por ELEONORA ALBANÓ*
Consideraciones sobre la pérdida de diversidad en la universidad brasileña
A lo largo de la década del 2000 viví una experiencia insólita que me tomó muchos años discernir y desentrañar. Tuve la persistente impresión de que había un boicot a la publicación de un trabajo que presenté en un evento titulado “As Humanidades na Universidade Contemporânea”, realizado en la Unicamp en 2006.
El evento pretendía ser un foro multidisciplinar para la discusión de cuestiones sobre el futuro de las Humanidades ante el avance de la tecnología en el ámbito universitario. Propuse, por tanto, defender la autonomía de las prácticas de producción intelectual y publicación de las Humanidades y las Ciencias Humanas. Para ello, busqué un lenguaje sencillo y directo que hablara a todas las áreas del conocimiento y fuera convincente para los no humanistas.
Por lo tanto, descargué datos de las bases de datos CNPq y CAPES para los primeros cinco años de la década de 2000 y los sometí a un análisis estadístico multivariado. Esto permitió inferir perfiles de las diferentes áreas de conocimiento a partir de las tasas de los tipos de publicación según las taxonomías de las agencias financiadoras. El argumento fue que las Humanidades, las Ciencias Naturales y Exactas y las Tecnologías exhibieron perfiles diferentes en cuanto a los tipos de publicaciones preferentes.
La metodología es simple y proporciona visualizaciones útiles de sus resultados. El primer paso fue comparar gráficamente las tasas brutas de los indicadores por médico. Habiendo confirmado su diferenciación por área, los sometí a dos técnicas estadísticas multivariadas. Las fuentes fueron los censos del CNPq de 2000, 2002 y 2004 y la CAPES de Coleta de 2004. Como se ve a continuación, incluso las tasas brutas muestran claras preferencias por área, como, por ejemplo, en el Censo de 2004:
Figura 1:Tasas anuales de indicadores por médico en el censo del CNPq de 2004.
(Fuente: Albano, 2006[i])
Cabe señalar que las Ciencias Naturales se diferencian claramente de las Humanidades en cuanto a las tasas de los indicadores 'artículo' y 'libro'. En el gráfico de la derecha se acentúa la ventaja del artículo. Por otro lado, se observa que el libro tiene un ritmo significativo en el de la izquierda, aunque el achatamiento provocado por la estandarización de la escala dificulta la visualización.
También hay que señalar que las Ciencias Naturales son más heterogéneas que las Humanidades en cuanto a la importancia que se da a las 'obras completas en hechos'. En las áreas de Biología y Salud, este indicador muestra tasas consistentemente más bajas que las demás. También hay que señalar que 'capítulos de libro' es el indicador menos sensible a las diferencias entre áreas: su tasa se acerca al 0,5 anual tanto en Ciencias Naturales como Humanas. Además, distingue Ciencias de Tecnologías, cuya tasa es consistentemente más baja.
Las estadísticas multivariadas utilizaron categorías de grupos según sus proporciones en el conjunto de datos. El siguiente gráfico muestra el resultado del primero, el análisis por conglomerados, aplicado a los datos del censo de 2004. Nótese cómo permitió unificar la visualización de las áreas:
Figura 2:Indicadores CNPq censo 2004 tasas anuales por médico agrupado.
(Fuente: Albano, 2006)
La otra técnica, el análisis de componentes principales, deduce factores ortogonales a partir de correlaciones entre subconjuntos de datos. Tenga en cuenta que el cuadro a continuación, tomado del Censo de 2004, también expresa las preferencias por área de manera unificada y transparente:
Figura 2:Factores 1 y 2 extraídos de las tasas anuales de los indicadores del censo CNPq 2004.
(Fuente: Albano, 2006)
Aunque la técnica permite la extracción de más factores, los dos primeros fueron suficientes aquí, ya que explican la mayor parte de la varianza de los datos. También es clara la separación de las Ciencias en Ciencias Naturales y Ciencias Humanas, así como la distancia de ambas con las Tecnologías.
La presentación original, así como el artículo que la exponía, comparaban los censos no solo entre sí, sino también con la Colección CAPES de 2004. El análisis reveló que los perfiles quinquenales eran muy similares, correspondiendo consistentemente al patrón resumido anteriormente .
La razón por la que me retiré de publicar el artículo fue la larga espera de una decisión editorial. Como la búsqueda de información sobre el juicio fue ineficaz, lo retiré de una revista y lo envié a otra, dentro de los cuatro años que persistí en el propósito de publicarlo. Sintomáticamente, nunca recibí una opinión de ninguno de ellos. Comprendí, entonces, que el aplazamiento era una forma de minar el trabajo por el inevitable envejecimiento de los datos.
