2 Introducción
El trabajo empírico, especialmente, la investigación en ciencias sociales, enfrenta una crisis de confianza debido a la falta de transparencia y casos de fraude. La toma de decisiones informadas en áreas como la salud, la economía y la política depende en gran medida de un trabajo de datos confiables. Sin embargo, la proliferación de casos de fraude y la falta de transparencia en la metodologías empíricas han generado una creciente desconfianza en los resultados obtenidos. Este libro tiene como objetivo abordar esta problemática mediante la implementación de herramientas y estrategias que mejoren la rigurosidad y la credibilidad en el trabajo empírico y especialmente en la investigación.
2.1 La Confiabilidad de la Evidencia
¿Cuán confiable es la evidencia actual que sustenta la toma de decisiones? Muchos creen que no es lo suficientemente confiable. Una crisis de confianza ha surgido en la investigación en ciencias sociales, con voces influyentes tanto dentro como fuera del ámbito académico señalando que la investigación relevante para la política es a menudo menos fiable de lo que se afirma, o incluso incorrecta. La creencia popular de que se pueden manipular las estadísticas para obtener cualquier respuesta deseada refleja esta pérdida de fe en la investigación, y la percepción de que muchos hallazgos científicos son simplemente abogacía disfrazada de ciencia.
La exactitud y la credibilidad de la evidencia utilizada son extremadamente importantes y en este libro proporciona herramientas para aumentar el rigor y la credibilidad de el trabajo empírico.
2.1.1 Fraude
En años recientes en la investigación han salido a la luz numerosos casos de fraude, quizás el caso más famoso recientemente es el de Francesca Gino donde se encontraron inconsistencias significativas en los datos presentados en sus publicaciones. Los responsables de dar a la luz con estas practicas cuestionadas fue el sitio web Data Colada que se dedica a promover la transparencia y la reproducibilidad en la investigación científica mediante la exposición de casos de mala praxis y fraude académico.
Caso de Francesca Gino
Francesca Gino, una destacada profesora de la Escuela de Negocios de Harvard, se vio envuelta en un escándalo de fraude académico que conmocionó al mundo de la investigación en ciencias sociales. Gino, conocida por su trabajo en comportamiento organizacional y psicología, fue acusada de manipular datos en varios estudios publicados en prestigiosas revistas académicas.
Las acusaciones llevaron a una revisión exhaustiva de sus publicaciones, resultando en la retractación de varios artículos. Este escándalo no solo afectó la reputación de Gino, sino que también tuvo un impacto negativo en sus coautores y en la credibilidad de la institución que representaba. La Escuela de Negocios de Harvard se vio obligada a revisar sus procedimientos y políticas para prevenir futuros casos de mala conducta.
Este caso subraya la importancia de la transparencia y la reproducibilidad en la investigación académica. La manipulación de datos no solo distorsiona la verdad científica, sino que también daña la confianza del público en la ciencia. La comunidad académica debe tomar medidas proactivas para garantizar la integridad de la investigación y protegerse contra el fraude.
Puede ver mas del caso aqui
Aunque el fraude es la excepción y no la regla, estos casos son síntomas dramáticos de problemas subyacentes más amplios. Al igual que en otros casos de fraude, las acciones de Gino fueron vistas como un síntoma de problemas más profundos en el sistema de investigación, donde las presiones para publicar y obtener reconocimiento pueden llevar a algunos académicos a cometer actos deshonestos. Es esencial fomentar una cultura de integridad y rigor científico para preservar la validez y la utilidad de la investigación en ciencias sociales.
