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Transparencia en la investigación

La transparencia en la investigación es un aspecto fundamental de la investigación científica. Abarca diversos principios y prácticas científicas : reproducibilidad , intercambi...

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La transparencia en la investigación es un aspecto fundamental de la investigación científica. Abarca diversos principios y prácticas científicas : reproducibilidad , intercambio de datos y código, estándares de citación y verificabilidad .

Las definiciones y normas de transparencia en la investigación difieren significativamente según las disciplinas y los campos de investigación. Debido a la falta de una terminología coherente, la transparencia en la investigación se ha definido con frecuencia de forma negativa, haciendo referencia a usos poco transparentes (que forman parte de prácticas de investigación cuestionables ).

Tras 2010, los problemas recurrentes de metodología de investigación se han reconocido cada vez más como una crisis estructural que implica profundos cambios en todas las etapas del proceso de investigación. La transparencia se ha convertido en un valor fundamental del movimiento de ciencia abierta , que evolucionó desde un enfoque inicial en la publicación hasta abarcar una gran diversidad de resultados de investigación. Los nuevos estándares comunes para la transparencia en la investigación, como las Directrices TOP , buscan construir y fortalecer una cultura de investigación abierta en todas las disciplinas y culturas epistémicas.

Definiciones

Terminologías confusas

No existe un consenso generalizado sobre la definición de transparencia en la investigación.

Las diferencias entre disciplinas y culturas epistémicas han contribuido en gran medida a distintas concepciones. La reproducción de investigaciones anteriores ha sido una fuente principal de disenso. En un entorno experimental, la reproducción se basa en la misma configuración y aparato, mientras que la replicación solo requiere el uso de la misma metodología. Por el contrario, las disciplinas computacionales utilizan definiciones invertidas de los términos replicabilidad y reproducibilidad . [ 1 ] Se han propuesto taxonomías alternativas para aceptar por completo la ambigüedad de reproducibilidad/replicabilidad/repetibilidad. Goodman, Fanelli e Ioannidis recomendaron en cambio una distinción entre reproducibilidad del método (misma configuración experimental/computacional) y reproducibilidad del resultado (configuración diferente pero mismos principios generales). [ 2 ]

Los principales actores institucionales siguen sin estar de acuerdo sobre el significado y el uso de conceptos clave. En 2019, las Academias Nacionales de Ciencias de los Estados Unidos mantuvieron la definición experimental de replicación y reproducción, que sigue estando «en desacuerdo con la forma más flexible en que las utilizan otras organizaciones importantes». [ 3 ] La Asociación para la Maquinaria de Computación optó en 2016 por la definición computacional y añadió también una noción intermedia de repetibilidad , donde un equipo de investigación diferente utiliza exactamente el mismo sistema y procedimiento de medición. [ 4 ]

El debate sobre la transparencia en la investigación también ha generado nuevas convergencias entre diferentes disciplinas y círculos académicos. En El problema de la ciencia (2021), Rufus Barker Bausell sostiene que todas las disciplinas, incluidas las ciencias sociales, se enfrentan actualmente a problemas similares a los de la medicina y las ciencias físicas: «El problema, conocido como la crisis de la reproducibilidad, afecta a casi toda la ciencia, no a una o dos disciplinas individuales». [ 5 ]

Definiciones negativas

Debido a la falta de una terminología coherente sobre la transparencia en la investigación, los científicos, los responsables políticos y otras partes interesadas importantes recurren cada vez más a definiciones negativas: ¿cuáles son las prácticas y formas que perjudican o perturban cualquier ideal común de transparencia en la investigación?

La taxonomía de las malas conductas científicas se ha ampliado gradualmente desde la década de 1980. El concepto de prácticas de investigación cuestionables (o PQC) se introdujo por primera vez en un informe de 1992 del Comité de Ciencia, Ingeniería y Políticas Públicas como una forma de abordar posibles fallos de investigación no intencionados (como las deficiencias en el proceso de gestión de datos de investigación ). [ 6 ] Las prácticas de investigación cuestionables revelan una amplia zona gris de prácticas problemáticas, que con frecuencia se asocian a deficiencias en la transparencia de la investigación. 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). [ 7 ]

Los estudios sobre prácticas disciplinarias han mostrado grandes diferencias en la admisibilidad y la difusión de prácticas de investigación cuestionables. Si bien la falsificación de datos y, en menor medida, el redondeo de indicadores estadísticos como el valor p son ampliamente rechazados, la no publicación de resultados negativos o la inclusión de datos complementarios no se identifican como problemas importantes. [ 8 ] [ 9 ]

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 %". [ 10 ] Las prácticas de investigación cuestionables están más extendidas, ya que más de un tercio de los encuestados admiten haberlo hecho una vez. [ 10 ] Una gran encuesta de 2021 a 6813 encuestados en los Países Bajos encontró una estimación significativamente mayor, 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. [ 11 ] 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". [ 12 ]

¿Una nueva dimensión de la ciencia abierta?

