La importancia de revisar el trabajo de otra persona es fácil de comprender y es una norma en muchos dominios. Por ejemplo, los buenos sistemas financieros tienen auditorías y los matemáticos verifican las pruebas de los demás. Del mismo modo, deberíamos esperar que los investigadores muestren su trabajo compartiendo datos y codificando publicaciones subyacentes de manera transparente. Esto es cierto particularmente para los resultados de la investigación científica que influyen en el gasto de millones de dólares en programas y políticas. Sin embargo, los estudios muestran que la transparencia es la excepción y no la norma en muchas disciplinas de investigación (Alsheichk-Ali y otros. 2011, Gherghinaa y Katsanidoua 2013, Vides 2014).

¿Por qué es esto? En una encuesta de más de 1300 investigadores (Tenopir et al. 2011), la falta de tiempo y financiación fueron algunas de las principales razones para no compartir. En nuestro trabajo sobre el intercambio público de datos/códigos de estudios de investigación realizados por Innovations for Poverty Action (IPA) y la Centro para la Acción Global Efectiva (CEGA), hemos descubierto que lleva mucho más tiempo compartir datos/código públicamente si no se consideró hacer que los materiales sean utilizables para otros desde el principio durante el ciclo de vida del proyecto. Los analistas de investigación y los gerentes que trabajaron con el proyecto durante la recopilación de datos a menudo continúan después de un par de años, y si los materiales no están bien documentados, puede ser difícil (¡o imposible!) ordenar archivos y conjuntos de datos desordenados más adelante.

Organizar materiales a lo largo de un proyecto fue nuestra motivación para nuestro taller de transparencia de la investigación coorganizado por la Iniciativa de Berkeley para la Transparencia en las Ciencias Sociales (BITS) y API. 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 tiene como objetivo mejorar las prácticas de economistas, psicólogos, politólogos y otros científicos sociales de manera que promuevan la transparencia, la reproducibilidad y la apertura de la investigación. IPA y CEGA han iniciativas de transparencia de la investigación que ayudan a los investigadores a compartir sus datos, pero esta es la primera vez que las dos organizaciones se reúnen para realizar un taller para investigadores y personal de investigación que trabaja en países en desarrollo. En total, tuvimos alrededor de 35 participantes en nuestro taller de 2 días, incluidos investigadores que trabajan en universidades e instituciones africanas, así como gerentes de investigación de IPA de más de diez países dentro de África Oriental y más allá.

Durante el taller (agenda esta página) cubrimos temas sobre cómo hacer que la investigación sea reproducible. Las sesiones incluyeron una visión de conjunto de por qué la investigación no es confiable y cómo hacerla más confiable, mejores prácticas para administrar datos y código, escribir un plan de análisis previo, escribir documentos dinámicos con Markdoc en Stata y usando Git/Github para realizar un seguimiento de las versiones del código. También tuvimos sesiones sobre Open Science Framework (OSF), una herramienta creada por el Center for Open Science para colaborar con otros investigadores. Recibimos a un orador invitado, el Dr. Paulin Basinga, que trabaja con la Fundación Gates, así como con el Ministerio de Salud de Ruanda, y discutimos (video aquí) la importancia de las réplicas para proporcionar una sólida base empírica para las políticas. Finalmente, dedicamos varias horas al tiempo práctico en el que los participantes podían trabajar para mejorar sus propios datos/código con instructores presentes para ayudar. Todos los materiales están disponibles en nuestro taller. página sobre OSF.

Para hacer avanzar la transparencia, necesitamos más que requisitos de las revistas y los financiadores. También necesitamos desarrollar y brindar capacitación sobre métodos de transparencia y reproducibilidad, y debemos asegurarnos de que haya fondos disponibles para hacer que los datos/códigos sean utilizables desde el principio dentro de un proyecto. Hay muchos temas que cubrir: si bien cubrimos áreas importantes en nuestro taller de dos días, vemos la necesidad de capacitaciones periódicas en profundidad sobre datos reproducibles y utilizables (¡mientras se mantiene la confidencialidad de los participantes!) Próximamente este verano, BITSS ofrece una transparencia de investigación de 3 días Instituto de verano en Berkeley para estudiantes de posgrado e investigadores (¡la fecha límite para las solicitudes es el 31 de marzo!) Grupos como Carpintería de software, Carpintería de datos y del Centro de ciencia abierta también ofrecen recursos y capacitación en investigación reproducible, y los investigadores de Johns Hopkins también ofrecen una curso en línea a través de Coursera. La formación en investigación reproducible está lejos de ser una receta completa para cambiar la cultura, pero creemos que es una parte importante del cambio que se avecina. Esperamos mirar hacia atrás dentro de diez años y maravillarnos con el hecho de que la mayoría de los investigadores solían simplemente exponer sus conclusiones, sin mostrar su trabajo.