Las reflexiones se basan en mi experiencia como co-investigador principal en la evaluación intermedia del proyecto REG-019-18, el proyecto Nudging for Good.

El proyecto supone una asociación de investigación entre el Instituto Internacional de Investigación sobre Políticas Alimentarias (IFPRI), la Universidad Estatal de Pensilvania/Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), la Universidad de Ghana, el Hospital Nacional Thai Nguyen, la Universidad de Farmacia y Medicina Thai Nguyen y el Instituto Nacional de Nutrición de Vietnam. Este equipo interdisciplinar abarca una serie de disciplinas, como la epidemiología, la nutrición, la economía y el aprendizaje automático, para combinar una experiencia puntera en tecnología de Inteligencia Artificial (IA).

La asociación de investigación se fundó en la experiencia del IFPRI en sistemas alimentarios que han demostrado que el suministro oportuno de información puede abordar eficazmente las limitaciones de conocimientos que influyen en las elecciones dietéticas. El IFPRI también dirige la investigación y asume las responsabilidades de análisis de datos y comunicación de los resultados. A la Universidad Estatal de Pensilvania/FAO se le encomendó la tarea de ampliar su actual plataforma de IA con funciones adicionales de evaluación dietética y la capacidad de animar a los adolescentes a mejorar sus prácticas alimentarias. Los equipos nacionales, que incluyen la Universidad de Ghana y el Hospital Nacional Thai Nguyen, la Universidad de Farmacia y Medicina Thai Nguyen y el Instituto Nacional de Nutrición de Vietnam, son responsables de la validación en el país y de las pruebas de viabilidad de la tecnología basada en IA.

La investigación consiste en desarrollar, validar y probar la viabilidad del uso de una tecnología basada en IA que permita diagnosticar con precisión la ingesta de alimentos. La investigación se basó en la hipótesis de que el consumo de alimentos y los comportamientos relacionados con la dieta mejorarán si se proporciona a los adolescentes información adaptada que aborde los obstáculos relacionados con sus conocimientos a la hora de elegir alimentos saludables.

Teniendo en cuenta los matices de estas asociaciones de investigación y los objetivos de la evaluación, adoptamos los criterios de pertinencia y eficacia del CAD de la OCDE y los redefinimos ligeramente para adaptarlos a la Iniciativa para la Equidad en la Investigación (RFI). ¿Por qué RFI?

Lavery & IJsselmuiden (2018) y otros académicos destacaron el hecho de que las disparidades estructurales como el acceso desigual a la financiación de la investigación entre los investigadores y las instituciones de investigación y las diferencias en la capacidad institucional capaz de apoyar las asociaciones de investigación dan forma al carácter ético de la investigación, presentando desafíos significativos para las asociaciones de investigación justas y equitativas entre los países de ingresos altos (HIC) y los países de ingresos bajos y medianos (LMIC). 

En respuesta a estos desafíos, se creó la Iniciativa para la Equidad en la Investigación (RFI, por sus siglas en inglés) y se puso a prueba con instituciones de investigación líderes de todo el mundo para desarrollar las capacidades del sistema de investigación e innovación en las instituciones de los países de ingresos bajos y medianos y des países de ingresos altos  a través de la colaboración en la investigación y las asociaciones con instituciones de los PIM (COHRED, 2018c).  Como sistema de presentación de informes y plataforma de aprendizaje, el RFI aumenta la comprensión y el intercambio de innovaciones y mejores prácticas, al tiempo que mejora la equidad, la eficiencia y el impacto de las colaboraciones de investigación con instituciones de PBI y PIM (COHRED, 2018c).  Por lo tanto, el RFI está orientado a apoyar una mejor gestión de las asociaciones de investigación, crear normas para la imparcialidad y la colaboración entre instituciones y socios de investigación, y construir sistemas de investigación globales más sólidos capaces de apoyar la salud, la equidad y el desarrollo en los países de ingresos bajos y medianos (COHRED, 2018a).  Los informes sobre la equidad en la investigación también se han asociado positivamente con las oportunidades de medir la relación entre la calidad de las asociaciones de investigación y el impacto de la propia investigación, creando así una plataforma para la planificación, el diseño, la gestión y la evaluación de programas que podría tener un impacto significativo en la ética y la gestión de los programas de investigación (Lavery & IJsselmuiden, 2018). 

Lavery & IJsselmuiden (2018) enfatizaron que los esfuerzos evaluativos de la equidad en la investigación, por lo tanto, necesitan aclarar y articular los factores que influyen en la equidad en las asociaciones de investigación, aplicar una metodología capaz de operacionalizar el concepto de equidad en la investigación y, a través de la recopilación de evidencia empírica sistemática, demostrar cómo las asociaciones de investigación agregan valor para las organizaciones participantes.

Partiendo de las premisas anteriores y de la lectura de las directrices de evaluación de QoR4D del GCIAI, a continuación expongo mis reflexiones:  

1. Las tres preguntas clave de evaluación recomendadas en la directriz son apropiadas para evaluar la Calidad de la Ciencia (QoS) tras mi reflexión sobre las preguntas de evaluación que utilizamos para evaluar el proyecto Nudging for Good.
2. Las cuatro dimensiones interrelacionadas -Diseño de la investigación, Entradas, Procesos y Salidas- son claras y útiles, ya que captan una forma más exploratoria y menos estandarizada de hacer evaluaciones académicas: la indagación evaluativa.
3. La formación y el desarrollo, así como un compromiso más estrecho entre las partes interesadas, podrían ser un punto de partida adecuado para que el GCIAI apoye la puesta en marcha de la directriz.