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Articulo de referencia

Integridad científica

La integridad en la investigación o integridad científica es un aspecto de la ética de la investigación que se ocupa de las mejores prácticas o normas de la práctica profesional...

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La integridad en la investigación o integridad científica es un aspecto de la ética de la investigación que se ocupa de las mejores prácticas o normas de la práctica profesional de los científicos .

Introducido por primera vez en el siglo XIX por Charles Babbage , el concepto de integridad en la investigación cobró relevancia a finales de la década de 1970. Una serie de escándalos públicos en Estados Unidos impulsaron un intenso debate sobre las normas éticas de la ciencia y las limitaciones de los procesos de autorregulación implementados por las comunidades e instituciones científicas. Tras 1990, las definiciones formalizadas de mala conducta científica y los códigos de conducta se convirtieron en la principal respuesta política. En el siglo XXI, los códigos de conducta o códigos éticos para la integridad en la investigación están ampliamente extendidos. Junto con los códigos de conducta a nivel institucional y nacional, entre los principales textos internacionales se incluyen la Carta Europea para Investigadores (2005), la Declaración de Singapur sobre Integridad en la Investigación (2010), el Código Europeo de Conducta para la Integridad en la Investigación (2011 y 2017) y los Principios de Hong Kong para la evaluación de investigadores (2020).

La literatura científica sobre integridad en la investigación se divide principalmente en dos categorías: primero, la elaboración de definiciones y categorías, especialmente en lo que respecta a la mala conducta científica, y segundo, estudios empíricos sobre las actitudes y prácticas de los científicos. [ 1 ] Tras el desarrollo de códigos de conducta, las taxonomías de usos no éticos se han ampliado significativamente, más allá de las formas de fraude científico ya establecidas (plagio, falsificación y fabricación de resultados). Las definiciones de "prácticas de investigación cuestionables" y el debate sobre la reproducibilidad también abordan un área gris de resultados científicos dudosos, que pueden no ser el resultado de manipulaciones voluntarias.

El impacto concreto de los códigos de conducta y otras medidas implementadas para garantizar la integridad de la investigación sigue siendo incierto. Diversos estudios de caso han puesto de manifiesto que, si bien los principios de los códigos de conducta habituales se ajustan a los ideales científicos comunes, se perciben como alejados de las prácticas laborales reales y se critica su eficacia.

Después de 2010, los debates sobre la integridad en la investigación se han vinculado cada vez más con la ciencia abierta . Los códigos de conducta internacionales y la legislación nacional sobre integridad en la investigación han respaldado oficialmente el intercambio abierto de la producción científica (publicaciones, datos y código utilizado para realizar análisis estadísticos sobre los datos ) como formas de limitar las prácticas de investigación cuestionables y mejorar la reproducibilidad. Disponer tanto de los datos como del código permite a otros reproducir los resultados por sí mismos (o descubrir problemas en los análisis al intentar hacerlo). El Código Europeo de Conducta para la Integridad en la Investigación 2023 establece, por ejemplo, los principios de que «los investigadores, las instituciones de investigación y las organizaciones garantizan que el acceso a los datos sea lo más abierto posible, tan restringido como sea necesario y, cuando corresponda, en consonancia con los Principios FAIR (Localizables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables) para la gestión de datos» y que «los investigadores, las instituciones de investigación y las organizaciones son transparentes sobre cómo acceder a los datos, los metadatos, los protocolos, el código, el software y otros materiales de investigación y obtener permiso para utilizarlos». [ 2 ] Las referencias a la ciencia abierta han abierto incidentalmente el debate sobre la integridad científica más allá de las comunidades académicas, ya que preocupa cada vez más a un público más amplio de lectores científicos.

Definición e historia

La integridad en la investigación o integridad científica se convirtió en un concepto autónomo dentro de la ética científica a finales de la década de 1970. A diferencia de otras formas de mala conducta ética, el debate sobre la integridad en la investigación se centra en la "ofensa sin víctima" que solo perjudica "la solidez del registro científico y la confianza pública en la ciencia". [ 3 ] Las infracciones a la integridad en la investigación incluyen principalmente la "fabricación, falsificación o plagio de datos". [ 3 ] En ese sentido, la integridad en la investigación se ocupa principalmente del proceso interno de la ciencia. Puede tratarse como un asunto comunitario que no debería involucrar a observadores externos: "la integridad en la investigación se define y regula de forma más autónoma por la comunidad, mientras que la ética en la investigación (de nuevo, una definición más estricta) tiene vínculos más estrechos con la legislación". [ 3 ]

Surgimiento del problema

Antes de la década de 1970, las cuestiones éticas se centraban principalmente en la realización de experimentos médicos, especialmente en lo que respecta a las pruebas en seres humanos. En 1803, el "código" de Thomas Percival sentó las bases morales para los tratamientos experimentales, que fueron ampliadas con bastante regularidad a lo largo de los dos siglos siguientes, en particular por Walter Reed en 1898 y por el Código de Berlín en 1900. [ 4 ] Tras la Segunda Guerra Mundial, los experimentos nazis con seres humanos impulsaron el desarrollo de códigos internacionales de ética de la investigación ampliamente reconocidos, como el Código de Núremberg (1947) y la Declaración de Helsinki de la Asociación Médica Mundial. [ 5 ]

Según Kenneth Pimple , Charles Babbage fue el primer autor en dejar de lado la cuestión específica de la integridad científica. [ 5 ] En Reflexiones sobre el declive de la ciencia en Inglaterra y sobre algunas de sus causas , publicado por primera vez en 1830, Babbage identificó cuatro clases de fraudes científicos, [ 6 ] desde la falsificación directa hasta diversos grados de arreglos y manipulación de los datos o los métodos.

