¿Cómo escribir un artículo científico? ¿Cómo hacer investigación?

Dudo que realmente haya un "cómo" fijo y universal a la hora de sacar adelante investigación. Así que un título más oportuno (y menos 'comercial') para el post sería "Trucos que a mí me sirven en el doloroso proceso de investigar".

Empecemos por la base. ¿Qué es un artículo? Es la venta razonada y honesta de un argumento científico. Es una intervención en una conversación a nivel mundial que busca entender un fenómeno. Si consideras que un artículo es únicamente un mérito en el currículum, vamos muy mal.

Por tanto, es necesario que tengas muy claro qué es lo que quieres contar. ¿Cuál es la idea motriz de tu artículo? Lo deseable es que la respuesta sea, a esta altura, si ya estás para escribir, bien sencilla. Tendrías que habértelo planteado hace ya bastante tiempo. A fin de cuentas, esta cuestión es equivalente a cuál es tu pregunta de investigación, la que te habrá guiado a la hora de diseñar y ejecutar las fases previas.

Lo que supone una buena pregunta te lo va a decir una intuición bien informada y formada. Lee mucho. Ahora, un poco más. Pero no tanto como que la lectura se convierta en excusa para hacer frente al trabajo de redacción.

Para localizar textos relevantes, recurre a bases de datos como Web of Science, Scopus, PubMed o Google Scholar. En general, salvo que tu disciplina académica lo justifique, olvídate de lo escrito en castellano. La lengua actual de la ciencia es el inglés. Sí, también para los españoles, aunque se nos haga cuesta arriba a veces.

En mi caso, suelo emplear Web of Science (WoS). Google Scholar lo dejo para mantenerme al día de lo ultimísimo (sabiendo que entra mucha morralla) y cuando el tema es tan pequeño que WoS me ofrece pocos documentos. Hago dos tipos de búsquedas en WoS. La primera, teniendo claro cuáles son las palabras clave para lo que llevo entre manos, reviso lo que se ha publicado en los últimos años. El lapso de tiempo lo marca el nivel de producción en esa área de conocimiento. Reviso los últimos treinta o cincuenta documentos y selecciono unos cinco que creo que vale la pena leer. Ordenar por número de citas puede ayudar. Los meta-análisis y revisiones son documentos claramente a leer. Aquí te harás una idea de qué cuál es la frontera del conocimiento, por dónde respira al área y, con las referencias de los artículos, cuáles son los clave que no hay que perderse.

En la segunda, amplío más el lapso de tiempo para la búsqueda -unos quince años- y, aquí siempre, ordeno por número de citas. Los artículos más citados, probablemente, serán revisiones y los artículos teóricos que han y están perfilando el campo. Coincidirán, probablemente, con las referencias que se iban repitiendo en los artículos encontrados en la fase anterior. Si el investigador A presentó la teoría T, recomiendo leer directamente a A y, si es posible, en el artículo original, y no quedarse con la descripción posterior realizada por otros autores.

Estos serán los artículos con los que empezar. Después vendrán más. Lo común es que cada artículo que lees te dé pie a leer, al menos, como tres artículos más. Si sólo son tres, ya puedes ir bajando el ritmo de lectura, porque, muy probablemente, sea imposible conseguir bajar ese número. Por más que leas, siempre habrá algo más disponible.

No sólo leas. Empápate. Haz tuyos los modos de expresión, la metodología de investigación, la estructura común de los artículos... Una ventaja del oficio de investigador es que tenemos acceso a cientos de buenos ejemplos. Con esto no digo que te prepares para ser un imitador. No. Pero uno tiene que saber por dónde se va a mover y, si en algo hay que innovar, ha de ser sobre el dominio de lo previo, para poder justificar la necesidad del cambio.

Una vez aquí, no te plantees qué se puede hacer, sino qué vale la pena contar. ¿Cuáles son las grietas de lo que se sabe hasta ahora? Si quieres entrar en la conversación como uno más, has de situar tu discurso a un nivel que lo haga atractivo. Por ejemplo, en mi campo, la medición psicológica, es común que equipos de investigación españoles publiquen artículos sobre traducción y adaptación a nuestro idioma de escalas originalmente publicadas en inglés. Suelen ser artículos fáciles de colocar. El interés de estos artículos es limitado, puesto que los resultados suelen ser equivalentes a los de las escalas originales y el mensaje que uno lanza en la conversación global es "Somos capaces de traducir". Otra aproximación, desde mi punto de vista más interesante, es, mediante la adaptación al castellano, realizar preguntas teóricas de mayor calado, como si realmente esa escala mide lo que afirmaba medir, si ese constructo que los autores defendían como una novedad es muy diferente a constructos previos, o si, tal y como afirmaban los autores originales sin demostrarlo, esa escala servía para evaluar tanto a hombres como a mujeres o si presenta algún tipo de sesgo. Con estas preguntas teóricas, nuestro público objetivo ya no son investigadores españoles que necesiten ese test en castellano, sino, adicionalmente, investigadores a nivel mundial que trabajen en el campo.

