Principales parámetros para el estudio de la colaboración científica en <em>big science</em>

 

LA COLABORACIÓN CIENTÍFICA / SCIENTIFIC COLLABORATION

PRINCIPALES PARÁMETROS PARA EL ESTUDIO DE LA COLABORACIÓN CIENTÍFICA EN BIG SCIENCE

Eva Ortoll*, Agustí Canals**, Montserrat Garcia***, Josep Cobarsí****

* Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Correo-e: eortoll@uoc.edu

** Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Correo-e: acanalsp@uoc.edu

*** Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Correo-e: mgarciaals@uoc.edu

**** Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Correo-e: jcobarsi@uoc.edu

 

RESUMEN

En varias áreas de la ciencia se ha pasado de trabajar en experimentos reducidos a participar en grandes y complejas colaboraciones. Muchos de los grandes avances científicos recientes como la secuenciación del genoma humano o el descubrimiento del bosón de Higgs se enmarcan en el paradigma denominado big science. El estudio de la colaboración científica debe tener en cuenta los factores de todo tipo que influyen en dicha colaboración. Los experimentos de big science inciden especialmente en algunos de estos aspectos: volumen de instituciones implicadas, diferencias culturales, diversidad de espacios e infraestructuras o la propia conceptualización del problema de investigación. Atendiendo a estas particularidades, en este trabajo presentamos un conjunto de parámetros para el análisis de la colaboración científica en proyectos big science. Ilustramos la utilidad de esos parámetros mediante un estudio comparativo de dos grandes proyectos de big science: el experimento ATLAS y el Proyecto Genoma Humano.

MAIN PARAMETERS FOR THE STUDY OF SCIENTIFIC COLLABORATION IN BIG SCIENCE

ABSTRACT

In several scientific disciplines research has shifted from experiments of a reduced scale to large and complex collaborations. Many recent scientific achievements like the human genome sequencing or the discovery of the Higgs boson have taken place within the “big science” paradigm. The study of scientific collaboration needs to take into account all the diverse factors that have an influence on it. In the case of big science experiments, some of those aspects are particularly important: number of institutions involved, cultural differences, diversity of spaces and infrastructures or the conceptualization of research problems. By considering these specific factors we present a set of parameters for the analysis of scientific collaboration in big science projects. The utility of these parameters is illustrated through a comparative study of two large big science projects: the ATLAS experiment and the Human Genome Project.

Recibido: 16-12-2013; 2ª versión: 08-08-2014; Aceptado: 01-09-2014.

Cómo citar este artículo/Citation: Ortoll, E.; Canals, A.; Garcia, M.; Cobarsí, J. (2014). Principales parámetros para el estudio de la colaboración científica en big science. Revista Española de Documentación Científica, 37 (4): e069. doi: http://dx.doi.org/10.3989/redc.2014.4.1142

PALABRAS CLAVE: colaboración científica; big science; cienciometria; redes científicas; organización científica; infraestructura científica; grandes experimentos.

KEYWORDS: Scientific collaboration; big science; scientometrics; scientific networks; scientific organization; scientific infrastructure; large experiments.

Copyright: © 2014 CSIC. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution-Non Commercial (by-nc) Spain 3.0.

CONTENIDOS

RESUMEN
ABSTRACT
1. INTRODUCCIÓN
2. METODOLOGÍA
3. COLABORACIÓN CIENTÍFICA
4. LA COLABORACIÓN CIENTÍFICA EN BIG SCIENCE
5. ANÁLISIS COMPARATIVO DE ATLAS Y EL PROYECTO GENOMA HUMANO
6. CONCLUSIONES
7. AGRADECIMIENTOS
8. BIBLIOGRAFÍA

 

1. INTRODUCCIÓN Top

La investigación científica es, en esencia, una actividad colaborativa. Hace ya más de medio siglo, Price (1963Price, D. J. d. S. (1963). Little Science, Big Science. New York: Columbia University Press.) apuntaba que la complejidad de las tareas de investigación requiere de un incremento en la colaboración. En las últimas décadas la colaboración científica ha intensificado su dimensión internacional, el tamaño de los equipos de investigación, así como la distancia geográfica entre sus integrantes y su diversidad cultural. Por citar un ejemplo, un estudio basado en 19,9 millones de artículos del Web of Science (1955-2000) demuestra que el tamaño de los equipos de investigación aumenta un 99,4% en los campos de la ciencia y la ingeniería (Wutchy y otros, 2007Wutchy, S.; Jones, B.F.; Uzzi, B. (2007). The increasing dominance of teams in production of knowledge. Science, 316, pp. 1036-1039, doi: http://dx.doi.org/10.1126/science.1136099.). Otras investigaciones demuestran que las ratios de colaboración internacional crecen en un 45% en las décadas de 1981 a 1999 (Adams y otros, 2005Adams, J. D.; Black, G. C.; Clemmons, J. R.; Stephan, E. (2005). Scientific teams and institutional collaborations: Evidence from US universities, 1981–1999. Research Policy, 34 (3), pp. 259-285, doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.respol.2005.01.014.). Este aumento se observa en las principales disciplinas y varía según los países. Observando los dos periodos que van de 1996 a 2000 y el de 2001 a 2005 la progresión según países es: 30% en Francia, 50% en Reino Unido y 100% en China (Adams y otros 2007Adams, J. D.; Gurney, K.; Marshall, S. (2007). Patterns of international collaboration for the UK and leading partners Report commissioned by the UK Office of Science and Innovation. Evidence Ltd., June.). Dada la tendencia generalizada al crecimiento de los grupos de investigación, estudios recientes se han ocupado de analizar si existe relación entre dicho tamaño y la productividad y visibilidad de la investigación. Así el trabajo de Cabezas-Clavijo y otros (2013Cabezas-Clavijo, A.; Jiménez-Contreras, E.; Delgado López-Cózar, E. (2013). ¿Existe relación entre el tamaño del grupo de investigación y su rendimiento científico? Estudio de caso de una universidad española. Revista Española de Documentación Científica, 36 (2), pp. 1-11.) constata que el tamaño de los grupos de investigación españoles en ciencias sociales aumenta la eficiencia de la publicación en revistas del primer cuartil.

Las razones que justifican y van vinculadas a dicho incremento son muchas (Duque y otros, 2005Duque, R.B.; Ynalvez, M.; Sooryamoorthy, R.; Mbatia, P.; Dzorgbo, D-B.S.; Shrum, W. (2005). Collaboration Paradox Scientific Productivity, the Internet, and Problems of Research in Developing Areas. Social Studies of Science, 35 (5), pp. 755-785, doi: http://dx.doi.org/10.1177/0306312705053048.; Lee y Bozeman, 2005Lee, S.; Bozeman, B. (2005). The impact of research collaboration on scientific productivity. Social studies of science, 35 (5), pp. 673-702, doi: http://dx.doi.org/10.1177/0306312705052359.). Aunque no es objeto de nuestro estudio pormenorizar en ellas, sirva esta observación a modo de ejemplo para referirnos a un tipo específico de colaboración científica: la caracterizada por la gran dimensión de los proyectos en una investigación determinada. Nos estamos refiriendo a la colaboración conocida con el nombre de big science. La idea del big science no hace referencia exclusiva al tamaño de los equipos y su composición, sino que representa también un estilo de hacer investigación científica caracterizada por usar instrumentos y otros recursos a gran escala (por ejemplo grandes bancos de datos o infraestructuras, grandes presupuestos…). Además, los proyectos de big science acostumbran a plantear grandes preguntas de investigación y generalmente están financiados por gobiernos, agencias internacionales y grandes consorcios.

