WIKIMEDIA COMMONS, ADMINISTRACI\u00d3N DE REGISTROS Y ARCHIVOS NACIONALES DE EE. UU.<\/p>\n
Los cient\u00edficos no son robots que registran eventos utilizando m\u00e9todos mec\u00e1nicamente objetivos. Como todos los seres humanos, los cient\u00edficos tienen prejuicios. De hecho, el sesgo inherente a la ciencia ha suscitado debates sobre el cambio clim\u00e1tico, la evoluci\u00f3n y otros temas. No obstante, la confiabilidad y la validez de los datos utilizados para sacar conclusiones son el eje del progreso cient\u00edfico.<\/p>\n
Con demasiada frecuencia, los argumentos surgen despu\u00e9s<\/em> de que se realizan los an\u00e1lisis y se extraen las conclusiones, en lugar de abordarlas. m\u00e1s a fondo por adelantado. Sostenemos que muchos de los problemas que enfrentan la ciencia y la sociedad se deben a la falta de rigor tanto en la ense\u00f1anza como en la implementaci\u00f3n de las \u00abmejores pr\u00e1cticas\u00bb ampliamente reconocidas. m\u00e9todos en la ciencia. Un campo que tiene una historia de esto es el comportamiento animal. Hace un siglo, Kluge Hans, el caballo inteligente que supuestamente pod\u00eda resolver problemas matem\u00e1ticos mucho m\u00e1s all\u00e1…<\/p>\n Muchos ojos ciegos<\/strong><\/p>\n Hay dos formas principales de aliviar los problemas derivados del sesgo del observador. La primera, particularmente destacada en los experimentos, es que el observador\/experimentador est\u00e9 ciego a las condiciones que se est\u00e1n probando. Entonces, si uno est\u00e1 evaluando si un tratamiento farmacol\u00f3gico en lugar de otro altera una medida de ansiedad en ratones, entonces el observador no debe saber qu\u00e9 tratamiento han recibido los ratones. Por lo tanto, se eliminan los sesgos inconscientes en el registro de datos. Alternativamente, o adem\u00e1s, al menos dos observadores independientes deben registrar los datos. La alta concordancia entre observadores en los datos recopilados ayuda a garantizar la confiabilidad de los datos y su posterior interpretaci\u00f3n.<\/p>\n Adem\u00e1s, con el f\u00e1cil y econ\u00f3mico acceso actual a los equipos de grabaci\u00f3n de video, a menudo es bastante factible tener observadores eval\u00fae los ensayos utilizando cualquiera de una serie de programas de observaci\u00f3n computarizados y evite el tedioso registro manual. Sin embargo, despu\u00e9s de evaluar una muestra sistem\u00e1tica de casi 1000 art\u00edculos de datos originales publicados desde 1970 en cada una de las 5 principales revistas sobre comportamiento animal, encontramos que, con una excepci\u00f3n, menos del 5 % de los art\u00edculos de cada revista hab\u00edan empleado las mejores t\u00e9cnicas disponibles. para minimizar el sesgo.<\/p>\n Incluso los investigadores de laboratorio que utilizan m\u00e9todos de grabaci\u00f3n automatizados deben tener cuidado con los posibles sesgos que introducen en el experimento. Rara vez se mide la confiabilidad de estos dispositivos a lo largo del tiempo para garantizar que miden con precisi\u00f3n lo que el investigador supone que est\u00e1 midiendo. Adem\u00e1s, estas metodolog\u00edas a menudo solo son aplicables en la investigaci\u00f3n que utiliza tipos est\u00e1ndar de medidas de comportamiento susceptibles de tal automatizaci\u00f3n, y no para trabajos pioneros que utilizan nuevas medidas en contextos inusuales. Por lo tanto, incluso los experimentos de laboratorio altamente controlados deben incorporar medidas adicionales para garantizar una recopilaci\u00f3n de datos imparcial y confiable.<\/p>\n Un problema generalizado<\/strong><\/p>\n Aquellos que no estudian el comportamiento pueden pensar que est\u00e1n fuera de peligro. Ellos no son. Los geles de electroforesis, la densidad de neuronas en portaobjetos histol\u00f3gicos, las medidas de mol\u00e9culas a micro y nanoescala, etc., tambi\u00e9n deben codificarse a ciegas y de forma fiable. A menudo, esto se puede hacer f\u00e1cilmente, pero como en el campo del comportamiento, estos m\u00e9todos no siempre se utilizan, o al menos no se informan. Adem\u00e1s, el uso de colores falsos en la evaluaci\u00f3n de los esc\u00e1neres cerebrales y el cosmos puede posiblemente distorsionar las interpretaciones cualitativas seg\u00fan los contenedores utilizados para agrupar las respuestas e incluso los tonos seleccionados.