La ciencia es el mejor método de la sociedad para comprender el mundo. Sin embargo, muchos científicos están descontentos con la forma en que funciona, y existe una creciente preocupación de que haya algo "roto" en la práctica científica actual. Muchas de las reglas y procedimientos que están destinados a promover la investigación innovadora son poco más que precedentes históricos con pocas razones para suponer que fomentan descubrimientos eficientes o confiables. Peor, pueden tener efectos secundarios perversos que perjudican tanto a la ciencia como a los científicos. Un ejemplo bien conocido es la preferencia general por los resultados positivos sobre los negativos, lo que crea un "sesgo de publicación" que da la falsa impresión de que existen ciertos efectos cuando en realidad la evidencia disidente simplemente no se divulga.

Los investigadores de la Universidad Estatal de Arizona Thomas Morgan y Minhua Yan, trabajando con el graduado de ASU Leonid Tiokhin, ahora en la Universidad de Tecnología de Eindhoven en los Países Bajos, han desarrollado un nuevo modelo, publicado esta semana en Comportamiento humano de la naturaleza , para comprender mejor los desafíos que enfrenta el proceso científico y cómo podemos mejorarlo. Se centraron en la "regla de prioridad":la tendencia de que el primer científico que documente un hallazgo sea recompensado de manera desproporcionada con prestigio, premios y oportunidades profesionales, mientras que los que ocupan el segundo lugar reciben poco o ningún reconocimiento.

El ganador se lleva todo

Muchos científicos pasan noches sin dormir preocupándose por ser "escogidos", por temor a que su trabajo no sea considerado lo suficientemente "novedoso" para las revistas científicas de mayor impacto porque un grupo diferente que trabaja en el mismo tema logra publicar primero. La regla de prioridad existe desde hace siglos. En el siglo 17, Newton y Leibniz regatearon sobre quién inventó el cálculo. Y en el siglo XIX, Charles Darwin se apresuró a publicar "El origen de las especies" para evitar ser descubierto por Alfred Russel Wallace.

"La prioridad de recompensa es comprensible y tiene algunos beneficios. Sin embargo, tiene un costo, ", dice Tiokhin." Las recompensas por prioridad pueden tentar a los científicos a sacrificar la calidad de su investigación y tomar atajos ".

"La idea es que la competencia aliente a los científicos a trabajar duro y de manera eficiente, de tal manera que los descubrimientos se hagan rápidamente. Pero si todo el mundo trabaja duro, y debes ser el primero en tener éxito luego existe la tentación de tomar atajos para maximizar sus posibilidades, incluso si eso significa que la ciencia sufre, "dijo Morgan, investigadora afiliada al Instituto de Orígenes Humanos y profesora asociada de la Escuela de Evolución Humana y Cambio Social de la Universidad Estatal de Arizona.

En parte, esta es la razón por la que algunas editoriales académicas, tal como PLOS y eLife , ahora ofrecen "protección de primicia, “Permitir que los investigadores publiquen hallazgos idénticos a los que ya se han publicado dentro de un cierto período de tiempo. El problema es que la ciencia y los editores actualmente no tienen una buena idea sobre si estas reformas tienen sentido.

Modelando la regla de prioridad

Para averiguar cómo afecta exactamente la preferencia por la prioridad a la ciencia, y si las reformas recientes ofrecen alguna solución a sus posibles inconvenientes, los colaboradores desarrollaron un "modelo evolutivo basado en agentes". Este modelo de computadora simula cómo un grupo de científicos investiga o abandona preguntas de investigación, dependiendo de sus propios resultados y del comportamiento de otros científicos con los que compiten.

"El beneficio de una simulación evolutiva es que no necesitamos especificar de antemano cómo se comportan los científicos. Simplemente creamos un mundo en el que el éxito es recompensado, y dejamos que la selección averigüe qué tipo de comportamiento favorece, ", dijo Morgan." Entonces podemos variar lo que significa tener éxito, por ejemplo, sea ​​o no fundamental ser el primero, y observe cómo la selección cambia el comportamiento de los científicos en respuesta. También podemos medir el beneficio para la sociedad:¿están siendo eficientes los científicos? ¿Son precisos sus hallazgos? Etcétera."

Sin panacea

Los investigadores encontraron que una cultura de recompensas excesivas por prioridad puede tener efectos dañinos. Entre otras cosas, motiva a los científicos a realizar estudios "rápidos y sucios", para que puedan ser los primeros en publicar. Esto reduce la calidad de su trabajo y perjudica la fiabilidad de la ciencia en su conjunto.

El modelo también sugiere que la protección de pala, tal como fue introducido por PLOS y eLife , obras.

"Reduce la tentación de apresurar la investigación y les da a los investigadores más tiempo para recopilar datos adicionales, "dijo Tiokhin." Sin embargo, la protección de la pala no es una panacea ".

Esto se debe a que la protección exclusiva motiva a algunos científicos a continuar con una línea de investigación incluso después de que se hayan publicado varios resultados sobre ese tema. lo que reduce el número total de preguntas de investigación que la comunidad científica puede abordar.

El 'beneficio' de la ineficiencia

Reformas de protección de primicia en sí mismas, si bien es útil, are not sufficient to guarantee high-quality research or a reliable published literature. The model also shows that even with scoop protection, scientists will be tempted to run many small studies if new studies are cheap and easy to set up and the rewards for negative results are high. This suggests that measures that force scientists to invest more heavily in each study, such as asking scientists to preregister their studies or get their research plans criticized before they begin collecting data, poder ayudar.

"We also learned that inefficiency in science is not always a bad thing. On the contrary—inefficiencies force researchers to think twice before starting a new study, " said Tiokhin.

Another option is to make large-scale data collection so straightforward that there is less incentive to skimp on data, alternativamente, reviewers and journals could be more vigilant in looking out for "underpowered" studies with small sample-sizes.

Metascience

This project is an example of metascience, the use of the scientific method to study science itself.

"It was a great pleasure to be part of this project. I got to use my modeling skills not only to make specific scientific discoveries, but also to shed light on how the scientific procedure itself should be designed to increase research quality and credibility. This benefits the whole scientific community and ultimately, the whole society, " said Yan, a graduate student in the School of Human Evolution and Social Change.