Uno de los aspectos más controvertidos de la big science deriva precisamente de la posible intromisión de los gobiernos en la definición de la dirección de la investigación científica. Si la financiación de la ciencia se vehicula cada vez más a través de grandes proyectos propuestos y hasta cierto punto dirigidos por entidades políticas y grandes poderes económicos, se puede restringir la capacidad de la comunidad científica de dirigir su actividad. La ciencia puede verse entonces condicionada por agendas que la desvíen de sus objetivos y valores principales. Es el caso del proyecto Manhattan que contribuyó decisivamente al desarrollo de la bomba atómica (Galison, 1997Galison, P. (1997). Image and logic. Chicago, IL.: The University of Chicago Press.) o, por ejemplo, de la apuesta por la energía de fusión nuclear a través del proyecto ITER (Kinsella, 1996Kinsella, W. J. (1996). A “fusion” of interests: Big science, government, and rhetorical practice in nuclear fusion research. Rhetoric Society Quarterly, 26 (4), pp. 65-81.). Aunque no es el objetivo de este trabajo profundizar en este aspecto, veremos que este factor tiene su efecto en los casos de big science estudiados aquí, tanto respecto a la neutralidad del conocimiento generado y a su posible apropiación como a sus efectos en la formación de los científicos jóvenes.

Cabe destacar que las políticas científicas de distintos países han apostado en las últimas cuatro décadas por dar soporte a este tipo de proyectos, generalmente multidisciplinares, que han supuesto un incremento de la colaboración interinstitucional e internacional (Dewulf y otros, 2007Dewulf, A.; François, G.; Pahl-Wostl, C.; Taillieu, T. (2007). A framing approach to cross-disciplinary research collaboration: experiences from a large-scale research project on adaptive water management. Ecology and Society, 12 (2), p. 14.). De acuerdo con el OECD Global Science Forum se puede considerar la big science “global” en el sentido que la investigación en áreas como la medicina, la tecnología, las ingenierías, la química, la biología o la física deben sobrepasar la fronteras nacionales, dado que ningún país por si sólo dispone del tiempo, dinero, ni conocimientos que demandan los proyectos a gran escala (Peters, 2006Peters, M.A. (2006). The Rise of Global Science and the Emerging Political Economy of International Research Collaboration. European Journal of Education, 41 (2), pp. 225-244, doi: http://dx.doi.org/10.1111/j.1465-3435.2006.00257.x.).

Los experimentos de big science tienen lugar, originariamente, en áreas de conocimiento como la física de altas energías, la astronomía, la fusión nuclear o la genética (Galison, 1992Galison, P. (1992). Big Science: The Growth of Large Scale Research. Stanford, CA.: Stanford University Press.). Algunos de los más conocidos proyectos a gran escala son los de física de altas energías, como los que se llevan a cabo en el CERN, el Hubble Space Telescope o el Human Genome Project. Aunque el concepto de big science parece estar ampliamente emplazado en el campo de las ciencias y la tecnología, debemos preguntarnos ¿qué lugar ocupa dicho fenómeno en áreas como las humanidades y las ciencias sociales? Un ejemplo de iniciativas de big science en ciencias sociales y humanidades lo encontramos en el proyecto “Slave Narratives” en el que participaron un amplio conjunto de investigadores e instituciones para analizar las experiencias de vida narradas por más de 2.300 testimonios y que dio lugar a una publicación de más de 17 volúmenes de libros (Steckel, 2007Steckel, R.H. (2007). Big Social Science History. Social Science History, 31 (1), pp. 1, doi: http://dx.doi.org/10.1215/01455532-2006-012.). Cabe reseñar, sin embargo, que de acuerdo con la lista publicada por la revista Science en 2005 sobre las “grandes preguntas de investigación”, un bajo porcentaje de las mismas estaba vinculado a las ciencias sociales y las humanidades (Steckel, 2007Steckel, R.H. (2007). Big Social Science History. Social Science History, 31 (1), pp. 1, doi: http://dx.doi.org/10.1215/01455532-2006-012.). Los proyectos de big science se proponen a menudo contestar esta clase de “grandes preguntas”, por lo que no resulta extraño que hayan estado menos presentes hasta ahora en las ciencias sociales y las humanidades, aunque esto puede cambiar con el auge de las llamadas “ciencias sociales computacionales” basadas en el estudio de la gran cantidad de datos que se generan sobre sistemas sociales en la actualidad (Cioffi-Revilla,2010Cioffi-Revilla, C. (2010). Computational social science. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2 (3), pp. 259-271, doi: http://dx.doi.org/10.1002/wics.95.).

Para poder abordar la mencionadas “grandes preguntas”, en muchas ocasiones los proyectos de big science llevan implícita la creación de grandes infraestructuras para alojar equipamientos, tecnologías e instrumentos específicos y complejos, sirvan de ejemplo experimentos como los que se alojan en el CERN. Pero los proyectos de big science también pueden tener lugar en espacios físicos naturales, por ejemplo en emplazamientos arqueológicos singulares como el de Atapuerca, que ha dado origen a un proyecto a gran escala en el que participan más de 900 investigadores de 33 nacionalidades distintas (Lozano y otros, 2014Lozano, S.; Rodríguez, X-P.; Arenas, A. (2014). Atapuerca: evolution of scientific collaboration in an emergent large-scale research infrastructure. Scientometrics, 98, pp. 1505-1520, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s11192-013-1162-x.). En otras ocasiones la colaboración adopta un carácter más distribuido basándose en redes de comunicaciones que permiten acceder a grandes volúmenes de datos, como es el caso de las iniciativas en biología (Vermeulen y otros, 2013Vermeulen, N.; Parker, J.N.; Penders, B. (2013). Understanding life together: a brief history of collaboration in biology. Endeavour, 37 (3), pp. 162-171, doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.endeavour.2013.03.001.).

El objetivo de nuestro estudio es proponer los parámetros que adquieren una especial relevancia cuando se estudia la colaboración científica en proyectos a gran escala. Una vez expuesta la metodología, el artículo se vertebra principalmente en tres secciones: en la primera sección se analiza el concepto de colaboración científica a partir de los artículos de revisión identificados; en la segunda sección se discute acerca de dichos planteamientos en el contexto de proyectos a gran escala, proponiendo un conjunto de parámetros que pueden ser utilizados para el análisis de la colaboración científica en estos ámbitos y en la tercera se aplican dichos parámetros al análisis de dos proyectos de gran escala en ámbitos de conocimiento asentados.