El lector familiarizado con los indicadores académicos ya habrá notado que las tasas anteriores, de hace poco más de 15 años, son mucho más bajas que el promedio actual de su área. Es posible que también te hayas preguntado si los perfiles resultantes aún se aplican a las nuevas tarifas.
No hace falta ir muy lejos para inferir que la respuesta es negativa. La simple inspección de una muestra aleatoria de currículos de Lattes de las más diversas áreas muestra la tendencia actual hacia la estandarización en torno al indicador que caracterizó a las Ciencias Naturales de la época, a saber: el artículo en revistas indexadas nacionales y/o internacionales. En Ciencias Humanas también se observa una tendencia al aumento exponencial de los 'capítulos de libro'.
Por lo tanto, no vale la pena repetir los procedimientos anteriores con datos actuales para respaldar esta afirmación. Confluye con los comentarios informales de muchos colegas de diferentes áreas que también se han preocupado por la pérdida de diversidad en la academia actual. Mucho más útil es examinar los cambios recientes en la vida universitaria que pueden haber contribuido a este estado de cosas.
Me refiero, entonces, a los avances de algunas tendencias estandarizadoras que se han impuesto en las universidades de todo el mundo en las últimas décadas. Ellos son: la mercantilización de las bases de datos bibliográficas, la sustitución de las teorías científicas por modelos predictivos basados en datos, y la consiguiente distorsión y desvalorización de los indicadores clásicos de producción científica.
Todas estas tendencias fueron en ascenso desde la década de 1960, pero solo se consolidaron cuando los avances en la tecnología de la información permitieron que el sistema de producción capitalista alcanzara una financierización radical. A partir de entonces, todo lo que estaba en forma digital adquirió un valor de mercado potencial.
De la sociología de la ciencia a la “ciencia” de la evaluación científica
Solo una academia ya parcialmente expropiada de sus valores esenciales podría permanecer inerte ante la conversión de una base de datos de sociología de la ciencia en un poderoso instrumento de evaluación académica.
Recapitulemos primero en qué consisten estos valores. Al respecto, el análisis de la filósofa Olgária Matos es preciso y oportuno: “Para analizar la universidad contemporánea, es necesario contrastar la institución moderna con la posmoderna, así como sus valores y propósitos. La universidad moderna y la naturaleza del conocimiento que produjo hasta la década de 1960 tuvo como objetivo formar científicos, intelectuales capaces de comprender su oficio dentro de la complejidad del saber y de la historia. Por eso, cuando un científico hacía público, hablaba de conocimiento universal, incluso cuando el punto de partida era una especialidad. En el límite de la profundización de la especialidad, se llega a un punto en el que se disuelve la frontera entre disciplinas. El conocimiento mantuvo su autonomía con respecto a las determinaciones inmediatamente materiales y de mercado. Su temporalidad –la de la reflexión– fue entendida a largo plazo, garantizando la transmisión de las tradiciones y sus invenciones. En la universidad moderna, la pregunta ¿para qué sirve la cultura?[ii]
Reflexionemos ahora sobre la compatibilidad de estos valores con el sistema de evaluación académica más popular en la actualidad, el índice de citas.
En 1955, el lingüista y bibliotecario Eugene Garfield creó la primera base de datos de citas, conocida como Web of Science ou Red de conocimiento. Inicialmente, fue una herramienta para investigar los vínculos entre investigadores de diversas disciplinas académicas a través de sus citas. Se prestó, sobre todo, al estudio del camino de las influencias dentro y entre áreas de conocimiento.
Después de unos años, el Instituto de Información Científica (ISI), donde se recopilaron los datos, comenzó a demandar cada vez más infraestructura, generando problemas de gestión y financiamiento. Garfield pronto comprendió que tenía un buen negocio en sus manos y comenzó a proporcionar datos a las instituciones interesadas. Finalmente, en 1992, el aumento exponencial de la demanda le llevó a vender el ISI a Thomson Reuters.
Luego, el índice recibió el tratamiento informático necesario y se trasladó a un sitio web, accesible mediante suscripción, que actualiza en línea las citas de las revistas indexadas de las más variadas disciplinas. En 2016, una empresa del grupo, Clarivar análisis, centralizó su control. El negocio tuvo tanto éxito que los gigantes editoriales como Elsevier y Wiley crearon sus propios índices de citas.
Es evidente que este sistema no se corresponde con la temporalidad a largo plazo de la reflexión. Es, de hecho, un síntoma del sometimiento de la universidad actual al mercado editorial global. Un factor de complicación, señalado por Mike Sosteric (1999),[iii] es tu invisibilidad. Incorporado al discurso académico, el índice de citas apoya la transmisión de ortodoxias, fomenta el oportunismo y naturaliza las desigualdades. fuerzas coercitivas de establecimiento competir efectivamente con afinidades académicas en la elección de qué y a quién citar.
