1 puntos por GN⁺ 2024-09-13 | 2 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • El tribunal desestimó todas las demandas por difamación contra los investigadores de Data Colada, quienes señalaron datos presuntamente manipulados en cuatro artículos de Francesca Gino, y dejó para juicio solo algunos puntos relacionados con Harvard Business School
  • Uri Simonsohn, Leif Nelson y Joe Simmons publicaron los datos sospechosos en su blog y entregaron pruebas a Harvard, que tras una investigación interna concluyó que hubo mala conducta científica
  • El juez consideró que las conclusiones basadas en evidencia sobre datos manipulados y el lenguaje cuidadoso utilizado no alcanzan el estándar de difamación, y también tomó en cuenta que incluir enlaces al material ayudaba a que los lectores formaran su propio juicio
  • Harvard puso a Gino en licencia administrativa e informó a las revistas sobre problemas de confiabilidad en los datos, pero sigue en pie como tema contractual el hecho de que aplicó una nueva política temporal durante el manejo de las acusaciones
  • Mientras la comunidad científica que detecta y debate manipulaciones de imágenes y datos en línea enfrenta amenazas de demanda, la decisión refuerza la idea de que las disputas científicas deben resolverse con los métodos de la ciencia y no mediante litigios

Todas las demandas contra Data Colada fueron desestimadas

  • El tribunal desestimó todas las reclamaciones contra los investigadores de Data Colada dentro de la demanda presentada por la profesora de Harvard Business School, Francesca Gino
  • Gino alegaba difamación y otros cargos contra el equipo de Data Colada y contra Harvard Business School
  • La demanda contra Harvard sigue parcialmente en curso
    • Sigue pendiente el punto de que Harvard Business School aplicó una política nueva y temporal sobre mala conducta científica al manejar las acusaciones relacionadas con Gino
    • Ese punto se mantiene para determinar si la universidad incumplió su contrato con Gino

Publicación de los datos sospechosos e investigación de Harvard

  • Uri Simonsohn, Leif Nelson y Joe Simmons han tratado casos de datos sospechosos en el campo de las ciencias del comportamiento en el blog Data Colada
  • Publicaron una serie de entradas sobre cuatro artículos de Francesca Gino con datos que parecían haber sido manipulados
  • El equipo de Data Colada presentó las pruebas a Harvard, que realizó su propia investigación
    • Entrevistó a los investigadores involucrados
    • Revisó varios archivos de datos originales detrás de los artículos
  • Al concluir la investigación, Harvard determinó que había existido mala conducta científica
    • Puso a Gino en licencia administrativa
    • Consideró retirarle la titularidad
    • Informó a las revistas que publicaron los artículos que los datos subyacentes no eran confiables

Lo que sigue en las reclamaciones contra Harvard

  • Gino sostiene que Harvard incumplió su contrato con ella, la difamó e interfirió en su relación con la editorial de su libro
  • Tanto Harvard como Data Colada solicitaron que se desestimaran todas las reclamaciones
  • El tribunal desestimó gran parte de las reclamaciones relacionadas con Harvard
    • Determinó que informar a colegas de Gino sobre su licencia administrativa no constituía difamación
    • Tampoco consideró difamatorio el aviso enviado a las revistas solicitando la retractación
    • Ese aviso de retractación fue tratado como una opinión o interpretación subjetiva en curso de Harvard Business School sobre la inexactitud de los datos de los artículos

Por qué evitaron responsabilidad por difamación

  • El tribunal consideró que los textos del equipo de Data Colada constituían una interpretación subjetiva de hechos disponibles
  • La sentencia cita un precedente en el sentido de que “las disputas científicas deben resolverse no por el método del litigio, sino por el método de la ciencia”
  • Gino fue considerada figura pública debido a su trayectoria académica de alto perfil, y se concluyó que las expresiones de Data Colada no alcanzaban el umbral de difamación
  • Aunque el equipo de Data Colada presentó con relativa firmeza la conclusión de que hubo manipulación de datos, trató con cautela el punto de que Gino los hubiera manipulado directamente, señalando que la evidencia no lo demostraba con claridad
  • También fue importante que los investigadores proporcionaran enlaces a las fuentes de datos usadas para llegar a sus conclusiones
    • Se citó un precedente según el cual, cuando se ofrecen hipervínculos a la información pertinente, los lectores pueden revisar directamente el material base y sacar sus propias conclusiones

Efecto práctico para la comunidad científica

  • El equipo de Data Colada planteó las sospechas con el tipo de lenguaje prudente común en la escritura científica, y eso funcionó como defensa frente a las acusaciones de difamación
  • En los últimos años ha crecido la tendencia de científicos que identifican y discuten en comunidades en línea casos de manipulación de imágenes y datos
  • Algunos casos han derivado en retractaciones de artículos o consecuencias para la carrera de los investigadores
  • Estas actividades a veces han escalado en amenazas de demanda contra investigadores o periodistas que informan sobre ellas, y en ciertos casos han terminado en litigios reales
  • Esta decisión muestra que las conclusiones científicas presentadas con cautela y basadas en evidencia no se derrumban fácilmente frente a demandas por difamación

2 comentarios

 
unsure4000 2024-09-14

En cambio, en el país de la difamación por divulgar hechos verdaderos:

 
GN⁺ 2024-09-13
Opiniones de Hacker News
  • Parecía muy probable que los demandados de Data Colada terminaran obteniendo un fallo favorable, y desde luego es bueno que el caso haya sido desestimado antes del juicio antes del descubrimiento de pruebas, pero aun así tomó más de un año, con varias audiencias previas al juicio y disputas entre ambas partes.
    Si buscas con Ctrl-F en https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.mad.259933, el abogado Pyle aparece 11 veces. La carga de trabajo de todas las mociones y respuestas tampoco debió ser poca; me pregunto cuánto le costó a DC llegar hasta la desestimación. Seguro más de 10 mil dólares, ¿quizá unos 50 mil, o será que estoy sobreestimando?

