Telegram ได้กลายเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มหลักสำหรับการแบ่งปันข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ แต่ก็เป็นสถานที่ที่เต็มไปด้วยข้อมูลที่ผิดพลาดเช่นกัน การแอบอ้างเป็นสำนักพิมพ์วิชาการผลการศึกษาใหม่ที่ดำเนินการในสเปนได้ให้ข้อมูลเชิงตัวเลขที่ชัดเจนมากเกี่ยวกับปรากฏการณ์ที่ก่อนหน้านี้เป็นเพียงข้อสันนิษฐาน แต่ยังไม่เคยมีการวัดในรายละเอียดเช่นนี้มาก่อน
จากการวิจัยนี้ ซึ่งนำโดย... มหาวิทยาลัยกรานาดา (UGR)เกือบแปดในสิบของช่องทางที่ดำเนินการบน Telegram โดยใช้ชื่อของสำนักพิมพ์วิทยาศาสตร์ระดับนานาชาติรายใหญ่ ไม่ใช่ช่องทางอย่างเป็นทางการ เรากำลังพูดถึงเรื่องที่ว่า... 78% ของช่องปลอมข้อเท็จจริงนี้ก่อให้เกิดความกังวลอย่างมากในบริบทที่ข้อมูลเท็จทางวิทยาศาสตร์เป็นปัญหาใหญ่ในยุโรปและส่วนอื่นๆ ของโลกอยู่แล้ว
แผนที่แสดงการฉ้อโกงในช่องทางการจัดจำหน่ายของผู้จัดพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์
งานวิจัยนี้ดำเนินการโดยหน่วยมนุษยศาสตร์เชิงคำนวณและสังคมศาสตร์ (ยู-ชาสนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยกรานาดา (UGR) ได้เริ่มทำการสำรวจและทำแผนที่ระบบนิเวศของ Telegram ที่เชื่อมโยงกับสำนักพิมพ์วิชาการรายใหญ่ โดยผู้รับผิดชอบงานนี้คือนักวิจัยเอง วิคเตอร์ เอร์เรโร โซลานา และคาร์ลอส คาสโตร คาสโตรพวกเขาต้องการตรวจสอบว่าช่องทางต่างๆ ที่อ้างตัวว่าเป็นช่องทางทางการนั้น มีความน่าเชื่อถือมากน้อยเพียงใด
เพื่อบรรลุเป้าหมายนี้ พวกเขาจึงเลือก สำนักพิมพ์วิทยาศาสตร์ชั้นนำระดับนานาชาติ 13 แห่งในบรรดาสำนักพิมพ์เหล่านั้นมีชื่อเสียงชั้นนำ เช่น Elsevier, Springer, Wiley-Blackwell, Nature และ Cambridge University Press การคัดเลือกไม่ได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญ: ปริมาณสิ่งพิมพ์ที่จัดทำดัชนี บนเว็บไซต์ SCImago ซึ่งเป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลอ้างอิงชั้นนำระดับนานาชาติในด้านตัวชี้วัดทางวิทยาศาสตร์
เมื่อกำหนดสำนักพิมพ์ที่จะนำมาวิเคราะห์แล้ว ทีมงานได้ค้นพบสำนักพิมพ์ทั้งหมดจำนวน... 37 ช่องทางที่อาจเกี่ยวข้องกับตราประทับเหล่านี้วัตถุประสงค์มีสองประการ ประการแรก เพื่อตรวจสอบว่าช่องทางเหล่านี้เป็นช่องทางทางการจริงหรือไม่ และประการที่สอง เพื่อศึกษาว่าผู้ที่แอบอ้างตัวตนนั้นสร้างเนื้อหาและวิธีการปฏิบัติแบบใด
ผลการวิจัยสรุปได้อย่างชัดเจน: จาก 37 ช่องที่ตรวจสอบ มีเพียงช่องเดียวเท่านั้น ปรากฏว่า 8 ข้อเป็นของจริง และต้องเชื่อมโยงโดยตรงกับสำนักพิมพ์ที่เกี่ยวข้องอย่างตรวจสอบได้ กล่าวคือ มีเพียง 21,62% ของช่องทางเท่านั้นที่เป็นของแท้ เมื่อเทียบกับ 78,38% ของช่องทางที่ฉ้อโกง ที่ดำเนินการโดยใช้ชื่อ โลโก้ หรือการอ้างอิงถึงสถาบันเหล่านี้โดยไม่ได้รับอนุญาตใดๆ
