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Crisis en la calidad de publicaciones científicas: volumen vs. valor

Sample, Ian. “Quality of Scientific Papers Questioned as Academics ‘Overwhelmed’ by the Millions Published.” The Guardian, Jul 13, 2025. https://www.theguardian.com/science/2025/jul/13/quality-of-scientific-papers-questioned-as-academics-overwhelmed-by-the-millions-published

La calidad de los artículos científicos está siendo seriamente cuestionada, ya que los académicos se encuentran desbordados por los millones de estudios que se publican cada año, una saturación que amenaza la integridad y la fiabilidad del sistema científico a escala global.

Un artículo en una revista científica que se hizo viral no por su ciencia, sino por una imagen generada por inteligencia artificial que mostraba una rata con un pene enorme y etiquetada con palabras sin sentido. Esa imagen pasó desapercibida por revisores y editores y llevó a que el artículo fuese retirado tres días después de su publicación, poniendo de manifiesto fallos en los procesos de revisión y control.

El texto recuerda que las revistas científicas no son simples repositorios académicos: condicionan decisiones médicas, políticas públicas, desarrollos tecnológicos y estrategias geopolíticas, incluso estimaciones de víctimas en conflictos armados. Desde el siglo XVII —cuando la Royal Society inició la publicación continuada de revistas científicas—, estos espacios han sido centrales para el avance del conocimiento, acogiendo trabajos de figuras como Newton, Darwin, Einstein o Marie Curie.

Sin embargo, los datos muestran que la cantidad de artículos científicos indexados ha crecido de forma exponencial: por ejemplo, en la base de datos Web of Science los estudios aumentaron de 1,71 millones en 2015 a 2,53 millones en 2024, y sumando otros tipos de artículos el total ronda más de 3 millones al año. Esta expansión ha superado con creces el crecimiento del número de investigadores y la capacidad de la comunidad científica para leer, revisar y valorar críticamente todos esos trabajos.

El sistema de evaluación por pares —el sistema en el que científicos expertos revisan artículos antes de su publicación— está cada vez más estresado. Revisar millones de artículos requiere tiempo, y muchos académicos están «agotados» por la carga de trabajo voluntario que supone revisar textos para otros investigadores. Este estrés contribuye a que errores, contenidos de baja calidad o incluso fraudes pasen desapercibidos, lo que debilita la confianza en los resultados publicados. Según un estudio reciente, solo en 2020, los académicos de todo el mundo dedicaron más de 100 millones de horas a la revisión por pares de artículos para revistas. En el caso de los expertos de Estados Unidos, el tiempo dedicado a la revisión ese año supuso más de 1500 millones de dólares en mano de obra gratuita.

Una causa fundamental es el conjunto de incentivos académicos y comerciales que priorizan cantidad sobre calidad:

  • Los investigadores compiten por publicar más y más artículos para avanzar en su carrera (“publish or perish”), lo que puede llevar a trabajos fragmentados, poco sustanciales o exagerados.
  • Las editoriales científicas comerciales obtienen grandes beneficios de los modelos de acceso abierto con tasas por publicación, lo que puede fomentar la proliferación de textículos académicos y revistas especializadas que aceptan prácticamente cualquier envío.

El artículo destaca que estas dinámicas han creado un sistema que incentiva la producción masiva de estudios aunque muchos aporten poco conocimiento nuevo o incluso errores, algo que preocupa a científicos de alto nivel, incluidos premios Nobel y sociedades científicas.

Varios expertos y organizaciones están pidiendo reformas profundas. Entre las propuestas que circulan en el debate público y académico están:

  • Reformar el sistema de evaluación de investigadores para valorar calidad sobre cantidad.
  • Repensar el rol y modelo de negocio de las editoriales, reduciendo la dependencia de tarifas por publicación y fomentando modelos de acceso y revisión más sostenibles.
  • Incrementar el uso de herramientas y métodos que mejoren la calidad de la revisión por pares y detecten malas prácticas, incluidos fraudes y contenidos generados de forma automatizada.

La IA ha acelerado la producción de artículos y podido generar textos e imágenes científicas que no siempre son verificados adecuadamente. Esto alimenta temores de que herramientas como modelos de lenguaje puedan ser utilizadas para generar artículos de baja calidad o manipular revisiones si no se establecen mejores salvaguardas de integridad.

