Blog · Por qué hacemos prerregistro
El prerregistro significa fijar públicamente tu hipótesis, tu método y tu plan de análisis antes de recolectar cualquier dato, en un registro abierto como el Open Science Framework. Publicas resultados nulos porque ocultarlos es la forma en que un campo se engaña a sí mismo en silencio. Ashta aplica ambas reglas a cada afirmación controvertida que pone a prueba: telepatía telefónica, kinesiología aplicada, intención enfocada, el procedimiento de elección forzada en caja sellada. La política permanente es que cada resultado, incluidos los nulos claros, aparezca en el mismo registro público.
La mayoría de las formas en que un estudio puede salir mal son invisibles después de los hechos. Un equipo puede hacer veinte análisis pequeños, encontrar el único que cruzó la línea y redactarlo como si ese hubiera sido el plan desde el principio. Una predicción vaga puede reajustarse en silencio para que encaje con lo que sea que hayan mostrado los datos. Un resultado sorprendente que apareció en los datos puede presentarse como la hipótesis que el estudio se propuso confirmar. Nada de esto requiere deshonestidad; es lo que hace por defecto la gente motivada y optimista. El daño está en que la afirmación publicada parece mucho más sólida de lo que realmente fue la evidencia, y nadie que la lea puede notar la diferencia.
El prerregistro cierra esas puertas al colocar las decisiones antes que los datos. Antes de tomar una sola medición, anotas (en público, con marca de tiempo) la hipótesis exacta, el tamaño de la muestra, cómo se asignan los participantes, cómo se ciega la prueba, a quién se excluye y por qué, la regla de puntuación y el análisis específico que decidirá la cuestión. El lugar habitual para esto es el Open Science Framework, administrado por la organización sin fines de lucro Center for Open Science, donde un registro congelado y con fecha no puede editarse después de los hechos. Una vez que ese registro existe, el resultado es el que arroje el análisis preespecificado. Aún se pueden explorar otros patrones, pero tienen que etiquetarse como secundarios o exploratorios: pistas interesantes para un estudio futuro, no evidencia disfrazada de confirmación.
Publicar nulos es la otra mitad, y resuelve un problema que el campo ha arrastrado durante décadas: el problema del cajón. Si solo se redactan los resultados emocionantes mientras que los anodinos van a parar a un cajón, el registro publicado se convierte en un resumen de mejores momentos, y un resumen de mejores momentos de una moneda que casi siempre cayó en cruz seguirá pareciendo magia. Este es el corazón de la rendición de cuentas moderna sobre la reproducibilidad, la misma preocupación que planteó John Ioannidis al sostener que una gran parte de los hallazgos publicados no logran replicarse, y la misma razón por la que grandes proyectos de replicación han pasado años repitiendo resultados famosos. La corrección no tiene nada de glamorosa: reporta lo que prerregistraste, haya funcionado o no, para que los nulos queden en el registro junto a los aciertos y el panorama general se mantenga honesto.
Para un proyecto que pone a prueba afirmaciones controvertidas, estas dos reglas son toda la credibilidad del ejercicio. Cuando Ashta realiza una prueba de elección forzada en caja sellada, un protocolo de telepatía telefónica o de kinesiología aplicada, o un estudio de intención enfocada, la tentación de conservar solo las sesiones llamativas y olvidar el resto es exactamente la tentación que produjo un siglo de resultados disputados. El prerregistro junto con el reporte obligatorio de nulos es el estándar mínimo que permite que un hallazgo positivo signifique algo y que un hallazgo negativo sea útil. También es la razón por la que un investigador como Stephan Schwartz (quien ha publicado tanto un positivo llamativo como un nulo impecable sobre el mismo tipo de pregunta, en la misma revista) es el modelo a seguir y no la excepción: un resultado es creíble precisamente porque la misma persona estuvo dispuesta a publicarlo en cualquiera de los dos casos.
El compromiso práctico es claro. Cada prueba que realiza Ashta se prerregistra antes de la recolección de datos, y cada resultado se reporta en el mismo lugar: los éxitos, los nulos y los estudios que tuvieron que detenerse o excluirse. Una afirmación que solo puede arrojar un resultado positivo no se está poniendo a prueba; se está promocionando. El objetivo de construir el trabajo de esta manera es que una afirmación pueda perder con claridad, en público y en el registro. El linaje de investigación del que se nutre Ashta es genuinamente controvertido, y la única forma de aportarle algo con honestidad es poner a prueba bajo condiciones donde la respuesta tenga permitido decepcionarnos, y publicarla cuando lo haga.
