Ética en la Investigación Académica: Lo Que Todo Académico Debe Saber

Ética en la Investigación Académica: Lo que Todo Académico Debe Saber

Las cuestiones éticas siempre han estado entrelazadas en la investigación académica y científica. Sin embargo, lo que se considera “ético” no es fijo. Prácticas que antes se consideraban normales—como experimentar con personas sin consentimiento, usar animales sin anestesia o publicar datos sin reconocer a las comunidades locales—ahora se reconocen como inaceptables. Al mismo tiempo, las nuevas tecnologías, incluida la recopilación digital de datos y la inteligencia artificial (AI), están creando nuevos desafíos éticos que las generaciones anteriores no tuvieron que considerar.

Los estándares también varían entre disciplinas. Un método que es rutinario en un campo puede parecer chocante en otro. Por ejemplo, un científico social podría estar profundamente preocupado por el anonimato y el consentimiento en la investigación de entrevistas, mientras que un físico que trabaja con simulaciones podría preocuparse principalmente por la integridad de los datos y la autoría. Esta diversidad hace que sea esencial que los investigadores comprendan los códigos, políticas y expectativas que se aplican en su área específica, en su institución de origen y dentro de las revistas y editoriales donde esperan publicar.

A pesar de estas diferencias, muchos principios éticos fundamentales se comparten ampliamente en la práctica académica y científica. Este artículo explora ejemplos clave de problemas éticos en la investigación y explica por qué son tan importantes. Además, considera un tema contemporáneo urgente: el uso ético de la IA en la investigación y publicación.

1. Honestidad e Integridad en las Prácticas y Publicaciones de Investigación

La honestidad sigue siendo la base de la investigación ética. Sin ella, todo el esfuerzo académico se derrumba. Cuando los lectores encuentran un artículo publicado, asumen que los datos y métodos se han reportado con veracidad y que las conclusiones se basan en hallazgos genuinos. Cualquier engaño deliberado viola esa confianza básica.

Las prácticas poco éticas en esta área incluyen:

• Fabricar datos: inventar resultados que nunca se obtuvieron.
• Falsificar o “cocinar” datos: modificar, recortar o reportar selectivamente resultados para ajustarlos a una conclusión deseada.
• Dry labbing: afirmar haber realizado experimentos que en realidad nunca se llevaron a cabo.
• Selección sesgada: presentar solo los resultados “mejores” mientras se ocultan hallazgos contradictorios o inconvenientes.
• Falsificación de métodos: describir procedimientos o tamaños de muestra que difieren de lo que realmente se usó.

Estas prácticas hacen más que dañar la reputación de investigadores individuales. Desperdician tiempo y recursos, engañan a otros académicos, socavan la fiabilidad de revisiones y metaanálisis y, en campos como la medicina, ingeniería o ciencias ambientales, pueden literalmente poner vidas en peligro. Por eso, la fabricación o falsificación deliberada de datos a menudo se clasifica como mala conducta en la investigación y puede llevar a retractaciones, pérdida de financiamiento, despidos y sanciones profesionales.

La honestidad también se extiende a la interpretación de los resultados. Los investigadores éticos son transparentes sobre la incertidumbre, las limitaciones y las explicaciones alternativas. Evitan exagerar los efectos o implicar que la correlación prueba causalidad. Ser transparente sobre lo que los datos pueden y no pueden mostrar es una parte clave para mantener la integridad.

2. Objetividad y No Discriminación en el Diseño y Realización de la Investigación

Ningún investigador es completamente neutral: todos aportan su propio trasfondo, valores y experiencias a su trabajo. La práctica ética no requiere la eliminación imposible de todo sesgo, pero sí exige que los estudios se diseñen y realicen para responder preguntas de investigación, no para confirmar preferencias personales o suposiciones discriminatorias.

