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La pandemia destac\u00f3<\/span> grandes problemas en la investigaci\u00f3n: que muchos estudios fueron exagerados, llenos de errores o incluso fraudulentos, y que la informaci\u00f3n err\u00f3nea podr\u00eda propagarse r\u00e1pidamente. Pero tambi\u00e9n demostr\u00f3 lo que era posible.<\/p>\n Aunque por lo general toma a\u00f1os probar medicamentos contra una nueva enfermedad, esta vez tom\u00f3 menos de uno encontrar varias vacunas y tratamientos. Una vez, los cient\u00edficos descubrieron nuevas cepas de virus solo despu\u00e9s<\/em> ya hab\u00eda ocurrido un brote, pero ahora pod\u00edan usar muestras de aguas residuales para predecir brotes con anticipaci\u00f3n.<\/p>\n No todos vieron positivamente la velocidad de estos avances: la creencia de que las vacunas se \u00abapresuraron\u00bb, por ejemplo, fue una de las razones m\u00e1s comunes por las que las personas retrasaron su administraci\u00f3n. Mucha gente cree que hacer ciencia r\u00e1pidamente significar\u00eda acabar con los est\u00e1ndares y crear investigaciones descuidadas o incluso peligrosas.<\/p>\n Pero eso no siempre es cierto, y la urgencia de Covid-19 llev\u00f3 a muchas personas a adaptar, producir y mejorar la investigaci\u00f3n con una calidad y velocidad que pocos esperaban. No solo podr\u00edamos evitar esas compensaciones, sino que podr\u00edamos mejorar la ciencia de manera que sea m\u00e1s r\u00e1pida, y la pandemia nos ha mostrado c\u00f3mo hacerlo.<\/p>\n Recopilar datos de rutina<\/p>\n A los seis meses del brote, hab\u00eda m\u00e1s de 30 000 secuencias del genoma del coronavirus, mientras que en la misma cantidad de tiempo en 2003, los cient\u00edficos solo pudieron obtener una \u00fanica secuencia del virus del SARS.<\/p>\n La velocidad a la que se secuenciaron los genomas del coronavirus es una historia de \u00e9xito, pero no nos mostr\u00f3 el panorama completo. Mientras que el Reino Unido utiliz\u00f3 un gran programa de gen\u00f3mica para secuenciar casi 3 millones de genomas de coronavirus, muchos pa\u00edses secuenciaron unos pocos miles en total, algunos menos de cien.<\/p>\n Disparidades como esta son comunes. En muchos lugares, sobre una variedad de temas, muchos datos no se miden o se pierden: la prevalencia de enfermedades mentales, el PIB nacional e incluso registros de muertes y sus causas. En cambio, tiene que ser estimado con rangos amplios. <\/p>\n Es dif\u00edcil y costoso para los peque\u00f1os grupos de investigaci\u00f3n recopilar datos por su cuenta, por lo que tienden a recopilar lo que es conveniente en lugar de completo. Por ejemplo, en psicolog\u00eda, la investigaci\u00f3n es a menudo \u00abEXTRA\u00d1A\u00bb y proviene de participantes que son blancos, educados, industrializados, ricos y dem\u00f3cratas. En la historia, los datos provienen de cualquier lugar donde los registros sean comunes; en econom\u00eda, donde las empresas han registrado cuentas detalladas de sus ingresos y gastos.<\/p>\n Diferentes investigadores miden los mismos datos de diferentes maneras. Algunas personas son contactadas por m\u00faltiples grupos de investigaci\u00f3n que analizan las mismas preguntas, mientras que otras pasan desapercibidas.<\/p>\n Sin datos que se miden de forma est\u00e1ndar, es dif\u00edcil responder preguntas sobre si las cosas son diferentes y por qu\u00e9 podr\u00edan ser esas diferencias. Por ejemplo, \u00bfla ansiedad es m\u00e1s com\u00fan en los pa\u00edses m\u00e1s ricos o es m\u00e1s probable que se detecte? Dado que la condici\u00f3n no se diagnostica en muchos pa\u00edses y las encuestas son raras, no tenemos una respuesta clara.<\/p>\n Esto nos indica una forma de acelerar la ciencia: las grandes instituciones, como los gobiernos y las organizaciones internacionales, deben recopilar y compartir datos de forma rutinaria en lugar de dejar la carga a peque\u00f1os grupos de investigaci\u00f3n. Es un ejemplo cl\u00e1sico de \u00abeconom\u00edas de escala\u00bb, donde las organizaciones m\u00e1s grandes pueden usar sus recursos para construir las herramientas para medir, compartir y mantener datos de manera m\u00e1s f\u00e1cil y econ\u00f3mica, y a una escala que los grupos m\u00e1s peque\u00f1os no pueden.<\/p>\n<\/div>\n