La integridad de la investigación se convirtió en un tema de gran debate en las ciencias biológicas después de 1970, debido a una combinación de factores: el desarrollo de métodos avanzados de análisis de datos, la creciente relevancia comercial de la investigación fundamental, [ 7 ] y el mayor enfoque de las agencias federales de financiación en el contexto de la gran ciencia . [ 8 ] En 1974, el "incidente del ratón pintado" atrajo una atención mediática sin precedentes: William Summerlin entintó un punto negro en un ratón para afirmar que un tratamiento había sido un éxito. [ 9 ] Entre 1979 y 1981, varios casos importantes de fraude científico y plagio atrajeron una mayor atención sobre el tema por parte de investigadores y legisladores en los Estados Unidos: [ 7 ] hasta cuatro fraudes importantes ocurrieron en el verano de 1980.

En aquel entonces, la comunidad científica respondió a los informes de "fraude científico" (como se le solía llamar) afirmando que tales casos eran raros y que ni los errores ni el engaño podían ocultarse por mucho tiempo debido a la naturaleza autocorrectiva de la ciencia. [ 8 ] Un periodista de Science , William Brad , adoptó la postura opuesta e hizo una contribución influyente al tema de la integridad en la investigación. En una respuesta al subcomité de Ciencia y Tecnología de la Cámara de Representantes de los Estados Unidos, destacó que "hacer trampa en la ciencia no era nada nuevo", pero que, hasta hacía poco, "se había manejado como un asunto interno". En una investigación detallada, firmada junto con Nicholas Wade , titulada "Traidores de la ciencia ", Brad describió el fraude científico como un problema estructural: "A medida que más casos de fraude salían a la luz pública (...) nos preguntábamos si el fraude no era una característica menor bastante común en el panorama científico (...) La lógica, la replicación, la revisión por pares: todo había sido desafiado con éxito por los falsificadores científicos, a menudo durante largos períodos de tiempo". [ 10 ] Otras evaluaciones tempranas de la sistematicidad de los fraudes científicos presentaron una imagen más matizada. [ 11 ] Para Patricia Wolff , junto con algunas manipulaciones obvias, existía una amplia gama de áreas grises, que se debían a la complejidad de la investigación fundamental: "los límites entre el autoengaño flagrante, la negligencia culpable, el fraude y el simple error pueden ser realmente muy difusos". [ 12 ] Como era característico, el debate condujo a una reevaluación de las prácticas científicas pasadas. En 1913, un conocido experimento científico sobre la carga del electrón realizado por Robert Millikan se basó explícitamente en descartar algunos resultados que no concordarían con la teoría subyacente: si bien fue bien recibido en su momento, para la década de 1980 este trabajo había llegado a considerarse un ejemplo de libro de texto de manipulación científica. [ 13 ]

Formalización de la integridad de la investigación

A finales de la década de 1980, la amplificación de los escándalos de mala conducta y el mayor escrutinio político y público pusieron a los científicos en una posición difícil en los Estados Unidos y en otros lugares: "El tono de las audiencias de supervisión del Congreso de los Estados Unidos de 1988, presididas por el representante John Dingell (D-MI), que investigaron cómo las instituciones de investigación estaban respondiendo a las acusaciones de mala conducta reforzó la opinión de muchos científicos de que tanto ellos como la investigación científica misma estaban bajo asedio". [ 14 ] La respuesta principal fue de procedimiento: la integridad de la investigación "se ha codificado en numerosos códigos de conducta específicos del campo, nacionales e internacionales por igual". [ 15 ] Esta respuesta política provino en gran medida de las comunidades de investigación, los financiadores y los administradores científicos. En Estados Unidos, el Servicio de Salud Pública de Estados Unidos y la Fundación Nacional de Ciencias adoptaron "definiciones similares de mala conducta en la ciencia" en 1989 y 1991. [ 11 ] Los conceptos de integridad en la investigación y su opuesto, la mala conducta científica, fueron especialmente relevantes desde la perspectiva de los organismos financiadores, ya que permitieron "delimitar las prácticas relacionadas con la investigación que merecen intervención": [ 16 ] la falta de integridad no solo condujo a una investigación poco ética sino también ineficiente y los fondos deberían asignarse mejor a otros fines.

Después de 1990, se produjo una «verdadera explosión de códigos de conducta científica». [ 17 ] En 2007, la OCDE publicó un informe sobre las mejores prácticas para promover la integridad científica y prevenir la mala conducta en la ciencia (Foro Mundial de la Ciencia). Algunos textos internacionales incluyen:

No existen estimaciones globales del número total de códigos de conducta relacionados con la integridad en la investigación. [ 20 ] Un proyecto de la UNESCO, el Observatorio Mundial de Ética (ya no accesible después de 2021), hizo referencia a 155 códigos de conducta [ 21 ] pero "esto probablemente sea solo una fracción del número total de códigos producidos en los últimos años". [ 17 ] Los códigos se han creado en entornos muy diversos y muestran una amplia variación en escala y ambición. Junto con los códigos a escala nacional, existen códigos para sociedades científicas, instituciones y servicios de I+D. [ 20 ] Si bien estos textos normativos pueden compartir con frecuencia un núcleo de principios comunes, ha habido una creciente preocupación "por la fragmentación, la falta de interoperabilidad y las diferentes interpretaciones de los términos centrales que se pueden percibir". [ 1 ]

Taxonomía y clasificación

En los códigos de conducta, la definición de integridad en la investigación suele ser negativa: el conjunto de normas tiene como objetivo señalar diferentes formas de investigación poco ética y mala conducta científica con distintos grados de gravedad.

