Una mentira es como una bola de nieve; cuanto más rueda, más grande se vuelve.
Desde Editoriales de Nature
Traducción: KC
La mala conducta científica se presenta de muchas formas. La fabricación de datos se encuentra en un extremo, pero el plagio y la «amnesia de citas» son más comunes. Algunos han llegado a cuestionar el sistema de revisión por pares, sobre todo después de los espectaculares casos de Hendrik Schön y Scott Reubens. Schön era un investigador de los Laboratorios Bell cuyos transistores de efecto de campo orgánicos exhibieron el efecto Hall cuántico fraccional, la superconductividad, y un largo etcétera. Que no llevara una bitácora de laboratorio o cualquier registro de datos en bruto durante su doctorado constituye ya una mala práctica, pero luego realmente pasó a fabricar datos. En 2002, una comisión lo declaró culpable de mala conducta científica, en 16 de un total de 24 denuncias, y al menos 21 de sus trabajos publicados desde entonces se han retraído (un nuevo libro que relata la subida y la caída de Schön se revisa en la página 451 de Nature). El caso de Reuben salió a la luz en marzo de 2009, cuando 21 de sus documentos que contenían datos falsos se retiraron de revistas de anestesiología. Millones de pacientes han sido tratados de acuerdo a sus estudios sobre combinaciones de fármacos para el alivio del dolor. En muchos casos, los pacientes referidos en sus ensayos clínicos fueron inventados.
Después de cada uno de esrtos casos, la comunidad científica se ha quedado preguntándose cómo este nivel de investigación fraudulenta se ha escapado de la detección durante tanto tiempo. En el discurso de inicio en Caltech en 1974, Richard Feynman dijo:
«Hemos aprendido por experiencia que la verdad emergerá. Otros experimentadores repetirán tu experimento y averiguarán si estaba mal o bien. Los Fenómenos de la Naturaleza estarán de acuerdo o en desacuerdo con tu teoría. Y aunque puedes ganar fama temporal y emoción, no tendrás una buena reputación como científico si no has tratado de ser muy cuidadoso en este tipo de trabajo. Y es este tipo de integridad, este tipo de cuidado de no engañarse a uno mismo, lo que en gran medida falta en la maor parte de la investigación de la ciencia de culto a la carga» [su término para la mala ciencia o pseudociencia].
Su punto es que debemos ser honestos al 100% en la ciencia, incluso para publicar todas las deficiencias, así como los éxitos de un determinado estudio. Treinta y cinco años más tarde, la integridad científica no se enseña explícitamente todavía, pero es algo que se espera que los estudiantes absorban a lo largo del camino.
Mayormente, se puede confiar en que los científicos son honestos. La revisión por pares no funcionaría de otra manera, y hace que las cosas funcionen. Esa es la razón por la que un fraude científico puede escapar a la detección durante un corto tiempo, porque el sistema se basa en la confianza. Cuando el trabajo de Schön no pudo ser reproducido por otros grupos, los investigadores pensaron que no eran lo suficientemente buenos o que les faltaba un ingrediente clave. Los no creyentes fueron calificados como celosos. Al final, hizo falta un denunciante para que iniciara una reacción en cadena que conduciría a la retractación.
Incluso cuando se enfrentan con resultados sospechosos, los científicos tienden a no ser denunciantes de irregularidades. En muchos casos, las denuncias no conducen a una investigación oficial, el acusado es liberado y el denunciante es censurado. En cualquier caso, el fraude científico que involucra fabricación de datos es raro y siempre será difícil de atrapar. Mucho más frecuente, sin embargo, existe la ciencia de «cortar y pegar».
Aquí es donde entra el Déjà vu (http://spore.swmed.edu/dejavu/). Déjà vu se basa en el software de similitud de texto eTBLAST. Cuando se utiliza en la base de datos Medline, eTBLAST marca hasta 74,790 pares de documentos de idioma o contenido similar. Tras la inspección manual, 2,125 han sido etiquetados como duplicados, 1,697 como sancionados, 1,498 como distintos, pero la mayoría siguen sin verificar. Para considerar dos documentos como duplicados, deben compartir el 85% de su texto. Dado el número de artículos en revisión y memorias de congresos, el número de copias no es sorprendente – aunque es sorprendente que la mayoría de los duplicados de los mismos autores por lo general se publican dentro de un período de cinco meses, lo que significa que probablemente fueron enviados a diferentes revistas en el casi el mismo tiempo – pero 228 de los duplicados son de diferentes autores, lo que sugiere plagio. Estos casos se informaron a los autores y editores de revistas.
El software tiene sus limitaciones, por lo que el equipo de Déjà vu alienta a los autores a ponerse en contacto. También es posible que se informe de una cita duplicada que se añade a la página web. Para editores, CrossCheck está disponible (http://www.crossref.org/crosscheck.html) para verificar las entregas frente a 20 millones de publicaciones, y es utilizado por The Nature Publishing Group. Esperemos que este tipo de política de publicación se incorpore a la mejora de la práctica científica – porque es sólo una cuestión de tiempo antes de los defraudadores sean capturados.
Ahuramazdah 