La creciente amenaza de la mala conducta en la investigación y su impacto en la confianza científica

Introducción: La ciencia depende de la confianza

Las sociedades modernas dependen de la investigación científica para casi todos los aspectos de la vida diaria. Vacunas, tratamientos médicos, modelos climáticos, normas de ingeniería, tecnologías digitales y pronósticos económicos se basan en estudios realizados por investigadores de todo el mundo. Estos estudios no son infalibles, pero el sistema se construye sobre la suposición de que los científicos reportan sus métodos y resultados honestamente y que las revistas e instituciones hacen lo posible por filtrar trabajos defectuosos o fraudulentos.

Cuando esa suposición falla, las consecuencias pueden ser graves. La mala conducta en la investigación no solo daña carreras individuales; debilita la confianza en la ciencia en su conjunto. Cada caso de fraude de alto perfil, cada artículo retractado que alguna vez influyó en políticas o prácticas clínicas, se convierte en parte de una narrativa más amplia de que “no se puede confiar en los expertos.” En una era de amplificación en redes sociales y debate polarizado, incluso un pequeño número de actores malintencionados puede tener un impacto desproporcionado.

La amenaza no es solo teórica. En las últimas décadas, un número creciente de retractaciones, casos de denuncia y investigaciones estadísticas han revelado cómo la fabricación, falsificación, plagio y formas sutiles de manipulación de datos pueden pasar desapercibidas en la revisión por pares. Al mismo tiempo, la intensa competencia por financiamiento y puestos, combinada con una supervisión imperfecta, ha creado un ambiente en el que las prácticas cuestionables pueden parecer tentadoras o incluso normales.

Este artículo examina los principales tipos de mala conducta en la investigación, las fuerzas sistémicas que las permiten y las consecuencias para la credibilidad científica. Luego describe estrategias concretas para reducir la mala conducta y reconstruir la confianza en la investigación como una guía confiable para la acción.

1. Formas de mala conducta en la investigación

La definición central de mala conducta en la investigación utilizada por muchas instituciones se centra en tres comportamientos principales: fabricación, falsificación y plagio. Sin embargo, los casos reales muestran un espectro más amplio, que incluye manipulación de imágenes, duplicación de datos y una amplia gama de “prácticas cuestionables de investigación” que pueden no ser claramente ilegales pero que aún así socavan la fiabilidad de la ciencia.

1.1 Fabricación: Creación de datos que nunca existieron

La fabricación es la forma más directa de mala conducta: el investigador simplemente inventa cosas. En lugar de reportar observaciones, mediciones o respuestas de encuestas que realmente ocurrieron, inventa números, participantes, experimentos o resultados para ajustarse a una narrativa deseada.

La fabricación puede adoptar varias formas:

• Afirmar haber realizado experimentos o ensayos clínicos que nunca se llevaron a cabo.
• Inventar conjuntos de datos completos o añadir participantes ficticios para aumentar el tamaño de la muestra.
• Generar resultados “perfectos” que carecen de la variabilidad observada en datos del mundo real.

Debido a que los datos fabricados pueden parecer plausibles, puede ser extremadamente difícil detectarlos. A menudo, las primeras pistas surgen cuando otros investigadores fallan repetidamente en replicar los hallazgos reportados, o cuando denunciantes que trabajaron en el proyecto revelan discrepancias entre los registros de laboratorio y los resultados publicados.

1.2 Falsificación: Distorsionando Datos y Métodos Reales

La falsificación se diferencia de la fabricación en que existen algunos datos genuinos, pero son manipulados o reportados selectivamente. El objetivo suele ser hacer que los resultados parezcan más fuertes, ordenados o favorables de lo que realmente son.

Ejemplos comunes de falsificación incluyen:

• Omitir puntos de datos inconvenientes que debilitan o contradicen la hipótesis.
• Alterar gráficos y tablas—cambiando escalas, truncando ejes o suavizando la variabilidad—para exagerar efectos.
• Cambiar entre pruebas estadísticas hasta obtener un valor p significativo, sin revelar todo el camino analítico.
• Describir métodos de una manera que no coincide con lo que realmente se hizo, obstaculizando los esfuerzos de replicación.

