Uno de los libros fundamentales sobre recuperación de información es la obra ‘Language and representation in information retrieval’ de D.C. Blair de 1990. Y una de sus principales aportaciones es, sin duda alguna, el llegar a establecer una clara diferenciación entre el término ‘data retrieval’ y el término ‘information retrieval’, utilizando como criterios distintivos:
En recuperación de datos se usan preguntas altamente formalizadas, cuya respuesta es directamente la información deseada. En cambio, en recuperación de información las preguntas resultan difíciles de trasladar a un lenguaje normalizado (aunque existen lenguajes para ello son de naturaleza mucho menos formal que los empleados en los sistemas relacionales) y la respuesta es un conjunto de documentos que pueden contener, sólo probablemente, lo deseado, con un evidente factor de indeterminación.
De lo anterior y según la relación entre el requerimiento al sistema y la satisfacción de usuario, la recuperación de datos es determinista y la recuperación de información es posibilista, por causa del nivel de incertidumbre presente en la respuesta.
En cuanto al éxito de la búsqueda, en recuperación de datos el criterio a emplear es la exactitud de lo encontrado, mientras que en recuperación de información, el criterio de valor es el grado en el que la respuesta obtenida satisface las necesidades de información del usuario, es decir, su percepción personal de utilidad, más conocido como la relevancia de la respuesta..
Jesús Tramullas destaca un aspecto de las reflexiones de Blair, “la importancia, en ocasiones ignorada, que tiene el factor de predicción. Predicción por parte del usuario, ya que éste debe intuir, en numerosas ocasiones, los términos que han sido utilizados para representar el contenido de los documentos, independientemente de la presencia de mecanismos de control terminológico. Este criterio de predicción es otro de los elementos que desempeñan un papel fundamental en el complejo proceso de la recuperación de información” y que no se presenta en el campo de la recuperación de datos.
De largo existe un amplio debate sobre la necesidad de mejorar la forma en que las agencias de financiación, las instituciones académicas y otros grupos de interés evalúan la investigación científica. Para abordar este tema, en diciembre del año 2012, un grupo de editores de revistas científicas se reunió en San Francisco aprovechando el encuentro anual de la American Society for Cell Biology (ASCB). Este grupo desarrolló una serie de recomendaciones, conocidas como la Declaración de San Francisco sobre la Evaluación de la Investigación, invitando a los grupos de investigación interesados de todas las disciplinas científicas a mostrar su apoyo añadiendo su nombre a esta declaración.
Como todos sabemos, los productos de la investigación científica son muchos y variados, e incluyen: artículos científicos que informan de los avances de la ciencia y de la generación de nuevos conocimientos, datos, reactivos y software; propiedad intelectual y también sirven para conocer el trabajo de jóvenes científicos capacitados. Las agencias financiadoras, las instituciones que emplean a los científicos y ellos mismos, tienen la necesidad de evaluar la calidad y el impacto de los resultados de sus investigaciones. Y siempre ha existido una discusión permanente sobre si el método tradicional de evaluación (basado fundamentalmente en el factor de impacto de la revista científica donde se publica nuestros trabajo) representa de verdad la calidad del mismo. En estos momentos ya es imperativo que la producción científica se mida con precisión y prudencia.
Entrada al Instituto de Información de Filadelfia
El factor de impacto se utiliza con frecuencia como parámetro principal con el que comparar la producción científica de individuos e instituciones. Este factor fue calculado, en un principio por Eugene Gardfield en el Instituto de Información de Filadelfia, luego Thomson Reuters y ahora por Clarivate Analytics, se creó originalmente como una herramienta para ayudar a los bibliotecarios a identificar las mejores revistas para completar las colecciones de sus instituciones, no como indicador de la calidad científica de un artículo. Teniendo esto en cuenta, es fundamental comprender que el factor de impacto tiene una serie de deficiencias bien documentadas como herramienta para la evaluación de la investigación.
Las propiedades del factor de impacto son específicas de cada campo: es un compuesto de múltiples tipos de artículos altamente diversos, incluyendo trabajos de investigación primaria y revisiones (Vanclay, (2012).
los datos utilizados para calcular el factor de impacto no son transparentes ni están abiertamente disponibles para el público [4, 6, 7]. (Vanclay, (2012), (Rossner et al., 2007) y (2008).
Recomendaciones
El grupo de trabajo reunido en San Francisco elaboró un conjunto de recomendaciones para mejorar la forma en la que se evalúa la calidad de la producción científica. Los productos que no sean artículos científicos crecerán en importancia a la hora de evaluar la eficacia de la investigación en el futuro, pero el documento por excelencia de la comunicación de los avances en la investigación revisado por pares seguirá siendo primordial para la evaluación de la investigación. Por lo tanto, estas recomendaciones se centran en las prácticas relacionadas con los artículos científicos publicados en revistas revisadas por pares, pero se puede y se debe ampliar su alcance recogiendo elementos adicionales, como los conjuntos de datos, ya que son productos de investigación importantes. Las recomendaciones se dirigen a las agencias financiadoras, instituciones académicas, revistas, organizaciones que proporcionan métricas e investigadores individuales y cubren:
La necesidad de evaluar la investigación por sus propios méritos (del autor o autores) en lugar de basarse en la revista en la que se publica la investigación, y …
… la necesidad de capitalizar las oportunidades que ofrece la publicación en línea (como flexibilizar los límites innecesarios en el número de palabras, figuras y referencias en los artículos, y explorar nuevos indicadores de importancia e impacto).
