\"Tortured Phrases\": Why Bad Paraphrasers Get Papers Retracted

Pada 2021, sebuah tim integritas riset berbasis di Toulouse menerbitkan daftar frasa yang sebelumnya muncul dalam artikel ilmu komputer dan tidak benar-benar masuk akal. "Counterfeit consciousness." "Haze figuring." "Profound learning." "Irregular esteem." "Bosom peril." Masing-masing merupakan versi penggantian sinonim dari istilah teknis yang benar—kecerdasan buatan, komputasi awan, deep learning, nilai acak, kanker payudara. Artikel yang memakainya telah lolos pemeriksaan plagiarisme, tetapi gagal saat diuji oleh pembaca manusia yang benar-benar memperhatikan.

Tim menciptakan nama untuk pergantian ini: frasa yang menyiksa. Makalah asli menelusuri mereka ke alat parafrase – baik yang manual yang digunakan oleh pabrik kertas untuk menghindari deteksi plagiarisme maupun yang otomatis yang digunakan beberapa peneliti pada pekerjaan mereka sendiri. Penemuan ini memicu gelombang pencabutan yang berlanjut hingga tahun 2026. Berdasarkan penghitungan terakhir, lebih dari 1.400 makalah yang diterbitkan telah ditarik atau ditandai karena kontaminasi frasa yang menyiksa, dengan sebagian besar terkonsentrasi di bidang teknik, ilmu komputer, dan bidang biomedis.

Panduan ini menjelaskan apa itu frasa yang menyiksa, bagaimana frasa tersebut dihasilkan, mengapa frasa tersebut mengakhiri karier dan mencabut makalah, alat yang sekarang digunakan jurnal untuk mendeteksinya, dan cara memastikan alur kerja parafrase Anda tidak menghasilkan frasa tersebut.

What tortured phrases are

Frasa tersiksa adalah istilah teknis yang dikenal dan telah diganti dengan padanan yang digantikan dengan sinonim — biasanya yang secara tata bahasa utuh tetapi secara semantik tidak masuk akal bagi siapa pun di bidang tersebut. Transformasi biasanya terjadi kata demi kata, tanpa memperhatikan apakah frasa yang dihasilkan adalah sesuatu yang akan dikatakan oleh pakar domain.

Contoh klasik dari studi awal tahun 2021: dalam makalah tentang "hutan tidak beraturan" (hutan acak), penulis membahas "presisi tinggi" model tersebut tetapi tidak menyadari bahwa mereka juga menulis tentang "pohon batas" (pohon keputusan) dan "pengambilan yang dikelola" (pembelajaran yang diawasi). Isi teknis dari makalah ini, dalam beberapa hal, adalah penelitian nyata - tetapi prosanya telah diproses oleh alat yang tidak mengetahui apa arti istilah-istilah tersebut.

A typology of how they appear:

Substitusi satu istilah. Istilah teknis umum diganti dengan sinonimnya. "Kecerdasan buatan" menjadi "kesadaran palsu" atau "kekuatan otak palsu". "Komputasi awan" menjadi "penghitungan kabut" atau "pemrosesan uap". "Data besar" menjadi "informasi besar" atau "data besar".

Penggantian frasa idiomatik. Tetapkan frasa di bidang yang diganti. "Kecanggihan" menjadi "kondisi pengerjaan". "Terbaik di kelasnya" menjadi "ideal di kelasnya". "Waktu nyata" menjadi "berkelanjutan" atau "waktu konstan".

Kesalahan penanganan akronim. Akronim diganti seolah-olah itu adalah kata-kata. "MRI" menjadi "pencitraan resonansi yang menarik". "RNA" menjadi "korosif ribonukleat." "JavaScript" terfragmentasi menjadi "konten Java".

Penggantian khusus domain. Istilah khusus bidang diganti dengan sinonim dari domain lain. "Kanker payudara" menjadi "bahaya payudara". "Sel surya" menjadi "sel berbasis matahari". "Serangan jantung" menjadi "gagal koroner" (yang sebenarnya benar, namun dalam konteks di mana "serangan jantung" adalah istilah standar lapangan).

