Verwijzingen naar onderzoeken die nooit zijn geschreven, artikelen die niet bestaan, auteurs die nooit iets over het onderwerp publiceerden: in de wetenschappelijke literatuur duiken zulke "spookbronnen" steeds vaker op. Uit onderzoek van De Groene Amsterdammer, samen met de Data School van de Universiteit Utrecht, blijkt dat het probleem ook in Nederland groeit — en dat de opkomst van AI-chatbots daar vermoedelijk achter zit.

Wat is een spookbron?

Chatbots als ChatGPT werken op basis van waarschijnlijkheid: ze voorspellen welk woord statistisch gezien het beste volgt. Ze raadplegen daarbij geen database met echte publicaties. Vraag je zo'n model om een bronvermelding, dan kan het een verwijzing produceren die er volkomen geloofwaardig uitziet — met een plausibele titel, een bestaand ogend tijdschrift en een echte onderzoekersnaam — maar die volledig verzonnen is.

Dit verschijnsel heet "hallucineren". Het is gevaarlijk juist omdat het resultaat zo overtuigend oogt: een verzonnen bron valt niet op tussen de echte, tenzij iemand hem daadwerkelijk probeert op te zoeken.

Wat het onderzoek vond

De onderzoekers bekeken openbaar toegankelijke publicaties van wetenschappers verbonden aan veertien Nederlandse universiteiten, verschenen tussen begin 2023 — kort na de introductie van ChatGPT — en februari 2026. Daarin vonden zij 208 artikelen die samen 748 verwijzingen naar niet-bestaande onderzoeken bevatten. Bij die publicaties waren 443 verschillende onderzoekers betrokken.

Afgezet tegen de meer dan honderdduizend artikelen in de dataset gaat het om een kleine fractie. Maar de trend is wat zorgen baart: het aandeel publicaties met spookbronnen is in drie jaar tijd ongeveer verzevenvoudigd, met een duidelijke versnelling nadat AI-schrijfhulpen gemeengoed werden. In de meest recente periode gaat het richting ongeveer één op de tweehonderd artikelen.

Waarom dit een probleem is

De wetenschap draait op controleerbaarheid. Een bewering hoort te steunen op een bron die anderen kunnen nalezen en verifiëren. Verwijzingen naar niet-bestaande onderzoeken ondermijnen dat fundament op meerdere manieren.

Ten eerste bouwen andere onderzoekers voort op wat gepubliceerd is; als de basis lucht is, wordt ook het vervolgonderzoek besmet. Ten tweede glippen zulke bronnen langs de peer review, omdat beoordelaars zelden elke verwijzing natrekken — en een overtuigend klinkende bron nauwelijks argwaan wekt. Ten derde raken echte wetenschappers erbij betrokken zonder dat ze het weten: hun naam duikt op onder een artikel dat ze nooit schreven.

En anders dan een tikfout blijft een spookbron staan. Eenmaal in de databases kan zo'n verzonnen verwijzing er jarenlang in blijven zitten en langzaam doorwerken in nieuw onderzoek.

Hoe je het opspoort

De onderzoekers controleerden verdachte verwijzingen langs meerdere sporen: nagaan of een unieke publicatiecode (DOI) daadwerkelijk bestaat, titels opzoeken in verschillende wetenschappelijke databases, en twijfelgevallen met de hand nalopen. Het is arbeidsintensief werk — en precies dat verklaart waarom foutieve bronnen zo makkelijk blijven staan.

Gereedschap, geen orakel

De boodschap is niet dat AI uit de wetenschap moet worden geweerd. Chatbots kunnen onderzoekers helpen bij het schrijven, samenvatten en ordenen. Maar ze zijn een hulpmiddel, geen bron van waarheid. Elke verwijzing die een AI-model oplevert, moet worden gecontroleerd voordat ze in een publicatie belandt.

De cijfers laten zien dat die discipline er nog niet overal is. Zolang dat zo blijft, sijpelt er een laagje verzinsels de wetenschappelijke literatuur in — en het is aan universiteiten, uitgevers en de onderzoekers zelf om dat lek te dichten voordat het groter wordt.