La proliferación de códigos de conducta también ha ido acompañada de una ampliación de su alcance. Si bien el debate inicial se centró en los "tres pecados capitales de la investigación científica y académica: la invención, la falsificación y el plagio", posteriormente la atención se ha desplazado hacia las "faltas menores a la integridad de la investigación". [ 22 ] En 1830, Charles Babbage introdujo la primera taxonomía de fraudes científicos que ya abarcaba algunas formas de prácticas de investigación cuestionables  : el engaño (un fraude voluntario "lejos de ser justificable" [ 6 ] ), la falsificación ("mientras que el falsificador es aquel que, deseando adquirir reputación científica, registra observaciones que nunca ha realizado" [ 23 ] ), el recorte (que "consiste en recortar pequeños fragmentos aquí y allá de aquellas observaciones que difieren más en exceso de la media" [ 24 ] y la manipulación. La manipulación es el foco principal de Babbage como un "arte de diversas formas, cuyo objetivo es dar a las observaciones ordinarias la apariencia y el carácter de aquellas del más alto grado de precisión". [ 24 ] Se realiza en varios subcasos como la selección de datos ("si se hacen cien observaciones, el manipulador debe tener muy mala suerte si no puede elegir cincuenta o veinte para servir", [ 25 ] la selección de modelos/algoritmos ("otra recibo aprobado (…) es calcularlos mediante dos fórmulas diferentes" [ 25 ] ) o el uso de constantes diferentes. [ 26 ]

A finales del siglo XX, esta clasificación se amplió enormemente y llegó a abarcar una gama más amplia de deficiencias que los fraudes intencionales. La formalización de la integridad de la investigación implicó un cambio estructural en los vocabularios y el concepto asociado a ella. [ 27 ] A finales de la década de 1990, se desaconsejó el uso de la expresión "fraude científico" en los Estados Unidos, en favor de un "término semilegal": mala conducta científica . El alcance de la mala conducta científica es amplio: junto con la fabricación de datos, la falsificación y el plagio, incluye "otras desviaciones graves" que se demuestran realizadas de mala fe. [ 28 ] El concepto asociado de práctica de investigación cuestionable, concebido por primera vez en un informe de 1992 del Comité de Ciencia, Ingeniería y Política Pública, tiene un alcance aún más amplio, ya que también abarca fallos de investigación potencialmente no intencionales (como las deficiencias en el proceso de gestión de datos de investigación). [ 29 ] En 2016, un estudio identificó hasta 34 prácticas de investigación cuestionables o "grados de libertad", que pueden ocurrir en todas las etapas del proyecto (la hipótesis inicial, el diseño del estudio, la recopilación de datos, el análisis y la presentación de informes). [ 30 ]

Después de 2005, la integridad de la investigación se ha redefinido aún más desde la perspectiva de la reproducibilidad de la investigación y, más específicamente, de la "crisis de la reproducibilidad". Los estudios sobre reproducibilidad sugieren que existe un continuo entre la irreproducibilidad, las prácticas de investigación cuestionables y las malas prácticas científicas: "La reproducibilidad no es solo una cuestión científica; también es una cuestión ética. Cuando los científicos no pueden reproducir un resultado de investigación, pueden sospechar de la fabricación o falsificación de datos". [ 31 ] En este contexto, los debates éticos se centran menos en unos pocos escándalos muy publicitados y más en la sospecha de que el proceso científico estándar está roto y no cumple con sus propios estándares.

Otro tipo de riesgo para la integridad científica es la reducción de la diversidad política entre los científicos, lo que puede conducir a la conformidad y al sesgo político . [ 32 ]

Panorama y problemáticas actuales

Prevalencia de cuestiones éticas

En 2009, un metaanálisis de 18 encuestas estimó que menos del 2 % de los científicos "admitieron haber fabricado, falsificado o modificado datos o resultados al menos una vez". La prevalencia real puede estar subestimada debido a la autodeclaración: con respecto a "el comportamiento de los colegas, las tasas de admisión fueron del 14,12 %". [ 33 ] Las prácticas de investigación cuestionables están más extendidas, ya que más de un tercio de los encuestados admiten haberlo hecho una vez. [ 33 ] Una gran encuesta de 2021 a 6.813 encuestados en los Países Bajos encontró una estimación significativamente más alta, con un 4 % de los encuestados involucrados en la fabricación de datos y más de la mitad de los encuestados involucrados en prácticas de investigación cuestionables. [ 34 ] Las tasas más altas pueden atribuirse a un deterioro de las normas éticas o a "la mayor conciencia de la integridad de la investigación en los últimos años". [ 35 ] Las tasas más altas de mala conducta científica autodeclarada se encuentran en las ciencias médicas y biológicas, con hasta un 10,4 % de los encuestados en los Países Bajos que admitieron un fraude científico (ya sea fabricación o falsificación de datos). [ 35 ]

Otras formas de mala conducta científica o prácticas de investigación cuestionables son menos problemáticas y mucho más extendidas. Una encuesta de 2012 a 2000 psicólogos encontró que "el porcentaje de encuestados que habían participado en prácticas cuestionables era sorprendentemente alto", [ 36 ] especialmente en lo que respecta a la presentación selectiva de informes. [ 36 ] Una encuesta de 2018 a 807 investigadores en ecología y biología evolutiva mostró que el 64% "no informó resultados porque no eran estadísticamente significativos", el 42% decidió recopilar datos adicionales "después de inspeccionar si los resultados eran estadísticamente significativos" y el 51% "informó un hallazgo inesperado como si hubiera sido hipotetizado desde el principio". [ 37 ] Dado que provienen de encuestas autodeclaradas, es probable que estas estimaciones estén subestimadas. [ 38 ]

Implementación y evaluación de códigos de conducta

Se han dedicado varios estudios de caso y análisis retrospectivos a la recepción de códigos de conducta en las comunidades científicas. Con frecuencia, estos estudios ponen de manifiesto una discrepancia entre las normas teóricas y la « moralidad vivida por los investigadores». [ 39 ]

En 2004, Caroline Whitbeck subrayó que la aplicación de unas pocas reglas formales no ha logrado, en general, responder a una "erosión o negligencia" estructural de la confianza científica. [ 40 ] En 2009, Schuurbiers, Osseweijer y Kinderler dirigieron una serie de entrevistas tras la entrada en vigor del código de conducta neerlandés sobre integridad en la investigación, introducido en 2005. En general, la mayoría de los encuestados desconocían el código y las recomendaciones éticas complementarias. [ 41 ] Si bien los principios "se consideraba que reflejaban bastante bien las normas y los valores dentro de la ciencia", parecían estar aislados de las prácticas laborales reales, lo que "puede conducir a situaciones moralmente complejas". [ 42 ] Los encuestados también criticaron la filosofía individualista subyacente del código, que trasladaba toda la culpa a los investigadores individuales sin tener en cuenta los problemas institucionales o de la comunidad en general. [ 43 ] En 2015, una encuesta a "64 miembros del profesorado de una gran universidad del suroeste" de Estados Unidos "arrojó resultados similares": [ 39 ] muchos de los encuestados no estaban al tanto de las directrices éticas existentes y el proceso de comunicación seguía siendo deficiente. [ 44 ] En 2019, un estudio de caso sobre universidades italianas señaló que la proliferación de códigos de investigación "tiene un carácter reactivo porque los códigos de ética se elaboran en respuesta a escándalos y, como resultado, son punitivos y negativos, con listas de prohibiciones". [ 45 ]

