Decaimiento de memoria colectiva en ciencia: patrones y determinantes del olvido de investigación retractada

Una de las características más distintivas de la ciencia es su capacidad de corregirse. Esa corrección puede adoptar distintas formas, desde revisiones graduales de resultados y cambios en paradigmas, hasta mecanismos formales que retiran trabajos del registro científico cuando son erróneos, irreproducibles o fraudulentos. La retractación es uno de esos mecanismos.

Pero la corrección formal no garantiza el olvido. Hace años sabemos que el artículo que vinculaba el autismo con las vacunas fue retractado. Sin embargo, en el espacio público sigue siendo citado para sostener ciertos discursos. En la academia, continúa circulando: solo en 2025 acumuló más de un centenar de citas. Muchas de ellas no lo validan, sino que lo analizan como un caso de desinformación científica, lo que introduce una dificultad clave: no toda cita posterior refleja adhesión, pero sí indica que el conocimiento retractado permanece activo. Distinguir entre estas formas de persistencia es parte del desafío.

Esta tensión entre corrección formal y persistencia colectiva está en el centro de este Fondecyt Regular. La pregunta es simple de formular y difícil de responder: cómo olvidan los sistemas científicos y por qué ciertos contenidos siguen activos incluso después de haber sido invalidados. Las consecuencias no son menores, porque esa persistencia puede seguir influyendo en agendas de investigación, marcos conceptuales, decisiones editoriales y debates públicos, debilitando la capacidad efectiva de la ciencia para corregirse.

Responder esta pregunta exige un cruce real de tradiciones, porque el problema es simultáneamente social, dinámico y causal. La noción de memoria colectiva, desarrollada en la sociología y los estudios culturales, permite formular el problema. Pero observar memoria implica observar trayectorias en el tiempo, donde decisiones individuales se encadenan y se acumulan en patrones colectivos. Para describir ese pasaje desde el nivel micro al comportamiento agregado, el proyecto se apoya en modelos dinámicos de primeros principios, expresados mediante ecuaciones maestras de la física estadística, que formalizan cómo evoluciona la distribución de atención y olvido en el sistema científico.

Sin embargo, capturar la dinámica no es suficiente. El hecho de que un paper siga siendo citado después de su retractación no implica necesariamente validación. Algunas citas expresan adhesión, otras crítica, otras simple inercia institucional. Por eso, el proyecto incorpora herramientas de inferencia causal, desarrolladas en la estadística y la economía, para distinguir entre persistencias estructurales del sistema y efectos atribuibles a la retractación.