“No me resulta el protocolo”, “no puedo llegar a las mismas conclusiones del paper”, “no encuentro la diferencia significativa“. Muchos hemos sufrido o escuchado esas u otras frases, lo que nos lleva a preguntarnos…
“¿Existe una crisis en la reproducibilidad?” ¿Qué pensarían si les digo que, en una encuesta donde participaron más de 1.500 científicos de distintas disciplinas como química, biología y física, entre otras, más del 50% dijo que si frente a esta pregunta?
Publicada con el título “1,500 scientists lift the lid on reproducibility” en la revista Nature. Este es sólo un documento más de los muchos que han surgido en el último tiempo cuestionando las prácticas metodológicas en investigación y la posibilidad, o no, de llegar a los mismos resultados obtenidos en algún artículo publicado en revistas consideradas de “calidad” (con métricas de dudosa interpretación, pero ello será materia de otro artículo).
El problema es cómo ello afecta a la credibilidad de la ciencia. En un mundo lleno de información pero muy poco conocimiento, no es tan fácil, como podríamos imaginar, acceder a la información para poder contrastarla, sea porque se debe pagar para acceder a él, o simplemente porque no se tiene acceso a Internet.
No sólo se trata de malas praxis, sino de acceso a la información en forma adecuada, con protocolos que indiquen todos los pasos realizados, con citas que puedan ser susceptibles a leer, con análisis estadísticos que se puedan volver a realizar, conociendo su código y no solo exponiendo el resultado del análisis (como ocurre con los software wysiwyg https://es.wikipedia.org/wiki/WYSIWYG que no se sabe realmente que se realizó, entre otros.
En esta discusión, la reproducibilidad aparece como el centro de atención, pero a grandes rasgos, ¿cómo podríamos definirla? ¿Cómo el lograr obtener los mismos resultados, valores de p, intervalos de confianza, tablas, figuras o lo que sea haya sido reportado por el investigador?
Pero no es sólo es la reproducibilidad, también es importante que hablemos de replicabilidad, generalizabilidad y robustez metodológica.
Entre toda la documentación que se puede leer al respecto, al ser una forma de trabajar, podemos mencionar a los principios FAIR para el manejo y administración de datos científicos. Estos principios surgieron en 2014 durante el workshop Lorentz https://www.force11.org/group/fairgroup/fairprinciples y corresponden a las características de los datos, científicos u otros, que deben poseer como parte de estas buenas prácticas: “encontrables” o accesibles, inter operables y reutilizables. Estos principios fueron adoptados por el programa Horizonte 2020 de Investigación e Innovación de la Unión Europea, deberíamos conocer si es que queremos hacer algo al respecto.
Sin embargo, nada de esto es posible sin los generadores y usuarios principales de este conocimiento: los investigadores. Es por ello que queremos encuestarlos, saber que opinan, conocen y sufren respecto a este tema.
De esta forma, podemos empezar a visualizar las necesidades y poder aportar a la discusión de que deberíamos definir como productos de investigación y cómo evaluar la calidad de lo generado, que sabemos no ha sido discutido abiertamente en nuestras agencias de ciencia y tecnología.
ACCEDE A LA ENCUESTA AQUÍ
Encuesta modificada del artículo 1,500 scientists lift the lid on reproducibility publicado en Nature 533, 452–454 () doi:10.1038/533452a
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