Esto significa que:

• La selección de participantes debe justificarse por los objetivos de la investigación, no por conveniencia o prejuicio.
• No se deben excluir ni dirigir grupos basándose en características como género, etnia, discapacidad, religión o edad a menos que exista una razón clara y defendible.
• El análisis de datos debe realizarse según planes predefinidos cuando sea posible (por ejemplo, mediante preregistro), con desviaciones completamente explicadas.
• Las interpretaciones deben basarse en evidencia, y cualquier posible conflicto de interés (como financiamiento de partes interesadas) debe declararse abiertamente.

En la práctica, esto a menudo implica una reflexión cuidadosa sobre las dinámicas de poder y las desigualdades estructurales. Por ejemplo, al realizar investigaciones con comunidades vulnerables o marginadas, los investigadores éticos trabajan para evitar diseños explotadores y en cambio buscan un compromiso respetuoso, inclusivo y beneficioso.

3. Atención Cuidadosa y Concienzuda y Mantenimiento de Registros

La investigación ética no solo trata de grandes decisiones; también se trata de prácticas pequeñas y cotidianas: qué tan cuidadosamente realizas los procedimientos, qué tan confiablemente registras lo que hiciste y qué tan bien almacenas y compartes los datos resultantes.

La buena práctica incluye:

• Diseñar estudios cuidadosamente para que los métodos aborden genuinamente la pregunta de investigación.
• Seguir protocolos consistentemente, o documentar y justificar cualquier desviación.
• Mantener registros precisos y fechados de procedimientos, materiales, participantes y decisiones analíticas.
• Almacenar datos de forma segura y conforme a los requisitos éticos y legales (por ejemplo, leyes de protección de datos).
• Preparar conjuntos de datos y código para que puedan ser entendidos por otros y, cuando sea apropiado, compartidos para verificación y reutilización.

Registros claros y bien organizados hacen posible responder a preguntas de revisores, replicar resultados, corregir errores y, cuando sea necesario, investigar denuncias de mala conducta. Cuando esos registros faltan o están incompletos, tanto el investigador como su institución están expuestos a riesgos.

4. Respeto por el Trabajo de Otros y la Propiedad Intelectual

La investigación no ocurre en aislamiento. Cada proyecto se basa en ideas, métodos y hallazgos anteriores. Los investigadores éticos reconocen esto dando el crédito adecuado a quienes usan su trabajo.

Surgen problemas éticos graves cuando los investigadores:

• Copiar texto, figuras, tablas o ideas sin citar (plagio).
• Reutilizar su propio texto previamente publicado sin reconocimiento (auto-plagio), especialmente en secciones de métodos o antecedentes.
• Usar imágenes, conjuntos de datos o instrumentos desarrollados por otros sin permiso o la atribución adecuada.
• No acreditar las contribuciones de estudiantes, asistentes o colaboradores.

El plagio no es solo una infracción técnica; tergiversa el origen de las ideas, se atribuye el mérito del trabajo de otros y distorsiona el registro académico. Puede conducir a retractaciones, acciones disciplinarias y daños duraderos a la reputación. Para evitarlo, los investigadores deben citar sus fuentes diligentemente, distinguir claramente entre cita y paráfrasis y ser transparentes sobre cualquier reutilización de sus propios escritos o datos.

5. Justicia y Sinceridad en la Colaboración y Autoría

La mayoría de la investigación moderna es colaborativa. Los proyectos a menudo involucran equipos de académicos, investigadores postdoctorales, estudiantes, técnicos, estadísticos y socios externos. La colaboración puede ser intelectualmente gratificante, pero también crea desafíos éticos relacionados con la responsabilidad, el crédito y los desequilibrios de poder.

Los principios clave para la colaboración ética incluyen:

• Expectativas claras: acordar desde el principio quién hará qué, cómo se tomarán las decisiones y cómo se determinará la autoría.
• Distribución equitativa de tareas: asegurar que los miembros menos poderosos del equipo no carguen con todo el trabajo rutinario mientras se les excluye del reconocimiento.
• Prácticas honestas de autoría: otorgar autoría solo a quienes hayan hecho contribuciones sustanciales en la concepción, diseño, recolección de datos, análisis o redacción, y que estén dispuestos a asumir la responsabilidad del trabajo final.
• Agradecimientos apropiados: reconocer a quienes contribuyeron pero no cumplen con los criterios de autoría (por ejemplo, apoyo administrativo, traducción, asistencia técnica).