การศึกษาเชิงบุกเบิกโดยใช้ ChatGPT และ DeepSeek
หนึ่งในแง่มุมที่โดดเด่นที่สุดของงานวิจัยนี้คือวิธีการวิจัยที่ใช้ นักวิจัยของ UGR ได้ใช้วิธีการวิจัยใน... ผู้บุกเบิกในสาขานี้ แบบจำลองภาษาปัญญาประดิษฐ์ เช่น ChatGPT และ DeepSeek เพื่อช่วยตรวจจับช่องทางปลอมเหล่านี้ งานวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ "IDB: ตำราเรียนระดับมหาวิทยาลัยด้านบรรณารักษศาสตร์และสารสนเทศศาสตร์"ในฉบับเดือนธันวาคม 2025
ทีมงานไม่ได้จำกัดตัวเองอยู่แค่การค้นหาด้วยตนเองแบบง่ายๆ เท่านั้น แต่ยังออกแบบ... แผนคดีหลายกรณี โดยแต่ละช่องสัญญาณที่ระบุจะได้รับการวิเคราะห์ตามขั้นตอนมาตรฐาน เพื่อจุดประสงค์นี้ ข้อความแจ้งเตือนมาตรฐาน ซึ่งถูกนำไปใช้กับ ChatGPT และ DeepSeek อย่างเท่าเทียมกัน โดยมีตัวเลือกดังนี้ เปิดใช้งานการค้นหาเว็บเพื่อให้ระบบเหล่านี้สามารถเปรียบเทียบข้อมูลได้แบบเรียลไทม์
หน้าที่ของโมเดล AI คือการ คุณค่าของความแท้จริง ของแต่ละช่อง Telegram โดยพิจารณาจากตัวชี้วัดต่างๆ เช่น ความสัมพันธ์กับเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ การมีบัญชีที่ได้รับการยืนยัน ความสอดคล้องระหว่างเนื้อหาที่เผยแพร่กับแนวทางการเขียนของแบรนด์ หรือการมีลิงก์องค์กรที่น่าเชื่อถือ
หลังจากได้รับผลการจัดอันดับจาก ChatGPT และ DeepSeek แล้ว นักวิจัยได้ดำเนินการวิจัย การตรวจสอบด้วยตนเองอย่างอิสระซึ่งทำหน้าที่เป็นข้อมูลอ้างอิงสุดท้าย (ความจริงพื้นฐาน) กล่าวคือ การตัดสินใจขั้นสุดท้ายว่าช่องนั้นเป็นของปลอมหรือของจริงไม่ได้ขึ้นอยู่กับ AI เพียงอย่างเดียว แต่ AI ถูกใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุน จากนั้นจึงนำไปเปรียบเทียบกับการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์
วิธีการทำงานของช่องปลอมบน Telegram
การวิเคราะห์ช่องสัญญาณทั้ง 37 ช่องทำให้สามารถระบุรูปแบบที่ค่อนข้างชัดเจนเกี่ยวกับเรื่องนี้ได้ กลุ่มคนที่แอบอ้างเป็นสำนักพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์ดำเนินการอย่างไร?กลยุทธ์ที่พบได้บ่อยที่สุดคือการแจกจ่ายในวงกว้าง หนังสือและบทความในรูปแบบดิจิทัลโดยไม่ได้รับอนุญาตมักถูกนำเสนอในรูปแบบ "เข้าถึงได้ฟรี" หรือ "ดาวน์โหลดโดยตรง" สำหรับผลงานที่จริงแล้วอยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์
นอกจากนี้ ช่องทางเหล่านี้จำนวนมากยังนำเสนอ... บริการด้านบรรณาธิการที่มีความน่าเชื่อถือน่าสงสัยเช่น การให้สัญญาว่าจะตีพิมพ์บทความทางวิทยาศาสตร์ในวารสารที่มีผลกระทบสูงภายในระยะเวลาอันสั้นมาก และด้วยกระบวนการตรวจสอบที่แทบไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการปฏิบัติทางวิชาการที่แท้จริง ข้อเสนอประเภทนี้อาจสร้างความสับสนได้เป็นอย่างมาก นักวิจัยรุ่นใหม่หรือผู้ที่มีประสบการณ์น้อยผู้ที่กำลังมองหาวิธีเพิ่มพูนประสบการณ์ในเรซูเม่ของตนอย่างรวดเร็ว
