El fraude científico se convirtió en una "industria"

• A través de una investigación analítica a gran escala, se reveló el fenómeno de la 'industrialización' de que el fraude científico se realice de forma organizada.
• Empresas creadoras de artículos, editoriales, revistas científicas e intermediarios forman una red de fraude compleja y entrelazada.
• Se encontraron casos en los que algunos editores y autores se apoyan mutuamente para gestionar trabajos y coludirse en malas prácticas.
• Los artículos falsificados muestran una tendencia de aumento explosivo y van por delante de la velocidad de detección y retiro de artículos.
• Las fallas del sistema de publicación y de evaluación académica, así como las estructuras de incentivos, fueron señaladas como causa que estimula el crecimiento de la industria del fraude.

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Situación y análisis de la industria del fraude científico

Introducción: la estructura del fraude científico en aumento

• Hasta ahora, especialistas que estudian el fraude científico advirtieron sobre la escala industrial y la sofisticación de la producción en masa de artículos falsos.
• A través de investigaciones de gran escala se confirmó evidencia de que diversos actores, como empresas de redacción de artículos, revistas científicas, intermediarios y editoriales participan en el fraude con fines de lucro.
• Esta investigación analizó miles de artículos, autores y editores para examinar un mecanismo fraudulento complejo y profundamente conectado.

Resumen de resultados

• El estudio se publicó en Proceedings of the National Academy of Sciences y confirmó casos de un editorial y una red de autores que incluyen sistemáticamente manuscritos deficientes de manera organizada.
• Se detectaron casos donde grandes organizaciones enviaban en bloque artículos falsos a una revista y donde los brokers conectaban a empresas de redacción con revistas que aceptaban esos trabajos.
• Aunque la cantidad de artículos falsificados es una minoría en comparación con el total, su velocidad de crecimiento supera ampliamente la tasa de crecimiento de toda la literatura científica.

Análisis de editores y autores coludidos

• Para identificar editores corruptos, la investigación eligió a PLOS ONE, una revista científica de gran escala, porque dispone de gran cantidad de metadatos y publica los nombres reales de los editores, lo que facilita la detección de anomalías.
• Se identificaron los editores de los artículos retractados en PLOS ONE y de los artículos criticados o cuestionados por problemas en PubPeer.
• Se observó que 33 editores estuvieron particularmente a cargo de manera reiterada de artículos retractados o criticados.
  • Ejemplo: de 79 artículos gestionados por un mismo editor, 49 fueron retirados.
• Al 2024, estos editores manejaban solo el 1.3% del total de artículos, pero casi un tercio de todos los artículos retractados.

Red de colusión editor-autores

• Se encontraron múltiples casos de editores que gestionaban repetidamente los trabajos de un mismo autor; muchos eran a la vez autores.
• Entre ellos se plantea la posibilidad de distintas formas de cooperación fraudulenta, como sobornos o ayuda informal entre colegas.
• Conductas similares se reprodujeron en unas 10 revistas de acceso abierto publicadas por editoriales como Hindawi.
• Representantes editoriales enfatizaron que el objetivo central del estudio era los datos abiertos de PLOS, pero que el problema de las empresas de redacción de artículos es general en toda la industria.

Casos recientes de colusión y expansión del problema

• Recientemente, la editorial Frontiers también detectó una red de 35 editores y autores que ocultaba conflictos de interés y revisaba mutuamente sus manuscritos, retirando 122 artículos.
• Esa red había publicado más de 4,000 artículos en más de 7 editoriales, y se planteó la necesidad de investigación adicional.

Intermediarios y empresas de redacción de artículos

• Más allá de simples fabricantes de papers y redes colusorias, se verificó una distribución organizada de envíos masivos de artículos a múltiples revistas.
• Partiendo de más de 2,000 artículos con controversias por reutilización de imágenes, se rastrearon clústeres donde la misma imagen aparece en múltiples manuscritos.
• En ese grupo de artículos era evidente una concentración en periodos específicos y en pocas revistas.
• En este proceso, además de los fabricantes, los brokers también participan en el esquema de colusión.

Casos de organizaciones como ARDA

• Se analizó el caso de la organización ARDA (Academic Research and Development Association), con sede en Chennai, India:
  • Ofrecía servicios de trabajos y tesis académicas, así como de consecución de métricas en revistas.
  • En su sitio web, gestionaba en nombre de investigadores la inserción de artículos y cobraba entre 250 y 500 dólares.
• ARDA no es una empresa que produce artículos propia, sino un intermediario con una fachada legal.
• Organizaciones como ARDA tienen como objetivo principal a estudiantes de posgrado e investigadores jóvenes.