La autoría de regalo (agregar el nombre de alguien solo por su estatus), la autoría fantasma (excluir a alguien que hizo un trabajo significativo) y la autoría bajo presión (forzar a personal junior a incluir a una persona senior que hizo poco) son todas poco éticas. Las revistas cada vez solicitan más declaraciones detalladas de contribución de los autores para desalentar tales prácticas.

6. Respeto y Cuidado para Participantes, Animales y Patrimonio Cultural

Muchos problemas éticos en la investigación surgen en relación con qué—o quién—se estudia. Ya sea que su trabajo involucre participantes humanos, animales o artefactos culturales, tiene la responsabilidad de evitar daños y tratar con respeto lo que estudia.

6.1 Participantes Humanos

La investigación con personas generalmente requiere la aprobación de una junta de revisión institucional (IRB) o comité de ética en investigación. Los principios fundamentales incluyen:

• Consentimiento informado: se debe informar a los participantes sobre en qué consiste el estudio, qué pasará con sus datos y qué riesgos o beneficios implica, y deben aceptar voluntariamente.
• Derecho a retirarse: los participantes deben ser libres de retirarse en cualquier momento sin penalización.
• Privacidad y confidencialidad: los datos personales deben almacenarse de forma segura, compartirse solo cuando sea apropiado y anonimizarse cuando sea posible.
• Cuidado especial para grupos vulnerables: puede ser necesario brindar protecciones adicionales para niños, pacientes, refugiados y otros en situaciones frágiles.

6.2 Animales

Cuando se usan animales en la investigación, la práctica ética se centra en minimizar el dolor y el sufrimiento y justificar el uso de animales cuando existen alternativas. Muchos marcos enfatizan las “3Rs”:

• Reemplazo: usar alternativas no animales cuando sea posible.
• Reducción: usar el número mínimo de animales necesarios para obtener resultados válidos.
• Refinamiento: mejorar los procedimientos para reducir el sufrimiento.

6.3 Objetos, sitios y archivos

En disciplinas como arqueología, historia del arte y conservación, los objetos y sitios mismos deben protegerse. Las excavaciones, el muestreo y la manipulación pueden causar daños irreversibles a artefactos, edificios y ecosistemas. Los investigadores éticos usan los métodos menos invasivos posibles, aseguran la capacitación adecuada para manejar materiales frágiles y respetan las leyes locales y las expectativas de la comunidad.

7. Ética de la publicación: envíos múltiples y publicaciones duplicadas

Las responsabilidades éticas no terminan cuando la investigación finaliza. Cómo publica sus hallazgos también importa. Un tema importante es la práctica de enviar el mismo manuscrito a múltiples revistas o editoriales a la vez. Debido a que la revisión por pares consume tiempo, la mayoría de los editores requieren que las presentaciones sean exclusivas hasta que se tome una decisión.

Enviar el mismo artículo a varias revistas simultáneamente desperdicia el esfuerzo editorial y de los revisores y puede causar confusión o publicación duplicada. De manera similar, republicar el mismo contenido en diferentes lugares sin justificación clara y permiso se considera poco ético, a menos que se indique explícitamente que una pieza es una traducción, una versión actualizada o una reimpresión y todas las partes estén de acuerdo.

Para evitar estos problemas, los investigadores deben:

• Envíe manuscritos a una sola revista a la vez.
• Revele cualquier envío o publicación relacionada cuando se le solicite.
• Solicite permiso antes de reutilizar figuras, tablas o grandes secciones de texto previamente publicadas.
• Siga las directrices de cada editor sobre publicación previa, preprints y compartición de datos.

8. Uso ético de la IA en la investigación y la escritura

La IA se ha convertido rápidamente en parte del panorama de la investigación. Las herramientas pueden ayudar a buscar literatura, resumir artículos, generar texto borrador, analizar imágenes o sugerir código. Aunque algunos de estos usos pueden ser aceptables o incluso útiles, plantean nuevas cuestiones éticas que los académicos no pueden ignorar.

