Hiperproducción científica

 

Publish or perish (“publica o perece”) es la expresión que resume el principio organizador de buena parte de la carrera académica moderna: para conseguir y mantener empleo, promoción, financiación y reputación, el investigador debe publicar de forma continua en revistas indexadas, mejor si son del primer cuartil (el mítico Q1). No se trata solo de “comunicar resultados”, sino de cumplir un umbral de productividad medible: número de artículos, calidad percibida del lugar de publicación, citas, impacto, posiciones de autoría, etc. Todo suma. En esa lógica, “perecer” significa quedar fuera de la competencia: no obtener becas o proyectos, no estabilizarse, no ascender, no ser visible en el campo. La desaparición científica.

“Publish or perish” resume cómo el sistema científico se ha ido racionalizando alrededor de indicadores y procedimientos (evaluaciones periódicas, rankings, auditorías, acreditaciones) que convierten la publicación en moneda de cambio. Esto puede tener efectos positivos (incentivar la difusión, estandarizar criterios, aumentar circulación de conocimiento), pero genera tensiones más que conocidas: prioridad a lo rápido y “publicable”, aversión al riesgo (menos investigación exploratoria), presión por fragmentar resultados, saturación del peer review y estrés, mucho estrés, especialmente en las fases iniciales de la carrera científica.

 

El sistema de producción, circulación y evaluación científica está a punto de colapsar. Si lo analizamos con el modelo de la economía política, podemos afirmar que el coste de producir un artículo científico se reduce cada semana. El uso de las inteligencias artificiales para definir objetivos y preguntas de investigación, construir marcos teórico y metodológicos, procesar datos, extraer conclusiones y redactar un informe (acompañado de sus tablas, figuras y bibliografía) se extiende y lleva a un incremento exponencial de la producción en todas las disciplinas, desde la matemática y la física hasta las ciencias sociales. El fenómeno no es nuevo pero las IA lo están hiperacelerando hasta límites impensables.

 

“Los modelos de IA de frontera -en concreto, Gemini Deep Think y sus variantes avanzadas- han superado un umbral crítico. Ya no son meras herramientas para la automatización rutinaria, el procesamiento de datos o el formateo sintáctico; ahora son capaces de actuar como auténticos colaboradores de nivel experto en el descubrimiento matemático y algorítmico. A través de la informática teórica, la economía, la física y la optimización, hemos mostrado que los LLM pueden resolver activamente conjeturas abiertas, ajustar cotas matemáticas mantenidas durante décadas y localizar teoremas oscuros y transdisciplinares para sortear bloqueos que frenan a los investigadores humanos” (AAVV, “Accelerating Scientific Research with Gemini: Case Studies and Common Techniques”, 2026).

 

La hiperproducción de artículos científicos está llevando al colapso de las publicaciones científicas. Ya no solo tardan cada vez más en dar una respuesta a los ansiosos autores: directamente rechazan textos por no tener tiempo de darles ni siquiera una rápida ojeada. Antes, por lo menos, te decían que el artículo “no encaja con los objetivos (o la metodología) del journal”. El correo que nos mandó el editor sudaba frustración. Además, no hay revisores suficientes para tantos papers.  El viernes recibí tres propuestas de revisión. Con suerte, aceptaré una. Lo mismo está pasando con los grandes congresos científicos: la cantidad de ponencias recibidas aumenta de manera constante. Sinceramente, no quisiera estar en las botas de un editor científico o del organizador de un congreso. El riesgo de morir aplastado por la masa textual es muy alto.

 

¿Qué hacer ante esta avalancha?

Una posible solución consiste en utilizar las inteligencias artificiales en los procesos de evaluación.  Si millones de científicos utilizan las inteligencias artificiales para incrementar su producción textual, la otra forma de lidiar con esa montaña de documentos es recurriendo a las mismas armas.

 

“Una posible respuesta consiste en aprovechar la misma tecnología para ayudar a evaluar manuscritos. ‘Agentes revisores’ especializados podrían señalar inconsistencias metodológicas, verificar afirmaciones e incluso evaluar la novedad. Que este enfoque escalable ayude a editores y revisores a centrarse en el fondo más que en señales superficiales, o que introduzca desafíos nuevos e imprevistos en el proceso científico, es una incertidumbre crítica” (AAVV, “Scientific production in the era of large language models”, Science, 2025).