La falsificación puede ser más difícil de perseguir que la fabricación directa porque a menudo se oculta tras decisiones legítimas sobre limpieza o análisis de datos. Sin embargo, cuando los patrones de reporte selectivo se hacen evidentes en múltiples artículos, o cuando la documentación interna contradice las afirmaciones publicadas, la falsificación se vuelve aparente.

1.3 Plagio y Autoplagio

El plagio en la investigación es el uso de las palabras, ideas o datos de otra persona sin el debido reconocimiento. Niega crédito a los autores originales y engaña a la comunidad sobre quién contribuyó qué en un campo.

El plagio puede involucrar:

• Copiar grandes secciones de texto de un artículo existente sin citar o usar comillas.
• Parafrasear el argumento o la estructura de otro estudio presentándolo como trabajo original.
• Reutilizar figuras, imágenes o tablas sin permiso o reconocimiento.

El autoplagio—o publicación duplicada—ocurre cuando los autores republican partes sustanciales de su propio trabajo sin divulgación. Aunque puede no engañar a los lectores sobre el origen de los datos, infla el conteo de publicaciones, llena la literatura con contenido redundante y puede distorsionar metaanálisis y revisiones sistemáticas que tratan cada artículo como evidencia independiente.

1.4 Manipulación de Imágenes y Duplicación de Datos

Las herramientas digitales han hecho que las imágenes científicas sean más fáciles de crear y también más fáciles de manipular. Mientras que ajustes básicos (como recortar o corrección uniforme de brillo) pueden ser aceptables si se reportan de manera transparente, una edición más extensa puede cruzar la línea hacia la mala conducta.

Las prácticas problemáticas incluyen:

• Copiar y pegar partes de imágenes de microscopía para crear la apariencia de estructuras repetidas o efectos más fuertes.
• Alterar el contraste, eliminar bandas o reorganizar carriles en imágenes de gel para cambiar la interpretación de los resultados.
• Reutilizar la misma imagen o conjunto de datos en varios artículos pero afirmar que provienen de experimentos o poblaciones diferentes.

Estas manipulaciones pueden ser sutiles. El software especializado y los analistas de imágenes capacitados juegan ahora un papel creciente en la detección de anomalías que los revisores humanos podrían pasar por alto.

1.5 Prácticas cuestionables de investigación

Debajo de la mala conducta clara existe una zona gris de “prácticas cuestionables de investigación” (QRPs). Estas pueden no cumplir siempre con las definiciones formales de fabricación, falsificación o plagio, pero aún así comprometen la fiabilidad científica.

Ejemplos incluyen:

• P-hacking: realizar muchas pruebas estadísticas y reportar solo aquellas que arrojan resultados significativos.
• HARKing (Hipótesis después de conocer los resultados): presentar hallazgos exploratorios como si hubieran sido predichos de antemano.
• Salami slicing: dividir un estudio en varios artículos más pequeños para aumentar el conteo de publicaciones.
• No reportar resultados negativos o nulos, contribuyendo al sesgo de publicación.

Las QRPs pueden justificarse como “cómo funciona el campo”, pero colectivamente distorsionan la literatura y dificultan distinguir hallazgos sólidos del ruido estadístico.

2. Por qué la mala conducta está en aumento

Aunque el comportamiento deshonesto siempre ha existido, varias características del entorno moderno de investigación parecen aumentar tanto la tentación como la oportunidad de mala conducta. Comprender estos factores es clave para diseñar estrategias efectivas de prevención.

2.1 La presión para publicar y asegurar financiamiento

Las carreras académicas a menudo giran en torno a métricas: número de publicaciones, factores de impacto, índices h, ingresos por subvenciones y rankings institucionales. Los comités de contratación, paneles de promoción y agencias de financiamiento dependen de estas métricas como indicadores rápidos de productividad e influencia. Esta cultura de “publicar o perecer” puede empujar a los investigadores a priorizar la producción rápida sobre un trabajo cuidadoso y reproducible.

