lunes, julio 22, 2024

Algunos investigadores están cada vez más preocupados por el fraude. El problema está en el mismo sistema

La línea entre la picaresca y el fraude puede ser difusa en muchos ámbitos, pero la investigación científica no debería ser uno de ellos. A pesar de ello no es infrecuente toparnos con noticias que nos hablan de escándalos de este tipo.

Puedeargumentarse incluso que el del fraude académico es un fenómeno al alza. Solo en 2023 se retractaron 10.000 artículos científicos, récord hasta la fecha. Cabe aclarar que existen distintos motivos para recoger cable (académicamente hablando) y no todos implican falta de honestidad. 8.000 de estos artículos retractados correspondieron a una sola empresa, la británica Hindawi.

El fraude no afecta a todas las disciplinas por igual por diversos motivos. Por ejemplo en farmacología, los controles son especialmente rigurosos al estar en juego la salud de las personas. Eso no evita que la medicina esté exenta de escándalos. Dos ejemplos de ello son Joachim Boldt y Scott Reuben, dos anestesiólogos implicados en sendos casos de fraude académico.

Ambos ejemplos son mencionados por Stephen Dubner, coautor del libro Freakonomics, en su podcast homónimo. Dubner, compañero editorial del economista Steven Levitt, explica algunos de los factores que influyen en que una disciplina pueda prestarse más o menos al fraude. En el caso de la economía, la voracidad del debate económico y la necesidad de robustez matemática complican mucho el fraude (lo cual no implica que puedan darse errores garrafales en esta disciplina).

Un campo estrechamente vinculado con la economía representa otro extremo. Se trata de la investigación sobre la conducta y el comportamiento, que incluye numerosas investigaciones en economía del comportamiento. Algunos de los escándalos más sonados de los últimos años se encuentran en este campo.

El fraude académico puede tomar diversas formas. El plagio es una de las más comunes: apropiarse del trabajo ajeno sin citar diligentemente. No citar con diligencia puede abarcar también las citas falsas e incluso formas de autoplagio.

La segunda de las principales formas de plagio es la de la fabricación de datos. Falsear datos en una hoja de Excel para que los resultados cuadren es relativamente sencillo. El problema para los “pícaros” es que también existen formas de detectar estas formas de plagio.

¿Por qué tanto fraude?

Pero la pregunta clave es ¿por qué? La respuesta más sencilla es que el propio sistema académico favorece el fraude, y lo hace de varias maneras.

El propio Dubner señala uno de los factores clave: la falta de transparencia. Cada vez es más habitual que los científicos publiquen de manera más abierta sus datos. En la era digital es relativamente sencillo acompañar un artículo científico de datos complementarios entre los cuales pueden incluirse los datos a partir de los que se ha realizado un estudio.

No todos los investigadores están dispuestos a publicar sus datos, sin embargo. Esta falta de transparencia es aceptada porque el trabajo de crear estas bases de datos a veces resulta lo más arduo del proceso y muchos no quieren compartir este esfuerzo con otros. En un mundo muy competitivo, el incentivo a compartir recursos es escaso.

La competitividad es un problema no solo a la hora de desincentivar la transparencia, sino que es un incentivo para el fraude en sí mismo. “Publish or perish”, “publicar o perecer”, es uno de los lemas de la academia. Uno que pone en relieve la presión a la que se ven expuestos los investigadores por ofrecer resultados tangibles.

Y publicar no es fácil cuando tus resultados son negativos o no significativos, ya que las revistas científicas raras veces se interesan por estos estudios.

Otro conjunto de estudios que interesa poco a las revistas científicas es el de los estudios que reproducen otros. La reproducibilidad es un aspecto fundamental de la ciencia: si realizo un experimento, debo esperar que haya otro equipo, en otra institución, que pueda validar mis resultados o falsarlos si su resultado es distinto.

Este proceso no solo desalienta el fraude, también puede ayudar a corregir errores y anomalías estadísticas.El problema es que, sin revistas que se interesen por estos trabajos ni financiación, el incentivo es escaso o nulo.

Los estudios en conducta son un gran ejemplo de esto. Estos experimentos suelen realizarse en ambientes controlados y con pocos participantes. En este contexto, poder reproducir los experimentos para ampliar las muestras sería vital. Pero no ocurre, lo que deja también una puerta abierta al fraude.

Algunos de los casos más notorios en este campo se han producido, curiosamente, entre investigadores de renombre y con años de experiencia. Esto resulta contraintuitivo ya que deberían ser los más jóvenes los más expuestos a la incertidumbre y a la competitividad.

Aquí es donde aparece otro de los factores identificados por dubner: el “gancho”. No todos los estudios científicos tienen el mismo interés para el público. Es por eso que algunos investigadores puedan obcecarse en temáticas que, de demostrarse, resultarían muy sonadas. El problema es que, cuando estos estudios no llevan a ninguna parte hay quienes optan por el camino del engaño.

Una paradoja señalada por Dubner es que algunos de los investigadores investigados por fraude tenían como foco de estudio la deshonestidad. Es el caso de Dan Ariely, uno de los autores de un estudio que aseguraba que firmar antes de rellenar un documento en lugar de al final hacía que los firmantes rellenaran el resto de información de forma más honesta. Aquel estudio fue desmontado años después, suscitando una gran polémica.

En Xataka | Cómo leer y entender un artículo científico: una guía para novatos

Imagen | Andrew George

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