 

2. METODOLOGÍA Top

La metodología utilizada en el presente trabajo consiste en un análisis de la literatura sobre el concepto de colaboración científica y sobre proyectos de big science. Para ello se realiza una búsqueda bibliográfica en las bases de datos ISI WEB of KNOWLEDGE y SCOPUS.

A fin de analizar cómo se ha definido y estudiado el concepto “colaboración científica”, en la primera parte del trabajo se localizan tres artículos correspondientes a la ecuación de búsqueda que pretende identificar “artículos de revisión sobre colaboración científica”. Los trabajos abarcan distintos períodos temporales y de su análisis se desprende cierta complementariedad y evolución. Así pues, analizamos el concepto de colaboración científica a partir de los trabajos de Katz y Martin (1997Katz, J. S.; Martin, B. R. (1997). What is research collaboration?. Research Policy, 26 (1), pp. 1-18, doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0048-7333(96)00917-1.); Sonnenwald (2007Sonnenwald, D. H. (2007). Scientific Collaboration. Annual Review of Information, Science and Technology, 41, pp. 643-680, doi: http://dx.doi.org/10.1002/aris.2007.1440410121.) y Bozeman y otros (2013Bozeman, B.; Fay, D.; Slade, C.P. (2013). Research collaboration in universities and academic entrepreneurship: the-state-of-the-art. The Journal of Technology Transfer, 38 (1), pp. 1-67, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10961-012-9281-8.).

Por otra parte, se identifican diversos trabajos que abordan el estudio de la colaboración en experimentos de big science en distintos contextos y disciplinas. Se seleccionan aquellos trabajos que contemplan el análisis de proyectos de big science, siendo objeto de estudio aspectos tales como: el planteamiento de la colaboración, la organización o la evaluación de los resultados. Ello lleva a descartar aquellos trabajos que describen los resultados estrictamente científicos asociados a los problemas de investigación de los proyectos en particular.

Finalmente, a partir del estudio de los trabajos mencionados se propone un sistema de parámetros relevantes para el estudio de la colaboración científica en proyectos a gran escala y se aplica dicho sistema al estudio de dos casos paradigmáticos: la física de altas energías, a través del experimento ATLAS realizado en el CERN, y la genómica, a partir del Proyecto Genoma Humano.

 

3. COLABORACIÓN CIENTÍFICA Top

Aunque el concepto de colaboración científica no es nuevo, Finholt (2002Finholt, T. (2002). Collaboratories. Annual Review of Information, Science and Technology, 36, pp. 73-108, doi: http://dx.doi.org/10.1002/aris.1440360103.) apunta que la colaboración a gran escala en la actividad científica se considera un hecho a tener en cuenta desde que en 1997Zare, R.N. (1997). Knowledge and Distributed Intelligence. Science, 275, p. 1047. Richard Zare escribe en una editorial de la prestigiosa revista Science que: “el futuro del progreso científico requerirá mecanismos que den soporte a mega-colaboraciones para resolver problemas críticos.”

Las investigaciones sobre colaboración científica adoptan distintas aproximaciones para conceptualizarla. Tal como ya apuntan Katz y Martin (1997Katz, J. S.; Martin, B. R. (1997). What is research collaboration?. Research Policy, 26 (1), pp. 1-18, doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0048-7333(96)00917-1.) el estudio y el enfoque sobre el concepto de colaboración científica pueden variar según las instituciones, disciplinas, sectores, países y tradición bajo la que se contemple.

A priori, el concepto de colaboración científica excluye la diferenciación entre investigación a pequeña o mediana escala y la de amplia escala o big science. Ello parece lógico, dado que el tamaño y el contexto en el cual tiene lugar la colaboración forman parte de las facetas utilizadas para su estudio. Sin embargo, tal como apunta Sonnenwald (2007Sonnenwald, D. H. (2007). Scientific Collaboration. Annual Review of Information, Science and Technology, 41, pp. 643-680, doi: http://dx.doi.org/10.1002/aris.2007.1440410121.), a medida que el número de participantes y la complejidad del trabajo científico crecen, la complejidad de los factores que intervienen en la colaboración también aumenta y se hace necesario plantear el rol que alcanzan dichos factores.

A continuación exponemos los factores que conforman el concepto de colaboración científica a partir de los trabajos de revisión identificados.

En 1997Katz, J. S.; Martin, B. R. (1997). What is research collaboration?. Research Policy, 26 (1), pp. 1-18, doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0048-7333(96)00917-1. Katz y Martin definen la colaboración científica partiendo de una extensión del mismo concepto de “colaboración”. De acuerdo con los autores, si la colaboración sugiere el trabajo conjunto de unos individuos para alcanzar un objetivo común, por extensión, la colaboración científica supone el “trabajo conjunto de investigadores para conseguir un objetivo común que se traduce en la creación de nuevo conocimiento científico”. Por su parte, 10 años más tarde, Sonnenwald (2007Sonnenwald, D. H. (2007). Scientific Collaboration. Annual Review of Information, Science and Technology, 41, pp. 643-680, doi: http://dx.doi.org/10.1002/aris.2007.1440410121.) define la colaboración científica como “la interacción que tiene lugar en un contexto social entre dos o más científicos que les facilita compartir significados y la consecución de tareas con relación a un objetivo común y subordinado. Los científicos que colaboran también aportan objetivos adicionales e individuales a la colaboración”. El contexto social adquiere especial relevancia en el discurso de Sonnenwald. Recientemente, en la misma línea que Sonnenwald (2007Sonnenwald, D. H. (2007). Scientific Collaboration. Annual Review of Information, Science and Technology, 41, pp. 643-680, doi: http://dx.doi.org/10.1002/aris.2007.1440410121.), Bozeman y otros (2013Bozeman, B.; Fay, D.; Slade, C.P. (2013). Research collaboration in universities and academic entrepreneurship: the-state-of-the-art. The Journal of Technology Transfer, 38 (1), pp. 1-67, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10961-012-9281-8.) definen la colaboración científica como “un proceso social en el cual los individuos aúnan su capital humano con el objetivo de producir conocimiento”.

El trabajo de Katz y Martin (1997Katz, J. S.; Martin, B. R. (1997). What is research collaboration?. Research Policy, 26 (1), pp. 1-18, doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0048-7333(96)00917-1.) aborda el concepto de colaboración científica a partir de la unidad esencial de análisis, que consiste en determinar quién se puede considerar “colaborador” en una investigación. Para estos autores el nivel básico de colaboración lo constituyen los individuos y el concepto se va extendiendo a otras unidades mayores (grupos, departamentos, instituciones, países…). Esta idea de “colaborador” es utilizada posteriormente por Bozeman y otros (2013Bozeman, B.; Fay, D.; Slade, C.P. (2013). Research collaboration in universities and academic entrepreneurship: the-state-of-the-art. The Journal of Technology Transfer, 38 (1), pp. 1-67, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10961-012-9281-8.) para identificar uno de los tres grandes grupos de elementos a partir de los que se articula el análisis de la colaboración: atributos de los colaboradores, atributos de la colaboración y atributos organizativos. En una línea similar Sonnenwald (2007Sonnenwald, D. H. (2007). Scientific Collaboration. Annual Review of Information, Science and Technology, 41, pp. 643-680, doi: http://dx.doi.org/10.1002/aris.2007.1440410121.) define el concepto de colaboración basándose en tres constructos a partir de los cuales desarrolla los posteriores indicadores: comportamiento humano, tareas en el proceso de colaboración y contextos sociales donde tiene lugar la colaboración. Precisamente los contextos sociales (que según la autora abarcan desde los procesos de peer-review hasta las políticas científicas) se utilizan para categorizar los tipos de colaboración, considerando los aspectos relacionados con la disciplina, la geografía y el tipo de organización los que más peso tienen.