Para los investigadores en etapas iniciales, la presión puede ser intensa. Contratos a corto plazo, posiciones limitadas y una competencia feroz por subvenciones crean la percepción de que un solo artículo de alto perfil podría determinar su futuro. En tal entorno, existe el riesgo de que algunos individuos pasen de una optimización legítima de su trabajo (elegir proyectos prometedores, refinar análisis) a la manipulación poco ética de datos o informes.

2.2 Revisión por pares imperfecta y supervisión editorial

La revisión por pares sigue siendo la piedra angular del control de calidad en la publicación académica, pero está lejos de ser perfecta. Los revisores suelen trabajar de forma voluntaria, bajo limitaciones de tiempo, y pueden no tener acceso a los datos subyacentes, código o protocolos detallados. En muchos casos, deben confiar en las descripciones de los autores.

Los problemas sistémicos incluyen:

• Revistas que no requieren compartir datos o documentación clara, limitando la verificabilidad.
• Conflictos de interés entre revisores o editores que no se divulgan completamente.
• Uso desigual de herramientas de detección de plagio o análisis de imágenes entre revistas y disciplinas.
• Altos volúmenes de envío que fomentan decisiones rápidas en lugar de un escrutinio profundo.

Estas debilidades no causan mala conducta, pero pueden permitir que pase desapercibida el tiempo suficiente para influir en citas, guías clínicas o debates públicos.

2.3 Formación y Mentoría Ética Insuficientes

Muchos estudiantes e investigadores junior ingresan a la vida académica con poca exposición a formación formal en ética de la investigación. Pueden aprender a usar instrumentos complejos o software estadístico, pero reciben poca orientación sobre autoría responsable, gestión de datos o procesamiento aceptable de imágenes.

Las consecuencias pueden incluir:

• Plagio no intencional debido a una mala toma de notas o confusión sobre las reglas de citación.
• Registro descuidado que hace imposible la reconstrucción de experimentos.
• Malentendidos sobre los criterios de autoría, que conducen a disputas o asignación injusta de créditos.

Las prácticas de mentoría también importan. Una cultura de laboratorio que enfatiza la rapidez, el “impacto” y la competencia mientras minimiza la transparencia y la reproducibilidad puede normalizar las QRPs y difuminar la línea entre un comportamiento aceptable e inaceptable.

2.4 Incentivos Financieros e Institucionales

La investigación a menudo está estrechamente vinculada a la financiación y el prestigio. Grandes subvenciones, asociaciones comerciales y clasificaciones institucionales pueden crear incentivos poderosos para obtener resultados impresionantes. Los patrocinadores, ya sean públicos o privados, pueden favorecer consciente o inconscientemente estudios que produzcan conclusiones positivas o aplicables.

En algunos casos, esta presión puede fomentar un sesgo sutil: diseñar estudios que tengan más probabilidades de arrojar resultados favorables, presentar los resultados de manera positiva o minimizar las limitaciones e incertidumbres. Cuando tales tendencias se combinan con la falta de supervisión, la mala conducta se vuelve más probable.

3. El Impacto en la Confianza Científica

Cada caso de mala conducta en la investigación tiene efectos en cadena que se extienden mucho más allá del artículo original. En conjunto, estos casos moldean cómo el público, los responsables políticos y otros investigadores perciben la ciencia como institución.

3.1 Escepticismo Público y Polarización

Cuando estudios fraudulentos o profundamente defectuosos reciben atención mediática, pueden reforzar narrativas de que la ciencia es poco confiable o está impulsada por agendas ocultas. Esto es particularmente peligroso en campos que ya están cargados políticamente o emocionalmente, como la ciencia climática, las vacunas, la nutrición o las directrices de salud pública.

Una vez que la confianza se daña, incluso estudios cuidadosos y bien realizados pueden ser descartados como “solo otra opinión.” Corregir la desinformación es lento y difícil; las retractaciones rara vez reciben tanta publicidad como las afirmaciones iniciales, y hallazgos desactualizados o engañosos pueden seguir circulando en línea mucho después de haber sido desacreditados.

