En 2012, Shu, Mazar, Gino, Ariely y Bazerman publicaron un trabajo de tres estudios titulado "Firmar al principio hace que la ética sea prominente y disminuye los autoinformes deshonestos en comparación con firmar al final".1 El trabajo demostró que pedir a las personas que firmen una declaración de intenciones honestas antes de proporcionar información -por ejemplo, al presentar una reclamación al seguro- puede disminuir significativamente la deshonestidad, en comparación con cuando las personas firman dicha declaración después de proporcionar la información.
Desde su publicación, el artículo ha recibido cientos de citas, convirtiéndose en influyente en el estudio del comportamiento deshonesto. Sin embargo, una réplica fallida en 2020 y un artículo viral publicado en el blog de ciencias del comportamiento Data Colada en agosto de 2021 hicieron que la gente cuestionara los resultados de los estudios y la integridad de los investigadores.2
Como era de esperar, estas revelaciones conmocionaron a toda la ciencia del comportamiento. Ello se debió a que el artículo acusaba a Dan Ariely, uno de los académicos más destacados en este campo, de fabricar datos (acusación que él ha negado rotundamente).
¿Por qué los autores del post de Data Colada acusaron sólo a Ariely de fabricación de datos, a pesar de que tenía otros cuatro coautores? Porque Ariely era el único autor responsable del estudio en cuestión (Estudio 3). Llegaron a esta conclusión debido a una serie de anomalías en el conjunto de datos original del Estudio 3 que son difíciles de explicar como resultado de algo que no sea una manipulación deliberada.
Un descubrimiento notable fue que los datos del Estudio 3, que pretendían analizar el número de kilómetros recorridos por los clientes de seguros de automóvil, tenían una distribución tan uniforme que era estadísticamente imposible. Los investigadores del blog también examinaron la hoja de cálculo que contenía los datos del Estudio 3 y llegaron a la conclusión de que muchos puntos de datos habían sido duplicados y ligeramente editados.
Todavía no sabemos a ciencia cierta qué ocurrió en este caso, y todos los autores del artículo han declarado que desconocían estas anomalías y no saben cómo se produjeron. El propósito de este artículo no es resumir todo lo que ha salido a la luz a través del post Data Colada, sino más bien examinar por qué este tipo de fraude (si es que realmente es fraude) ocurre en el mundo académico, y explorar algunos cambios estructurales que podrían mejorar las prácticas de investigación en todas partes.
Ciencia del comportamiento, democratizada
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En TDL trabajamos con organizaciones de los sectores público y privado -desde nuevas empresas, pasando por gobiernos, hasta actores consolidados como la Fundación Gates- para sesgar la toma de decisiones y crear mejores resultados para todos.
¿Por qué se producen fraudes en el mundo académico?
El mundo académico es duro. Como estudiante de posgrado en ciencias del comportamiento, he sido testigo directo de la presión que siente la gente para triunfar en este campo. Uno de mis profesores me ha contado que sólo duerme cuatro horas cada noche, y su situación no es única. En una entrevista concedida a Slate, una profesora de empresariales anónima dijo que se había "suicidado" cuando estaba ascendiendo desde un puesto universitario de nivel medio hasta un puesto docente de alto nivel.3 En el proceso, alienó a sus estudiantes, molestó a su asesor académico y sacrificó su salud.
Estas experiencias no son sorprendentes si se tiene en cuenta la importancia de publicar artículos en revistas académicas. Las universidades suelen utilizar el número de publicaciones y citas de un individuo como medida de su éxito y, por tanto, se ha convertido en uno de los criterios más importantes para la contratación y el ascenso.4 Esta cultura de "publicar o perecer" ha llevado a los investigadores a apresurarse a publicar todo lo que pueden, en lugar de dedicar tiempo a desarrollar investigaciones que hagan avanzar las fronteras de la ciencia.4
La creciente competencia ha llevado incluso a algunos investigadores a recurrir a prácticas poco éticas, como el salami slicing (dividir la misma investigación en muchos "trozos" publicables), el p-hacking (uso indebido de técnicas de análisis estadístico para tratar de encontrar un resultado publicable en un conjunto de datos) e incluso el fraude descarado. (Hay que señalar que no todas las prácticas de investigación cuestionables son deliberadas; véase el efecto "buscar en otra parte").
Hacia la ciencia abierta
A medida que aumenta la concienciación sobre estos problemas en las ciencias del comportamiento, el movimiento de la Ciencia Abierta se perfila como una solución parcial. Aunque "no existe una doctrina o documento único que recoja definitivamente la Ciencia Abierta",5 ésta puede definirse a grandes rasgos como "un conjunto de prácticas que aumentan la transparencia y la accesibilidad de la investigación científica".6
Uno de los componentes clave de la ciencia abierta es el registro previo, que suele tener lugar antes de que el investigador o investigadores lleven a cabo su estudio. Un plan de investigación, que puede incluir la(s) pregunta(s) de investigación, hipótesis, diseño(s) experimental(es), planes de recogida y análisis de datos, etc., se registra públicamente en sitios web como AsPredicted.