Crecimiento acelerado y ritmo de los artículos fraudulentos

• El análisis se basó en estadísticas anuales de productos de artículos sospechosos de 55 bases de datos.
• Entre 2016 y 2020, los artículos sospechosos se duplicaban aproximadamente cada 1.5 años, una velocidad diez veces mayor que el crecimiento total de artículos científicos.
• Las retractions de artículos y los reportes de problemas en PubPeer también se duplicaron cada 3.3 y 3.6 años, respectivamente.
• Sin embargo, como la detección no alcanza a seguir el ritmo de aumento de artículos falsificados, la proporción de fraude en la ciencia está subiendo.

Causas y factores estructurales

• La velocidad del crecimiento global de la ciencia, el aumento de revistas de baja influencia y de anonimato, y sistemas de evaluación centrados en la producción de artículos entre otros factores, promueven una dinámica de retroalimentación negativa.
• En investigadores jóvenes, está aumentando la dependencia de empresas de redacción de trabajos para sobrevivir en la competencia con colegas.
• En algunos campos médicos, estos artículos falsos se cuelan también en revisiones sistemáticas y metaanálisis, lo que conlleva el riesgo de distorsionar la percepción sobre la efectividad de los tratamientos y de nuevos medicamentos.

Conclusión: la urgencia de responder al fraude a escala industrial

• Aunque era un problema ya sospechado, este estudio es importante porque lo demuestra de forma contundente.
• Investigadores y expertos enfatizaron que todo el ámbito académico debe reconocer la situación y establecer medidas firmes con urgencia.
• Si empleadores, evaluadores y editoriales no aplican sanciones claras y reformas a las estructuras de incentivos para los implicados, el problema del fraude como 'industria' corre el riesgo de expandirse rápidamente.

[GN⁺]

Comentarios de Hacker News

• Descubrí que existen varios tipos de fraude científico. Creo que mezclarlos solo genera más confusión.

  • 1. Cuando un artículo con datos manipulados se publica en una revista de mucha autoridad, es un problema gravísimo.
  • 2. Un artículo en una revista normal con metodología incorrecta que conduce a conclusiones erróneas, eso es la “crisis de reproducibilidad”.
  • 3. Artículos completamente falsos producidos a gran escala sin verificación, lo que se conoce como paper mill. Estos suelen ser fáciles de identificar y nadie suele caer en un caso individual.
    • 3a. Pero si esos papers terminan usados en un metaanálisis, eso sí es muy peligroso porque la gente termina confiando en el metaanálisis en sí.
  • El problema 1 es el peor en términos morales y ocurre con mucha más frecuencia de la que pensamos. Que aparezca un paper con datos manipulados en revistas como Nature o NEJM es una catástrofe.
  • El problema 2 sí es reformable. De hecho, en muchos campos ya se están dando cambios.
  • El problema 3, por sí solo, no afecta demasiado al conocimiento científico. Para universidades o agencias de financiación, claro, es molesto que sus propios científicos publiquen papers falsos, pero se puede ignorar ese tipo de trabajo.
  • Pero el problema 3a sí es gravísimo porque puede afectar realmente políticas públicas.

  • En mi experiencia, considero que los datos totalmente fabricados son raros. Pero seleccionar datos de forma sesgada para obtener el resultado deseado o usar mal la estadística pasa con mucha frecuencia incluso en revistas famosas como las del portfolio de Nature. Pienso que al menos el 20% de los artículos de biociencias y medicina tienen fallos metodológicos graves.

    • La causa principal de esto, creo, son los incentivos distorsionados y el desequilibrio de poder. Si un estudiante o un postdoc no se somete a la presión de su director, puede ser expulsado del proyecto y su carrera acabar.
    • Al revés, los profesores que fomentan esa cultura, en la práctica, no reciben castigo. No hay supervisión ni verificación de integridad, y las universidades simplemente ignoran la manipulación de datos o el fraude evidente. Al final, si quienes saltan reglas ganan más, esa conducta errónea se reproduce.

  • Intención maliciosa, incompetencia y accidente: desde el punto de vista de la reproducibilidad son indistinguibles. No hay forma de saber la intención del investigador.

