Las camisas de fuerza de la investigación científica

Pedro Luis Martín Olivares – Hace algunos años en la Universidad Northwestern, Estados Unidos, se realizó una observación altamente relevante: Cuanto más conocimiento tienen los humanos, más tiempo le toma a un investigador llegar a la frontera del conocimiento y, por lo tanto, impulsar en ese mundo de lo “por conocer” la innovación.

En un artículo titulado “La carga del conocimiento y la muerte del hombre del Renacimiento», el profesor Ben Jones de esa universidad argumentó, que el creciente conocimiento de la humanidad frenaría el progreso científico y, por lo tanto, el crecimiento económico. Investigaciones más recientes han solidificado este punto de vista. En 2020, economistas de la Universidad de Stanford y el Instituto Tecnológico de Massachusetts publicaron otro artículo titulado «¿Se están volviendo más difíciles de encontrar las ideas?» que concluyó que en áreas que van desde el rendimiento de los cultivos hasta la densidad de microchips, las nuevas ideas eran cada vez más difíciles de encontrar.

La desaceleración ha estimulado a académicos y legisladores que buscan impulsar la empresa científica. Muchos están recurriendo a DARPA, un equipo que financia investigaciones de alto riesgo de «lanzamiento a la luna», en busca de inspiración. El año pasado, los Institutos Nacionales de la Salud (NIH), el principal financiador de la ciencia de Estados Unidos, lanzó un nuevo brazo con un presupuesto anual de mil millones de dólares llamado ARPA-H. Otros países, incluidos Gran Bretaña y Alemania, han creado sus propias versiones. En julio, el Congreso de los Estados Unidos autorizó casi 200.000 millones de dólares en nuevos fondos científicos durante la próxima década, en el proceso de creación de una rama de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF) para ciencia aplicada y tecnología. Los filántropos también se están uniendo a la acción: su financiación de la investigación básica casi se ha duplicado en la última década. Todos estos esfuerzos tienen como objetivo ayudar a la ciencia a recuperar su amor al riesgo.

En un documento de trabajo publicado el año pasado, Chiara Franzoni de la Polimi Graduate School of Management y Paula Stephan de la Universidad Estatal de Georgia analizan una serie de medidas de riesgo, basadas en análisis de texto y la variabilidad de las citas. Estos sugieren que la estructura de recompensas de la ciencia desalienta a los académicos a correr riesgos. La forma más común en que se financia la investigación, a través de la revisión por pares, en la que académicos en campos similares califican las propuestas, merece algo de culpa. En 2017, utilizando un conjunto de datos de casi 100.000 solicitudes de subvenciones del NIH, Danielle Li, entonces de la Universidad de Harvard, descubrió que los revisores parecen preferir ideas similares a su propia experiencia. Si un proyecto debe satisfacer a un comité, no sorprende que las ideas poco ortodoxas luchen por salir adelante.

Esto sugiere que romper los malos hábitos de financiación debería marcar la diferencia. El modelo DARPA, que tiene más en común con el capital de riesgo que con las estructuras de financiación tradicionales, es un intento de hacer precisamente eso. Faculta a los directores de programas para financiar proyectos de alto riesgo y alta recompensa con una inclinación hacia el uso en el mundo real. Pero, aunque ha tenido éxito en la industria de la defensa, financiando tecnologías innovadoras desde Internet hasta GPS, es posible que no tenga tanto éxito en otros lugares. Un capítulo de un libro publicado en febrero por Li y Pierre Azoulay en el MIT señala que el modelo DARPA funciona mejor cuando los directores de sus programas tienen una comprensión clara del tipo de avances que se necesitan. Este suele ser el caso en la propia DARPA, donde tanto el financiador como el usuario de la nueva tecnología es el departamento de defensa. 

En áreas como la energía o la atención de la salud, las cosas son bastante menos sencillas. Los usuarios finales son muchos y están dispersos en lugar de un solo departamento gubernamental. De hecho, otro trabajo de Azoulay y sus colegas señala que, aunque ARPA-E, un equipo centrado en la energía lanzado en 2009, todavía se encuentra en sus primeros días, aún debe producir avances a la par con su predecesor orientado a la defensa.

Otro enfoque en boga es financiar “personas, no proyectos”. La mayoría de las subvenciones convencionales financian proyectos específicos durante un período de tiempo específico, generalmente unos pocos años, lo que a los investigadores les preocupa que les impida cambiar a nuevas ideas cuando las antiguas no funcionan y no asignan suficiente tiempo para que las arriesgadas lleguen a buen término. Un estudio realizado en 2011 comparó a investigadores del Instituto Médico Howard Hughes, donde se les otorga una flexibilidad considerable sobre sus agendas de investigación y mucho tiempo para llevar a cabo investigaciones, con otros realizados de manera similar financiados por un programa estándar del NIH. El estudio encontró que los investigadores del instituto asumieron más riesgos. Como resultado, produjeron casi el doble de trabajos altamente citados, así como un tercio más de «fracasos», artículos con menos citas que su trabajo anterior menos citado. Estos resultados pueden ser difíciles de replicar en otros lugares. Los investigadores del instituto Howard Hughes son seleccionados por atributos que sugieren que prosperarán en un entorno tan flexible. Pero la brecha es lo suficientemente grande como para indicar que otros también pueden beneficiarse de una mayor libertad.

A pesar de la incertidumbre sobre cuál es la mejor forma de financiar la investigación científica, los economistas confían en dos cosas. La primera es que un enfoque único para todos no es la respuesta correcta, dice Heidi Williams de la Universidad de Stanford. Los modelos DARPA, el método impulsado por la curiosidad del Instituto Médico Howard Hughes, e incluso la entrega de subvenciones por lotería, como lo ha intentado el Consejo de Investigación de Salud de Nueva Zelanda, tienen sus usos. La evaluación de ellos puede luego generar conocimiento de lo que funciona, dice Matt Clancy, un economista que organiza una encuesta de literatura en línea actualizada continuamente sobre innovación, en sí misma un experimento sobre cómo mejorar la ciencia.

La segunda es que este estallido de experimentación debe continuar. El jefe de la NSF, Sethuraman Panchanathan, está de acuerdo. Está buscando reevaluar proyectos cuyas revisiones son muy variables, una posible indicación de heterodoxia. También está interesado en un mecanismo de financiación al estilo de Willy Wonka llamado «Boleto dorado», que permitiría que un solo revisor defendiera un proyecto incluso si sus pares no están de acuerdo. Clancy señala que muchas sociedades de capital de riesgo emplean políticas similares, porque priorizan las ventajas de los proyectos a largo plazo en lugar de buscar minimizar el fracaso. Hasta el momento, hay poca evidencia cuantitativa sobre si Golden Tickets produce Golden Outcomes. Razón de más para probarlos.