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Las fabricas de artículos contamina la ciencia: ¿qué pueden hacer los bibliotecarios al respecto?»

Brundy, C., & Thornton, J. B. (2024). The paper mill crisis is a five-alarm fire for science: What can librarians do about it? Insights, 37(1). https://doi.org/10.1629/uksg.659



La crisis de las fábricas de artículos, que está contaminando la literatura académica con artículos falsos, ha llevado a un número récord de retracciones de artículos y continúa erosionando la confianza en la ciencia. Aunque los editores y otros interesados en la publicación académica se han movilizado para abordar esta grave amenaza a la integridad de la investigación y la publicación, la acción de la comunidad bibliotecaria ha sido insuficiente. Este artículo explora el impacto continuo de la crisis de las fábricas de artículos y sus causas. También revisa las medidas que se están tomando en todo el sector para abordarla. Esto incluye acciones emprendidas por editores, investigadores de integridad y organizaciones como Retraction Watch, NISO y STM. Basándose en la gravedad de la crisis y la respuesta actual, este artículo recomienda acciones que las bibliotecas pueden tomar para ayudar a abordar la crisis y limpiar el desorden que las fábricas de artículos han creado en la literatura académica. En un momento de creciente desconfianza y amenazas crecientes para la sociedad, es crucial que todos los interesados en la publicación académica, incluidos los bibliotecarios, ayuden a mantener la integridad de la publicación y restaurar la confianza en la ciencia.

Declaración de Heredia: Principios sobre el uso de inteligencia artificial en la edición científica

Penabad Camacho, Liana, María Amalia Penabad Camacho, Andrea Mora Campos, Gerardo Cerdas Vega, Yuri Morales López, Mónica Ullate, Andrea Mendez Solano, Nidya Nova Bustos, María Fernanda Vega Solano, y María Milagro Castro Solano. «Declaración de Heredia: Principios sobre el uso de inteligencia artificial en la edición científica». Revista Electrónica Educare 28, n.o Extra 1 (2024): 1. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9573390.

La Declaración de Heredia propone, desde la perspectiva de la edición científica, una serie de consideraciones para el uso responsable de la inteligencia artificial (IA) en los procesos de investigación que llevan a la publicación científica. Se reconoce a la IA como una herramienta cuyo uso se debe evidenciar y transparentar para un ejercicio claro, trazable y reproducible del conocimiento. Se llama la atención sobre los retos que supone la incorporación de la IA a la edición científica en cuanto a la diversidad de opciones, el evitar la propagación de sesgos y desinformación, y el respeto a la propiedad intelectual. Principios. Están organizados en cuatro grupos: general, para los roles de autoría, revisión por pares y edición. Resaltan la importancia de utilizar la IA como una herramienta cuyos resultados son filtrados por seres humanos que, desde una perspectiva ética y responsable, reportan, de forma transparente, a qué modelo, qué se consultó y cuándo se hizo la consulta. Reflexión final. Pone de manifiesto que se trata de un escenario en constante evolución cuyo fin último debe ser el bienestar humano y la calidad de vida.

El uso de un lenguaje vago acerca de los hechos científicos desorienta a los lectores

Timmer, John. «Using Vague Language about Scientific Facts Misleads Readers». Ars Technica, 17 de mayo de 2024. https://arstechnica.com/science/2024/05/using-vague-language-about-scientific-facts-misleads-readers/.

El uso de expresiones subjetivas como «los científicos creen» hace que los hechos parezcan opiniones.

Cuando se realiza este experimento sencillo, se obtienen sugerencias variadas al escribir «los científicos creen» en un motor de búsqueda que ofrece completado automático. Las sugerencias incluyen temas como el origen de las ballenas, la evolución de los animales, la causa raíz de la narcolepsia y otros similares. Los resultados de la búsqueda muestran una lista extensa de temas, como por ejemplo «Cómo los científicos creen que la pérdida de hielo marino ártico afectará los patrones climáticos de EE.UU.» o «Los científicos creen que la Luna es 40 millones de años más antigua de lo que se pensaba inicialmente».

