domingo, 1 de julio de 2018

Estudiando a los científicos

Por Martín Bonfil Olivera
Dirección General de Divulgación de la Ciencia, UNAM
Publicado en Milenio Diario, 1o. de julio de 2018

A pesar de todas las campañas que se hacen para acercar la ciencia al público, y de programas de TV como La teoría del Big Bang, que muestran que los científicos son seres humanos quizá un poco peculiares, pero no tan distintos de cualquier persona, en el imaginario colectivo persiste su imagen como bichos raros: inventores o científicos locos, distraídos, despeinados, que básicamente se encierran en un laboratorio para estudiar cosas extrañas.

En realidad, la vida del investigador científico dista de ser idílica o sencilla. Su trabajo es arduo no sólo por los moños que la madre naturaleza se pone para dejarse estudiar: los experimentos que fallan, los datos que no se dejan analizar fácilmente, los resultados que distan de lo esperado… Súmele usted la competencia con otros grupos de investigadores que estudian el mismo tema, la falta de dinero –sobre todo en países como el nuestro– y la lucha con la burocracia.

Además de todo esto –como mostrara hace décadas Robert K. Merton, el padre de la sociología de la ciencia que estudió a los científicos como quien estudia una tribu exótica– todo su trabajo tiene como fin publicar artículos especializados en revistas que son arbitradas por sus propios colegas, quienes ejercen un despiadado sistema de control de calidad (revisión por pares o peer review) para asegurar que los resultados de las investigaciones publicadas sean confiables. A cambio de sus publicaciones, los científicos reciben citas de sus trabajos en las publicaciones de otros colegas. Los trabajos más importantes reciben más citas, y los irrelevantes muy pocas o ninguna. Así, los científicos exitosos adquieren reconocimiento, moneda de cambio que se traduce en recursos e influencia.

Este sistema, que ha venido evolucionando a lo largo de varios siglos, y que presenta múltiples complejidades, ha dado pie al mecanismo usado casi universalmente para evaluar a los científicos: la bibliometría: el que publica más trabajos y recibe más citas es considerado mejor que los demás (claro que influyen otros elementos, como la calidad de las revistas en que publica, medida a través del llamado “factor de impacto”, determinado por el número promedio de citas que reciben los artículos que en ella aparecen).

El resultado de todo esto es que, sobre todo de unas décadas para acá, los científicos en todo el mundo viven bajo la presión del “publicar o morir”: su prestigio, sueldos e incluso empleos dependen de publicar continuamente, en las mejores revistas. Esta presión a veces distorsiona la ética de su trabajo, fomentando que publiquen en forma de varios artículos pequeños lo que en realidad era una sola investigación larga, o incluso que lleguen a cometer fraude, presentando resultados inventados (aunque el sistema científico cuenta con mecanismos bastante eficaces para detectar y sancionar tales fraudes).

Pero los sociólogos siguen estudiando a las comunidades de científicos, que globalmente agrupan a casi 8 millones de individuos (0.1 de la población mundial, o una persona de cada mil), según datos de la UNESCO. Recientemente los investigadores rusos Ilya Vasilyev y Pavel Chebotarev, del Instituto de Física y Tecnología de Moscú y el Instituto Trapeznikov de Ciencias del Control, en la misma ciudad, respectivamente, publicaron en la revista Upravlenie Bolshimi Sistemami (Gestión de Sistemas Socioeconómicos) un artículo cuyo título se puede traducir como “Una tipología de los científicos basada en datos bibliométricos”, y que está disponible en el repositorio digital mathnet.ru. (Como desafortunadamente no leo ruso, para este comentario me baso en el resumen en inglés del artículo original y una excelente reseña del mismo publicada en el portal de noticias científicas Phys.org.)

Los investigadores realizaron un análisis matemático de las citas de los 500 científicos más citados en tres disciplinas: física, matemáticas y psicología, según una búsqueda en Google Scholar (Google Académico).

Hallaron que, en general, las curvas de citas de estos científicos a través del tiempo caen de manera natural en tres grandes categorías: los “líderes”, investigadores con amplia experiencia y amplio reconocimiento, y cuyo alto número de citas aumenta año con año; los “sucesores”, investigadores jóvenes con un buen número de citas, y los “esforzados”, que trabajan duramente para obtener sus citas, pero no tienen grandes logros ni tanto prestigio.

Fue interesante hallar que, tanto para físicos como matemáticos, el porcentaje de líderes entre los 500 más citados era de alrededor de un 50% (48.5 y 52%, respectivamente), mientras que el de sucesores era de 31.7 y 25.8%, y el de esforzados de 19.8 y 22.2%. Es decir, los porcentajes en que se distribuyen estas tres categorías son más o menos comparables.

En cambio, para los psicólogos, la distribución era muy distinta: sólo 34% de líderes, 18.3 de sucesores y un enorme 47.7 de esforzados. Los autores suponen que esta diferencia refleja las distintas características de las ciencias naturales, comparadas con las ciencias sociales y humanidades.

Analizando las poblaciones con más detalle, los investigadores detectaron que tanto entre los matemáticos como entre los físicos habían tres grupos que definieron como “luminarias” (autoridades reconocidas, que forman alrededor de la mitad de cada muestra), “inerciales”, cuyas citas no aumentan gran cosa con el tiempo, y que constituyen alrededor de un 15% de las muestras, y la “juventud”, que son alrededor de un 30% del total. En el caso de los matemáticos, detectaron además un grupo extra, el de los “precoces”, que tienen éxito muy jóvenes y conforman un 4% de la muestra.

Es llamativo que, analizando estos datos, se pueda clasificar a estos científicos con alto número de citas en grupos relativamente bien definidos, según el éxito que van teniendo a lo largo de sus carreras. Vasilyev y Chebotarev reconocen que se trata sólo de un estudio preliminar, y en un futuro esperan ampliarlo para incluir más disciplinas científicas.

Quizá este tipo de análisis permita ir entendiendo mejor las semejanzas y diferencias entre las distintas ciencias, y quizá nos ayude a encontrar mejores maneras de juzgar y evaluar el trabajo y las carreras de los investigadores científicos.

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Contacto: mbonfil@unam.mx

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