<\/p>\n Los investigadores de campo pueden cuestionar nuestro llamado a m\u00e9todos formales para reducir sesgo y falta de fiabilidad: est\u00e1n solos en el campo; ciertamente saben qu\u00e9 poblaci\u00f3n o individuo est\u00e1n observando; no son capaces de hacer el tipo de cosas defendidas por esos puristas de laboratorio que son simplemente esc\u00e9pticos acerca de la investigaci\u00f3n de campo; \u00bfQu\u00e9 pas\u00f3 con la confianza? Pero argumentamos que la conciencia del problema y el uso apropiado de los m\u00e9todos de registro modernos pueden permitir tanto la recopilaci\u00f3n ciega de datos como la prueba de confiabilidad de al menos subconjuntos de datos.<\/p>\n Otra cr\u00edtica es que estas t\u00e9cnicas inhiben la creatividad, la novedad y la la capacidad de descubrir fen\u00f3menos importantes debido a las limitaciones que conllevan, que consumen mucho tiempo, son tediosas y, a menudo, innecesarias. Como muestra un art\u00edculo reciente de John Lounsbury y otros en la Universidad de Tennessee, los cient\u00edficos tienen poca conciencia medida por la paciencia con el seguimiento de reglas de rutina, procedimientos estructurados, pensamiento convencional y formas relacionadas de lidiar con su trabajo y carrera. Pero la impaciencia no es una excusa para pr\u00e1cticas de investigaci\u00f3n menos exhaustivas.<\/p>\n Lo que agrava el problema es el papel cada vez mayor de varios autores en los art\u00edculos, en los que cada componente aportado por un autor o equipo a menudo se acepta sin una evaluaci\u00f3n meticulosa por parte de los autores. el resto de los autores, lo que puede ser dif\u00edcil para los cient\u00edficos que tienen, por dise\u00f1o, diferentes antecedentes y, tal vez, un deseo humano de ser colegiados. No obstante, todos los autores deber\u00edan preocuparse de que sus reputaciones se vean mancilladas por colegas que, quiz\u00e1s sin darse cuenta, sean menos rigurosos de lo que deber\u00eda esperarse en la buena ciencia. La reciente confirmaci\u00f3n del fraude intencional en numerosas \u00e1reas de la ciencia, m\u00e1s recientemente en la psicolog\u00eda social, no es contra lo que estamos advirtiendo. Es que tales eventos pueden ser en parte consecuencia de una cultura cient\u00edfica y una pol\u00edtica editorial que no deja en claro deliberadamente las expectativas de que los art\u00edculos deben mostrar c\u00f3mo implementaron los m\u00e9todos para evitar problemas con el sesgo.<\/p>\n En resumen, se necesitan procedimientos m\u00e1s proactivos para minimizar la posibilidad de sesgo en nuestra investigaci\u00f3n observacional y experimental. Si bien las precauciones de cegamiento y confiabilidad no garantizan resultados v\u00e1lidos, su falta puede conducir, si no a errores reales, a la percepci\u00f3n de un sesgo indebido. Como comenzamos, los cient\u00edficos no son robots. Son individuos atrapados con demasiada frecuencia en una carrera competitiva y, como todos los dem\u00e1s, son propensos al autoenga\u00f1o. Como cient\u00edficos, debemos estar dispuestos a enfocarnos en nosotros mismos utilizando no solo la intuici\u00f3n, la eminencia o la integridad percibida, sino tambi\u00e9n las caracter\u00edsticas de la ciencia: informaci\u00f3n p\u00fablica, replicable, confiable y cuantitativa.<\/p>\n Gordon M. Burghardt es Alumni Distinguished Service Professor de Psicolog\u00eda y Ecolog\u00eda & Biolog\u00eda Evolutiva de la Universidad de Tennessee. Todd M. Freeberg es profesor asociado de psicolog\u00eda en la Universidad de Tennessee. Lea m\u00e1s sobre sus pensamientos sobre c\u00f3mo minimizar el sesgo del observador en esta reciente <\/strong>Etolog\u00eda <\/em>perspectiva<\/strong>. <\/strong><\/p>\n Recibe acceso completo a m\u00e1s de 35 a\u00f1os de archivos<\/strong>, como as\u00ed como TS Digest<\/em><\/strong>, ediciones digitales de The Scientist<\/em><\/strong>, art\u00edculos destacados<\/strong> y \u00a1mucho m\u00e1s!\u00danase gratis hoy \u00bfYa es miembro?Inicie sesi\u00f3n aqu\u00ed<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" WIKIMEDIA COMMONS, ADMINISTRACI\u00d3N DE REGISTROS Y ARCHIVOS NACIONALES DE EE. UU. Los cient\u00edficos no son robots que registran eventos utilizando m\u00e9todos mec\u00e1nicamente objetivos. Como todos los seres humanos, los cient\u00edficos tienen prejuicios. De hecho, el sesgo inherente a la ciencia ha suscitado debates sobre el cambio clim\u00e1tico, la evoluci\u00f3n y otros temas. 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