Además, la asimetría de poder entre las denominadas áreas “duras” y “blandas” atribuye a la “cienciometría” –la nueva disciplina que pretende sistematizar las métricas de evaluación académica– absoluto rigor e imparcialidad en el análisis de la producción académica. Esto no es más que una versión actual del cientificismo: la posición metafísica que sostiene que la verdad solo puede conocerse a través de la ciencia.
Bueno, el cientificismo es estéril como la metafísica porque es incapaz de generar corolarios que lo sustenten. Solo podría hacer frente a concepciones rivales de la verdad si pudiera señalar formas de refutarlas. Condenado al fracaso, recurre a la falacia de confundir la ciencia con sus métodos. Así, la cuantificación y la formalización, meras herramientas para formular y contrastar hipótesis, se convierten en garantías científicas.
La academia llamada posmoderna por Olgária Matos es tomada por controles “cienciométricos”. Se jerarquizan personas, instituciones e incluso disciplinas académicas a partir de usos abusivos de los índices bibliométricos. Las menciones dan forma a las carreras y brindan acceso a la financiación de proyectos. Medidas de productividad análogas clasifican departamentos, facultades, institutos y centros de investigación.
Al “dotar de mediocridad”, como acertadamente titula el ensayo de Sosteric, estas prácticas dejan muy poco espacio a la creatividad. Invertir solo en investigación incremental es descuidar la investigación arriesgada, una fuente históricamente reconocida de importantes cambios científicos e intelectuales. El daño al pensamiento crítico se vuelve incalculable.
Veamos ahora cómo estos mecanismos de control del capitalismo digital influyen en los discursos internos de la ciencia.
Más modelos, menos teorías
Una consecuencia inevitable de la digitalización de toda la información previamente almacenada en soportes físicos, como carpetas, archivos, cajones y cajas fuertes, es que las categorías involucradas se vuelven cuantificables y, por tanto, matemáticamente tratables. Se inaugura así la era de los modelos basados en datos, cuyo punto de partida es la regresión. Su utilidad reside en que mediante el ajuste de curvas se puede estimar el comportamiento, pasado o futuro, de cualquier serie temporal de datos.
En este contexto, la misma falacia cientificista que entroniza la cuantificación en la evaluación académica permea la propia producción científica. En ciencia, su afirmación más común es 'modelar es explicar'.
Es cierto que el modelado puede facilitar la explicación, formalizar un aspecto de una teoría científica y hacer posible su comprobación. Pero es igualmente cierto que los modelos ateóricos basados en datos sólo los describen. Para contribuir a la explicación, un modelo tiene que ser aplicado a la luz de un marco de referencia capaz de racionalizar sus resultados, interpretándolos contra un trasfondo teóricamente consistente.
La profusión de datos disponibles en el mundo digital ha acelerado el progreso de la modelización estadística y ha facilitado el desarrollo de la inteligencia artificial. Si, por un lado, estas herramientas pueden promover el avance teórico cuando son utilizadas por científicos con suficiente lastre en los fundamentos de sus disciplinas, por otro lado, pueden brindar un nicho para aquellos que solo buscan multiplicar las publicaciones a expensas de la 'magia de los números'.
En este, como en otros casos, el carácter místico del cientificismo pasa a primer plano, traicionando su parentesco con la numerología. A medida que se reemplaza la última generación de formación universalista, la academia está siendo ocupada por cuadros cada vez más técnicos, que preguntan para qué sirve un resultado antes de preguntarse por qué perseguirlo. Los modelos cuantitativos basados en datos a menudo solo sirven para obtener rápidamente 'innovaciones' publicables porque son potencialmente útiles.
Uno de los aspectos más preocupantes de esta situación es la adhesión de las Ciencias Humanas a las prácticas cientificistas, con el fin de ganar un estatus científico más prestigioso. No importa cuán meritoria sea la mejora de la recopilación de datos, el uso de la experimentación y la medición no tiene valor per se. Sin un marco teórico que permita considerar, entre otros mandatos, las limitaciones de los métodos de recolección y medición, la interpretación cae en el vacío, emulando groseramente las prácticas científicas que tratan con un número mucho menor de variables.
Otra forma de aumentar el número de publicaciones y atraer citas reside en una forma de transdisciplinariedad que podemos llamar fordista. Especialistas de diferentes disciplinas se ocupan del aspecto de los datos que les pertenece, recibiendo el debido crédito, sin embargo, sin conocer la totalidad de la pregunta de investigación que se examina. Por cierto, es común que esta forma de colaboración reserve para el científico humano el papel de anotar y clasificar datos para tratamientos computacionales cuyo funcionamiento se desconoce, como p. por ejemplo, en la creación de bases de datos para inteligencia artificial.
