5  Comunicación, acceso y transferencia del conocimiento

Este capítulo desarrolla el Tema 5 del programa de Filosofía y conocimiento (26311M9), «Comunicación, divulgación y transferencia del conocimiento». Los contenidos del tema se localizan así:

Tabla 5.1: Contenidos del Tema 5 del programa y apartado de este capítulo donde se desarrolla cada uno.
Contenido del programa Dónde se desarrolla
Régimen de propiedad intelectual y sus disfunciones en el entorno digital §5.1
Destinatarios de la investigación y retorno social del gasto §5.2
Patentes, criterios de patentabilidad y acceso a lo patentado §5.3
Acceso abierto, licencias y costes de publicación §5.4
Cooperación científica y gestión de la complejidad interdisciplinar §5.5
Política de fomento de la investigación y grupos de presión §5.6
Alfabetización científica, divulgación y percepción pública §5.7

Advertencia sobre los cauces de comunicación. El programa incluye en este tema los canales por los que circula el conocimiento (revistas, bases de datos, congresos, blogs, boletines y redes). En esta monografía se tratan en el capítulo 4, apartados 4.2 «Cauces formales» y 4.3 «Cauces informales», porque allí se examinan junto a los índices de impacto y a los límites de la revisión por pares, que son las condiciones bajo las que esos cauces funcionan. Quien prepare el Tema 5 debe leer esos dos apartados del capítulo 4.

La tabla completa de equivalencias entre temas y capítulos está en Guía de uso docente.

5.1 El modelo tradicional de derechos de autor y propiedad intelectual

La protección y atribución de valor por la producción científica, artística o cultural original se lleva a cabo mediante el reconocimiento de derechos de autor y propiedad intelectual, a través de un complejo entramado regulador cuyo diseño y evolución no responde solo a los intereses patrimoniales legítimos de autores y creadores originales. Las empresas e instituciones que apoyan la creación y difusión de la producción científica, artística o cultural pueden imponer esquemas adicionales y complejos de explotación de la propiedad intelectual, con frecuencia en detrimento del papel insustituible de quienes aportan las ideas y el esfuerzo de investigación y creación.

Se da por supuesto que la finalidad de los derechos de autor y del sistema de protección de la propiedad intelectual consiste en incentivar la creación, la difusión y el acceso al conocimiento, garantizando el equilibrio entre los intereses de los autores, los usuarios y la sociedad. Pero no siempre las garantías legales se aplican de manera compatible con los intereses de todos los actores genuinamente interesados en disfrutar y aplicar los beneficios de la producción cultural y la creación científica.

El modelo tradicional de derechos de autor y propiedad intelectual se basa en el concepto de obra como una expresión original y fija en un soporte material, que se transmite mediante actos de reproducción, distribución o comunicación pública. Este modelo se ha desarrollado a lo largo de la historia en función de los avances tecnológicos y las demandas sociales, dando lugar a diferentes normas nacionales e internacionales que regulan el ámbito, el contenido y la duración de los derechos. Sin embargo, el modelo tradicional de derechos de autor y propiedad intelectual presenta varias disfunciones en la era digital, hasta el punto de cuestionar su adecuación y eficacia para afrontar los nuevos retos y oportunidades que plantea la sociedad de la información. Algunas de estas disfunciones son:

  1. La dificultad para definir y delimitar el concepto de obra en un entorno digital, donde las creaciones pueden ser dinámicas, interactivas, colaborativas o generadas por algoritmos. Esta última posibilidad, que en 2004 era una hipótesis de laboratorio, plantea hoy el problema de la autoría de forma directa: el capítulo 4 examina qué significa firmar un trabajo en el que ha intervenido un sistema automático, y el capítulo 6 discute las implicaciones de la IA generativa para la noción misma de obra original.

  2. La dificultad para aplicar y controlar los actos de explotación en un entorno digital, donde las obras pueden ser copiadas, modificadas, distribuidas o comunicadas con facilidad, rapidez y alcance global.

  3. La dificultad para conciliar los intereses de los autores, los usuarios y la sociedad en un entorno digital, donde las obras pueden tener un valor económico, cultural o social diferente al previsto por el modelo tradicional.