¿Qué tienen en común todos estos casos? Son engañosos, al menos en términos de cómo la mayoría de la gente entiende la palabra «creer». En todos estos ejemplos, los científicos han llegado a estar convencidos a través de evidencia convincente; estas no son simples corazonadas o impulsos emocionales. Dada esta diferencia, usar «creer» no es una descripción precisa. Sin embargo, todos estos ejemplos provienen de búsquedas en Google News, por lo que probablemente provienen de medios periodísticos que se preocupan por la precisión.

¿Importa esta diferencia? Un estudio reciente sugiere que sí. Las personas a las que se les mostraron titulares que utilizaban verbos subjetivos como «creer» tendían a percibir el problema descrito como una cuestión de opinión, incluso si estaba sólidamente fundamentado en hechos.

Hechos vs. opiniones

El nuevo trabajo fue realizado por tres investigadores de la Universidad de Stanford: Aaron Chueya, Yiwei Luob y Ellen Markman. «El consumo de medios es fundamental para cómo formamos, mantenemos y difundimos creencias en el mundo moderno», escriben. «Además, la forma en que se presenta el contenido puede ser tan importante como el contenido mismo». La presentación que les interesa implica lo que ellos denominan «verbos epistémicos», aquellos que transmiten información sobre nuestra certeza respecto a la información. Para ponerlo en términos concretos, «saber» presenta [una afirmación] como un hecho al presuponer que es verdadero, mientras que «creer» no lo hace», argumentan.

Por lo tanto, si bien es preciso decir, «Los científicos saben que la Tierra se está calentando y que este calentamiento es causado por la actividad humana», reemplazar «saben» por «creen» presenta una imagen inexacta del estado de nuestro conocimiento. Sin embargo, como se mencionó anteriormente, «los científicos creen» se utiliza ampliamente en la prensa popular. Chueya, Luob y Markman decidieron investigar si esto marca una diferencia.

Estaban interesados en dos preguntas relacionadas. Una es si el uso de verbos como «creer» y «pensar» influye en cómo los lectores perciben si los conceptos asociados son problemas subjetivos en lugar de objetivos, basados en hechos. La segunda es si el uso de esta fraseología socava la disposición de los lectores a aceptar algo como un hecho.

Para responder a estas preguntas, los investigadores utilizaron un servicio de reclutamiento de sujetos llamado Prolific para reclutar a más de 2.700 participantes que participaron en una serie de experimentos individuales centrados en estos temas. En cada experimento, se les dio a los participantes una serie de titulares y se les preguntó sobre las inferencias que sacaban de la información presentada en ellos.

Creencias vs. hechos

Todos los experimentos fueron variaciones de un procedimiento básico. A los participantes se les dieron titulares sobre temas como el cambio climático que diferían en términos de su redacción. Algunos de ellos utilizaron una redacción que implicaba contenido factual, como «saben» o «entienden». Otros utilizaron términos que implicaban opinión subjetiva, como «creer» o «pensar». En algunos casos, los conceptos se presentaron sin atribución, utilizando verbos como «son» (es decir, en lugar de «los científicos piensan que las condiciones de sequía están empeorando», estas oraciones simplemente afirmaban «las condiciones de sequía están empeorando»).

En el primer experimento, los investigadores pidieron a los participantes que calificaran la veracidad de la afirmación en el titular y también evaluaron si el problema en cuestión era una cuestión de opinión o un hecho. Ambos se calificaron en una escala del 0 al 100.

En el primer experimento, se pidió a los participantes que calificaran tanto la veracidad como el hecho versus la opinión para cada titular. Esto mostró dos efectos. Uno, el uso de términos que no implicaban hechos, como «creer», llevó a que las personas calificaran la información como menos probable de ser verdadera. Las declaraciones sin atribución se calificaron como las más probables de ser factuales.

Además, los participantes calificaron los temas en las declaraciones que implicaban hechos, como «saber» y «entender», como conclusiones más objetivas en lugar de opiniones.

Encabezados climáticos Muchos de los experimentos se centraron en titulares relacionados con el cambio climático, y aquí hubo algunas buenas noticias. En general, las personas fueron mejores para reconocer titulares que contenían desinformación sobre el clima.

Los investigadores también observaron que las fuentes de noticias de derecha, que tienden a poner en duda la realidad del cambio climático, eran más propensas a evitar el uso de lenguaje que implicara la existencia de hechos, como «saber» y «entender».