 

Incorporar las inteligencias artificiales a los procesos de evaluación nos lleva al tema de los sesgos y alucinaciones de los LLM. Una inteligencia artificial podría dejar fuera de circulación un aporte científico relevante debido a las limitaciones de entrenamiento. Ahora bien, dado que la evaluación por pares también está plagada de sesgos y subjetividades, quizás este sistema sea el menos malo como alternativa. Una inteligencia artificial bien entrenada -y subrayo lo de «bien entrenada»- podría ayudar a filtrar una masa textual que no para de crecer. Los que no quieran ser sometidos a la AI-review, siempre pueden optar por la revisión por pares o por la publicación en abierto sin revisión. En cualquiera de los casos, el sistema actual de producción, circulación y evaluación está a punto de colapsar.

 

Carlos A. Scolari (2026), Economía política del paper (i): La gran implosión. Hipermediaciones.

 

De género, política y cultura

Durante la guerra civil en Sierra Leona en 1999, en una ciudad selvática llamada Kenema los habitantes recibieron la noticia de que un ejército rebelde se dirigía hacia allí. El Frente Revolucionario Unido, como se llamaban los rebeldes, era infame por violaciones masivas, ejecuciones y torturas, y la gente de Kenema estaba comprensiblemente aterrorizada. Las mujeres salían a las calles y empezaban a gritarles a los hombres que salieran a defenderlas. Luego agarraron a sus hijos y se refugiaron como pudieron. Los hombres reunieron las armas que encontraron —escopetas oxidadas, AK, pistolas viejas, un sable de la era colonial— y se lanzaron fuera de la ciudad a enfrentarse a su destino. Lograron derrotar a los rebeldes y evitaron una tragedia indecible.

La idea reciente, y muy estadounidense, de que los sexos son iguales o al menos intercambiables claramente no era cierta para la gente de Kenema en el verano de 1999. Por mucho que uno se sienta tentado a decir sobre sexo y género desde la seguridad de nuestros países, el rol que las mujeres de Kenema eligieron para sí mismas en esos momentos terribles fue el de cuidar de sus hijos. Y el rol que asignaron a sus maridos fue el de luchar.

Toda sociedad del mundo usa a los hombres para la defensa, porque son más fuertes, más rápidos y pueden ser asesinados en grandes números sin que afecte demasiado a la población. Pierde la mitad de los hombres de una tribu y la otra mitad repoblará el grupo en una generación; pierde la mitad de las mujeres y la tribu nunca se recuperará. Los hombres son carne de cañón perfecta, en otras palabras. Si las mujeres de Kenema hubieran elegido defender la ciudad y les hubieran dicho a los hombres que huyeran con los niños, podría haber terminado catastróficamente para ambos.

No estoy diciendo que un ataque rebelde en África deba ser la base de nuestros roles de género, ni que hombres y mujeres no deban ser exactamente quienes quieran ser en nuestra sociedad. Pero cuando se pierde de vista las presiones evolutivas que subyacen a gran parte del comportamiento humano, se corre el riesgo de caer en tonterías ideológicas. La extrema derecha intenta convertir a los hombres jóvenes en activos políticos convenciéndolos de que son las «verdaderas» víctimas de la sociedad actual. Y la extrema izquierda se esfuerza igual de duro por convencerlos de que toda masculinidad es sospechosa y peligrosa, y que lo único correcto que pueden hacer los hombres es salir de la habitación pidiendo disculpas.

-- Sebastian Junger (2026), How Democrats Lost Men (fragmento). The Freepress.

¿Lo ocurrido en Kenema fue determinismo sociológico-cultural nada más?

¿A quién creerle en esta polarización que señala Junger?

En este siglo priva el paradigma de que la igualdad sustantiva es "la" respuesta a todas las situaciones.

La escasez de posturas conciliadoras en el debate sobre los roles de género toca estructuras profundas de poder e identidad, de primacía de cultura occidental, generando una polarización en la que las partes perciben la situación como una suma cero: lo que un grupo gana, el otro siente que lo pierde. Es una lucha de privilegios antes que de identidades.

El futuro que construyen las RRSS

 

Al feed no le importa si lo que retiene tu atención tiene pulso. Le importa si te quedas.

Mark Zuckerberg

 

La frase proviene de una entrevista que Zuckerberg concedió a la periodista tecnológica Cleo Abram para su pódcast Huge If True, titulada El futuro que Mark Zuckerberg intenta construir.

Con esa frase, Zuckerberg describió la muerte de la conexión humana en internet… y nadie se inmutó.

Aquí comparto algunas de sus ideas (varias dan escalofríos):

- Las redes sociales comenzaron siendo principalmente un espacio donde las personas interactuaban con sus amigos. Y ahora… al menos la mitad del contenido es básicamente gente interactuando con creadores.