อีกหนึ่งคุณลักษณะที่ตรวจพบคือการใช้ เน้นการโฆษณามากเกินไปและขาดความเข้มงวดข้อความเหล่านั้นชวนให้นึกถึงแคมเปญการตลาดเชิงรุกมากกว่าการสื่อสารทั่วไปจากสำนักพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยกรานาดา (UGR) ชี้ให้เห็นว่าถ้อยคำที่เต็มไปด้วยคำสัญญาและส่วนลดเหล่านี้ไม่เหมาะสมกับวิธีการสื่อสารของภาคการตีพิมพ์ทางวิชาการโดยทั่วไป
ในบางกรณี ช่องปลอมใช้ โลโก้ ชื่อคอลเลกชัน หรือลิงก์แบบย่อ ซึ่งดูเหมือนถูกต้องตามกฎหมาย หมายความว่าเมื่อมองแวบแรก อาจทำให้ผู้ใช้ที่ไม่คุ้นเคยกับการทำงานภายในของสำนักพิมพ์เชื่อได้ การผสมผสานระหว่างรูปลักษณ์ที่เป็นมืออาชีพและการปฏิบัติที่ไม่เป็นไปตามระเบียบ ทำให้เกิดสภาพแวดล้อมที่อ่อนแอต่อการเผยแพร่ข้อมูลเท็จเป็นพิเศษ
ผลการศึกษาสรุปว่า ปัจจัยทั้งหมดนี้มีส่วนในการกำหนดรูปแบบของ... ระบบนิเวศที่บิดเบี้ยวบน Telegramโดยที่จำนวนผู้กระทำการฉ้อโกงมีมากกว่าผู้เผยแพร่ที่ถูกต้องตามกฎหมายอย่างมาก ความไม่สมดุลนี้ทำให้... ความเสี่ยงต่อความซื่อสัตย์ทางวิชาการและทรัพย์สินทางปัญญาทั้งในสเปนและประเทศอื่นๆ ในยุโรป โดยการอำนวยความสะดวกในการเผยแพร่เนื้อหาที่ไม่ได้รับอนุญาตและคำสัญญาด้านบรรณาธิการที่ทำให้เข้าใจผิด
ปัญญาประดิษฐ์ทำอะไรได้ถูกต้องบ้าง และทำอะไรผิดพลาดบ้าง?
ในแง่ของประสิทธิภาพ การศึกษาชี้ให้เห็นว่าทั้ง ChatGPT และ DeepSeek แสดงให้เห็นถึง... มีความสามารถสูงในการตรวจจับช่องปลอมได้อย่างชัดเจนเมื่อพบสัญญาณของการแอบอ้างตัวตนอย่างชัดเจน เช่น การไม่มีลิงก์อย่างเป็นทางการเลย การให้คำสัญญาเกินจริง หรือการนำเนื้อหาที่ละเมิดลิขสิทธิ์มาใช้โดยเปิดเผย นางแบบจึงตกลงที่จะจัดประเภทสิ่งเหล่านั้นว่าเป็นสิ่งที่ไม่ถูกต้อง
อย่างไรก็ตาม การศึกษานี้ยังก่อให้เกิดประเด็นอีกด้วย ข้อจำกัดเชิงโครงสร้าง ระบบเหล่านี้มีประสิทธิภาพในการตรวจสอบความถูกต้องของช่องทางต่างๆ มากที่สุด กรณีที่ก่อให้เกิดข้อสงสัยมากที่สุดคือกรณีที่ช่องทางนั้นดูเหมือนจะเชื่อมโยงกับผู้เผยแพร่ แต่ขาดหลักฐานยืนยัน เครื่องหมายถูกที่ชัดเจนเช่น เครื่องหมายถูกสีฟ้าบน Telegram หรือลิงก์ที่ชัดเจนไปยังหน้าเพจของบริษัทที่สามารถตรวจสอบที่มาได้ง่าย
ผู้เขียนตรวจพบว่า DeepSeek มีแนวโน้มที่จะให้ความสำคัญกับความสอดคล้องตามบริบทมากกว่า ในส่วนของเนื้อหา: มีการตรวจสอบว่าข้อความ ประเภทของสิ่งพิมพ์ และน้ำเสียงนั้นตรงกับสิ่งที่คาดหวังได้จากสำนักพิมพ์วิทยาศาสตร์ที่มีชื่อเสียงหรือไม่ ส่วน ChatGPT นั้นให้ความสำคัญกับ... การตรวจสอบอย่างเป็นทางการเกี่ยวกับสังกัดสถาบันโดยให้ความสำคัญกับสัญญาณต่างๆ เช่น การปรากฏตัวบนเว็บไซต์ทางการ โปรไฟล์ที่เชื่อมโยง หรือการกล่าวถึงที่ได้รับการยืนยัน
