FLICKR, THOMAS HAWK Actualmente, Estados Unidos gasta alrededor del 2,7 por ciento de su producto interno bruto (PIB) en investigaci\u00f3n y desarrollo, aproximadamente la mitad del cual proviene de fuentes federales. Esta cantidad es comparable a los gastos anuales en infraestructura de transporte y agua (3 por ciento del PIB) y en educaci\u00f3n (5,5 por ciento). La magnitud de las inversiones requeridas para mantener la empresa cient\u00edfica ha dado lugar a llamados para una evaluaci\u00f3n cuantitativa del impacto de las contribuciones de individuos e instituciones, de modo que los responsables de la formulaci\u00f3n de pol\u00edticas est\u00e9n convencidos de que los recursos se est\u00e1n utilizando de manera eficaz.<\/p>\n
A pesar de su importancia, si y c\u00f3mo cuantificar el impacto cient\u00edfico sigue siendo una fuente de controversia dentro de la comunidad investigadora. Por ejemplo, la Declaraci\u00f3n de San Francisco sobre la evaluaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n ha promovido \u00abla necesidad de eliminar el uso de m\u00e9tricas basadas en revistas, como los Factores de impacto de las revistas, en las consideraciones de financiaci\u00f3n, designaci\u00f3n y promoci\u00f3n\u00bb. Me sorprende que un cient\u00edfico…<\/p>\n
Hay una larga historia de uso de medidas basadas en bibliometr\u00eda para cuantificar la producci\u00f3n cient\u00edfica y el impacto. Quienes se oponen a tales medidas, incluidos muchos cient\u00edficos destacados, han instado recientemente a la comunidad cient\u00edfica a volver al est\u00e1ndar de oro de la revisi\u00f3n por pares. Detr\u00e1s de esta recomendaci\u00f3n est\u00e1 la hip\u00f3tesis de que, si dos evaluadores inteligentes e imparciales leyeran los documentos de, por ejemplo, los solicitantes de un puesto docente, sacar\u00edan la misma conclusi\u00f3n sobre qu\u00e9 candidato es el mejor para el puesto.<\/p>\n
Esta es una posici\u00f3n ingenua e insostenible. Cualquiera que trabaje como editor de una revista, o como miembro de un comit\u00e9 de selecci\u00f3n o promoci\u00f3n y permanencia, sabe cu\u00e1n ampliamente var\u00edan las calificaciones de los art\u00edculos, individuos o propuestas entre los revisores. De hecho, David Kaplan y sus colegas de la Universidad Case Western Reserve han demostrado que se necesitar\u00edan decenas de miles de evaluaciones de pares independientes e imparciales para obtener una clasificaci\u00f3n precisa. Y el n\u00famero de revisores necesarios no es la \u00fanica limitaci\u00f3n de la revisi\u00f3n por pares como proceso de medici\u00f3n. Como todos los humanos, los cient\u00edficos tienen opiniones sesgadas de los estudiantes, colaboradores y competidores. Lamentablemente, ser un experto no es una garant\u00eda de que esos sesgos estar\u00e1n ausentes; es solo una garant\u00eda de que uno estar\u00e1 convencido de que tiene raz\u00f3n.<\/p>\n
Los cient\u00edficos ya est\u00e1n siendo evaluados usando medidas basadas en bibliometr\u00eda como el n\u00famero de citas o el \u00edndice h<\/em>. Un hecho indiscutible es que la mayor\u00eda de las medidas basadas en bibliometr\u00eda est\u00e1n fuertemente correlacionadas entre s\u00ed, lo que sugiere que capturan algo real e importante sobre el impacto de los cuerpos de trabajo.