Los códigos de conducta sobre la integridad en la investigación pueden tener un impacto más significativo en la identidad profesional. El desarrollo de códigos de investigación se ha equiparado a una internalización de cuestiones relacionadas con la integridad en la investigación dentro de los círculos sociales científicos y su estrecha relación con los resultados controvertidos, lo que la convirtió en una forma típica de gobernanza de "club del conocimiento". A diferencia de una gama más amplia de cuestiones éticas que pueden superponerse con debates sociales más generales (como la igualdad de género), la integridad en la investigación pertenece a una forma de ética profesional análoga a los estándares éticos aplicados por periodistas o profesionales de la medicina. [ 46 ] De este modo, no solo crea un marco moral común, sino que también, incidentalmente, "justifica la existencia de la profesión como distinta de otras profesiones". [ 46 ] Si bien el impacto de los códigos en las prácticas éticas reales sigue siendo difícil de evaluar, tienen un impacto más cuantificable en la profesionalización de la investigación, al transformar las normas y costumbres informales en un conjunto de principios predefinidos: "los códigos en general cuentan con el apoyo tanto de quienes los promueven como vehículo para fomentar una mayor profesionalización de los biólogos (por ejemplo, una etapa inicial para la introducción de licencias profesionales) como de quienes los buscan para evitar cualquier regulación adicional". [ 47 ]

Integridad en la investigación y ciencia abierta

En las décadas de 2000 y 2010, la integridad científica se fue redefiniendo gradualmente en el contexto de la ciencia abierta y el aumento de la accesibilidad a las publicaciones científicas. El debate sobre la reproducibilidad de la investigación ha contribuido significativamente a esta evolución.

Ética de la ciencia abierta

Los principios éticos subyacentes de la ciencia abierta son anteriores al desarrollo de un movimiento organizado de ciencia abierta. En 1973, Robert K. Merton teorizó un "ethos de la ciencia" normativo estructurado en una "norma de divulgación". Esta norma "estaba lejos de ser universalmente aceptada" en el desarrollo inicial de las comunidades científicas y ha permanecido como "uno de los muchos preceptos ambivalentes contenidos en la institución de la ciencia". [ 48 ] La divulgación se veía contrarrestada por las limitaciones del proceso de publicación y evaluación, que tendían a ralentizar la divulgación de los resultados de la investigación. [ 48 ] A principios de la década de 1990, esta norma de divulgación se reformuló como norma de "apertura" o "ciencia abierta". [ 49 ]

Los primeros movimientos de acceso abierto y ciencia abierta surgieron en parte como reacción contra el modelo de las grandes corporaciones que ha dominado la publicación científica desde la Segunda Guerra Mundial. [ 50 ] La ciencia abierta no se concibió como una transformación radical de la comunicación científica, sino como la realización de principios fundamentales, ya visibles al comienzo de la revolución científica de los siglos XVII y XVIII: la autonomía y la autogestión de las comunidades científicas y la divulgación de los resultados de la investigación. [ 51 ]

Desde el año 2000, el movimiento de ciencia abierta se ha expandido más allá del acceso a los resultados científicos (publicaciones, datos o software) para abarcar todo el proceso de producción científica. La crisis de reproducibilidad ha sido un factor fundamental en este desarrollo, ya que ha alejado los debates sobre la definición de ciencia abierta de la publicación científica. En 2018, Vicente-Saez y Martínez-Fuentes intentaron mapear los valores comunes compartidos por las definiciones estándar de ciencia abierta en la literatura científica en inglés indexada en Scopus y Web of Science . [ 52 ] El acceso ya no es la dimensión principal de la ciencia abierta, ya que se ha ampliado con compromisos más recientes hacia la transparencia, el trabajo colaborativo y el impacto social. [ 53 ] Estas diversas dimensiones conceptuales "abarca (Gráfico 5) las tendencias emergentes en Ciencia Abierta, como el código abierto […] cuadernos abiertos, libros de laboratorio abiertos, blogs científicos, bibliografías colaborativas, ciencia ciudadana, revisión por pares abierta o preinscripción" [ 54 ]

Mediante este proceso, la ciencia abierta se ha estructurado cada vez más en torno a un conjunto coherente de principios éticos: «Se han desarrollado nuevas prácticas de ciencia abierta en paralelo con nuevas formas de organización para llevar a cabo y compartir la investigación a través de repositorios abiertos, laboratorios físicos abiertos y plataformas de investigación transdisciplinarias. En conjunto, estas nuevas prácticas y formas de organización están ampliando el espíritu de la ciencia en las universidades». [ 55 ]

Codificación de la ética de la ciencia abierta

La traducción de los valores éticos de la ciencia abierta hacia recomendaciones aplicadas fue llevada a cabo principalmente por iniciativas institucionales y comunitarias hasta la década de 2010. Las directrices TOP fueron elaboradas en 2014 por un comité para la Promoción de la Transparencia y la Apertura que incluyó a "líderes disciplinarios, editores de revistas, representantes de agencias de financiación y expertos disciplinarios, principalmente de las ciencias sociales y del comportamiento". [ 56 ] Las directrices se basan en ocho estándares, con diferentes niveles de cumplimiento. Si bien los estándares son modulares, también buscan articular una ética científica coherente, ya que "se complementan entre sí, de modo que el compromiso con un estándar puede facilitar la adopción de otros". [ 56 ] Los niveles más altos de cumplimiento para cada estándar incluyen los siguientes requisitos:

