Faster science, penalties in evaluation, and concerns on quality and impact: Researchers' use and perceptions of preprints

Un estudio a gran escala revela que, aunque los investigadores biomédicos utilizan ampliamente los preprints para una difusión rápida y el networking, su adopción más profunda se ve frenada por penalizaciones en las evaluaciones académicas y preocupaciones sobre la calidad y la integridad científica, lo que subraya la necesidad urgente de adaptar los marcos de evaluación y desarrollar mecanismos de control de calidad.

Lo esencial

Imagina que la ciencia es como un gran mercado de ideas. Tradicionalmente, para vender tu producto (tu descubrimiento científico), tenías que pasar por un riguroso control de calidad: un comité de expertos (los "inspectores") revisaba tu producto, te hacía preguntas y, si todo estaba bien, te daba un sello de "Aprobado" antes de que pudieras ponerlo en la estantería. Este proceso, llamado revisión por pares, podía tardar un año o más.

Los preprints son como poner tu producto en una mesa al aire libre antes de que los inspectores lleguen. Es una forma de decir: "¡Miren esto rápido! ¡Es nuevo!".

Este estudio, realizado por investigadores de la Universidad de Wisconsin-Madison, encuestó a miles de científicos de Estados Unidos y Canadá para entender qué piensan sobre este "mercado al aire libre". Aquí te explico sus hallazgos con analogías sencillas:

1. La carrera contra el reloj: Velocidad vs. Diálogo

Los científicos usan los preprints principalmente por velocidad, no por amor a la conversación abierta.

• La analogía: Es como publicar un tweet o un video en TikTok. Quieres que todo el mundo vea tu idea ya para que nadie se la robe y para que te den fama rápido.
• El hallazgo: A la gente le encanta la rapidez, pero no le interesa tanto recibir críticas constructivas. Muchos investigadores suben sus trabajos para "anunciar" que tienen la idea, pero no esperan (ni reciben) mucho feedback real. Es como gritar "¡Mira esto!" en una plaza, pero cuando la gente intenta hablar contigo, te das cuenta de que nadie está escuchando de verdad.

2. El filtro de la "Fama": ¿Quién es el autor?

Como los preprints no tienen el sello de "Aprobado" de los inspectores, la gente se siente insegura. ¿Es seguro comprar este producto?

• La analogía: Imagina que vas a un mercado sin etiquetas de calidad. Si ves un pastel hecho por un chef famoso (un científico con mucho prestigio), lo compras aunque no sepas si está bueno. Si lo hace un chef desconocido, lo ignoras, aunque pueda ser delicioso.
• El hallazgo: Los científicos confían en el nombre del autor para decidir si un preprint es bueno o malo. Si el nombre es conocido, leen y citan. Si no, pasan de largo. Esto crea un problema: los científicos jóvenes y desconocidos tienen más dificultades para que los tomen en serio, incluso si sus ideas son geniales.

3. El "Techo de Papel": Beneficios suaves vs. Castigos duros

Aquí está la parte más complicada y frustrante.

• El lado positivo (Suave): Los científicos dicen que los preprints son geniales para hacer amigos, conseguir colaboraciones y que su trabajo sea más visible. Es como tener una tarjeta de presentación digital que llega a todo el mundo al instante.
• El lado negativo (Duro): Cuando llega el momento de conseguir un trabajo, un ascenso o dinero para investigar, los "jueces" (comités de contratación y revisores de becas) miran con recelo los preprints.
• La analogía: Es como si un atleta dijera: "He corrido muy rápido en entrenamientos abiertos (preprints)". Pero cuando llega la hora de los Juegos Olímpicos (la evaluación de carrera), el entrenador dice: "No me importa lo rápido que corriste en el entrenamiento; solo me importa la medalla de oro oficial (el artículo publicado en una revista)".
• El resultado: Muchos científicos sienten que publicar preprints es un riesco para su carrera. Temen que, si no tienen el sello oficial, los jueces piensen que su trabajo no vale nada. Esto frena a muchos, especialmente a los jóvenes, de usar esta herramienta.

4. El miedo a las "Fake News" y la Inteligencia Artificial

Hay una gran preocupación sobre la calidad.

