septiembre 20, 2021

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Los datos fraudulentos plantean preguntas sobre el investigador de honestidad superestrella | Ciencias

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“Ojalá tuviera una buena historia”, dice Dan Ariely, científico del comportamiento de la Universidad de Duke. “Y yo simplemente no lo hago.”

LENGEMANN / WELT / ULLSTEIN BILD / GETTY IMAGES

Por Kathleen O’Grady

Dan Ariely es la superestrella de la ciencia del comportamiento. El científico del comportamiento Eugene Deemann de la Universidad de Pensilvania dice que su investigación sobre la honestidad, el engaño y la irracionalidad es “muy inteligente y muy intuitiva” y ha tenido un gran impacto en las políticas gubernamentales y de campo. Ariely, quien fundó el Center for Advanced Hindsight en la Universidad de Duke, también ha escrito tres libros Los New York Times Bestsellers y TED Talks habituales.

Pero algunos eruditos cuestionan el gran volumen de trabajo de Ariely después de una Entrada de blog del 17 de agosto reveló que los datos fabricados subyacen a parte de un archivo Documento de alto nivel de 2012 Sobre la deshonestidad que coescribió. Ninguno de los cinco autores del estudio cuestionó la ocurrencia de la fabricación, pero los colegas de Ariely se lavaron las manos de responsabilidad por ello. Ariely reconoce que fue el único que manejó la versión más antigua conocida del archivo de datos, que contenía las fabricaciones.

Ariely niega categóricamente haber fabricado los datos y dice que rápidamente llamó la atención de la Oficina de Integridad Científica de Duke. (La universidad se negó a decir si estaba investigando a Ariely). Los datos fueron recopilados por una compañía de seguros, dice Ariely, pero ya no tenía registros de interacciones con ellos que pudieran revelar adónde fueron las cosas. “Ojalá tuviera una buena historia”, dijo Arielle. Ciencias. “Y yo simplemente no lo hago.”

Encontrar un posible fraude en el trabajo de un científico tan influyente es perturbador, dice Dimant, especialmente para “la nueva generación de investigadores que siguen sus pasos”. Los científicos del comportamiento Leif Nelson y Joseph Simmons, que expusieron el aparente fraude a través de su blog Data Colada con su colega Uri Simonsohn, dicen que se necesita una investigación exhaustiva y transparente. Pero dada la renuencia previa de otras universidades a investigar a sus investigadores, sospechan que Duke ejecutaría una. Eso podría hacer que los partidarios de Ariely insistan en que es inocente y que los críticos presumen que es culpable, dice Nelson. “Nadie lo sabe. Esto es terrible”.

Artículo de 2012, publicado en procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS), que informa sobre un estudio de campo en el que una compañía de seguros no identificada seleccionó a 13,488 clientes al azar para firmar una declaración de honestidad en la parte superior o inferior de un formulario solicitando una lectura del odómetro actualizada. Según el estudio, los que cayeron en la parte superior fueron más honestos: informaron haber conducido 2.428 millas (3.907 kilómetros) más en promedio que los que cayeron en la parte inferior, lo que aumentará la prima. El documento también contenía datos de dos experimentos de laboratorio que mostraban resultados similares de declaraciones de honestidad anteriores.

El equipo de Ciencias Sociales y del Comportamiento de la administración Obama recomendó la intervención como un “incentivo no financiero” para mejorar la honestidad, por ejemplo en las declaraciones de impuestos, en Informe anual 2016. Lemonade, una compañía de seguros, contrató a Ariely Como el ‘director de comportamiento’. Pero muchos otros estudios han encontrado que declarar la honestidad de antemano No llevó a la gente a ser más honesta; Hasta que uno de ellos terminó condujo a más acusaciones falsas.

Después de descubrir que el resultado no se repitió en lo que él creía que era un estudio extendido “en vivo”, uno de los coautores de PNAS En un artículo de investigación, el científico del comportamiento de la Harvard Business School, Max Bazerman, pidió a los otros autores que colaboraran en la clonación de uno de sus experimentos de laboratorio. esta vez, El equipo no encontró ningún efecto sobre la honestidad, reportado en 2020, nuevamente en PNAS.

Mientras realizaba el nuevo estudio de laboratorio, Harvard Business School obtuvo un doctorado. La estudiante Ariella Kristal encontró un detalle extraño en el estudio de campo original: los clientes a los que se les pidió que firmaran en la parte superior tenían millas base muy diferentes (alrededor de 15,000 menos en promedio) que los clientes que se inscribieron en la parte inferior. Los investigadores informaron esto como un posible error de aleatorización en el artículo de 2020 y también publicaron el conjunto de datos completo.

