1. Introducción
⌅El
progreso de la humanidad está supeditado, condicionado o, al menos,
indisolublemente ligado al avance científico. De hecho, la Organización
de las Naciones Unidas (ONU, 1948Organización de las Naciones Unidas. (1948, 10 de diciembre). Declaración universal de los derechos humanos. Resolución, 217(3), 34-37. Disponible en: https://www.un.org/es/about-us/universal-declaration-of-human-rights.
)
señala, en el artículo 27 de la Declaración Universal de los Derechos
Humanos, que todo ser humano tiene derecho a favorecerse de los
beneficios que se desprendan del progreso científico. Al mismo tiempo,
esta carta de Derechos Humanos señala que toda persona tiene derecho a
contribuir o participar libremente en el propio progreso científico. Es
decir, que cada persona humana puede ser considerada, al mismo tiempo,
como una creadora y una beneficiaria del progreso científico. Es por
ello por lo que la ciencia es considerada hoy en día como la piedra
angular que puede permitir la superación de crisis humanas presentes y
futuras (Editorial Nature, 2023Editorial Nature. (2023). How the ‘right to science’ can help us overcome the many crises we face today. Nature, 623, 887-888. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-023-03712-0.
).
La
ciencia aspira a comprender la naturaleza y el universo con base en el
método científico. Esta forma de adquisición de conocimiento se sustenta
en un modelo de pensamiento empírico-racional (Pagano, 1999Pagano, R. R. (1999). Estadística para las ciencias del comportamiento (5ª ed.). Thomson.
).
Gracias a los conocimientos acumulados por medio de la ciencia, las
sociedades han conseguido avanzar a lo largo de la historia. Sin
embargo, la contribución de los hallazgos científicos para la sociedad
ha sido puesta en tela de juicio atendiendo, entre otros, a argumentos
de calado estadístico (Ioannidis, 2005Ioannidis, J. P. A. (2005). Why most published research findings are false. Plos Medicine, 2(8), 696-701, e124. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124.
). Incluso algunos autores han llegado a señalar que la ciencia está enferma y que necesita ser “curada” (Antonakis, 2017Antonakis, J. (2017). On doing better science: from thrill of discovery to policy implications. The Leadership Quarterly, 28(1), 5-21. DOI: https://doi.org/10.1016/j.leaqua.2017.01.006.
).
Cabe señalar, a este respecto, que el año 2023 se cerró con un récord
de artículos científicos retractados, más de 10.000, y algunos expertos
en integridad científica piensan que eso es simplemente “la punta del
iceberg” (Van Noorden, 2023aVan Noorden (2023a). More than 10,000 research papers were retracted in 2023 - a new record. Nature, 624, 479-481. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-023-03974-8.
).
De forma paralela a como se ha incrementado exponencialmente el número
de trabajos científicos que se han publicado en las últimas décadas (Fire y Guestrin, 2019Fire, M., y Guestrin, C. (2019). Over-optimization of academic publishing metrics: observing Goodhart’s Law in action. GigaScience, 8, 1-20. DOI: https://doi.org/10.1093/gigascience/giz053.
), la preocupación por la veracidad de la información contenida en algunos de ellos ha aumentado (Van Noorden, 2023bVan Noorden (2023b). How big is science’s fake-paper problem? Nature, 623, 466-467. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-023-03464-x.
).
Es por ello por lo que algunas instituciones, y la comunidad científica
en general, están reclamando una mayor transparencia derivada de los
hallazgos científicos que favorezca la toma de decisiones en el contexto
de la gestión de políticas públicas (Batet, 2022Batet, M. (2022). El Parlamento, con la ciencia. El Confidencial. Diponible en: https://blogs.elconfidencial.com/espana/tribuna/2022-11-14/el-parlamento-con-la-ciencia_3522455/.
; Editorial Nature, 2022Editorial Nature. (2022). A big chance for science at the heart of global policymaking. Nature, 610, 232. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-022-03200-x.
).
Contribuir
al progreso científico, tal y como es entendido hoy en día y no
perdiendo de vista que no deja de ser un nicho profesional, es
tremendamente difícil (Aschwanden, 2015Aschwanden, C. (2015). Science isn’t broken. It’s just a hell of a lot harder than we give it credit for. FiveThirtyEight. Disponible en: https://fivethirtyeight.com/features/science-isnt-broken.
).
Por tanto, progresar en la carrera académica o científica no es fácil
dado que lo que se demanda para promocionar en este gremio es justificar
la contribución individual al conocimiento científico. Este arduo
contexto laboral en el que la competitividad es extrema favorece la
aparición de comportamientos fraudulentos y cuestionables que persiguen
acelerar o recortar el camino del éxito (Abril-Ruiz, 2019Abril-Ruiz, A. (2019). Manzanas podridas: malas prácticas de investigación y ciencia descuidada. DOI: https://doi.org/10.31234/osf.io/z82mh.
). Como señala Bouter (2023a)Bouter, L. (2023a). Why research integrity matters and how it can be improved. Accountability in Research. DOI: https://doi.org/10.1080/08989621.2023.2189010.
,
“lo que es bueno para la calidad y la fiabilidad de la investigación
científica no siempre es bueno para la carrera académica” (p. 1-2). Por
este motivo algunos miembros de la comunidad científica anteponen su
progreso personal en detrimento del progreso científico.
Las
universidades, como centros de transferencia y de generación del
conocimiento, han contribuido a lo largo de su historia a aportar
soluciones a los problemas que ha enfrentado la humanidad (Mars, 2009Mars, M. M. (2009). College student eco-entrepreneurship: A social movement perspective. Advances in the Study of Entrepreneurship, Innovation and Economic Growth, 20, 153-172. DOI: https://doi.org/10.1108/S1048-4736(2009)0000020010.
).
Los propósitos de las universidades han ido evolucionando desde su
fundación, desde ser la preservación del conocimiento y su transmisión
hasta ser generadoras de economía y justicia social (Editorial Nature, 2014Editorial Nature. (2014). Universities challenged. Nature, 514 273. DOI: https://doi.org/10.1038/514273a.
; Pirnay et al., 2003Pirnay, F., Surlemont, B. y Nlemvo, F. (2003). Toward a Typology of University Spin-offs. Small Business Economics, 21, 355-369. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1026167105153.
).
Igualmente, la concepción acerca de la productividad científica ha ido
modificándose en función de requerimientos académicos e institucionales.
En la actualidad, al menos en el contexto español, las exigencias en
cuanto a productividad científica son críticas para el acceso ya sea
como docente o investigador en el ámbito universitario. Es por ello por
lo que quien pretende acceder a la universidad con estos roles tiene que
competir en el mercado de las publicaciones científicas. En el resto de
los países hispanohablantes se está produciendo un fenómeno similar de
forma paralela. Es por ello por lo que, por ejemplo, se está observando
que algunos miembros de la comunidad científica están pagando para ser
incluidos en publicaciones científicas (Corso, 2023Corso, P. (2023). Compraventa de autorías de investigaciones alerta a la región. SciDev.Net Disponible en: https://www.scidev.net/america-latina/news/compraventa-de-autorias-de-investigaciones-alerta-a-la-region/.
; Giraldo, 2023Giraldo,
C. (2023). ‘Granja de los científicos’: denuncian que docentes
universitarios pagan USD 500 para ser incluidos en investigaciones. Infobae. Disponible en: https://www.infobae.com/peru/2023/10/30/granja-de-los-cientificos-denuncian-que-docentes-universitarios-pagan-usd-500-para-ser-incluidos-en-investigaciones/.
). La proliferación de las fábricas de artículos (paper mills),
de las revistas predatorias o los consorcios de citación, en este mismo
sentido, también responde a una tendencia perversa que busca construir
perfiles de producción científica personal de dudosa integridad (Van Noorden, 2023bVan Noorden (2023b). How big is science’s fake-paper problem? Nature, 623, 466-467. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-023-03464-x.
). Sin embargo, como señalan Kai Ong et al. (2023)Kai
Ong, Y., Double, K. L., Bero, L., y Diong, J. (2023). Responsible
research practices could be more strongly endorsed by Australian
university codes of research conduct. Research Integrity and Peer Review, 8(5). DOI: https://doi.org/10.1186/s41073-023-00129-1.
