Hill, Sarah. «Citation Farms and Circles of Self-Citation». The Big Idea, 19 de marzo de 2020,

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Las «granjas de citas», consisten en autores que se autocitan o se citan mutuamente de forma rutinaria y masiva para aumentar el impacto de sus publicaciones. Aunque se cree que estas «granjas de citas», también conocidas como «cárteles de citas», son el sello de la mala ciencia, la mayoría de los investigadores están de acuerdo en que hay espacio para la autocitación, pero que es una buena práctica limitarla cuando sea posible.

La autocitación puede ser necesaria, por ejemplo, si usted es la única persona que ha realizado un determinado tipo de investigación antes. Citar su propio trabajo o el de sus coautores puede ser la medida adecuada. «Todo el mundo se autocita porque, tarde o temprano, todo el mundo se basa en hallazgos anteriores», afirma Hadas Shema en el blog Scientific American. Shema cita a R. Costas, et al, en su artículo de 2010, «Self-cities at the meso and individual levels» (Autocitas en los niveles meso e individual): «Dada la naturaleza acumulativa de la producción de nuevos conocimientos, las autocitas constituyen una parte natural del proceso de comunicación».

Hay una forma sencilla de medir el impacto del trabajo de un investigador: utilizando el Factor de Impacto de la Revista (JIF). Un índice h de 20 indica que un investigador ha publicado 20 artículos con al menos 20 citas. Tras 20 años de investigación, un índice h de 20 es bueno, 40 es sobresaliente y 60 es excepcional. La ventaja del índice h es que combina la productividad (el número de publicaciones) y el impacto (número de citas) en un solo número.

Según la revista Nature, en 2017, un profesor tuvo una idea para contabilizar más a fondo las autocitas. Este profesor, ahora en la Universidad de Helsinki, sugirió un índice de autocitación, o índice s, en la línea del indicador de productividad del índice h. Creado por Justin Flatt, Alessandro Blasimme, Effy Vayena, así un científico tiene un índice s si ha publicado s artículos, cada uno de los cuales ha recibido al menos s autocitaciones. Con esta nueva herramienta, un índice s de 10 significaría que un investigador ha publicado 10 artículos con al menos 10 autocitaciones cada uno.

El profesor que ideó este sistema de puntuación afirma que no se trataba de establecer umbrales para lo que era un índice s adecuadamente bajo, ni tampoco de avergonzar a los que se autocitan mucho. Utilizando los datos, se trataba simplemente de otra herramienta para medir el impacto de ciertas teorías y artículos.

Según John Ioannidis, médico de la Universidad de Stanford (California) especializado en metaciencia: «Este [estudio] no debería llevar a vilipendiar a los investigadores por sus índices de autocitación, entre otras cosas porque éstos pueden variar entre disciplinas y etapas de la carrera». Y añade: «Sólo ofrece información completa y transparente. No debería utilizarse para emitir veredictos como el de decidir que una autocitación demasiado alta equivale a un mal científico».

¿Reduce la autocitación la probabilidad de publicación? Sí, según algunos autores. «Clarivate supervisa las autocitaciones cuando calcula el factor de impacto de una revista, y puede retirar de la lista a una revista cuando las tasas de autocitación son demasiado altas o cambia la clasificación relativa de una revista dentro de su campo», dice el doctor Phil Davis, experto en comunicación científica en el blog The Scholarly Kitchen. «Ningún editor quiere ser conocido como el que puso a la revista en ‘tiempo muerto'».

«La autocitación es necesaria para informar al lector sobre el trabajo previo del autor y proporcionar información de fondo. Un índice bajo de autocitación puede llevar a un revisor a creer que los antecedentes del autor son inadecuados, mientras que un índice alto podría indicar que está ignorando el trabajo de sus colegas. Se recomienda un equilibrio», dice Paul W. Sammarco, en Ethics in Science and Environmental Politics. Así que, buena suerte con el equilibrio, sobre todo para los que trabajan en disciplinas con experimentación novedosa. Siempre que no cite a sus amigos y colegas a propósito para aumentar sus índices h, al final todo debería ser igual.