Struktur tata bahasa kalimat biasanya bertahan. Konten semantiknya hancur. Seorang pengulas yang melakukan skimming mungkin melewatkannya; pengulas dengan keahlian domain segera memberi tahu.

How they happen

Ungkapan-ungkapan yang menyiksa berasal dari beberapa sumber berbeda.

Pabrik kertas menggunakan alat substitusi sinonim. Inilah kekhawatiran awal yang mendorong penelitian pada tahun 2021. Pabrik kertas memproduksi makalah palsu dalam skala besar, seringkali dengan memparafrasekan makalah asli yang sudah ada dan menjual makalah "baru" yang dihasilkan kepada peneliti yang membeli hak cipta. Untuk menghindari deteksi plagiarisme, mereka menjalankan sumber melalui substitusi sinonim yang agresif. Outputnya lolos pemeriksaan plagiarisme (tidak ada string yang sama persis) dan gagal dalam pemindaian pakar domain mana pun (istilah teknisnya salah).

Peneliti menggunakan parafrase online gratis tanpa memeriksa. Ini adalah sumber modern yang lebih umum. Seorang yang bukan penutur asli bahasa Inggris, seorang siswa yang berada di bawah tekanan tenggat waktu, atau siapa pun yang mencoba mengurangi jumlah kata akan menjalankan teks mereka melalui alat parafrase gratis. Alat ini menggantikan sinonim di seluruh dokumen. Penulis tidak membaca dengan cermat karena prosanya masih terbaca secara tata bahasa — dan mengirimkan makalah dengan terminologi khusus bidang yang sekarang salah seluruhnya.

LLM dalam konfigurasi cepat yang tidak biasa. Model bahasa modern seperti ChatGPT dan Claude umumnya tidak menghasilkan frasa yang menyiksa ketika diminta untuk memparafrasekan, karena model tersebut memahami konteks. Namun pola dorongan tertentu masih dapat memicu perilaku substitusi tingkat kata. Meminta model untuk "menulis ulang ini dengan lebih banyak variasi" atau "menggunakan sinonim secara menyeluruh" terkadang menghasilkan keluaran frasa yang menyiksa, terutama pada konten teknis yang kurang diketahui oleh model tersebut.

Jalur penerjemahan melalui bahasa perantara. Menerjemahkan makalah dari Bahasa Inggris ke Bahasa Rusia ke Bahasa Mandarin kembali ke Bahasa Inggris (atau rangkaian terjemahan lainnya) dapat menghasilkan pola frasa yang menyiksa karena setiap langkah penerjemahan menggantikan padanan tingkat kata yang tidak dikomposisi ulang ke dalam terminologi teknis asli.

Dalam pengalaman kami membantu para peneliti, sumber kedua – peneliti yang tidak bersalah menggunakan parafrase yang buruk – adalah penyebab paling umum dari frasa-frasa yang menyiksa di makalah yang tidak mengandung penipuan. Penulis tidak mencoba untuk menipu; mereka mencoba meningkatkan bahasa Inggris mereka atau mempersingkat suatu bagian. Alat tersebut menghancurkan terminologi mereka tanpa memberi tahu mereka.

Why they get papers retracted

Frasa yang disiksa kini diperlakukan sebagai bukti keterlibatan pabrik kertas atau penggunaan AI yang dirahasiakan, yang keduanya memicu proses pencabutan di sebagian besar jurnal.

Alasannya semakin mengeras selama dua tahun terakhir. Lima atau enam tahun yang lalu, sebuah makalah dengan ungkapan yang aneh mungkin telah dikoreksi — editor akan meminta penulis memperbaiki terminologinya dan menerbitkannya kembali. Saat ini, ungkapan yang sama diperlakukan sebagai penjaga masalah sistematis. Sekalipun penelitian yang mendasarinya masuk akal, adanya frasa yang menyiksa menunjukkan bahwa penulis telah membeli makalah tersebut, menggunakan parafrase yang agresif untuk menghindari deteksi plagiarisme, atau tidak mengoreksi karyanya sendiri hingga mencapai standar yang dapat diterbitkan. Tak satu pun dari penjelasan ini yang bagus.