    • Si este ecosistema (científicos, universidades, agencias de financiación, etc.) no hace autocorrección ni sanciona a los malos investigadores, al final todo resultado de investigación será siempre sospechoso hasta que se reproduzca.
    • Entre las sanciones podrían estar “sin compartir datos y metodología no hay publicación”, recorte de financiación, historial público de mentira/incompetencia y muchas otras.

  • Quiero contar una experiencia con un paper que vi. Era un paper que se veía muy sólido y pensé que el problema se iba a resolver. Había salido en una conferencia Tier A y anunció que compartía pronto datos y código.

    • Pero no pude encontrar ni datos ni código por más que buscara. También contacté a autores y departamento, pero la única respuesta fue que no había planes de compartirlos de momento.
    • Finalmente, ese paper pudo haber sido totalmente manipulado o una narración sin base.
    • Para mí, reunir datos y código de cada experimento consume una cantidad enorme de tiempo, y esta situación me hace perder la confianza en mi propio trabajo.

  • Con el caso del artículo de Reinhart-Rogoff, por ejemplo. Por un error tipográfico en Excel, muchos políticos justificaron políticas de austeridad, y no me queda claro si eso cae en el problema 2 o en el 3a.

  • El problema 3 tiene otro efecto colateral. Los conspiracionistas usan esos papers como respaldo para darle aparente validez científica a ideas propias.

    • En YouTube o en notas de divulgación, citan esos trabajos para manipular al público. Un amigo mío, recientemente interesado en la ciencia, me sigue enviando solo videos falsos de YouTube.
      • Por ejemplo, que Betelgeuse se volvió una supernova y por eso la Tierra se arruinó, o que bajo una pirámide hay un túnel profundo que solo los extraterrestres pueden vender, entre otros.
    • En el fondo, esto sigue reduciendo la confianza pública en la ciencia.

• Recuerdo el caso de un profesor chino que copió literalmente todas mis fórmulas, figuras, etc. de mi tesis doctoral y escribió un paper con eso. Un estudiante chino de otro laboratorio comparó dos papers y, al ver que eran demasiado similares, nos alertó; contacté a esa universidad pero no recibí respuesta. Vaya “hermanos recuerdos”.

  • Yo también pasé algo similar. Estaba investigando en Reino Unido cuando un postdoc chino le enviaba nuestra metodología y resultados a alguien en China. Se publicaron al mismo tiempo en revistas que ni conocíamos y nos dimos cuenta de que casi no podíamos hacer nada al respecto. Intentar denunciarlo no funcionó en absoluto. Por suerte, no tuvimos un impacto grande.

  • Como broma, me gustaría proponer que uno vaya de visita, como “viajero”, al despacho de ese profesor estafador y aparezca de improviso.

    • En una situación similar, fui personalmente a enfrentar a alguien que había copiado mi tesis de maestría. Si uno denuncia ante la autoridad del campus, queda un reporte oficial de por qué fue la visita, así que le complica más.
    • Por cierto, esto no ocurrió en China. Irónicamente, los investigadores chinos que conocí eran muy éticos y trabajaban con mucha seriedad. Es una lástima que unos pocos manchen la reputación de los demás.

• En los trabajos de alta tecnología relacionados con IA, cada vez es más común exigir tener un paper publicado como autor principal en conferencias top.

  • Como muchos salarios iniciales superan los $150,000, existe un incentivo económico suficiente para el fraude en papers.
  • Por eso se puede prever que publicar un paper cada vez será menos importante. Con el tiempo, el mundo business buscará otros indicadores de éxito.

  • Publicar papers no solo sirve para conseguir empleo. También ayuda para inmigrar con visa de “experto”: el periodo de espera es menor, hay más cupo y los beneficios son mejores.

    • En mi entorno, es cotidiano pedirle a terceros que “fabrican” papers de producción o investigación original.
    • Como consecuencia, también nace una percepción distorsionada de quién es “un buen inmigrante” y quién no.

  • Los papers de las conferencias top no salen de estas “fábricas de papers”.

    • En papers falsos se ha visto algo como: en una revista procesada por editor (como PLOS ONE), se retiraron 49 de 79 artículos.
    • Ese tipo de cosas no sucede en conferencias top.

  • También he visto que últimamente algunas compañías, al evaluar perfiles de investigación, les hacen reproducir los papers. Se está despertando ante estos problemas.

