Evaluación de la investigación: Superando el énfasis en las métricas

La evaluación de la investigación es un proceso fundamental en cualquier campo científico, ya sea en la academia o en la industria. Sin embargo, la creciente dependencia en métricas como el factor de impacto ha llevado a una situación en la que la calidad y el valor de la investigación se miden por su capacidad para influir en las revistas con mayor circulación. Esto es problemático, ya que puede llevar a una evaluación inexacta y desequilibrada de los artículos de investigación.

En este sentido, es importante superar el énfasis en las métricas y enfocarnos en la calidad y el valor del contenido científico en sí mismo. Por este motivo, entre Training Data Lab nos hemos adherido a la “Declaración de San Francisco sobre la Evaluación en la Investigación”. Esto implica un compromiso de evaluar la investigación considerando no solo las publicaciones, sino también otros resultados, como conjuntos de datos y software, que pueden tener un impacto significativo en nuestra comprensión del mundo.

La importancia de evaluar el contenido científico

Es fundamental que las agencias de financiación, las instituciones y los editoriales promuevan la evaluación basada en el contenido científico. Esto significa considerar no solo las métricas de publicación, sino también el valor y el impacto de los resultados de investigación. Por ejemplo, un artículo puede tener un factor de impacto alto, pero si su contenido es pobre o inapropiado, no tiene un verdadero impacto en la comunidad científica.

Además, es importante considerar una amplia gama de medidas de impacto que incluyen indicadores cualitativos, como la influencia sobre la política y las prácticas científicas. Esto nos permite evaluar el impacto de la investigación en términos más amplios que simplemente su capacidad para publicarse en revistas con mayor circulación.

La importancia de la transparencia

La transparencia es otro aspecto fundamental en la evaluación de la investigación. Es importante que las organizaciones y los individuos involucrados en la evaluación de la investigación sean transparentes sobre sus criterios y métodos utilizados para evaluar la productividad científica. Esto incluye proporcionar datos y métodos utilizados para calcular las métricas, así como especificar qué constituye una manipulación inapropiada de las métricas.

Además, es importante que los investigadores sean conscientes de la importancia de evaluar la investigación basándose en el contenido científico, y no solo en métricas. Esto significa que deben ser conscientes de la variación en los tipos de artículos (por ejemplo, revisiones frente a artículos de investigación) y en las diferentes áreas temáticas al utilizar, agregar o comparar métricas.

La importancia de fomentar el cambio

Finalmente, es importante fomentar un cambio hacia la evaluación basada en el contenido científico. Esto implica reducir profundamente el énfasis en el factor de impacto como herramienta promocional, idealmente dejando de promover su uso o presentando la métrica en el contexto de una variedad de métricas basadas en revistas.

Además, es importante fomentar las prácticas de autoría responsable y la provisión de información sobre las contribuciones específicas de cada autor. Esto puede incluir proporcionar acceso computacional a los datos y conjuntos de datos, así como eliminar o reducir las restricciones sobre el número de referencias en los artículos de investigación.

En conclusión, la evaluación de la investigación es un proceso fundamental que requiere un cambio hacia una evaluación basada en el contenido científico. Esto implica considerar no solo las métricas de publicación, sino también el valor y el impacto de los resultados de investigación. Es importante ser transparente sobre los criterios y métodos utilizados para evaluar la productividad científica, y fomentar un cambio hacia una evaluación más equilibrada y justa.

Recomendaciones

• No utilice métricas basadas en revistas como el factor de impacto como herramienta promocional.
• Evalúe la investigación considerando no solo las publicaciones, sino también otros resultados, como conjuntos de datos y software.
• Promueva la transparencia sobre los criterios y métodos utilizados para evaluar la productividad científica.
• Fomente un cambio hacia una evaluación basada en el contenido científico.
• Proporcione acceso computacional a los datos y conjuntos de datos.
• Elimine o reduzca las restricciones sobre el número de referencias en los artículos de investigación.

* Texto generado por AI
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