3.2 Recursos Desperdiciados y Agendas de Investigación Equivocadas

La mala conducta desperdicia dinero, tiempo y esfuerzo humano. Cuando resultados fabricados o falsificados entran en la literatura, otros investigadores pueden intentar replicarlos o extenderlos, invirtiendo meses o años en estudios de seguimiento que finalmente fracasan. Los organismos financiadores pueden asignar recursos a líneas de investigación prometedoras pero defectuosas, retrasando el progreso sobre bases más sólidas.

Incluso cuando la mala conducta se descubre finalmente, se deben gastar recursos adicionales en investigaciones, retractaciones y publicaciones correctivas. Este proceso es necesario para reparar el registro, pero desvía la atención de generar conocimiento nuevo y confiable.

3.3 Riesgos para Pacientes, Poblaciones y Políticas

En medicina, salud pública y ciencias ambientales, los hallazgos de investigación informan decisiones del mundo real. La mala conducta en estas áreas puede poner vidas en peligro directamente. Beneficios exagerados de tratamientos o efectos secundarios ocultos pueden llevar a los clínicos a usar intervenciones ineficaces o dañinas. Estudios epidemiológicos defectuosos pueden moldear políticas de salud pública que asignan mal los recursos o no abordan los riesgos reales.

De manera similar, la mala conducta en la investigación ambiental o climática puede distorsionar regulaciones, evaluaciones de riesgo y negociaciones internacionales. Cuando correcciones posteriores revelan que la evidencia clave no era confiable, tanto las políticas como la confianza en ellas pueden verse gravemente socavadas.

3.4 Daño a las Instituciones y a los Investigadores en Etapas Tempranas

Cuando se expone la mala conducta, las reputaciones de las instituciones y colaboradores pueden sufrir, incluso si solo un individuo fue directamente responsable. Las universidades pueden enfrentar escrutinio por parte de financiadores, reguladores y medios de comunicación. Los departamentos pueden tener dificultades para reclutar estudiantes o asegurar asociaciones. Los colaboradores honestos que confiaron en datos falsificados pueden ver cuestionada su propia credibilidad.

Los investigadores en etapas tempranas de su carrera pueden ser particularmente vulnerables. Aquellos que trabajaron bajo supervisores que luego fueron encontrados culpables de mala conducta pueden ver sus publicaciones retractadas sin culpa propia, perdiendo evidencia crucial de productividad. La experiencia puede ser desmoralizadora y puede alejar a personas talentosas de las carreras académicas por completo.

4. Estrategias para Reducir la Mala Conducta y Reconstruir la Confianza

Abordar la mala conducta en la investigación requiere una respuesta multinivel. Ninguna política, herramienta o curso de formación puede eliminar todo el riesgo, pero una combinación de medidas estructurales, culturales e individuales puede fortalecer significativamente la integridad de la investigación.

4.1 Mejorando la Revisión por Pares y las Verificaciones Editoriales

Las revistas y editoriales pueden mejorar su capacidad para detectar problemas antes de la publicación mediante:

• Usar rutinariamente herramientas de detección de plagio y similitud para todas las presentaciones.
• Aplicar software de detección de imágenes y, cuando sea necesario, buscar revisión experta de figuras complejas.
• Exigir descripciones claras de métodos, declaraciones de disponibilidad de datos y, cuando sea apropiado, acceso a datos o código en bruto.
• Fomentar informes registrados y planes de preanálisis, que fijan hipótesis y resultados primarios antes de la recolección de datos.

Estos pasos no reemplazan el juicio humano, pero proporcionan capas adicionales de defensa contra el fraude deliberado y los errores descuidados.

4.2 Educación en Ética y Mentoría Responsable

Las instituciones pueden reducir la mala conducta invirtiendo en formación significativa y específica por disciplina en ética de la investigación y conducta responsable. Los programas efectivos van más allá de listas de verificación en línea o talleres puntuales e integran la ética en la práctica diaria de la investigación.

Los elementos clave incluyen:

• Enseñar una gestión adecuada de datos, incluyendo control de versiones, almacenamiento seguro y documentación clara.
• Aclarar los criterios de autoría, estándares de citación y el uso aceptable de texto o descripciones de métodos.
• Discutir estudios de casos reales de mala conducta y prácticas cuestionables de investigación, destacando tanto causas como consecuencias.

