İnfodemik kelimesini salgın sürecinde öğrenmiş ya da daha çok işitmiş olduk. Bu terimin karşılığı, salgın sürecinde aşırı ve asparagas haberlerden doğru haberlere kadar çok sayıda kaynağın yayılması sonucu gerçeklerin göz ardı edilerek, salgın yönetiminin zorlaşması olarak ifade ediliyor. İnfodemi ile ilgili yeni yayımlanan bir makale, bu süreçte hakem değerlendirmelerinin önemini vurguluyor. COVID-19 hastalığının pandemiye dönüşmesiyle birlikte bir yıldan kısa bir süre içerisinde 63 binden fazla koronavirüs konulu makale yayımlandı. Peki, hakem değerlendirmesi ve yayımlama süreçleri böylesi bir infodemik durumu nasıl ele alıyor? Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Carnegie Mellon Üniversitesinden öğretim üyesi Ganesh Mani ve Allen Yapay Zeka (AI) Enstitüsünden Tom Hope'a göre COVID-19 salgını erişilebilirlik, şeffaflık ve hesap verebilirlik açısından uzun süredir devam eden bilimsel yayın sorunlarını daha da kötüleştirdi. Patterns'te yayımlanan makalede ikili, bilimsel bilginin geçerliliğini ve güvenilirliğini sağlamak için yeni politikaların ve teknolojilerin uygulanma zamanının geldiğine inanarak, "Sürekli artan araştırma hacmi göz önüne alındığında, sadece insanların buna ayak uydurması zor olacak." yorumunu yaptı.PubMed verilerine göre 15 Ekim 2020 itibariyle yayımda olan ve Dünya Sağlık Örgütü tarafından " infodemik " olarak adlandırılan şeyi ortaya çıkaran 63 binden fazla koronavirüs konulu yayın bulunuyor. Hakem değerlendirmesi ve makalelerin yayımlanması için geçen ortalama süre viroloji alanında 117'den 60 güne düştü. Ağustos ortasına kadar yeni tip koronavirüsle ilgili 8 binden fazla bilimsel makale ön baskısı çevrim içi tıp, biyoloji ve kimya arşivlerinde yayımlandı. Karantina kaynaklı depresyon ve azalan ulaşım emisyonlarının iklim değişikliği üzerindeki etkisi gibi konularda da daha fazla makale yayımlandı.
İnfodemik sürecin yönetilmesi için hakem değerlendirmeleri önemli
Bu hızlı enformasyon dalgası, güvenilir olmayan bilgilerin yayılmasına sebep oluyor. Mani ve Hope'ın bu süreci iyileştireceğini düşündüğü öneriler arasında belirli bir alandaki en iyi hakemleri belirlemek, hakem yorumlarını paylaşmak ve makaleleri geri çekmeye dayalı yasal hükümlere bağlamak bulunuyor.Ek olarak, yapay zeka uzmanı olan ikili, makine öğreniminin yayın sürecinde önemli olduğunu düşünüyor. Daha önce bu tür girişimler yapılmıştı ancak yazarların mecazi ve belirsiz bir dili kullanması sebebiyle yapay zeka algoritmaları başarısız olmuştu. Bunu önlemek için bir araştırma makalesinin iki versiyonunun sunulması gerekli olabilir; biri insanların okuması için daha yaratıcı dile sahip iken, diğeri makine okuması için daha tekdüze bir dilde yazılabilir.Mani ve Hope, infodemik konulu makalede başarısız tekniklerin de vurgulanması gerektiğini yazdı. Örneğin, bilim insanları genellikle işe yarayan deneyleri ve tedavileri öne çıkarır ancak öte yandan olumsuz sonuçları vurgulamak, klinisyenler için önemlidir ve diğer bilim insanlarını aynı çıkmaz sokağa girmekten caydırır.Kaynaklar;Haber metni - BioTechniquesBasın bildirisi - Carnegie Mellon ÜniversitesiMakale - Patterns