    • Este tipo no parece alguien que se levante de la cama por 10 mil dólares: https://princelobel.com/professional/jeffrey-j-pyle/
      Dicho eso, considerando que The New Yorker escribió que Pyle parecía “indignado no solo profesionalmente sino también personalmente” por esta demanda, parte del trabajo pudo haber sido pro bono: https://www.newyorker.com/news/news-desk/how-a-scientific-dispute-spiralled-into-a-defamation-lawsuit
    • Por suerte pudieron recaudar más de 300 mil dólares en GoFundMe: https://www.gofundme.com/f/uhbka-support-data-coladas-legal-defense
    • Es muy probable que no sea una sobreestimación.
      Normalmente, entre consultas con el cliente sobre los hechos, redacción de escritos, preparación de audiencias y argumentación en audiencia, una estimación baja ya sería de más de 25 mil dólares. Solo con una estimación conservadora de más de 800 dólares por hora y más de 30 horas de trabajo ya llegas a eso, y en realidad tanto la tarifa como las horas podrían haber sido casi el doble. Aunque en este caso también es posible que el abogado o el bufete hayan donado su tiempo.
    • No es solo una cuestión de dinero. Ser objeto de una demanda, sobre todo una anómala y vinculada a un campo especializado, puede devorarte la vida entera.
      Tal vez puedas recuperar de la otra parte una parte de los costos legales, pero es difícil recibir compensación por la vida arruinada.
    • Habiendo pagado muchos honorarios legales, si el abogado no lo tomó gratis, creo que la factura habría sido muy superior a 40 mil dólares.
      Nuestro sistema legal está fuertemente inclinado a que los abogados ganen más dinero.
  • Me alegra que haya personas con temple capaces de aguantar amenazas legales y tácticas de hostigamiento. No sé si yo habría tenido ese valor.
    Me recuerda a cuando demandaron a Ben Goldacre; por suerte, en ese entonces la editorial cubrió los costos: https://www.badscience.net/files/The-Doctor-Will-Sue-You-Now.pdf

  • “Para creer que los datos originales eran falsos y los datos publicados eran reales, hay que creer que los datos que tienen sentido son falsos y que los datos invertidos son reales. Eso es difícil de creer”.
    “Teníamos razón sobre cómo se modificaron los datos, y la explicación que dio Gino sobre esos cambios no tiene sentido, y aun así, en este caso, los demandados somos nosotros”.
    ¿Cuál será el término académico para mic drop? https://datacolada.org/118

    • Este análisis es simple pero brillante. Algunas filas estaban fuera de orden, y tras devolverlas a su posición original verificaron el efecto sobre la distribución: https://datacolada.org/111
    • Como término académico para “mic drop”, siempre he usado QED, aunque probablemente haya mejores opciones :)
    • Si de verdad manipuló los datos, habría que entender que intentaba apoyar una hipótesis sesgada que ya tenía; pero este artículo no entra en detalle sobre qué conclusión respaldaban esos datos manipulados.
      Más allá de que era un estudio de “ciencias del comportamiento”, ¿alguien puede completar ese detalle que llama la atención por estar ausente?
  • Irónicamente, Francesca Gino y Dan Ariely eran famosos por sus charlas de divulgación/TED sobre el estudio de la deshonestidad. Resulta que los deshonestos eran ellos.
    https://www.npr.org/2023/07/27/1190568472/dan-ariely-francesca-gino-harvard-dishonesty-fabricated-data

    • Ahora, cuando veo a alguien en una charla TED, asumo que es un charlatán estafador.
    • Creo que esto es la punta del iceberg. En un sistema con motivaciones externas como poder, dinero y cantidad de citas, es un problema de incentivos, y culturalmente habría que cambiar para dar más peso a otros valores.
      Claro que no intento justificar ese comportamiento.
  • Ya lo había publicado aquí antes, pero mi esposa trabaja en el campo de las ciencias del comportamiento y escribió sobre este tema el año pasado: https://www.squarepeginsight.com/post/the-dark-side-of-behavioural-science-stardom-unpacking-the-ariely-gino-controversy

    • A diferencia de Gino, Ariely no parece haber caído en desgracia. Todavía tiene un laboratorio en Duke, sigue recibiendo invitaciones para dar conferencias y su consultora sigue ganando contratos.
      No tiene ningún sentido. Me pregunto si algún otro científico del comportamiento podría inventar un experimento falso para explicarlo.
  • ¿Qué pasa con costos como estos? ¿No debería la parte que perdió la demanda tener que cubrir una parte o la totalidad de estos costos de defensa por difamación?

  • Si la profesora Gino hubiera firmado al comienzo del artículo, habría tenido menos incentivos para manipular los datos.
    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3458378/

  • En teoría, si la otra parte no puede aplastarte con honorarios de abogados, la verdad debería ser una defensa absoluta frente a una acusación de difamación.
    Si se escribe con cuidado, sin afirmar categóricamente “ella manipuló los datos”, sino algo como “con base en esta evidencia, creemos que los datos son falsos”, parecería que legalmente no debería haber fisuras.

  • Los estafadores llegan tan lejos como haga falta para seguir estafando. Quienes tienen dinero a menudo se salen con la suya porque pueden usar ese dinero para litigar hasta llevar a la otra parte a la quiebra.
    Esta vez el sistema funcionó, pero eso es raro, y vemos con demasiada frecuencia a personas que no tienen más opción que retroceder por amenazas legales.

  • Ella escribió un libro titulado “Rebel Talent: why it pays to break the rules”.

    • Es decir, practicó lo que predicaba.