Core Concepts
論文査読者と著者が共謀して論文割当を操作し、互いの論文を査読させようとする問題に対し、論文入札データからこの共謀リングを検出することは困難であることが示された。
Abstract
この研究では、論文査読者と著者が共謀して論文割当を操作しようとする問題に取り組んでいる。具体的には、論文入札データからこのような共謀リングを検出することが可能かどうかを検討している。
まず、正直な(共謀していない)査読者グループの入札密度を分析し、共謀グループと区別できる密度の範囲を特定した。次に、共謀グループを人為的に注入し、既存の検出アルゴリズムの性能を評価した。その結果、共謀グループを正確に検出することは困難であることが示された。例えば、10人の共謀者が互いの論文に入札した場合、最良のアルゴリズムでも真の共謀者との重複は平均31%にとどまった。
さらに、検出されずに共謀者の論文を割り当てられる割合も高いことが分かった。例えば、ある データセットでは共謀者が他の共謀者の論文の30%を割り当てられていた。
これらの結果から、論文入札データのみでは共謀リングを効果的に検出することは難しく、論文テキストの類似性スコアなどの追加のメタデータを活用する必要があることが示唆された。
Stats
共謀者10人が互いの論文に入札した場合、最良のアルゴリズムでも真の共謀者との重複は平均31%にとどまった。
ある データセットでは共謀者が他の共謀者の論文の30%を割り当てられていた。