La ciencia de la financiación de la ciencia

06/03/2016 3 comentarios
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Hace aproximadamente 50 años, la ciencia empezó a ocuparse de sí misma, partiendo del lanzamiento del Science Citation Index como herramienta bibliográfica y de los datos así obtenidos. El estudio empírico de la ciencia desde un punto de vista científico se consolidó como una disciplina con la aparición de la revista Scientometrics en 1978, y ha ido suscitando cada vez más interés dada la necesidad de evaluar y comparar el trabajo de científicos e instituciones. Hoy en día, la gran cantidad de datos disponibles permiten una aproximación al estudio de la ciencia desde la complejidad: en este post discutiré el caso concreto del análisis de la financiación de la ciencia usando redes complejas. 

scientometrics.pngLa ciencia, en particular la física, se ocupa de todo. Puede que la imagen de que la física son cosas como el CERN con su famoso LHC, la astrofísica y las recientemente encontradas ondas gravitacionales, o los transistores y los electrones esté muy extendida, pero hay mucho más. Entre ese "mucho más", quizá llame la atención que la ciencia se estudie a sí misma, pero no tiene nada de particular, y de hecho viene haciéndose hace 50 años, como he dicho en la entradilla de este post. Son muchas las preguntas de interés que aparecen en el campo de la cienciometría: se pueden estudiar maneras de evaluar la calidad de la producción científica de una persona o institución con indicadores cualitativos (caso del conocido y polémico índice H de Hirsch, por ejemplo); se puede trabajar sobre la definición de las disciplinas científicas (como he discutido recientemente en el caso de la física aquí), o se pueden analizar las decisiones de política científica, que es el ejemplo del que quiero ocuparme en este post. 

En un artículo aparecido recientemente y titulado "Anatomía de la investigación financiada en ciencia", Athen Ma, Raúl Mondragón y Vito Latora, de la Queen Mary University de Londres, (véase también el comentario de Michael Szell y Roberta Sinatra) aplicaron las ideas y técnicas de redes complejas para entender cómo y con qué consecuencias se financia la ciencia en el Reino Unido. Para ello, analizaron datos de más de 43.000 proyectos financiados por el EPSRC, el organismo financiador británico para las ciencias físicas y la ingeniería en sus distintas vertientes. Con esos datos, construyeron dos redes de colaboración, una para los investigadores y otra para sus centros de trabajo. Así, los nodos de la red son unos u otros, y están conectados por un enlace si han participado juntos en un proyecto de investigación financiado. A continuación analizaron las redes así obtenidas, con los conceptos del campo más apropiados para extraer información de ellas, y llegaron a una serie de conclusiones muy interesantes, que vamos a ver a continuación. 

En primer lugar, a nivel global se observa una distribución muy desigual de la financiación tanto a nivel de responsables de proyectos (investigadores principales, IP) como de instituciones receptoras de fondos. Así, desde 2001 se observa una tendencia muy clara a conceder cada vez menos proyectos pero de mayores cantidades de dinero. Por otro lado, la mitad de los fondos va para el 8 % de los investigadores, y el 20 % de las instituciones acapara el 90 % de los fondos, lo que sugiere una distribución muy desigual. Tanto es así que el coeficiente de Gini, medida habitual de la desigualdad, de la distribución de fondos toma valores cercanos a 0,6 para los investigadores y 0,7 para las instituciones. Estos valores son muy altos (1 indica la máxima desigualdad, todos los fondos a una sola persona o institución) como se puede ver de los coeficientes de los países, en los que menos del 5 % tienen coeficientes por encima de 0,6 (eso sí, entre ellos están países tan relevantes como China y Sudáfrica). La desigualdad ha crecido históricamente, aunque en los últimos años ha descendido algo debido al recorte generalizado de fondos.