La transparencia se ha reconocido cada vez más como un componente importante de la ciencia abierta . Hasta la década de 2010, las definiciones de ciencia abierta se centraban principalmente en el acceso técnico y en una mayor participación y colaboración entre académicos y no académicos. En 2016, Liz Lyon identificó la transparencia como una "tercera dimensión" de la ciencia abierta, debido a que "el concepto de transparencia y el término asociado 'reproducibilidad' se han vuelto cada vez más importantes en el entorno de investigación interdisciplinario actual". [ 13 ] Según Kevin Elliott, el movimiento de ciencia abierta "abarca una serie de iniciativas diferentes dirigidas a formas de transparencia algo distintas". [ 14 ]

Redactadas por primera vez en 2014, las directrices TOP han contribuido significativamente a incorporar la transparencia en la agenda de los movimientos de ciencia abierta. [ 15 ] Su objetivo es promover una «cultura de investigación abierta» e implementar «fuertes incentivos para una mayor transparencia». [ 16 ] 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». [ 15 ]

Este marco de transparencia de la ciencia abierta ha sido a su vez adoptado por destacados colaboradores e instituciones en el tema de la transparencia en la investigación. Después de 2015, las contribuciones de historiadores de la ciencia subrayaron que no ha habido un deterioro significativo en la calidad de la investigación, ya que los experimentos y el diseño de la investigación anteriores no fueron significativamente mejores concebidos y la tasa de falsos o parcialmente falsos probablemente se ha mantenido aproximadamente constante durante las últimas décadas. [ 17 ] [ 18 ] En consecuencia, los defensores de la transparencia en la investigación han llegado a adoptar más explícitamente el discurso de la ciencia abierta: la cultura de la transparencia científica se convierte en un nuevo ideal a alcanzar en lugar de un principio fundamental a restablecer.

El concepto de transparencia ha contribuido a crear convergencias entre la ciencia abierta y otros movimientos abiertos en diferentes áreas, como los datos abiertos o el gobierno abierto . En 2015, la OCDE describió la transparencia como una "razón común para la ciencia abierta y los datos abiertos". [ 19 ]

Historia

Discursos y prácticas de transparencia en la investigación (antes de 1945)

La transparencia ha sido un criterio fundamental de la investigación experimental durante siglos. [ 20 ] Las replicaciones exitosas se convirtieron en parte integral del discurso institucional de las ciencias naturales (entonces llamadas filosofía natural ) en el siglo XVII. [ 21 ] Una sociedad científica temprana de Florencia , la Accademia del Cimento, adoptó en 1657 el lema provando e riprovando como un llamado a "ejecuciones repetidas (públicas) de ensayos experimentales". [ 22 ] Un miembro clave de la Accademia , el naturalista Francesco Redi, describió extensamente las formas y los beneficios de la experimentación procedimental, que permitía comprobar los efectos aleatorios, la solidez del diseño experimental o las relaciones causales a través de ensayos repetidos. [ 23 ] La replicación y la documentación abierta de los experimentos científicos se han convertido en un componente clave de la difusión del conocimiento científico en la sociedad: una vez que alcanzaban una tasa de éxito satisfactoria, los experimentos podían realizarse en una variedad de espacios sociales como cortes, mercados o salones eruditos . [ 24 ]

Aunque la transparencia se reconoció desde un principio como un componente clave de la ciencia, no se definió de forma consistente. La mayoría de los conceptos asociados hoy en día con la transparencia en la investigación han surgido como términos técnicos sin definiciones claras y generalizadas. El concepto de reproducibilidad apareció en un artículo sobre los "Métodos de iluminación", publicado por primera vez en 1902: uno de los métodos examinados se consideró limitado en cuanto a "reproducibilidad y constancia" [ 25 ]. En 2019, las Academias Nacionales subrayaron que la distinción entre reproducción, repetición y replicación ha permanecido en gran medida poco clara y sin armonizar entre las disciplinas: "Lo que un grupo entiende por una palabra, el otro grupo lo entiende por otra. Estos términos —y otros, como repetibilidad— se han utilizado durante mucho tiempo en relación con el concepto general de que un experimento o estudio confirme los resultados de otro" [ 26 ] .

