ABAI-2 Ejercicio 3: Fraude en la Ciencia
EJERCICIO: Fraude en la Ciencia
El fraude en la ciencia es más común de lo que se piensa, sin llegar a casos precedentes ni tampoco tan sustanciales para viralizarlo como una noticia en el campo de la ciencia. Por eso los casos de fraude más destacables y conocidos son debidos a su significancia y trascendecia en la disciplina de procedencia.
En campo de la fisiología vegetal, en la cual realizo mi doctorado, se conocen diversos casos de fraude y engaño en las publicaciones de investigación manipuladas, con resultados amañados y figuras modificadas. Entre todos los fraudes destacaré el caso de escándalo de Olivier Voinnet.
Figura 1. Olivier Voinnet (Nature: Butler D., 2018).
Este caso de fraude fue muy conocido por su impacto en la disciplina, provocó retracción de artículos, suspensión de la financiación de las personas involucradas e, incluisve, pérdida de laboratorio.
Los primeros hechos del fraude se conocieron en 2014, tras unas denuncias publicadas en la plataforma PubPeer, que indicaban posibles manipulación de imágenes y fallos en los trabajos de Voinnet, concretamente en trabajos relacionados con la fisiología vegetal. Tras estas denuncias comenzó una investigación más profunda sobre estos trabajos. Meses después, a principios de 2015, se dieron los informes preliminares que mencionaban que en al menos en 6 artículos, en los cuales Voinnet como coautor, se identificaron fallos en la presentación de datos.
A mediados de 2015, el presendiente del Instituto de Biología Molecular de Plantas del Centro Nacional de Investigación Científica (CNRS) de Francia, decidió sancionar a Voinnet. Seguidamente, las comisiones tanto de CNRS como de la universidad ETH Zurich comunicaron que hubo manipulaciones intencionales en figuras y gráficos, dando a entender que hubieron incumplimientos éticos. Además, Patrice Dunoyer también fue sancionado por un año, y en su caso perdió su laboratorio de investigaciones.
A comienzos de 2016, Swiss National Science Fundation (SNSF) corta la financiación de Voinnet y declara la prohibición de recibir subvenciones a tres años vista (hasta 2019).
Después de todas la investigaciones relacionadas con el caso de fraude, las publicaciones de los trabajos sufrieron las consecuencias: 9 artículos se retiraron de las revistas de publicación y se realizaron correcciones en otros 25 artículos.
Aunque todo pareciese llevar a termino, en 2018, se concretó una comisión conjunta entre CNRS y ETH Zurich, tras revisar los trabajos corregidos y los nuevos, concluyeron que en las correcciones habían imágenes manipuladas con anterioridad e incluso nuevas modificaciones. A pesar de que no se confirmase la implicación de Voinnet en esta nuevas manipulaciones recibio una reprimenda por ser responsable del grupo. La amonestación dio pie a que ETH Zurich extendiese por 5 años más la supervisión restrictiva en las publicaciones.
Reflexionando sobre este caso de fraude en las investigación, y en las publicaciones asociadas, es común adornar el texto, jugar con la prosa, evitar presentar malos resultados... pero ir más allá, así como manipular imágenes, datos, resultados tanto por duplicación como de amaños es desafiar con la ética de la disciplina a un nivel egocentrista, siendo primeramente la idea de presentar un trabajo fraudulento causando gran desconfianza y dañando la disciplina de manera irresponsable, sin antes recapacitar, aceptar malos resultados y rehacer investigaciones con resultados creíbles y reales.
Es cierto que rehacer una investigación en busqueda de resultados más apropiados a la hipotesis inicial es costoso a nivel economico y espacio-temporal, por falta de logistica, por falta de tiempo, por... muchas complicaciones típicas de una investigación. Pero no por ello, se debe recaer en malas prácticas que dañan la imagen de la institución en la que se realiza la investigación, dañan las figuras colaborativas que de alguna manera se implican en los trabajo aun sin estar presentes en dichas malas prácticas, y sobretodo, daña el medio intelectual y la disciplina científica de la que se sustentan.
Referencias bibliográficas:
https://www.nature.com/articles/d41586-018-06814-2
https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2018/09/ETH-professor-not-guilty-of-manipulation.html?utm_source=chatgpt.com
https://www.cnrs.fr/sites/default/files/press_info/2018-12/cpvoinnetdunoyer2018en.pdf?utm_source=chatgpt.com
https://www.scienceeurope.org/media/kzeoc1x4/the-voinnet-case_michele-leduc.pdf?utm_source=chatgpt.com
Ante todos estos casos, me hace pensar en la importancia de mantener distintos soportes de los datos que obtenemos: versiones trazables de los archivos, scripts guardados de cada análisis y de cada imagen o figura que generamos, y cualquier evidencia que permita corroborar los resultados si alguna vez se cuestionan. Al final, quienes investigamos solemos tener el borrador del borrador, luego otro borrador “final”, y hasta el borrador_final_final_definitivo; pero en medio de ese proceso es fácil caer en desorden con los datos, justo cuando son el soporte más crítico de la investigación.
ResponderEliminarAunque considero que el fraude es una problemática muy decepcionante porque le quita credibilidad a la ciencia, también procuro entender que muchas de estas situaciones se alimentan de presiones múltiples como publicar, competir por financiación, sostener una reputación, cumplir plazos. En el caso que mencionas, esto refuerza la importancia de que quien dirige supervise con rigor y verifique de forma sistemática la información antes de validar resultados y conclusiones.
Buen trabajo! interesante caso, muy claro
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