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.
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.