, las directrices éticas de las universidades no parecen ser sensibles a los modus operandi más recientes que persiguen engrosar los currículums científicos de manera artificiosa.
El
uso de indicadores bibliométricos para valorar la productividad
individual de los miembros de la comunidad científica es frecuente en
nuestros días y esta forma de proceder ha sido señalada como uno de los
problemas que mantiene o auspicia comportamientos fraudulentos. La idea
general que se persigue es conseguir publicar el mayor número de
artículos posibles y que estos hayan aparecido en las revistas más
relevantes de los rankings internacionales. Uno de los indicadores más
populares en cuanto a la calidad o relevancia científica es el factor de
impacto o índice de impacto calculado por Clarivate y que permite
jerarquizar las revistas científicas en la Journal Citations Reports de la Web of Science.
Sin embargo, el uso de los factores de impacto no está exento de
críticas por los posibles efectos que puede producir (véase, por
ejemplo, Biagioli, 2016Biagioli, M. (2016). Watch out for cheats in citation game. Nature, 535, 201. DOI: https://doi.org/10.1038/535201a.
; Callaway, 2016Callaway, E. (2016). Beat it, impact factor! Publishing elite turns against controversial metric. Nature, 535, 210-211. DOI: https://doi.org/10.1038/nature.2016.20224.
; Delgado-López-Cózar y Martín-Martín, 2019Delgado-López-Cózar,
E., y Martín-Martín, A. (2019). El Factor de impacto de las revistas
científicas sigue siendo ese número que devora la ciencia española:
¿hasta cuándo? Anuario ThinkEPI, 13. DOI: https://doi.org/10.3145/thinkepi.2019.e13e09.
; Hortigüela Alcalá et al., 2017Hortigüela
Alcalá, D., González Calvo, G., y Hernando Garijo, A. (2017).
Valoración del investigador sobre los códigos éticos en el ámbito
científico. Perfiles Educativos, 39(155), 38-50. DOI: https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2017.155.58101.
; Pappas, 2021Pappas, S. (2021). Leading the charge to address research misconduct. Monitor Psychology, 52, 71-75.
; Wouters et al., 2019Wouters,
P., Sugimoto, C. R., Larivière, V., McVeigh, M. E., Pulverer, B., de
Rijcke, S., y Waltman, L. (2019, 29 de mayo). Rethinking impact factors:
better ways to judge a journal. Nature, 569, 621-623. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-019-01643-3.
)
en la dinámica propia del desarrollo del conocimiento científico. Los
sistemas de incentivos institucionales basados en índices de impacto
parecen contribuir a la aparición y el mantenimiento de prácticas
cuestionables de investigación (Smaldino y McElreath, 2016Smaldino, P. E., y McElreath, R. (2016). The natural selection of bad science. Royal Society Open Science, 3, 160384. DOI: https://doi.org/10.1098/rsos.160384.
). También hay otras explicaciones para el uso de prácticas no adecuadas en ciencia tal como señalan Mejlgaard et al. (2020)Mejlgaard,
N., Bouter, L. M., Gaskell, G., Kavouras, P., Allum, N., Bendtsen,
A.-K., Charitidis, C. A., Claesen, N., Dierickx, K., Domaradzka, A.,
Reyes Elizondo, A., Foeger, N., Hiney, M., Kaltenbrunner, W., Labib, K.,
Marušić, A., Sørensen, M. P., Ravn, T., Ščepanović, R., … y Veltri, G.
A. (2020, 12 de octubre). Research integrity: nine ways to move from
talk to walk. Nature, 586 358-360. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-020-02847-8.
que pueden producirse en el proceso de revisión o incluso en los propios criterios de las métricas de evaluación científica.
El desarrollo que ha experimentado la inteligencia artificial generativa gracias a los modelos de lenguaje masivo (Large Language Models o LLMs)
plantean una nueva problemática relacionada con la integridad
científica. Estos sistemas artificiales pueden ser usados en consonancia
con la ética profesional, pero también son susceptibles de ser usados
para perpetrar acciones cuestionables en el contexto de la investigación
científica. Por ese motivo, la comunidad científica, así como los
profesionales de las ciencias de la computación abogan por monitorizar
el desarrollo y el uso de esta forma de inteligencia artificial en lo
relativo a la producción científica (Stokel-Walker y Van Noorden, 2023Stokel-Walker, C., y Van Noorden, R. (2023). What ChatGPT and generative AI mean for science. Nature, 614, 214-216. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-023-00340-6.
).
Algunos miembros de la comunidad científica plantean que este tipo de
herramientas surgidas en el contexto de la inteligencia artificial
pueden ser muy útiles para, por ejemplo, producir textos científicos
orientados a la población general o para elaborar informes finales o
memorias justificativas de proyectos de investigación. Sin embargo,
también hay personas que opinan que estas tecnologías favorecen la
aparición de prácticas fraudulentas relacionadas con la producción de
información científica (Ghassemi et al., 2023Ghassemi,
M., Birhane, A., Bilal, M., Kankaria, S., Malone, C., Mollick, E., y
Tustumi, F. (2023, 30 de noviembre). ChatGPT one year on: who is using
it, how and why? Nature. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-023-03798-6.
). En cualquiera de los casos, como señalan Watermeyer et al. (2024)Watermeyer, R., Lanclos, D., y Phipps, L. (2024). Does generative AI help academics to do more or less? Nature, 625, 450. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-024-00115-7.
,
un uso inapropiado de este tipo de tecnologías resta mérito al quehacer
científico y suponen un serio riesgo de deslegitimación de la labor de
la comunidad científica.
1.1 Fraude y prácticas cuestionables de investigación
⌅El
fraude científico no es nuevo ya que existen ejemplos históricos de
este tipo de comportamientos perniciosos. Un ejemplo lo encontramos en
el posible fraude académico que parece subyacer en el descubrimiento de
la genética mendeliana (Galton, 2012Galton, D. J. (2012). Did Mendel falsify his data? QJM: An International Journal of Medicine, 105(2), 215-216. DOI: https://doi.org/10.1093/qjmed/hcr195.
).
En nuestros días, el fraude académico y científico está vinculado
principalmente con la falsificación, la fabricación y el plagio (FFP,
véase, por ejemplo, De Vries et al., 2006De Vries, R., Anderson, M. S., y Martinson, B. C. (2006). Normal misbehavior: scientists talk about the ethics of research. Journal of Empirical Research on Human Research Ethics, 1(1), 43-50. DOI: https://doi.org/10.1525/jer.2006.1.1.43.
; Roy y Edwards, 2023Roy,
S., y Edwards, M. A. (2023). NSF Fellows’ perceptions about incentives,
research misconduct, and scientific integrity in STEM academia. Scientific Reports, 13 5701. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-32445-3.
; Xie et al., 2021Xie,
Y., Wang, K., y Kong, Y. (2021). Prevalence of research misconduct and
questionable research practices: a systematic review and meta-analysis. Science and Engineering Ethics, 27 41. DOI: https://doi.org/10.1007/s11948-021-00314-9.
).
La falsificación tiene que ver con la manipulación consciente y
deliberada de los datos, materiales o procesos científicos con el fin de
justificar un descubrimiento científico, la fabricación consiste en la
completa generación artificial de datos o resultados, mientras que el
plagio tiene que ver con el robo de ideas, modelos o textos derivados de
la producción científica. Sin embargo, Chubin (1985)Chubin, D. E. (1985). Research Malpractice. BioScience, 35(2), 80-89. DOI: https://doi.org/10.2307/1309844.
llamó la atención de la comunidad científica sobre un conjunto de
comportamientos que, pese a ser normales y legítimos en apariencia,
podrían considerarse potencialmente dañinos para el desarrollo
científico. Estos “comportamientos malos-antiéticos normalizados” son
denominados hoy en día como “prácticas cuestionables de investigación” (Bouter, 2023aBouter, L. (2023a). Why research integrity matters and how it can be improved. Accountability in Research. DOI: https://doi.org/10.1080/08989621.2023.2189010.