• La frase “trust the science” (confía en la ciencia) me genera dudas.

  • Cada vez siento más que la ciencia se volvió una pelea por puestos de trabajo de cuello blanco más estable que un motor de avance humano.

  • Eso no debilita realmente la idea de “trust the science”. Pero no hay que creer un paper sin espíritu crítico.

    • Cualquiera que trabaje con ciencia de cerca lo sabe.
    • Con frecuencia aparece un paper que parece muy disruptivo, pero al replicarlo no funciona y al final no se puede llevar a producción.
    • A veces comunidades como de divulgadores de salud se entusiasman con esos papers, pero en realidad la confianza solo se gana tras validación.

  • La razón por la que aún se puede “trust the science” es que, en general, la ciencia como sistema funciona.

    • Aún más, la cultura que busca justificar solo su postura bajo el slogan “trust the science” citando únicamente abstracts termina profundizando la crisis de confianza.
    • La ciencia real se basa en experimentos y hechos verificables.
    • Si la ciencia en sí fuera no confiable, sería señal de que estamos haciendo algo mal, pero la ciencia en sí aún se mantiene.

  • El artículo dice que los papers incorrectos se critican y se retiran.

    • Aunque haya algunos estafadores, esto muestra que el propio sistema científico funciona con solidez como está diseñado.

  • Después de la era COVID, ni siquiera se ve tan seguido el lema “trust the science”.

    • La pseudociencia siempre estuvo, y parece que hoy hay más conciencia pública sobre fraude y retractaciones.

  • Es cierto que hay corrupción y fraude en la ciencia. Pero es casi inexistente que ese fraude lidere la narrativa pública principal.

    • La mayor parte del fraude se oculta en ese 99% de ciencia que no se ve y por eso pasa desapercibido.

• Pensaba que antes la academia sería un espacio de puro mérito. Cuando entré, descubrí que era mucho más intensa que el mundo corporativo y que no hay organización libre de las debilidades humanas: todas nacen de la naturaleza humana.

  • Como exinvestigador de energía solar, viví exactamente lo mismo.

    • Hice una tesis de maestría en un laboratorio de élite y ejecuté un experimento basado en un paper presentado por un investigador senior.
    • Trabajé como loco durante meses y no pude reproducir los resultados.
    • Al mostrarle los datos por casualidad a un doctorando, me dijo que el voltaje del paper era físicamente imposible y que solo subiendo el voltaje se podía inflar la potencia para hacerla mucho más grande.
    • En academia, citar más significa “éxito”, y el profesor obtiene financiación solo por conteo de citas.
    • Entonces se genera un ciclo de más experimentadores, más equipo, más papers y más citas.
    • En ese sistema hay demasiados incentivos al fraude y todos lo toleran sabiendo lo que pasa.
    • La ciencia opera en nichos extremadamente pequeños, y como todos se conocen entre sí, esa cultura negativa se vuelve ubicua.
    • Perdí siete meses obsesionado con un número imposible y me di cuenta de que todo está regido por dinero y política; dejé la carrera científica.
    • La solución es que gobiernos y ministerios de educación colaboren para que cada publicación sea verificada rigurosamente por múltiples laboratorios. Es costoso, pero no hay alternativa.

  • Al trabajar en business, mi visión de la academia era distinta.

    • En un juego de suma-cero con fondos y plazas fijas, además de puestos “blindados”, todos compiten por lo mismo.
    • Si estás en ese ambiente, parece que vives con la sensación de estar en peligro.
    • En business también hay mucho fraude a pesar de las oportunidades win-win, así que en academia probablemente sería peor.

  • Pensaba que la academia era un espacio ético y despierto. Había mucha gente así.

    • Pero también existen departamentos completamente impregnados de fraude.
    • La mayoría de los académicos son sinceros con su disciplina, cuidan a sus estudiantes y hacen un trabajo honesto dentro de una política académica solitaria.
    • Comparado con tech, igual es una imagen mucho mejor.

  • Existe una frase famosa, la Ley de Sayre: “La política académica es tan malévola y cruel porque lo que está en juego es tan pequeño”.

  • Hay algo que hay que separar claramente.

    • Hoy la evaluación, la enseñanza y la investigación están mezcladas.
    • Para que te certifique la institución top, debes inscribirte allí y tomar clases.
    • En ese proceso, terminas aprendiendo de investigadores que no están interesados en enseñar, y en la práctica un estudiante de maestría termina enseñando por salario mínimo.
    • Además, en ese contexto pagas colegiaturas enormes.

