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1 de Diciembre de 2018
Política científica

Hacer reproducible la investigación

Una mejora en los incentivos podría reducir el alarmante número de estudios que, al repetirlos, se demuestran erróneos.

NEIL WEBB

Katie Corker se preguntaba a qué temperatura tendría que estar el café. Se había propuesto llevar a cabo un experimento de psicología, o, mejor dicho, replicar uno. Un trabajo publicado en 2008 en la prestigiosa revista Science y que fue acompañado por un gran eco mediático afirmaba que sostener un objeto caliente podía hacer que una persona se comportase de forma más cordial con otros. Sin embargo, cuando Corker trató de repetir cada paso del estudio, se halló ante numerosas incógnitas: la temperatura del café entregado a los participantes, la velocidad a la que se enfriaba la taza en sus manos...

Corker, psicóloga de la Universidad Estatal de Grand Valley, en Michigan, perseguía algo que muy pocos científicos intentan: reproducir cuidadosamente un experimento previo y publicar los resultados. Su objetivo era comprobar si, en otro laboratorio y con un grupo distinto de sujetos, observaría el mismo efecto que el descrito en el estudio original, el cual había sido efectuado por un único equipo de investigación y con solo 94 participantes. En teoría, así debería funcionar la ciencia: un proceso que se autocorrige y en el que unos investigadores aprovechan los resultados de otros.

Durante décadas, ha sido casi un secreto a voces que, en algunas disciplinas, buena parte de la bibliografía era, sencillamente, errónea. En biomedicina la verdad salió a la luz en 2012. Glenn Begly era vicepresidente y director global de hematología y oncología de la farmacéutica Amgen, donde supervisaba el desarrollo de fármacos contra el cáncer basándose, en parte, en los esperanzadores avances de la academia. Tras diez años de dedicación, quiso saber por qué se suspendían algunos proyectos con prometedores objetivos farmacológicos. Al revisar los informes de la compañía, descubrió con asombro que a menudo el problema radicaba en la investigación preclínica, estudios que sus equipos de trabajo verificaban antes de invertir dinero y recursos. «Para mi horror, descubrí que, en el 90 por ciento de los casos, éramos incapaces de reproducir lo que estaba publicado», explica Begley, hoy director general de la australiana BioCurate. Más adelante, un análisis reveló que los intentos fallidos de replicar el trabajo preclínico en biomedicina costaban 28.000 millones de dólares al año solo en Estados Unidos. Begley incluso envió a científicos de Amgen a algunos laboratorios para observar cómo los investigadores intentaban reproducir sus propios resultados. Tampoco lo consiguieron.

Mientras tanto, la crisis se iba haciendo patente en psicología. Casi 300 científicos invirtieron su tiempo en repetir los experimentos recogidos en cien artículos como parte de un proyecto sobre reproducibilidad emprendido por Brian Nosek, psicólogo de la Universidad de Virginia. En 2015 concluyeron que solo el 36 por ciento de las replicaciones mostraban resultados significativos coherentes con los hallazgos originales.

Aunque los grandes estudios de reproducibilidad se han centrado en biomedicina y psicología, el problema no se limita a esas disciplinas. Lorena A. Barba, ingeniera de la Universidad George Washington y experta en dinámica de fluidos computacional, pasó tres años trabajando con un estudiante para reconstruir una compleja simulación de su propio laboratorio sobre la manera en que planean las serpientes voladoras. Sus resultados se demostraron compatibles con los originales, pero Barba descubrió que examinar un código ajeno para reconstruir lo que habían hecho otros podía convertirse en una pesadilla. Básicamente, se enfrentó al mismo problema que Corker con las tazas de café: la atención de los científicos está puesta en la publicación de resultados, no necesariamente en cada paso que dan para obtenerlos. Aun así, Corker tuvo suerte. El autor original del estudio sobre el café se mostró plenamente dispuesto a colaborar con ellos. También trabajó con un químico para estandarizar a qué velocidad cambiaba la temperatura del dispositivo experimental. «Me pareció más difícil que algunas de mis propias investigaciones», asegura.

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