{"id":5369,"date":"2023-10-20T13:45:49","date_gmt":"2023-10-20T16:45:49","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/?p=5369"},"modified":"2023-10-20T13:59:26","modified_gmt":"2023-10-20T16:59:26","slug":"revista-dados-crea-editoria-especializada-en-replicabilidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/10\/20\/revista-dados-crea-editoria-especializada-en-replicabilidad\/","title":{"rendered":"Revista DADOS<\/em> crea editor\u00eda especializada en replicabilidad"},"content":{"rendered":"

Por Bruno Schaefer, Luiz Augusto Campos y Marcia Rangel C\u00e1ndido<\/strong><\/p>\n

1. Introducci\u00f3n<\/h3>\n
\"Fotograf\u00eda<\/a>

Imagen: Swapnil Sharma<\/a>.<\/em><\/p><\/div>\n

A partir de este a\u00f1o, la revista DADOS<\/em><\/a> contar\u00e1 con un editor creado espec\u00edficamente para abordar cuestiones de replicabilidad de sus art\u00edculos. Desde su fundaci\u00f3n en 1966, la publicaci\u00f3n ha construido su nombre sobre el compromiso de producir informaci\u00f3n objetiva y v\u00e1lida sobre el mundo social. Este compromiso supuso una ruptura con el ensayismo en favor de una visi\u00f3n m\u00e1s sistem\u00e1tica de la investigaci\u00f3n, lo que determin\u00f3 la difusi\u00f3n de manuscritos fuertemente sustentados en evidencia emp\u00edrica.<\/p>\n

Continuando con la tradici\u00f3n de innovaci\u00f3n, DADOS<\/em>, junto con otras revistas brasile\u00f1as e internacionales, est\u00e1 viviendo una revoluci\u00f3n en el mundo cient\u00edfico, postulada por el movimiento de ciencia abierta, que, entre otras cosas, tiene que ver con los procesos de disponibilidad y replicaci\u00f3n de datos. Para estar al d\u00eda con los cambios recientes, adoptamos un Consejo Editorial de Replicabilidad, ahora encabezado por el profesor del Instituto de Estudios Sociales y Pol\u00edticos de la Universidade do Estado do Rio de Janeiro <\/em>(UERJ)<\/a>, el polit\u00f3logo Bruno Schaefer.<\/p>\n

Este texto se divide en siete secciones y analiza la importancia de la replicabilidad en las ciencias sociales; el concepto de replicabilidad que utilizamos en el proceso editorial de DADOS<\/em>; las diferencias en replicabilidad entre investigaci\u00f3n cuantitativa y cualitativa; experiencias internacionales y nacionales sobre el tema; las cuestiones \u00e9ticas involucradas en la replicabilidad; y, finalmente, los impactos en el flujo de trabajo y gesti\u00f3n de env\u00edos a la revista.<\/p>\n

2. \u00bfQu\u00e9 significa replicabilidad y por qu\u00e9 es importante?<\/h3>\n

Desde hace casi dos d\u00e9cadas, el debate sobre la \u201ccrisis de replicabilidad\u201d es un espectro que rodea la pr\u00e1ctica cient\u00edfica, ya sea en las ciencias \u201cm\u00e1s duras\u201d (qu\u00edmica, f\u00edsica, biolog\u00eda) o en las ciencias sociales (psicolog\u00eda, econom\u00eda, ciencias pol\u00edticas, sociolog\u00eda, entre otras). El art\u00edculo de Ioannidis, Why Most Published Research Findings Are False<\/em><\/a>1<\/sup>, publicado en 2005, postul\u00f3 que la mayor\u00eda de los estudios aleatorios en el campo de la epidemiolog\u00eda tienen resultados falsos, ya que no son replicables. Este hallazgo implic\u00f3 principalmente la observaci\u00f3n de dos problemas: investigaciones con un bajo n\u00famero de casos analizados y sesgos de significaci\u00f3n estad\u00edstica. Fue, por tanto, la recurrencia de encuestas con poca evidencia emp\u00edrica y que \u201cexageraron demasiado<\/em>\u201d a alcanzar un valor p inferior al 5%, criterio de fiabilidad. En el campo de la psicolog\u00eda, un esfuerzo por replicar 100 experimentos que presupon\u00edan inferencias causales logr\u00f3 encontrar los mismos resultados en menos de la mitad de ellos. En Ciencia Pol\u00edtica, el art\u00edculo reciente Transparencia y Replicaci\u00f3n en la Ciencia Pol\u00edtica Brasile\u00f1a: Una Primera Mirada <\/a>2<\/sup> publicado en DADOS<\/em> indic\u00f3 un desempe\u00f1o a\u00fan peor de la producci\u00f3n brasile\u00f1a. De un corpus con 197 art\u00edculos con alg\u00fan tipo de an\u00e1lisis cuantitativo, s\u00f3lo el 28% de sus respectivos autores aceptaron compartir los datos y c\u00f3digos, de los cuales s\u00f3lo se pudo intentar replicar el 14%, con un 5% de \u00e9xito. Los problemas m\u00e1s comunes en el proceso de replicaci\u00f3n involucraron la ausencia de alguna rutina computacional (script<\/em>), problemas con los resultados y problemas con los datos.<\/p>\n

Antes de analizar qu\u00e9 hay detr\u00e1s de esta \u201ccrisis de replicabilidad\u201d, es importante entender qu\u00e9 significa el concepto. Para Janz (2016)<\/a>, replicaci\u00f3n significa: \u201cProceso mediante el cual los hallazgos de un art\u00edculo publicado se vuelven a analizar para confirmar, avanzar o cuestionar los resultados originales\u201d3<\/sup> (Traducci\u00f3n libre). Para King (1995)<\/a>, replicabilidad significa: \u201c(…) que existe informaci\u00f3n suficiente para comprender, evaluar y desarrollar trabajos previos, si un tercero puede replicar los resultados sin ninguna informaci\u00f3n adicional del autor\u201d4<\/sup> (Traducci\u00f3n libre).<\/p>\n

A pesar de las diferencias entre los autores, un punto en com\u00fan es la idea de que la investigaci\u00f3n replicable es aquella que proporciona claramente el proceso de recolecci\u00f3n, procesamiento y an\u00e1lisis de datos, de modo que un tercero pueda seguir el mismo camino y encontrar resultados similares, ya sea analizando el mismo material emp\u00edrico (base de datos, por ejemplo), o aplicar el dise\u00f1o de investigaci\u00f3n a otros casos.<\/p>\n

Figueiredo Filho, et al<\/em>. (2019)<\/a>5<\/sup> postulan siete razones para tomar en serio la replicabilidad en Ciencias Sociales:<\/p>\n