• Esto no me sorprende para nada. Es una consecuencia natural de la sobreproducción de científicos, un mercado ultracompetitivo y decisiones cortoplacistas que toman como métrica central de evaluación laboral los outputs de publicaciones.

  • Si alguien se sorprende, es porque no está viendo los incentivos profundamente distorsionados que los científicos recibieron durante décadas.

• Los tipos de fraude mencionados aquí, como los paper mills, aparecen de forma rara en Estados Unidos (aunque allí también hay formas más sutiles y complejas de fraude).

  • Ese comportamiento está relacionado con entornos académicos por país, con la historia de la expansión universitaria y otros factores.
  • Antes de los LLM, pensaba que estos papers basura no tenían impacto real en el campo.
  • Se citaban en bucles internos de citations y apenas afectaban el conocimiento mainstream.
  • Pero ahora, si un Deep Research usa ese tipo de papers, sí hay problema.
  • En EE. UU. también es común que, con pequeños cambios, se vuelva “nuevo” algo existente y se le dé una sensación de frescura.

• Mira cuánto se ha transformado Nature.

  • Antes era una de las revistas líderes en biociencias; ahora en Nature Portfolio aparecen decenas de subrevistas así.
  • Nature Energy publica muchos papers de baterías inflados, Nature Materials tiene muchas más publicaciones de carácter promocional en química superficial y nanotecnología.
  • Sospecho que otras subrevistas tendrán problemas similares.
  • No hay que olvidar los “nature partner journals”. Gente las cita como “Nature XX”.

• El fraude científico fue una industria desde siempre, y en la práctica siempre pensé que, con una relación señal-ruido suficientemente buena, sigue funcionando.

  • Me pregunto si, cuando la desigualdad de riqueza se agrava, aumenta la presión de supervivencia en los académicos y por eso suben los fraudes.

  • La cultura de “publish or perish” convierte completamente la investigación en mercancía.

    • En mi teoría, antes de la Primera Guerra Mundial, el respaldo de clases altas adineradas permitió que la ciencia fuera una actividad en la que algunos disfrutaban y dedicaban energía, pero escalar era difícil.
    • Entonces no había tantas mentiras de subsistencia, en mi opinión.
    • No digo que debamos volver al viejo modelo, pero convertir al científico en una “pieza reemplazable” dentro del sistema y medir impacto con indicadores tipo MBA, como citas, creo que fracasará.

  • Hoy hay un indicador curioso para detectar papers fraudulentos: las “tortured phrases” (frases de traducción automática forzada).

    • Ej.: Parkinson’s illness/infection/sickness, etc.
    • Estas expresiones provienen de software de parafraseo para evadir detección de plagio, y el hecho de que no los detecten autores, editores, revisores y correctores es preocupante.
    • Artículo relacionado: Retraction Watch: All the red flags...

• Surge la pregunta de hasta qué punto tendría que difundirse este fraude para recortar de forma drástica el apoyo a la ciencia.

  • ¿Si el 90% deja de ser reproducible? ¿95%? ¿98%? La postura aquí es que, aunque se dañe algo de investigación saludable, llega un punto en que se necesita respuesta decisiva.

  • Quienes en línea defienden la importancia de sostener la ciencia muchas veces están lejos de la realidad interna y de la lógica científica.

    • En terreno, la realidad es que las agencias de financiación no logran dar plata a ideas buenas, y el sistema está diseñado para que sobrevivan los que lo conocen.
    • “Experto” termina reconociéndose como quien mejor se adapta al sistema.
    • Cada vez que se discute un nuevo sistema de financiación, surge fuerte rechazo.

  • Comparar la ciencia con el cáncer no es un buen marco de debate.

    • Me gustaría preguntar con datos si realmente hay un 90% sin reproducibilidad.
    • Me intriga si hay base para decir que el fraude científico se parece al cáncer.

  • El descenso general de prosperidad y la inflación brutal de los años setenta disparó la reducción del apoyo universitario, y desde entonces la financiarización y el alejamiento de la excelencia académica empezaron.

    • Desde ese momento todos se vieron obligados a enfocarse más en la supervivencia económica y ese clima se metió en la universidad.
    • Ahí también empezó la fuerte dependencia de estudiantes internacionales.