แนวทางแบบคู่ขนานนี้ทำให้สามารถสังเกตได้ว่า แม้ว่าทั้งสองแบบจำลองจะมีประโยชน์สำหรับ การคัดกรองเบื้องต้นของช่องสัญญาณจำนวนมากระบบ AI ไม่ได้สมบูรณ์แบบเสมอไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ขาดสัญญาณบ่งชี้ความน่าเชื่อถือที่ชัดเจน AI อาจมีปัญหาในการแยกแยะระหว่างช่องทางจริงที่มีข้อมูลสาธารณะน้อย กับช่องทางปลอมที่สร้างขึ้นอย่างแนบเนียน
รายงานระบุว่า ณ ขณะนี้ ความน่าเชื่อถือของโมเดลเหล่านี้ในฐานะเครื่องตรวจจับแบบเดี่ยว สำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีการฝึกอบรมเฉพาะด้าน การใช้งานจะมีข้อจำกัด จากการวิจัยพบว่า การใช้งานที่ดีที่สุดคือในระบบไฮบริด ซึ่งความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลของ AI จะถูกเสริมด้วย... ความเห็นจากผู้เชี่ยวชาญด้านบรรณารักษ์ นักเอกสาร และบุคลากรทางวิชาการ.
อคติในแหล่งข้อมูลและการครอบงำของเนื้อหาภาษาอังกฤษ
นอกเหนือจากการตรวจจับช่องปลอมแล้ว การศึกษาของ UGR ยังมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ ChatGPT และ DeepSeek ใช้แหล่งข้อมูลประเภทใดบ้าง? เพื่อสนับสนุนคำตอบของพวกเขา หนึ่งในข้อสรุปคือการมีอยู่อย่างเด่นชัดของ การอ้างอิงจากฝั่งตะวันตกเมื่อเทียบกับพื้นที่ทางภูมิศาสตร์อื่นๆแม้แต่ในกรณีของ DeepSeek ซึ่งอาจถูกมองว่ามุ่งเน้นแหล่งข้อมูลจากเอเชียมากกว่าก็ตาม
ความไม่สมดุลนี้แสดงให้เห็นถึง การครอบงำของเนื้อหาภาษาอังกฤษ บนเว็บ โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลทางวิทยาศาสตร์และวิชาการ เนื่องจากระบบส่วนใหญ่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลในภาษานั้นและจากภูมิภาคเฉพาะ ระบบจึงมีแนวโน้มที่จะสร้างการกระจายตัวแบบนั้นขึ้นมา ซึ่งส่งผลให้เกิด... อคติเชิงโครงสร้าง เมื่อต้องระบุหรือประเมินแหล่งที่มาจากพื้นที่อื่นๆ เช่น จีน หรือประเทศอื่นๆ ที่ไม่ใช่ตะวันตก
ในทางปฏิบัติ สิ่งนี้อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อ การประเมินช่องทางที่เชื่อมโยงกับสำนักพิมพ์ที่ไม่ใช่ตะวันตกเว็บไซต์ รูปแบบการสื่อสาร หรือระบบการตรวจสอบของบางช่องทางอาจไม่สอดคล้องกับเกณฑ์ที่ใช้กันทั่วไปในโลกที่ใช้ภาษาอังกฤษ ส่งผลให้บางช่องทางที่ถูกต้องตามกฎหมายอาจถูกจัดประเภทด้วยความไม่แน่นอนหรือความน่าสงสัยมากขึ้น
ผู้เขียนงานวิจัยเชื่อว่าควรนำผลการค้นพบนี้มาพิจารณาเมื่อ ออกแบบเครื่องมือตรวจสอบระดับโลก การวิจัยโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในยุโรป ที่ซึ่งนักวิทยาศาสตร์จากหลากหลายภาษาและวัฒนธรรมอยู่ร่วมกัน มีความเสี่ยงที่จะทำให้ความเหลื่อมล้ำในด้านการมองเห็นและการยอมรับของบางสถาบันรุนแรงขึ้น หากไม่มีมาตรการแก้ไขที่เฉพาะเจาะจง