; De Vries et al., 2006De Vries, R., Anderson, M. S., y Martinson, B. C. (2006). Normal misbehavior: scientists talk about the ethics of research. Journal of Empirical Research on Human Research Ethics, 1(1), 43-50. DOI: https://doi.org/10.1525/jer.2006.1.1.43.
; Haven et al., 2022Haven,
T., Gopalakrishna, G., Tijdink, J. vander Schot, D., y Bouter, L.
(2022). Promoting trust in research and researchers: how open science
and research integrity are intertwined. BMC Research Notes, 15, 302. DOI: https://doi.org/10.1186/s13104-022-06169-y.
; Martinson et al., 2005Martinson, B. C., Anderson, M. S., y Vries, R. (2005, 9 de junio). Scientists behaving badly. Nature, 435, 737-738. DOI: https://doi.org/10.1038/435737a.
).
Para Haven et al. (2022)Haven,
T., Gopalakrishna, G., Tijdink, J. vander Schot, D., y Bouter, L.
(2022). Promoting trust in research and researchers: how open science
and research integrity are intertwined. BMC Research Notes, 15, 302. DOI: https://doi.org/10.1186/s13104-022-06169-y.
,
las prácticas cuestionables de investigación (PCIs) atentan contra la
integridad científica. Las PCIs tienen que ver con comportamientos
“mundanos”, regulares o habituales que algunos miembros de la comunidad
científica llevan a cabo y que presentan serias amenazas, incluso peores
que los derivados del fraude científico que se señalaba más arriba,
para el progreso científico (Martinson et al., 2005Martinson, B. C., Anderson, M. S., y Vries, R. (2005, 9 de junio). Scientists behaving badly. Nature, 435, 737-738. DOI: https://doi.org/10.1038/435737a.
).
Por ejemplo, si atendemos a la prevalencia de la FFP y de las PCIs, se
observa que las tasas de fraude académico se sitúan aproximadamente
entre el 2% y el 4%, mientras que la prevalencia de las PCIs oscila
entre el 33% y el 72% (De Vries et al., 2006De Vries, R., Anderson, M. S., y Martinson, B. C. (2006). Normal misbehavior: scientists talk about the ethics of research. Journal of Empirical Research on Human Research Ethics, 1(1), 43-50. DOI: https://doi.org/10.1525/jer.2006.1.1.43.
; Fanelli, 2009Fanelli, D. (2009). How many scientists fabricate and falsify research? A systematic review and meta-analysis of survey data. Plos One, 44(5), e5738. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0005738.
; Gopalakrishna et al., 2022Gopalakrishna,
G., ter Riet, G., Vink, G., Stoop, I., Wicherts, J. M., y Bouter, L. M.
(2022) Prevalence of questionable research practices, research
misconduct and their potential explanatory factors: a survey among
academic researchers in The Netherlands. Plos One, 17(2), e0263023. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263023.
; Martinson et al., 2005Martinson, B. C., Anderson, M. S., y Vries, R. (2005, 9 de junio). Scientists behaving badly. Nature, 435, 737-738. DOI: https://doi.org/10.1038/435737a.
; Roy y Edwards, 2023Roy,
S., y Edwards, M. A. (2023). NSF Fellows’ perceptions about incentives,
research misconduct, and scientific integrity in STEM academia. Scientific Reports, 13 5701. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-32445-3.
; Xie et al., 2021Xie,
Y., Wang, K., y Kong, Y. (2021). Prevalence of research misconduct and
questionable research practices: a systematic review and meta-analysis. Science and Engineering Ethics, 27 41. DOI: https://doi.org/10.1007/s11948-021-00314-9.
).
Las PCIs pueden darse a lo largo de todo el proceso de producción
científica e incluye, entre otras, el “cocinado” de los datos, la no
declaración de conflicto de intereses, el no seguir los protocolos de
investigación con animales o humanos, la manipulación del sistema de
revisión por pares, la supeditación de los resultados de una
investigación por condicionantes políticos o empresariales, la
explotación del personal novel de investigación, la publicación doble,
la omisión de responsabilidades formativas hacia el colectivo de
becarios en formación o diferentes cuestiones referidas a la autoría de
un trabajo científico. Estas prácticas cuestionables que se suponen
ubicuas en algunos grupos de investigación han sido responsabilizadas,
por ejemplo, de los problemas de replicación que se han observado en
diversas áreas de conocimiento (véase, por ejemplo, Editorial Nature Human Behaviour, 2017Editorial Nature Human Behaviour. (2017). Promoting reproducibility with registered reports. Nature Human Behaviour, 1, 0034. DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-016-0034.
; Munafò et al., 2017Munafò,
M. R., Nosek, B. A., Bishop, D. V. M., Button, K. S., Chambers, C. D.,
Percie du Sert, N., Simonshn, U., Wagenmakers, E. J., Ware, J. J., y
Ioannidis, J. P. A. (2017). A manifesto for reproducible science. Nature Human Behaviour, 1, 0021. DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-016-0021.
).
El pirateo de citas es uno de los ejemplos de mala práctica de investigación que está
siendo monitorizado con mucha atención por la comunidad científica en
los últimos años (Van Noorden, 2020Van Noorden, R. (2020). Signs of ‘citation hacking’ flagged in scientific papers. Nature, 584, 508. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-020-02378-2.
).
Dicha práctica se produce en los procesos de revisión por pares, cuando
los revisores sugieren citas para que sean incluidas en el artículo
bajo revisión con el objetivo de engrosar sus índices de citación (por
ejemplo, el índice H de Hirsch o el índice i10 de Google). Dichas
prácticas podrían ser controladas estableciendo sistemas de revisión
más transparentes destinadas a hacer el proceso más justo y que minimice
posibles sesgos que puedan producirse durante dicho proceso (véase, por
ejemplo, Grey et al., 2020Grey,
A., Bolland, M. J., Avenell, A., Klein, A. A., y Gunsalus, C. K.
(2020). Check for publication integrity before misconduct. Nature, 577, 167-169. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-019-03959-6.
; Editorial Nature Human Behavior, 2019Editorial Nature Human Behaviour. (2019). Transparency in peer review. Nature Human Behavior, 3, 1237. DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-019-0799-8.
; Wilcox, 2019Wilcox, C. (2019). Rude reviews are pervasive and sometimes harmful, study finds. Science, 366, 1433. DOI: https://doi.org/10.1126/science.366.6472.1433.
).
La
universidad es considerada como la institución, por excelencia, que ha
de luchar contra el fraude científico y las PCIs. Entre otras, se
propone que desde esta institución se fomente una cultura de integridad
científica normativizando el proceso, además de poniendo en marcha
políticas de sensibilización de los investigadores (Artigas y Casanova, 2020Artigas, W. C., y Casanova, I. (2020). Malas prácticas en investigación: una discusión necesaria sobre integridad académica. Integridad Académica, 8(4), 9-11.
; Chumaceiro y Hernández, 2018Chumaceiro,
A., y Hernández, J. (2018). Reflexiones teóricas para una cultura ética
e integridad científica. En G. Ziritt Trejo, M. Acurero, K. Baldovino
Noriega (eds.), Diálogo de saberes desde las ciencias económicas, administrativas y contables, 21), 29-42. Fondo Editorial de la Universidad Nacional Experimental Rafael María Baralt (UNERMB).
; Ruiz-Ruano y Puga, 2022Ruiz-Ruano,
A. M., y Puga, J. L. (2022). Mejora de la calidad educativa en
educación superior incentivando buenas prácticas de investigación. International Journal of Developmental and Educational Psychology., 1(2), 75-82. DOI: https://doi.org/10.17060/ijodaep.2022.n2.v1.2444.
).
Sin embargo, pese a que las universidades parecen estar al tanto de las
principales formas de fraude científico (FFP), parece que no prestan la
debida atención a las PCIs. Por ejemplo, en un estudio realizado
analizando los códigos éticos de universidades australianas, Kai Ong et al. (2023)Kai
Ong, Y., Double, K. L., Bero, L., y Diong, J. (2023). Responsible
research practices could be more strongly endorsed by Australian
university codes of research conduct. Research Integrity and Peer Review, 8(5). DOI: https://doi.org/10.1186/s41073-023-00129-1.
observaron que las prácticas cuestionables de investigación no recibían
la relevancia merecida en tales directrices de integridad. No obstante,
también han surgido algunas instituciones especializadas en luchar
contra el fraude científico en algunos países. Por ejemplo, en Suiza se
ha creado el National Board for Assessment of Research Misconduct cuya misión es velar por la integridad de la ciencia producida en ese
país atendiendo a cualquier práctica fraudulenta o cuestionable de
investigación (Else, 2021Else, H. (2021). Swedish research misconduct agency swamped with cases in first year. Nature, 597, 461. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-021-02451-4.