Lo interesante de las técnicas de redes es que podemos ir más allá de una mera afirmación de que la distribución de fondos es desigual y ver cuál es la estructura a la que da lugar. Mientras que la red de los investigadores es bastante dispersa, y de hecho dividida en subredes disconexas, la red de instituciones muestra un núcleo central de instituciones que controlan la financiación pero, más aún, ejercen de conexión entre el resto de instituciones, con lo que ocupan un papel importantísimo. Eso puede medirse con un coeficiente que depende del número de conexiones y de cuántas de esas conexiones están a su vez conectadas, el índice de brokerage. Este índice vale 0 para una institución que pertenece a una red donde todos los nodos están conectados con todos, y 1 para una institución que es el centro de una estrella, es decir, que es la única conexión posible entre todos los nodos de la red. Los investigadores encuentran que las instituciones que reciben la mayor parte de la financiación son aquellas que además se encuentran en una posición privilegiada para conectar a otras (y de paso meterse en más proyectos y recibir más fondos, claro). En la figura que se recoge a continuación, se ve cómo el Imperial College, gana en posición de conector al aumentar los fondos (los puntos azules son las instituciones que no estarían conectadas de no ser por Imperial, el cuadrado rojo; las instituciones amarillas sí están conectadas entre ellas). Por otro lado, Heriot-Watt, una universidad que recibe menos fondos, incrementa muchísimo menos su papel de conector. Muy probablemente, las instituciones que no están conectadas entre ellas tienen difícil el acceso a la financiación, por lo que el que puede conectarlas tiene cierto poder de negociación para asegurarse parte de los fondos. 

imperial.png

Pero los autores de este trabajo encuentran pruebas de un fenómeno todavía más relevante: el club de los ricos (aquí en inglés). Lo que se observa es que las instituciones que reciben más dinero participan en más proyectos conjuntos. La figura siguiente recoge ese club de los ricos en 2010. 

ricos.png 

El fenómeno de que los más conectados lo están entre sí ocurre en muchas situaciones naturales, por lo que no es preocupante per se. Lo importante es entender bien las consecuencias. Por ello, hay que interpretar correctamente el resultado: estar en el club de los ricos da fácil acceso a nuevas colaboraciones con otros ricos, y a la vez identifica a una institución como un socio interesante para aquellos que están fuera del club. Por otro lado, los autores del trabajo muestran que estas instituciones producen consistentemente buenos resultados de investigación, por lo que uno podría pensar que no es algo malo. El problema más importante que aparece en este caso es la dificultad de las instituciones pequeñas, en las que puede haber buenas ideas, de acceder a los fondos que les permitirían explotar todo su potencial.

En todo caso, este tipo de análisis es muy importante de cara a establecer una política científica seria. La política científica debe decidir qué es lo que se persigue y cuál es el mejor medio para lo que se persigue, y este tipo de análisis de datos son muy relevantes para ese diseño. ¿Se quiere que la investigación esté concentrada en unas pocas instituciones muy potentes? ¿Se quiere que sea relativamente fácil que ideas originales y potencialmente muy beneficiosas puedan abrirse paso? ¿Se quiere que instituciones menos exitosas en investigación aprendan de las que lo son más? Como también ven los autores del trabajo, la red de instituciones, casi más que la de los investigadores, reacciona muy rápido a cambios en la forma de financiarse, por lo que un rediseño de la financiación modificaría el sistema rápidamente permitiendo avanzar en la dirección deseada. Aquí voy a poner otro ejemplo: el proyecto Kampal, que luego dio lugar a la empresa Kampal (disclaimer: después de este trabajo, Kampal se convirtió en una spin-off en la que tengo una pequeña participación, muy minoritaria) permitió a la Universidad de Zaragoza analizar su estructura de investigación y tomar decisiones sobre qué sectores podría querer potenciar. Así pues, el que la ciencia se mire el ombligo no sólo no es raro, sino que puede ser muy provechoso, y si utiliza las herramientas matemáticas de redes y sistemas complejos, se puede obtener una información clave para decidir cómo financiar la investigación. Esto está empezando a ser rutinario en "los países de nuestro entorno"; nosotros, como siempre: los que recortamos en investigación cuando los demás aumentan su inversión, ni nos lo hemos planteado. Nótese que España gasta escasamente el 1,2 % de su PIB en investigación, mientras Israel gasta casi el 5 % (con instituciones tan provechosas como el Weizmann Institute, la máquina de transformar investigación básica en innovación más perfecta que conozco). E Israel ha dejado recientemente de ser el número 1 en inversión en investigación, cediendo el puesto a Corea del Sur. ¿Y nosotros? Pues como siempre: que inventen ellos. Y así nos va...