Ciencia “Oro”: ¿Una Etiqueta Engañosa?

Esta historia fue publicada originalmente por Undark y se reproduce aquí como parte de la colaboración Climate Desk.

Agencias federales han comenzado a etiquetar parte de su investigación y trabajo político como “ciencia de estándar de oro”, una tendencia que cobró mayor fuerza tras una orden ejecutiva sobre el término emitida en mayo de 2025. La frase aparece ahora en discursos y documentos de orientación de agencias como la National Science Foundation y los National Institutes of Health. También se utiliza en publicaciones en redes sociales destinadas a señalar credibilidad, rigor y autoridad. El mensaje es claro: esta es ciencia en la que se puede confiar.

Si bien la intención puede ser tranquilizar al público, esta forma de presentar la información es engañosa. La orden ejecutiva describe principios que son ampliamente consistentes con las buenas prácticas científicas, como la transparencia, la reproducibilidad y la revisión por pares. Estos no son controvertidos. El problema surge en la forma en que estos principios se traducen en una etiqueta simplificada que sugiere una única jerarquía de evidencia.

La ciencia no funciona de la manera que sugiere una frase tan sencilla como “estándar de oro”. Basándome en mi experiencia aplicando hallazgos científicos en entornos comunitarios, he visto el riesgo de convertir una metáfora metodológica en una marca y cómo esto puede confundir al público sobre cómo se produce, evalúa y utiliza realmente la evidencia.

En la práctica científica, “estándar de oro” nunca ha significado universalmente lo mejor. Siempre ha sido condicional. Los investigadores han utilizado la frase para describir el método más apropiado para responder a un tipo de pregunta muy específico, bajo supuestos y limitaciones particulares. Fuera de ese contexto limitado, la frase pierde su significado.

Uno de los ejemplos más comunes proviene de la medicina. Los ensayos controlados aleatorios a menudo se describen como el estándar de oro para determinar si un fármaco o una intervención clínica causa un resultado particular. La razón es sencilla. La aleatorización ayuda a aislar la causa y el efecto al reducir el sesgo y la confusión. Cuando la pregunta es si el tratamiento A es superior al tratamiento B en condiciones controladas, los ensayos aleatorios pueden ser extraordinariamente poderosos.

Pero incluso en medicina, los ensayos aleatorios no siempre son posibles, éticos o suficientes. Pueden excluir a poblaciones que más necesitan tratamiento. Pueden no capturar los efectos a largo plazo. Pueden decirnos si algo puede funcionar en entornos limitados, pero no si funcionará en aplicaciones del mundo real.

Por eso, la medicina se basa en muchas formas de evidencia, incluidos los estudios observacionales, la vigilancia post-comercialización, la investigación cualitativa y los informes de casos. Ninguna de estas es inherentemente inferior. Responden a diferentes preguntas.

La orden ejecutiva en sí no exige un enfoque metodológico único. Sin embargo, su implementación en el lenguaje de las agencias corre el riesgo de ser interpretada como la priorización de ciertos métodos sobre otros, independientemente del contexto. El problema surge porque la lógica del “estándar de oro” se está extendiendo ahora más allá de su propósito original. Presentar la “ciencia de estándar de oro” como una categoría general, en lugar de un juicio dependiente del contexto, implica que algunos tipos de ciencia son categóricamente mejores que otros. Esa implicación no se sostiene bajo un escrutinio modesto.

La ciencia comienza con preguntas. ¿Qué estamos tratando de entender? ¿Qué decisiones deben estar informadas? ¿Qué limitaciones existen: éticas, prácticas o temporales? Solo después de que estas preguntas estén claramente definidas se pueden seleccionar los métodos de manera responsable.

Diferentes preguntas exigen diferentes enfoques. Si la pregunta es si un nuevo medicamento reduce la presión arterial en condiciones controladas, un ensayo aleatorio puede ser apropiado. Si la pregunta es cómo una política de salud pública afecta a diferentes comunidades con el tiempo, los ensayos aleatorios pueden ser imposibles o engañosos. En ese caso, los experimentos naturales, el análisis de datos administrativos, la investigación basada en la comunidad o los métodos cualitativos pueden proporcionar información más útil. Si la pregunta es cómo se implementa una intervención en la práctica, los métodos mixtos (aquellos que utilizan múltiples herramientas de investigación como encuestas, entrevistas y observaciones) pueden ser esenciales.

Ninguno de estos enfoques es automáticamente mejor o peor que los demás. Su valor depende de si son adecuados para la pregunta en cuestión.

Esta distinción es importante porque diferentes preguntas producen diferentes tipos de respuestas. Algunas respuestas estiman los efectos causales. Otros describen patrones, contextos o mecanismos. Algunos informan decisiones inmediatas. Otros dan forma a la comprensión a largo plazo. Tratar estas salidas como si compitieran en una única escala de calidad es un malentendido de su propósito.

Cuando las agencias promueven una única etiqueta de “estándar de oro”, aplanan esta diversidad. Fomentan la idea de que la evidencia puede clasificarse como aprobada o no aprobada, en lugar de evaluarse en función de la relevancia, las limitaciones y la incertidumbre. Esto puede simplificar la comunicación, pero lo hace a costa de la precisión.

Etiquetar la ciencia de esta manera también corre el riesgo de socavar la alfabetización científica. El público ya tiene dificultades con la idea de que la evidencia puede ser sólida sin ser definitiva, útil sin ser concluyente. Cuando la autoridad científica se envuelve en logotipos y eslóganes, refuerza la falsa expectativa de que la buena ciencia produce respuestas claras y finales. Cuando esas respuestas evolucionan más tarde, como la ciencia siempre lo hace, la confianza se erosiona.

Irónicamente, el lenguaje de la “ciencia de estándar de oro” puede dificultar la comunicación honesta de la incertidumbre. Si algo ha sido etiquetado como el estándar de oro, reconocer los límites o las lagunas puede sonar como un retroceso en lugar de transparencia. Los científicos saben que la incertidumbre es una característica de una buena investigación, no un error.

También existe un riesgo político que no debe ignorarse. Una vez que se nombra e institucionaliza un estándar único, puede utilizarse para excluir la evidencia que no se ajuste a él, incluso cuando esa evidencia sea apropiada para la pregunta en cuestión. La investigación puede ser rechazada no porque sea defectuosa, sino porque no se ajusta a un molde metodológico preferido. Con el tiempo, esto reduce el rango de preguntas consideradas legítimas.

Nada de esto es un argumento en contra del rigor, la transparencia o la rendición de cuentas. Esos valores son fundamentales para la práctica científica y la confianza pública. Pero el rigor no es una lista de verificación y la credibilidad no es un logotipo. Surgen de una cuidadosa alineación entre preguntas, métodos e interpretación.

Si queremos que la ciencia informe las políticas de manera responsable, debemos ser precisos en la forma en que hablamos de ella. Eso significa explicar por qué ciertos métodos son apropiados en ciertos contextos, ser honestos sobre lo que diferentes tipos de evidencia pueden y no pueden decirnos, y resistir el lenguaje que sugiere una jerarquía única de la verdad.

No existe tal cosa como la ciencia de estándar de oro.

Solo existe la ciencia que está bien adaptada a sus preguntas, se lleva a cabo de manera transparente y se interpreta con cuidado. Cualquier otra cosa puede parecer autoritaria, pero en última instancia oscurece cómo se crea el conocimiento y cómo debe utilizarse. Están vendiendo pirita.