En 2018, Heidi Laine intentó establecer una lista casi exhaustiva de "principios éticos asociados con la ciencia abierta": [ 58 ]

Esta categorización debe lidiar con la diversidad de enfoques y valores asociados con el movimiento de ciencia abierta y sus continuas evoluciones, ya que "el término probablemente seguirá siendo tan fluido como cualquier otro intento de acuñar un sistema complejo de prácticas, valores e ideologías en un solo término". [ 59 ] Laine identificó una variación significativa en la forma en que los principios de la ciencia abierta se han incorporado en cuatro códigos de conducta y declaraciones importantes sobre integridad de la investigación: la Declaración de Singapur sobre Integridad de la Investigación (2010), la Declaración de Montreal sobre Integridad de la Investigación en Colaboraciones de Investigación Transfronterizas (2013), la Conducta Responsable de la Investigación y Procedimientos para Manejar Alegaciones de Mala Conducta en Finlandia (2012) y el Código Europeo de Conducta para la Integridad de la Investigación (2017). El acceso a las publicaciones de investigación se recomienda en los cuatro códigos. La integración de prácticas de intercambio de datos y reproducibilidad es menos evidente y varía desde una aprobación tácita hasta un apoyo detallado, como en el caso del Código de Conducta Europeo posterior: «El código europeo presta a la gestión de datos casi la misma atención que a la publicación y, en este sentido, es el más avanzado de los cuatro Códigos de Conducta». [ 60 ] Sin embargo, áreas importantes de la ciencia abierta se ignoran sistemáticamente, especialmente en lo que respecta al desarrollo de infraestructuras para la ciencia abierta , una mayor transparencia en la evaluación o el apoyo a la ciencia ciudadana y un mayor impacto social. En general, Laine concluyó que «ninguno de los Códigos de Conducta evaluados contradecía abiertamente los principios éticos de la ciencia abierta, pero solo el Código de Conducta Europeo puede considerarse que apoya activamente la ciencia abierta y ofrece orientación al respecto».

Después de 2020, las nuevas formas de códigos de conducta de ciencia abierta han afirmado explícitamente "fomentar el ethos de las prácticas científicas abiertas". [ 61 ] Los principios de Hong Kong para la evaluación de investigadores, adoptados por primera vez en julio de 2020, reconocen la ciencia abierta como uno de los cinco pilares de la integridad científica: "Parece claro que las diversas modalidades de ciencia abierta deben ser recompensadas en la evaluación de los investigadores porque estos comportamientos aumentan considerablemente la transparencia, que es un principio fundamental de la integridad de la investigación". [ 62 ]

Integridad de la investigación y sociedad

Aunque todavía existe una continuidad entre las normas procedimentales de los códigos de conducta y el rango de valores que abarca la ciencia abierta, esta última ha alterado significativamente el entorno y el contexto del debate ético. En teoría, las producciones científicas abiertas pueden compartirse universalmente: su difusión no se limita al modelo clásico de membresía del "club del conocimiento". Las implicaciones también son más amplias, ya que los posibles usos indebidos de las publicaciones científicas ya no se limitan a los científicos profesionales. La discrepancia ya era visible a finales de la década de 2000, aunque se enmarcó bajo "diferentes términos de moda": [ 39 ] en un estudio de caso sobre la implementación del código de conducta holandés, Schuubiers, Osseweijer y Kinderlerer ya identificaron un "cambio en las prácticas" que "se conoce con muchos nombres como ciencia Modo 2, ciencia posnormal o ciencia posacadémica" que una diversa gama de transformaciones tales como la evolución tecnológica en la gestión de la investigación, la mayor participación de actores privados, la innovación abierta o el acceso abierto. [ 63 ] Estas tendencias estructurales no estaban bien cubiertas por los códigos de conducta existentes. [ 63 ]

En las décadas de 1990 y 2000, los debates sobre la integridad de la investigación se profesionalizaron cada vez más y se alejaron del ámbito público. El cambio hacia la ciencia abierta podría contradecir esta tendencia, ya que el abanico de partes interesadas y posibles usuarios de la producción científica se ha expandido mucho más allá de los círculos académicos profesionales. En 2018, Heidi Laine subraya que los códigos de conducta establecidos aún no han dado este paso decisivo: «El único aspecto en el que incluso el código europeo no alcanza a reconocer plenamente la ciencia abierta es en traspasar las fronteras profesionales tradicionales de la comunidad investigadora, es decir, la ciencia ciudadana, la colaboración abierta y la comunicación científica». [ 64 ] Al no tener en cuenta este nuevo marco, los códigos de conducta existentes corren el riesgo de desvincularse cada vez más de la realidad de las prácticas científicas.

Si los aspectos éticos de la ciencia abierta siguen quedando fuera de las directrices y reflexiones del RCR (Código de Investigación Responsable), la comunidad investigadora corre el riesgo de sufrir pérdidas en ambos frentes: tanto en la ciencia abierta como en la integridad de la investigación (RI). La ciencia abierta trata tanto de valores y ética como de tecnología. Sobre todo, trata del papel de la ciencia en la sociedad. Es quizás el debate sobre valores más amplio que la comunidad investigadora haya conocido jamás, y el aspecto de la integridad de la investigación y la comunidad de expertos corren el riesgo de quedar relegados. [ 65 ]

El debate más amplio sobre la integridad científica propició una mayor participación de instituciones y representantes políticos, más allá de los comités científicos especializados y los financiadores. En 2021, el gobierno francés promulgó un decreto sobre integridad científica que abogaba por la generalización de las prácticas de ciencia abierta. [ 66 ]

Prácticas de investigación cuestionables

Las prácticas de investigación cuestionables (PIC) son comportamientos que se llevan a cabo durante el diseño, la implementación, el análisis y la difusión de la investigación científica y que no son científicos. Estos abarcan desde comportamientos en zonas grises que manipulan o exageran los hallazgos hasta violaciones flagrantes de la ética científica y la integridad de la investigación , e incluso de las leyes contra el fraude de datos. Estos comportamientos se desvían de la conducta científica ideal. [ 67 ] Las PIC aumentan la incertidumbre en la investigación científica. Generalmente, las PIC aumentan la probabilidad de falsos positivos [ 68 ] y contribuyen a la crisis de replicación en diversos campos científicos.