Los investigadores senior y líderes de grupo también tienen la responsabilidad de modelar buenas prácticas: compartir datos cuando sea posible, admitir incertidumbre, recompensar la minuciosidad y la replicación, y dejar claro que la integridad importa más que el impacto a corto plazo.

4.3 Ciencia Abierta y Transparencia

Las prácticas de ciencia abierta pueden hacer que la mala conducta sea más difícil de ocultar y más fácil de detectar. Al aumentar la transparencia, también fomentan una cultura de responsabilidad y colaboración.

Los enfoques prometedores incluyen:

• Pre-registrar hipótesis y resultados primarios para estudios confirmatorios.
• Compartir conjuntos de datos anonimizados, scripts de análisis y preprints cuando sea ética y legalmente factible.
• Publicar resultados negativos o nulos para reducir el sesgo de publicación y ampliar la base de evidencia.

Las prácticas [open] no garantizan la honestidad, pero ofrecen más oportunidades para la verificación independiente y la crítica constructiva.

4.4 Protegiendo a los Denunciantes y Fortaleciendo la Rendición de Cuentas

Muchos casos de mala conducta salen a la luz porque alguien dentro de un proyecto nota irregularidades y habla. Para que esto ocurra, las instituciones deben proporcionar canales seguros y confidenciales para plantear preocupaciones y deben proteger a quienes los usan contra represalias.

Los sistemas efectivos incluyen:

• Políticas claras y accesibles sobre cómo reportar sospechas de mala conducta.
• Comités u oficinas independientes responsables de investigar las denuncias de manera justa y rápida.
• Comunicación transparente sobre los resultados, dentro de los límites de la privacidad y los requisitos legales.

La rendición de cuentas visible—a través de correcciones, retractaciones y, cuando sea necesario, sanciones—demuestra que la integridad se toma en serio, lo que a su vez puede fortalecer la confianza entre investigadores y el público.

4.5 Reformando los Incentivos

En última instancia, el cambio duradero requiere alinear los incentivos con la integridad. Si el éxito profesional depende principalmente del número de publicaciones y de hallazgos llamativos, incluso las mejores políticas tendrán dificultades frente a la presión subyacente de tomar atajos.

Las reformas podrían incluir:

• Reconocer y recompensar la investigación de alta calidad y reproducible, incluso cuando los resultados son negativos o incrementales.
• Valorar contribuciones como la curación de datos, el rigor metodológico, la revisión por pares y los estudios de replicación en las decisiones de contratación y promoción.
• Reducir la dependencia de los factores de impacto de las revistas y otras métricas estrechas al evaluar a investigadores e instituciones.

Cuando la calidad y la integridad son realmente valoradas, la mala conducta se vuelve no solo poco ética sino también irracional desde una perspectiva profesional.

Conclusión: Protegiendo la Credibilidad de la Ciencia

La creciente visibilidad de la mala conducta en la investigación es un desafío serio para la comunidad científica, pero también una oportunidad. Cada caso expuesto obliga a investigadores, instituciones y revistas a enfrentar las debilidades del sistema y a preguntarse cómo pueden abordarse. Aunque probablemente la mala conducta nunca se eliminará por completo—ninguna empresa humana es perfecta—su frecuencia e impacto pueden reducirse significativamente.

Salvaguardar la confianza científica requiere una combinación de estándares claros, supervisión robusta, educación significativa, prácticas transparentes y una rendición de cuentas justa pero firme. También requiere un cambio cultural: alejarse de métricas estrechas y prestigio, y avanzar hacia una apreciación más profunda del trabajo cuidadoso, honesto y reproducible. Cuando los investigadores saben que se espera y recompensa la integridad, pueden resistir mejor las presiones que pueden conducir a la mala conducta.

La ciencia sigue siendo una de las herramientas más poderosas de la humanidad para comprender y mejorar el mundo. Proteger esa herramienta de la corrupción—mediante vigilancia, reforma y un compromiso compartido con la práctica ética—es esencial si la investigación quiere seguir mereciendo la confianza que la sociedad deposita en ella.