La encuesta anual de Gallup sobre qué profesiones son las más confiables no pregunta sobre los científicos, pero es seguro decir que, al menos, se ubicarían mucho más arriba que los vendedores de autos usados y los miembros del Congreso en la parte inferior.
Al mismo tiempo, entre las miles de personas en todo el mundo que practican la ciencia y publican sus resultados, es probable que alguna minoría ceda a la tentación de dar masajes a los datos para lograr resultados que llamen la atención (y que sean amigables con los fondos). En los últimos años, se ha vuelto políticamente útil para algunos aprovechar esta posibilidad y alegar fraude científico deliberado. (Los cargos de que el cambio climático provocado por el hombre es una conspiración científica generalizada solo se han vuelto más comunes desde el llamado escándalo de Climategate de 2009, a pesar de varias investigaciones que no han podido encontrar ninguna evidencia de fraude o mala conducta científica).
Pero, ¿con qué frecuencia mienten realmente los científicos acerca de sus datos? En otras palabras, ¿cuánto debemos confiar en ellos?
La respuesta, al menos según un estudio publicado hoy en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, es que, en general, los científicos son un grupo bastante honesto. En el documento, investigadores médicos de la Universidad de Washington y de otros lugares descubrieron que de los más de 25 millones de artículos relacionados con la investigación biomédica publicados en la base de datos PubMed de los Institutos Nacionales de Salud que datan de la década de 1940, 2, 047 fueron retirados en algún momento desde su publicación. publicación. Eso es menos del 0.01 por ciento de todos los documentos en la base de datos.
Los investigadores desglosaron aún más sus resultados, intentando atribuir cada retracción a un tipo de causa. Según su contabilidad, el 21.3 por ciento se debió a un error honesto, como una mala interpretación no intencional de los datos. Mientras tanto, el 67.4 por ciento de las retracciones podrían atribuirse a algún tipo de mala conducta, incluido el fraude o la fabricación (43.4 por ciento), el plagio (9.8 por ciento) y la publicación duplicada (14.2 por ciento). En comparación con los artículos retractados antes de 1975, los retractados después eran diez veces más propensos a ser fraudulentos, en lugar de un error honesto.
La modesta tasa general de fraude podría explicar por qué los autores del blog Retraction Watch, cuyos documentos retractan documentos, han encontrado oposición. Algunos dicen que dirigir la atención hacia casos aislados de deshonestidad aumenta desproporcionadamente la desconfianza pública en la ciencia en general. "El argumento es algo como esto", escribieron en mayo en Lab Times . "El fraude científico es raro, por lo que centrarse en la mala conducta da una imagen distorsionada de la investigación que solo dará municiones a los críticos, que quieren arrojar dudas sobre temas como el cambio climático y la seguridad de las vacunas".
Una respuesta podría ser que en realidad no sabemos cuán raro es el fraude, a pesar de la retracción del 0.01 por ciento que se encuentra en este nuevo estudio PNAS. Como señalan los autores del estudio, en muchos casos un artículo puede ser sospechoso, pero una revista no tiene pruebas suficientes para retractarse. En 2005, por ejemplo, The Lancet "expresó su preocupación" por los resultados de un estudio que encontró una correlación entre una dieta mediterránea y un menor riesgo de enfermedad cardíaca, pero finalmente no retractaron el documento.
Además, no tenemos forma de saber cuántos conjuntos de datos sospechosos ni siquiera salen a la luz. Un conjunto de datos fabricado podría no ser replicable por otros investigadores, pero en muchos casos, es dudoso que esto los lleve a alegar deshonestidad. Históricamente, muchos casos de fraude científico están expuestos solo por denunciantes internos.
Sin embargo, eventos recientes indican que podríamos estar entrando en una era en la que los descubrimientos científicos realmente nos ayudan a detectar el fraude, o al menos algunos tipos de fraude. En julio pasado, el psicólogo social Uri Simonsohn, de la Universidad de Pensilvania, obtuvo titulares mediante el uso de un análisis estadístico innovador para detectar datos inventados en el trabajo del psicólogo social Dirk Smeesters, quien había escrito un artículo que encontró un efecto positivo para el color en el comportamiento del consumidor.
La técnica de Simonsohn es compleja, pero se basa en el hecho de que las personas son notoriamente malas en falsificar conjuntos de datos caracterizados por el mismo tipo de aleatoriedad que ocurre en eventos reales. Simonsohn le dijo a Nature que "La idea básica es ver si los datos están demasiado cerca de la predicción teórica, o si las estimaciones múltiples son demasiado similares entre sí".
Poco después de la renuncia de Smeesters, Simonsohn hizo público su algoritmo, alentando a los investigadores a publicar sus datos en bruto y a que otros los pusieran a prueba. Espera que la posibilidad real de que cualquier investigador que esté tentado a manipular sus datos pueda ser capturado actúe como un poderoso elemento disuasorio. Esto, en teoría, no solo disminuiría la cantidad de fraude, sino que también aumentaría la confianza que podemos depositar en los productos de la ciencia en general.