Jurnal tertentu telah membuat kebijakan ini secara eksplisit. IEEE, ACM, Elsevier, dan Springer telah memperbarui panduan editorial pada tahun 2024-2025 untuk memperlakukan frasa yang menyiksa sebagai dasar pencabutan tanpa memerlukan bukti niat. Pembaruan kebijakan editorial Wiley tahun 2026 menambahkan bahwa "frasa tersiksa yang ditemukan setelah publikasi akan mengakibatkan pencabutan kecuali penulis dapat menunjukkan penggantian tersebut sebagai hasil dari proses penerjemahan atau penyuntingan yang terdokumentasi dan bukan dari keterlibatan pabrik kertas."

Pencabutan ini juga merusak reputasi penulis dengan cara yang semakin parah. Makalah yang ditarik akan tetap menjadi catatan penulis. Badan pendanaan memeriksa. Komite pencarian memeriksa. Rekan penulis yang tidak bertanggung jawab atas ungkapan tersebut akan ditandai dalam pencabutan. Frasa yang disiksa adalah salah satu dari sedikit masalah editorial yang secara fungsional dapat mengakhiri karir akademis, terutama bagi peneliti awal karir.

How journals are catching them now

The detection ecosystem has matured.

Penyaring Kertas Bermasalah. Dikembangkan oleh tim yang sama yang menciptakan istilah ini, penyaring adalah alat online gratis yang menelusuri PubMed dan database lain untuk menemukan frasa-frasa menyiksa yang diketahui. Ini digunakan oleh editor, peer reviewer, dan tim integritas di jurnal untuk memindai kiriman dan makalah yang diterbitkan. Alat ini menyimpan daftar frasa yang diperbarui secara berkala — saat ini lebih dari 5.000 — dan menandai kertas mana pun yang memuat frasa tersebut.

Pemindaian editorial sebelum tinjauan sejawat. Beberapa penerbit besar (IEEE, Elsevier, Springer) telah mengintegrasikan pemindaian frasa yang menyiksa ke dalam saluran pengiriman mereka. Kiriman dipindai saat masuk. Makalah yang sukses biasanya dikembalikan ke penulis dengan permintaan penjelasan sebelum tinjauan sejawat dimulai.

Pemantauan pasca-publikasi. Alat seperti Penyaring Kertas Bermasalah juga memindai makalah yang sudah diterbitkan. Hit memicu penyelidikan oleh tim integritas penelitian penerbit. Investigasi dapat mengarah pada ekspresi kekhawatiran, koreksi, atau pencabutan, tergantung pada apa yang ditemukan.

Kesadaran pengulas. Peer reviewer semakin terlatih untuk mengenali frasa-frasa yang menyiksa di bidangnya masing-masing. Panduan reviewer dari jurnal-jurnal besar sekarang secara eksplisit mencakup "pemindaian terhadap terminologi teknis yang tidak biasa yang mungkin mengindikasikan kerusakan alat parafrase."

Jika makalah Anda akan ditarik kembali karena frasa yang menyiksa, biasanya Anda akan mengetahuinya dalam waktu 6-18 bulan setelah publikasi — sering kali setelah makalah tersebut dikutip oleh orang lain, sehingga menambah kerugian ketika kutipan tersebut perlu dilacak dan diberitahukan.

How to avoid producing them yourself

Beberapa kebiasaan mencegah frase tersiksa dalam pekerjaan Anda.

Jangan menempelkan seluruh bagian metode atau hasil ke dalam parafrase umum yang gratis. Ini adalah tindakan dengan risiko paling tinggi. Parafrase gratis yang dioptimalkan untuk "keunikan" (yaitu, menghindari deteksi plagiarisme) biasanya menggunakan substitusi sinonim yang agresif. Mereka tidak mempunyai konsep mengenai istilah teknis mana yang merupakan standar lapangan dan mana yang dapat dipertukarkan. Outputnya akan memiliki frase yang menyiksa dalam konten teknis.

