Academia y fraude: el caso Ariely, Gino y Data Colada

En el mundo académico, donde el conocimiento es reverenciado y la búsqueda de la verdad es primordial, la ocurrencia de fraude parece paradójica. Sin embargo, como se explora en una investigación realizada por el multimedio Freakonomics,¹ el fraude persiste en la investigación científica. Este artículo profundiza en las razones detrás de este fenómeno preocupante y las posibles soluciones para combatirlo.

La presión en el mundo académico

El fraude académico a menudo surge de la intensa presión por publicar. La frase “publicar o perecer” encapsula la dura realidad para muchos investigadores. El éxito en la academia se mide frecuentemente por la cantidad de publicaciones y el prestigio de las revistas en las que aparecen. Este entorno de alta presión puede empujar a algunos investigadores a tomar atajos o involucrarse en malas conductas para asegurar financiamiento, contratación o reconocimiento profesional.

La naturaleza competitiva de asegurar subvenciones de investigación exacerba esta presión. Los organismos de financiación a menudo favorecen resultados innovadores, incentivando involuntariamente hallazgos sensacionales sobre la investigación rigurosa y replicable. Como señala Uri Simonsohn, cofundador del blog Data Colada, esto crea un “mercado de limones” en el que el énfasis en resultados novedosos puede eclipsar la necesidad de calidad y honestidad.

La anatomía del fraude

El fraude en la academia puede tomar muchas formas, incluyendo la fabricación de datos, la falsificación y el plagio. Un caso notorio discutido en la investigación involucra a Diederik Stapel, un psicólogo social holandés que fabricó datos en docenas de estudios publicados. Sus acciones no sólo empañaron su reputación, sino que también pusieron en duda la validez de la investigación en psicología social. Un tiempo después del descubrimiento del fraude, Stapel publicaría un libro titulado Descarrilamiento (Ontsporing en su versión original en holandés), confesando lo que había hecho y por qué lo había hecho: “Me estaba yendo bien, pero luego me volví impaciente, demasiado ambicioso, imprudente. Quería ir más rápido y mejor, más alto, y ser más inteligente todo el tiempo. Pensé que ayudaría si tomaba un pequeño atajo. Pero luego me encontré cada vez más a menudo en el carril completamente equivocado. Al final, ni siquiera estaba en el camino”.

La crisis de replicación subraya aún más la prevalencia de prácticas de investigación dudosas. Muchos estudios de alto perfil, particularmente en psicología y ciencias sociales, no han logrado replicarse, lo que plantea dudas sobre su fiabilidad. Esta crisis destaca cómo los problemas sistémicos en las prácticas de investigación y las normas de publicación pueden perpetuar el fraude.

El papel de Data Colada

Data Colada, creado por Uri Simonsohn (Esade), Leif Nelson (Berkeley) y Joe Simmons (Pensilvania), docentes e investigadores de prestigiosas universidades, ha surgido como un vigilante de la integridad académica. A través de un análisis meticuloso y una crítica, el blog ha expuesto varios casos de fraude académico y p-hacking,² donde los investigadores manipulan datos para lograr resultados estadísticamente significativos.

Una de sus contribuciones notables es la identificación de patrones inusuales en los datos de investigación, que a menudo indican manipulación. Al sacar estos problemas a la luz, Data Colada ha impulsado conversaciones sobre la necesidad de mejores prácticas de investigación y mayor transparencia en la academia.

¿Cómo surgió esta iniciativa? En palabras de Simonsohn, todo comenzó luego de concurrir a seminarios o leer artículos y no creer lo que mostraban. Los creadores de Data Colada empezaron a notar que cuando un hallazgo no coincidía con lo que intuían que podía dar, terminaban confiando en su intuición antes que en el hallazgo. Y ahí nace uno de los pilares que busca afianzar Data Colada: los datos deben publicarse. El descubrimiento de algunos fraudes que veremos a continuación fue posible porque los autores publicaron sus datos. Si se publicaran más datos, sería más fácil y más abarcativo el análisis para detectar fraudes. Afortunadamente, muchas revistas de economía exigen y han comenzado a exigir a los autores que publiquen sus datos en bruto.

Este tipo de hechos llevó a que, en 2013, Brian Nosek, profesor de psicología de la Universidad de Virginia, fundara el Centro para la Ciencia Abierta³ (Center for Open Science), una organización sin fines de lucro que busca mejorar la integridad de la investigación científica, y que recibió apoyos de organismos como la NASA y la Fundación Nacional de Ciencia, entre otros. A su vez, hace unos años, la prestigiosa organización J-PAL publicó un artículo sobre por qué los investigadores deberían publicar sus datos,⁴ dado que hacerlo tenía asociado múltiples beneficios, como aumentar la visibilidad de la investigación, el número de citas, la promoción de nuevas ideas y el estímulo para colaboraciones entre investigadores y hacedores de política.

