Mala ciencia: el secreto para triunfar en la investigación

La ciencia está basada en una serie de principios que la convierten en un conocimiento válido, ampliamente aceptado y de gran prestigio, por ejemplo, realizar investigaciones con muestras amplias, que los experimentos sean reproducibles y confirmar los resultados con nuevos estudios. Un buen científico tendrá en cuenta estos y otros factores. Ahora bien, si lo que quiere es tener éxito y reconocimiento, debería hacer todo lo contrario.

Al menos esa es la conclusión a la que llega una investigación realizada por los profesores de psicología Marcus Munafò y Andrew Higginson, de las universidades británicas de Bristol y Exeter, respectivamente, que han elaborado un modelo matemático que estima cómo debería emplear un investigador su tiempo y sus recursos para optimizar su carrera científica.

Para ello han tenido en cuenta los criterios que se utilizan para financiar las investigaciones y para la promoción de los científicos. El factor más importante es publicar artículos en las revistas científicas de mayor prestigio. Los investigadores envían sus trabajos, que son revisados por expertos de su campo y aceptados o rechazados en función de la calidad de sus aportaciones. Sin embargo, la realidad es que entre los elementos que más valoran los editores destaca la novedad por encima de cualquier otra consideración.

Entre los elementos que más valoran los editores destaca la novedad por encima de cualquier otra consideración

Por eso, el modelo de los investigadores británicos, publicado en la revista PLOS Biology, indica que lo mejor que puede hacer un científico para prosperar es llevar a cabo muchos estudios exploratorios, es decir, primeras aproximaciones sobre temas poco conocidos, ya que es más probable que lleven a resultados sorprendentes.

Algunas de las revistas científicas más prestigiosas como Science o Nature –tienen tanta repercusión que incluso son conocidas por el gran público- publican casi exclusivamente ese tipo de hallazgos novedosos, que carecen de la profundidad suficiente como para ser concluyentes. A pesar de que estas publicaciones van dirigidas a especialistas, "quieren tener el mayor impacto y el mayor número de lectores", afirma Andrew Higginson a EL ESPAÑOL. Para los investigadores, aparecer en ellas es toda una garantía a la hora de obtener subvenciones y avanzar en su carrera. En definitiva, el sistema recompensa desproporcionadamente estudios pequeños y poco fiables.

Estudios irreproducibles

Tanto es así que algunos datos comienzan a preocupar a la comunidad científica. En el campo de la psicología, un reciente proyecto que involucró a 270 investigadores intentó reproducir los hallazgos de un centenar de estudios, pero sólo lo consiguieron en el 40% de los casos. En otras palabras, los resultados de una gran cantidad de investigaciones resultan ser falsos.

Este dato revela que una de las grandes cuestiones que se dejan de lado en la investigación actual es la confirmación de los resultados mediante la repetición de experimentos. Al no aportar novedades significativas, las revistas no están interesadas en ese tipo de trabajos y, por lo tanto, los investigadores no tienen ninguna motivación para llevarlos a cabo.

Una cuestión económica

Tampoco parece tener un gran peso en la selección que hacen los editores el hecho de que una muestra sea lo suficientemente grande como para descartar que los resultados estén tergiversados por características individuales o situaciones coyunturales. Este factor es importante, porque el coste económico de una investigación se puede disparar si en lugar de incluir unas pocas decenas de ratones, personas o muestras de cualquier tipo, hay que incluir cientos.

En definitiva, la receta que se deduce del modelo matemático para tener éxito es realizar muchos estudios pequeños en campos novedosos en lugar de perder el tiempo con investigaciones exhaustivas o confirmando hallazgos previos. De esta forma se optimiza el tiempo y el dinero disponible y aumentan las probabilidades de aparecer en revistas científicas de prestigio y, por consiguiente, de obtener nuevos contratos y proyectos.

¿Hasta qué punto los investigadores se resignan a ello? "A menudo los científicos lamentan las malas prácticas y a todos les gustaría que desaparecieran, pero los que den el primer paso van a ser castigados, van a perder su trabajo o la oportunidad de ascender", denuncia Higginson, así que "se necesita un cambio de mayor envergadura, que al menos en parte tendría que venir desde arriba, impuesto por los organismos que financian la ciencia, porque hacerlo de forma unilateral sería temerario".

Algo comienza a cambiar

En cualquier caso, algo está empezando a cambiar. Varias revistas han comenzado a pedir a los autores que indiquen cómo decidieron el tamaño de la muestra en sus experimentos. "Nuestros resultados sugieren que no es necesario realizar cambios dramáticos", señala el profesor de Exeter. Si los editores y los revisores fueran más estrictos en ciertas cuestiones metodológicas, como exigir tamaños de muestras más grandes y criterios estadísticos más duros a la hora de sacar conclusiones, ya se estaría dando un paso importante. En su opinión, "lo mejor para el progreso de la ciencia sería una mezcla de estudios exploratorios de tamaño mediano con grandes estudios para confirmar los resultados", poco que ver con la tónica actual.

Las administraciones que financian la investigación también están modificando sus criterios. "Mientas que en el Reino Unido se hace hincapié en la relevancia de unos pocos artículos, en otros países la productividad general también es importante, así que un cambio inmediato podría ser tener en cuenta el número total de publicaciones", apunta.

Esto no quiere decir que se vayan a desechar los rankings de las revistas –basados en su factor de impacto, que mide la repercusión que tienen en la comunidad científica-, pero el coautor de este estudio cree que se deberían tener en cuenta otros factores para financiar proyectos y acumular méritos.

"Necesitamos dar más espacio a los jóvenes científicos y quitarles presión", comenta. El sistema actual "es ilógico", puesto que cuando los investigadores logran consolidar su carrera se dedican a supervisar el trabajo de otros, "por lo que su talento, probado, se desperdicia".