<\/p>\n Hay, sin embargo, dos desaf\u00edos importantes cuando abordar el impacto cient\u00edfico. En primer lugar, los cient\u00edficos se benefician al ser percibidos como personas que tienen un gran impacto. Por lo tanto, una medida s\u00f3lida del impacto cient\u00edfico debe resistir la manipulaci\u00f3n. En segundo lugar, una medida s\u00f3lida del impacto debe, posiblemente, premiar la calidad sobre la cantidad. De hecho, uno de los riesgos del uso generalizado de medidas basadas en bibliometr\u00eda es el cambio en los patrones de publicaci\u00f3n de los cient\u00edficos con el objetivo de inflar su propio impacto aparente. Es probable que estos esfuerzos de manipulaci\u00f3n est\u00e9n relacionados con los aumentos observados en las tasas de publicaci\u00f3n y en pr\u00e1cticas cuestionables de autocitaci\u00f3n.<\/p>\n Adem\u00e1s, si bien las citas son posiblemente los indicadores m\u00e1s confiables del impacto cient\u00edfico, el n\u00famero de citas de art\u00edculos individuales abarca m\u00e1s de cinco \u00f3rdenes de magnitud, y los art\u00edculos m\u00e1s citados tienen cientos de miles de citas. El amplio rango de n\u00famero observado de citas y los hallazgos de 2006 de Duncan Watts y sus equipos de la Universidad de Columbia sobre los mercados culturales sugieren que el proceso mediante el cual la calidad de un art\u00edculo se traduce en citas es casi seguro impulsado por la din\u00e1mica de ricos que se hacen m\u00e1s ricos.<\/p>\n Sin embargo, es posible superar estos desaf\u00edos si se posee una caracterizaci\u00f3n rigurosa de las propiedades estad\u00edsticas del n\u00famero de citas de art\u00edculos cient\u00edficos. Usando la forma funcional de la distribuci\u00f3n del n\u00famero de citas, se podr\u00eda desarrollar un enfoque basado en principios para el desarrollo de medidas de impacto.<\/p>\n Mi laboratorio ha demostrado que el logaritmo del n\u00famero de citas de art\u00edculos publicados en una revista convergen a un valor final dentro de unos 10 a\u00f1os. Sorprendentemente, la distribuci\u00f3n del n\u00famero final de citas de art\u00edculos publicados en una revista cient\u00edfica converge a una distribuci\u00f3n lognormal discreta con par\u00e1metros estables y , que son an\u00e1logos a los par\u00e1metros con el mismo nombre para una distribuci\u00f3n gaussiana. Nuestros resultados sugieren que hay una cantidad latente que se podr\u00eda denotar citabilidad que determina la capacidad de un art\u00edculo para acumular citas.<\/p>\n Aunque carecemos de una comprensi\u00f3n profunda del concepto de impacto cient\u00edfico, nuestra creciente comprensi\u00f3n de la din\u00e1mica de las citas permitir\u00e1 el desarrollo de medidas que sean objetivas, f\u00e1ciles de calcular, resistentes a la manipulaci\u00f3n y que fomenten comportamientos de publicaci\u00f3n deseables. Con tales medidas en la mano, finalmente podremos descubrir las condiciones individuales e institucionales que fomentan avances cient\u00edficos significativos y ayudar a los responsables pol\u00edticos y al p\u00fablico a tener confianza en que los recursos se est\u00e1n utilizando de manera inteligente.<\/p>\n Lus A. Nunes Amaral es profesor de ingenier\u00eda qu\u00edmica y biol\u00f3gica, f\u00edsica y astronom\u00eda, y medicina en la Universidad de Northwestern, donde codirige el Instituto de Sistemas Complejos de Northwestern.<\/em><\/strong><\/p>\n Reciba acceso completo a m\u00e1s de 35 a\u00f1os de archivos<\/strong>, as\u00ed como TS Digest<\/em><\/strong>, ediciones digitales de The Scientist<\/em><\/strong>, art\u00edculos destacados<\/strong>, \u00a1y mucho m\u00e1s!\u00danase gratis hoy \u00bfYa es miembro?Inicie sesi\u00f3n aqu\u00ed<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" FLICKR, THOMAS HAWK Actualmente, Estados Unidos gasta alrededor del 2,7 por ciento de su producto interno bruto (PIB) en investigaci\u00f3n y desarrollo, aproximadamente la mitad del cual proviene de fuentes federales. 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