Se supone que la ciencia debe corregirse a sí misma. Ese mecanismo está roto.
La base de datos Retraction Watch, mantenida ahora en colaboración con Crossref, contiene más de 63.000 publicaciones científicas retractadas. Sólo en 2023 se pospusieron más de 10.000 artículos, un récord en un solo año. Naturaleza Springer retiró casi 3.000 artículos de su cartera de 482.000 artículos publicados en 2024 (alrededor del 30 por ciento de los cuales son de ciencias de la salud). Y los expertos coinciden ampliamente en que esto representa sólo una fracción de lo que es necesario revertir, porque el sistema que expone y elimina las investigaciones defectuosas es lento, opaco y a menudo está comprometido por los mismos incentivos institucionales que producen un mal trabajo.
El renombrado epidemiólogo John Ioannidis argumentó en su artículo fundamental de 2005 que la mayoría de los resultados de investigación publicados son falsos, el resultado de muestras pequeñas, análisis deficientes y una cultura editorial que recompensa los resultados positivos. Un 2016 Awa La encuesta encontró que el 70 por ciento de los investigadores intentaron replicar los experimentos de otro científico y fracasaron. Un análisis de Amgen de 53 estudios preclínicos sobre el cáncer encontró que sólo el 11 por ciento podía replicarse. La iteración del proyecto de 2015 de Open Science Partnership agregó más de la mitad de los 100 estudios de psicología publicados. Esto no es un error de redondeo. Es una crisis de epistemología y tiene un precio: la investigación ineficiente le cuesta a Estados Unidos aproximadamente 28 mil millones de dólares en financiación de investigación cada año.
La corrupción científica no es rara y no se limita a unos pocos malos actores. Es un fallo sistémico, integrado en la arquitectura de cómo se financia, publica y recompensa la investigación. Los datos artificiales entran en la literatura. Los periódicos llevan años sin información sobre retractaciones. Las instituciones protegen a los estafadores de altos ingresos. Los médicos toman decisiones basadas en hallazgos que nunca fueron ciertos. Y la maquinaria sigue funcionando, en gran medida sin control, porque los incentivos que producen mala ciencia son los mismos que hacen que sea tan difícil de corregir.
Los nombres que la mayoría de la gente conoce son nombres interesantes.
- Andrew Wakefield lo publicó en 1998. Lanceta un artículo que afirma un vínculo entre la vacuna triple vírica y el autismo, basándose en 12 niños, pagos no revelados a abogados de lesiones personales y datos que manipuló para llegar a sus propias conclusiones. El artículo se retractó por completo en 2010 y Wakefield fue eliminado del registro médico del Reino Unido. A esto le siguieron décadas de brotes de sarampión.
- Yoshitaka Fujii recopiló más de 180 retiros después de que el análisis estadístico revelara que los datos de su prueba de anestesia eran simplemente imposibles.
- Paolo Macchiarini publica resultados positivos del trasplante traqueal sintético intraoperatorio la lanceta cuando sus pacientes murieron, acabó degradando al vicepresidente del Instituto Karolinska y provocó varias dimisiones del Comité Nobel de Fisiología o Medicina.
- Eric Poehlman se convirtió en el primer académico estadounidense sentenciado a una prisión federal por fraude en investigaciones, junto con una sentencia de 12 meses y la prohibición de por vida de recibir financiación federal para investigaciones.
Estos acontecimientos son lo suficientemente dramáticos como para ser noticia. No son un problema. Esos son sus síntomas.
Un fracaso ético, no sólo un método
Aclaremos qué es esto. Cuando los investigadores generan datos, no cometen un error estadístico; engañan a sus colegas, engañan a los médicos, desvían fondos públicos y, en medicina, dañan potencialmente a los pacientes. Cuando la organización de un estafador mantiene un perfil alto porque genera ingresos por subvenciones, es común. Cuando una revista se niega a retractarse de un artículo años después de enterarse de los problemas, prefiere sus intereses de reputación a la integridad del registro científico.
El marco ético que rige la investigación con seres humanos, construido sobre los principios de Belmont de respeto a las personas, beneficencia y justicia, no tiene paralelo significativo en la publicación. No existe una norma internacional vinculante sobre lo que constituye una mala conducta en la investigación, ni una cláusula de retractación universal, ni un mecanismo de denuncia protegido comparable al de otras industrias reguladas. La Oficina de Investigaciones de Estados Unidos puede investigar irregularidades financiadas con fondos federales, pero sus recursos son escasos y sus conclusiones a menudo llegan años después de que se haya producido el daño.
Un factor estructural profundo es el incentivo de publicar o morir: el volumen de publicaciones impulsa la contratación, la dotación de personal, el desarrollo y el acceso a subvenciones. Premia la cantidad y la innovación y penaliza los resultados no válidos, la repetición y la corrección. Los investigadores responden de manera inteligente a las llamadas prácticas de investigación múltiples, incluido el p-hacking (manipulación del análisis de datos, como probar múltiples métodos, informes selectivos o ajustar tamaños de muestra), HARKing (hipotetizar después de que se conozcan los hallazgos) e informar resultados selectivos. No siempre se trata de fraudes deliberados. Son el resultado predecible de un sistema mal diseñado. Las revistas depredadoras y las fábricas de papel lo han empeorado, ofreciendo autoría remunerada en estudios inventados que hacen que las referencias indexadas sean sólidas. El contenido, ahora indexado y de libre búsqueda, llega a una audiencia nunca imaginada en la era impresa e invita a la exploración a un nivel del que no se puede escapar.
El reinicio
El marco para un sistema mejor ya existe. El prerregistro, desarrollado por el Centro de Ciencia Abierta, requiere que los investigadores definan en general hipótesis y planes de análisis antes de la recopilación de datos, eliminando estructuralmente la mayor parte del p-hacking y HARKing. Los informes registrados exigen que las revistas publiquen basándose en el rigor metodológico y no en los resultados, atacando directamente el sesgo de publicación basado en la fuente. Los mandatos de intercambio de datos de los NIH permiten una verificación independiente. Las directrices de la Red EQUATOR y CONSORT brindan a las revistas las herramientas para rechazar trabajos que no cumplan con los estándares básicos de transparencia.
Pero el cambio cultural es un problema más difícil. Como sostiene un análisis de 2025 sobre los incentivos a las publicaciones académicas, en lugar de medir el impacto contando las citas, deberíamos contar las replicaciones independientes. No es un indicador de calidad. Es calidad, directamente mensurable. Una carrera basada en cincuenta artículos que se reproducen vale más para la medicina que una basada en trescientos artículos que no lo hacen. Un investigador que corrige el registro, publica un hallazgo nulo riguroso o invierte en replicación está haciendo lo que el sistema actual considera profesionalmente suicida. Esto debe cambiar.
El volumen es la métrica equivocada. La innovación es la métrica equivocada. La verdadera prueba es si el trabajo produce el mismo resultado a lo largo del tiempo, bajo supervisión independiente. Esto es lo que se supone que es la ciencia. Hasta que construyamos una arquitectura de incentivos que premie la persistencia sobre la productividad, la máquina producirá exactamente aquello para lo que fue diseñada: demasiado papel, poca verdad.
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