La fama y la verdad

En dos entradas recientes del blog «Universo Invisible», Juanjo Ibáñez ha tratado sobre un tema fundamental: el fraude científico.

La primera de ellas comentaba un artículo aparecido recientemente en la revista online PloS ONE. En él se describen los datos de una encuesta que indica la frecuencia con la que los investigadores han admitido falsificar o modificar sus propios datos o bien han reconocido haber sido testigos de tales situaciones en otros colegas. Los datos hablan por sí mismos y apuntan a un aspecto clave en la labor del científico, como indica Juanjo en su post:

En la segunda entrada de la serie, se vuelve a insistir sobre la importancia y magnitud del problema, pero hace más énfasis en sus causas:  La ética del científico debe presidir su comportamiento.

Abundando en las opiniones expresadas en éstas recientes entradas del Universo Invisible, comentaré otro artículo reciente de PloS ONE, que viene a hacer referencia a la curiosa e interesante, a la par que inversa, relación entre popularidad y fiabilidad. El artículo se titula: Large-Scale Assessment of the Effect of Popularity on the Reliability of Research, está firmado por Thomas Pfeiffer y  Robert Hoffmann y su resumen dice:

Based on theoretical reasoning it has been suggested that the reliability of findings published in the scientific literature decreases with the popularity of a research field. Here we provide empirical support for this prediction. We evaluate published statements on protein interactions with data from high-throughput experiments. We find evidence for two distinctive effects. First, with increasing popularity of the interaction partners, individual statements in the literature become more erroneous. Second, the overall evidence on an interaction becomes increasingly distorted by multiple independent testing. We therefore argue that for increasing the reliability of research it is essential to assess the negative effects of popularity and develop approaches to diminish these effects.

Que traducido directamente (del suahili) viene a decir en español castellano:

Basándose en razonamiento teórico se ha sugerido que la fiabilidad de los descubrimientos publicados en la literatura cientifica disminuye con la popularidad del campo de investigación. Se presentan aquí apoyos empíricos de tal predicción. Se evalúan sentencias publicadas sobre interacciones proteina-proteina con datos de experimentos de alta resolución (high-throughput). Encontramos evidencia de dos efectos distintos. Primero, con mayor popularidad de los participantes en la interacción (protein partners), las sentencias en la literatura son más erróneas. Segundo, la evidencia general de una interacción se distorsiona más con múltiples pruebas independientes. Por lo tanto defendemos que para aumentar la fiabilidad de la investigación es esencial tener en cuenta los efectos negativos de la popularidad y desarrollar estategias para disminuir tales efectos.

Teniendo en cuenta que los autores se han centrado en los datos publicados para la humilde levadura, podemos especular acerca de si tales conclusiones podrían aplicarse también en otros campos de investigación de mayor impacto.

En todo caso, las conclusiones son interesantes. La primera contiene una moraleja de interés para informadores, periodistas y en general para todos aquellos interesados en la divulgación de la ciencia que se preocupen por analizar el fraude científico y es que, paradójicamente, podría ser más fácil descubrir resultados dudosos entre los campos considerados habitualmente como de mayor difusión social o de mayor impacto que en otros más modestos. En la curiosa dinámica del ecosistema científico, los resultados más notorios y populares podrían conllevar mayor riesgo de errores. Periodistas  a la caza del fraude científico,  equípense para la caza mayor.

La segunda conclusión no es menos interesante y literalmente dice:

Second, the overall evidence on an interaction becomes increasingly distorted by multiple independent testing

Es decir, que en el mundo de la interacción entre proteinas, el aumento de recursos y métodos de análisis no lleva a un aumento proporcional en la certidumbre, sino que puede que lleve a todo lo contrario.