Ez dira garai onak zientzialarientzat. Metodo zientifikoaren eta aurkikuntza zientifikoen lehen pausoa behaketak egitea dela jakina da. Naturari edo inguratzen gaituenari buruzko galderak egitea. Horretarako, ordea, zientzialariek zerbait zalantzan jartzeko astia izan behar dute. Jarraian, ikusitakoa azaltzeko, zalantzan jarritakoa argitzeko edo egindako galderei erantzuna emateko hipotesia planteatu eta esperimentuak egiten hasiko dira. Hori da teoria. Alabaina, egunotan ikertzaile baten etorkizun profesionala asko eta azkar argitaratzearen menpe dago. Zenbat eta zientzia-artikulu -ingelesez paper deiturikoak- gehiago argiratu, hobe. Nekez laguntzen dio horrek zientziaren metodoari.
Ikerketen emaitzak argitaratzeko beharrak sarritan metodo zientifikoari buelta eman behar izatea dakar. Lehenik ikerketaren emaitzak non argitaratu nahi diren pentsatu, hipotesia proposatu eta, ondoren, hipotesi hori berresteko baliagarriak izango diren esperimentuak egitea. Asko argitaratzeko beharrak ekarri duen ondorioetako bat ikertzaile hiperoparoen kasua da, alegia, bost egunean behin gutxienez ikerketa-artikulu bat argitaratzen –edo hobeto esanda, sinatzen– duten ikertzaileak. Zientzia Kaieran argitaratutako ekarpen horretan azaltzen zen Salami argitalpenak zer diren, hau da, ahalik eta informazio-kantitate txikiena erabiltzea argitalpen bakoitzean -modu horretan artikulu asko argitaratzeko ikerketa bakarra eginda-. Horren adibide da, esaterako, Archives of Iranian Medicine aldizkarian argitaratutako artikulu-sorta. Egileek 33 artikulu argitaratu zituzten, guztiak oso antzekoak. Izenburuetan Irango probintzia desberdinak ageri ziren, alegia, egindako ikerketa guztiarekin ekarpen bakarra egin beharrean, probintzia bakoitzean egindako analisiak artikulu bat argitaratzea ekarri zuen. Baliteke, hortaz, Salami argitalpenaren adibide bat izatea hori.
Zientziaren arrisku horiekin lotuta, Oxfordeko Unibertsitateko Dorothy Bishop ikertzaileak Nature aldizkarian ekarpen bat egin berri du zientzialariek egiten dituzten lau akats nagusienak azpimarratuz. Gutun argigarri horretan, zientziaren praktika sendoagoa bihurtu behar dela dio eta, gainera, egileak dio batzuek ez dutela onartzen -edo ez dutela onartu nahi- hainbat akats dituela egungo zientziaren jardunak.
Bishopen aburuz, azken 60 urteotan baliabide gehiegi xahutu diren akatsak dituen zientzia egiten, biomedikuntzaren arloan, bereziki. Zientzialariok badakigu hipotesiak formulatzen eta haiek berresteko esperimentuak diseinatzen. Tresna estatistikoak ditugu esperimentuen aldagarritasuna kontrolatzeko eta behaketak errepikatzearen beharra ulertzen dugu. Alabaina, zenbaitetan gauzak ez ditugu ondo egiten -nahita edo nahi gabe- eta zientzialari askok duten lan egiteko moduak ez du bermatzen emaitza esanguratsuak lortuko direnik.
Nature aldizkarian argitaratutako hitzetan azaltzen denez, zientzialari horiek Apokalipsiaren lau zaldietan doaz. Metafora horrekin biltzen ditu Dorothy Bishopek zientziaren lau arrisku nagusi: aurreiritziak edo joera okerrak izatea -ingelesez bias deritzona-, gaitasun estatistiko eskasarekin lan egitea, P balioa hackeatzea eta HARK egitea -Hypothesizing After Results are Known-, alegia, emaitzak izan ondoren hipotesiak egitea.
Apokalipsiaren lau zaldizkoak, nor da nor?
Aurreiritzi edo zientziaren joerak argitaratzeko beharrarekin lotuta daude, noski. Jakina da zientzian emaitzak ez badira arrakastatsuak argitaratzeko probabilitatea txikiagoa dela, baina, zer dira emaitza arrakastatsuak? Normalean efektu positiboak ematen dituzten ikerketak gehiago saltzen dira, alegia, ikerketa batek frogatzen badu A elikagaia B gaixotasunekin lotuta dagoela erraz argitaratuko da. Alabaina, A elikagaiaren kontsumoak ez badu loturarik B gaixotasunarekin, litekeena da ez argitaratzea. Horren ondorioz, emaitza negatiboak gutxitan argitaratzen dira eta hori arrisku larria da zientziarentzat. Izan ere, ikerketa hori ez denez argitaratu, beste zientzialari batek berriro galde diezaioke bere buruari ea A elikagaiak B gaixotasunarekin loturarik ba ote duen. Ikerketa hori egiten denbora eta baliabideak xahutuko ditu eta, berriro, emaitza negatiboak lortuko dituenez ez du lortuko, edo nekezagoa izango zaio, bere ikerketaren emaitzak argitaratzea.