Guía para la iniciación a la publicación de artículos científico

Iáñez Rodríguez, Irène; Alejandro López Ruiz; María Ángeles Martín Lara; y Alicia Ronda Gálvez. Guía para la iniciación a la publicación de artículos científicos. Sevilla: Editorial Universidad de Sevilla, 2020

Texto completo

Esta obra está concebida como una guía para los estudiantes de posgrado que se inician en el ámbito de la investigación. Se trata de un manual práctico, sustentado en la experiencia de sus autores, que reúne los principales aspectos a considerar a la hora de publicar un artículo científico. Con frecuencia, al comienzo de la carrera investigadora surgen dudas y problemas para los que no siempre se encuentran respuestas en los libros: ¿dónde publicar un artículo?, ¿cómo elegir la revista adecuada?, ¿qué orden de autoría es el más conveniente?, entre otros. Estas cuestiones suelen resolverse con la práctica y, probablemente, al finalizar la tesis doctoral resulten más fáciles de responder. Sin embargo, no existe una solución única: cada investigador aporta su visión en función de su experiencia o intereses.

Con este propósito, los autores recogen en la guía distintas alternativas y orientaciones, de manera que sea el propio investigador quien valore y decida cuál se adapta mejor a su situación particular.

El manual se estructura en tres secciones: el cuerpo principal, un glosario con los términos más relevantes y, finalmente, una bibliografía de consulta y referencia. A su vez, el cuerpo del manual se organiza en seis capítulos que abordan los aspectos esenciales del proceso de publicación de un artículo científico.

El primer artículo redactado por una inteligencia artificial que supera la revisión por pares

Whitney Grace, “The First AI-Written Paper to Pass Peer Review” ArnoldIT, April 2, 2025, https://arnoldit.com/wordpress/2025/04/02/the-first-ai-written-paper-to-pass-peer-review/.

Sakana AI informa de que «The AI Scientist Generates Its First Peer-Reviewed Scientific Publication». Se trata del primer artículo generado completamente por IA que ha pasado el mismo proceso de revisión al que someten sus artículos los científicos humanos

El 2 de abril de 2025, la empresa tecnológica  Sakana AI anunció un hito en el campo de la inteligencia artificial y la investigación científica: por primera vez, un artículo generado íntegramente por una IA superó con éxito el proceso de revisión por pares, el mismo procedimiento riguroso al que se someten los trabajos elaborados por investigadores humanos. Este avance representa un punto de inflexión en la relación entre la inteligencia artificial y la producción académica.

El trabajo fue realizado por una versión mejorada de su sistema denominado The AI Scientist-v2, una evolución del modelo original desarrollado por Sakana AI. Aunque los detalles técnicos de esta nueva versión aún no han sido publicados (se prometen en una próxima entrega), se sabe que el experimento se llevó a cabo en colaboración con los organizadores del taller de la conferencia ICLR 2025 (International Conference on Learning Representations), una de las tres principales conferencias internacionales en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, junto con NeurIPS e ICML.

Con el objetivo de garantizar la imparcialidad del proceso, el artículo fue sometido a una revisión a doble ciego: ni los autores del trabajo (en este caso, la IA) ni los evaluadores conocían la identidad de los otros. Aunque se informó al comité de revisión que podría recibir trabajos generados por IA, no se especificó cuáles lo eran, lo que permitió evaluar el contenido en igualdad de condiciones.

La IA fue instruida para investigar y escribir sobre un tema amplio y relevante dentro del campo del aprendizaje profundo. Tras completar el proceso de redacción, se generaron múltiples trabajos, de los cuales se seleccionaron tres para su envío, con el objetivo de no sobrecargar al comité revisor y asegurar la calidad del experimento. Los investigadores humanos responsables del proyecto realizaron un análisis interno de los textos generados y eligieron los tres que consideraron más sólidos, tanto por su calidad técnica como por la diversidad de los temas abordados.

De esos tres artículos, uno fue aceptado tras recibir evaluaciones muy favorables. Obtuvo una puntuación media de 6,33, situándose por encima del umbral medio de aceptación del taller e incluso por encima de muchas propuestas redactadas por científicos humanos. Las valoraciones individuales incluyeron puntuaciones de 6 (ligeramente por encima del umbral de aceptación) y 7 (calificado como un “buen artículo” y con recomendación clara de aceptación).

