por Jennifer Sturdy y Stephanie Wykstra

Nota del editor: Esto apareció originalmente en la revista de la Sociedad Americana de Psicología Observador APS.

Los beneficios de la transparencia en la investigación científica, como el registro previo de estudios, el desarrollo de planes de análisis previo y la publicación de datos y códigos subyacentes, son claros. Por ejemplo, un beneficio de compartir los datos y el código subyacente a los estudios publicados es que permite que otros verifiquen los resultados y también puede ser muy útil para llevar a cabo más investigaciones. Sin embargo, a pesar de los beneficios, muchos campos tienen un largo camino por recorrer cuando se trata de compartir datos.

¿Por qué es esto? Investigadores citar la falta de tiempo y financiación como principales barreras. En una cultura en la que los comités de revisión de la titularidad aún no recompensan profesionalmente el hecho de compartir, hacer tiempo para compartir datos públicamente además del proceso estándar de publicación de revistas puede ser un compromiso costoso. Hay algunas formas en que se está abordando este problema de incentivos. A través de iniciativas como la Promoción de la Transparencia y Apertura (ARRIBA) Directrices, las propias revistas se están moviendo hacia solicitar, o incluso exigir, el envío de los datos subyacentes. Otra forma de abordar estas barreras es proporcionar a los investigadores capacitación y recursos que puedan facilitarles el intercambio de datos y también beneficiarse de su contribución al "bien público".

Taller de Transparencia en la Investigación en Kenia

El Centro para la Acción Global Efectiva (CEGA) e Innovations for Poverty Action (IPA) son organizaciones que trabajan con investigadores académicos para llevar a cabo estudios de investigación de alta calidad sobre programas que van desde la educación hasta la inclusión financiera y la salud, principalmente en países en desarrollo. En ambas organizaciones, el personal que ha trabajado compartiendo datos de estudios ha descubierto que es mucho más difícil preparar datos y codificar una vez que se completa el análisis y la publicación. Los archivos pueden desordenarse y desorganizarse fácilmente; las variables no etiquetadas pueden ser difíciles de interpretar más adelante (¡especialmente para aquellos que no las crearon!); la falta de documentación sobre qué código estadístico produce tablas en una publicación puede dificultar o imposibilitar la replicación del estudio. La solución es pensar temprano y con frecuencia en cómo preparar los materiales para que otros puedan entenderlos y usarlos (donde “otros” también se incluye a uno mismo en 6 meses).
 

El año pasado, IPA y el Iniciativa de Berkeley para la Transparencia en las Ciencias Sociales (BITSS), la iniciativa de transparencia en investigación de CEGA, se unió para realizar una Taller de transparencia de investigación de 2 días fuera de Nairobi, Kenia. BITSS se estableció en 2012 para fortalecer la calidad de la investigación en ciencias sociales y la evidencia utilizada para la formulación de políticas. La iniciativa ofrece recursos y apoyo a psicólogos, economistas y politólogos y otros científicos sociales en la promoción de la transparencia, reproducibilidad y apertura de la investigación. Esta fue la primera vez que las dos organizaciones iniciativas de transparencia de la investigación se unieron para co-organizar un taller.

Los participantes del taller incluyeron investigadores de instituciones y universidades africanas como la Universidad de Ruanda y la Asociación de Economía de Etiopía, así como personal de investigación de las oficinas de la IPA en todo el mundo. El taller proporcionó una visión de conjunto de transparencia de la investigación, sesiones prácticas sobre las mejores prácticas para administrar código y datos, consejos sobre cómo aprender a usar git (un software de control de versiones) para el control de versiones de código y un tutorial sobre el uso Markdoc, una herramienta para escribir documentos dinámicos. El taller también incluyó una demostración del Open Science Framework (OSF), una plataforma de flujo de trabajo colaborativo creada por la Centro de ciencia abierta (COS), y dio a los participantes tiempo para trabajar en la mejora de sus propios datos y código. Finalmente, Paulin Basinga, que trabaja con la Fundación Gates y el Ministerio de Salud de Ruanda, discutió la importancia de la replicación, para verificar los resultados y comprobar la solidez de esos resultados, para proporcionar una base de evidencia sólida para la política (video aquí). Los materiales completos del taller están disponibles en una página de repositorio público en OSF.

El movimiento más amplio de transparencia de la investigación

Los psicólogos han liderado el camino en varias iniciativas dentro del movimiento de transparencia de la investigación: por ejemplo, el Centro para la Ciencia Abierta (COS) lideró el Proyecto de reproducibilidad, un proyecto colaborativo en el que cientos de investigadores intentaron replicar estudios de revistas de psicología en sus propios laboratorios. COS también está brindando liderazgo en iniciativas destinadas a abordar el problema de incentivos mencionado anteriormente. Su iniciativa para Insignias abiertas recompensar a los investigadores por proporcionar datos abiertos, materiales abiertos y registro previo.
 