). Otros países también cuentan con organismos destinados a este mismo fin. Por ejemplo, en Estados Unidos está la ORI (Office of Research Integrity), en Dinamarca el DCSD (Danish Committee on Scientific Dishonesty) y en Australia se ha creado la Australian Research Integrity Committee.
1.2 Objetivos
⌅El
objetivo de esta investigación es explorar la prevalencia de las
prácticas cuestionables de investigación entre los miembros de la
comunidad científica hispanohablante. Aunque existen trabajos sobre esta
temática que han muestreado diferentes países (véase, por ejemplo, Błachnio et al., 2022Błachnio,
A., Cudo, A., Kot, P., Torój, M., Oppong Asante, K., Enea, V.,
Ben-Ezra, M., Caci, B., Dominguez-Lara, S. A., Kugbey, N., Malik, S.,
Servidio, R., Tipandjan, A., y Wright, M. F. (2022). Cultural and
psychological variables predicting academic dishonesty: a
cross-sectional study in nine countries. Ethics and Behavior 32(1), 44-89. DOI: https://doi.org/10.1080/10508422.2021.1910826.
), ninguno de ellos se ha centrado específicamente la comunidad hispanohablante.
Otro objetivo de este trabajo es identificar las relaciones topológicas que se establecen entre las PCIs usando el análisis de grafos no dirigidos y dirigidos. Este análisis puede ser útil frente al diseño de políticas destinadas a minimizar la ocurrencia de las PCIs en la comunidad científica.
Por otro lado, dado que algunos trabajos sugieren que
las PCIs están relacionadas con las motivaciones de los miembros de la
comunidad científica (véase, por ejemplo, Colome y Canario, 2015Colome,
M., y Canario, J. (2015). Consideraciones éticas sobre mala conducta
científica en investigación en salud en la República Dominicana, 2015. Eidon, Revista Española de Bioética, 44, 56-66. DOI: https://doi.org/10.13184/eidon.44.2015.56-66.
; Goyanes y Rodríguez-Gómez, 2018Goyanes,
M., y Rodríguez-Gómez, E. F. (2018). ¿Por qué publicamos? Prevalencia,
motivaciones y consecuencias de publicar o perecer. El Profesional de la Información, 27(3), 548-558. DOI: https://doi.org/10.3145/epi.2018.may.08.
; Roy y Edwards, 2023Roy,
S., y Edwards, M. A. (2023). NSF Fellows’ perceptions about incentives,
research misconduct, and scientific integrity in STEM academia. Scientific Reports, 13 5701. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-32445-3.
),
este estudio explorará la relación que se establece entre las PCIs y
las motivaciones de los miembros de la comunidad científica
hispanohablante.
2. Metodología
⌅2.1 Participantes
⌅Una muestra no probabilística por conveniencia (León y Montero, 2015León, O. G., y Montero, I. (2015). Métodos de investigación en psicología y educación. Las tradiciones cuantitativa y cualitativa (4ª ed.). McGraw-Hill.
)
de 1254 miembros de la comunidad científica hispanohablante (809
hombres, 64,51%; 439 mujeres, 35,01%; seis personas no se identificaron
con ninguna de las categorías precedentes, 0,48%) respondió a una
encuesta electrónica sobre prácticas cuestionables de investigación. El
proceso seguido para conseguir la muestra de participantes aparece
descrito en la sección 2.3. Las edades de los participantes estuvieron
comprendidas entre los 22 y los 95 años (M = 46,02, DT = 10,78, Mdn = 45, IQR = 16) y la mayor parte de las personas encuestadas formaban
parte de instituciones públicas (945, 77,2%). La mayoría de los
encuestados se identificó como personal docente e investigador (855,
69,91%) y un 21,75% (266) se identificó como personal de investigación.
El 4,82% (59) y el 3,52% (43) restantes manifestaron ser personal
docente y estudiantes de doctorado respectivamente. La experiencia
docente (M = 14,06, DT = 11,21, Mdn = 12, IQR = 15) e investigadora (M =16,55, DT = 10,41, Mdn = 15, IQR =15) de los participantes osciló entre los cero y los 54
años, el 62,6% (785) de los participantes manifestó poseer una
acreditación de su experiencia docente, mientras que el 72,81% (913) de
los participantes indicó poseer una acreditación de la actividad
investigadora. En promedio, los participantes indicaron ser primeros
autores en 22,97 (DT = 39,18) artículos y señalaron haber publicado 40,17 (DT = 62,15) artículos indexados en la base de datos Journal Citations Reports.
Cinco países contribuyeron con más de 100 respuestas al estudio: España (269, 21,45%), México (169, 13,48%), Perú (146, 11,64%), Colombia (136, 10,85%) y Chile (129, 10,29%). Otros seis países contribuyeron con más de un dos por ciento de respuestas al estudio: Ecuador (94, 7,5%), Argentina (70, 5,58), Uruguay (45, 3,59%), Cuba (44, 3,51%), Costa Rica (37, 2,95%) y Venezuela (31, 2,47%). El resto de los países contribuyó con menos de un uno por ciento al total de la muestra: Paraguay (12, 0,96%), Panamá (9, 0,72%), Bolivia (5, 0,4%), Honduras (5, 0,4%), Guatemala (4, 0,32%), Puerto Rico (4, 0,32%), República Dominicana (2, 0,16%) y El Salvador (1, 0,08%). Cuarenta y dos personas (3,35%) no señalaron ninguno de los países mencionados previamente como su lugar de trabajo en el momento en el que se realizó el estudio. Esto podría ser debido a que algunos participantes podrían haberse desplazado momentáneamente de sus países de residencia habitual con motivos de formación o investigación (becas o estancias de investigación en otros centros internacionales).
2.2 Instrumentos
⌅La recogida de datos se realizó con un formulario electrónico implementado en la plataforma LimeSurvey (LimeSurvey GmbH). El formulario contuvo una primera sección para recoger datos sociodemográficos (edad, género, país en el que trabajaba el participante, tipo de institución en el que trabajaba el participante, perfil laboral, experiencia docente e investigadora, acreditaciones docentes y de investigación, pertenencia a grupos de investigación y número de artículos publicados). Otra sección estuvo destinada a valorar algunas de las motivaciones típicas que pueden asociarse con la investigación y la producción científica. La última sección del formulario planteó 28 prácticas cuestionables de investigación y se pidió a los participantes que emitiesen dos respuestas al respecto de cada una de ellas: a) indicar si de un modo u otro, directa o indirectamente, las habían realizado, y b) indicar si consideraban cada una de esas prácticas como malas prácticas de investigación. Es decir, que los participantes señalaban si habían llevado a cabo ciertas prácticas cuestionables de investigación y también tenían que señalar si consideraban esas prácticas como indeseables para el progreso del conocimiento científico. Por tanto, los ítems que se utilizaron para valorar la comisión y la valoración subjetiva de las prácticas cuestionables de investigación fueron ítems dicotómicos que se respondieron con las alternativas “Sí” o “No”. Todos estos ítems referidos a las prácticas cuestionables de investigación se cargaban en orden aleatorio para cada participante con el fin de evitar sesgos derivados del orden.
El formulario de recogida de datos se
diseñó teniendo en cuenta las preocupaciones que generan las nuevas
tipologías de prácticas cuestionables de investigación (véase, por
ejemplo, Biagioli, 2016Biagioli, M. (2016). Watch out for cheats in citation game. Nature, 535, 201. DOI: https://doi.org/10.1038/535201a.
; Błachnio et al., 2022Błachnio,
A., Cudo, A., Kot, P., Torój, M., Oppong Asante, K., Enea, V.,
Ben-Ezra, M., Caci, B., Dominguez-Lara, S. A., Kugbey, N., Malik, S.,
Servidio, R., Tipandjan, A., y Wright, M. F. (2022). Cultural and
psychological variables predicting academic dishonesty: a
cross-sectional study in nine countries. Ethics and Behavior 32(1), 44-89. DOI: https://doi.org/10.1080/10508422.2021.1910826.