Sin embargo, el diseño del experimento hizo una diferencia en uno de esos resultados. Cuando se les preguntaba solo una de estas preguntas, la redacción de las declaraciones ya no tenía un impacto en si las personas calificaban las afirmaciones como verdaderas. Aun así, seguía importando en términos de si sentían que el problema era un hecho o una opinión. Así que, parecía que preguntar a las personas si algo se estaba presentando como un hecho influía en su calificación de la veracidad de la declaración.

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En los experimentos restantes, que utilizaron titulares reales y examinaron el efecto de ideas preexistentes sobre el tema en cuestión, el impacto de la redacción en la calificación de veracidad de las personas variaba considerablemente. Por lo tanto, no hay indicación de que el uso de terminología como «los científicos creen» cause problemas para entender si algo es verdadero. Pero consistentemente hizo que las personas calificaran el problema como más probable de ser una cuestión de opinión.

Opinado En general, los investigadores concluyen que el uso de terminología que implica hechos tuvo un efecto limitado en si las personas realmente consideraron algo como un hecho: el efecto fue «débil y varió entre estudios». Por lo tanto, usar algo como «los científicos creen» no influye consistentemente en si las personas piensan que esas creencias son verdaderas. Pero sí influye en si las personas ven un tema como uno donde diferentes opiniones son razonables, o uno donde los hechos limitan lo que se puede considerar razonable.

Aunque esto parece ser un problema menor aquí, podría ser un problema a largo plazo. Cuanto más sientan las personas que pueden rechazar la evidencia como una cuestión de opinión, más se abre la puerta a lo que los autores describen como «el surgimiento de la política de la ‘posverdad’ y la difusión de ‘hechos alternativos'». Y eso tiene el potencial de socavar la aceptación de la ciencia en una amplia variedad de contextos.

Quizás lo peor es que la prensa en su conjunto es una participante activa, ya que leer reportajes científicos regularmente te expone a innumerables casos de conclusiones basadas en evidencia que se presentan como creencias.

¿Cómo están respondiendo los investigadores a la Inteligencia Artificial (IA), que les entusiasma y preocupa?

Heaton, Benedict. «How are researchers responding to AI?» Oxford University Press, 23 de mayo de 2024. https://corp.oup.com/news/how-are-researchers-responding-to-ai/.

Oxford University Press recientemente llevó a cabo una encuesta entre más de 2,000 investigadores de diversas geografías, disciplinas académicas —incluyendo Humanidades, Ciencias STM (Science, Technology, Medicine), y Ciencias Sociales— y diferentes etapas de carrera, con el objetivo de conocer directamente de la comunidad investigadora cómo están reaccionando y utilizando la inteligencia artificial en su trabajo.

Encuesta a más de 2,000 investigadores de diversas geografías, disciplinas académicas —incluyendo Humanidades, Ciencias STM y Ciencias Sociales— y diferentes etapas de carrera, para conocer directamente de la comunidad de investigación cómo están reaccionando y utilizando la IA en su trabajo.

Los resultados revelan las consideraciones clave en las decisiones de los investigadores para involucrarse con la IA, incluyendo qué aspectos les entusiasman y les preocupan, y cómo están utilizando —o planean utilizar— las herramientas ya disponibles para ellos.

La mayoría de los investigadores académicos y autores de investigación afirman estar utilizando herramientas de inteligencia artificial (IA) en su práctica investigativa, a pesar de preocupaciones sobre la pérdida de habilidades críticas de pensamiento, el respeto por los derechos de propiedad intelectual (IP) y la desconfianza en los proveedores de IA.

