ABAI II. T3: Fraude científico

Aunque ya he comentado algo sobre el fraude científico en alguna de las entradas anteriores, esta tercera tarea del curso está centrada de nuevo en este tema. Concretamente, consiste en buscar un artículo de mi disciplina donde se haya cometido este tipo de mala práctica y comentarlo.

En primer lugar, no ha sido fácil buscarlo porque estoy acostumbrado a precisamente evitar este tipo de artículos en mis búsquedas de información. Leyendo las entradas relacionadas con esta tarea me he encontrado con el término "retracción". Aunque ya lo conocía, me ha dado la idea de buscar artículos de mi disciplina retractados y he dado con una base de datos con todos ellos. He filtrado por mi disciplina y he dado con uno que me ha parecido curioso por dos motivos que voy a explicar en esta entrada.

Se trata de un artículo publicado en la conferencia "International Conference on Machine Learning for Cyber Security" celebrada en 2019. El "proceedings" de esta revista fue publicado por la editorial Springer y el artículo retractado tiene como título: "A Cooperative Placement Method for Machine Learning Workflows and Meteorological Big Data Security Protection in Cloud Computing".

Primero me gustaría destacar que está publicado por la editorial Springer, que es una de las más importantes. Con esto quiero decir que no por estar publicado en una u otra editorial la calidad del artículo está asegurada al 100%. Es cierto que al ser una editorial con tanta cantidad de publicaciones puede ser "entendible" que se les cuele algún artículo de dudosa calidad.

He escogido este artículo, aparte de por estar relacionado con mi disciplina (machine learning y cloud computing), porque las razones para su retirada son cuatro: errores en los datos, errores en el método, errores en los resultados y errores en las conclusiones. Viendo esto he creído que sería interesante comentarlo, ya que una de las entradas de la tarea habla de los distintos tipos de errores y de si tienen o no "mala fe". 

Personalmente podría entender que alguien cometiera errores en la captura de los datos (en el procedimiento) y estos no fueran válidos para la experimentación. En este caso supongo que en la propia revisión podrían pedir que se repitiera esta extracción de los datos. También sería entendible, desde mi punto de vista, que hubiera algún error mínimo en la hipótesis o en el desarrollo de la teoría. Aunque esto es algo más serio, podría ser subsanado también en la revisión. Por último, los resultados pueden estar mal interpretados por parte de los autores y cometer errores en la extracción de conclusiones. Dándose alguno de estos casos, podría entender que se trata de errores por descuido o por falta de cuidado de los autores, pero en el caso del artículo comentado no me parece que sea debido a un despiste, ya que han cometido en cada una de las etapas de la investigación.

También me llama la atención que existiendo errores en casi todos los procesos de la investigación (datos, método, resultados y conclusiones), haya sido capaz de pasar por la revisión por pares y no ser rechazado. 

Dicho esto, me gustaría terminar planteando una pregunta: ¿Es la retirada de un artículo un fracaso de la revisión por pares en la revista? No creo que todas las "retractions" sean un error en el proceso de revisión por pares y tampoco quiero quitar responsabilidad a los autores que han cometido estos errores, pero me parece que este es un ejemplo claro de retirada de un artículo por una revisión por pares muy pobre.