Dentro de lo que has leído, habrás detectado qué técnicas de análisis suelen ser las más comunes. Profundiza en ellas. Entiende qué estás haciendo y por qué. El estudiar estadística y análisis de datos es una necesidad, aun en el caso de que cuentes con un estadístico en el equipo de investigación. No saber de metodología de la investigación y de estadística limita el alcance de las preguntas que te formulas y de las respuestas que puedes ofrecer. Piensa que una parte muy importante de lo que se publica, especialmente en revistas de perfil medio-bajo, está analizado con técnicas obsoletas y erróneas. Empolla manuales recientes y especializados. No es necesario que seas capaz de hacerlo todo, de aplicar todas las técnicas. Eso dependerá de cada equipo de investigación. Pero sí que conozcas opciones y puedas hacer una lectura crítica de artículos y de tus propios datos.

Una vez recogida la muestra, realiza los análisis oportunos.Y estos análisis son los que desde antes de recoger un solo dato ya sabías que eran los que ibas a emplear. Empezar a recoger información sin saber cómo se a va analizar es un error grave. Y no, contactar con alguien con conocimientos de estadística a posteriori no lo soluciona siempre. Si trabajas con SPSS, con R..., la sintaxis o el código los puedes completar desde que tienes muy pocos participantes. A los programas les da igual que cuentes con cinco o con mil observaciones.

El tener claro qué análisis vas a realizar te ayudará a realizar un proceso de traducción inherente a la investigación, del lenguaje teórico (más cercano a nuestro modo de expresión ordinario) al lenguaje estadístico. La frase "Los chicos crecen a un ritmo mayor que las chicas durante la adolescencia" se puede traducir a "El efecto de la variable predictora edad en el variable criterio altura varía según el sexo. Por tanto, estamos esperando una interacción edad x sexo". Si no es hecho el proceso de traducción adecuado, es posible que te des cuenta demasiado tarde que no has recogido información básica.

Recuerda que el objetivo no es conseguir resultados estadísticamente significativos, sino poder ofrecer la mejor de las respuestas disponibles a la pregunta de investigación que te has formulado. No tortures los datos. No escondas datos. Imagina un fármaco para la tos que no cura la tos y que produce irritación de piel. Por definición de error Tipo I y potencia estadística, habrá estudios donde parezca que ese fármaco sí que cura la tos y, también, habrá ocasiones donde parecerá que no tiene efectos secundarios. (Esto ocurre por azar de muestro, no por mala voluntad de los investigadores). ¿Qué pasará si sólo se publican los ensayos clínicos donde el fármaco parece funcionar y si los investigadores omiten en sus informes los efectos secundarios sistemáticamente? Es posible que el actuar así reduzca tus opciones de publicar, pero aquí hablamos de ética, del bien común y de tu deber con respecto a quienes muy posiblemente te estén pagando tu beca/sueldo.

No intentes contarlo todo. Quizá tus datos den para más. Cíñate a la pregunta a la que intentas dar respuesta. Seguro que hay información periférica muy interesante, pero va a romper el flujo argumentativo y tus primeros lectores, revisores y editor, no lo van a agradecer. Pero no intentes contar de menos para así conseguir una mayor cantidad de publicaciones. Por ejemplo, hay quien recoge datos sobre adolescentes de ambos sexos y, después, publica por separado los resultados para ambos sexos. Al hacerlo así, necesariamente genera un solapamiento entre el contenido de los artículos enorme y, todavía más importante, hace imposible integrar el conocimiento. No podremos saber cómo se comparan chicos y chicas.

En mi caso, lo primero que monto son las tablas y gráficos. No suponen escribir y son elementos cruciales en el discurso argumentativo del artículo. Hay que darle vueltas para que sirvan como herramientas en la línea narrativa y expositiva. ¿Mejor tablas? ¿Mejor gráficas? Hay que probar. Tienen que ser en la medida de lo posible autoexplicativas (cuida los ejes, las notas a pie de tabla...). No estás obligado a calcar los modos de artículos previos. Estás obligado buscar el mejor soporte para la información que quieres transmitir. (Muy posiblemente el mejor apoyo para esa presentación sí que sea seguir modos previos).

La siguiente sección que suelo escribir es la de método. Tiene poco margen de creatividad y así uno va soltando dedos con ese artículo. Has de dar información para que el lector entienda qué has hecho y, en el caso de desearlo, pueda replicar tu estudio. Ten en cuenta que lo que manda en la redacción científica es la claridad y la facilidad de lectura. No hay que ser ni especialmente fresco ni creativo. Si, por ejemplo, has de describir en cinco tests que has administrado, lo más adecuado es que siempre sigas la misma estructura de redacción: nombre del test, referencia del test original, descripción de qué mide según subescalas, número de ítems por subescala, un ítem de ejemplo por subescala, opciones de respuesta, referencia al artículo que ofreció la versión en castellano que has pasado, y fiabilidad. (Otro orden ya iría bien. Lo importante es que la estructura sea relativamente fija y, así, se reduca la carga cognitiva de la lectura). En otro tipo de redacciones, se valora que uno vaya usando sinónimos, cambios en estructura... Aquí, no. Pero no entiendas esto como una invitación a la escritura aburrida.