Resumen de los hallazgos generales

  • Poco más de tres cuartas partes (76%) de los investigadores reportan utilizar alguna forma de herramienta de inteligencia artificial (IA) en su investigación actualmente. Las herramientas de traducción automática (49%) y los chatbots (43%) son las más populares, seguidas de los motores de búsqueda o herramientas de investigación impulsadas por IA (25%).
  • Un poco más de una cuarta parte (27%) indica tener un buen entendimiento general de las herramientas de IA.
  • Al considerar las etapas de la investigación, la IA se utiliza principalmente para descubrir investigaciones existentes, así como para la edición y resumen de investigaciones ya realizadas.
  • Aquellos que utilizan la IA en cualquier etapa de su investigación tienden a sentir que se han beneficiado al hacerlo, principalmente porque ayuda con la eficiencia.
  • La mitad (46%) de los investigadores informa que la institución donde trabajan no tiene una política de IA, y otro cuarto (26%) indica que no lo sabe.
  • En general, la confianza en las compañías de IA es muy baja, con solo un 8% confiando en que las compañías de IA no usarán sus datos sin permiso, y un 6% confiando en que cumplirán con los requisitos de privacidad y seguridad de datos.
  • También existen fuertes preocupaciones sobre las implicaciones para la propiedad intelectual y cómo la IA impactará la investigación académica en general, con una cuarta parte (25%) del grupo creyendo que la IA reduce la necesidad de pensamiento crítico.

En conclusión, la mayoría dice haber utilizado alguna forma de IA y más de dos tercios han sentido los beneficios de usar IA. También, la gran mayoría expresa desconfianza hacia las compañías de IA. Les preocupa cómo la IA podría afectar la calidad de la investigación, en concreto tienen temores sobre las cuestiones de propiedad intelectual, la posible reducción de habilidades críticas de pensamiento debido a la IA. También reconocen la importancia de considerar las implicaciones del uso de IA y más de la mitad dicen que buscaría orientación sobre IA en sociedades académicas.

    ¿Cómo se documentan los investigadores? Las técnicas de descubrimiento varían según la disciplina y el tipo de investigación realizada

    Buckley, Chad E.; Scott, Rachel E.; Shelley, Anne; Thayer-Styes, Cassie; and Murphy, Julie A., «Disciplinary Differences and Scholarly Literature: Discovery, Browsing, and Formats» (2024). Faculty and Staff Publications – Milner Library. 196.
    https://ir.library.illinoisstate.edu/fpml/196

    Texto completo

    El estudio informa sobre las experiencias de los profesores en relación con el descubrimiento de contenido académico, destacando similitudes y diferencias en una variedad de disciplinas académicas. Los autores entrevistaron a veinticinco profesores en una universidad pública de alta investigación en el Medio Oeste para explorar las intersecciones del descubrimiento, la navegación y el formato desde diversas perspectivas disciplinarias. Aunque la mayoría de los participantes dependen de herramientas de descubrimiento similares, como catálogos de bibliotecas, bases de datos y Google Scholar, sus técnicas de descubrimiento variaban según la disciplina y el tipo de investigación realizada. La navegación no es un método estándar para el descubrimiento, pero algunos académicos aún la utilizan de manera selectiva y estratégica. Los artículos de revistas son el formato más importante en todas las disciplinas, pero los libros, capítulos y actas de conferencias son esenciales para algunos académicos y deben considerarse al facilitar el descubrimiento. Los hallazgos detallan varias formas en que las experiencias disciplinarias y personales moldean las prácticas de los académicos. Los autores discuten la desconexión percibida entre la capacidad de exploración, descubrimiento y acceso a la literatura académica y exploran soluciones que hacen que la biblioteca sea central para el descubrimiento y la navegación.

    Encuesta sobre el uso de chatbots de IA generativa por parte de estudiantes para la investigación académica

    Deschenes, A., & McMahon, M. (2024). A Survey on Student Use of Generative AI Chatbots for Academic Research. Evidence Based Library and Information Practice19(2), 2–22. https://doi.org/10.18438/eblip30512

    El estudio de Amy Deschenes y Meg McMahon de la Universidad de Harvard revela que el 65% de los estudiantes utiliza o planea utilizar chatbots de IA generativa para trabajos académicos, aunque muchos desconfían de sus resultados. A pesar de su uso activo, los estudiantes buscan orientación para utilizarlos eficazmente. Los bibliotecarios deben aprender a usar estas herramientas para apoyar a los estudiantes en la evaluación crítica y la incorporación de resultados de IA en sus investigaciones.

    La investigación tiene como tiene como objetivo comprender el uso de la IA generativa entre estudiantes de pregrado y posgrado. Específicamente, se busca saber cuántos estudiantes utilizan estas herramientas, con qué frecuencia y para qué tareas. Además, se pretende identificar la confianza de los estudiantes en los resultados generados por la IA y sus opiniones sobre la posibilidad de una herramienta de IA generativa mantenida localmente. También se exploró el interés de los estudiantes en recibir capacitación sobre el uso de la IA generativa en el contexto académico. Este estudio tiene como finalidad ayudar a los bibliotecarios a entender la adopción de la IA generativa entre los estudiantes y la necesidad de incorporarla en sus labores de apoyo académico.