En cuanto a los factores que motivan el trabajo conjunto, Katz y Martin (1997Katz, J. S.; Martin, B. R. (1997). What is research collaboration?. Research Policy, 26 (1), pp. 1-18, doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0048-7333(96)00917-1.) constatan la tendencia a identificar la motivación para colaborar con aspectos relacionados con los costes de instrumentación, necesidad de especialización, aspectos políticos, fomento de la interdisciplinariedad, o naturaleza social de la investigación. Como elementos para medir dicha colaboración señalan aspectos como las publicaciones en coautoría, aunque ponen de manifiesto las limitaciones de dicho indicador. Por último, apuntan como beneficios de la colaboración compartir y transferir conocimiento, visibilidad, e impacto, entre otros. Por su parte, Sonnenwald (2007Sonnenwald, D. H. (2007). Scientific Collaboration. Annual Review of Information, Science and Technology, 41, pp. 643-680, doi: http://dx.doi.org/10.1002/aris.2007.1440410121.) elabora una propuesta en la que los factores para analizar y entender la complejidad de la colaboración científica se asocian a una visión temporal del proceso científico que se corresponden con las etapas de: fundación, formulación, sostenimiento y conclusión. En cada una de estas etapas se incluyen subindicadores o parámetros que afectan e influyen en el proceso de colaboración y en sus resultados. Por último, Bozeman y otros (2013Bozeman, B.; Fay, D.; Slade, C.P. (2013). Research collaboration in universities and academic entrepreneurship: the-state-of-the-art. The Journal of Technology Transfer, 38 (1), pp. 1-67, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10961-012-9281-8.) consideran los atributos de la colaboración científica anteriormente mencionados (colaboradores, proceso de colaboración y elementos organizacionales) como los elementos básicos que definen la colaboración. Bozeman y su equipo enfatizan el impacto de los resultados obtenidos distinguiendo si éstos están orientados a mercado, orientados a conocimiento o resultados intermedios. Al igual que Sonnenwald (2007Sonnenwald, D. H. (2007). Scientific Collaboration. Annual Review of Information, Science and Technology, 41, pp. 643-680, doi: http://dx.doi.org/10.1002/aris.2007.1440410121.), la propuesta de Bozeman y otros (2013Bozeman, B.; Fay, D.; Slade, C.P. (2013). Research collaboration in universities and academic entrepreneurship: the-state-of-the-art. The Journal of Technology Transfer, 38 (1), pp. 1-67, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10961-012-9281-8.) añade a cada conjunto de atributos diversos subparámetros incluidos en el marco conceptual de la colaboración científica.

En definitiva, vemos que el concepto de colaboración científica no está exento de complejidad si atendemos a todos los elementos que lo configuran. En todo caso, observamos que los trabajos que conceptualizan la colaboración científica, analizan en mayor o menor medida las siguientes dimensiones: el trabajo conjunto orientado a alcanzar unos objetivos comunes, los procesos de colaboración y el contexto social en el que tienen lugar, la tipificación de los colaboradores, los factores que motivan la colaboración, y los resultados o beneficios de dicha colaboración.

Así pues, una vez expuesto cómo distintos autores han avanzado en los marcos conceptuales para el estudio de la colaboración científica, veamos cómo se plantean dichas cuestiones en los proyectos de big science.

 

4. LA COLABORACIÓN CIENTÍFICA EN BIG SCIENCE Top

La revisión del concepto de colaboración científica, a partir de los trabajos de Katz y Martin (1997Katz, J. S.; Martin, B. R. (1997). What is research collaboration?. Research Policy, 26 (1), pp. 1-18, doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0048-7333(96)00917-1.), Sonnenwald (2007Sonnenwald, D. H. (2007). Scientific Collaboration. Annual Review of Information, Science and Technology, 41, pp. 643-680, doi: http://dx.doi.org/10.1002/aris.2007.1440410121.) y Bozeman y otros (2013Bozeman, B.; Fay, D.; Slade, C.P. (2013). Research collaboration in universities and academic entrepreneurship: the-state-of-the-art. The Journal of Technology Transfer, 38 (1), pp. 1-67, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10961-012-9281-8.) nos sirve como punto de partida para caracterizar los elementos de la colaboración científica en los proyectos a gran escala. Un primer análisis del concepto de colaboración científica en los proyectos a gran escala sugiere la existencia y el reconocimiento de aspectos comunes con las definiciones y aproximaciones que hemos analizado. A pesar de ello, determinadas facetas asociadas a dicho concepto, y sus correspondientes indicadores, adquieren especial relevancia en los proyectos de big science. La tabla I sintetiza los principales parámetros e indicadores identificados.

Tabla I. Parámetros para el análisis de la colaboración científica en big science

Parámetros para el análisis de la colaboración científica en <em>big science</em>

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Así, tal como hemos mencionado, las facetas utilizadas para analizar la colaboración científica se pueden resumir en los apartados siguientes: a) factores que motivan la colaboración, b) atributos de los colaboradores, c) atributos del proceso de la colaboración, d) factores organizativos y e) beneficios y resultados.