Los estudios sobre QRP realizados hasta ahora confirman que están muy extendidos. [ 69 ] [ 70 ] La mayoría de los estudios sobre QRP incluyen la falsificación de datos o resultados como uno de los tipos más extremos. [ 71 ] [ 69 ] [ 70 ] [ 72 ] Además, el fraude no tiene un punto de corte claro. Por ejemplo, redondear un valor p en la dirección incorrecta es fraudulento, pero claramente no tan grave como falsificar datos experimentales. Una búsqueda en Google Ngram revela que el término QRP entró en el uso científico a finales de la década de 1980 y se popularizó en la ciencia convencional después de 2010. La década de 2010 comenzó con algunos escándalos que probablemente contribuyeron a esto. En psicología, se descubrió que un profesor muy conocido y respetado había falsificado toda una carrera [ 73 ] [ 74 ] de investigación y en una de las revistas más respetadas otro psicólogo publicó [ 75 ] evidencia científica de percepción extrasensorial (PES).

Definición y alcance

Estas incluyen cualquier acción que distorsione los resultados o las interpretaciones de la investigación al violar las normas metodológicas o de transparencia estándar. Son comportamientos que se desvían de las prácticas científicas ideales, como el método científico y la integridad científica. En algunos ámbitos, abarcan el fraude flagrante, como la falsificación de datos o imágenes. [ 72 ] En todas las definiciones, implican principalmente prácticas sutiles, a menudo relacionadas con el análisis y la presentación de informes, que pueden inducir a error sin mentir directamente. Por ejemplo, excluir intencionalmente puntos de datos o casos después de observar su efecto en los resultados, o no informar estudios completos que arrojaron resultados negativos.

Tales comportamientos inflan la evidencia a favor de una hipótesis de manera espuria y socavan la integridad de los hallazgos. El término se popularizó después de un estudio de 2012 realizado por Leslie K. John, George Loewenstein y Dražen Prelec, quienes encuestaron a investigadores sobre estos comportamientos y encontraron que más de la mitad de los psicólogos activos encuestados informaron haber participado en al menos una práctica de investigación cuestionable (QRP) durante su carrera. [ 69 ] Al encuestar a los investigadores sobre sus propias prácticas y las de sus colegas, utilizaron un método de suero de la verdad bayesiano para concluir modestamente que el 9% de los psicólogos probablemente falsificaron datos durante su carrera. John et al. y otros enfatizaron que la mayoría de las QRP, por ser "cuestionables" en lugar de abiertamente fraudulentas, permiten un margen considerable para la autojustificación.

Un investigador podría convencerse de que descartar un valor atípico o modificar una hipótesis a posteriori es justificable, incluso si sesga el resultado. Esta capacidad de racionalización hace que las prácticas de investigación cuestionables sean insidiosas: muchos científicos pueden incurrir en ellas sin sentir que están haciendo nada malo. Como resultado, la prevalencia de estas prácticas puede ser alta incluso entre investigadores honestos y bienintencionados.

Las prácticas de investigación cualitativas cuestionables (PQC) abarcan diversas prácticas específicas en las distintas etapas del proceso de investigación. Son conocidas principalmente en investigaciones que implican experimentos, análisis estadísticos e informes, pero también son posibles en la investigación cualitativa y etnográfica, aunque en formatos diferentes. A continuación, se presenta una lista general de PQC, [ 76 ] ampliada para incluir el fraude y las prácticas de investigación cualitativas cuestionables.

P -hacking

Manipular el proceso de investigación para obtener ciertos resultados: el p -hacking es una de las prácticas de investigación menos rigurosas (QRP, por sus siglas en inglés) más destacadas en investigaciones que implican pruebas de hipótesis estadísticas con un valor p (valor de probabilidad). Los investigadores vuelven a ejecutar, reajustar y reanalizar los modelos hasta que el valor p alcanza un cierto valor umbral. Aunque el nombre " p -hacking" proviene de la "p" en valor p , hoy en día se usa en general para referirse a comportamientos que manipulan el proceso de investigación para lograr efectos estadísticos "significativos" [ 77 ] , por ejemplo, manipulando modelos o alterando los datos originales. Podría referirse a la búsqueda intencional de resultados no significativos o "null hacking" [ 78 ] . Lo que se considera un valor p significativo es producto de la naturaleza de la hipótesis, la convención y/o el análisis de potencia . Este comportamiento produce un resultado que probablemente sea un valor atípico o un evento único, en lugar de una prueba científica confiable de algo.

Información selectiva

Manipular el proceso de presentación de informes tras realizar una investigación: revelar selectivamente o enfatizar solo aquellos resultados que son deseables, por ejemplo, estadísticamente significativos y/o que apuntan en la dirección "correcta". También incluye descartar hipótesis cuidadosamente elaboradas si los resultados no las respaldan, como si nunca hubieran existido. Este acto de selección sesgada puede ocurrir a nivel de resultados (informar solo las medidas dependientes significativas e ignorar las no significativas), análisis (informar solo los análisis que "funcionaron"), o incluso estudios completos (el llamado problema del cajón de archivos [ 79 ] o sesgo de publicación , donde los experimentos que arrojaron resultados nulos o indeseables nunca se informan). Al omitir datos inconsistentes, los investigadores crean una imagen sesgada del apoyo a una hipótesis.

