Fraude científico

Un caso muy citado en mi campo, el marketing, es el de Brian Wansink, investigador de Cornell conocido por estudios llamativos sobre cómo pequeños cambios en el entorno pueden alterar cuánto comemos. Tras una investigación interna y después de que se retractaran seis artículos suyos en varias revistas, Wansink presentó su dimisión. En la información publicada se recoge que la universidad describió problemas como falta de documentación, preservación de resultados y autoría inapropiada.​

El caso ganó fama por los resultados atractivos sostenidos por análisis débiles, decisiones cuestionables y un estilo de producción científica que priorizaba encontrar algo publicable. Todo este proceso de juicio mediático se aceleró tras una entrada de blog de 2016 en la que Wansink  elogiaba convertir resultados negativos en positivos y a partir de ahí varios investigadores hicieron análisis críticos de sus trabajos. Para entonces 13 artículos ya habían sido retractados. Wansink, por su parte, discutió la interpretación de las acusaciones y sostuvo que no hubo fraude, aunque admitió errores de reporte, mala documentación y algún que otro error estadístico.​

El caso Wansink encaja como ejemplo de cómo prácticas de investigación cuestionables (como puede ser el "cooking data" que aparece en las lecturas) pueden alterar la credibilidad de un programa de investigación y acabar en correcciones, retractaciones e incluso en sanciones institucionales. Para mí, la lección principal es que combatir el fraude no va solamente de cazar al malo de la película, sino de aprender para mejorar rutinas: trazabilidad de datos, conservación de materiales, transparencia analítica y estándares de autoría, para que la comunidad pueda evaluar y replicar sin depender de la confianza personal.