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1 de Mayo de 2019
Política científica

Cartas de los lectores: Reformar la ciencia

Como profesor emérito de genética que ha pasado muchas horas escribiendo propuestas para conseguir fondos, estoy de acuerdo con el artículo de John P. A. Ioannidis «Replantear la financiación» [Investigación y Ciencia, diciembre de 2018]: el sistema tiende a favorecer a los «buenos gestores» en detrimento de los buenos investigadores.

Sin embargo, Ioannidis no habla de los fondos para gastos generales que llenan las arcas de las universidades. Con una financiación estatal cada vez menor, estas dependen cada vez más de esos fondos generales, y esa es la razón por la que se favorece a quien sabe conseguir dinero. Reducir de la abultada administración académica sería una forma modesta de resolver el problema. Pero ¿quién se atreverá a hacerlo?

Paul F. Lurquin
Universidad Estatal de Washington


Si prestamos una atención excesiva a la precisión en la metodología científica, corremos el riesgo de frenar nuevas ideas. A menudo, estas surgen gracias al empleo de enfoques imprecisos. El estudio de casos individuales en medicina; el examen de correlaciones en el comportamiento del consumidor (mi campo de trabajo); o las observaciones inusuales en astronomía pueden conducir a grandes avances basados en hallazgos fortuitos y difíciles de anticipar. Las nuevas ideas suelen ponerse a prueba por medio de experimentos; pero, con frecuencia, el estímulo intelectual que estos proporcionan es limitado.

Robert East
Universidad de Kingston, Londres


Responde Ioannidis: Lurquin señala el problema de los grandes gastos corrientes de las universidades. Eliminarlos no es fácil, ya que entonces habría que encontrar otra manera de mantener la infraestructura. Aunque, por supuesto, la burocracia innecesaria sí podría reducirse.

East aboga por el uso de métodos exploratorios imprecisos que puedan dar lugar a nuevas ideas. Tal investigación es justificable y necesaria cuando carecemos de herramientas mejores. Sin embargo, debería reconocerse explícitamente que es exploratoria y que, por tanto, es probable que a menudo sea errónea y necesite ser validada con mejores métodos.

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