ESCUCHANDO

Manipular el orden de los eventos en el proceso de investigación: La formulación de hipótesis después de conocer los resultados ( HARKing ) es un método para explicar los resultados a posteriori . O bien los resultados fueron diferentes a lo hipotetizado o resultaron de una exploración de datos. En cualquier caso, las hipótesis se presentan como si se hubieran establecido a priori . Esto presenta los resultados como confirmatorios en lugar de exploratorios. Esto puede tener graves implicaciones políticas e inflar la fiabilidad de un efecto o teoría determinados. [ 80 ]

Sesgo de publicación

La revisión científica de los resultados enviados a las revistas tiende a favorecer los hallazgos más llamativos, aquellos que atraerán más atención y aumentarán el número de citas. [ 81 ] [ 82 ] Esto lleva a que los editores y revisores favorezcan los hallazgos con grandes tamaños del efecto, pequeños valores p o, en general, hallazgos sorprendentes o impactantes que atraigan la atención. El sesgo en el proceso de selección de lo que se publica genera incentivos perversos para que los investigadores manipulen los valores p, informen selectivamente y realicen HARK. [ 83 ]

Rebanar salami

Dividir un solo estudio en la mayor cantidad posible de artículos publicables. Esto diluye el conjunto de hallazgos científicos al generar la apariencia de que una sola hipótesis cuenta con más estudios que la respaldan de los que realmente existen. [ 84 ]

Sesgo de citación

La práctica de citar desproporcionadamente estudios que apoyan la teoría o hipótesis de un autor. [ 85 ] Esto genera una imagen distorsionada de la literatura científica existente y puede generar sesgos en los estudios que se citan y leen.

Fraude

Cualquier manipulación directa de los resultados. No es justificable de ninguna manera. Por ejemplo, inventar conjuntos de datos completos, añadir casos o cambiar los valores de los casos existentes son ejemplos de esto. Los casos de Stapel y LaCour involucraron experimentos y datos resultantes totalmente fabricados, mientras que las retractaciones de Gino y Stewart implicaron la manipulación de datos originales. El fraude incluye diversas formas de falsificación de datos. Muchas retractaciones ocurren porque las imágenes fueron generadas o manipuladas por IA. [ 86 ]

Ciencia chapucera

A menudo es difícil determinar si los investigadores manipularon conscientemente la práctica de la investigación o si fueron entrenados para comportarse de manera cuestionable. A veces, los investigadores simplemente son descuidados. Este parece ser el caso de la retractación de Reinhart-Rogoff , que parece haber sido producto de errores al copiar y pegar. En ocasiones, los investigadores se apresuran e introducen errores en sus flujos de trabajo que hacen que los resultados no sean fiables. [ 87 ]

Antecedentes históricos y desarrollo de la concienciación

Las primeras preocupaciones sobre lo que ahora llamamos QRP se remontan a décadas atrás, pero la conciencia creció sustancialmente en las décadas de 2000 y 2010. En la investigación clínica y la psicología, los científicos comenzaron a notar que los hallazgos publicados a menudo parecían demasiado buenos para ser verdad, y que muchos resultados no podían reproducirse. En 2005, el epidemiólogo John Ioannidis publicó un artículo provocador titulado "Por qué la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos", argumentando que una combinación de QRP, como la notificación selectiva y el sesgo de publicación, significaba que gran parte de la literatura publicada no era confiable. [ 88 ] Aunque se trataba de un experimento mental, los argumentos calaron hondo. Casi al mismo tiempo, las encuestas documentaban comportamientos cuestionables entre los investigadores: por ejemplo, una encuesta de 2005 a 3247 científicos estadounidenses encontró que un tercio admitió haber participado en al menos una práctica dudosa en los últimos tres años. [ 67 ] Estas primeras advertencias sentaron las bases para un escrutinio más sistemático de las prácticas de investigación. En psicología, una serie de acontecimientos a principios de la década de 2010 incrementaron drásticamente la atención hacia las prácticas analíticas cualitativas (PRQ). En 2011, Joseph Simmons, Leif Nelson y Uri Simonsohn publicaron un artículo fundamental titulado «Psicología de los falsos positivos», que demostró, mediante simulaciones y experimentos reales, que las prácticas analíticas flexibles comunes pueden conducir a una significación espuria. Junto con los escándalos de Bem y Stapel mencionados anteriormente, la psicología se encontraba en un punto de inflexión crucial. [ 89 ]

La conciencia sobre las prácticas de investigación cualitativas (QRP, por sus siglas en inglés) se extendió por las ciencias sociales y del comportamiento. Por ejemplo, en Ciencias Políticas , el American Journal of Political Science comenzó a probar la reproducibilidad computacional de todo el código en 2015 para los artículos aceptados que utilizaban análisis estadísticos. Al principio, ninguno se reproducía. Esto, junto con el escándalo de LaCour mencionado anteriormente, tuvo un profundo impacto en esta disciplina. [ 90 ] En Economía, el trabajo de Abel Brodeur y sus colegas dejó dolorosamente claro que el p-hacking y los sesgos de publicación estaban socavando la fiabilidad de la disciplina. [ 91 ] [ 92 ] [ 93 ]

A mediados de la década de 2010, las preocupaciones sobre los QRP se cristalizaron en lo que ahora se conoce como la crisis de replicación . Se emprendieron proyectos de replicación sistemáticos para evaluar cuántos hallazgos se mantendrían si se volvieran a probar de forma independiente. Los resultados fueron desalentadores: en 2015, la Open Science Collaboration repitió 100 experimentos de psicología publicados y descubrió que solo ~36% produjo un resultado estadísticamente significativo nuevamente, y los tamaños del efecto fueron en promedio aproximadamente la mitad de los originales. [ 94 ] Sonaron alarmas similares en otros campos; por ejemplo, en biología del cáncer, las compañías farmacéuticas informaron que no podían replicar muchos estudios preclínicos de alto perfil. Estos campos estaban lidiando con esto de manera seria porque sus hallazgos literalmente determinaban la vida y la muerte de los seres humanos que dependían de tratamientos médicos.

