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No tenía intención de retomar el debate sobre el uso de imágenes cerebrales en la neurociencia social, sobre el que escribí en un blog el mes pasado. Pero esa publicación produjo tal tsumani de ira, decepción, indignación y enojo que me sentí obligado a regresar y profundizar en las acusaciones en un artículo de Ed Vul del MIT, Hal Pashler de UC San Diego y colegas. en la prensa que tuvo tanto mérito como muchos de los científicos que escuché afirmar.

La crítica básica de Vul et al se basa en las estadísticas, por lo que busqué estadísticos eminentes que no tienen caballos en esta carrera. Solo tuve la oportunidad de mencionar dos de ellos en la columna de mi diario esta semana, pero no hubo una voz disidente: varios estudios que utilizan fMRI para correlacionar patrones de actividad cerebral con alguna medida de emoción, pensamiento o rasgo psicológico/conductual de interés para otro. La neurociencia social es ciertamente problemática. Para una buena discusión, recomiendo una publicación de Andrew Gelman, profesor de estadística y ciencias políticas y director del Centro de Estadística Aplicada de la Universidad de Columbia.

Pero los objetivos de la crítica también tienen puntos legítimos. Tienen razón en que no es muy agradable ni útil llamar a la ciencia de alguien un diálogo constructivo (en el título del artículo de Vul et al). Y como dicen, la neurociencia social no es el único campo que utiliza la neuroimagen funcional de forma estadísticamente problemática.

Sin embargo, ninguno de estos puntos llega al corazón de la crítica. Incluso una respuesta preparada por Matthew Lieberman de UCLA y sus colegas, aunque analizada por estadísticos y neurocientíficos que tuvieron la amabilidad de leerme, no aborda todas las preocupaciones de Vul et al. elevado. Como me dijo Lieberman, «lo que nos interesa fundamentalmente es si esas relaciones existen [between a pattern of brain activity and a psychological measure] en absoluto. la prueba inicial [looking for patterns that correlate with these measures] te dice que hay regiones del cerebro que vale la pena interrogar». Cuando los científicos hacen ese pase inicial, insiste, aquellos que saben lo que están haciendo ponen los controles y métodos de análisis estadístico correctos. funcionan para garantizar que sus exploraciones posteriores sean independientes. El problema, dicen otros científicos con amplia experiencia en neuroimágenes (y en la lectura de artículos sobre neuroimágenes), es que «simplemente no sucede lo que él describe como una buena práctica estadística en muchos de estos artículos», como un investigador (que no pasa por tratar de refutar a sus colegas más de lo que ya está) me dijo.

El principal problema identificado por Vul et al. Por desgracia, algunos profesionales experimentados en neuroimágenes admiten que su campo está plagado de la «circularidad» identificada por los críticos de las imágenes, me dijo Nikolaus Kriegeskorte del NIMH. “En casos extremos, el efecto [in which a pattern of brain activity is correlated with a behavior, feeling, etc.] no existe en absoluto, y lo que estás informando es solo ruido. Debido a que tenemos tantos datos y la selección es inevitable, la neurociencia tiene el desafío de evitar el sesgo que puede surgir con la selección de datos”. Que las imágenes no son un problema único, me apresuro a añadir: también existen EEG y registros invasivos. . «No es un problema nuevo y existen técnicas para evitarlo», dijo Kriegeskorte.

«Las cosas pueden estar mal, pero ¿qué tan mal?» el siguió. “Nuestro sentido es que puede suceder toda una gama de cosas, desde una pequeña distorsión [in the strength of correlations] a resultados completamente falsos. Algunos artículos no lo tratan bien y se basan en estadísticas incorrectas. No es posible determinar si las conclusiones centrales son incorrectas sin repetir o al menos volver a analizar el experimento. Vul et al. el punto central para estar en lo cierto, pero estaban innecesariamente inflamados y su estimación de cuánto [reported correlations have been inflated] puede ser demasiado alto. Pero las correlaciones informadas son casi con certeza más altas de lo que deberían ser».

La razón más importante es que las imágenes cerebrales se utilizan más que nunca para el descubrimiento puro y la prueba de hipótesis, como explica acertadamente Lieberman de la UCLA, pero para usos en el mundo real con implicaciones preocupantes, como explico en mi columna de esta semana.

Entonces, ¿cómo pueden los legos, y mucho menos los periodistas científicos, separar los buenos estudios de los cuestionables? No es fácil. Incluso cuando nos apegamos a las reglas e informamos solo estudios publicados y revisados ​​por pares, no podemos estar seguros de que el estudio haya encontrado lo que afirma: algunos de los estudios más problemáticos identificados por Vul. et al. que se encuentran en distinguidas revistas. Pero hablando por mí mismo, cuando escriba sobre estudios de neuroimagen en el futuro, haré preguntas mucho más grandes y difíciles sobre el método de análisis que en el pasado.

Editorial TNH

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