En cuanto a los factores que motivan la colaboración, los proyectos de big science se originan, mayoritariamente, debido a: 1) la complejidad de los problemas y preguntas de investigación que exigen contar con múltiples actores para que dichas preguntas puedan resolverse (Cozzens y otros 2011Cozzens, S.; Bal, R.; Berger, E.; Thakur, D.; Wang, J. (2011). Changing Roles for the Global South in International Collaborative Learning. Institutions and Economies (formerly known as International Journal of Institutions and Economies), 3 (3), pp. 445-466.) y 2) la promoción de este tipo de proyectos por parte de gobiernos o consorcios debido a razones de naturaleza política, militar, social o de estrategia regional (Aronova y otros 2010Aronova, E.; Baker, K.S.; Oreskes, N. (2010). Big Science and Big Data in Biology: From the International Geophysical Year through the International Biological Program to the Long Term Ecological Research (LTER) Network, 1957–Present. Historical Studies in the Natural Sciences, 40 (2), pp. 183-224, doi: http://dx.doi.org/10.1525/hsns.2010.40.2.183.; Hallonsten, 2012Hallonsten, O. (2012). Continuity and Change in the Politics of European Scientific Collaboration. Journal of Contemporary European Research, 8 (3), pp. 300-319.). Una vez establecidas dichas motivaciones se hace imprescindible garantizar la financiación que de estabilidad a este tipo de proyectos dado que, normalmente, los objetivos marcados se alcanzan a largo plazo (Aronova y otros 2010Aronova, E.; Baker, K.S.; Oreskes, N. (2010). Big Science and Big Data in Biology: From the International Geophysical Year through the International Biological Program to the Long Term Ecological Research (LTER) Network, 1957–Present. Historical Studies in the Natural Sciences, 40 (2), pp. 183-224, doi: http://dx.doi.org/10.1525/hsns.2010.40.2.183.; Cozzens y otros 2011Cozzens, S.; Bal, R.; Berger, E.; Thakur, D.; Wang, J. (2011). Changing Roles for the Global South in International Collaborative Learning. Institutions and Economies (formerly known as International Journal of Institutions and Economies), 3 (3), pp. 445-466.; Berger y Cozzens, 2009Berger, E. M.; Cozzens, S. E. (2009, October). International research collaboration in small and big science: Comparing global research output between biofuels and neutron scattering. En: Science and Innovation Policy, pp. 1-7. Atlanta, EEUU: IEEE.). Además, en muchos casos se requiere contar con grandes infraestructuras que dan sentido al proyecto (Aronova y otros 2010Aronova, E.; Baker, K.S.; Oreskes, N. (2010). Big Science and Big Data in Biology: From the International Geophysical Year through the International Biological Program to the Long Term Ecological Research (LTER) Network, 1957–Present. Historical Studies in the Natural Sciences, 40 (2), pp. 183-224, doi: http://dx.doi.org/10.1525/hsns.2010.40.2.183.). Tal como apunta Peters (2006Peters, M.A. (2006). The Rise of Global Science and the Emerging Political Economy of International Research Collaboration. European Journal of Education, 41 (2), pp. 225-244, doi: http://dx.doi.org/10.1111/j.1465-3435.2006.00257.x.), los gobiernos plantean sus políticas científicas internacionales como un factor que impulsa la ventaja competitiva nacional y de ahí que se interesen por incentivar la colaboración científica en proyectos a gran escala de dimensión internacional. Este planteamiento, asumiendo sus beneficios, podría preocupar respecto a la pureza, neutralidad y naturaleza social del conocimiento científico generado en el marco de dichos proyectos.

Por lo que se refiere a la naturaleza y atributos de los colaboradores, en general en los proyectos a gran escala se observan dos particularidades: 1) la participación de integrantes provenientes de distintos sectores, tales como universidades, institutos de investigación, industria (como proveedora o desarrolladora de tecnología) y los propios gobiernos a través de agencias de investigación nacionales o regionales (Aronova y otros, 2010Aronova, E.; Baker, K.S.; Oreskes, N. (2010). Big Science and Big Data in Biology: From the International Geophysical Year through the International Biological Program to the Long Term Ecological Research (LTER) Network, 1957–Present. Historical Studies in the Natural Sciences, 40 (2), pp. 183-224, doi: http://dx.doi.org/10.1525/hsns.2010.40.2.183.; Vuola y Hameri, 2006Vuola, O.; Hameri, A. (2006). Mutually benefiting joint innovation process between industry and big-science. Technovation, 26 (1), pp. 3-12, doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.technovation.2005.03.003.; Beaver 2001Beaver, D. D. (2001). Reflections on scientific collaboration (and its study): past, present, and future. Scientometrics, 52 (3), pp. 365-377, doi: http://dx.doi.org/10.1023/A:1014254214337.; Genuth y otros, 2000Genuth, J.; Chompalov, I.; Shrum, W. (2000). How experiments begin: The formation of scientific collaborations. Minerva, 38 (3), pp. 311-348, doi: http://dx.doi.org/10.1023/A:1026573717027.) y 2) la naturaleza interdisciplinar de la mayoría de equipos (Dewulf y otros, 2007Dewulf, A.; François, G.; Pahl-Wostl, C.; Taillieu, T. (2007). A framing approach to cross-disciplinary research collaboration: experiences from a large-scale research project on adaptive water management. Ecology and Society, 12 (2), p. 14.). Estos dos aspectos llevan asociados otros parámetros como la diversidad de culturas organizativas que intervienen en el trabajo conjunto (Welsh y otros 2006Welsh, E.; Jirotka, M.; Gavaghan, D. (2006). Post-genomic science: cross-disciplinary and large-scale collaborative research and its organizational and technological challenges for the scientific research process. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 364 (1843), pp. 1533-1549.), los distintos intereses finales por parte de los stakeholders implicados (Aronova y otros, 2010Aronova, E.; Baker, K.S.; Oreskes, N. (2010). Big Science and Big Data in Biology: From the International Geophysical Year through the International Biological Program to the Long Term Ecological Research (LTER) Network, 1957–Present. Historical Studies in the Natural Sciences, 40 (2), pp. 183-224, doi: http://dx.doi.org/10.1525/hsns.2010.40.2.183.; Austin y otros, 2012Austin, M. A.; Hair, M. S.; Fullerton, S. M. (2012). Research guidelines in the era of large-scale collaborations: an analysis of Genome-wide Association Study Consortia. American Journal of Epidemiology, 175 (9), pp. 962-969, doi: http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwr441.; Genuth y otros, 2000Genuth, J.; Chompalov, I.; Shrum, W. (2000). How experiments begin: The formation of scientific collaborations. Minerva, 38 (3), pp. 311-348, doi: http://dx.doi.org/10.1023/A:1026573717027.) y la diversidad de marcos teóricos y métodos con los que se identifican las distintas disciplinas involucradas (Dewulf y otros 2007Dewulf, A.; François, G.; Pahl-Wostl, C.; Taillieu, T. (2007). A framing approach to cross-disciplinary research collaboration: experiences from a large-scale research project on adaptive water management. Ecology and Society, 12 (2), p. 14.).

Respecto a los atributos del proceso de la colaboración se incluyen: a) las normas en la constitución y estabilidad de los grupos b) las nuevas formas de comunicación y trabajo en equipo, c) la gestión de datos y resultados (acceso, explotación, y propiedad) y d) los criterios para el desarrollo de la carrera profesional.

