La revisión por pares es una parte integral de la publicación científica.
Es un proceso mediante el cual expertos de un campo determinado evalúan el trabajo realizado por un investigador de la misma disciplina.
La revisión por pares se estableció para garantizar la precisión científica y la credibilidad de las afirmaciones y los métodos de investigación, mantener los estándares y mejorar la calidad de los manuscritos.
Otra función importante de la revisión por pares es garantizar que el manuscrito sea adecuado para la revista prevista e identificar nuevas vías para futuras investigaciones.
En sus inicios, adoptaba la forma de un cordial intercambio científico presencial o por correo. Con el tiempo, evolucionó hasta convertirse en un proceso oficial y riguroso que evalúa el conocimiento científico.
Por desgracia, la revisión por pares también se convirtió en una pesadilla para muchos científicos.
Ajuste de cuentas en la revisión por pares
Aunque la función de la revisión por pares es sin duda importante para regir la investigación científica, el proceso en sí se ha convertido en motivo de controversia.
Se espera que el revisor examine el estudio y proporcione al editor comentarios imparciales y de gran calidad, señalando todos sus puntos fuertes y débiles y sugiriendo mejoras.
Sin embargo, hoy en día el proceso se ve influido en gran medida por la política.
Los editores seleccionan a los revisores y solo ellos conocen su identidad; en cambio, en la mayoría de los casos, los revisores conocen a los autores.
Imagina lo que podría ocurrir si tu rival o competidor profesional fuera revisor.
Como no se revela la identidad de los revisores, existe la tendencia a desacreditar el trabajo de investigación sin sufrir consecuencias.
Envidia
La envidia es un factor importante que está acabando con el proceso. Muchos revisores sienten envidia de colegas que proponen ideas novedosas y potencialmente influyentes en su campo de especialización, y a menudo encuentran argumentos para rechazar esos manuscritos.
En el pasado se han documentado casos en los que los revisores rechazaron un manuscrito para luego desarrollar la idea y presentarla ellos mismos.
Por desgracia, los editores tienden a favorecer a los revisores en lugar de a los autores.
Los campos científicos se han vuelto tan amplios que un experto en uno de ellos quizá no tenga los conocimientos o la experiencia suficientes para evaluar eficazmente un artículo de investigación.
Los científicos suelen estar ocupados, y el proceso de revisión por pares puede ser exigente tanto en tiempo como en conocimientos; esto hace que la calidad de algunas revisiones por pares sea cuestionable.
Se han hecho diversos intentos por resolver los problemas relacionados con la revisión por pares. Entre ellos figuran la revisión por pares doble ciego, en la que solo los editores conocen la identidad tanto de los revisores como de los autores; y la incorporación de al menos dos o tres revisores independientes para eliminar los sesgos. Estas medidas han mejorado el proceso, pero no han eliminado todos los retos asociados a la revisión científica.
Un estudio reciente de la prestigiosa revista científica Nature muestra una grave crisis de reproducibilidad científica que puede vincularse a una revisión por pares deficiente.
Según la encuesta de Nature, más del 70% de los encuestados afirma que no ha podido reproducir los datos científicos obtenidos por sus colegas, y más de la mitad no ha logrado reproducir sus propios experimentos.
La inteligencia artificial en la revisión por pares
Hace unos meses conocí el poder y las capacidades de IBM Watson, una inteligencia artificial (IA) desarrollada por IBM.
En un evento Policy Hackathon organizado por Global Shapers en Londres, un equipo presentó un sistema basado en IBM Watson capaz de ver vídeos de YouTube en los que políticos pronunciaban discursos.
El sistema analizó su discurso y lenguaje corporal, y luego buscó en Internet información adicional relacionada con las afirmaciones del político y el contexto de la conversación para determinar si el orador decía la verdad.
¡El prototipo se desarrolló en solo dos días completos!
Entonces, ¿podría un sistema similar aportar más objetividad y una mejor gobernanza al conocimiento científico mediante la incorporación de revisores artificiales?
Sí, creo que puede.
Proceso de revisión artificial por pares puede eliminar todos los problemas que aquejan al proceso actual de revisión por pares al aportar más objetividad, una experiencia más amplia (mediante la consulta y comparación con estudios anteriores) y reducir el tiempo total de la revisión por pares —que en algunos casos puede durar hasta dos meses o incluso más— hasta hacerla casi instantánea.
Todos los datos necesarios podrían obtenerse mediante un proceso de minería de datos de estudios publicados anteriormente.
Sé lo que estás pensando: ¿y si los datos anteriores son erróneos?
Pues bien, los revisores de IA también podrían resolver este problema realizando una «revisión por pares inversa» para evaluar la corrección y legitimidad de estudios publicados anteriormente.
¿Es artificial el futuro de la revisión por pares?
Pero la fiabilidad de los datos existentes no es el único problema que plantearía la revisión por pares mediante IA.
También está la cuestión de la rendición de cuentas. ¿Quién se responsabiliza de los resultados incorrectos?
O ¿qué pasaría si sabotearan la IA? Hemos visto lo que el público le hizo a Tay, el chatbot de IA de Microsoft.
¿Es el conocimiento científico lo bastante preciso como para proporcionar conjuntos de datos de aprendizaje legítimos para revisores artificiales? Si creemos en el estudio de Nature, no lo es.
¿Deberíamos eliminar por completo el factor humano, o considerar la revisión por pares mediante IA como una fuente de apoyo o preliminar en el proceso de toma de decisiones?
Estas y otras preguntas requieren una reflexión profunda.
Además, antes de poder ver la revisión por pares mediante IA en acción, hay que resolver muchas cuestiones jurídicas.
Aunque la IA puede resolver todos los problemas actuales del sistema de revisión por pares, también podría plantear nuevos retos para el proceso.
Otra pregunta que surge enseguida es esta: si la IA puede revisar artículos, ¿cuándo empezará a escribirlos?
Basta con encontrar respuestas suficientes a esos problemas, y quizá la próxima generación de revisores esté hecha de silicio.
