terkenal atau peneliti mapan – bias tersebut dapat terkodekan dan diperkuat oleh algoritma. Untuk mengurangi risiko ini:

• pengembang dan jurnal harus memantau keluaran untuk pola sistematis (misalnya, kurangnya perwakilan dari wilayah atau tahap karier tertentu);
• penyesuaian dapat dilakukan untuk secara sengaja memperluas kelompok peninjau; dan
• jika memungkinkan, kriteria keputusan harus didokumentasikan agar manusia dapat memahami dan menantang rekomendasi AI.

3. Ketergantungan berlebihan pada otomatisasi

alat AI harus dipandang sebagai dukungan keputusan, bukan pembuat keputusan. Penilaian editorial tetap penting untuk:

• menilai keahlian yang bernuansa yang tidak sepenuhnya tercermin dalam catatan publikasi,
• mempertimbangkan faktor interpersonal atau reputasi yang sensitif, dan
• menyeimbangkan prioritas yang bersaing seperti kecepatan, kedalaman, dan keadilan.

Editor harus merasa bebas untuk mengabaikan saran AI ketika mereka memiliki alasan yang kuat untuk melakukannya, dan mereka harus meninjau keputusan otomatis secara berkala untuk memastikan kesesuaian dengan nilai-nilai jurnal.

4. Komunikasi dan kepercayaan

Penulis dan reviewer mungkin waspada terhadap sistem “black-box” yang membuat pilihan secara tersembunyi. Komunikasi yang jelas tentang:

• alat AI apa yang digunakan,
• data apa yang mereka andalkan, dan
• bagaimana keputusan akhir dibuat

membantu menjaga kepercayaan. Kebijakan editorial yang tersedia untuk umum dan panduan yang ditulis dengan cermat – ditinjau dan dipoles oleh human proofreaders berpengalaman – dapat memainkan peran penting dalam membangun kepercayaan.

Masa Depan Pemilihan Reviewer yang Dibantu AI

Penggunaan AI dalam pencocokan reviewer masih berkembang. Dalam beberapa tahun mendatang, kita kemungkinan akan melihat:

• Sistem hibrida AI–manusia di mana alat menghasilkan saran dan menandai konflik, tetapi editor mempertahankan kendali penuh atas penugasan akhir.
• Algoritma yang sadar keberagaman yang secara eksplisit mempertimbangkan representasi geografis, institusional, atau demografis untuk membangun panel reviewer yang lebih inklusif.
• Pemahaman konten yang lebih baik melalui kemajuan dalam pemrosesan bahasa alami, memungkinkan alat menangkap nuansa halus metodologi dan teori saat mencocokkan keahlian.
• Dasbor editorial terintegrasi yang menggabungkan pencocokan reviewer, pelacakan, metrik kinerja, dan manajemen beban kerja ke dalam satu antarmuka.

Seiring teknologi ini menjadi lebih canggih dan lebih banyak diadopsi, tim editorial akan membutuhkan pelatihan berkelanjutan dan kerangka kebijakan yang jelas untuk memastikan bahwa peningkatan efisiensi seimbang dengan praktik yang etis dan transparan.

Kesimpulan: AI sebagai Mitra, Bukan Pengganti

Pemilihan reviewer yang dibantu AI menawarkan respons yang kuat terhadap beberapa tantangan paling persisten dalam peer review: mengidentifikasi ahli yang tepat, mengelola konflik kepentingan, mengurangi keterlambatan, dan menghindari kelelahan reviewer. Dengan memanfaatkan data skala besar dan analitik canggih, alat-alat ini dapat membantu editor menemukan reviewer yang berkualifikasi lebih cepat dan mendistribusikan pekerjaan secara lebih adil di seluruh komunitas riset.

Namun, AI bukanlah solusi untuk segala masalah dan harus diterapkan dengan hati-hati. Isu privasi data, bias algoritmik, ketergantungan berlebihan pada otomatisasi, dan kebutuhan akan transparansi tidak boleh diabaikan. Model yang paling efektif adalah kemitraan: alat AI memberikan saran dan peringatan berbasis bukti, sementara editor manusia menerapkan pengetahuan, pengalaman, dan penilaian etis mereka untuk membuat keputusan akhir.

Bagi jurnal dan penerbit, kemitraan ini meluas ke cara mereka berkomunikasi tentang penggunaan AI. Dokumentasi, kebijakan, dan pedoman penulis yang jelas dan terstruktur dengan baik – disempurnakan melalui proofreading manusia profesional – sangat penting untuk menjaga kepercayaan dalam proses peer-review. Seiring AI terus berkembang, tujuannya bukan untuk menggantikan keahlian manusia, tetapi untuk mendukungnya, membantu membangun sistem peer-review yang lebih cepat, lebih andal, dan lebih adil bagi penulis, reviewer, dan editor.