Experto alerta de que el sesgo en evaluación científica perjudica a las humanidades

Los sistemas tecnológicos de evaluación científica funcionan con "un sesgo" que perjudica a los investigadores de las áreas humanísticas, ciencias sociales y jurídicas, que carecen de instrumentos adecuados para visibilizar adecuadamente su contribución, ha alertado a EFE el experto de la Universidad Pablo de Olavide Ángel Delgado.

El jefe de servicio de apoyo al aprendizaje y la investigación en la biblioteca de esta universidad de Sevilla ha participado en Logroño en el congreso 'Dialnet Global', que ha reunido a unos 200 agentes en materia de ciencia de España y Latinoamérica.

En este encuentro se ha analizado el funcionamiento de Dialnet, uno de los mayores portales bibliográficos del mundo, creado por la Universidad de La Rioja en 1999 y que cuenta con 9 millones de documentos referenciados y 300.0000 tesis doctorales.

Después de 15 años, este portal ha apostado por desarrollar el proyecto Dialnet Global, cuyo principal objetivo es convertir el español en la segunda lengua científica, tras el inglés.

Delgado ha explicado que en su departamento se dedica a analizar el uso que se hace de las distintas herramientas del ecosistema Dialnet, además de la evaluación interna que se realiza en su propia universidad.

En este sentido, ha precisado que se ha dejado de encargar esa evaluación a agencias externas y se ha comenzado a hacer dentro de la universidad, en un trabajo apoyado desde la biblioteca.

"Tenemos que mejorar bastante el proceso de captación de los datos que vamos a necesitar y, sobre todo, en el procesamiento", ha reconocido.

Facilitar el trabajo diario

"Dialnet tiene mucho que aportar", ha indicado, ya que los desarrollos que sean capaces de crear van a facilitar bastante el trabajo diario que desarrolla su departamento.

Ha agregado que, entre los desarrollos que ha facilitado la tecnología, es muy importante la clasificación temática de los trabajos incluidos en la base de datos.

"Esta herramienta permite luego hacer agrupaciones de los trabajos que pertenecen a los distintos investigadores y, en consecuencia, poder agrupar investigadores para, por ejemplo, compararlos entre sí", ha explicado.

Actualmente, las comparaciones que se hacen entre investigadores están basadas en su adscripción a determinadas áreas de conocimiento, pero muchas veces no se relaciona tanto con su investigación, como con su docencia.

"Por ello, se están haciendo falsas comparaciones. Poder clasificar a partir de la producción científica de esos investigadores y no del tipo de contrato o el área en la que están contratados es una aplicación directa que se puede hacer con inteligencia artificial", ha agregado.