Reproducibilidad en Ciencia

Antonio J. Pérez-Luque

antonio.perez@inia.csic.es

Instituto de Ciencias Forestales (CIFOR) | INIA-CSIC (Madrid)

January 8, 2025

¿Cómo definirías la ciencia?

Ciencia

Conjunto de conocimientos obtenidos mediante la observación y el razonamiento, sistemáticamente estructurados y de los que se deducen principios y leyes generales

RAE

La ciencia es el conocimiento obtenido mediante la observación de patrones regulares, de razonamientos y de experimentación en ámbitos específicos, a partir de los cuales se generan preguntas, se construyen hipótesis, se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un método científico.

Mario Bugne 1957, La ciencia: su método y su filosofía

Crisis de Reproducibilidad

Baker 2016

• 70% investigadores han intentado (sin éxito) reproducir otros experimentos científicos, y > 50% han fallado en reproducir sus propios experimentos

¿mismos datos = mismos resultados?

¿problema actual?

• No es un problema de ahora. Ya en 1830 el físico Charles Babbage publicó una obra sobre el declive de la ciencia

Fraude científico ¹

Potti et al. 2013

• Investigador contratado por la EBD.
• 36 publicaciones (13 de ellas retiradas)
• Inventó resultados, instituciones, autores, empresas, etc.

1. Abril-Ruiz (2019). Manzanas podridas

¿Qué entendemos por ciencia reproducible?

Investigación Reproducible

Trabajo que puede recrearse de forma independiente a partir de los mismos datos y el mismo código que utilizó el equipo original

The Turing way

• Un resultado es reproducible cuando los mismos pasos de análisis realizados en el mismo conjunto de datos producen sistemáticamente la misma respuesta.

• A result is replicable when the same analysis performed on different datasets produces qualitatively similar answers.

• Robusto: Un resultado es robusto cuando el mismo conjunto de datos se somete a diferentes flujos de trabajo de análisis para responder a la misma pregunta de investigación (por ejemplo, un pipeline escrito en R y otro escrito en Python) y se produce una respuesta cualitativamente similar o idéntica. Los resultados robustos muestran que el trabajo no depende de las especificidades del lenguaje de programación elegido para realizar el análisis.

Gradiente de Reproducibilidad

Rodríguez-Sánchez et al. 2016

Flujo de trabajo reproducible: ventajas (I)

• La utilización de código permite la automatización: ejecución de tareas repetitivas sin esfuerzo
• Muy fácil corregir y regenerar resultados, tablas y figuras
• Reducción drástica del riesgo de errores
• Los flujos de trabajo reproducibles facilitan la colaboración
• Mayor facilidad para escribir trabajos al tener registro exhaustivo de todo el proceso de análisis

Flujo de trabajo reproducible: ventajas (II)

• La publicación del código:

  • ayuda a detectar errores antes de la publicación definitiva
  • facilita el proceso de revisión
  • facilita la comprensión del artículo y evita malinterpretaciones

• La reproducibilidad es un sello de calidad y aumenta la probabilidad de aceptación del trabajo

• La reproducibilidad aumenta el impacto de las publicaciones (citas, reconocimiento, reutilización, coautorías)

• Ahorro de tiempo y esfuerzo al reutilizar código en otros proyectos

Reproducibilidad: Barreras

Fuente: Kirstie Whitaker

Reproducibilidad: Costes

¿Cuándo y Dónde ser reproducible?

Sandve et al. 2013

Recursos

• Awesome Reproducible Research. A curated list of reproducible research case studies, projects, tutorials, and media

• Lista de recursos sobre Ciencia Reproducible

• Rodríguez-Sánchez F, Pérez-Luque AJ, Bartomeus I, Varela S (2016) Ciencia reproducible: qué, por qué, cómo. Ecosistemas, 25(2): 83-92.

• A Beginner’s Guide to Conducting Reproducible Research

• The Turing Way handbook to reproducible, ethical and collaborative data science.

• A Guide to Reproducible Code in Ecology and Evolution

Recursos

Cooper & Hsing (2017)

Recursos

Alston & Rick 2021

¿Alguna duda?

• @ajpelu
• antonio.perez@inia.csic.es

Ayuda JDC2022-050056-I financiada por MCIN/AEI /10.13039/501100011033 y por la Unión Europea NextGenerationEU/PRTR

Si usas esta presentación puedes citarla como:

Pérez-Luque, A.J. (2025). Reproducibilidad en Ciencia. Material Docente de la Asignatura: Ciclo de Gestión de los Datos. Master Universitario en Conservación, Gestión y Restauración de la Biodiversidad. Universidad de Granada. https://ecoinfugr.github.io/ecoinformatica/