Lo siguiente, para mí, son los resultados. Una vez llegados aquí, con todo el esfuerzo de montar gráficas y tablas y habiendo roto la inercia, tendría que ser relativamente fácil (donde relativamente es... relativo). Los resultados son lo que hay, esto es, de nuevo el margen de creatividad es limitado. Has de ir contando la respuesta estadística a las preguntas que te has formulado. No es la parte más personal del artículo, pero no ha de ser algo extremadamente frío y distante. Incluir expresiones como "tal y como esperábamos", "contrariamente a nuestras hipótesis"... puede ayudar a que el lector siga la descripción que vamos haciendo. Somos los guías en una visita a nuestros datos.

Saltamos a la introducción. Suelen tener una estructura común. Y no, no empiezan con "Ya desde la Grecia clásica...". La estructura viene ser:
(a) El tema A (donde tú te ocupas de un microtema dentro del tema más general A) es muy importante (referencia con estudio epidemiológico, una revisión...). No hagas sensacionalismo científico. Si quieres decir que la depresión es un problema social serio, hay decenas de fuentes con las que fundamentarlo; no selecciones el estudio aislado donde se encuentra mayor prevalencia en la población.
(b) Dentro del tema A está mi tema que se integra así (referencia de artículo 'fundador del mini-tema y revisión). Descripción sucinta del mini-tema.
(c) Lo que queda por saber en el mini-tema, incoherencias y limitaciones de los estudios previos... lo que sea necesario para ir caldeando la narración hacia la necesidad de tu investigación.
(d) Por tanto, ¡qué importante sería aclarar nuestra pregunta de investigación!
(e) Hipótesis básicas y pregunta de investigación. Objetivo del artículo.

La redacción ha de ser suficientemente estructurada como para que la transición entre ideas y párrafos sea natural, incluso hasta dar la sensación de ser evidente y necesaria. El lector que nos acompaña ha de llegar a nuestros objetivos con la sensación de "Claro que es necesario, tiene todo el sentido preguntarse esto". La presencia de contectores ("siguiendo esta idea", "por tanto"...) ayuda. Piensa en el lector, lleva de la mano al lector por tu argumentario.

Toda la redacción de la introducción (y del artículo en general) se ha de ajustar al previsible público objetivo. Uno ha de ilustrar aquello que podemos anticipar que no van a saber y ser muy breves en aquello sobradamente conocido. Queremos garantizar que el lector nos sigue en nuestra argumentación, que no se aburre ni se pierde. El público objetivo depende según el tema del que estemos escribiendo y la revista donde queramos publicar. En revistas generalistas de perfil medio-bajo, es más probable que los revisores (primeros lectores) tengan menos conocimiento del campo y, por ello, haya que extenderse más en algunos aspectos.

Yo sigo con la discusión y conclusiones. Empezamos con un párrafo resumen de la introducción y un párrafo resumen de los resultados. Después, ¿qué quiere decir esto?, ¿qué implicaciones teóricas?, ¿qué implicaciones prácticas?, ¿encajes y desencajes con resultados y teorías previas?. Suele ser habitual concluir con limitaciones, futuras líneas de investigación y dos pinceladas de aportaciones del artículo. Escribe lo que tenga sentido escribir. Si tu artículo es un diseño experimental con ratones, no te lances a  hablar de cómo vas a curar el cáncer en humanos. No recurras a frases hechas: "Es necesaria más investigación al respecto". ¿Conoces algún artículo que haya cerrado por completo un tema como para que no fuera necesaria más investigación?

En mi caso, acabo con el resumen. Sólo puedo escribirlo cuando ya lo tengo todo montado. Tema del que vas a hablar, pregunta de investigación, resumen de método, resultados básicos, conclusiones básicas.


Sigue las normas de la revista. Por respeto y por estrategia. Si uno no se amolda a lo más sencillo, lo perfectamente definido, como el interlineado, el modo de referenciar..., quien lee tenderá a pensar que mucho menos va a ser capaz de controlar algo tan abierto como es la investigación. También las normas implícitas. Lee artículos de esa revista para saber qué suele gustar, si hay algo particular en esa publicación.

Si recuerdas que el objetivo es participar en una conversación global, eso te ayudará a escoger tu revista objetivo. ¿Dónde tienden a publicarse artículos sobre este tema? ¿Dónde es probable que mi artículo sea visible para que lo lean aquellos con quienes quiero conversar? La respuesta no te la dará el factor de impacto.

Espero que a alguien le sirva de ayuda. Yo he sudado mucho hasta conseguir tener mi sistema de escritura y todavía me cuesta horrores cada artículo. Pero se va cogiendo soltura.