    Para llevar a cabo el estudio, un equipo compuesto por tres miembros del personal de la biblioteca y un pasante estudiante diseñó y ejecutó una encuesta que fue distribuida a 360 estudiantes de la Universidad de Harvard. La distribución se realizó a través de listas de correo electrónico y en lugares frecuentados por estudiantes como cafés y bibliotecas del campus. La recopilación y análisis de datos se llevó a cabo utilizando la plataforma Qualtrics.

    Los resultados revelaron que casi el 65% de los encuestados ha utilizado o planea utilizar chatbots de IA generativa para sus trabajos académicos. Sin embargo, a pesar de este uso, la mayoría de los estudiantes (65%) no considera que los resultados generados por la IA sean suficientemente confiables para fines académicos. Estos hallazgos indican que, aunque los estudiantes emplean activamente estas herramientas, existe una necesidad de orientación y formación sobre su uso eficaz.

    Se encontró que casi el 65% de los encuestados ha utilizado o planea utilizar chatbots de IA generativa para el trabajo académico, aunque la mayoría de los encuestados (65%) no encuentra sus resultados lo suficientemente confiables para el trabajo académico. Los hallazgos muestran que los estudiantes usan activamente estas herramientas, pero desean orientación sobre cómo usarlas eficazmente.

    En conclusión, la investigación muestra que los estudiantes están interactuando con la IA generativa en sus actividades académicas, pero no confían completamente en la información que esta produce. Es esencial que los bibliotecarios comprendan el impacto significativo de esta tecnología en los hábitos de búsqueda de información y de investigación de los estudiantes. Para brindar un apoyo adecuado, los bibliotecarios deben estar capacitados en el uso de estas herramientas, de manera que puedan asesorar a los estudiantes sobre cómo evaluar críticamente los resultados de la IA e incorporarlos de manera efectiva en sus investigaciones.

    Documento de opinión sobre la digitalización avanzada de la investigación

    European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, Opinion paper on advanced digitalisation of research, Publications Office of the European Union, 2024, https://data.europa.eu/doi/10.2777/932733

    El documento discute cómo la digitalización avanzada en la recolección, validación, análisis y simulación de datos puede mejorar la reproducibilidad de la investigación y la usabilidad de los datos. Resalta que, al aplicar principios y políticas de Ciencia Abierta, se puede crear una masa crítica de Datos FAIR evaluados por calidad (QAFAIRD) y objetos de investigación. Esto permitirá el desarrollo confiable y seguro de la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático y los Entornos Virtuales de Investigación.

    El documento identifica el estado actual de la digitalización avanzada en la investigación y señala los cuellos de botella que deben abordarse para cumplir con estos objetivos. Además, busca contribuir a la plena operatividad del EOSC (European Open Science Cloud).

    Ética e integridad en la investigación – Crear una cultura de confianza y excelencia

    European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, Publications Office of the European Union, Ethics and integrity in research – Building a culture of trust and excellence, Publications Office of the European Union, 2024, https://data.europa.eu/doi/10.2830/190203

    La ética y la integridad de la investigación son requisitos previos para la excelencia investigadora y para mantener la confianza de la sociedad en la ciencia. Además, la investigación responsable debe reflexionar sobre las repercusiones sociales y el posible mal uso de los nuevos avances tecnológicos, como la inteligencia artificial, las nuevas técnicas genómicas, la biomedicina, la geoingeniería, la biología sintética y la neurotecnología. Esto requiere un proceso colectivo, amplio e integrador de reflexión y diálogo, basado en los valores en torno a los cuales queremos organizar la sociedad y en el papel que las tecnologías deben desempeñar en ella. La Unión Europea se ha comprometido a proteger y promover los derechos, valores y principios fundamentales, tanto en el ámbito nacional como en la cooperación internacional en materia de investigación e innovación. Los ocho proyectos financiados por Horizonte que figuran en el Results Pack de CORDIS sobre ética e integridad en la investigación ilustran cómo la UE fomenta el desarrollo de la formación, la educación y la capacitación, el diálogo con los socios mundiales y la mejora de los marcos, herramientas y procedimientos para garantizar que el progreso científico y tecnológico vaya de la mano de los valores que apreciamos.