Más allá de esta falta de formalización, existía una importante divergencia entre el discurso institucional y disciplinario sobre la transparencia en la investigación y la realidad del trabajo de investigación, que ha persistido hasta el siglo XXI. Debido al alto costo del equipo y la falta de incentivos, la mayoría de las experiencias no fueron reproducidas por los investigadores contemporáneos: incluso un defensor comprometido del experimentalismo como Robert Doyle tuvo que recurrir a una forma de experimentalismo virtual , al describir en detalle un diseño de investigación que solo se había llevado a cabo una vez [ 27 ]. Para Friedrich Steinle, la brecha entre la supuesta virtud de la transparencia y las condiciones materiales de la ciencia nunca se ha resuelto: «Los raros casos en los que realmente se intenta la replicación son aquellos que son centrales para el desarrollo de la teoría (por ejemplo, por ser incompatibles con la teoría existente) o que prometen una amplia atención debido a importantes perspectivas económicas. A pesar del ideal formal de replicabilidad, no vivimos en una cultura de replicación». [ 28 ]

Condiciones previas de la crisis de transparencia (1945-2000)

El desarrollo de la ciencia a gran escala tras la Segunda Guerra Mundial ha generado desafíos sin precedentes para la transparencia en la investigación. La generalización de los métodos estadísticos a un gran número de campos, así como la creciente amplitud y complejidad de los proyectos de investigación, suscitaron una serie de preocupaciones sobre la falta de documentación adecuada del proceso científico.

Debido a la expansión de la producción científica publicada, se han desarrollado nuevos métodos cuantitativos para la revisión de la literatura bajo la denominación de metaanálisis o metaciencia . Estos se basan en el supuesto de que los resultados cuantitativos y los detalles del marco experimental y observacional son sólidos (como el tamaño o la composición de la muestra). En 1966, Stanley Schor e Irving Karten publicaron una de las primeras evaluaciones genéricas de métodos estadísticos en 67 revistas médicas de renombre. Si bien se encontraron pocos artículos abiertamente problemáticos, «en casi el 73 % de los informes leídos (aquellos que necesitaban revisión y aquellos que deberían haber sido rechazados), se extrajeron conclusiones cuya justificación era inválida» [ 29 ].

En las décadas de 1970 y 1980, las malas conductas científicas dejaron de presentarse como faltas individuales y se convirtieron en problemas colectivos que debían ser abordados por las instituciones y comunidades científicas. Entre 1979 y 1981, varios casos importantes de fraudes científicos y plagio atrajeron una mayor atención al problema por parte de investigadores y responsables políticos en los Estados Unidos [ 30 ]. En una investigación muy difundida, Betrayers of Science , dos periodistas científicos describieron 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 regular del panorama científico (…) La lógica, la replicación, la revisión por pares: todo había sido desafiado con éxito por falsificadores científicos, a menudo durante largos períodos de tiempo». [ 31 ]. La codificación de la integridad de la investigación ha sido la principal respuesta institucional a este mayor escrutinio público con «numerosos códigos de conducta específicos de cada campo, nacionales e internacionales». [ 32 ].

El debate sobre reproducibilidad/transparencia (2000-2015)

Gráfico de resultados y obstáculos. Se diseñaron 193 experimentos, se iniciaron 87 y se completaron 50.
Resultados del Proyecto de Reproducibilidad: Biología del Cáncer

En la década de 2000, los problemas de larga data sobre la estandarización de la metodología de investigación se presentaron cada vez más como una crisis estructural que, "de no abordarse, el público en general inevitablemente perderá su confianza en la ciencia". [ 33 ] Se suele considerar que principios de la década de 2010 fue un punto de inflexión: "no fue hasta alrededor de 2011-2012 que la conciencia de la comunidad científica fue bombardeada con advertencias sobre la irreproducibilidad". [ 34 ]

Una contribución significativa temprana al debate ha sido la controvertida e influyente afirmación de John Ioannidis de 2005: " la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos" . [ 35 ] El argumento principal se basó en los estándares experimentales excesivamente laxos vigentes, con numerosos resultados débiles que se presentan como investigación sólida: "la mayoría de la investigación biomédica moderna opera en áreas con una probabilidad muy baja de hallazgos verdaderos antes y después del estudio". [ 36 ]

