El “algoritmo científico”, la herramienta que “dirige la evolución de la ciencia”, contiene suposiciones erróneas que marginan los trabajos de investigadores de países poco desarrollados y de mujeres, pero puede ser ajustado para “permitir que la ciencia avance con base en una comprensión plural del mundo”, sostuvieron los impulsores de una campaña internacional para modificarlo.
Una investigación “revolucionaria” sobre el mecanismo con el que se accede a los trabajos científicos, publicada a finales de septiembre por los doctores Laura Sinay, Cristina Sinay y Bill Carter, fue el puntapié inicial de una campaña destinada a diversificar el perfil de los académicos y académicas que contribuyen con el desarrollo del conocimiento científico.
“La ciencia se desarrolla en función de los intereses de los más ricos”, aseguraron los investigadores, convencidos de que eso puede modificarse con un cambio en el algoritmo creado en 1955 por Eugene Garfield, el modelo que hoy usan la Web of Science y otras 145 herramientas automatizadas de búsqueda de publicaciones académicas.
El objetivo inicial del algoritmo de Garfield era “ayudar a organizar la literatura científica” pero “hoy ese mismo algoritmo es también utilizado para definir la política de compra de revistas científicas por parte de las bibliotecas, así como las decisiones de los autores sobre dónde publicar sus artículos”, explicó Laura Sinay en diálogo con Télam.
“También se convirtió en un instrumento para medir la productividad de los científicos y un factor determinante en el financiamiento de la investigación y las decisiones en el dominio del conocimiento”, agregó Sinay, quien aseguró que es la herramienta que “dirige la evolución de la ciencia misma”.
El modelo de Garfield se rige bajo cuatro supuestos: que el número de trabajos que un académico publicó equivale a su productividad; que el número de veces que su obra fue citada equivale a su impacto; que el número de citaciones de una revista determina la importancia de ese medio de comunicación; y que el contexto cultural en el que se produce el conocimiento científico no influye en el desarrollo científico.
Toda esta estructura, “tal vez defendible en el pasado”, hoy “genera exclusión”, analizó la doctora en Gestión de Sistemas Naturales, Rurales y Turísticos por la Universidad de Queensland (Australia).
“La idea de que solamente las revistas científicas más citadas a nivel mundial deben componer el universo de búsqueda del algoritmo, se traduce en la exclusión del conocimiento producido en otros idiomas que no son el ingles”, argumentó Sinay.
También genera exclusión el concepto de productividad, porque los “investigadores de países mas desarrollados suelen tener más tiempo, recursos y estructura para investigar, y por lo tanto les es mucho mas fácil publicar”, dijo la doctora y sostuvo que ” por cuestiones de género, las científicas publican menos que los científicos”.
Está lógica “está mal”, continuó, y puso como ejemplo a Isaac Newton, quien publicó “menos de una decena de artículos. Bajo la interpretación de productividad hoy usada, los trabajos de Newton hubieran sido desconsiderados por el algoritmo”.
Sin embrago, “el peor de los errores es que el contexto cultural en el cual se produce el conocimiento científico influye -y mucho- en el desarrollo científico. Lo que los investigadores ven depende de donde estén y lo que los investigadores estudian depende de lo que ven. En consecuencia, la ciencia siempre es sesgada”, afirmó la investigadora nacida en Estados Unidos.
Para que “la ciencia avance con base en una comprensión plural del mundo”, habría que “expandir las bases de datos utilizadas por las herramientas automatizadas de investigación”.
Además, el algoritmo científico “debe incorporar la comprensión de que las preguntas de investigación, los temas, los materiales y los métodos siempre están sesgados culturalmente”, subrayó.
Con este objetivo, los tres investigadores lanzaron este mes la campaña “#cambienelalgoritmodelaciencia”, que incluye la invitación a firmar una petición para sumar voluntades.