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El dilema de las estadísticas

Que la abstrusa complejidad del mundo real pueda traducirse en una serie de operaciones matemáticas (como hizo Newton cuando describió las leyes de la gravitación universal) es un hecho que deslumbra.

El dilema de las estadísticas
Y la fascinación crece incluso más cuando la "magia" puede lograrse con un único número. Es lo que sucede con los resultados de encuestas o el rating televisivo, que llegan a encandilar a las multitudes como deidades posmodernas...

Es justamente en aras de esa presunta claridad que desde los años sesenta se intenta traducir en números la calidad del trabajo científico, lo que impulsó el desarrollo de la "cienciometría". Sin embargo, esta disciplina, que evalúa el desempeño de instituciones, países e investigadores, está actualmente en el centro de acaloradas controversias.

No hace mucho, la revista Nature les pidió a seis especialistas que comentaran cuáles son los principales problemas que ven en este sistema (basado en la cantidad de trabajos publicados y el número de citas que reciben, entre otros parámetros), y todos coincidieron bastante apasionadamente en que es hora de revisarlo y corregirlo; en especial, cuando se trata de valorar la importancia del trabajo individual de los investigadores.

"Los rankings están matando a la ciencia", afirma Carl Bergstrom, de la Universidad de Washington en Seattle, y agrega que esta práctica estimula a los investigadores a perseguir los altos rankings antes que la excelencia.

Bruno Frey y Margit Osterloh, de la Universidad de Zurich, subrayan que la motivación principal de los investigadores no es el dinero. "Los guían la curiosidad, la autonomía y el reconocimiento de sus pares; a cambio, aceptan una paga inferior -afirman-. Pero si ésta depende de simples mediciones de performance, la investigación se convierte en una suerte de «prostitución académica» en la que el trabajo se hace para agradar a los editores [de revistas científicas], más que para el avance del conocimiento."

Jevin West, de la Universidad de Washington, advierte que si se valora la cantidad por sobre la calidad los científicos tendrán fuertes incentivos para producir muchos papers, pero poco importantes. Jennifer Rohn, del University College London, sostiene que no se tienen en cuenta las contribuciones menos rutilantes, pero igualmente importantes en el largo plazo. Y Tibor Braun, fundador y editor de Scientometrics , destaca que como parece tan fácil producir un número, muchos podemos engañarnos pensando que entendemos lo que esas cifras quieren decir... aunque no lo hagamos. Como aconsejaba Einstein: "Hay que hacer las cosas lo más simples posible, pero no más simples de lo que son...".

Nora Bär
nbar@lanacion.com.ar

Miércoles 16 de febrero de 2011

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