; Singh Chawla, 2019Singh Chawla, D. (2019). Elsevier probes dodgy citations. Nature, 573 174. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-019-02639-9.
; Van Noorden, 2020Van Noorden, R. (2020). Signs of ‘citation hacking’ flagged in scientific papers. Nature, 584, 508. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-020-02378-2.
),
así como aquellos trabajos orientados a caracterizar el fraude
científico en el pasado y en la actualidad (véase, por ejemplo, Anderson et al., 2007Anderson,
M. S., Horn, A. S., Risbey, K. R., Ronning, E. A., De Vries, R., y
Martinson, B. C. (2007). What do mentoring and training in the
responsible conduct of research have to do with scientists' misbehavior?
Findings from a national survey of NIH-funded scientists. Academic Medicine, 82(9), 853-860. DOI: https://doi.org/10.1097/acm.0b013e31812f764c.
; Chubin, 1985Chubin, D. E. (1985). Research Malpractice. BioScience, 35(2), 80-89. DOI: https://doi.org/10.2307/1309844.
; Gopalakrishna et al., 2022Gopalakrishna,
G., ter Riet, G., Vink, G., Stoop, I., Wicherts, J. M., y Bouter, L. M.
(2022) Prevalence of questionable research practices, research
misconduct and their potential explanatory factors: a survey among
academic researchers in The Netherlands. Plos One, 17(2), e0263023. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263023.
; Grey et al., 2020Grey,
A., Bolland, M. J., Avenell, A., Klein, A. A., y Gunsalus, C. K.
(2020). Check for publication integrity before misconduct. Nature, 577, 167-169. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-019-03959-6.
; Pappas, 2021Pappas, S. (2021). Leading the charge to address research misconduct. Monitor Psychology, 52, 71-75.
). El formulario utilizado en esta investigación se encuentra disponible en la web https://osf.io/x2mgd.
2.3 Procedimiento
⌅Para
llevar a cabo el estudio se construyó una tabla de participantes
potenciales basada en los registros contenidos en la base de datos
Scopus. Para confeccionar la tabla de participantes potenciales se
buscaron los artículos cuyo autor de correspondencia indicase que su
institución de afiliación estaba ubicada en algún país de habla hispana.
Se limitó la búsqueda al año 2020 y a los artículos publicados en
formato de acceso abierto en la categoría gold. Se limitó el
muestreo a los artículos publicados bajo esta política editorial porque
se estima que este modelo de negocio es uno de los que más beneficio
reporta a las grandes editoriales (Butler et al., 2023Butler,
L. A., Matthias, L., Simard, M. A., Mongeon, P., y Haustein, S. (2023).
The oligopoly’s shift to open access: How the big five academic
publishers profit from article processing charges. Quantitative Science Studies, 4(4), 778-799. DOI: https://doi.org/10.1162/qss_a_00272.
).
Al seleccionar ese segmento del mercado científico, por tanto,
estaríamos explorando la problemática de las prácticas cuestionables de
investigación en la producción científica que es accesible al público
general. Teniendo en cuenta estos criterios, se obtuvo una tabla de
participantes potenciales de 7455 casos, pero hubo que eliminar 1096
casos porque contenían personas repetidas. De los 6359 casos restantes,
263 direcciones de correo electrónico recopiladas eran direcciones
erróneas y 207 participantes potenciales declinaron participar en el
estudio. Por tanto, la tasa de respuesta en este estudio fue del 20,57%
(1254 de 6069).
Los participantes potenciales fueron invitados a tomar parte del estudio con un correo electrónico personalizado. En el mensaje de invitación se mencionaba el título del artículo que fue recuperado en la búsqueda de Scopus y se proporcionaba un enlace único e intransferible al formulario electrónico. En el formulario de invitación también se incluyó un enlace con el que cada participante potencial podía declinar tomar parte en el estudio. Al clicar ese enlace, el participante potencial desactivaba su registro en la base de datos de participantes potenciales. Las respuestas al formulario fueron anónimas. El estudio fue aprobado por el Comité de Ética de la Universidad de Granada (código número 2418/CEIH/2021) y se siguieron los protocolos nacionales (Ley Orgánica 3/2018 de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales) y europeos (reglamento UE 2016/679) relativos a la protección de datos. Los datos se recogieron entre el 9 de febrero y el 16 de mayo de 2022.
2.4 Análisis de datos
⌅Los datos brutos y procesados, así como el código fuente de R (R Core Team, 2021R Core Team (2021). R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing.
) para realizar los análisis de datos de este trabajo están disponibles en el sitio https://osf.io/s2tgw/ de la Open Science Framework.
Del mismo modo, los metadatos, el mapa de variables que permite usar
los datos brutos del estudio, así como el formulario usado también están
disponibles en la mencionada web. El documento README, que está
disponible en la web en varios formatos, proporciona una descripción
detallada de todos los archivos del proyecto teniendo en cuenta su
estructura de directorios.
El análisis de grafos se llevó a cabo
para encontrar la red conexa de prácticas cuestionables de
investigación. Se procedió de manera iterativa hasta encontrar un modelo
estable y conexo de grafo no dirigido ponderado utilizando el paquete
“qgraph” (Epskamp et al., 2012Epskamp,
S., Cramer, A. O. J., Waldorp, L. J., Schmittmann, V. D., Borsboom, D.
(2012). qgraph: network visualizations of relationships in psychometric
data. Journal of Statistical Software, 48(4), 1-18. DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v048.i04.
). Se utilizó el algoritmo EBICgasso (Epskamp et al., 2018Epskamp, S., Borsboom, D., y Fried, E. I. (2018). Estimating psychological networks and their accuracy: a tutorial paper. Behavioral Research, 50, 195-212. DOI: http://doi.org/10.3758/s13428-017-0862-1.
) con el objetivo de obtener un modelo regularizado (Lever et al., 2016Lever, J., Krzywinski, M., y Altman, N. (2016). Regularization. Nature Methods, 13, 803-804. DOI: https://doi.org/10.1038/nmeth.4014.
). Para representar los grafos no dirigidos se utilizó el algoritmo Fruchterman-Reingold (Fruchterman y Reingold, 1991Fruchterman, T. M. J., y Reingold, E. M. (1991). Graph drawing by force-directed placement. Software: Practice and Experience, 21(11), 1129-1164. DOI: https://doi.org/10.1002/spe.4380211102.
).
Las variables incluidas en el grafo ponderado no dirigido fueron
utilizadas posteriormente para obtener el grafo dirigido acíclico (GDA)
que permitiese definir el conjunto de relaciones de dependencia
condicional que se establecen entre las correspondientes prácticas
cuestionables de investigación. Este tipo de grafo es considerado útil
para aproximarse a fenómenos complejos (Glymour et al., 2019Glymour, C., Zhang, K., y Spirtes, P. (2019). Review of causal discovery methods based on graphical models. Frontiers in Genetics, 10, 524. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00524.
; Quintana, 2022Quintana, R. (2022). The ecology of human behavior: A network perspective. Methodological Innovations, 15(1), 42-61. DOI: https://doi.org/10.1177/20597991221077911.
). Para la estimación del GDA se usó el algoritmo grow-shrink implementado en el paquete "bnlearn” (Scutari, 2010Scutari, M. (2010). Learning bayesian networks with the bnlearn R package. Journal of Statistical Software, 35(3), 1-22. DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v035.i03.
).
Se usó un procedimiento de remuestreo aleatorio (tomando 1000 muestras)
y se conservaron los enlaces con fuerzas de asociación entre variables
superiores al 0,85 y cuando la dirección del enlace fue estable en más
del 50% de las redes estimadas (Nagarajan et al., 2013Nagarajan, R., Scutari, M., y Lèbre, S. (2013). Bayesian networks in R. Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4614-6446-4.
).
