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, 1948) 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, 2023).

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, 1999). 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, 2005). Incluso algunos autores han llegado a señalar que la ciencia está enferma y que necesita ser “curada” (Antonakis, 2017). 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, 2023a). 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, 2019), la preocupación por la veracidad de la información contenida en algunos de ellos ha aumentado (Van Noorden, 2023b). 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, 2022; Editorial Nature, 2022).

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, 2015). 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, 2019). Como señala Bouter (2023a), “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, 2009). 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, 2014; Pirnay et al., 2003). 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, 2023; Giraldo, 2023). 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, 2023b). Sin embargo, como señalan Kai Ong et al. (2023), 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, 2016; Callaway, 2016; Delgado-López-Cózar y Martín-Martín, 2019; Hortigüela Alcalá et al., 2017; Pappas, 2021; Wouters et al., 2019) 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, 2016). También hay otras explicaciones para el uso de prácticas no adecuadas en ciencia tal como señalan Mejlgaard et al. (2020) 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, 2023). 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., 2023). En cualquiera de los casos, como señalan Watermeyer et al. (2024), 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.

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.

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, 2016; Singh Chawla, 2019; Van Noorden, 2020; Van Noorden y Singh Chawla, 2019). 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, 2021). 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., 2007). Gopalakrishna et al. (2022) 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), poner en marcha iniciativas que favorezcan estilos de liderazgo responsables en los equipos de investigación.

Como señala Bouter (2023b), “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), 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), 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., 2007; De Vries et al., 2006; Fanelli, 2009; Gopalakrishna et al., 2022; Martinson et al., 2005; Xie et al., 2021), 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), 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, 2023). 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., 2023), 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, 1987). 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), 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), así como para Clark y Thompson (2023), 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, 2015), 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), 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).