El objetivo del prerregistro es que el investigador o investigadores sean transparentes sobre los objetivos y métodos del estudio. Después de prerregistrar su estudio, no se les prohíbe cambiar su plan de investigación, sino que deben justificar y documentar por qué han hecho esos cambios. Con ello se pretende evitar que los investigadores modifiquen sus hipótesis a posteriori para ajustarse a los resultados estadísticamente significativos que hayan encontrado en sus datos.
Muchos investigadores también publican sus datos y códigos en sitios web como Open Science Framework y Nature Scientific Data para que otros puedan reproducirlos, detectar errores y realizar análisis alternativos o adicionales. Compartir públicamente el código y los datos es también lo que hace posibles los estudios de replicación. El equipo de Data Colada y un grupo de investigadores anónimos pudieron descubrir la naturaleza fraudulenta de los datos del Estudio 3 porque los autores del artículo de 2012 publicaron los datos. (Dicho esto, personalmente creo que todos los autores del artículo de 2012 siguen buenas prácticas de investigación. Es solo que algo salió terriblemente mal con los datos del Estudio 3).
Como estudiante de ciencias del comportamiento, me complace mucho saber que muchos investigadores respetados apoyan el movimiento Open Science". Francesca Gino, una de las autoras del trabajo de 2012, dijo en respuesta al artículo de Data Colada: "Aunque muy dolorosa, esta experiencia ha reforzado mi firme compromiso con el movimiento Open Science. Como demuestra claramente, la publicación de datos, el registro previo de estudios y la realización de réplicas de investigaciones anteriores son fundamentales para el progreso científico".2a
Las cosas buenas llevan su tiempo
El Dr. Peter Higgs ganó el Premio Nobel de Física en 2013 por su trabajo sobre la masa de las partículas subatómicas. De camino a Estocolmo para recibir el Nobel en 2013, habló con The Guardian y dijo que "hoy no conseguiría un trabajo académico. Es tan sencillo como eso. No creo que se me considerara lo suficientemente productivo "7. Aunque se refería al campo de la física, lo mismo puede decirse del campo de las ciencias del comportamiento y las ciencias sociales en general.
El mundo académico parece haber olvidado la frase "calidad sobre cantidad". Publicar tres artículos de investigación de alta calidad debería considerarse igual de productivo, si no más, que publicar diez artículos de menor calidad. La cultura hipercompetitiva del sector ha llevado a muchos investigadores a recurrir a prácticas poco éticas, como la falsificación de datos, para preservar sus carreras.
Como hemos visto por el testimonio de personas como el profesor anónimo antes citado, estas elevadas exigencias pueden ser destructivas para la salud y la capacidad docente de los académicos. Pero las consecuencias negativas no se quedan ahí. En la última década, la adopción de la ciencia del comportamiento por parte de organizaciones de los sectores público y privado ha aumentado rápidamente; los conocimientos publicados se han convertido en la base de cambios políticos, iniciativas empresariales, programas de autoayuda y mucho más. Si estos resultados resultan ser fraudulentos, podrían tener enormes consecuencias negativas para la toma de decisiones de gobiernos, organizaciones y particulares.
El movimiento Open Science es un paso en la dirección correcta, pero no llega a la raíz del problema. Siempre habrá prácticas de investigación poco éticas si persiste la cultura de "publicar o perecer". En mi opinión, las decisiones de contratación y promoción no deberían basarse en gran medida en el número de artículos publicados y citas obtenidas. Las universidades deberían plantearse un enfoque diferente, quizá dando más peso a la capacidad docente y a la opinión de los estudiantes. ¿Qué cambios cree que deberían introducirse?
References
- Shu, L. L., Mazar, N., Gino, F., Ariely, D. y Bazerman, M. H. (2012). Signing at the beginning makes ethics salient and decreases dishonest self-reports in comparison to signing at the end. Actas de la Academia Nacional de Ciencias, 109(38), 15197-15200.
- Simonsohn, U., Simmons, J., & Nelson, L. (2021, 17 de agosto). [98] Evidencia de fraude en un influyente experimento de campo sobre la deshonestidad. Data Colada. https://datacolada.org/98
indefinido - Warner, J., y Clauset, A. (2015, 23 de febrero). El sucio secreto de la Academia. Slate Magazine. Obtenido el 4 de noviembre de 2021, del sitio Web: https://slate.com/human-interest/2015/02/university-hiring-if-you-didn-t-get-your-ph-d-at-an-elite-university-good-luck-finding-an-academic-job.html.
- Rawat, S., y Meena, S. (2014). Publicar o perecer: ¿Hacia dónde nos dirigimos? Journal of research in medical sciences: the official journal of Isfahan University of Medical Sciences, 19(2), 87.
- Hong, M., & Moran, A. (2019, febrero). Una introducción a la ciencia abierta. Asociación Americana de Psicología. Recuperado el 8 de octubre de 2021, de https://www.apa.org/science/about/psa/2019/02/open-science.
- van der Zee, T., & Reich, J. (2018). Ciencia de la educación abierta. AERA Open.
- Aitkenhead, D. (2013, 6 de diciembre). Peter Higgs: No sería lo suficientemente productivo para el sistema académico actual. The Guardian. Obtenido el 8 de octubre de 2021, del sitio Web: https://www.theguardian.com/science/2013/dec/06/peter-higgs-boson-academic-system.