Jika Anda harus memparafrasekan teks teknis, gunakan parafrase akademis yang peka terhadap kutipan. Alat seperti alat parafrase kami dilatih untuk mempertahankan terminologi dan format kutipan khusus disiplin ilmu. Istilah standar lapangan — "pembelajaran mendalam", "hutan acak", "kanker payudara", "pemodelan persamaan struktural" — dipertahankan selama penulisan ulang. Hanya prosa di sekitarnya yang berubah.

Baca setiap bagian yang diparafrasekan sebelum mengirimkan. Secara khusus, pindai istilah teknis apa pun yang tampaknya asing atau tidak Anda tulis. Jika Anda melihat "kesadaran palsu" di mana Anda biasanya menulis "kecerdasan buatan", itu adalah ungkapan tersiksa yang diperkenalkan oleh alat tersebut. Kembalikan istilah aslinya. Memasangkan pembacaan dengan perubahan terlacak Koreksi AI membuat substitusi lebih mudah dikenali, karena setiap pengeditan muncul sebagai perubahan terpisah yang dapat Anda tolak.

Periksa teks terjemahan dengan sumbernya. Jika Anda telah menerjemahkan makalah melalui saluran AI apa pun, pindai versi bahasa Inggris untuk mencari istilah teknis apa pun yang tidak cocok dengan apa yang Anda tulis dalam bahasa Inggris asli yang sesuai dengan bidang Anda. Saluran penerjemahan adalah sumber umum frasa-frasa yang menyiksa, terutama untuk rangkaian bahasa Inggris-Rusia-ke-Inggris yang digunakan untuk menghindari plagiarisme.

Gunakan Penyaring Kertas Bermasalah sebelum penyerahan. Gratis. Dibutuhkan sekitar 30 detik. Ini menandai setiap frasa tersiksa yang diketahui dalam naskah Anda. Jika Anda pernah menggunakan parafrase, pemeriksaan ini layak dilakukan sebagai langkah pra-penyerahan terakhir.

Jangan percaya "skor keunikan" sebagai ukuran kualitas. Alat yang menjanjikan skor "orisinalitas" atau "keunikan" yang tinggi biasanya memperoleh skor tersebut melalui substitusi sinonim yang menghasilkan frasa yang menyiksa. Deteksi plagiarisme dan tulisan yang bagus bukanlah hal yang sama. Tinjauan pustaka yang banyak dikutip dan menggunakan terminologi standar lapangan mungkin memiliki skor kesamaan yang moderat karena istilah standar lapangan digunakan di berbagai makalah — dan itu tidak masalah.

Semantic paraphrasing vs synonym substitution

Perbedaan yang melindungi karya Anda adalah perbedaan antara dua pendekatan parafrase yang berbeda secara mendasar.

Substitusi sinonim adalah hal yang dilakukan sebagian besar alat parafrase gratis. Alat ini mengambil sebuah kalimat, mencari sinonim kata demi kata, dan menggantinya. "Jaringan saraf mencapai akurasi tinggi" mungkin menjadi "Kerangka kerja saraf mencapai presisi tinggi". Terkadang hasilnya dapat diterima; sering kali hal itu menghasilkan ungkapan-ungkapan yang menyiksa. Alat ini tidak memiliki pemahaman tentang apa yang membuat sebuah frasa benar secara teknis di bidang Anda.

Parafrase semantik adalah hal yang dilakukan oleh parafrase akademis yang baik. Alat ini memahami arti kalimat dan menulis ulang dengan tetap mempertahankan istilah teknis yang sesuai dengan standar lapangan. "Jaringan saraf mencapai akurasi tinggi" mungkin menjadi "Jaringan saraf kami mencapai akurasi tinggi pada tolok ukur." Terminologi ini dipertahankan karena alat tersebut mengakui "jaringan saraf" sebagai istilah standar lapangan, bukan frasa yang harus disinonimkan.

Perbedaannya terletak pada struktural, bukan kosmetik. Alat yang dibangun berdasarkan parafrase semantik akan melestarikan "kanker payudara" karena alat tersebut mengenali konteks domain medis. Alat substitusi sinonim akan menggantinya dengan "bahaya payudara" karena, pada tingkat kata, "dada" dan "bahaya" adalah sinonim kamus untuk "payudara" dan "kanker".

