19

Одинарное слепое и двойное слепое рецензирование

Рецензирование академических исследований лежит в основе опубликования. Важно, чтобы этот процесс не был испорчен предвзятостью рецензента. Существуют два популярных режима рецензирования. В одинарном слепом рецензировании авторы не знают, кто рецензенты. Рецензенты знают, кто авторы. В двойном слепом рецензировании ни авторы, ни рецензенты не знают имен друг друга. Одинарное слепое рецензирование – традиционная модель. Тем не менее, для устранения предвзятости в экспертной оценке существуют обе модели.

Физический эксперимент

В начале 2017 года Институт физики (IOP) предоставил авторам возможность выбрать двойное слепое рецензирование. Эта опция была доступна для Materials Research Express и Biomedical Physics & Engineering Express. В течение первых семи месяцев 20% авторов выбрали вариант двойного слепого рецензирования. Авторы из Индии, Африки и Ближнего Востока, скорее всего, запросили этот вариант.

Данные IOP указывают на то, что большее количество работ были отклонены при модели двойного слепого рецензирования. При этой модели было отклонено около 70% статей. С другой стороны, в рамках одинарного слепого рецензирования были отклонены только 50% работ. Различие может быть связано с тем, что рецензенты предполагали, что авторы, запрашивающие этот вариант, написали плохие статьи. Это также может быть связано с тем, что рецензенты действовали более объективно. Тем не менее, авторы при двойном слепом рецерзировании были удовлетворены и сочли это самым справедливым подходом.

Предвзятость в рецензировании – реальная проблема. Было проведено много исследований, показывающих, что женщины и меньшинства с меньшей вероятностью будут опубликованы, профинансированы или продвинуты. Эта необъективность может быть как сознательной, так и бессознательной. В научных публикациях это означает, что женщин меньше просят рецензировать статьи. Это также означает, что статьи женщин цитируются реже. Существуют две модели рецензирования, в которых личности скрыты. Что с большей вероятностью избавит от предвзятости?

Двойное слепое и одинарное слепое рецензирование

Конференция 2017 года Web Search and Data Mining предоставила хорошую возможность для экспериментов с этой теорией. В области компьютерных наук статьи часто появляются первыми (или исключительно) на рецензируемых конференциях. Программный комитет решил случайным образом разделить своих рецензентов на две группы. В одной группе рецензент мог стать двойным слепым рецензентом. В другой – одинарным слепым рецензентом. Эксперимент должен был помочь решить, какой подход может иметь большую необъективность.

Авторы обнаружили, что между группами рецензентов были различия. Все рецензенты имели доступ к заголовкам и тезисам докладов. Исходя из этого, рецензенты указывали, какие документы они хотели рецензировать. Рецензенты одинарного слепого рецензирования просили дать им рецензировать на 22% меньше статей. Они также с большей вероятностью выбирали статьи из лучших университетов или ИТ-компаний для рецензирования. Такие рецензенты также с большей вероятностью давали положительную рецензию работам известного автора.

Рецензенты одинарного слепого рецензирования имели доступ к именам авторов и учреждениям. Исследование показывает, что учреждение автора оказало значительное влияние на положительное решения, принятое такими рецензентами. На этой конференции не было обнаружено предвзятости в отношении авторов-женщин. Мета-обзор, объединяющий данные этой конференции с другими исследованиями, показал, что существует значительная предвзятость в отношении женщин-авторов.

Эксперимент конференции Web Search and Data Mining показывает, что рецензенты одинарного слепого рецензирования используют информацию об авторах и учреждениях в своих рецензиях. Возможно, эта информация помогает рецензентам принимать более правильные решения. Возможно также, что это ставит работу непрестижных учреждений и авторов в невыгодное положение. Рецензенты одинарного слепого рецензирования могут по-разному оценивать две статьи одинакового качества в зависимости от того, кто их написал.

Обзор экспертной оценки

С другой стороны, двойное слепое рецензирование дает ложное чувство безопасности. Известных авторов легко определить по характеру их работ. В статье также могут быть ссылки на предыдущие работы, которые они опубликовали. Могут быть и другие подсказки, такие как предпочтение техники или соединения. Это означает, что даже без имен рецензенты могут выяснить, кто написал статью. Поэтому было бы лучше сообщить рецензенту, кто написал статью, и спросить, существует ли конфликт интересов.

Фактический процесс удаления информации об авторе, чтобы скрыть личность, терпит неудачу в 46-73% случаев. Проблема не в том, чтобы определить автора. Проблема в том, имеют ли рецензенты предубеждение против авторов из определенной страны, расы или пола? Хотя основное внимание уделялось рецензентам, существует очень мало дискуссий о предвзятости редакторов. Редакторы, в конце концов, имеют последнее слово.

Рецензирование является частью цикла академических исследований, и очевидно, что в этом процессе есть предвзятость. Предвзятость рецензента часто затрагивает женщин, меньшинства и исследователей из непрестижных учреждений. Чтобы попытаться бороться с этой проблемой, журналы используют слепое рецензирование. Тем не менее, одинарная слепая рецензия дает преимущество известным авторам. Двойное слепое рецензирование может фактически не устранить предвзятость, поэтому исследователи считают, что лучше перейти к открытому рецензированию.

Каково ваше мнение относительно рецензирования, как одинарного слепого, так и двойного слепого? Как вы думаете, двойное слепое рецензирование лучше, чем одинарное слепое? Или вы думаете, что пришло время перейти к открытому рецензированию? Пожалуйста, поделитесь своими мыслями с нами в разделе комментариев ниже.

X

Подпишитесь, чтобы продолжить чтение

нашим бесплатным ресурсам по написанию исследований и публикации статей, включая:

  • 100 + статей
  • 50+ вебинаров
  • 10+ подкастов с экспертами
  • 10+ электронных книг
  • 10+ чеклистов
  • 50+ таблиц с инфографикой