Hay que reconocer que bastante agencias financiadoras, instituciones, editores e investigadores ya están fomentando mejores prácticas en la evaluación de la investigación. Dichos pasos están comenzando a aumentar el impulso hacia enfoques más sofisticados y significativos para la evaluación de la investigación que ahora pueden ser desarrollados y adoptados por todas las partes clave involucradas.
No utilice métricas basadas en revistas, como el factor de impacto, como una medida sustituta de la calidad de los artículos de investigación individuales, para evaluar las contribuciones de un científico individual, o en las decisiones de contratación, promoción o financiación.
Para las agencias de financiación
Sea explícito sobre los criterios utilizados para evaluar la productividad científica de los solicitantes de fondos de investigación, especialmente para los investigadores que están iniciando su carrera investigadora, que el contenido científico de un artículo es mucho más importante que las métricas de publicación o la identidad de la revista en la que fue publicado.
Con el fin de evaluar la investigación, considere el valor y el impacto de todos los resultados de la investigación (incluidos los conjuntos de datos y el software) además de las publicaciones de investigación, y considere una amplia gama de medidas de impacto que incluyan indicadores cualitativos, como la influencia sobre la política y prácticas científicas.
Para las instituciones
Sea explícito sobre los criterios utilizados para realizar decisiones de contratación, permanencia y promoción, destacando, especialmente para los investigadores que están iniciando su carrera investigadora, que el contenido científico de un trabajo es mucho más importante que las métricas de publicación o la identidad de la revista en la que fue publicado.
Con el fin de evaluar la investigación, se debe considerar el valor y el impacto de todos resultados de la investigación (incluidos los conjuntos de datos y el software) además de las publicaciones de investigación, y considere una amplia gama de medidas de impacto, incluidos los indicadores cualitativos del impacto de la investigación, como la influencia sobre la política y prácticas científicas (el mismo consejo que se le ha dato a las agencias).
Para las editoriales
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 (por ejemplo, factor de impacto de 5 años, EigenFactor, SCImago, el índice h, tiempo editorial y de publicación, etc.) que proporcionan una visión más amplia del rendimiento de la revista.
Poner a disposición una variedad de métricas a nivel de artículo para alentar un cambio hacia la evaluación basada en el contenido científico de un artículo en lugar de las métricas de publicación de la revista en la que se publicó.
Fomentar las prácticas de la autoría responsable y la provisión de información sobre las contribuciones específicas de cada autor.
Independientemente de que una revista sea de acceso abierto o basada en suscripciones, se deben eliminar todas las limitaciones de reutilización de las listas de referencias en los artículos de investigación y procurar que estén disponibles bajo la dedicación de dominio público de Creative Commons.
Eliminar o reducir las restricciones al número de referencias en los artículos de investigación y, cuando corresponda, ordene la citación de la literatura primaria a favor de las revisiones para dar crédito al grupo o los grupos que primero informaron de un hallazgo.
Para las organizaciones que proporcionan métricas
Ser abiertos y transparentes al proporcionar datos y métodos utilizados para calcular las métricas.
Especificar que no se tolerará la manipulación inapropiada de las métricas; sea explícito sobre lo que constituye una manipulación inapropiada y qué medidas se tomarán para combatirla.
Tener en cuenta 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.
Para los investigadores
Cuando se participe en comités que toman decisiones sobre financiación, contratación, permanencia o promoción, se deben realizar evaluaciones basadas en el contenido científico en lugar de en métricas de publicación.
Cuando sea apropiado, se debe citar literatura primaria en que las observaciones son referidas primero, en lugar de revisiones para dar crédito donde debe darse.
Utilizar una gama de métricas e indicadores basadas en declaraciones personales y de apoyo, como evidencia del impacto de artículos individuales publicados y otros resultados de investigación.
Impugnar las prácticas de evaluación que dependan indebidamente del factor de impacto y promover y transmitir prácticas que se centren en el valor y la influencia de los resultados de investigación específicos.
El buscador Google quiere llamar la atención sobre los devastadores efectos del cambio climático acelerado que estamos viviendo y que todavía hay gente que lo niega. Para ello, dedica su ‘doodle‘ de hoy a una animación que destaca imágenes reales del paso del tiempo en determinadas zonas del planeta desde 1986 a 2020.
Para las Naciones Unidas (ONU), la celebración de este día aspira a recordar la necesidad de «avanzar hacia una economía más sostenible que funcione tanto para las personas como para el planeta”.
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