Revisando uno de los documentos pos-cumbre de la FLOK Society, el de Ciencia colaborativa, abierta, libre y común, me siento algo incómodo con algunos de sus argumentos. Una traducción del texto original en inglés quedaría algo así:

A diferencia de otros factores de producción, sin embargo, el conocimiento no es un recurso escaso porque no se agota con su uso. De hecho, el reto de tratar al conocimiento como un recurso capital es que el conocimiento es altamente fungible. Es decir, el conocimiento puede ser fácilmente digitalizado, incrementado, y transmitido como información a casi cero costo. Como un bien público, cualquier número de personas puede construir, consumir y utilizar el conocimiento sin necesidad de agotar su valor (Stiglitz, 1999).
La escasez puede ser una condición previa para la economía de la oferta y la demanda, pero el conocimiento en sí mismo no es un recurso escaso.^[1]

La negrilla es mía y está ahí para señalar los puntos que encuentro como conflictivos, uno por no contar con un respaldo adecuado de evidencia y otro por requerir un amplio debate sobre realidades y expectativas sobre gestión del conocimiento. Previamente en el artículo se mencionan el acceso abierto a publicaciones y los datos abiertos como nuevas oportunidades de generación de conocimiento, pasamos también por concebir al conocimiento como una materia prima de donde se extrae nuevo valor agregado, y desde este punto de vista es comprensible pensar que habiendo más y más datos disponibles se los podría «minar» y fácilmente ampliar el pool de conocimiento actual.

Mi cuestionamiento parte de que no en todas las áreas de la investigación científica se puede elaborar nuevos datos a partir de los existentes en la misma proporción y donde se hace esto a veces conduce a nuevas necesidades que implican un alto costo de investigación. En mi campo, por ejemplo, se puede argumentar que las revisiones sistemáticas aportan ciertamente nuevas luces sobre el valor real de la información que está publicada y se pueden establecer nuevas guías de tratamiento que reduzcan gastos públicos o privados, mejoren la tasa de supervivencia de los pacientes o eviten efectos adversos por prescripción indebida, por citar unos pocos ejemplos. Quienes hemos leído revisiones sistemáticas, sin embargo, sabemos que una de las conclusiones más frecuentes es «se necesitan más estudios». ¿Qué significa esto y cuál es la implicación real de esto si hablamos en términos de creación de conocimiento?

Hace casi un año ya, Forbes publicó un artículo donde examinaba cuál es el costo promedio de una innovación famacéutica (en base a un estudio realizado en 98 empresas). Uno de los factores a tener en cuenta es que el 95% de las investigaciones farmacéuticas no arrojan un producto funcional. Así, el costo de generar un medicamente varía entre 385 millones de dólares — para pequeñas compañías que lograron convencer  a un gran inversionista una vez eludido cierto riesgo de inversión — hasta 4 ó 5 mil millones por cada nueva medicina producida. Esto puede sonar excesivo, muy seguramente una parte sustancial de esta inversión va a engordar bolsillos, pero si uno entra a un laboratorio farmacéutico entenderá que muchos de los costos sí tienen que ver con los montos necesarios para infraestructura, personal, y sobretodo las 4 fases que comprenden un ensayo clínico experimental, tres de las cuales suceden previas a la comercialización del medicamento.

Uno podría argumentar entonces que la revisión sistemática de un sólo medicamento puede producir nuevos resultados a un costo cercano a $0, y que podemos difundir eso a la velocidad de la luz poniéndolo a disposición de toda la gente con acceso a Internet y llamar a la liberación de toda la información científica, pero el asunto es que para que eso haya sido posible primero se gastaron millones de dólares en el mundo material. Si queremos asegurar el desarrollo científico y el incremento del pool de conocimientos, debemos garantizar un ingreso mínimo y flexible a la investigación. Los otros elementos de la apertura científica nos ayudarán a no poner un sobreprecio a esta cifra mediante la implementación de procesos más eficientes producto de la transparencia. Si ese ingreso se debe obtener a través del acceso a la información, mediante impuestos a los centros de investigación o la población en general, es otra discusión.

El ejemplo anterior no es, lo admito, una muestra significativa de todos los campos de la ciencia. En cada uno de los campos corresponderá hacer un ajuste según sus necesidades. Incluso el de la medicina farmacológica podría variar enormemente el momento en que seamos capaces de simular mediante computación todos los efectos de una droga en la totalidad de la población con un índice de confianza alto, reduciendo drásticamente el costo, pero las preguntas a responder son las mismas:

1. ¿qué cantidad de dinero necesito garantizar para investigación si requiero mantener su sostenibilidad?
2. En base a la situación económica de mi economía de escala (país, región, continente) ¿de dónde puedo obtener ese ingreso? ¿es más eficiente cargarlo al artículo mediante instrumentos como el derecho de autor o financiarlo con impuestos directos? ¿Obtendré más renta posterior con innovaciones subsecuentes al «liberar» mi patente o debo proteger mi invención al tener poca capacidad de evolucionar en futuros productos?

Si me preguntan, no hay consenso, además de haber muchos intereses, existen muchos prejuicios e ignorancia sobre el tema. Lo más apropiado sería realizar un amplio debate público, al menos con los actores clave y posteriormente definir una metodología para hacer este cálculo. Si me preguntan, se debería establecer un modelo matemático que permita su aplicabilidad en varios campos. Creo que entonces podríamos heredar a la siguiente generación (metafóricamente hablando) una cantidad significativa de conocimiento liberado, una deuda específica en pos de liberar conocimiento y de asegurar la sostenibilidad de futuras investigaciones y una metodología que permite lidiar con la débil frontera entre lo tangible y lo intangible.
Referencias:
[1] Barandiaran, X.E. & Araya, D. (2014) Free/Libre, Open and Collabor­ative Science (v.1.0). Buen Conocer ­ FLOK Society Policy Document 1.2. Quito: IAEN (Instituto de Altos Estudios Nacionales).

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