3. Resultados
⌅Como se puede observar en la Tabla I del Material Complementario, la mitad de las prácticas cuestionables planteadas tienen una prevalencia igual o mayor al 5%. Hay cuatro prácticas cuestionables de investigación (2, 4, 11 y 15) cuya prevalencia es superior al 20%. La más prevalente (4) es aquella que tiene que ver con lo que se conoce como citación coercitiva. Es decir, incluir citas en los manuscritos producidos durante el proceso de revisión por pares aun cuando esa inclusión no esté justificada desde un punto de vista científico. Como se puede apreciar, esta práctica es más prevalente en el área de conocimiento de las ciencias sociales y del comportamiento. La siguiente práctica más prevalente (11) es aquella que consiste en incluir a los líderes de los grupos de investigación de manera rutinaria en los artículos producidos. Se aprecia que este tipo de práctica es más prevalente en las áreas de las ciencias de la vida y médicas, así como en las ciencias naturales y las ingenierías. En tercer lugar, trabajar los documentos científicos leyendo solo sus resúmenes (15), en vez de estudiarlos en su totalidad, es una práctica prevalente en una proporción parecida en todas las áreas de conocimiento excepto en las artes y las humanidades. Por último, la inclusión ilegitima de personas como contribuyentes a la autoría de manuscritos (2) aparece en proporciones similares en todas las áreas de conocimiento excepto en la de artes y humanidades.
La Tabla I del Material Complementario también muestra que hay tres prácticas cuestionables que se sitúan en una prevalencia que oscila entre el 10% y el 20%. En este rango de valores destaca la práctica que consiste en incluir a personas como autoras de artículos de investigación pese a no haber contribuido en las investigaciones y cuya inclusión se justifica por necesidades curriculares (9). Esta práctica se produce con una frecuencia parecida en todas las áreas excepto en el área de artes y humanidades. En segundo lugar, la práctica de cambiar la hipótesis inicial en función de los resultados obtenidos (19) es una actividad que se lleva a cabo con más frecuencia en las áreas de ciencias de la vida y médicas, así como en el área de las ciencias naturales y la ingeniería. Por último, el establecimiento arbitrario, y no con base a méritos de contribución, del orden en las listas de autoría (6) es una práctica que se observa con más frecuencia en el área de las ciencias sociales y del comportamiento.
Los participantes del estudio fueron también clasificados atendiendo a cuatro perfiles de integridad que se basaron en si se habían involucrado en las prácticas cuestionables de investigación y si, de hecho, las consideraban malas prácticas. De este modo, se obtienen cuatro perfiles de integridad: el perfil de buenas prácticas (que incluye a las personas que consideran una práctica cuestionable y que, por tanto, no la llevan a cabo), el perfil de prácticas cuestionables (que son las personas que consideran la práctica cuestionable y, aun así, la llevan a cabo), el perfil cuestionable despreocupado (referido a personas que realizan las prácticas pero que no las consideran cuestionables), y el perfil de honestidad despreocupada (donde están las personas que no realizan las prácticas cuestionables pero que tampoco las consideran como tal). Como se puede apreciar en la Tabla II del Material Complementario, las cuatro prácticas cuya prevalencia es mayor del 10% en el perfil de prácticas cuestionables (2, 4, 9 y 11) son las mismas que aparecen como más prevalentes en la Tabla I del Material Complementario.
Para tratar de aproximarnos a la comprensión del fenómeno de una manera más holista, se estimó un grafo ponderado no dirigido y un grafo dirigido acíclico. El grafo no dirigido permite identificar la proximidad o la cercanía que se observa entre las prácticas cuestionables de investigación, mientras que el grafo dirigido acíclico puede ser de utilidad para valorar el grado en que unas prácticas cuestionables de investigación dependen de otras. Como se puede observar en la Figura 1 se aprecia que la práctica cuestionable de investigación (13) relativa a dividir la información de un estudio para tener más documentos que publicar, aunque sean redundantes o poco constructivos, es central para el modelo grafico no dirigido. Sin embargo, pese a que esta práctica cuestionable conecta dos subgrafos del modelo y aunque es la variable con mayor valor de intermediación, si atendemos al grado ponderado las prácticas cuestionables más centrales son la 2, la 9 y la 6 (véase Tabla III del Material Complementario). Estas tres prácticas cuestionables de investigación junto con la 11 (que tiene un coeficiente de conglomeración igual a 1) forman un conglomerado muy cohesionado tanto atendiendo a la presencia de enlaces como a la magnitud de estos. Este conglomerado de variables sugiere que los factores de liderazgo “cuestionable” (11) se relacionan estrechamente con prácticas cuestionables de investigación relacionadas con las listas de autoría de los trabajos científicos (prácticas 2, 6, y 9).
La Figura 2 ilustra las relaciones de dependencia e independencia condicional que se establecen entre las prácticas cuestionables de investigación. Como se puede apreciar, la práctica cuestionable relativa al liderazgo (11) aparece como una de las más influyentes con el mayor grado de salida (véase Tabla III del Material Complementario), lo que significa que es la que más influencia tiene sobre el resto de las variables del modelo. Además, esta variable relativa al liderazgo no depende de ninguna otra en el grafo. También se observa que la práctica cuestionable referida a la segmentación de la información derivada de una investigación para producir más artículos científicos (13) es la que tiene mayor coeficiente de conglomeración y forma un conglomerado cohesionado con las prácticas 11, 3 y 8.
En la Tabla IV del Material Complementario se aprecia que las motivaciones que correlacionan positivamente con las prácticas cuestionables de investigación son de tipo extrínseco (motivaciones 1, 2, 3 y 5). Es decir, que son motivaciones que persiguen promoción social (1), incremento económico (2), promoción laboral (3) o promoción curricular (5). En concreto, la motivación orientada a incrementar el estatus social se relaciona significativamente con la práctica (12) de incluir datos poco relacionados con los objetivos principales de las investigaciones para dar sensación de robustez. Por su parte, la práctica cuestionable que consiste en dividir la información recolectada en un estudio para poder publicar más artículos de investigación pese a que sean redundantes o carentes de sentido (13) se relaciona positivamente con la motivación de conseguir más ingresos (motivación 2) y para promocionar laboralmente (motivación 3). El interés por promocionar laboralmente también se relaciona significativamente con la práctica cuestionable de investigación que consiste en no leer íntegramente los artículos de investigación a la hora de documentarse (15) y con la inclusión de personas que no han trabajado en las listas de autoría (9). Ésta última práctica de investigación cuestionable, así como la que tiene que ver con la citación de trabajos coercitiva (4), también se asocia con la motivación orientada a conseguir acreditaciones por parte de algún tipo de agencia oficial (motivación 5). Tomados en conjunto, todos estos resultados sugieren que las prácticas cuestionables de investigación dependen de motivaciones de carácter extrínseco relacionadas con el sistema de incentivos al que está expuesta la comunidad científica hispanohablante.
Por último, también se analizó la relación que se establece entre el número total de prácticas cuestionables de investigación en las que cada participante se ha visto involucrado y otras variables del historial científico y académico. Como se aprecia en la Tabla V del Material Complementario, se observa que se da una relación inversamente proporcional entre el número de prácticas cuestionables de investigación en las que se ve involucrada una persona y la experiencia docente, el disponer de una acreditación de la actividad docente, así como con el número de años de experiencia investigadora. Dicho de otro modo, a más cantidad de años de experiencia docente e investigadora, en menos cantidad de prácticas cuestionables se involucra la persona. Del mismo modo, disponer de una acreditación de la actividad docente se relaciona con un menor número de prácticas cuestionables de investigación.
4. Discusión y conclusiones
⌅Los
resultados de este trabajo sugieren que hay algunas prácticas
cuestionables que se llevan a cabo por más de uno de cada cinco miembros
de la comunidad científica hispanohablante. Una de las más prevalentes
es aquella relacionada con lo que se denomina citación coercitiva. Este
tipo de citación fraudulenta persigue aumentar artificiosamente las
métricas de una o varias personas y la comunidad científica ya lleva
atenta a este tipo de iniciativas hace algunos años (Biagioli, 2016Biagioli, M. (2016). Watch out for cheats in citation game. Nature, 535, 201. DOI: https://doi.org/10.1038/535201a.
; Singh Chawla, 2019Singh Chawla, D. (2019). Elsevier probes dodgy citations. Nature, 573 174. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-019-02639-9.
