Política científica: mismo perro distinto collar

La política se cuela en todas partes. En nuestras casas cuando ves en el telediario las noticias; mientras te tomas el café y lees los últimos recortes en el periódico y en los laboratorios cuando llega la hora de discutir los proyectos que se pueden hacer y los presupuestos con los que se cuenta para la nueva temporada.

Pero no sólo es la política general la que entra en el laboratorio a ponerlo todo patas arriba con sus nuevas limitaciones de recursos y trabas administrativas, además está la propia política científica, la que decide qué proyectos se hacen basados en su impacto, en dónde se van a poder publicar, quién merece un plaza fija, o una beca, o a quien renovar el contrato para terminar sus experimentos.

Porque como toda política, la científica también está corrompida hasta la médula.
Que no se engañen los que empiezan. La escala científica no se basa en una meritocracia. En el colegio nos decían siempre que si estudias, sacas buenas notas. Y si sacas buenas notas, consigues un buen trabajo y serás reconocido por ello y mejorarás tu posición. Pues no. En Ciencia como en todo lo demás, no es así.

En Ciencia, la mayoría de los que ocupan los sillones de cuero no son los más listos, ni los mejores ni los que hacen las cosas mejor. Son los que tienen publicaciones en revistas de alto índice de impacto, y/o amigos en algún comité de selección o por esa ley de la endogamia que dice que lo que nació y creció aquí es por ende mejor que cualquier otra cosa, es alguien que no se movió jamás de la Universidad o Instituto de marras. En cuanto al primer criterio de selección, no es malo en sí mismo. Si asumimos la premisa del factor de índice de impacto (factor que considera el número de veces que se han citado los artículos publicados en una revista científica para dar idea de la importancia de esas investigaciones) entonces lo publicado por esos científicos debería ser de muy alta calidad; pero ocurre que -como en el mundo real- una vez tienes un NOMBRE, es mucho más fácil publicar un articulillo en Nature, Cell o Science (las 3 revistas con mayor índice de impacto) que si eres un novato sin carnet del club de los elegidos.

Y así el sistema se retroalimenta, y la Ciencia no mejora, porque todo el esfuerzo se pone no en hacer Ciencia de mejor calidad, o en estudiar cosas interesantes per se, sino en intentar plantearse algo que pueda venderse a los grandes, porque si no no hay business.

Llega a tanta la corrupción del sistema que hay quien dice que el verdadero poder en Ciencia no se prueba tanto por cuánto alguien ha avanzado el conocimiento sino por cuánto es capaz de pararlo. Pero mejor, un ejemplo. Postdoc T. intenta publicar un artículo en que describe resultados que ponen en entredicho la teoría expuesta por BigFish (pezgordo) hace 20 años y aceptada desde entonces. Como Postdoc T. aún cree en la Ciencia pone a BigFish de revisor de su artículo previo a la publicación, porque considera, iluso de él, que a BigFish le interesará saber que existen otras posibilidades en ese campo y que ¡aún hay mucho más que explorar! ERROR BigFish ni siquiera da una mínima oportunidad al artículo o la hipótesis. La rechaza de plano. Y es que BigFish ha triunfado en Ciencia.

Hay otros ejemplos. Ejemplos positivos. Ejemplos de gente que se lo ha currado y se merece estar donde está. Pero son los menos. Y es una pena. Y da rabia.

Es necesaria también en Ciencia una revolución. Nuevas estructuras de trabajo, nuevos modos de evaluación, de publicación. Y la necesitamos ya.   #SciRev

p.d. en cuanto al cambio en las redes de distribución, o sea el OpenAccess recomiendo leer este artículo en TheGuardian.

 

2 thoughts on “Política científica: mismo perro distinto collar

  1. No se podría expresar mejor, lamentable y doloroso como la política, las influencias y demás facetas oscuras del hombre rigen nuestro destino.
    #SciRev
    World needs a change, a full one

  2. Totalmente cierto lo que relatas. Recuerdo que, en la época en que me dedicaba a la investigación, dos de los BigFishes de mi área de conocimiento publicaban montones de artículos en las mejores revistas sin que nadie cuestionara nada (para eso tenían renombre ¿no?). Generalmente la estadística que utilizaban era muuuy mala, a veces una simple T de Student. Y, de hecho, recuerdo un artículo cuyas conclusiones estaban basadas en un experimento con tamaño muestral n=2. Que sí, que sí, que lo vi con mis ojos.
    🙁

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