Próximos pasos y recursos adicionales

BITSS ofrece talleres regulares sobre transparencia en la investigación y alberga un instituto de verano anual (ver 2016 agenda y materiales aquí) y reunión anual (ver 2016 registro aquí). Carpintería de software, Carpintería de datos, y COS también ofrecen talleres que cubren la investigación reproducible. La Universidad Johns Hopkins ofrece un curso en linea en investigaciones reproducibles a través de Coursera.
 

Para los investigadores individuales, vale la pena considerar cómo la transparencia y la reproducibilidad en su propia investigación pueden afectar su flujo de trabajo y las herramientas que utiliza a medida que crece la demanda de ciencias sociales más abiertas.

Aquí hay algunas preguntas que discutimos durante el taller de intercambio de datos:

• A medida que avanza un estudio, ¿realiza un seguimiento de las versiones de su código utilizadas para limpiar y construir variables y analizar datos, idealmente utilizando software como git?
   
• ¿Está dejando comentarios en su código y/o nombrando archivos para dejar claro qué partes del código producen tablas en su artículo?
   
• ¿Está etiquetando las variables claramente para que pueda entenderlas más tarde y otros puedan reutilizarlas cuando los datos se comparten públicamente?
   
• ¿Ha considerado qué desidentificación de los datos puede ser necesaria para compartirlos públicamente? ¿Cómo podrían estos esfuerzos afectar la replicación de su análisis si solo puede proporcionar acceso a un archivo de datos de uso público sin identificación?
   
• ¿Ha considerado almacenar sus materiales en un repositorio establecido como Dataverse u OSF, en lugar de en su propio sitio web, para hacerlos más accesibles? (Si los materiales se archivan en un repositorio en lugar del sitio web de un investigador, se almacenarán de manera sostenible y recibirán un identificador de objeto digital único para que otros puedan citar los datos y otros materiales si los usan).

Para que el movimiento de transparencia en la investigación tenga éxito, debe haber cambios significativos en las normas y prácticas que rodean la transparencia en la investigación. Desde los financiadores que requieren y ofrecen apoyo para el intercambio de datos hasta las revistas que adoptan nuevas políticas de intercambio de datos y los investigadores que cambian su flujo de trabajo para hacer de la reproducibilidad una prioridad, hay muchos aspectos del movimiento de transparencia. Si bien queda mucho por hacer, la buena noticia es que el cambio ya está en marcha.

Jennifer Sturdy es la directora de la Iniciativa de Berkeley para la Transparencia en las Ciencias Sociales.

Stephanie Wykstra IPA's previamente dirigidos Iniciativa de Transparencia en la Investigación.

Referencias y lecturas adicionales

Alsheikh-Ali, AA, Qureshi, W., Al-Mallah, MH e Ioannidis, JPA (2011). Disponibilidad pública de datos de investigación publicados en revistas de alto impacto. PLoS ONE 6(9): e24357. doi:10.1371/journal.pone.0024357

Gherghina, S. y Katsanidou, A. (2013). Disponibilidad de datos en revistas de ciencia política. Ciencia política europea, 12, 333–349. doi:10.1057/eps.2013.8

Kidwell, MC, Lazarević, LB, Baranski, E., Hardwicke, TE, Piechowski, S., Falkenberg, L.-S., … Nosek, BA (2016). Distintivos para reconocer prácticas abiertas: un método simple, económico y eficaz para aumentar la transparencia. PLoS Biología, 14(5): e1002456. doi:10.1371/journal.pbio.1002456

Tenopir, C., Allard, S., Douglass, K., Aydinoglu, AU, Wu, L., Read, E., … Frame, M. (2011). Intercambio de datos por científicos: prácticas y percepciones. PLoS ONE, 6(6): e21101. doi:10.1371/journal.pone.0021101

Van den Eynden, V., Corti, L., Woollard, M., Bishop, L. y Horton, L. (2011). Administrar y compartir datos: Mejores prácticas para investigadores. Obtenido de http://www.data-archive.ac.uk/media/2894/managingsharing.pdf

Vines, TH, Albert, AYK, Andrew, RL, Débarre, F., Bock, DG, Franklin, MT, … Rennison, DJ (2014). La disponibilidad de datos de investigación disminuye rápidamente con la edad del artículo. Biología actual, 24, 94–97. doi:10.1016/j.cub.2013.11.014