; Van Noorden, 2020Van Noorden, R. (2020). Signs of ‘citation hacking’ flagged in scientific papers. Nature, 584, 508. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-020-02378-2.
; Van Noorden y Singh Chawla, 2019Van Noorden, R., y Singh Chawla, D. (2019). Hundreds of extreme self-citing scientists revealed in new database. Nature, 572, 578-579. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-019-02479-7.
).
En algunas ocasiones se han observado lo que se denomina como “granjas
de citación” cuando un grupo de personas se pone de acuerdo para citarse
masiva y mutuamente con el objetivo de aumentar los estadísticos
bibliométricos. Algunas prácticas comunes, aunque consideradas
cuestionables, relacionadas con las listas de autorías son también
altamente prevalentes en la comunidad hispanohablante (por ejemplo, la
2, la 9 o la 6). Este no es un tema baladí ya que este aspecto es uno de
los más delicados a abordar a lo largo del proceso de diseminación de
la información científica (Editorial Nature Methods, 2021Editorial Nature Methods. (2021). What makes an author. Nature Methods, 18, 983. DOI: https://doi.org/10.1038/s41592-021-01271-8.
).
También cabría señalar que la aproximación frívola a la literatura
científica (omitiendo leer los trabajos científicos en su totalidad) es
una práctica cuestionable con alta prevalencia en nuestros datos.
El
análisis de grafos ha puesto de manifiesto que el estilo de liderazgo
en los grupos de investigación tiene un papel relevante para explicar
cierta parte de la problemática relacionada con las prácticas
cuestionables de investigación. Los resultados sugieren que la inclusión
de personas que no han contribuido en el desarrollo de un trabajo en
las listas de autoría, la producción de trabajos espurios o la
adaptación de los datos para que se adecúen a las hipótesis parecen
depender de cuestiones relacionadas con el liderazgo. Estos resultados
son consistentes con la literatura previa que señala que los procesos de
mentorización son críticos para comprender las prácticas cuestionables
de investigación (Anderson et al., 2007Anderson,
M. S., Horn, A. S., Risbey, K. R., Ronning, E. A., De Vries, R., y
Martinson, B. C. (2007). What do mentoring and training in the
responsible conduct of research have to do with scientists' misbehavior?
Findings from a national survey of NIH-funded scientists. Academic Medicine, 82(9), 853-860. DOI: https://doi.org/10.1097/acm.0b013e31812f764c.
). Gopalakrishna et al. (2022)Gopalakrishna,
G., ter Riet, G., Vink, G., Stoop, I., Wicherts, J. M., y Bouter, L. M.
(2022) Prevalence of questionable research practices, research
misconduct and their potential explanatory factors: a survey among
academic researchers in The Netherlands. Plos One, 17(2), e0263023. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263023.
sugieren que la mentorización basada en estilos de liderazgo
despreocupados que “empujan” a los doctorandos o becarios en procesos de
formación a “buscarse la vida” son aquellos que mayores tasas de
prácticas cuestionables generan. Es por ello por lo que es perentorio,
como señala Bouter (2023a)Bouter, L. (2023a). Why research integrity matters and how it can be improved. Accountability in Research. DOI: https://doi.org/10.1080/08989621.2023.2189010.
, poner en marcha iniciativas que favorezcan estilos de liderazgo responsables en los equipos de investigación.
Como señala Bouter (2023b)Bouter, L. (2023b). Research misconduct and questionable research practices form a continuum. Accountability in Research. DOI: https://doi.org/10.1080/08989621.2023.2185141.
,
“es probable que ninguna persona se incorporó a la comunidad científica
con la ambición de convertirse en un fraude o de involucrarse en
práctica de ética cuestionable” (p. 4). De hecho, como han observado Roy y Edwards (2023)Roy,
S., y Edwards, M. A. (2023). NSF Fellows’ perceptions about incentives,
research misconduct, and scientific integrity in STEM academia. Scientific Reports, 13 5701. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-32445-3.
,
la mayor parte del personal en formación que copará los cargos de
responsabilidad relacionados con la carrera científica indica que la
carrera investigadora tiene como principal objetivo la búsqueda de la
verdad (el 87,3%) o el servicio a la humanidad (67,6%), mientras que
solo un 24,3% piensa que este gremio de trabajo persigue el beneficio
personal. Los resultados de este trabajo sugieren que son, precisamente,
las motivaciones extrínsecas y, en cierto modo, egoístas las que se
relacionan con los comportamientos de dudosa integridad científica.
Nuestros resultados apuntan a que algunas PCIs se asocian positivamente
con el deseo de incrementar el estatus social, el nivel de ingresos,
para promocionar académicamente o para conseguir una acreditación
oficial. Por su parte, no se ha observado que otro tipo de motivaciones
más social o intrínsecamente orientadas (la búsqueda de la verdad,
compartir resultados con la comunidad científica, aportar soluciones a
problemas, la realización personal o para ofrecer conocimiento útil a la
sociedad) estén relacionadas con las PCIs.
Este trabajo también
ha puesto de manifiesto que la experiencia docente e investigadora, así
como disponer de una acreditación de la actividad docente se relaciona
con menos PCIs. Este resultado es compatible con los observados por Gopalakrishna et al. (2022)Gopalakrishna,
G., ter Riet, G., Vink, G., Stoop, I., Wicherts, J. M., y Bouter, L. M.
(2022) Prevalence of questionable research practices, research
misconduct and their potential explanatory factors: a survey among
academic researchers in The Netherlands. Plos One, 17(2), e0263023. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263023.
,
quienes observaron que se daban mayores tasas de PCIs entre los
estudiantes de doctorado. Una posible explicación a este fenómeno sería
que estos miembros incipientes de la comunidad científica serían más
sensibles a las presiones del sistema por publicar y, como consecuencia,
podrían verse más tentados a perpetrar PCIs con el ánimo de recortar
tiempo en su progreso profesional.
Este trabajo presenta, no
obstante, una serie de limitaciones que invitan a valorar con cautela
los resultados obtenidos. En primer lugar, no podemos saber hasta qué
punto los participantes han sido sinceros a la hora de responder a las
preguntas planteadas. El tópico investigado está condicionado por
aspectos de deseabilidad social y, como se ha visto en investigaciones
previas (Anderson et al., 2007Anderson,
M. S., Horn, A. S., Risbey, K. R., Ronning, E. A., De Vries, R., y
Martinson, B. C. (2007). What do mentoring and training in the
responsible conduct of research have to do with scientists' misbehavior?
Findings from a national survey of NIH-funded scientists. Academic Medicine, 82(9), 853-860. DOI: https://doi.org/10.1097/acm.0b013e31812f764c.
; De Vries et al., 2006De Vries, R., Anderson, M. S., y Martinson, B. C. (2006). Normal misbehavior: scientists talk about the ethics of research. Journal of Empirical Research on Human Research Ethics, 1(1), 43-50. DOI: https://doi.org/10.1525/jer.2006.1.1.43.
; Fanelli, 2009Fanelli, D. (2009). How many scientists fabricate and falsify research? A systematic review and meta-analysis of survey data. Plos One, 44(5), e5738. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0005738.
; Gopalakrishna et al., 2022Gopalakrishna,
G., ter Riet, G., Vink, G., Stoop, I., Wicherts, J. M., y Bouter, L. M.
(2022) Prevalence of questionable research practices, research
misconduct and their potential explanatory factors: a survey among
academic researchers in The Netherlands. Plos One, 17(2), e0263023. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263023.
; Martinson et al., 2005Martinson, B. C., Anderson, M. S., y Vries, R. (2005, 9 de junio). Scientists behaving badly. Nature, 435, 737-738. DOI: https://doi.org/10.1038/435737a.
; Xie et al., 2021Xie,
Y., Wang, K., y Kong, Y. (2021). Prevalence of research misconduct and
questionable research practices: a systematic review and meta-analysis. Science and Engineering Ethics, 27 41. DOI: https://doi.org/10.1007/s11948-021-00314-9.
),
este fenómeno podría haber sesgado las respuestas. De manera general,
se ha observado que la prevalencia de falta de integridad registrada con
autoinformes como el que se ha utilizado en este estudio está
subestimada. Por tanto, las estimaciones presentadas en este trabajo
podrían ser conservadoras respecto a lo que se dan en la realidad.