Debido a su publicación en PLOS Medicine, el estudio de Ioannidis tuvo una considerable repercusión en psicología, medicina y biología. En las décadas siguientes, se llevaron a cabo proyectos de gran envergadura para evaluar la reproducibilidad experimental. En 2015, el Proyecto de Reproducibilidad: Psicología intentó reproducir 100 estudios de tres de las principales revistas de psicología ( Journal of Personality and Social Psychology , Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition y Psychological Science ): si bien casi todos los artículos presentaban efectos reproducibles, se descubrió que solo el 36 % de las replicaciones eran suficientemente significativas ( valor p superior al umbral común de 0,05). [ 37 ] En 2021, otro Proyecto de Reproducibilidad, Cancer Biology, analizó 53 de los principales artículos sobre cáncer publicados entre 2010 y 2012 y estableció que los tamaños del efecto eran, en promedio, un 85 % menores que los hallazgos originales. [ 38 ]

Durante la década de 2010, el concepto de crisis de reproducibilidad se extendió a un mayor número de disciplinas. La proporción de citas anuales del artículo fundamental de John Ioannidis, « Por qué la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos», en los principales campos de investigación según los metadatos registrados por el motor de búsqueda académico Semantic Scholar (6349 citas a junio de 2022), muestra cómo este enfoque se ha extendido especialmente a las ciencias de la computación. En Economía, una replicación de 18 estudios experimentales en dos importantes revistas encontró una tasa de fracaso comparable a la de psicología o medicina (39%). [ 39 ]

Varias encuestas globales han reportado una creciente inquietud en las comunidades científicas respecto a la reproducibilidad y otros problemas de transparencia en la investigación. En 2016, Nature destacó que "más del 70% de los investigadores han intentado reproducir los experimentos de otros científicos sin éxito, y más de la mitad no han logrado reproducir sus propios experimentos" [ 40 ]. La encuesta también encontró "falta de consenso sobre qué es o debería ser la reproducibilidad", en parte debido a diferencias disciplinares, lo que dificulta evaluar cuáles podrían ser los pasos necesarios para superar el problema en cuestión. [ 40 ]. La encuesta de Nature también ha sido criticada por su paradójica falta de transparencia en la investigación, ya que no se basó en una muestra representativa sino en una encuesta en línea: "se basó en muestras de conveniencia y otras elecciones metodológicas que limitan las conclusiones que se pueden extraer sobre las actitudes dentro de la comunidad científica en general" [ 41 ]. A pesar de los resultados mixtos, la encuesta de Nature se ha difundido ampliamente y se ha convertido en un dato de entrada común para cualquier estudio sobre transparencia en la investigación. [ 42 ].

La crisis de reproducibilidad y otros problemas de transparencia en la investigación se han convertido en un tema público abordado en la prensa general: "Las conversaciones sobre reproducibilidad también son únicas en comparación con otras conversaciones metodológicas porque han recibido una atención constante tanto en la literatura científica como en la prensa popular". [ 43 ]

Transparencia en la investigación y ciencia abierta (2015–)

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. 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 . [ 44 ] 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. [ 45 ] A través de este proceso, la ciencia abierta se ha estructurado cada vez más sobre un conjunto consistente 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 expandiendo el ethos de la ciencia en las universidades». [ 46 ]

La escala global del movimiento de ciencia abierta y su integración en una gran variedad de herramientas técnicas, estándares y regulaciones permite superar el "problema clásico de la acción colectiva" que representa la transparencia en la investigación: existe una discrepancia estructural entre el objetivo declarado de las instituciones científicas y la falta de incentivos para implementarlo a nivel individual. [ 15 ]

La formalización de la ciencia abierta como un marco potencial para garantizar la transparencia en la investigación fue emprendida inicialmente por iniciativas institucionales y comunitarias. Las directrices TOP fueron elaboradas en 2014 por un comité para la Promoción de la Transparencia y la Apertura que incluía a "líderes disciplinarios, editores de revistas, representantes de agencias de financiación y expertos disciplinarios, principalmente de las ciencias sociales y del comportamiento". [ 15 ] 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". [ 15 ]

Después de 2015, estas iniciativas han influido parcialmente en las nuevas regulaciones y códigos de ética. El Código Europeo de Conducta para la Integridad en la Investigación de 2017 está fuertemente estructurado en torno a la ciencia abierta y los datos abiertos: "presta a la gestión de datos casi la misma atención que a la publicación y, en este sentido, es también el más avanzado de los cuatro CoC". [ 47 ] 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 la 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 en la investigación". [ 48 ]

