Comentarios sobre el trabajo de investigación: "idea interesante pero no agrega valor científico"

¿Dónde está la frontera entre una obra novedosa y creativa y una obra de valor científico? He recibido comentarios de revisores como:

las ideas son creativas e interesantes pero el trabajo agrega poco valor científico.

¿Qué buscan los revisores al hacer tales comentarios/juicios? A menudo no indican claramente lo que faltaba en el documento. Mi campo es la informática.

Supongo que no ha demostrado el valor y la importancia de su(s) idea(s). El '¿y qué?' no se responde la pregunta. Proporcione evidencias o argumentos lógicos sobre cómo sus ideas cambiarán el 'mundo'. Por ejemplo, he creado el widget X, lo que significa que ahora es posible viajar en el tiempo. Asumiendo que el 'viaje en el tiempo' no requiere justificación, entonces ya está. De lo contrario, eduque al lector sobre las maravillas del viaje en el tiempo.
¿Qué campo es este? Los estándares pueden variar.
@Buffy es informática.
Agregué un poco para CS. Esperemos que sea lo suficientemente bueno para ti.
@Buffy, muy útil. Gracias. Me gustaría enviarle personalmente el artículo y las reseñas si está de acuerdo con usted.
Lo siento, eso no será posible.
@Buffy está bien, gracias por tus comentarios muy útiles.

Respuestas (3)

Permítanme describir dos extremos, aunque provienen de campos muy diferentes.

En matemáticas, si vuelve a demostrar un antiguo teorema bien conocido con una nueva técnica que podría aplicarse en otros lugares, será muy interesante, mientras que si demuestra un nuevo teorema solo con técnicas estándar antiguas, puede tener mucho menos interés.

De manera similar, en Ciencias de la Computación, un programa aburrido y sencillo podría responder a una pregunta interesante. Si la pregunta no es sobre CS en sí, esto podría no considerarse "científicamente interesante", mientras que si fuera una pregunta de CS de larga data, lo sería. Por otro lado, un programa interesante y creativo podría responder a una pregunta sin importancia. Esto podría juzgarse de cualquier manera.

En muchas de las ciencias (química, psicología, ...), puede, y muchos lo hacen, usar técnicas estadísticas muy estándar para responder preguntas. Pero para que sean interesantes, las preguntas mismas tienen que ser significativas ya que la técnica no lo es. Sin embargo, lo que es importante para usted puede parecer trivial para otros y viceversa. Incluso si usa una técnica "creativa" para responder una pregunta insignificante, es posible que no tenga mucho mérito científico a menos que alguien pueda concebir usar esa técnica para responder otras preguntas más importantes.

Entonces, las variables son, al menos, (a) la pregunta atacada (b) las técnicas utilizadas. Supongo (solo) que los comentarios que recibiste implican que eres fuerte en (b) pero no tanto en (a) y el lector no extrapoló. Pero depende del campo.

Me gusta tu comentario y responde a mi pregunta de alguna manera, especialmente en el contexto de teoremas y técnicas. Tengo la sensación de que se espera que los autores establezcan claramente la conexión entre las nuevas técnicas y los teoremas existentes al formalizar la técnica. Esto no siempre es sencillo, especialmente si se tiene una formación en ingeniería. Por ejemplo, un autor escribe un programa de computadora que resuelve un problema actual (técnica), pero no formula el software con los teoremas existentes que respaldan la técnica. ¿Esto se relaciona directamente con su respuesta o no?
@SyCode, difícil de decir sin más información.

En mi experiencia, esto es una señal de que se envió a la revista/conferencia equivocada. Por cada revista/conferencia hay una comunidad de investigadores a los que les gusta investigar de una manera determinada. Entonces, si a un revisor le gusta su trabajo pero no coincide con lo que él cree que debería ser una investigación valiosa, esa es la respuesta que obtiene.

Por ejemplo, en mi área de redes informáticas hay investigadores que hacen análisis más formales y otros que prefieren un enfoque más práctico. Por lo tanto, algunos investigadores piensan que si no puede proporcionar una prueba formal de que su sistema funciona, tiene poco valor, mientras que para otros, la demostración en un escenario del mundo real es esencial.

Una vez envié un artículo práctico a una conferencia más teórica y fue rechazado con una redacción muy similar a la que escribiste. Más tarde fue aceptado en una revista de buena reputación orientada a la aplicación. Lo mismo sucedió al revés.

Así que trate de encontrar la comunidad que mejor se adapte a su trabajo. Eso puede incluir, desafortunadamente, mucho ensayo y error. La otra opción es tratar de adaptarse a todo el mundo, pero eso implica mucho trabajo y le resultará difícil ceñirse a los límites de páginas (he estado allí...).

Me gusta tu respuesta. Un artículo que es rechazado a menudo no significa que el trabajo no tenga valor científico. A menudo significa que simplemente no coincide con los intereses y expectativas de los revisores.
@koala en este caso específico todavía se acepta el papel y hay comentarios como this paper seems to be an industry report for developing a tool, and I feel that the scientific contribution of this paper is low. La pregunta es cómo evito tales comentarios en el futuro. Siento que hay una expectativa general de que las ideas y la solución se caractericen o formalicen.
@SyCode En general, no es posible satisfacer a todos. Refiriéndose a tu área de especialización, hay personas que piensan que no necesitas Docker o Kubernetes para nada, ya que puedes construir todo desde cero. Estas personas siempre dirán que todo lo que mejore tales abstracciones de contenedores tiene poco valor científico.
@koalo, ¡estás absolutamente en lo cierto!

Esta pregunta es bastante difícil de responder, ya que el "poco valor científico" es extremadamente subjetivo.

Sin embargo, hay maneras de resolver esto. ¿Ha hablado de esto con su asesor científico? Si no tiene uno, puede buscar comentarios de sus colegas, ya que estarán más familiarizados con su campo.

Creo que será valioso para usted presentar su trabajo en una conferencia, o ponerlo en un servidor de preimpresión (Bio/Arxiv) y luego pedir comentarios a la comunidad.

Además, tenga en cuenta que los revisores son humanos (aunque pueda parecer contrario a la intuición), por lo que podrían estar equivocados.