Debido a la complejidad en la implementación de este tipo de proyectos, en los que intervienen diversidad de actores como gobiernos u otras instituciones, en calidad de entidades financiadoras y proveedoras de recursos, los distintos estilos de gobernanza o coordinación de trabajos pueden influir tanto en los mecanismos de constitución como en la estabilidad de los equipos. Teniendo en cuenta este marco, se deben establecer mecanismos para crear confianza a pesar de la distancia y la diversidad de culturas (Sonnenwald, 2007Sonnenwald, D. H. (2007). Scientific Collaboration. Annual Review of Information, Science and Technology, 41, pp. 643-680, doi: http://dx.doi.org/10.1002/aris.2007.1440410121.) y prever riesgos de conflicto de intereses entre investigadores, tensiones entre las demandas de los equipos de trabajo y la idiosincrasia de cada institución participante. (Hackett, 2005Hackett, E. J. (2005). Essential Tensions Identity, Control, and Risk in Research. Social Studies of Science, 35 (5), pp. 787-826, doi: http://dx.doi.org/10.1177/0306312705056045.; Shrum 2000Shrum, W. (2000). Science and Story in Development The Emergence of Non-Governmental Organizations in Agricultural Research. Social Studies of Science, 30 (1), pp. 95-124, doi: http://dx.doi.org/10.1177/030631200030001004.). En este sentido algunos trabajos apuntan a la necesidad de disponer de procedimientos definidos y guías de actuación (Aronova y otros, 2010Aronova, E.; Baker, K.S.; Oreskes, N. (2010). Big Science and Big Data in Biology: From the International Geophysical Year through the International Biological Program to the Long Term Ecological Research (LTER) Network, 1957–Present. Historical Studies in the Natural Sciences, 40 (2), pp. 183-224, doi: http://dx.doi.org/10.1525/hsns.2010.40.2.183.; Austin y otros, 2012Austin, M. A.; Hair, M. S.; Fullerton, S. M. (2012). Research guidelines in the era of large-scale collaborations: an analysis of Genome-wide Association Study Consortia. American Journal of Epidemiology, 175 (9), pp. 962-969, doi: http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwr441.). Se sugiere que en el contenido de dichas guías se establezcan las reglas de autoria y citación (Aronova y otros, 2010Aronova, E.; Baker, K.S.; Oreskes, N. (2010). Big Science and Big Data in Biology: From the International Geophysical Year through the International Biological Program to the Long Term Ecological Research (LTER) Network, 1957–Present. Historical Studies in the Natural Sciences, 40 (2), pp. 183-224, doi: http://dx.doi.org/10.1525/hsns.2010.40.2.183.), y también que se creen comités de ética que resuelvan los conflictos que puedan surgir en relación a la propiedad del conocimiento y el uso fraudulento del mismo (Smart y otros 2012Smart, J.; Scott, M.; McCarthy, J.B.; Tan, K.T.; Argyrakis, P.; Bishop, S.; Conte, R.; Havlin, S.; San Miguel, M.; Stauffacher, D. (2012). Big science and big administration. European Physical Journal-Special Topics, 214 (1), pp. 635, doi: http://dx.doi.org/10.1140/epjst/e2012-01708-x.).

Por otra parte, aunque la mayoría de estudios ponen acento en los intereses específicos de los departamentos, centros e institutos participantes (Beaver, 2001Beaver, D. D. (2001). Reflections on scientific collaboration (and its study): past, present, and future. Scientometrics, 52 (3), pp. 365-377, doi: http://dx.doi.org/10.1023/A:1014254214337.) también se deben considerar aspectos individuales relacionados con la carrera profesional de los investigadores (Bozeman y otros 2013Bozeman, B.; Fay, D.; Slade, C.P. (2013). Research collaboration in universities and academic entrepreneurship: the-state-of-the-art. The Journal of Technology Transfer, 38 (1), pp. 1-67, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10961-012-9281-8.; Creus y Canals 2013Creus, A.; Canals, A. (2013). Las grandes colaboraciones científicas desde la perspectiva de los individuos. En González Alcaide, G. y otros (coords.), La colaboración científica: una aproximación multidisciplinar, pp. 405-414. Valencia, España: Nau Llibres.; Wagner y Leydesdorff 2005Wagner, C. S.; Leydesdorff, L. (2005). Network structure, self-organization, and the growth of international collaboration in science. Research Policy, 34 (10), pp. 1608-1618, doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.respol.2005.08.002.) que adquieren nuevos matices en dichos contextos. Como aspectos que pueden influir en la productividad individual se han señalado las diferencias en los contextos regionales e institucionales de los paises desarrollados y los que estan en vias de desarrollo (Duque y otros, 2005Duque, R.B.; Ynalvez, M.; Sooryamoorthy, R.; Mbatia, P.; Dzorgbo, D-B.S.; Shrum, W. (2005). Collaboration Paradox Scientific Productivity, the Internet, and Problems of Research in Developing Areas. Social Studies of Science, 35 (5), pp. 755-785, doi: http://dx.doi.org/10.1177/0306312705053048.; Shrum, 2000Shrum, W. (2000). Science and Story in Development The Emergence of Non-Governmental Organizations in Agricultural Research. Social Studies of Science, 30 (1), pp. 95-124, doi: http://dx.doi.org/10.1177/030631200030001004.). Además, deben tenerse en cuenta los requerimientos del sistema nacional de ciencia e innovación al que cada investigador se circunscribe y los indicadores propios de cada país (Hollanders y Es-Sadki, 2013Hollanders, H.; Es-Sadki, N. (2013). Innovation union scoreboard 2013, Report prepared for the European Commission, Maastricht Economic and Social Research Institute on Innovation and Technology (UNU-MERIT), Maastricht. Disponible en: http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/files/ius-2013_en.pdf [Consulta: julio 2014].).

Respecto a los aspectos organizativos, los proyectos a gran escala, dispersos geográficamente, en su interior pueden organizarse internamente por grupos de trabajo (Smart y otros, 2012Smart, J.; Scott, M.; McCarthy, J.B.; Tan, K.T.; Argyrakis, P.; Bishop, S.; Conte, R.; Havlin, S.; San Miguel, M.; Stauffacher, D. (2012). Big science and big administration. European Physical Journal-Special Topics, 214 (1), pp. 635, doi: http://dx.doi.org/10.1140/epjst/e2012-01708-x.) y la constitución de éstos puede ser debida al tipo de problema de investigación definido (Duque y otros, 2005Duque, R.B.; Ynalvez, M.; Sooryamoorthy, R.; Mbatia, P.; Dzorgbo, D-B.S.; Shrum, W. (2005). Collaboration Paradox Scientific Productivity, the Internet, and Problems of Research in Developing Areas. Social Studies of Science, 35 (5), pp. 755-785, doi: http://dx.doi.org/10.1177/0306312705053048.), a patrones culturales similares, basados en el idioma y, también por condicionantes como el reconocimiento, reputación o las estructuras de recompensa (Wagner y Leydesdorff, 2005Wagner, C. S.; Leydesdorff, L. (2005). Network structure, self-organization, and the growth of international collaboration in science. Research Policy, 34 (10), pp. 1608-1618, doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.respol.2005.08.002.). En estos procesos de colaboración cobran especial relevancia la distancia geográfica y la ubicación física de las instalaciones. Hay autores que indican la importancia de la proximidad geográfica para innovar, debido a la interacción cara a cara, la difusión del conocimiento tácito, la creación de confianza y reducción de incertidumbre (Lauto y Valentin, 2013Lauto, G.; Valentin, F. (2013). How Large-Scale Research Facilities Connect to Global Research. Review of Policy Research, 30 (4), pp. 381-408, doi: http://dx.doi.org/10.1111/ropr.12027.). Los criterios de constitución de los proyectos marcan, o deberían marcar, la coordinación administrativa y presupuestaria de los mismos (Aronova y otros, 2010Aronova, E.; Baker, K.S.; Oreskes, N. (2010). Big Science and Big Data in Biology: From the International Geophysical Year through the International Biological Program to the Long Term Ecological Research (LTER) Network, 1957–Present. Historical Studies in the Natural Sciences, 40 (2), pp. 183-224, doi: http://dx.doi.org/10.1525/hsns.2010.40.2.183.; Austin y otros, 2012Austin, M. A.; Hair, M. S.; Fullerton, S. M. (2012). Research guidelines in the era of large-scale collaborations: an analysis of Genome-wide Association Study Consortia. American Journal of Epidemiology, 175 (9), pp. 962-969, doi: http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwr441.).