Una encuesta histórica realizada por John, Loewenstein y Prelec (2012) arrojó luz sobre las prácticas de investigación cualitativas (PIQ) dentro de la psicología, aunque hay pocas razones para creer que otras disciplinas que trabajan con experimentos y/o análisis estadístico sean tan diferentes. [ 69 ] Algunos comportamientos específicos fueron sorprendentemente comunes: por ejemplo, alrededor del 66% de los psicólogos encuestados reconocieron no informar selectivamente todas las medidas dependientes (variables) de un estudio en la publicación, y aproximadamente el 50% admitió informar solo estudios que dieron el resultado deseado ("selección de experimentos exitosos"). Utilizando métodos de suero de la verdad bayesianos, estimaron que el 94% de los investigadores participaron en al menos una PIQ durante su carrera.

La metaciencia (el estudio científico de la ciencia misma) y la investigación de replicación experimentaron un crecimiento exponencial para estudiar estos problemas. [ 95 ] A finales de la década de 2010, términos como «p-hacking» y «HARKing» se incorporaron a los debates convencionales sobre la fiabilidad de la investigación, y las revistas y las agencias de financiación comenzaron a explorar formas de frenar estas prácticas. En resumen, lo que comenzó como preocupaciones dispersas a principios de la década de 2000 se convirtió en una crisis de confianza en los resultados de la investigación, identificándose las prácticas de investigación cuestionables como una causa subyacente clave. Esta constatación ha impulsado un movimiento de reforma que busca mejorar la transparencia y la reproducibilidad en la ciencia. Si bien existen debates sobre la gravedad de la «crisis», la metaciencia deja claro que la ciencia no es tan fiable, y los científicos a veces no son tan dignos de confianza como el público, los funcionarios gubernamentales y otros científicos creen. [ 96 ]

Causas e incentivos para los QRP

Las QRP suelen estar impulsadas por la estructura de incentivos del mundo académico y científico; en otras palabras, las presiones y recompensas a las que se enfrentan los investigadores. El éxito profesional de un científico académico depende en gran medida de la publicación de investigaciones, especialmente en revistas de alto impacto, que a su vez favorecen los hallazgos novedosos y estadísticamente significativos. [ 97 ] Esto crea una fuerte motivación para obtener resultados positivos y evitar los resultados nulos. Los experimentos o análisis que "no funcionan" (es decir, que producen resultados no significativos) tienen menos probabilidades de ser publicados debido al sesgo de publicación, lo que lleva a los investigadores a percibir tales resultados como fracasos. El dicho " publicar o perecer " resume este entorno: para asegurar empleos, ascensos y subvenciones, los científicos sienten la presión de publicar con frecuencia y en foros prestigiosos, lo que normalmente significa mostrar resultados interesantes y confirmatorios. Como señalaron Nosek y sus colegas en 2012, [ 97 ] los incentivos disciplinarios fomentan las decisiones que producen resultados positivos y disimulan los resultados negativos o no concluyentes.

Gary King señaló en su artículo «Cómo no mentir con estadísticas» que «a menudo aprendemos de los errores ajenos en lugar de aprender de ellos». [ 98 ] No podemos culpar del todo a los investigadores por simplemente hacer las cosas como se les enseña. Esto significa que las instituciones, los supervisores, los planes de estudio y las editoriales desempeñan un papel activo en la promoción de normas científicas que favorecen las prácticas de investigación cualitativas.

Iniciativas

En 2007, la OCDE publicó un informe sobre las mejores prácticas para promover la integridad científica y prevenir la mala conducta en la ciencia (Foro Mundial de la Ciencia).

Principales textos internacionales en este campo:

En Europa

El Código Europeo de Conducta para la Integridad en la Investigación, publicado en 2011 y revisado en 2017, desarrolla el concepto de integridad científica a lo largo de cuatro líneas principales  :

  • Fiabilidad: se refiere a la calidad y la reproducibilidad de la investigación.
  • Honestidad: se refiere a la transparencia y la objetividad de la investigación.
  • Respeto: por el entorno humano, cultural y ecológico de la investigación.
  • Responsabilidad: se refiere a las implicaciones de publicar la investigación.

En Estados Unidos

Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos

Sello del HHS

En una declaración del Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos (HHS), se adoptó la definición de Integridad Científica que se indica a continuación. [ 99 ] Esta política se encuentra actualmente en revisión y se publicará oficialmente a principios de 2024. [ 100 ]

"La integridad científica es la adhesión a las prácticas profesionales, el comportamiento ético y los principios de honestidad y objetividad al realizar, gestionar, utilizar los resultados de la ciencia y las actividades científicas, y comunicar información sobre ellas. La inclusión, la transparencia y la protección contra influencias indebidas son características distintivas de la integridad científica." - HHS

Para promover una cultura de integridad científica en el HHS, han delineado su política en siete áreas específicas: [ 99 ]

  • Protección de los procesos científicos
  • Garantizar el libre flujo de información científica
  • Apoyo a los procesos de formulación de políticas
  • Garantizar la rendición de cuentas
  • Protección de los científicos
  • Desarrollo profesional para científicos gubernamentales
  • Comités Asesores Federales

Como resultado de estas áreas, se pueden promover prácticas de ciencia abierta para proteger contra el sesgo, el plagio y la fabricación y falsificación de datos, así como contra la influencia inapropiada, la interferencia política y la censura. [ 101 ]

Instituto Nacional de Salud
Logotipo de los NIH 2013

El Instituto Nacional de Salud (NIH) es una rama del Departamento de Salud y Servicios Humanos (HHS). Actúa como la agencia nacional de investigación médica, centrada en realizar descubrimientos importantes que mejoren la salud y salven vidas. [ 102 ] La misión del NIH es proporcionar una comprensión fundamental de la naturaleza y el comportamiento de los sistemas vivos y aplicar dicha comprensión para mejorar la salud, prolongar la vida y reducir las enfermedades y la discapacidad. [ 103 ] El NIH promueve la definición de Integridad Científica del borrador de la Política de Integridad Científica del HHS para garantizar que sus hallazgos científicos sean objetivos, creíbles, transparentes y de fácil acceso para el público. Se espera que todo el personal del NIH:

  • Fomentar una cultura organizacional de integridad científica.
  • Proteger la integridad del proceso de investigación.
  • Comunicar la ciencia con integridad
  • Salvaguardar la integridad científica

Véase también

Referencias

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