Formularios

La transparencia en la investigación adopta una gran variedad de formas, dependiendo de la cultura disciplinaria, las condiciones materiales de la investigación y la interacción entre los científicos y otros círculos sociales (responsables políticos, profesionales no académicos, público general). Para Lyon, Jeng y Mattern, «el término "transparencia" se ha aplicado en diversos contextos por diferentes actores de la investigación, quienes han articulado y definido el concepto de distintas maneras». [ 19 ] En 2020, Kevin Elliott introdujo una taxonomía de ocho dimensiones de la transparencia en la investigación: propósito, público, contenido, plazo, actores, mecanismo, espacios y peligros. [ 49 ] Para Elliott, no todas las formas de transparencia son alcanzables ni deseables, por lo que una terminología adecuada puede ayudar a tomar las decisiones más apropiadas: «Si bien estas son objeciones importantes, la taxonomía de transparencia considerada aquí sugiere que la mejor respuesta a ellas no suele ser abandonar por completo el objetivo de la transparencia, sino considerar qué formas de transparencia son las más adecuadas para minimizarlas». [ 50 ]

Reproducibilidad

Reproducibilidad del método

Goodman, Fanelli e Ioannidis definen la reproducibilidad del método como «la provisión de detalles suficientes sobre los procedimientos y datos del estudio para que los mismos procedimientos puedan, en teoría o en la práctica, repetirse exactamente». [ 2 ] Esta acepción es en gran medida sinónimo de replicabilidad en un contexto computacional o reproducibilidad en un contexto experimental. En el informe de las Academias Nacionales de Ciencias, que optó por una terminología experimental, la contraparte de la reproducibilidad del método se describió como «la obtención de resultados consistentes utilizando los mismos datos de entrada; pasos computacionales, métodos y código; y condiciones de análisis». [ 26 ]

La reproducibilidad de los métodos es más alcanzable en las ciencias computacionales: siempre que se comporte como se espera, el mismo código debería producir el mismo resultado. El código abierto, los datos abiertos y, más recientemente, los cuadernos de investigación son recomendaciones comunes para mejorar la reproducibilidad de los métodos. En principio, la mayor disponibilidad de los resultados de la investigación permite evaluar y auditar el proceso de análisis. En la práctica, Roger Peng ya subrayó en 2011 que muchos proyectos requieren "potencia de cálculo que puede no estar disponible para todos los investigadores". [ 51 ] Este problema se ha agravado en algunas áreas como la Inteligencia Artificial o la Visión por Computadora , ya que el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo muy grandes hace que sea casi imposible recrearlos (o a un costo prohibitivo), incluso cuando el código y los datos originales son abiertos. La reproducibilidad de los métodos también puede verse afectada por la dependencia de bibliotecas , ya que el código abierto puede depender de programas externos que no siempre están disponibles o son compatibles. Dos estudios realizados en 2018 y 2019 han demostrado que una gran parte de los cuadernos de investigación alojados en GitHub ya no son utilizables, ya sea porque las extensiones necesarias ya no están disponibles o por problemas en el código. [ 52 ] [ 53 ]

En las ciencias experimentales, no existe un criterio comúnmente aceptado de reproducibilidad del método: "en la práctica, el nivel de detalle procedimental necesario para describir un estudio como "metodológicamente reproducible" no tiene consenso". [ 2 ]

Reproducibilidad de los resultados

Goodman, Fanelli e Ioannidis definen la reproducibilidad de los resultados como "obtener los mismos resultados a partir de la realización de un estudio independiente cuyos procedimientos son lo más similares posible". [ 2 ] La reproducibilidad de los resultados es comparable a la replicación en un contexto experimental y a la reproducibilidad en un contexto computacional. La definición de replicabilidad que mantienen las Academias Nacionales de Ciencias se aplica en gran medida a este concepto: "obtener resultados consistentes en estudios dirigidos a responder la misma pregunta científica, cada uno de los cuales ha obtenido sus propios datos". [ 26 ] La crisis de reproducibilidad que se observa en disciplinas experimentales como la psicología o la medicina es principalmente una crisis de "reproducibilidad de resultados", ya que se refiere a investigaciones que no pueden simplemente repetirse, sino que implican la recreación independiente del diseño experimental. [ 26 ] Por ello, es posiblemente la forma de transparencia en la investigación más debatida en los últimos años. [ 14 ]