Preocupaciones importantes incluyen:

• Transparencia: Si se utilizan sistemas de IA para generar texto, imágenes, análisis o traducciones, muchas revistas e instituciones ahora esperan que esto se divulgue. Presentar material generado por IA como trabajo completamente humano puede ser engañoso.
• Precisión y “alucinaciones”: Las herramientas de IA pueden producir con confianza afirmaciones incorrectas, referencias fabricadas o resúmenes distorsionados. Confiar en ellas sin verificación puede introducir errores graves en su investigación y publicaciones.
• Similitud y originalidad: Debido a que los modelos de IA se entrenan con grandes corpus de texto existente, su salida puede parecerse a trabajos publicados, aumentando las puntuaciones de similitud y preocupaciones de plagio, incluso cuando no se pretendía copiar.
• Parcialidad y equidad: Los sistemas de IA a menudo reflejan los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Si se utilizan para tareas como codificar datos cualitativos o seleccionar variables, pueden reproducir o amplificar desigualdades existentes a menos que se supervisen cuidadosamente.
• Protección de datos y confidencialidad: Subir documentos confidenciales, entrevistas sensibles o manuscritos inéditos a herramientas de terceros puede violar obligaciones legales y éticas respecto a la privacidad y la seguridad de los datos.

Los investigadores éticos tratan la IA como una herramienta para apoyar, no reemplazar, el juicio humano. Verifican cualquier contenido producido o sugerido por la IA contra fuentes primarias y su propia experiencia. Evitan usar la IA para fabricar datos o simular experimentos y mantienen plena responsabilidad por la integridad de lo que publican. En caso de duda, consultan las políticas institucionales y las directrices de las revistas antes de confiar en material generado por IA.

9. Por qué las cuestiones éticas en la investigación son tan importantes

Los principios éticos en la investigación a veces se perciben como obstáculos burocráticos: formularios que llenar, casillas que marcar y revisiones que soportar. En realidad, existen para proteger cuatro cosas cruciales:

• Verdad: Sin honestidad y rigor, los hallazgos académicos no pueden ser confiables, replicados ni utilizados como base.
• Personas y comunidades: Las normas éticas ayudan a prevenir daños a participantes, colegas, estudiantes y al público en general que puede verse afectado por la investigación y sus aplicaciones.
• Patrimonio cultural y natural: La práctica responsable asegura que los archivos, artefactos y ecosistemas se preserven para las futuras generaciones.
• Confianza en la academia: Cuando el sistema de investigación se percibe como justo, transparente y responsable, la sociedad es más propensa a apoyarlo mediante financiación, participación y respeto.

Por lo tanto, la ética no es un añadido a la “investigación real”; es una parte fundamental para hacer bien la investigación. Al integrar la reflexión ética en cada etapa de un proyecto—desde las ideas iniciales y las solicitudes de financiación hasta la recopilación de datos, el análisis, la redacción y la publicación—los investigadores protegen no solo sus propias carreras, sino también la integridad y utilidad del conocimiento que crean.

Conclusión

Los ejemplos de cuestiones éticas en la investigación, desde la fabricación de datos y el plagio hasta la autoría injusta y el uso inseguro de la IA, son más que relatos de advertencia. Son recordatorios de lo que está en juego cuando académicos y científicos trabajan con herramientas poderosas, participantes vulnerables y recursos limitados. Las decisiones que toman los investigadores pueden fortalecer o debilitar la confianza de la que depende la comunicación académica.

Al comprometerse con la honestidad, la objetividad, el registro cuidadoso, el respeto hacia los demás y las prácticas justas de publicación—y al abordar nuevas tecnologías como la IA con conciencia crítica y transparencia—los investigadores pueden mantener sus pies firmemente en un terreno ético. Hacerlo no solo los protegerá de acusaciones de mala conducta y retractaciones, sino que también ayudará a garantizar que su trabajo realmente avance el conocimiento y sirva a las comunidades y sociedades que hacen posible la investigación en primer lugar.