Por último, en cuanto a los beneficios y los resultados, el análisis del éxito y de los resultados de una misma colaboración puede ser diferente según se considere desde el punto de vista del individuo o el de las instituciones. Los estudios de colaboración interinstitucional acostumbran a medir los resultados en términos de productividad de artículos o de patentes, volumen de financiación obtenida o transferencia de conocimiento realizada, mientras que los individuales se centran más en la productividad de artículos especialmente en coautorías orientados a obtener impacto y reconocimiento que contribuya a mejorar la carrera académica del investigador (Bozeman y otros, 2013Bozeman, B.; Fay, D.; Slade, C.P. (2013). Research collaboration in universities and academic entrepreneurship: the-state-of-the-art. The Journal of Technology Transfer, 38 (1), pp. 1-67, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10961-012-9281-8.; Cozzens y otros, 2011Cozzens, S.; Bal, R.; Berger, E.; Thakur, D.; Wang, J. (2011). Changing Roles for the Global South in International Collaborative Learning. Institutions and Economies (formerly known as International Journal of Institutions and Economies), 3 (3), pp. 445-466.). Tal como apunta Zamora-Bonilla (2013Zamora-Bonilla, J. (2013). Lo que la coautoría nos dice sobre la epistemología de los artículos científicos. En González Alcaide, G. y otros (coords.), La colaboración científica: una aproximación multidisciplinar, pp. 29-38. Valencia, España: Nau Llibres.) los investigadores persiguen el reconocimiento de haber llevado a cabo descubrimientos importantes y se debaten entre formar parte de un gran equipo que puede lograr grandes avances o participar en equipos más pequeños que les aportará publicaciones más inmediatas. En dichas publicaciones es más fácil que se ponga de manifiesto el mérito individual de un investigador aunque sus descubrimientos sean menos relevantes. Según Zamora-Bonilla (2013Zamora-Bonilla, J. (2013). Lo que la coautoría nos dice sobre la epistemología de los artículos científicos. En González Alcaide, G. y otros (coords.), La colaboración científica: una aproximación multidisciplinar, pp. 29-38. Valencia, España: Nau Llibres.), los investigadores muchas veces optan por la segunda opción. Esta afirmación parece no cumplirse siempre en los proyectos de big science, ya que las coautorías de los artículos científicos son objeto de regulación en muchos de estos proyectos y en muchos casos la totalidad de los participantes firman las publicaciones (Bozeman y otros, 2013Bozeman, B.; Fay, D.; Slade, C.P. (2013). Research collaboration in universities and academic entrepreneurship: the-state-of-the-art. The Journal of Technology Transfer, 38 (1), pp. 1-67, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10961-012-9281-8.; Austin y otros, 2012Austin, M. A.; Hair, M. S.; Fullerton, S. M. (2012). Research guidelines in the era of large-scale collaborations: an analysis of Genome-wide Association Study Consortia. American Journal of Epidemiology, 175 (9), pp. 962-969, doi: http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwr441.), por lo tanto, el mérito de la investigación se atribuye al conjunto y no a los individuos. Este hecho nos parece especialmente relevante y nos invita a plantearnos las siguientes preguntas: ¿La colaboración en big science precisa de nuevos indicadores para evaluar el mérito de las contribuciones particulares al conjunto? ¿cómo dichos indicadores se traducen en la evaluación de las carreras individuales de los investigadores? ¿Debemos reflexionar sobre los criterios actuales relativos a la propiedad de las ideas científicas y avanzar en nuevos paradigmas para evaluar los procesos de colaboración? Un primer cambio que ha originado la colaboración en big science son las fuentes de datos utilizadas tradicionalmente para analizar el impacto, contribución y niveles de colaboración de una investigación. Así por ejemplo, si tradicionalmente la redes de coautoría utilizan bases de datos bibliográficas en las que se analizan las publicaciones en revistas académicas, las bases de datos internas (Canals y otros, 2013Canals, A.; Ortoll, E.; Nordberg, M. (2013). Redes de colaboración en big science: el experimento ATLAS en el CERN. En: González Alcaide, G. y otros (coords.), La colaboración científica: una aproximación multidisciplinar, pp. 237-251. Valencia, España: Nau Llibres.) o los e-prints (Luna y Collazo, 2005Luna, M.E.; Collazo, F. (2005). Repercusión de un descubrimiento Big Science de acuerdo a dos modelos de comunicación científica: el caso del QUARK TOP. Revista Española de Documentación Científica, 28 (1), pp. 11-21.) están adquiriendo un importante rol en los estudios de redes de colaboración, podríamos decir subcolaboraciones, en relación al conjunto.

Además, el éxito y los resultados de la colaboración se miden también desde otras tres perspectivas. En primer lugar, en términos de retorno de la inversión elaborada por agencias de investigación o gobiernos participantes en los consorcios. En segundo lugar, la capacidad de los proyectos de big science de trabajar con los departamentos de I+D de las industrias punteras en su ámbito, y de promover la innovación en la industria, mediante la integración de este sector en los proyectos de investigación Por último, la capacidad de las industrias punteras de lograr los retos tecnológicos planteados por los proyectos a gran escala a un precio razonable (Vuola y Hameri, 2006Vuola, O.; Hameri, A. (2006). Mutually benefiting joint innovation process between industry and big-science. Technovation, 26 (1), pp. 3-12, doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.technovation.2005.03.003.).

 

5. ANÁLISIS COMPARATIVO DE ATLAS Y EL PROYECTO GENOMA HUMANO Top

Como ilustración del uso del sistema de parámetros desarrollados en el apartado anterior, en esta sección analizaremos los casos de dos proyectos de big science bien conocidos. El primero es el experimento ATLAS en el ámbito de la física de altas energías y el segundo el Proyecto Genoma Humano.