Es evidente que ningún integrante de este tipo de equipos -ni siquiera el responsable del proyecto- conoce el lugar de su campo en la historia del conocimiento, siendo, por tanto, incapaz de transitar entre su especialidad y lo universal, es decir, las preguntas percepciones eternas sobre la naturaleza del universo, la vida y la humanidad.
Pierde conocimiento, gana el mercado. En estos casos, el 'para qué' suele ser lo suficientemente claro como para justificarse fácilmente.
Sin foro, sin aliento, sin pensamiento crítico
Cabe señalar que no fue necesaria ninguna conspiración para que el mercado se apoderara paulatinamente de la academia, como lo ha venido haciendo durante los últimos 60 años. Como aclara Shoshana Zuboff,[iv] La vigilancia es una secuela ineludible de la globalización, la digitalización y la financiarización del capitalismo. Los datos sobre cualquier objeto de interés para la sociedad de consumo se convierten en una mercancía, como sucedió con las citas académicas.
Ahora está claro por qué mi artículo de 2006 causó tanta incomodidad entre los editores en ese momento. Iba a contracorriente de la globalización de los índices de rendimiento académico: a ojos de los cooptados por la evaluación cientificista, su defensa de la autonomía entre áreas podía perjudicar la internacionalización de nuestra ciencia. En ese momento, el artículo en una revista indexada ya constituía la mejor apuesta para visibilizar el “impacto” de la investigación, medido en número de citas.
Aquí la palabra clave es, por supuesto, 'indexado'. La indexación de anales y libros de congresos aún estaba muy desactualizada, como lo sigue siendo hoy. En Brasil, la multiplicación de eventos se sumó a la prisa por publicar, consagrando el capítulo del libro como una salida más visible para la investigación en curso.
La distinción misma entre trabajo 'en progreso' y 'terminado' se ha desdibujado. En el pasado, los congresos eran generalmente promovidos por asociaciones científicas con el fin de estimular el debate entre pares. Constituían, así, los foros de discusión de las investigaciones en curso. Las diferentes etapas de un trabajo se publicaron en actas de conferencias hasta que maduraron lo suficiente como para enviarlas a una revista. Las adiciones y modificaciones de una versión a otra fueron a menudo el resultado del debate académico en estos foros. Con la multiplicación de encuentros promovidos por otro tipo de asociaciones, incluidos los grupos de investigación, este debate se fue dispersando, perdiendo fuelle paulatinamente.
Otro factor que contribuye a la pérdida de impulso en la academia es el envejecimiento y eventual desaparición de los herederos de tradiciones basadas en la reflexión a largo plazo. Sin mentores, la generación en formación toma como líderes eficientes, propositivos y celosos del “impacto” de su producción, de hecho, modelos para el nuevo orden del conocimiento enfocado en el mercado.
Otro factor que socava las discusiones académicas es la devaluación del libro impreso como síntesis de los resultados de la investigación. Más visible es una revisión de los resultados que está dimensionada para caber en un artículo o capítulo de libro. Además, el libro considerado útil para la clientela del mercado editorial académico tiene una salida garantizada en forma de libro electrónico.
Juntos, los tres factores que acabamos de examinar reducen el pensamiento científico a formas tan aceleradas que apenas se notan. El mercado gana, la ciencia pierde, porque el pensamiento crítico no solo es necesario para la construcción de narrativas históricas. También es un componente indispensable para la elaboración de nuevas teorías científicas.
¿Apocalipsis de la ciencia? Evidentemente no. Es sólo un retroceso en su democratización. Relegada la invención de productos y servicios innovadores a instituciones académicas relativamente periféricas, la élite financiera no dudará en invertir en la ociosidad que fomenta las ideas, para que las revoluciones científicas y sus inventos permanezcan donde siempre han estado: en instituciones que cuentan con el patrocinio de super-innovadores rico.
* Leonor Albano es docente del Instituto de Estudios del Lenguaje (IEL) de la Unicamp
Notas
[i] ALBANO, CE El cientificismo y su reverso: Riesgos de la uniformidad en la evaluación académica. Manuscrito no publicado, 2006.
[ii] MATOS, O. Contrastes de la posmodernidad en el campo. Diario Unesp. Número especial de PDI, mayo de 2011.
[iii] SOSTERIC, M. Dotar a la mediocridad: neoliberalismo, tecnología de la información y el declive de la pedagogía radical. Pedagogía Radical, Edición en línea 1, 1999.
[iv] ZUBOFF, Shoshana. La era del capitalismo de vigilancia: la lucha por un futuro humano en la nueva frontera del poder. Nueva York: Asuntos Públicos, 2019.
