2.3 ¿Qué? y ¿Quién?

Preguntarse por el qué es básicamente cuestionarse sobre lo que se está poniendo a disposición del escrutinio público. Dentro de la literatura sobre ciencia abierta, son varios los contenidos que pueden ser transparentados. Por ejemplo, la apertura de los datos es una alternativa que, ciertamente, contribuye a hacer un estudio más transparente (Miguel et al., 2014). Al estar los datos abiertos al público, la posibilidad de escrutinio por parte de las audiencias es mayor. Otro ejemplo es la idea de disclosure, la cual se refiere a la declaración que hacen los investigadores respecto a si la investigación cuenta con conflictos de interés o si está sesgada de alguna manera. En base a esta idea, recientemente han emergido propuestas cómo las de O’Boyle et al. (2017) que, además de la declaración de conflicto interés, llaman a adoptar declaraciones relacionadas a las QRP. Básicamente declarar si se ha cometido QRP o no durante el transcurso de la investigación. No obstante, la apertura pública de los diseños de investigación es, sin duda, la práctica que mejor representa la transparencia en el último tiempo.

Como hemos revisado anteriormente, existe una emergente preocupación en las ciencias sociales respecto a la credibilidad de los hallazgos científicos y la influencia que pueden tener las QRP. En disciplinas como la psicología la apertura de los diseños de investigación ha sido la principal herramienta ante el diagnóstico que una parte considerable de los hallazgos eran irreproducibles o irreplicables (Camerer et al., 2018; Motyl et al., 2017; Wingen et al., 2020). Ante un diagnóstico similar en sociología (Breznau et al., 2021), en ciencias de la gestión (Byington & Felps, 2017) y en economía (Gall et al., 2017), por dar algunos ejemplos, también se ha reconocido la apertura del diseño de investigación como una herramienta importante para avanzar hacia la transparencia. A razón de esto, es que nuestra propuesta se focaliza en la apertura de los diseños de investigación y el uso de preregistros.

Además de preguntarse por los contenidos que se transparentan, también es relevante hacer un alcance respecto al quién. Esto es tener en consideración quiénes van a recibir la información que sea transparentada. En principio, los hallazgos de la investigación científica son un bien público -o están pensados para serlo-. Si bien en algunos países o áreas especificas del conocimiento el financiamiento de la ciencia es por parte de privados, la investigación en ciencias sociales en Chile se financia con los impuestos de los habitantes. Organismos como la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo de Chile (ANID), quienes están encargados de la administración de fondos para la ciencia, tienen un rol público, por lo que los hallazgos no solo sirven para alimentar el avance del conocimiento dentro de la academia, sino que también son insumos relevantes para los tomadores de decisiones y/o para cualquier ciudadano que se podría beneficiar de esos hallazgos.

En consiguiente, cualquier tipo de información que sea transparente es un insumo más para que distintos tipos de audiencias puedan beneficiarse de hallazgos más creíbles y robustos. Ya sean investigadores, tomadores de decisión o la ciudadanía.

Referencias

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Byington, E., & Felps, W. (2017). Solutions to the Credibility Crisis in Management Science. Academy of Management Learning and Education, The, 16, 142-162. https://doi.org/10.5465/amle.2015.0035

Camerer, C. F., Dreber, A., Holzmeister, F., Ho, T.-H., Huber, J., Johannesson, M., Kirchler, M., Nave, G., Nosek, B. A., Pfeiffer, T., Altmejd, A., Buttrick, N., Chan, T., Chen, Y., Forsell, E., Gampa, A., Heikensten, E., Hummer, L., Imai, T., … Wu, H. (2018). Evaluating the Replicability of Social Science Experiments in Nature and Science between 2010 and 2015. Nature Human Behaviour, 2(9), 637-644. https://doi.org/10.1038/s41562-018-0399-z

Gall, T., Ioannidis, J. P. A., & Maniadis, Z. (2017). The Credibility Crisis in Research: Can Economics Tools Help? PLOS Biology, 15(4), e2001846. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2001846

Miguel, E., Camerer, C., Casey, K., Cohen, J., Esterling, K. M., Gerber, A., Glennerster, R., Green, D. P., Humphreys, M., Imbens, G., Laitin, D., Madon, T., Nelson, L., Nosek, B. A., Petersen, M., Sedlmayr, R., Simmons, J. P., Simonsohn, U., & Laan, M. V. der. (2014). Promoting Transparency in Social Science Research. Science, 343(6166), 30-31. https://doi.org/10.1126/science.1245317

Motyl, M., Demos, A. P., Carsel, T. S., Hanson, B. E., Melton, Z. J., Mueller, A. B., Prims, J. P., Sun, J., Washburn, A. N., Wong, K. M., Yantis, C., & Skitka, L. J. (2017). The State of Social and Personality Science: Rotten to the Core, Not so Bad, Getting Better, or Getting Worse? Journal of Personality and Social Psychology, 113(1), 34-58. https://doi.org/10.1037/pspa0000084

O’Boyle, E. H., Banks, G. C., & Gonzalez-Mulé, E. (2017). The Chrysalis Effect: How Ugly Initial Results Metamorphosize Into Beautiful Articles. Journal of Management, 43(2), 376-399. https://doi.org/10.1177/0149206314527133

Wingen, T., Berkessel, J. B., & Englich, B. (2020). No Replication, No Trust? How Low Replicability Influences Trust in Psychology. Social Psychological and Personality Science, 11(4), 454-463. https://doi.org/10.1177/1948550619877412