Anda biasanya dapat mengetahui pendekatan mana yang digunakan alat parafrase dengan mengujinya pada paragraf yang padat dengan terminologi teknis. Tempelkan bagian metode ke dalam alat. Baca hasilnya. Jika istilah teknisnya masih bertahan (pembelajaran mendalam, hutan acak, pemodelan persamaan struktural, kanker payudara), alat tersebut menggunakan parafrase semantik. Jika Anda melihat frasa baru (pembelajaran mendalam, hutan tidak teratur, demonstrasi kondisi primer, bahaya payudara), alat tersebut menggunakan substitusi sinonim dan tidak boleh digunakan pada konten akademis. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang apa yang harus dicari dalam parafrase tingkat akademis, lihat perbandingan alat parafrase yang mempertahankan kutipan.

See the Full Paraphrasing Tool

Citation-aware academic paraphrasing that preserves technical terminology. Free tier includes every feature.

Frequently asked questions

T: Bagaimana cara mengetahui apakah makalah saya mengandung frasa yang menyiksa sebelum dikirimkan?

Jalankan melalui Penyaring Kertas Bermasalah (gratis di situs proyek Cabanac et al.). Alat ini memeriksa naskah Anda berdasarkan daftar lebih dari 5.000 frasa tersiksa yang diketahui. Hit ditandai dengan istilah yang dikoreksi. Anda juga dapat mencari secara manual makalah Anda untuk mencari istilah teknis apa pun yang tidak sesuai dengan kosakata normal Anda di lapangan. Jika Anda menggunakan alat parafrase gratis pada naskah, bagian dengan risiko tertinggi biasanya adalah metode dan hasil, dengan terminologi teknis yang paling padat.

T: Apa yang harus saya lakukan jika saya menemukan makalah yang saya kirimkan mengandung frasa yang menyiksa?

Hubungi editor segera, sebelum tinjauan sejawat selesai. Jelaskan apa yang terjadi (Anda menggunakan alat parafrase yang memperkenalkan substitusi). Berikan naskah yang telah dikoreksi. Editor umumnya memperlakukan pengungkapan proaktif dengan sangat berbeda dari penemuan selanjutnya. Sebagian besar akan menerima pengiriman ulang yang telah diperbaiki jika Anda bertindak sebelum masalah terdeteksi secara independen. Jika makalah sudah diterbitkan, hubungi kantor integritas penelitian jurnal untuk meminta koreksi. Semakin dini Anda bertindak, semakin rendah kemungkinan penarikan kembali secara formal.

T: Apakah LLM seperti ChatGPT dan Claude aman digunakan untuk parafrase?

LLM modern umumnya jauh lebih baik daripada parafrase bebas khusus dalam mempertahankan terminologi teknis, karena mereka memahami konteks. Namun, mereka juga tidak kebal terhadap ungkapan-ungkapan yang menyiksa. Pola dorongan tertentu ("gunakan sinonim", "tulis ulang untuk variasi", "buat lebih unik") dapat memicu perilaku substitusi tingkat kata. Jika Anda menggunakan LLM untuk parafrase, mintalah untuk "mempertahankan semua terminologi teknis dan format kutipan" secara eksplisit, dan selalu verifikasi hasilnya terhadap sumber Anda. Untuk parafrase berisiko tinggi pada naskah yang dapat diterbitkan, parafrase akademis yang sadar akan kutipan lebih aman daripada perintah LLM umum.

T: Bagaimana cara Penyaring Kertas Bermasalah selalu diperbarui?

Tim di baliknya (dipimpin oleh Guillaume Cabanac di Universitas Toulouse) menyimpan daftar terbuka frasa yang dikumpulkan dari analisis forensik atas makalah yang ditarik dan ditandai. Komunitas menyumbangkan temuan-temuan baru. Ketika pabrik kertas mengembangkan pola substitusinya, frasa-frasa baru pun ditambahkan. Daftarnya saat ini melebihi 5.000 entri dan bertambah setiap bulan. Jika Anda menemukan frasa tersiksa di bidang Anda yang tidak ada dalam daftar, Anda dapat menyumbangkannya — penyaring menjadi lebih berguna saat komunitas menambahkan terminologi khusus bidang tersebut.