La reproducibilidad de los resultados es más difícil de lograr que otras formas de transparencia en la investigación. Implica una variedad de problemas que pueden incluir la reproducibilidad computacional, la precisión de la medición científica [ 26 ] y la diversidad de enfoques metodológicos [ 54 ] . No existe un estándar universal para determinar qué tan cerca se asemejan los procedimientos originales, y el criterio puede variar según las disciplinas o incluso el campo de investigación. En consecuencia, el metaanálisis de la reproducibilidad ha enfrentado desafíos significativos. Un estudio de 2015 de 100 artículos de psicología realizado por Open Science Collaboration se enfrentó a la "falta de una definición única aceptada", lo que "abrió la puerta a la controversia sobre su enfoque metodológico y conclusiones" y obligó a recurrir a "evaluaciones subjetivas" de la reproducibilidad de los resultados [ 55 ] .

Reproducibilidad y verificabilidad de las observaciones

En 2018, Sabina Leonelli define la reproducibilidad de la observación como la "expectativa de que cualquier investigador experto situado en el mismo tiempo y lugar pueda identificar, si no los mismos datos, al menos patrones similares". [ 56 ] Esta expectativa recupera una amplia gama de prácticas científicas y académicas en disciplinas no experimentales: [ 57 ] "Una enorme cantidad de investigación en las ciencias médicas, históricas y sociales no se basa en la experimentación, sino en técnicas de observación como encuestas, descripciones e informes de casos que documentan circunstancias únicas" [ 56 ]

El desarrollo de infraestructuras científicas abiertas ha transformado radicalmente el estado y la disponibilidad de datos científicos y otras fuentes primarias. El acceso a estos recursos se ha transformado por completo gracias a la digitalización y la asignación de identificadores únicos. Los identificadores permanentes de objetos digitales (o DOI) se asignaron por primera vez a conjuntos de datos a principios de la década de 2000 [ 58 ] , lo que resolvió un debate de larga data sobre la citabilidad de los datos científicos. [ 59 ]

Andrew Moravcsik ha descrito la mayor transparencia de las citas a fuentes primarias o materiales de investigación como una "revolución en la investigación cualitativa". [ 60 ] El acceso a estos recursos se ha transformado por completo gracias a la digitalización y la asignación de identificadores únicos. Los identificadores permanentes de objetos digitales (o DOI) se asignaron por primera vez a los conjuntos de datos a principios de la década de 2000 [ 58 ] , lo que resolvió un debate de larga data sobre la citabilidad de los datos científicos. [ 59 ]

Transparencia de valores

La transparencia de los valores de la investigación ha sido un foco principal de disciplinas con una fuerte participación en la formulación de políticas, como los estudios ambientales o las ciencias sociales. En 2009, Heather Douglas subrayó que el discurso público sobre la ciencia ha estado dominado en gran medida por ideales normativos de investigación objetiva: si los procedimientos se han aplicado correctamente, los resultados científicos deberían ser "libres de valores". [ 61 ] Para Douglas, este ideal sigue estando en gran medida perdido en el proceso efectivo de investigación y asesoramiento científico, ya que los valores predefinidos pueden ser anteriores a las decisiones sobre los conceptos, los protocolos y los datos utilizados. [ 62 ] Douglas abogó en cambio por la divulgación de los valores que sostienen los investigadores: "los valores deberían hacerse lo más explícitos posible en este rol indirecto, ya sea en documentos de política o en los artículos de investigación de los científicos". [ 63 ]

En la década de 2010, varios filósofos de la ciencia intentaron sistematizar la transparencia de valores en el contexto de la ciencia abierta. En 2017, Kevin Elliott enfatizó tres condiciones para la transparencia de valores en la investigación; la primera implicaba "ser lo más transparente posible acerca de (...) datos, métodos, modelos y supuestos para que la influencia de los valores pueda ser examinada". [ 64 ]

Revisión y transparencia editorial

Hasta la década de 2010, las prácticas editoriales de la publicación académica se mantuvieron en gran medida informales y poco estudiadas: "A pesar de 350 años de publicación académica (...) la investigación sobre las Instrucciones para los autores (ITA), y sobre su evolución y cambio, es escasa." [ 65 ]