ATLAS es uno de los dos grandes experimentos que se llevan a cabo en el colisionador de partículas LHC construido en las instalaciones del laboratorio de física de altas energías del CERN situado en la zona fronteriza entre Suiza y Francia, cerca de la ciudad de Ginebra (ATLAS Experiment, 2008ATLAS Experiment (2008). Exploring the mystery of matter: Kimber: Papadakis.). El experimento consiste en la construcción y posterior operación del detector ATLAS, probablemente el aparato más complejo construido jamás por el ser humano. La colaboración involucra más de 3000 investigadores de unas 170 instituciones procedentes de 40 países y presenta una gran complejidad organizativa (Boisot y otros, 2011Boisot, M. H.; Nordberg, M.; Yami, S.; Nicquevert, B. (2011). Collisions and collaboration: the organization of learning in the ATLAS experiment at the LHC. Oxford, U.K.: Oxford University Press, doi: http://dx.doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199567928.001.0001.). En 2012 se detectó en ATLAS la partícula conocida como el bosón de Higgs (Aad y otros, 2012Aad, G.; Abajyan, T.; Abbott, B.; Abdallah, J.; Abdel Khalek, S. y otros (2012). Observation of a new particle in the search for the Standard Model Higgs boson with the ATLAS detector at the LHC. Physics Letters B, 716 (1), pp. 1-29, doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.physletb.2012.08.020.), lo que constituyó una corroboración del modelo estándar de la física de partículas elementales y llevó a la concesión del premio Nobel de física en 2013.

El Proyecto Genoma Humano (HGP) se constituyó a iniciativa de un grupo de investigadores pertenecientes a los más prestigiosos institutos de genética y biología molecular de Estados Unidos y Europa que propusieron la secuenciación del genoma del ser humano (McElheny, 2010McElheny, V. K. (2010). Drawing the map of life: Inside the Human Genome Project. New York: Basic Books.). Bajo los auspicios y la financiación de grandes agencias científicas como el National Health Institute (NIH) y el Department of Energy (DOE) de los Estados Unidos se consiguió en el año 2000 un primer esbozo del genoma humano (International Human Genome Sequencing Consortium, 2001International Human Genome Sequencing Consortium (2001). Initial sequencing and analysis of the human genome. Nature, 409 (6822), pp. 860-921, doi: http://dx.doi.org/10.1038/35057062.), que se completó definitivamente en 2003 (Collins y otros, 2003Collins, F. S.; Morgan, M.; Patrinos, A. (2003). The Human Genome Project: Lessons from Large-Scale Biology. Science, 300 (286).). El HGP fue una iniciativa del sistema público de ciencia, que sin embargo tuvo que competir con iniciativas privadas como, especialmente, la de la empresa Celera Genomics liderada por J. Craig Venter, que llegó a resultados similares al mismo tiempo que el HGP (Venter y otros, 2001Venter, J.C.; Adams, M. D.; Myers, E. W.; Li, P. W.; Mural, R. y otros (2001). The Sequence of the Human Genome. Science, 291 (5507), pp. 1304-1351, doi: http://dx.doi.org/10.1126/science.1058040.; Venter, 2007Venter, J.C. (2007). A life decoded. My genome: my life. New York: Penguin.).

En la Tabla II se analizan los dos proyectos de big science anteriores atendiendo a los distintos parámetros propuestos anteriormente en este trabajo. Puede verse cómo el análisis permite diferenciar perfectamente los dos proyectos que, aún estando claramente dentro del ámbito de la big science, tienen características muy diferentes. Así pues, se destaca el distinto nivel de coordinación necesario entre las instituciones participantes, las implicaciones a nivel social, económico y político de los proyectos, el nivel de multidisciplinariedad requerido, el sistema de financiación o los efectos sobre la carrera de los investigadores. Se constata, por ejemplo, que mientras en ATLAS son preponderantes los aspectos de organización y coordinación y el respeto a las normas no escritas del sistema científico internacional, en el HGP aparecen problemas derivados de aspectos éticos y de tener que enfrentarse a la competencia del sector privado, con las implicaciones que ello conlleva a nivel de mantener los estándares científicos, de problemas de propiedad intelectual y de posible comercialización de los datos resultantes.

Tabla II. Estudio comparativo de los proyectos ATLAS y Genoma Humano a partir de los parámetros pra el análisis de la colaboración científica en big science

Estudio comparativo de los proyectos ATLAS y Genoma Humano a partir de los parámetros pra el análisis de la colaboración científica en <em>big science</em>

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6. CONCLUSIONES Top

A medida que aumenta la complejidad de los retos científicos y tecnológicos de nuestra sociedad, aumenta la complejidad de los proyectos de investigación. En este contexto observamos la necesidad de establecer alianzas entre distintos actores involucrados en los procesos de investigación e innovación. Ello conlleva, por un lado poner en contacto una amalgama de actores procedentes de distintos sectores (academia, industria, y agencias gubernamentales),y por otro lado establecer consorcios que aunque comparten objetivos comunes, cuentan también con objetivos más partidistas que pueden provocar conflictos de intereses. Estos elementos, superan, de algún modo, el tradicional concepto de colaboración científica.

En consecuencia, de manera creciente se forman más consorcios con una amplia variedad de actores para colaborar en proyectos científicos de gran envergadura. En estos consorcios hay que armonizar los objetivos comunes con los intereses de cada uno de los actores que componen el consorcio.

Unido a lo anterior, otra característica que cobra relevancia es la armonización de las culturas organizativas existentes dentro de un proyecto, fruto de la diversidad de investigadores procedentes de distintos países, de diversas organizaciones con objetivos y stakeholders distintos, con diversas disciplinas con marcos y metodologías propias.

En definitiva, la colaboración científica en proyectos de grandes dimensiones pone de manifiesto la necesidad de centrarse en diversos elementos. En primer lugar, es importante prestar atención a la motivación de cada actor para participar en dichos proyectos unido a los beneficios y resultados que se esperan. Dicha motivación no es únicamente personal tiene también relación con las normas y presiones ejercidas por el sistema de investigación y curricular establecido en el país al que pertenezca cada investigador. En este sentido, será necesario avanzar para valorar la participación individual en este tipo de proyectos. En segundo lugar, de cara a la eficiencia de los trabajos, se requiere armonizar la cultura organizativa de procedencia y gestionar la que se pueda crear de nuevo. Unido a lo anterior, es relevante coordinar los procesos de colaboración y facilitar las tareas teniendo en cuenta la diversidad de ubicación geográfica y la gestión de los recursos.

Por otro lado, parece claro que los tradicionales indicadores y recursos de información utilizados para medir la colaboración (por ejemplo las coautorías de las publicaciones); la atribución del mérito académico; los procesos de progresión en la carrera académica individual o los mecanismos de comunicación no resultan suficientes en el contexto de proyectos de big science.

A partir del análisis ilustrativo realizado con los casos del experimento ATLAS y el Proyecto Genoma Humano, creemos que el sistema de parámetros propuesto en este trabajo puede constituir una herramienta útil para la caracterización de los proyectos científicos a gran escala.

 

7. AGRADECIMIENTOSTop

Los autores agradecen la participación y ayuda en la presente investigación de la Colaboración ATLAS y del CERN.

Agradecen también la ayuda financiera de la Generalitat de Catalunya al grupo de investigación KIMO (2009-SGR-00032) y del MINECO a través de la financiación de los proyectos KESIR (CSO2009-09194) y KIBIS (CSO2012-33959).

 

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