El objetivo declarado del experimento fue meramente científico: los desarrolladores querían medir, con honestidad y sin intenciones comerciales o engañosas, hasta qué punto una inteligencia artificial es capaz de desempeñar tareas complejas y creativas que tradicionalmente han estado reservadas al intelecto humano. En lugar de levantar sospechas sobre trampas o fraudes en el sistema académico, la intención fue demostrar el potencial real —y los límites— de la inteligencia artificial en la investigación científica contemporánea.

Este acontecimiento abre un debate crucial sobre el futuro de la autoría, la originalidad y la evaluación académica. También plantea preguntas sobre la relación entre humanos y máquinas en el ámbito del conocimiento: ¿Podrán las IA convertirse en colaboradoras regulares de los investigadores humanos? ¿Se redefinirá el concepto de autoría científica? ¿Cómo cambiarán los procesos de revisión y validación de contenidos académicos ante la irrupción de inteligencias artificiales con estas capacidades?

Aunque todavía es pronto para responder con certeza, lo que está claro es que The AI Scientist-v2 ha marcado un antes y un después. A partir de ahora, no solo habrá que competir con otros investigadores en la búsqueda de la verdad científica, sino también con algoritmos que, poco a poco, van demostrando que son capaces no solo de procesar información, sino también de generar conocimiento estructurado y valioso.

Los artículos fraudulentos contaminan la literatura científica mundial, alimentan una industria corrupta y frenan la investigación médica legítima para salvar vidas

Joelving, Frederik, Cyril Labbé, y Guillaume Cabanac. «Fake Papers Are Contaminating the World’s Scientific Literature, Fueling a Corrupt Industry and Slowing Legitimate Lifesaving Medical Research.» The Conversation, 29 enero 2025. https://theconversation.com/fake-papers-are-contaminating-the-worlds-scientific-literature-fueling-a-corrupt-industry-and-slowing-legitimate-lifesaving-medical-research-246224

En la última década, entidades comerciales depredadoras de todo el mundo han industrializado la producción, venta y difusión de investigaciones académicas falsas, socavando la literatura en la que se basan desde médicos hasta ingenieros para tomar decisiones sobre vidas humanas.

Resulta extremadamente difícil determinar con exactitud la magnitud del problema. Hasta la fecha se han retirado unos 55.000 artículos académicos por diversos motivos, pero los científicos y las empresas que analizan la literatura científica en busca de indicios de fraude calculan que circulan muchos más artículos falsos, posiblemente hasta varios cientos de miles. Estas investigaciones falsas pueden confundir a los investigadores legítimos, que deben vadear densas ecuaciones, pruebas, imágenes y metodologías sólo para descubrir que son inventadas.

Incluso cuando se descubren los artículos falsos -generalmente por detectives aficionados en su tiempo libre-, las revistas académicas suelen tardar en retractarse, lo que permite que los artículos manchen lo que muchos consideran sacrosanto: la vasta biblioteca mundial de trabajos académicos que introducen nuevas ideas, revisan otras investigaciones y discuten hallazgos.

Cuando Adam Day ejecutó el programa Papermill Alarm de su empresa en los 5,7 millones de artículos publicados en 2022 en la base de datos OpenAlex, descubrió un número preocupante de artículos potencialmente falsos, especialmente en biología, medicina, informática, química y ciencia de los materiales. Papermill Alarm señala los artículos que contienen similitudes textuales con falsificaciones conocidas.

Estos documentos falsos están frenando una investigación que ha ayudado a millones de personas con medicamentos y terapias que salvan vidas, desde el cáncer hasta el COVID-19. Los datos de los analistas muestran que los campos relacionados con el cáncer y la medicina están especialmente afectados, mientras que áreas como la filosofía y el arte lo están menos. Algunos científicos han abandonado el trabajo de su vida porque no pueden seguir el ritmo ante la cantidad de documentos falsos que deben rechazar.

El problema refleja una mercantilización mundial de la ciencia. Las universidades, y quienes financian la investigación, llevan mucho tiempo utilizando la publicación regular en revistas académicas como requisito para ascensos y seguridad laboral, dando lugar al mantra «publicar o perecer».