Después de un tiempo, un grupo de investigadores anónimos descargó estos datos, según una publicación de la semana pasada en Data Colada. Una simple mirada a la distribución de millas de los participantes reveló algo muy sospechoso. Otros conjuntos de datos de las distancias de conducción de las personas muestran una curva de campana, con algunas personas conduciendo mucho, muy pocas y la mayoría de ellas en algún lugar intermedio. En un estudio de 2012, hubo una prevalencia inusualmente igual: aproximadamente la misma cantidad de personas condujeron cada distancia entre 0 y 50,000 millas. “Me quedé atónito”, dice el investigador que hizo el descubrimiento. (hablar con Ciencias bajo condición de anonimato debido a preocupaciones sobre su carrera).

tan perturbador PNAS Al no investigar el problema a fondo, el informante se puso en contacto con los blogueros de Data Colada, quienes realizaron una revisión de seguimiento que los convenció de que los resultados del estudio de campo eran estadísticamente imposibles.

Por ejemplo, un conjunto aparentemente real de lecturas del odómetro que los clientes dieron cuando se registraron por primera vez para el seguro se repitió para indicar que había el doble de participantes en el estudio, con números aleatorios entre uno y 1,000 agregados al kilometraje El original para ocultar el engaño. . En la hoja de cálculo, los números originales aparecían en la línea Calibri, pero cada uno tenía un gemelo cercano en otra línea, el Cambria, con la misma cantidad de autos enumerados en la póliza y lecturas del odómetro dentro de 1,000 millas del original. Simmons, Nelson y Simonson descubrieron que en un millón de copias simuladas del experimento, el mismo tipo de similitud no apareció ni una sola vez. Escribieron: “Estos datos no son demasiado similares”. “Son increíblemente similares”.

Ariely describe el análisis como “deuda” y “más allá de toda duda”. Dice que pidió ser retractado, al igual que sus coautores, por separado. “Somos conscientes de la situación y nos estamos comunicando con los autores”, PNAS Yael Fitzpatrick, director de ética editorial, dijo en un comunicado Ciencias.

Tres de los autores dicen que participaron sólo en los dos estudios de laboratorio presentados en el artículo; En cuarto lugar, la economista del comportamiento de la Universidad de Boston, Nina Mazar, envió a los investigadores de Data Colada un correo electrónico de Ariely el 16 de febrero de 2011 con un archivo de Excel adjunto que contenía los problemas identificados en la publicación del blog. Sus metadatos indican que Ariely creó el archivo hace 3 días.

Arielle dice Ciencias Se equivocó al no auditar los datos que recibió de la compañía de seguros y que ya no estaba en posesión del archivo original de la compañía. Dice que la Oficina de Integridad de Duke le dijo que el departamento de TI de la universidad no había tenido registros de correo electrónico durante mucho tiempo. Ariely agrega que los contactos de su compañía de seguros ya no trabajan allí, pero está buscando a alguien en la compañía que pueda encontrar correos electrónicos o archivos archivados que puedan limpiar su nombre. Su publicación del conjunto de datos completo el año pasado mostró que no tenía conocimiento de ningún problema con él, ya que dice: “No soy un idiota. Es muy fácil detectar una estafa”.

Mark Ruff, un especialista forense de datos independiente, dice que Ariely puede aparecer como el “creador” de un archivo de Excel incluso si los datos se originaron en otro lugar, por ejemplo, porque creó la hoja de cálculo y la envió a una compañía de seguros para completarla. Pero algunos científicos del comportamiento lo hicieron Solicitado empleo Medios de comunicación social Por qué la empresa genera datos sobre el comportamiento de sus clientes de una manera que respalda una de las teorías de Ariely. (Ariely, citando el asesoramiento legal de Duke, se negó a nombrar a la empresa o comentar sobre su participación en un posible fraude).

La línea de tiempo tampoco está clara: Ariely mencionó el estudio en un conferencia 2008 Y en 2009 Harvard Business Review Una pieza, hace años, de metadatos referidos a la creación de un archivo Excel. Ariely dice que no recuerda cuándo se realizó el estudio.

Estudia su odómetro reaparecido demás preocupaciones Sobre El trabajo de Arielle. En julio, un expresar preocupación adjunto a Un artículo publicado en 2004 en un Psicologia; En este caso, los errores estadísticos no se pudieron resolver porque Ariely no pudo reproducir los datos originales. en un 2010 NPR. Entrevista, Ariely se refirió a datos de seguros dentales que la empresa en cuestión dijo más tarde que no existían, WBUUR. Informó.

Los blogueros de Data Colada dicen que consideran a Ariely un amigo. Encontrar su nombre como creador del archivo de datos de campo, dice Simmons, fue un “momento muy desagradable”. “Todo esto fue increíblemente estresante”.

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