ARRIBA: ISTOCK.COM, ORBON ALIJA<\/p>\n
Un estudio publicado el lunes (30 de agosto) por la Oficina Nacional de Investigaci\u00f3n Econ\u00f3mica encuentra que las nuevas las ideas en la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica tienen menos probabilidades de difundirse cuando son generadas por mujeres y minor\u00edas que cuando son generadas por hombres.<\/p>\n
Los autores del estudio, que no fue revisado por pares, utilizaron una t\u00e9cnica computacional llamada lenguaje natural procesamiento para escanear t\u00edtulos y res\u00famenes en MEDLINE en busca de frases novedosas de una, dos o tres palabras que se originen en art\u00edculos de investigaci\u00f3n biom\u00e9dica publicados entre 1980 y 2008. Los investigadores clasificaron estas frases seg\u00fan el n\u00famero total de menciones que recibieron en el a\u00f1o en que aparecieron por primera vez. y analizamos el 0,1 % de las frases principales de cada a\u00f1o para evaluar si cada una representaba una nueva idea real o una innovaci\u00f3n cient\u00edfica. , para que sepamos qu\u00e9 idea espec\u00edfica viaja de un cient\u00edfico a otro cient\u00edfico, de un lugar a otro, dice el coautor Wei Cheng, economista de la Universidad de Ciencia y Tecnolog\u00eda de China Oriental. en una lista de las principales innovaciones (que inclu\u00eda desarrollos como la reacci\u00f3n en cadena de la polimerasa y el VIH\/SIDA), Cheng y su exasesor de doctorado, el economista de la Universidad Estatal de Ohio Bruce Weinberg, analizaron las redes sociales de los autores de los art\u00edculos para acu\u00f1ar las frases innovadoras (llamados innovadores), determinando qui\u00e9n era colaborador, colaborador de un colaborador, etc.<\/p>\n
A partir de esto, determinaron un grupo de posibles adoptantes de la nueva idea: personas que hab\u00edan publicado en \u00e1reas similares o que ten\u00edan t\u00e9rminos MeSH (encabezados de materias m\u00e9dicas) similares en sus publicaciones. Luego calcularon c\u00f3mo la probabilidad de que un adoptante potencial recogiera la idea se relacionaba con factores como la distancia de su red con respecto al innovador y la raza o el g\u00e9nero de los innovadores. los innovadores se mencionaron un poco m\u00e1s del uno por ciento en t\u00edtulos y res\u00famenes posteriores que las ideas generadas por equipos mayoritariamente femeninos durante un per\u00edodo de cinco a\u00f1os despu\u00e9s de su primera publicaci\u00f3n. Encontramos que las ideas de las mujeres son menos adoptadas, dice Cheng, en parte porque las mujeres no est\u00e1n tan bien conectadas en las redes como los hombres, al menos cuando se trata de conexiones de corto alcance. Cheng y Weinberg descubrieron que los equipos integrados en su mayor\u00eda por mujeres innovadoras ten\u00edan menos conexiones de red cercanas, personas a uno o cinco pasos de distancia. El an\u00e1lisis muestra que es m\u00e1s probable que las ideas se adopten cuando el adoptante potencial est\u00e1 cerca del innovador, por lo que si las mujeres tienen menos conexiones de corto alcance, dice Cheng, eso podr\u00eda reducir la tasa total de adopci\u00f3n de sus ideas. <\/p>\n
Incluso cuando se corrigen las redes m\u00e1s peque\u00f1as, dice, es menos probable que las ideas de las mujeres sean adoptadas, incluso por otras mujeres. Para los miembros m\u00e1s cercanos de sus redes, las mujeres eran m\u00e1s propensas a adoptar ideas de mujeres que de hombres, pero a medida que aumentaba la distancia con el innovador, las mujeres eran en realidad menos propensas a adoptar nuevas ideas de otras mujeres que de hombres.<\/p>\n
Entonces, cuando simplemente aumentamos la proporci\u00f3n de mujeres investigadoras en [investigaci\u00f3n] biom\u00e9dica, en realidad no aumenta las tasas generales de adopci\u00f3n de una idea de una mujer innovadora, dice Cheng.<\/p>\n
Su El an\u00e1lisis tambi\u00e9n muestra que los innovadores negros e hispanos tienen menos conexiones de red cercanas que los innovadores blancos y asi\u00e1ticos, y que las ideas con un n\u00famero sustancial de autores negros o hispanos ten\u00edan menos probabilidades que el promedio de ser mencionadas por investigadores a m\u00e1s de un paso de distancia (ideas Sin embargo, los equipos con algunos autores hispanos tuvieron la tasa de adopci\u00f3n m\u00e1s alta de todos los grupos a un paso). medio o investigadores al final de su carrera. <\/p>\n
Seg\u00fan Weinberg, una raz\u00f3n por la que \u00e9l y Cheng se centraron en la difusi\u00f3n de ideas entre los cient\u00edficos biom\u00e9dicos en lugar de, por ejemplo, ge\u00f3logos o astr\u00f3nomos fue porque las preguntas que estudian los cient\u00edficos biom\u00e9dicos est\u00e1n intr\u00ednsecamente ligadas a la salud humana y a menudo pertenecen a poblaciones espec\u00edficas.<\/p>\n