Pero ahora, los estafadores se han infiltrado en la industria editorial académica para dar prioridad a los beneficios sobre la erudición. Equipados con destreza tecnológica, agilidad y vastas redes de investigadores corruptos, están produciendo artículos sobre todo tipo de temas, desde genes oscuros hasta la inteligencia artificial en medicina.

Estos artículos se incorporan a la biblioteca mundial de la investigación más rápido de lo que pueden ser eliminados. Cada semana se publican en todo el mundo unos 119.000 artículos académicos y ponencias en congresos, lo que equivale a más de 6 millones al año. Los editores calculan que, en la mayoría de las revistas, alrededor del 2% de los artículos presentados -pero no necesariamente publicados- son probablemente falsos, aunque esta cifra puede ser mucho mayor en algunas publicaciones.

Aunque ningún país es inmune a esta práctica, es particularmente pronunciada en las economías emergentes, donde los recursos para hacer ciencia de buena fe son limitados y donde los gobiernos, deseosos de competir a escala mundial, impulsan incentivos particularmente fuertes de «publicar o perecer».

Como resultado, existe una economía sumergida en línea para todo lo relacionado con las publicaciones académicas. Se venden autores, citas e incluso directores de revistas académicas. Este fraude es tan frecuente que tiene su propio nombre: «fábricas de artículos», una expresión que recuerda a las «fábricas de trabajos del curso», en las que los estudiantes hacen trampas consiguiendo que otra persona escriba un trabajo de clase por ellos.

El impacto en los editores es profundo. En los casos más sonados, los artículos falsos pueden perjudicar los resultados de una revista. Importantes índices científicos -bases de datos de publicaciones académicas en las que se basan muchos investigadores para realizar su trabajo- pueden excluir de la lista a las revistas que publiquen demasiados artículos dudosos. Cada vez se critica más que los editores legítimos podrían hacer más por rastrear y poner en la lista negra a las revistas y autores que publican regularmente artículos falsos que, a veces, son poco más que frases encadenadas generadas por inteligencia artificial.

El resultado es una crisis profundamente arraigada que ha llevado a muchos investigadores y responsables políticos a reclamar una nueva forma de evaluar y recompensar a académicos y profesionales de la salud en todo el mundo.

Al igual que los sitios web tendenciosos disfrazados de información objetiva están acabando con el periodismo basado en pruebas y amenazando las elecciones, la ciencia falsa está acabando con la base de conocimientos sobre la que se asienta la sociedad moderna.

Cómo escribir y publicar un artículo científico


Gastel, Barbara, y Robert A. Day. 2016. How to Write and Publish a Scientific Paper. 8th ed. Santa Barbara, CA: ABC-CLIO.

Texto completo

La obra es una guía integral para investigadores y académicos que desean escribir y publicar trabajos científicos. En su octava edición, ofrece consejos prácticos, estrategias y ejemplos para desarrollar artículos claros, concisos y efectivos.

El libro se organiza en secciones que abarcan desde la preparación inicial hasta la publicación y difusión de los resultados. Algunos de los temas principales incluyen:

1. Estructura del artículo científico: Explica el formato estándar IMRaD (Introducción, Métodos, Resultados y Discusión), resaltando la importancia de cada sección y cómo elaborarlas eficazmente.

2. Proceso de escritura: Proporciona técnicas para planificar, redactar y revisar manuscritos, destacando la importancia de la precisión y la claridad.

3. Citas y referencias: Detalla cómo dar crédito a las fuentes de manera adecuada para evitar el plagio y respetar las normas éticas.

4. Publicación científica: Aborda cómo seleccionar la revista adecuada, manejar el proceso de revisión por pares y responder a comentarios de revisores y editores.

5. Comunicación científica: Ofrece consejos para la preparación de presentaciones orales, posters y propuestas de proyectos.

6. Aspectos éticos: Discute cuestiones como la autoría, el plagio, el manejo de datos y la duplicación de publicaciones.

El libro es especialmente útil para investigadores jóvenes y para aquellos que no son hablantes nativos de inglés, ya que incluye recomendaciones sobre escritura científica en este idioma. La obra combina teoría, práctica y anécdotas, ofreciendo una referencia esencial para quienes buscan destacar en el ámbito académico.