De los incentivos, las externalidades político-económicas y los procesos de evaluación de la producción de investigación

On Incentives, Political and Economical Externalities, and Research Output Assessment Procedures

Merton y otros sociólogos, filósofos e historiadores de la ciencia hace ya tiempo mostraron como las comunidades académicas están sujetas a análisis similares a los que se hacen para otro tipo de comunidades. Es evidente además que estos procesos implican la atención tanto de sus propias dinámicas internas, de tipo conceptual y metodológico, como de las presiones e influencias de otras comunidades académicas. Hoy es evidente la incidencia de las externalidades generadas por estas. Tanto así que pueden considerarse como productos emergentes de ellas mismas o de las dinámicas de interacción entre comunidades.

A este respecto, han sido varias las editoriales y artículos de revistas top que mencionan la influencia de la financiación externa, la responsabilidad social, los índices de impacto, conflictos de interés e incluso la influencia de las denominadas redes sociales y académicas sobre los productos y la forma de comunicación de los mismos (Editorial, 2013, 2014; Piwowar, 2013; Thelwall, Haustein, Larivière, & Sugimoto, 2013; Van Noorden, 2013). Pero no se limita a un fenómeno posterior a la publicación sino por el contrario a la generación misma de las investigaciones.

Así, un ejemplo cercano y tangible está asociado a los sistemas de incentivos generados por las comunidades que evalúan y controlan la asignación de recursos para la investigación que termina por orientar el comportamiento de los investigadores sobre la cantidad, calidad, lugar y tipo de publicación, generando fuertes conflictos de interés tanto de los investigadores como regulación social de la investigación y su difusión (Editorial, 2014). Otro ejemplo es como los sistemas de acreditación promovieron la explosión de publicaciones para evidenciar la producción y el compromiso institucional con la investigación, lo cual generó presiones sobre las comunidades académicas para publicar. Dando además como resultado diferencias entre sistemas de medición a nivel internacional, actualmente no existe una homogeneidad entre las medidas de los índices de citación de Google Scholar, índices de Scopus y el factor de impacto de Thompson Reuters (Bornmann et al., 2009; Silva, 2012).

Por algunas de estas razones resulta crítico, para salvar unos mínimos de calidad de dicha producción, que los procesos de evaluación sean exhaustivos, exogámicos y contrastados intersubjetivamente en forma ciega; estas características buscan disminuir el efecto de algunas externalidades, por ejemplo, las que surgen de intereses de comunidades con afinidades o que por el contrario compiten o que surgen de comunidades que se oponen en términos ideológicos, políticos o incluso personales. Esta es la razón por la cual se busca que los pares no conozcan los autores, las instituciones o el país, o si es así que el evaluador no sea del mismo lugar (aunque esto es muy difícil de lograr), pero esta tarea se complejiza por cuanto los evaluadores deben contar con experticia temática similar y con una formación metodológica sólida lo cual no es sencillo de lograr y más cuando algunas comunidades no se encuentran suficientemente desarrolladas, actualizadas o que han construido lenguajes que solo hablan ellos mismos.

Adicionalmente, este problema se complejiza a un más si le sumamos variables de tipo económico.

Los investigadores ganan incentivos por publicación y los evaluadores no reciben ningún tipo de reconocimiento económico, en la mayoría de los casos. Es entonces evidente que los incentivos juegan como una externalidad a la dinámica académica similar a los intereses políticos, ideológicos e incluso personales. Es un contraste que los equipos editoriales deben tener en cuenta como parte de su proceso de evaluación.

Desafortunadamente, las comunidades académicas en transcurso de consolidación son más vulnerables a ajustar sus prácticas en función de los incentivos o de las externalidades mencionadas, más aun si dependen de instituciones frágiles. Esta es otra razón que sustenta la necesidad de construir sistemas de evaluación exogámicos doble ciegos¹. Este proceso ideal deberá complementarse con procesos en los que los formatos de evaluación e incluso la transparencia de las evaluaciones permitan evidenciar la incidencia de las evaluaciones. Sin embargo esta dinámica no es fácil de lograr por cuanto ni evaluadores ni evaluados parecen aun listos para que estos procesos sean completamente transparentes para toda la comunidad, sin embargo, y por proceso de autorregulación de las prácticas científicas, seguramente en un futuro cercano esto podrá lograrse.

Quiero señalar finalmente que hoy en día nadie es ingenuo. Los académicos sabemos el valor de los incentivos; pero lo critico es desdibujar nuestro trabajo en función de estos y no de producir conocimiento pertinente, relevante y de calidad, o peor aún, externalizar la responsabilidad en el sistema que solemos criticar cuando solo nosotros somos responsables de las consecuencias derivadas de las decisiones que tomamos como investigadores, evaluadores e incluso como editores. Por algunas de estas razones y por una responsabilidad ética y social debemos hacer visible las implicaciones de las externalidades como también del comportamiento de los investigadores y los evaluadores frente a estas.

WILSON LÓPEZ-LÓPEZ
Editor

Pie de página

¹Ni el editor que asigna los pares ni el par designado conoce el origen de la publicación y el primero busca elegir pares de comunidades libre de interés

Referencias

Bornmann, L., Marx, W., Schier, H., Rahm, E., Thor, A., & Daniel, H.-D. (2009). Convergent validity of bibliometric Google Scholar data in the field of chemistry-Citation counts for papers that were accepted by Angewandte Chemie International Edition or rejected but published elsewhere, using Google Scholar, Science Citation Index, Scopus, and Chemical Abstracts. Journal of Informetrics, 3(1), 27-35.         [ Links ]

Editorial. (2013). Enemy of the good. Nature, 503, 438.         [ Links ]

Editorial. (2014). Conflict of interest. Nature, 505, 132.         [ Links ]

Piwowar, H. (2013). Value all research products. Nature, 493, 159.         [ Links ]

Silva, A. L. C. (2012). El índice-H y Google Académico: una simbiosis cienciométrica inclusiva. Acimed, 23(2), 308-322.         [ Links ]

Thelwall, M., Haustein, S., Larivière, V., & Sugimoto, C. R. (2013). Do altmetrics work? Twitter and ten other social web services. PloS One, 8(5), e64841.         [ Links ]

Van Noorden, R. (2013). PLOS profits prompt revamp Budget crunch hits Keeling ' s curves. Nature, 503, 320-321.         [ Links ]