• La analogía: En un mercado sin inspectores, cualquiera puede poner una caja de cartón y decir que es oro. Además, ahora existe un nuevo peligro: la Inteligencia Artificial (IA) puede escribir miles de "cajas de cartón" falsas en segundos.
• El hallazgo: Los científicos temen que los preprints se llenen de información falsa, fraudes o basura generada por IA. Esto podría hacer que el público pierda la confianza en la ciencia, como cuando alguien compra un producto falso y luego deja de confiar en toda la tienda.

Conclusión: ¿Qué necesitamos?

El estudio concluye que tenemos un sistema roto.

• El problema: Queremos la velocidad de los preprints, pero tenemos miedo de la calidad.
• La solución necesaria: No basta con publicar rápido. Necesitamos nuevas formas de verificar la calidad que no dependan solo del "famoso del momento".
  • Necesitamos un sistema de señalización (como una etiqueta de "Verificado" o "Datos Abiertos") que ayude a los lectores a saber si un preprint es serio, incluso si el autor es desconocido.
  • Las universidades y las agencias de financiación deben dejar de castigar a quienes usan preprints y empezar a valorarlos como un logro real.

En resumen: Los preprints son como un coche deportivo muy rápido, pero la carretera (el sistema de evaluación) tiene muchos baches y señales de "Peligro". Para que la ciencia avance de verdad, necesitamos arreglar la carretera y poner mejores señales de tráfico, para que todos, no solo los famosos, puedan conducir a toda velocidad con seguridad.

Resumen técnico

Aquí presento un resumen técnico detallado del artículo de investigación en español, estructurado según los componentes solicitados:

Título del Estudio

Uso y percepciones de los preprints por parte de los investigadores: Ciencia más rápida, penalizaciones en la evaluación y preocupaciones sobre calidad e impacto.

1. El Problema

A pesar de la rápida expansión del ecosistema de preprints (manuscritos publicados antes de la revisión por pares) en la última década, su adopción en el campo biomédico ha sido más lenta que en ciencias de la computación o economía, debido a los riesgos inherentes de difundir información no verificada en la toma de decisiones sanitarias.
Existe una tensión fundamental no resuelta:

• Potencial: Los preprints pueden acelerar la ciencia, fomentar la prioridad de ideas y mejorar la difusión abierta.
• Riesgos: La falta de revisión por pares genera preocupaciones sobre la integridad científica, la propagación de desinformación (agravada por la IA) y la erosión de la confianza pública.
• Brecha de conocimiento: La literatura existente carece de evidencia empírica a gran escala que integre simultáneamente el comportamiento de los investigadores como autores, lectores y evaluadores, así como sus percepciones sobre la calidad, el impacto en la carrera y la credibilidad en los sistemas de evaluación académica.

2. Metodología

El estudio empleó un enfoque mixto basado en una encuesta a gran escala y análisis de contenido.

• Muestra y Diseño:

  • Población: Investigadores biomédicos en Estados Unidos y Canadá.
  • Muestreo: Se extrajeron direcciones de correo electrónico de 13 millones de registros de publicaciones (iCite/NIH) y se filtraron por afiliación institucional (EE. UU. y Canadá) y fecha (post-2017).
  • Datos Recopilados: Se enviaron 213,340 correos electrónicos exitosos entre marzo y mayo de 2025. Se obtuvieron 1,874 respuestas completas (tasa de finalización del 32.0%). El análisis final se realizó sobre 1,758 participantes válidos.
  • Demografía: 83.7% EE. UU., 16.3% Canadá. 76.7% en instituciones de educación superior/investigación. Predominio de profesores titulares (53.3%) y hombres (50.8%).

• Instrumentos de Análisis:

  • Regresión Logística Ordinal: Para examinar diferencias grupales (rango académico, género, país, disciplina) en la frecuencia de lectura, citación y envío de preprints, así como en las percepciones de calidad y crédito.
  • Análisis de Contenido Deductivo con Clasificación de Sentimientos: Se analizaron 424 comentarios de texto libre para identificar temas (calidad, impacto en la comunidad, desarrollo profesional) y tono (positivo, neutral, negativo).