2.1.2 Incapacidad para reproducir resultados
Un segundo problema significativo en la practica empírica como en la investigación es la incapacidad de reproducir los resultados, lo cual es crucial para validar la fiabilidad de los hallazgos. Por ejemplo en economía el problema es particularmente importante donde muchos de los resultados son imposibles de reproducir. La siguiente tabla resume varios estudios que intentaron reproducir resultados de trabajos empíricos:
| Estudio | Número de artículos (solicitudes) | Reproducción intentada | Reproducción exitosa | Tasa de reproducción | Tasa de reproducción por artículo empírico |
|---|---|---|---|---|---|
| Dewald, Thursby, and Anderson (1986) antes del cambio de política | 62 | 5 | 3 | 60.0% | 4.8% |
| Dewald, Thursby, and Anderson (1986) después del cambio de política | 92 | 3 | 2 | 66.7% | 2.2% |
| McCullough and Vinod (2003) | 193 | 62 | 14 | 22.6% | 7.3% |
| Chang and Li (2015) | 67 | 59 | 29 | 49.2% | 43.3% |
Dewald, Thursby, and Anderson (1986) intentaron reproducir trabajos publicados en el Journal of Money, Credit and Banking antes y después del cambio de política en la revista que solicitaba a los autores compartir los datos. Para los artículos antes del cambio , se intentó replicar 5 de 62 artículos, logrando éxito en 3 casos (60.0%). Después del cambio de política, la tasa de éxito aumentó ligeramente al 66.7%, aunque el número absoluto de reproducciones exitosas fue bajo.Por otro lado, McCullough and Vinod (2003) intentaron reproducir 62 de 193 artículos, con una tasa de éxito del 22.6%. Finalmente y mas recientemente, Chang and Li (2015) intentaron replicar 59 de 67 artículos, logrando éxito en 29 casos (49.2%).
La capacidad de reproducir estudios es esencial para confirmar la validez de los resultados en ciencias sociales. Las tasas de reproducción varían significativamente, destacando la necesidad de políticas más robustas para mejorar la transparencia y reproducibilidad de los hallazgos. Estos problemas subrayan la importancia de fomentar una cultura académica que valore la reproducción y la transparencia, asegurando que las conclusiones sean fiables y puedan ser utilizadas de manera efectiva en la toma de decisiones.
2.2 Cambios de la AEA sobre Transparencia y el Editor de Datos
En respuesta a los crecientes problemas de reproducibilidad y transparencia en la investigación en ciencias sociales, la Asociación Estadounidense de Economía (AEA, por sus siglas en inglés) ha implementado cambios significativos en sus políticas editoriales. Estos cambios están diseñados para mejorar la credibilidad y la rigurosidad de la investigación publicada en sus revistas. Una de las medidas clave ha sido la implementación de requisitos más estrictos para la divulgación de datos y métodos. Los autores ahora deben proporcionar acceso a los datos y a los códigos de análisis utilizados en sus estudios, permitiendo a otros investigadores verificar los resultados de manera independiente. Esta medida busca reducir el riesgo de errores y aumentar la transparencia en el proceso de investigación.
Además de los requisitos de divulgación de datos, la AEA ha creado el puesto de Editor de Datos (Data Editor). Este rol es fundamental para garantizar que los datos y códigos proporcionados por los autores cumplan con los estándares de calidad y transparencia establecidos por la asociación. El Editor de Datos revisa los materiales de apoyo de los estudios aceptados para publicación, asegurándose de que sean completos, precisos y suficientes para permitir la replicación de los resultados. Este paso adicional en el proceso de revisión editorial busca fortalecer la confianza en los hallazgos publicados y promover una cultura de apertura y responsabilidad en la comunidad investigadora.
Estos esfuerzos de la AEA representan un paso importante hacia la mejora de la integridad en la investigación económica. Al exigir la divulgación de datos y la revisión rigurosa de los mismos, la AEA no solo mejora la calidad de las investigaciones publicadas, sino que también fomenta un ambiente de mayor colaboración y verificación entre los investigadores. La esperanza es que estas iniciativas inspiren a otras organizaciones académicas a adoptar prácticas similares, contribuyendo a un avance significativo en la reproducibilidad y transparencia en todas las disciplinas científicas.
2.3 Mejorar la Confiabilidad de la Investigación
Para prevenir la mala práctica en la investigación, es necesario fortalecer las normas para compartir datos, fomentar la transparencia y la reproducibilidad. Este libro tiene como objetivo abordar estos problemas y mejorar la confianza en el trabajo empírico y en la investigación.