Datos y términos exactos en papers
Imaginemos por un momento a un cirujano que, en
plena operación, confunde el lado izquierdo con el derecho. O a un piloto que
interpreta de forma incorrecta una instrucción del control aéreo. En ambos
casos, el desenlace podría ser fatal. En el campo académico y científico, si
bien las consecuencias no son tan inmediatas ni visibles, la falta de precisión
en los datos o el uso incorrecto de términos puede desacreditar por completo
una investigación, generar confusión entre lectores y comprometer la validez de
una tesis de grado. Este artículo pretende explorar de forma profunda y
humanizada por qué la precisión es una piedra angular en la redacción de un
paper y cómo puede marcar la diferencia entre una contribución valiosa y una
fuente de desinformación.
1. Precisión: una exigencia epistemológica
La precisión en el ámbito académico no es un
simple capricho editorial. Es una necesidad epistemológica, es decir, responde
a los principios que rigen la producción de conocimiento confiable. Cuando un
investigador escribe un paper, no está simplemente compartiendo ideas: está
afirmando que ha seguido un camino metódico, replicable y verificable para
llegar a esas conclusiones. La exactitud en los datos, en los términos
utilizados y en las referencias citadas son, entonces, indicadores del rigor de
ese proceso.
Autores como Mario Bunge (2000) y Umberto Eco
(1993) han insistido en que el lenguaje científico debe ser claro, consistente
y preciso. No hay espacio para ambigüedades si se busca que otros
investigadores puedan comprender, evaluar o replicar un estudio.
2. El lenguaje importa: entre tecnicismos y
claridad
Un error común entre quienes redactan su tesis
de grado es pensar que mientras más compleja sea la redacción, más
"académico" suena el texto. Nada más lejos de la verdad. El uso
adecuado de términos técnicos es esencial, sí, pero no debe sustituir la
claridad. Llamar "capital cultural" a un fenómeno que en realidad
corresponde a "capital simbólico", como propone Pierre Bourdieu,
puede alterar por completo la lectura e interpretación del lector. Cada término
tiene una carga teórica específica.
Un caso ilustrativo es el concepto de
"resiliencia". En psicología, se refiere a la capacidad de
sobreponerse a situaciones traumáticas. En ecología, alude a la habilidad de un
ecosistema de recuperar su estado original tras una perturbación. Confundir
estos significados puede no solo desacreditar el trabajo, sino también
evidenciar falta de dominio conceptual.
3. El dato no es inocente: la responsabilidad
de su interpretación
Una tabla mal interpretada, un promedio mal
calculado o una cita sacada de contexto pueden ser errores devastadores en un
paper. La precisión en el uso de datos implica no solo escribir correctamente
una cifra, sino también comprender qué significa, qué implica y hasta dónde
puede generalizarse.
Por ejemplo, si un estudio encuentra que el 65%
de los estudiantes de una universidad X presentan ansiedad antes de los
exámenes, ese dato no puede extrapolarse directamente a toda la población
estudiantil de un país sin considerar el contexto metodológico: muestra,
instrumentos, tipo de institución, etc. La falta de precisión aquí puede
derivar en conclusiones engañosas.
4. Ejemplos de errores frecuentes y sus
consecuencias
En una tesis de sociología de 2019, una
estudiante citaba a Durkheim como defensor de la anomia como "valiosa para
el cambio social". Sin embargo, una lectura atenta revela que Durkheim
advierte sobre la anomia como un estado patológico en la sociedad. La confusión
de esta idea central no solo afecta la validez del marco teórico, sino que
puede generar una interpretación errónea de todo el fenómeno estudiado.
Otro ejemplo proviene del ámbito de la
biología. En un artículo de revisión, un estudiante menciona que las
"mutaciones genéticas siempre son perjudiciales". Esta afirmación,
aunque común en el lenguaje coloquial, es técnicamente incorrecta. Algunas
mutaciones pueden ser neutrales o incluso beneficiosas desde el punto de vista
evolutivo. Aquí, la falta de precisión no solo empobrece el texto: desinforma.
5. La selección de fuentes: un ejercicio de
responsabilidad académica
Uno de los pasos más importantes para asegurar
la precisión en un paper es la selección adecuada de fuentes. No todas las
publicaciones tienen el mismo nivel de rigurosidad. No todo lo que está en
internet es confiable. Y no todo autor tiene la misma trayectoria o validez
académica.
Es clave acudir a fuentes primarias, es decir,
los trabajos originales de los autores citados. Leer directamente a Foucault y
no limitarse a lo que otros dicen sobre él. Verificar las ediciones más
actualizadas y, siempre que sea posible, preferir publicaciones arbitradas por
pares.
Además, conviene tener una estrategia de
selección que incluya bases de datos académicas como Scielo, Redalyc, Dialnet o
Google Scholar. Estas herramientas permiten contrastar información, observar
tendencias y, sobre todo, validar la pertinencia y actualización de los datos
que se incluyen en el paper.
6. Una analogía para entender su relevancia
Pensemos en el trabajo de redacción de una
tesis como la elaboración de un mapa para una expedición. Cada término, cada
dato, cada fuente es una señal en ese mapa. Si una coordenada está mal, podría
llevar a los exploradores a una zona peligrosa. Si falta una escala o el tipo
de terreno está mal descrito, se compromete todo el recorrido. El lector de una
tesis depende de ese mapa para llegar a las mismas conclusiones que el autor. Y
la precisión es lo que permite que ese viaje intelectual sea seguro, confiable
y valioso.
7. Recomendaciones prácticas para lograr mayor
precisión
·
Revisar definiciones clave: contrastar con fuentes
académicas confiables. Preferir diccionarios especializados.
·
Evitar generalizaciones no fundamentadas: usar términos como
"algunos", "en ciertos casos", "según los datos
disponibles", cuando corresponda.
·
Verificar todas las cifras y citas: no confiar en la
memoria ni en la primera fuente encontrada.
·
Consultar con expertos: validar términos con
docentes, tutores o especialistas.
·
Utilizar herramientas de gestión bibliográfica: como Zotero o Mendeley
para organizar fuentes y evitar errores en la citación.
Conclusión
Redactar una tesis no es solo una tarea
académica, sino un acto de responsabilidad. La precisión en los datos, en el
lenguaje y en la selección de fuentes no es una exigencia opcional, sino una
condición para que el conocimiento producido sea válido, útil y replicable.
Como en un quirófano o en una cabina de avión, el detalle importa. Y mucho.
Porque en la ciencia, el error no solo se mide en números: se mide en
confianza, en credibilidad y en la posibilidad de seguir avanzando hacia nuevas
respuestas.
Referencias bibliográficas
·
Bunge,
M. (2000). Epistemología:
Materiales para su estudio. Gedisa.
·
Eco,
U. (1993). Como se hace una
tesis. Gedisa.
·
Bourdieu,
P. (1986). El capital social:
notas provisionales. Sociological Theory.
·
Foucault,
M. (1975). Vigilar y castigar.
Siglo XXI.
·
Scielo.
(2024). Biblioteca Científica
Electrónica en Línea. https://scielo.org
·
Redalyc.
(2024). Red de Revistas
Científicas de América Latina y el Caribe. https://www.redalyc.org
·
Dialnet.
(2024). Portal de difusión de
la producción científica hispana. https://dialnet.unirioja.es
·
Google
Scholar. (2024). Buscador de
literatura académica. https://scholar.google.com
·
Mendeley.
(2024). Gestor de referencias
bibliográficas. https://www.mendeley.com