- Antes abrías tu teléfono para ver qué estaban haciendo tus amigos. Ahora lo abres para ver a desconocidos. Tú no elegiste esto. El algoritmo lo eligió por ti.

- El algoritmo puso a prueba a tus amigos contra desconocidos optimizados… y tus amigos perdieron. Cada vez.

- Un desconocido con mejor iluminación, mejor timing y un mejor gancho captó tu atención tres segundos más que alguien que te quiere.

- Así que el algoritmo enterró las fotos de la boda de tu mejor amigo debajo de un video de cocina de alguien en Dubái a quien nunca has conocido. Y tú viste el video de cocina.

- Ese fue el primer reemplazo, amigos por desconocidos. Apenas lo notaste.

- El segundo ya está en marcha: si el algoritmo ya demostró que los desconocidos superan a tus relaciones reales, y la IA ahora puede crear un desconocido más atractivo que cualquier humano vivo, las cuentas se hacen solas.

- La IA no tiene una mala semana. No publica algo descuidado y pierde el favor del algoritmo. No se agota.

Cada palabra, calibrada.

Cada imagen, ajustada.

Cada pausa colocada en el intervalo exacto que evita que tu dedo se deslice.

- Un creador humano compitiendo contra eso es como tallar tabletas de piedra en un mundo que acaba de inventar la imprenta.

- Una persona necesita pagar renta, dormir y motivación. La máquina necesita electricidad.

- Cuando el costo de generar contenido perfecto llega a cero, el feed se llena de rostros que no existen. Voces que se sienten familiares. Opiniones que reflejan las tuyas lo suficiente como para generar confianza. Personalidades creadas desde cero para sentirse como alguien a quien conoces desde hace años.

No sabrás cuándo ocurre el cambio. Ese es el punto.

- Al feed no le importa si lo que capta tu atención tiene pulso. Le importa si te quedas. Y una máquina que conoce tus patrones mejor que tú mismo siempre te retendrá más tiempo que cualquier persona.

- Esto no es una advertencia. La mitad ya ocurrió. Perdiste a tus amigos frente a desconocidos y no lo notaste. Perderás a los desconocidos frente a las máquinas y los llamarás “amigos”.

- En algún lugar, en otra app, en otra pestaña, en la habitación en la que estás sentado ahora mismo, alguien que realmente te conoce está viviendo un momento que nunca verás. No porque haya dejado de compartirlo, sino porque dejaste de estar donde ocurría.

¿Por qué escribir?

 

Leía yo un artículo del periodista español David San Juan, publicado en el diario digital El Adelantado de Segovia, en el que se preguntaba por qué escribe la gente en un mundo en el que cada vez se lee menos y las redes sociales han ocupado el lugar de la literatura.

Buena pregunta.

El autor hace un repaso de las posibles motivaciones: habla de la pasión de escribir que sienten algunos; para otros es por enamoramiento de las letras; también puede deberse -y más en estos tiempos de exposición mediática- al placer que experimentan ciertas personas por ver su nombre en la portada de un libro o en el encabezado de un artículo. Asímismo, menciona la sensación de poder que da el saberse conocedor o expositor de temas. De la emoción de contar. Y, sobre todo, del anhelo para sobrevirse a sí mismo y trascender: para que otros nos lean.

Esto hizo que me preguntara a mí mismo ¿por qué escribo ahora en este blog? En sus inicios, fue por deber (tareas de la mestría), luego fue por el deseo de tener algo que decir, por reivindicar una libertad de expresión. ¿Pero ahora? Sin nuda no es por que me lean, pues a este lugar no se asoma nadie. ¿Cumplo yo con alguno de los otros rubros mencionados por el periodista? Caigo a la cuenta de que no. Yo escribo por una razón que San Juan no menciona: para no aburrirme.

Para estos largos días de la jubilación, escribir es una herramienta poderosa para el esparcimiento y combatir el aburrimiento. Escribir transforma la inactividad y la falta de estímulos en creatividad, reduce el estrés, permite organizar los pensamientos, brinda autoconocimiento… y, además, ayuda a pasar el rato.

 

Nido vacío

 

Qué hace la IA

 

“Quiero que la Inteligencia Artificial haga la colada y lave los platos para que yo pueda dedicarme al arte y a escribir, no que la IA cree y escriba por mí para que yo pueda hacer la colada y lavar los platos”.

Opinando en las redes

 

Escritorio