การศึกษาชี้ให้เห็นว่างานวิจัยในอนาคตควรกล่าวถึงข้อบกพร่องเหล่านี้อย่างชัดเจน ไม่ว่าจะเป็นอย่างไรก็ตาม ฝึกฝนโมเดลด้วยคลังข้อมูลที่สมดุลมากขึ้น หรือโดยการปรับเกณฑ์การประเมินเพื่อให้เหมาะสมกับความหลากหลายของระบบการศึกษาในระดับนานาชาติมากขึ้น
สภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูงต่อความซื่อสัตย์ทางวิชาการ
จากข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ การวิจัยสรุปได้ว่า จำนวนช่อง Telegram ที่เกี่ยวข้องกับสำนักพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์นั้นมีอยู่มากมาย บิดเบี้ยวอย่างมากการที่มีช่องปลอมจำนวนมากเมื่อเทียบกับช่องทางการที่มีอยู่จำนวนน้อย ทำให้เกิดปัญหาขึ้น สถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูงต่อความซื่อสัตย์ทางวิชาการ และการคุ้มครองทรัพย์สินทางปัญญา
หนึ่งในอันตรายที่ตรวจพบคือ การเผยแพร่ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์โดยไม่ได้รับการควบคุมการกระทำเช่นนี้ไม่เพียงแต่ละเมิดลิขสิทธิ์เท่านั้น แต่ยังอาจส่งเสริมการเผยแพร่บทความและหนังสือฉบับที่ล้าสมัย ไม่สมบูรณ์ หรือถูกดัดแปลงแก้ไข ในขณะเดียวกัน บริการเผยแพร่ที่ฉ้อฉลยังบั่นทอนความเชื่อมั่นในระบบการเผยแพร่ทางวิทยาศาสตร์ และอาจส่งผลเสียต่อธุรกิจได้ สร้างความเสียหายอย่างร้ายแรงต่ออาชีพการงานของผู้ที่ตกอยู่ในกับดักเหล่านี้.
ผู้เขียนงานวิจัยกล่าวถึงสิ่งที่แท้จริง ความขัดแย้งเชิงสถาบันแม้ว่า Telegram จะมีศักยภาพสูงในฐานะช่องทางการสื่อสารและการเผยแพร่ความรู้ทางวิทยาศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพ แต่... การปรากฏตัวที่ใช้งานได้จริงและได้รับการยืนยันของสำนักพิมพ์เองนั้นมีจำกัด สิ่งนี้ทำให้เกิดช่องโหว่ที่ผู้ไม่ประสงค์ดีใช้ประโยชน์ได้โดยแทบไม่มีการต่อต้านใดๆ
ในบริบทของยุโรป ที่ซึ่งการต่อสู้กับ ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่ผิดพลาด แม้ว่านี่จะเป็นประเด็นสำคัญทางการเมืองและด้านกฎระเบียบอยู่แล้ว แต่สภาพแวดล้อมที่ขาดการกำกับดูแลที่ดีเช่นนี้ก็ถือเป็นความท้าทายเพิ่มเติม ความง่ายในการสร้างช่องทางและเผยแพร่เนื้อหาบน Telegram ทำให้มันเป็นที่น่าสนใจอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ต้องการใช้ประโยชน์จากแบรนด์ของสถาบันที่มีชื่อเสียง
ดังนั้น งานของมหาวิทยาลัยกรานาดาจึงไม่ได้ทำหน้าที่เพียงแค่การวินิจฉัยเท่านั้น แต่ยังทำหน้าที่เป็น... เรียกร้องให้ชุมชนวิชาการ ห้องสมุด และหน่วยงานกำกับดูแลให้ความสนใจซึ่งควรพิจารณาแนวทางปฏิบัติเหล่านี้เมื่อออกแบบนโยบายด้านความซื่อสัตย์และการเข้าถึงข้อมูลอย่างเปิดเผย
