Tengo curiosidad sobre cómo la academia continúa sin replicar o reinventar la rueda. Tantos académicos en tantas áreas de trabajo, ¿cómo saber si el trabajo que está a punto de emprender puede considerarse un trabajo original? ¿Que alguien no haya publicado ya el mismo resultado?
En ingeniería, todos hemos escuchado la historia del método de la transformada rápida de Fourier de Cooley-Tukey. La historia cuenta que Tukey ha estado aplicando su propio método de FFT durante años sin reconocer que la implementación fue un enfoque fundamentalmente original. Hasta que lo mencionó en una reunión en la década de 1950, siempre había pensado que este método se usaba mucho debido a su implementación extraordinariamente simple. Solo más tarde todos se dieron cuenta de que Gauss había usado el mismo método 160 años antes.
Lo mismo ocurre con el famoso teorema de Wiener-Khinchin en el análisis estocástico. Después de que dos de los matemáticos más ingeniosos que jamás hayan honrado esta tierra propusieron este teorema, se dieron cuenta de que Einstein ya lo había publicado hace una década.
Sin duda, hay miles de ejemplos en todas las ramas de las ciencias naturales. Es menos claro si las ciencias sociales se encuentran con este problema ya que nunca hay dos tiempos y lugares iguales, y la realidad social sigue cambiando, por lo que siempre se prometen resultados novedosos.
Entonces, ¿cómo puede uno saber de la manera más rápida posible que su trabajo es original? Original en el sentido de que el resultado final es algo que mejora un resultado existente o abre un campo completamente nuevo sin duplicaciones de otras personas. ¿Existe una base de datos en alguna parte para categorizar todos los avances recientes e históricos en un campo determinado? ¿Hay personas que están empleadas en la academia o en otro lugar para hacer esta misma tarea?
Editar: Supongo que lo mismo ocurre con hacer una pregunta sin mirar primero las otras preguntas... parece que esta pregunta se resolvió en otra publicación T_T
Creo que para responder a esto de manera efectiva, es necesario distinguir cuidadosamente entre dos conceptos que a menudo se confunden al discutir la investigación: originalidad y significado . La originalidad de una obra es el grado en que se distingue de otras obras, mientras que la importancia de una obra es el impacto intelectual que tiene.
Creo que estos dos tienden a enredarse porque lo que normalmente nos preocupa es la importancia, pero la importancia solo puede medirse en retrospectiva. Por lo tanto, la originalidad se utiliza como proxy para determinar la importancia. Intuitivamente, tiene sentido: cuanto más creativamente diferente sea una idea, más probable parece que tendrá un impacto.
La originalidad, sin embargo, es una cuestión tanto de perspectiva como de escala de medida. Famosa cita de Newton: "Si he visto más lejos ha sido subido a hombros de gigantes", resume que ninguna obra intelectual existe en el vacío: el mito del genio solitario es eso, un mito. Edison no inventó la bombilla, hizo una mejora significativa en su diseño que la llevó más allá del punto de inflexión; Einstein no inventó la relatividad, tuvo una visión matemática que cristalizó una colección de problemas crecientes a los que muchos comenzaban a prestar atención; Hopper no inventó el compilador de la nada, simplemente fue la primera en lograr ese hito entre muchos otros que estaban trabajando en la automatización del control de la computadora. La reinvención, a este nivel intelectual bruto, no sólo es frecuente, es de esperar.
Sin embargo, en una granularidad de medida más fina, casi todos los trabajos no plagiados son bastante originales: incluso si dos personas presentan efectivamente el mismo enfoque para un problema, la forma en que lo abordan y cómo validan sus enfoques generalmente terminará siendo muy diferente, simplemente porque el espacio de posibles realizaciones viables de un programa de investigación es muy grande. Del mismo modo, incluso una idea muy "poco original" a gran escala puede tener un gran impacto cuando se introduce en un área en la que no se usa comúnmente, como la reciente revolución bayesiana en la ciencia cognitiva.
Entonces, la originalidad per se no es una medida muy útil; en cambio, realmente desea poder evaluar la probabilidad de importancia intelectual en su trabajo. Para eso, simplemente no hay sustituto para conocer a la comunidad que desea impactar. Puedes hacer la investigación más hermosa y elegante del mundo, pero si no se conecta con cuestiones intelectuales que importan a otros, quedará en una especie de limbo... tal vez para revivir en 100 años (cf. el columpio entre la estadística frecuentista y la bayesiana), o tal vez simplemente para ser olvidado en los archivos de la historia.
Por lo tanto, cuando se trata de evaluar la propia investigación, lo que realmente debería preocuparnos no es la falta de originalidad, sino la insignificancia. Si trabajas honestamente, serás original. Para estimar la importancia de una parte de su trabajo:
Y ese es el resumen (quizás insatisfactorio): si su trabajo se realiza con honestidad y tiene un impacto en la comunidad científica, entonces su originalidad es suficiente.
Nunca se puede saber con certeza (por lo que no es raro que se publiquen cosas que no son realmente originales). Sin embargo, cuando un científico tiene una idea que le gustaría publicar, se espera que esté razonablemente seguro de que no se ha publicado antes. Alguien que trabaje en ese campo de investigación habrá estado al tanto de los últimos desarrollos y, por lo tanto, debería saber (el 99 % de las veces) si su idea es nueva o no. Si no conocen ninguna instancia anterior de ese trabajo, entonces deberían buscar las referencias estándar en su campo y, en estos días, probablemente también busquen en Internet (por ejemplo, Google Scholar) para ver si aparece algo en un campo diferente. .
Cuando el documento esté terminado y enviado para su revisión, los revisores seguirán los mismos pasos; tal vez con menos rigor, pero aun así, habrá varias personas revisando cualquier artículo en busca de trabajos anteriores sobre el mismo tema. Cuando un artículo llega a la publicación, uno puede estar bastante seguro de que contiene algo original.
Massimo Ortolano
Nate Eldredge
pavel