    Publicación de CiteScore 2023 (2024)

    «CiteScore 2023: A comprehensive, clear and current metric for journal impact | Elsevier Scopus Blog». Accedido 13 de junio de 2024. https://blog.scopus.com/posts/citescore-2023-a-comprehensive-clear-and-current-metric-for-journal-impact.

    Scopus anuncia el próximo lanzamiento de CiteScore 2023, una métrica que proporciona información sobre el impacto de las citas de las revistas.

    Desarrollado por el equipo del International Center for the Study of Research (ICSR), CiteScore ofrece una evaluación equilibrada y completa de las contribuciones basadas en la investigación de una revista. CiteScore permite a investigadores, bibliotecarios, editores y oficinas de investigación tomar decisiones bien informadas sobre dónde publicar y estrategias de publicación.

    Aspectos destacados del lanzamiento de CiteScore 2023:

    1. Cobertura ampliada: CiteScore 2023 incluye 29.777 títulos activos, con 2.212 títulos recibiendo su primer CiteScore. Esta cobertura más amplia asegura un conjunto de datos más completo para evaluar el impacto de las revistas.
    2. Más títulos de acceso abierto: El lanzamiento incluye 6.943 títulos de acceso abierto, con 52 de ellos clasificándose como número 1 en sus respectivas categorías, destacando la creciente importancia de la investigación de acceso abierto.
    3. Diversas categorías temáticas: CiteScore cubre 334 categorías temáticas, con Historia siendo el área más grande, comprendiendo 1.760 títulos. Esta diversidad permite a los usuarios explorar el impacto en varios campos.
    4. Títulos de alto impacto: CiteScore 2023 identifica 11.144 títulos con CiteScore pero sin Factor de Impacto en 2022. Entre ellos, 416 títulos están altamente clasificados en sus respectivas áreas, ubicándolos en el top 10%.
    5. Representación global: El 22% de las revistas CiteScore son publicaciones no en inglés en más de 50 idiomas, proporcionando una perspectiva global sobre el impacto de la investigación.
    6. Impacto creciente: 668 títulos experimentaron un aumento de CiteScore del 100% o más entre 2022 y 2023, mostrando la naturaleza dinámica del impacto de la investigación.

    La metodología de CiteScore refleja el impacto de citación de las contribuciones basadas en la investigación de una revista con mayor estabilidad, consistencia en los períodos de tiempo utilizados, y permanece integral, actual, clara y gratuita. Fue desarrollada por el equipo del ICSR (International Center for the Study of Research), basado en una investigación de mercado extensa y según Scopus aprovecha las debilidades inherentes del JIF como métrica de citación a nivel de revista.

    Las mujeres en la historia de la ciencia: libro de consulta

    Wills, Hannah, Sadie Harrison, Erika Jones, Rebecca Martin, y Farrah Lawrence-Mackey, eds. Women in the History of Science: A Sourcebook. UCL Press, 2023.


    Texto completo

    Mujeres en la Historia de la Ciencia reúne fuentes primarias que ponen de relieve la participación de las mujeres en la producción de conocimientos científicos en todo el mundo. A partir de textos, imágenes y objetos, cada fuente primaria va acompañada de un texto explicativo, preguntas para fomentar el debate y una bibliografía para facilitar la investigación. Ordenado por periodos de tiempo, desde el 1200 a.C. hasta el siglo XXI, y a través de 12 temas inclusivos y de gran alcance, este libro es un compañero inestimable tanto para estudiantes como para profesores a la hora de explorar la historia de las mujeres en los campos de la ciencia, la tecnología, las matemáticas, la medicina y la cultura.

    Mientras que las mujeres son excluidas con demasiada frecuencia de los relatos tradicionales de la historia de la ciencia, este libro se centra en las voces y experiencias de las mujeres en toda una serie de ámbitos del conocimiento. Al cuestionar nuestra comprensión de lo que es la ciencia, dónde se produce y quién produce el conocimiento científico, este libro es una ayuda para liberar el currículo en escuelas y universidades.