Pensamos que los investigadores se enfocan con frecuencia en las condiciones que son relevantes para sus grupos, dice. Por lo tanto, la identidad del innovador y la naturaleza de la idea podr\u00edan tener efectos sustanciales sobre qu\u00e9 tipo de condiciones m\u00e9dicas reciben atenci\u00f3n.<\/p>\n
Las condiciones de salud de las mujeres son m\u00e1s estudiadas por investigadoras, dice Cheng. Entonces, cuando la investigaci\u00f3n realizada por mujeres cient\u00edficas recibe menos atenci\u00f3n, eso podr\u00eda generar cierta disparidad en t\u00e9rminos de las condiciones de salud de mujeres y hombres. <\/p>\n
Los autores se\u00f1alan algunas advertencias a su estudio. Por un lado, dice Weinberg, la raza y el g\u00e9nero fueron determinados por algoritmos a partir de los nombres de los autores y no fueron autoinformados, lo que significa que no siempre fueron precisos. Agrega que los algoritmos que usaron no estaban configurados para dar cuenta de la fluidez de g\u00e9nero y solo inclu\u00edan un pu\u00f1ado de categor\u00edas raciales y \u00e9tnicas. <\/p>\n
Weinberg tambi\u00e9n se\u00f1ala que su estudio no fue dise\u00f1ado para determinar la causalidad, ya que fue no un experimento controlado sino que solo pudo encontrar asociaciones. Cheng dice que el estudio actual es parte de un proyecto m\u00e1s amplio en el que est\u00e1n trabajando en el que esperan obtener una comprensi\u00f3n m\u00e1s s\u00f3lida de la posible causalidad.<\/p>\n
Seg\u00fan el estad\u00edstico de la Universidad de Colorado Boulder, Aaron Clauset, quien fue no particip\u00f3 en el estudio, es dif\u00edcil saber realmente por qu\u00e9 alguien elige adoptar una idea sobre otra sin preguntarles directamente en una entrevista, pero dado que ese enfoque no ser\u00eda factible a la escala utilizada en el art\u00edculo, dice que el enfoque computacional los autores fue razonable.<\/p>\n
\nSer capaz de cuantificar el flujo de ideas en [la escala del nuevo an\u00e1lisis] es sencillamente dif\u00edcil.<\/p>\n
Aaron Clauset, Universidad de Colorado, Boulder <\/p><\/blockquote>\n
Ser capaz de cuantificar el flujo de ideas en [la escala del nuevo an\u00e1lisis] es simplemente dif\u00edcil, dice.<\/p>\n
Aunque no podemos ver directamente la imagen completa del sesgo en la adopci\u00f3n de ideas, dice que podemos ver las sombras que proyecta en los datos que recopilaron los investigadores. Cuantas m\u00e1s sombras puedas juntar, mejor reconstrucci\u00f3n podr\u00e1s obtener del fen\u00f3meno, dice Clauset.<\/p>\n
Para explorar m\u00e1s de estas sombras y su impacto en la difusi\u00f3n de ideas, Clauset sugiere analizar otras formas de redes sociales en comunidades cient\u00edficas, como qui\u00e9n fue a la escuela de posgrado juntos o qui\u00e9n reconoce a qui\u00e9n al final de sus art\u00edculos. <\/p>\n
El investigador cuantitativo Mathijs De Vaan de la Universidad de California, Berkeley, dice que le gustar\u00eda ver la validaci\u00f3n de las nuevas ideas extra\u00eddas del an\u00e1lisis a trav\u00e9s del procesamiento del lenguaje natural. A veces, dice, puede ser dif\u00edcil incluso para \u00e9l descubrir la novedad de un art\u00edculo simplemente leyendo el resumen, y mucho menos una m\u00e1quina que no tiene el conocimiento que yo tengo como investigador. Pero si se valida, dice que el concepto de usar una m\u00e1quina para identificar nuevas ideas a partir de res\u00famenes cient\u00edficos es realmente genial y ser\u00eda una gran innovaci\u00f3n en la investigaci\u00f3n de la innovaci\u00f3n.<\/p>\n
La desigualdad est\u00e1 codificada en nuestras redes sociales<\/strong><\/h2>\n
Incluso con sus limitaciones, el estudio muestra que, de alguna manera, la desigualdad est\u00e1 codificada en nuestras redes sociales, dice Douglas Guilbeault, cient\u00edfico social computacional de la Universidad de California, Berkeley, quien no particip\u00f3 en el estudio. <\/p>\n
Si puede identificar desigualdades claras por g\u00e9nero y raza en t\u00e9rminos de estructura de la red, crea nuevas oportunidades para intervenciones basadas en la red, dice.<\/p>\n
Esto podr\u00eda incluir instituciones que reorganizan los equipos de investigaci\u00f3n para tener m\u00e1s equilibrio racial o de g\u00e9nero, adem\u00e1s de promover equipos m\u00e1s diversos, dice Guilbeault, por ejemplo, otorg\u00e1ndoles subvenciones o ayudando a los investigadores de grupos subrepresentados a establecer conexiones en las reuniones. <\/p>\n
I supongo que el consejo de autoayuda es ser consciente de tu diablillo sesgos l\u00edcitos, dice Weinberg, especialmente al revisar propuestas, documentos o CV. Como cient\u00edficos, dice, nuestro stock-in-trade est\u00e1 en la frontera del conocimiento. Y desafiar los sesgos propios cuando una gran idea est\u00e1 en juego es una forma de acercarse y permanecer m\u00e1s cerca de la frontera del conocimiento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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