La transparencia editorial ha sido reconocida recientemente como una expansión natural del debate sobre la reproducibilidad de la investigación. [ 66 ] [ 67 ] Varios principios establecidos en las directrices TOP de 2015 ya implicaban la existencia de estándares editoriales explícitos. [ 68 ] La atención sin precedentes prestada a la transparencia editorial también ha sido motivada por la diversificación y la complejización del panorama de la publicación de ciencia abierta: «Impulsadas por una amplia variedad de expectativas sobre los procesos editoriales de las revistas, estas han comenzado a experimentar con nuevas formas de organizar sus sistemas de evaluación editorial y revisión por pares (...) La llegada de estas innovaciones a un conjunto ya diverso de prácticas de revisión por pares y selección editorial significa que ya no podemos asumir que los autores, lectores y revisores simplemente saben cómo funciona la evaluación editorial». [ 66 ]

Transparente por diseño: desarrollo de un flujo de trabajo abierto

Las Directrices TOPs han establecido un estándar transdisciplinario influyente para garantizar la reproducibilidad de los resultados en un contexto de ciencia abierta. Si bien las disciplinas experimentales y computacionales siguen siendo el foco principal, los estándares se han esforzado por integrar aspectos y formatos más específicos de otras prácticas disciplinares (como los materiales de investigación).

Inicialmente, se propusieron incentivos informales, como insignias o índices, para fomentar la adopción de políticas armonizadas en materia de transparencia en la investigación. Sin embargo, debido al desarrollo de la ciencia abierta, se favorecen cada vez más la regulación y las infraestructuras o procesos estandarizados.

Compartir los resultados de la investigación

El intercambio de datos se identificó desde un principio como una importante solución potencial a la crisis de reproducibilidad y a la falta de directrices sólidas para los indicadores estadísticos. En 2005, John Ioannidis  planteó la hipótesis de que "algún tipo de registro o interconexión de recopilaciones de datos o investigadores dentro de los campos podría ser más factible que el registro de cada experimento generador de hipótesis". [ 69 ]

El intercambio de resultados de investigación se rige por tres estándares de las directrices TOPs: transparencia de datos (2), transparencia de métodos analíticos/de código (3) y transparencia de materiales de investigación (4). Todos los datos, el código y los materiales de investigación relevantes deben almacenarse en un "repositorio de confianza" y todos los análisis deben reproducirse de forma independiente antes de su publicación. [ 70 ]

Estándares de citación ampliados

Si bien las normas de citación se aplican habitualmente a las referencias académicas, existe mucha menos formalización para el resto de los resultados de la investigación, como datos, código, fuentes primarias o evaluaciones cualitativas.

En 2012, la Asociación Estadounidense de Ciencia Política adoptó nuevas políticas para la investigación cualitativa abierta. [ 71 ] Estas abarcaban tres dimensiones de transparencia: transparencia de datos (en el sentido de datos bibliográficos precisos de las fuentes originales), transparencia analítica (en relación con las afirmaciones extrapoladas de las fuentes citadas) y transparencia de producción (en referencia a las decisiones editoriales tomadas en la selección de las fuentes). [ 72 ] En 2014, Andrew Moravcsik abogó por la implementación de un apéndice de transparencia , que contuviera citas detalladas de las fuentes originales, así como anotaciones que "explicaran cómo la fuente respalda la afirmación que se hace". [ 73 ]

Según las Directrices TOP , cada publicación debe incluir una "citación apropiada para los datos y materiales". [ 70 ] En consecuencia, los resultados científicos, como el código o los conjuntos de datos, se reconocen plenamente como contribuciones citables: "La citación regular y rigurosa de estos materiales los acredita como contribuciones intelectuales originales". [ 70 ]

Preinscripciones

Los prerregistros están cubiertos por dos directrices TOP: Prerregistro de estudios (6) y Prerregistro de planes de análisis (7). En ambos casos, para el nivel más alto de cumplimiento, la revista debe proporcionar un enlace y una insignia en el artículo que indiquen el cumplimiento de los requisitos. [ 70 ]

El pre-registro tiene como objetivo abordar de manera preventiva diversas prácticas de investigación cuestionables . Generalmente adopta la forma de "un plan de investigación no editable con marca de tiempo, que se archiva en un archivo público [que] establece las hipótesis que se van a probar y los tamaños de muestra objetivo". [ 74 ] El pre-registro actúa como un contrato ético, ya que, en teoría, restringe "los grados de libertad del investigador que hacen posible el funcionamiento de las QRP y el p-hacking". [ 74 ]