Casos notables de fraude

Un ejemplo reciente y notable de fraude académico involucra a Dan Ariely (Duke) y Francesca Gino (Harvard), dos reconocidos investigadores en el campo de la psicología del comportamiento.⁵ En 2021 se descubrió que ambos habían manipulado datos en varios estudios gracias a una investigación de Data Colada,⁶ lo que sacudió a la comunidad científica. Ariely, famoso por bestsellers como Predeciblemente irracional, y Gino, autora de Talento rebelde, fueron acusados de presentar datos fraudulentos en artículos influyentes. El escándalo y las dudas se fueron incrementando con el paso de los meses y no sólo generaron daño en su reputación personal, sino que también plantearon serias dudas sobre la fiabilidad de la investigación en su campo.

Paradójicamente, Ariely publicó un libro sobre la deshonestidad, titulado La honesta verdad sobre la deshonestidad,⁷ en el que analiza qué factores hacen más o menos probable que una persona decida hacer trampa o cometer fraude en diversos ámbitos. Fue tal el impacto del libro que la investigación terminó plasmada en un documental de Netflix, que ya no está disponible en la plataforma por razones evidentes.

Los artículos en cuestión habían sido publicados hace casi diez años. Uno de ellos afirmaba que, si se les pide a las personas que firmen un formulario en la parte superior, antes de completar la información debajo, se obtendrán respuestas más veraces que si firman en la parte inferior. Luego de muchos intentos ineficaces de reproducir este hallazgo y acusaciones de que los datos que lo respaldan habían sido falsificados, el artículo original fue finalmente retractado.

Los dos presuntos defraudadores, Ariely y Gino, mantienen su inocencia y brindaron respuestas evasivas y no del todo convincentes luego de que aparecieran los primeros cuestionamientos. Gino fue suspendida por Harvard y Ariely fue notificado por la Universidad de Duke de que “estaban investigando las circunstancias que llevaron a la falsificación de datos”. Gino terminaría demandando a Harvard, así como a los otros tres investigadores académicos que denunciaron el delito, que integran Data Colada.

Los denunciantes han destacado que creen que hay “datos falsos” en muchos de los artículos que tienen a Gino como coautora, “quizás docenas”.⁸ En ese artículo que causó tantos problemas, sobre el lugar en el que se coloca la firma, había otros tres coautores que nunca habían sido acusados de irregularidades.

Posibles soluciones

Entonces, ¿se puede detener el fraude académico? Algunas soluciones potenciales.

Por un lado, un enfoque clave es fortalecer la supervisión de las prácticas de investigación. Esto incluye procesos de revisión entre pares más rigurosos y la implementación de políticas de datos abiertos, donde se requiere que los investigadores compartan sus datos sin procesar para su verificación. Esta transparencia facilita la detección de irregularidades y promueve la confianza en los resultados publicados.

A su vez, reformar las estructuras de incentivos en la academia resulta crucial. En lugar de centrarse en la cantidad de publicaciones, se debe valorar la calidad. Esto podría implicar recompensar estudios de replicación y resultados negativos, que son igualmente importantes para el avance del conocimiento. Al cambiar el enfoque de los hallazgos sensacionales a la investigación robusta y reproducible, se puede aliviar la presión que lleva al fraude.

Crear una cultura de integridad dentro de las instituciones académicas es esencial. Esto implica educar a los investigadores sobre las prácticas éticas y las consecuencias a largo plazo del fraude. Los sistemas de mentoría y apoyo pueden guiar a los jóvenes investigadores hacia una conducta científica honesta y rigurosa, ayudándolos a navegar las presiones y desafíos de la carrera académica.

Por último, los avances en tecnología pueden desempeñar un papel crucial en la detección del fraude. Las herramientas estadísticas y los algoritmos pueden identificar irregularidades en los datos, mientras que plataformas como servidores de preimpresión y revistas de acceso abierto promueven la transparencia y accesibilidad de la investigación. Estas tecnologías no sólo detectan problemas, sino que también facilitan un entorno de investigación más abierto y colaborativo.

El camino por delante

El año pasado, más de 10.000 trabajos de investigación fueron retractados, según la prestigiosa revista Nature,⁹ estableciendo un récord. En efecto, si bien el fraude académico sigue siendo un desafío significativo, como evidencia lo anterior, los esfuerzos concertados de individuos, instituciones y de la comunidad investigadora en general ofrecen esperanza. Al abordar las causas fundamentales del fraude e implementar salvaguardas robustas, se puede preservar la integridad de la investigación académica. A medida que se buscan respuestas a preguntas complejas, garantizar la credibilidad de esas respuestas es primordial.