Futuros trabajos tendrán que explorar esa posibilidad con metodologías
menos vulnerables al sesgo de respuesta. Por otro lado, el muestreo
llevado a cabo en este trabajo se ha basado en una subpoblación
específica de la comunidad científica hispanohablante: miembros de la
comunidad científica que habían publicado sus trabajos en formato de
acceso abierto en la categoría gold. Aunque, como señalan Butler et al. (2023)Butler,
L. A., Matthias, L., Simard, M. A., Mongeon, P., y Haustein, S. (2023).
The oligopoly’s shift to open access: How the big five academic
publishers profit from article processing charges. Quantitative Science Studies, 4(4), 778-799. DOI: https://doi.org/10.1162/qss_a_00272.
,
este formato de publicación es el que supone una mayor cota de mercado
en la industria editorial científica, también es cierto que diferentes
formatos editoriales contribuyen diferencialmente al fraude científico (Ortega Priego y Delgado-Quirós, 2023Ortega
Priego, J. L., y Delgado-Quirós, L. (2023). La influencia de diferentes
modelos de publicación en la presencia y detección de errores y fraude
científico. Revista Española de Documentación Científica, 46(4), e374. DOI: https://doi.org/10.3989/redc.2023.4.1417.
).
Por ello, las prevalencias estimadas para las PCIs exploradas en este
trabajo podrían ser diferentes si se hubiesen muestreado autores que
publican en formatos híbridos o tradicionales.
Desde el punto de vista psicométrico también sería interesante que los futuros trabajos se dedicasen a indagar sobre la estructura dimensional de las prácticas cuestionables de investigación. Es decir, que sería deseable que se investigase el grado en que las diferentes prácticas cuestionables se agrupan para formar factores que puedan ayudarnos a comprender mejor el fenómeno. Dado que los datos generados por esta investigación (https://osf.io/mpvzw), así como la metainformación necesaria para procesarlos e interpretarlos (https://osf.io/8rq43), están disponibles en la web y la comunidad científica podría analizarlos con este propósito ya que abordar ese objetivo en este trabajo hubiese sido demasiado ambicioso.
Por otro lado, habría
que destacar que, dado que no era el objetivo, este trabajo no ha
abordado las prácticas cuestionables de investigación que podrían
llevarse a cabo como consecuencia de un uso inapropiado de las nuevas
herramientas de inteligencia artificial (en especial, aquellas derivadas
de la inteligencia artificial generativa). En cualquiera de los casos,
futuros trabajos deberían ahondar en esta cuestión con el ánimo de
auspiciar el debate en el seno de la comunidad científica en aras de
encontrar un equilibrio apropiado entre el uso de este tipo de
tecnologías y la integridad científica. Nótese que organizaciones y
revistas científicas como el Committee on Publication Ethics (https://publicationethics.org/cope-position-statements/ai-author), la World Association of Medical Editors (https://wame.org/page3.php?id=106), la Journal of the American Medical Association (Flanagin et al., 2023Flanagin,
A., Bibbins-Domingo, K., Berkwits, M., y Christiansen, S. (2023).
Nonhuman "Authors" and implications for the integrity of scientific
publication and medical knowledge. Journal of the American Medical Association, 329(8), 637-639. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2023.1344.
), Science (https://www.science.org/content/page/science-journals-editorial-policies), Nature (https://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/ai), o la American Psychological Association (https://www.apa.org/pubs/journals/resources/publishing-tips/policy-generative-ai),
por citar algunas, ya han hecho pública su visión institucional sobre
este tipo de cuestiones en lo relativo a la autoría de trabajos
científicos donde se ha utilizado la inteligencia artificial fijando una
posición editorial clara al respecto.
El fraude es inaceptable, pero, al mismo tiempo, es también inevitable (Koshland, 1987Koshland, D. (1987, 9 de enero). Fraud in science. Science, 235(4785), 141. DOI: https://doi.org/10.1126/science.3798097.
).
Los sistemas de incentivos (que auspician la fama o la fortuna), las
personalidades propias de algunos miembros de la comunidad científica,
la presión por publicar, la competición por fondos, los modelos de
liderazgo cuestionables o los fallos que se producen en los procesos de
revisión pueden ser elementos que expliquen las prácticas cuestionables
de investigación, pero no está tan claro cómo atajar este tipo de
problemas. Como señalan Haven et al. (2022)Haven,
T., Gopalakrishna, G., Tijdink, J. vander Schot, D., y Bouter, L.
(2022). Promoting trust in research and researchers: how open science
and research integrity are intertwined. BMC Research Notes, 15, 302. DOI: https://doi.org/10.1186/s13104-022-06169-y.
,
las instituciones tienen un papel fundamental a la hora de minimizar
esta problemática que pasan, entre otras, por promocionar un cambio
cultural al respecto de los incentivos que se ofrecen a las personas de
ciencia. Estimular la responsabilidad, apoyar a la comunidad científica y
controlar la introducción de incentivos perversos es clave para
favorecer un desarrollo favorable del progreso científico según estos
autores. Para Bouter (2023a)Bouter, L. (2023a). Why research integrity matters and how it can be improved. Accountability in Research. DOI: https://doi.org/10.1080/08989621.2023.2189010.
, así como para Clark y Thompson (2023)Clark,
A. M., y Thomson, D. R. (2023). Questionable research practices,
careerism, and advocacy: why we must prioritize research quality over
its quantity, impact, reach, and results. European Journal of Cardiovascular Nursing, 22(1), e4-e6. DOI: https://doi.org/10.1093/eurjcn/zvac012.
,
el problema no sólo debe abordarse institucionalmente, sino que se
tendría que atacar desde más ámbitos. Por ejemplo, a nivel de
laboratorio (fomentando prácticas responsables de liderazgo), desde las
agencias que proporcionan subvenciones a los proyectos de investigación
(emitiendo informes y fomentando la transparencia en la toma de
decisiones) y desde las revistas científicas (demandando métodos
abiertos de producción o revisión y fomentando el pre-registro de
informes). En cualquiera de los casos, tampoco debemos olvidar que hacer
ciencia es tremendamente difícil (Aschwanden, 2015Aschwanden, C. (2015). Science isn’t broken. It’s just a hell of a lot harder than we give it credit for. FiveThirtyEight. Disponible en: https://fivethirtyeight.com/features/science-isnt-broken.
),
pero gracias a ella pudimos salir de las cavernas para dar a luz a la
civilización que conocemos. Esto quiere decir que la ciencia aporta algo
positivo a la humanidad. Que el progreso científico contribuye al
bienestar de la humanidad, que la ciencia tiene, además de su lado menos
deseable, una cara positiva. Por tanto, como señala Chubin (1985)Chubin, D. E. (1985). Research Malpractice. BioScience, 35(2), 80-89. DOI: https://doi.org/10.2307/1309844.
,
hay que considerar que “al ponderar el despliegue de eventos de un
nuevo episodio de fraude científico, debemos haber aprendido a no
solamente ver momentáneamente el lado oscuro de la ciencia, sino también
su lado brillante” (p. 88).
5. Material complementario
⌅6. Agradecimientos
⌅Este trabajo se ha llevado a cabo en paralelo al proyecto “Prácticas actuales usadas por los investigadores de la Facultad de Ciencias Médicas”, desarrollado en la Facultad de Ciencias de la Salud, carrera de Medicina, en la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Ecuador.
7. Contribución a la autoría
⌅Ana María Ruiz-Ruano García: Conceptualización, Curación de datos, Análisis formal, Metodología, Administración del proyecto, Software y visualización, Redacción - borrador original, Redacción.
Wileidys Artigas Morales: Conceptualización, Redacción.
Ilya Casanova: Conceptualización, Redacción.
Jorge López Puga: Conceptualización, Curación de datos, Análisis formal, Metodología, Administración del proyecto, Software y visualización, Redacción - borrador original, Redacción.
8. Declaración de conflicto de intereses
⌅Los autores de este artículo declaran no tener conflictos de intereses financieros, profesionales o personales que pudieran haber influido de manera inapropiada en este trabajo.