El preregistro no resuelve todas las prácticas de investigación cuestionables. La presentación selectiva de resultados, en particular, seguiría siendo compatible con un plan de investigación predefinido: «el preregistro no contrarresta completamente el sesgo de publicación, ya que no garantiza que se informen los hallazgos». [ 75 ] Se ha argumentado que el preregistro también puede, en algunos casos, perjudicar la calidad de los resultados de la investigación al crear restricciones artificiales que no se ajustan a la realidad del campo de investigación: «El preregistro puede interferir con la inferencia válida porque nada impide que un investigador preregistre un plan analítico deficiente». [ 76 ]

Aunque se presenta como una solución relativamente gratuita, la preinscripción puede ser, en realidad, más difícil de implementar, ya que requiere un compromiso significativo por parte de los investigadores. Un estudio empírico sobre la adopción de experimentos de ciencia abierta en revistas de psicología ha demostrado que «la adopción de la preinscripción se rezagó con respecto a otras prácticas de ciencia abierta (…) entre 2015 y 2020». [ 77 ] En consecuencia, «incluso entre los investigadores que ven los beneficios de la preinscripción en todo el campo, existe incertidumbre en torno a los costos y beneficios para los individuos». [ 77 ]

Estudios de replicación

Los estudios de replicación o evaluaciones de replicabilidad tienen como objetivo rehacer uno o varios estudios originales. Aunque el concepto apareció en la década de 2010, los estudios de replicación existen desde hace décadas, pero no se reconocían como tales. [ 78 ] El informe de 2019 de las Academias Nacionales incluye un metaanálisis de 25 replicaciones publicadas entre 1986 y 2019. En él se constata que la mayoría de las replicaciones se refieren a las ciencias médicas y sociales (especialmente, psicología y economía del comportamiento) y que, por el momento, no existen criterios de evaluación estandarizados: «los métodos para evaluar la replicabilidad son inconsistentes y los porcentajes de replicabilidad dependen en gran medida de los métodos utilizados». [ 78 ] En consecuencia, al menos hasta 2019, los estudios de replicación no pueden agregarse para extrapolar una tasa de replicabilidad: «no son necesariamente indicativos de la tasa real de no replicabilidad en toda la ciencia para un número». [ 78 ]

Las directrices TOPs han solicitado un mayor reconocimiento y valoración de los estudios de replicación. El octavo estándar establece que las revistas que cumplan con los requisitos deben utilizar "Informes registrados como opción de envío para estudios de replicación con revisión por pares". [ 70 ]

Políticas editoriales abiertas

En julio de 2018, varios editores, bibliotecarios, editores de revistas e investigadores redactaron una Declaración de Leiden para Políticas Editoriales Transparentes . [ 79 ] La declaración subrayó que las revistas "a menudo no contienen información sobre la selección de revisores, los criterios de revisión, el anonimato, el uso de herramientas digitales como escáneres de similitud de texto, así como políticas sobre correcciones y retractaciones" y esta falta de transparencia. [ 79 ] La declaración identifica cuatro fases principales de publicación y revisión por pares que deberían estar mejor documentadas:

  • En el momento de la presentación: detalles sobre la gobernanza de la revista, su alcance, el consejo editorial o las tasas de rechazo. [ 79 ]
  • Durante la revisión: criterios de selección, momento de la revisión y modelo de revisión por pares ( doble vínculo , vínculo simple, abierta). [ 79 ]
  • Publicación: divulgación de los "roles en el proceso de revisión". [ 79 ]
  • Posterior a la publicación: "criterios y procedimientos para correcciones, expresiones de preocupación, retractación" y otros cambios. [ 79 ]

En 2020, la Declaración de Leiden se amplió y complementó con una Plataforma para Políticas Editoriales Responsables (PREP). [ 80 ] Esta iniciativa también busca resolver la escasez estructural de datos e información empírica sobre políticas editoriales y prácticas de revisión por pares. [ 66 ] [ 81 ] A partir de 2022, esta base de datos contiene información parcialmente colaborativa sobre los procedimientos editoriales de 490 revistas, [ 82 ] de una base inicial de 353 revistas. [ 83 ] Los procedimientos evaluados incluyen especialmente "el nivel de anonimato ofrecido a autores y revisores; el uso de herramientas digitales como escáneres de plagio; y el momento de la revisión por pares en el proceso de investigación y publicación". [ 84 ] A pesar de estos avances, la investigación sobre investigación editorial aún resalta la necesidad de "una base de datos integral que permita a los autores u otras partes interesadas comparar revistas en función de sus (…) requisitos o recomendaciones" [ 85 ]

Véase también

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Otras fuentes

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