Bishopek Nature aldizkarian adierazten duenez, joera hori pixkanaka aldatzen ari da. Bertan aipatzen den adibidearen antzerako beste bat jarriz, demagun 20 ikerketa egiten direla sendagai batek C gaixotasunarekiko duen eraginkortasunari buruz. Horietako 19tan ez emaitza negatiboak lortzen dira eta bakar batean emaitza positiboa. Alabaina, lehen 19ak ez badira argitaratzen emaitza negatiboak ematen dituztelako, bibliografia irakurtzen duen ikertzaileak emaitza positiboak eman dituen artikulu bakar hori ikusiko du eta pentsatuko du sendagaia eraginkorra dela C gaixotasunaren aurka. Horrexegatik ezinbestekoa da emaitza negatiboak ere argitaratzea, ondoren egindako meta-analisiak –alegia, analisi guztien analisi orokorrak– adierazgarriak izan daitezen.
Zientziaren bigarren arriskua gaitasun estatistiko eskasa da, Bishopen aburuz, eta zuzen dabil. Geroz eta ikerketa gehiago argitaratzen dira lagin kopuru txikiegiarekin. Aztertutako lagin kopurua oso txikia bada, ausaz, edozein efektu frogatzea posible litzateke. Sarri askotan, izenburu sentsazionalista baten atzean lagin kopuru txikia aurkitzen da, edota estatistikaren erabilera maltzurra. Adibide bat emate aldera: duela gutxi aldizkari ezagun baten tituluan irakur zitekeen puxikak direla itsas-hegazti gehien hiltzen dituena. Baieztapen horrek Scientific Reports aldizkarian argitaratuko ikerketa bat zuen oinarri, eta zientzialariek ere antzeko baieztapena egiten zuten, baina beste modu batera. Alabaina, datuak aztertuta eta itsas-hegaztien heriotzak aztertuta, ikerketa ondo irakurtzen bada ikus daiteke analizatutako 1.722 hegaztietatik 5 hil zirela plastikozko puxikak jan ostean -guztiaren %0,3-. Datu horretatik titulu horretara nola iritsi diren jakiteko, ekarpen hau irakurtzea gomendatzen dizuet. Aurreratuko dizuet, estatistikaren erabilpen okerra edo desegokia dela arrazoia, eta Bishopek aipatzen duen laginketa desegokiarekin lotzen da, berriro ere.
Zientziaren Apokalipsiaren hirugarren zaldizkoa p balioaren erabilpen okerra da. Zehaztasun estatistiko konplexuetan sartu gabe, esan daiteke parametro horrek hipotesi jakin bat onartzeko edo baztertzeko adierazgarritasuna ematen duela. Beste modu batera esanda, hipotesi bat onartzerakoan daukagun ziurtasuna adierazten du. Kalkulu estatistikoak egoki egiten badira, alegia, lehenengo datuak jaso eta gero estatistika erabili hipotesia betetzen den edo ez jakiteko, p balioa lagungarria eta ezinbestekoa da. Alabaina, p balioa ikertzaileak nahi duen bezala moldatuz eta haren erabilpen malgu eta desegokia eginez, ia edozein hipotesi onar daiteke. Jakina, ziurtasun-maila baxuarekin onartuko da hipotesia, baina, onartu egingo da eta artikulua polita geratuko da. Errealitateak ez du zapuztuko esperimentuak egin baino lehen onartutako hipotesia. Balio horren erabilera desegokia modu umoretsuan erakusteko, 2011n Simmons eta bere lankideek artikulu bat argitaratu zuten Psychological Science aldizkarian, p balioa moldatuz edozein hipotesi onar zitekeela erakutsiz.
Azken arriskua HARK delakoa da, alegia, emaitzak izan ondoren hipotesiak egitea. Aurreko puntuarekin lotuta dago noski -aurreko guztiekin hobeto esanda-. Zientzialari batek HARK egiten duenean, hipotesi bat formulatzen du eta esperimentuak egiten ditu hipotesi hori benetakoa dela frogatzeko. Baliteke hipotesiaren aurka doazen esperimentuak ez planifikatzea, edo hipotesiarekin bat datozen datuak baztertzea edo akatsak direla esatea. Modu horretan, aukeratutako datuek hipotesia frogatzen dute. Jarraian estatistika erabil daiteke hipotesia estatistiko adierazgarria dela ondorioztatzeko. Hipotesi eder eta logiko bat proposatu denez, errealitate itsusiak ezin du aurkakoa esan -pentsatzen du zientzialariak-.
Arrisku hauek ez dira gaur sortutakoak, baina, aurre egin behar zaie zientziaren izen ona mantentzeko eta ikerketetan argitaratuta informazioa fidagarria eta adierazgarria izan dadin. Estatistikaren erabilera egokia, laginketa egokia, metodo zientifikoa jarraitzea eta emaitza negatiboak jakinaraztea ezinbestekoa da zientziak modu onean aurrera egin dezan. Guzti hori bultzatzeko, argitalpenak egiteko modua aldatu egin behar da, bai, baina ezerk ez du balio zientzialariak berak ez badu zuzen jokatzen. Has gaitezen geure buruak aztertzen eta akatsak onartzen.
Erreferentziak bibliografikoak
Bishop, D. (2019). Rein in the four horsemen of irreproducibility. Nature, 568, 435. DOI: 10.1038/d41586-019-01307-2.
Simmons, J.P., Nelson, L.D., Simonsohn, U. (2011). False-positive psychology: undisclosed flexibility in data collection and analysis allows presenting anything as significant. Psychological Science, 22(11), 1359-1366. DOI: 10.1177/0956797611417632.
Informazio osagarria
Egileaz: Josu Lopez-Gazpio (@Josu_lg) Kimikan doktorea, irakaslea eta zientzia dibulgatzailea da. Tolosaldeko Atarian Zientziaren Talaia atalean idazten du eta UEUko Kimika sailburua da.
1 iruzkina
[…] Josu Lopez-Gazpio kimikan doktoreak Zientzia Kaieranidatzia. […]