3. Contribuciones Clave

• Evidencia Integrada: Proporciona una visión holística que conecta el comportamiento de uso (leer, citar, enviar) con las percepciones de riesgo, calidad y consecuencias en la carrera académica.
• Identificación de la "Paradoja de la Velocidad": Demuestra que el uso de preprints está impulsado pragmáticamente por la necesidad de velocidad y visibilidad, no por un compromiso filosófico con el diálogo científico abierto o la revisión por pares posterior.
• Análisis de Barreras Estructurales: Documenta cómo las "penalizaciones" implícitas en los procesos de evaluación (becas, contratación, promoción) actúan como un freno cultural, a pesar de la adopción creciente.
• El Rol de la Reputación como Heurística: Identifica que, ante la falta de revisión por pares, los investigadores dependen desproporcionadamente de la reputación del autor para filtrar la calidad, lo que puede exacerbar desigualdades.

4. Resultados Principales

A. Uso y Motivaciones

• Alta Adopción de Lectura: El 56.6% lee entre 1 y 5 preprints al mes.
• Baja Adopción de Envío: Solo el 43.3% ha enviado preprints en los últimos dos años.
• Motivación Dominante: La velocidad es el factor más importante (46.6% para leer, 70.0% para citar). Los investigadores buscan visibilidad inmediata y prioridad de ideas.
• Falta de Diálogo: La "recepción de revisión por pares abierta" es la motivación más baja (solo el 25.6% la considera importante). Los preprints se usan para broadcast (difusión), no para crítica comunitaria.

B. Calidad y Confianza

• Incertidumbre de Calidad: Más del 66% de los no usuarios citan preocupaciones sobre la calidad como disuasorio principal.
• Filtro de Reputación: Ante la ausencia de un "sello de revisión", los investigadores (especialmente mujeres) utilizan la reputación del autor como principal heurística para decidir leer o citar.
• Paradoja de Transparencia: Aunque se valora el diseño científico, hay una actitud negativa significativa (33.3%) hacia la disponibilidad de materiales (datos y código), lo que genera desconfianza.

C. Impacto en la Carrera y Evaluación ("El Techo de Papel")

• Beneficios Suaves vs. Penalizaciones Duras:
  • Positivo: Se percibe como un activo para colaboraciones, citas e impacto social (especialmente valorado por investigadores junior).
  • Negativo: Se percibe como una penalización en evaluaciones formales (becas, contratación, promoción). El 21.5% cree que los preprints tienen un efecto negativo en el avance profesional.
• La Brecha del "Guardián" (Gatekeeper):
  • Los revisores de becas y comités de contratación tienden a asignar menos crédito a los preprints que a las publicaciones revisadas por pares (aprox. 55% asigna menos crédito).
  • Los investigadores junior, que más usan preprints, son los más afectados por esta desventaja estructural.
  • La falta de reconocimiento en la evaluación es la razón principal para no enviar preprints, superando incluso el miedo al "scooping" (robo de ideas).

D. Percepciones sobre Sociedad e IA

• Preocupaciones Emergentes: Existe un temor significativo a la propagación de información errónea y fraudes, exacerbado por la capacidad de la Inteligencia Artificial para generar grandes volúmenes de contenido falso o de baja calidad.
• Confianza Pública: Se teme que los preprints sin filtrar dañen la confianza pública en la ciencia, especialmente en biomedicina.

5. Significado e Implicaciones

El estudio concluye que el ecosistema de preprints en biomedicina enfrenta una crisis de legitimidad estructural:

1. Necesidad de Nuevos Mecanismos de Calidad: La dependencia actual de la "reputación del autor" refuerza el "Efecto Mateo" (los famosos se vuelven más famosos) y desfavorece a los investigadores junior. Se requiere un marco escalable de resumen de calidad que comunique la transparencia metodológica y la disponibilidad de datos sin depender únicamente del nombre del autor.
2. Reforma de la Evaluación: Los sistemas de evaluación académica deben adaptarse para reconocer los preprints como contribuciones válidas, eliminando las penalizaciones implícitas que frenan la adopción cultural.
3. Equilibrio entre Velocidad y Rigor: Para que los preprints aceleren la ciencia de manera sostenible, el ecosistema debe evolucionar más allá de la simple velocidad para fomentar un diálogo académico genuino y desarrollar mecanismos de control de calidad innovadores que mitiguen los riesgos de desinformación, especialmente en la era de la IA.

En resumen, aunque los preprints son una herramienta poderosa para la velocidad científica, su potencial se ve limitado por la falta de confianza en la calidad y por estructuras de evaluación académica que castigan su uso, creando un ciclo de desincentivo que afecta desproporcionadamente a los científicos en etapas tempranas de su carrera.