A nuevo conjunto de estudiar este mes sugiere que casi la mitad de todos los resultados publicados en revistas de ciencias sociales acreditadas no pueden replicarse mediante análisis independientes. Esto es parte de un problema de larga data en muchas áreas de investigación – más visiblemente en las ciencias sociales y psicologíaaunque también se expresaron preocupaciones en áreas investigación biomédica.
el ultimo trabajar es un proyecto de siete años llamado Sistematizar la confianza en la investigación y la evidencia abierta (Score), que ha publicado tres estudios que cubren 3.900 artículos de ciencias sociales. Descubrió que los artículos más recientes y los publicados en revistas que requerían un intercambio profundo de los datos subyacentes tenían más probabilidades de ser reproducidos. Por separado, investigación medica enfrenta sus propias limitaciones: diferentes volúmenes de pacientes y tamaños de muestra limitados significan que, en la práctica, puede parecerse más a las ciencias sociales que a la física de laboratorio. Es evidente que las autoridades deberían tener cuidado con cualquier afirmación que no esté basada en una base empírica amplia y sólida.
El lenguaje es clave: la reproducibilidad verifica si los resultados se pueden recrear utilizando los mismos datos y métodos. La replicación prueba si los resultados son válidos para datos nuevos en diferentes contextos. La ciencia rara vez produce exactamente los mismos resultados y comprender por qué es parte de cómo se acumula el conocimiento. Pero cada vez más, los políticos buscan convertir la incertidumbre en negación y convertir la incertidumbre científica normal en evidencia de fracaso. Es por eso que un decreto de la Casa Blanca de mayo de 2025 destacó el “crisis de reproducibilidad» en ciencia, esencialmente un llamado trumpiano a la duda y la inacción.
Lamentablemente, los proyectos de verificación a gran escala, como los emprendidos por puntajeson raros. La mayoría de los investigadores académicos prefieren dedicar tiempo a trabajos que probablemente mejoren sus carreras. Score volvió a analizar los datos existentes y, en un trabajo separado, replicó estudios desde cero en más de 100 artículos. Alrededor del 49% todavía no logró reproducir el resultado inicial. Esto revela un problema más profundo. Volver a analizar los datos es relativamente sencillo; realizar un experimento idéntico no lo es. Es difícil recrear experimentos de investigación social y médica, cuyos resultados dependen de sistemas humanos complejos. La IA puede ayudar decidir qué probar, pero esto no puede reducir el costo y el tiempo necesarios para duplicar un elemento de investigación.
No todos los fallos de replicación indican una crisis. Algunos descubrimientos no son de mucha importancia; Los estudios de replicación pueden ser en sí mismos defectuosos. Los resultados que no se repiten de manera consistente deben compararse con una base de evidencia más amplia al momento de dirigir las políticas. Tratar la no replicación como una descalificación confunde incertidumbre e ignorancia. Esto corre el riesgo de paralizar la toma de decisiones donde el juicio es más importante. Una mayor transparencia dificulta el fraude manifiesto y ayuda a identificar errores. Los principales financiadores, como el Consejo de Investigación Económica y Social del Reino Unido, ya lo exigen, y el enfoque debería ser universal.
Algunos son optimistas y sostienen que la investigación “finalmente corrige automáticamente“La solución a largo plazo (cambiar los incentivos para que se prueben los resultados existentes) generaría confianza. Pero esto requiere una reestructuración de la cultura y la financiación de la investigación. Por ahora, esto sigue siendo en gran medida hipotético. Estos estudios deberían fortalecer los argumentos a favor del cambio y servir como advertencia. ciencias sociales es una herramienta poderosa para comprender el mundo, y esa confianza se construirá reconociendo la incertidumbre, no repudiándola.
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