มุ่งสู่ระบบเฝ้าระวังแบบผสมผสานและแนวทางการวิจัยใหม่ๆ
เมื่อเผชิญกับสถานการณ์นี้ นักวิจัยของ UGR จึงสนับสนุนการพัฒนา ระบบตรวจจับแบบไฮบริด ซึ่งเป็นการผสมผสานความสามารถของปัญญาประดิษฐ์เข้ากับการกำกับดูแลโดยมนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญ แนวคิดคือการใช้ประโยชน์จากขนาดการคำนวณของแบบจำลองภาษาเพื่อ หวีช่องจำนวนมาก และเนื้อหา แต่ขอสงวนการตัดสินใจขั้นสุดท้ายไว้ให้ทีมผู้เชี่ยวชาญ
ในแนวทางแบบผสมผสานนี้ AI จะทำหน้าที่เป็น เครื่องมือสร้างแผนที่เบื้องต้นขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการระบุรูปแบบที่น่าสงสัย กลยุทธ์การฉ้อโกงซ้ำๆ หรือบัญชีใหม่ที่เลียนแบบตัวตนของผู้จัดพิมพ์ที่มีชื่อเสียง จากนั้น นักเอกสาร บรรณารักษ์ และเจ้าหน้าที่จากผู้จัดพิมพ์เองจะสามารถยืนยันหรือปฏิเสธกรณีที่ตรวจพบได้
งานวิจัยนี้ยังชี้ให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการขยายวิธีการนี้ไปยังด้านอื่นๆ ของข้อมูลเท็จ นอกเหนือจากวงการสิ่งพิมพ์ ผู้เขียนได้กล่าวถึงเรื่องนี้ไว้อย่างชัดเจน การตรวจจับข่าวปลอมและเรื่องเล่าสมคบคิด ใน Telegram ซึ่งมีทั้งเนื้อหาทางวิทยาศาสตร์และการเมือง เปิดโอกาสให้เกิดการวิจัยในอนาคตที่อาจเป็นประโยชน์โดยตรงต่อสถาบันต่างๆ ในยุโรป
การบูรณาการฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อความและบริบทขั้นสูงเข้ากับแบบจำลองภาษาอย่างต่อเนื่องจะนำเสนอ... โอกาสในการพัฒนาระบบตรวจสอบเชิงรุกระบบเหล่านี้สามารถให้สัญญาณเตือนล่วงหน้าเกี่ยวกับการเกิดขึ้นของเครือข่ายช่องทางปลอมใหม่ๆ ซึ่งจะช่วยให้สำนักพิมพ์ มหาวิทยาลัย หรือหน่วยงานภาครัฐสามารถตอบสนองได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
ในขณะเดียวกัน ความจำเป็นที่สำนักพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์จะต้องเข้ามามีส่วนร่วมมากขึ้นก็เพิ่มมากขึ้นเช่นกัน สร้างฐานที่มั่นคงอย่างเป็นทางการบน Telegramบัญชีที่ได้รับการยืนยัน นโยบายการสื่อสารที่ชัดเจน และความโปร่งใสที่มากขึ้นในช่องทางที่ได้รับอนุญาต จะช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุแหล่งที่มาที่น่าเชื่อถือได้ดียิ่งขึ้น และลดโอกาสที่ผู้แอบอ้างจะกระทำการแอบอ้าง
ผลงานของมหาวิทยาลัยกรานาดาเน้นย้ำว่าปัญหาของ ช่องปลอมของผู้เผยแพร่บทความทางวิทยาศาสตร์บน Telegram นี่ไม่ใช่เพียงเรื่องเล่า แต่เป็นปัญหาเชิงโครงสร้าง และการแก้ไขปัญหานี้จำเป็นต้องผสมผสานเทคโนโลยี การตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญ และการมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันของสถาบันการศึกษาเอง เพื่อที่จะกอบกู้สถานการณ์ในพื้นที่ดิจิทัลที่ปัจจุบันผู้กระทำการทุจริตมีข้อได้เปรียบอย่างชัดเจน