  4. La dificultad para adaptarse a las nuevas formas de creación, difusión y acceso al conocimiento en un entorno digital, donde surgen nuevos modelos de negocio, nuevas prácticas culturales y nuevas demandas sociales.

Estas disfunciones generan problemas jurídicos, económicos y sociales, como la inseguridad jurídica, la pérdida de ingresos, el aumento de la piratería o la limitación del acceso al conocimiento. Por ello, es necesario revisar y reformar el modelo tradicional de derechos de autor y propiedad intelectual, para que pueda responder a las necesidades y expectativas de la era digital. Entre otras razones, por las implicaciones que tiene para la dinámica democrática de las sociedades tecnológicamente avanzadas, donde las restricciones legales o económicas en el acceso al conocimiento perjudican los procesos de alfabetización científica y el papel que el conocimiento especializado debe desempeñar en el debate público para acordar decisiones razonables, responsables y eficaces ante los problemas de mayor alcance.

La era digital ha hecho posible disponer de nuevas herramientas creativas para artistas y creadores de contenido científico o cultural. Con ellas han surgido nuevas formas de creación que desafían las convenciones de autoría y originalidad, como ocurre con la remezcla, la apropiación y las prácticas de bricolaje digital, que pueden entrar en conflicto con la noción tradicional de autoría y propiedad intelectual cuando la referencia para comparar el contenido no es la obra completa, sino fragmentos específicos.

Una interpretación maximalista del sistema de derechos de autor puede terminar inhibiendo la creatividad y la innovación, al poner barreras a la libre circulación de ideas y conocimientos.

L. Lessig (2008). Remix: Making Art and Commerce Thrive in the Hybrid Economy. Londres, Inglaterra: Bloomsbury Academic. | Vers. 2.

  1. Benson, Sara R., y Hannah Stitzlein (2019). “Copyright and Digital Collections: A Data-Driven Roadmap for Rights Statement Success”. En ACRL 2019 Proceedings. Chicago: Association of College and Research Libraries.

  2. Bodó, Balázs, Daniel Gervais, y João Pedro Quintais (2018). “Blockchain and Smart Contracts: The Missing Link in Copyright Licensing?”. International Journal of Law and Information Technology 26 (4): 311–336. https://doi.org/10.1093/ijlit/eay014

  3. Easley, Robert F. (2005). “Ethical Issues in the Music Industry Response to Innovation and Piracy”. Journal of Business Ethics 62 (2): 163–68. https://doi.org/10.1007/s10551-005-0187-3.

  4. Jongsma, Daniël (2017). “Parody After Deckmyn: A Comparative Overview of the Approach to Parody Under Copyright Law in Belgium, France, Germany and The Netherlands”. IIC — International Review of Intellectual Property and Competition Law 48 (6): 652–682. https://doi.org/10.1007/s40319-017-0619-5

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  7. Kretschmer, Martin (2015). “Copyright and Its Discontents”. En The Oxford Handbook of Creative Industries, editado por Candace Jones, Mark Lorenzen y Jonathan Sapsed. Oxford: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199603510.013.016

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  10. Macmillan, Fiona (2013). Copyright, the creative industries, and the public domain. Oxford University Press.

  11. Marshall, Lee (2004). “The Effects of Piracy upon the Music Industry: A Case Study of Bootlegging”. Media, Culture, and Society 26 (2): 163–81. https://doi.org/10.1177/0163443704039497.

  12. Navas, Eduardo (2012). Remix Theory: The Aesthetics of Sampling. Viena: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-7091-1263-2

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Cómo la industria musical calcula sus pérdidas

El argumento central del artículo de referencia es que resulta imposible interpretar cómo el consumo de música pirateada afecta a la industria musical sin comprender los significados que la gente le da al uso de dichas grabaciones. Las estadísticas de la industria discográfica sobre este tema emplean una metodología errática y simplista que se preocupa más por el impacto retórico que por la precisión. Existen diferentes tipos de piratería musical y cada uno tiene efectos idiosincrásicos en la industria, que deben investigarse para obtener una comprensión más completa de la piratería.

Según Lee Marshall, los efectos globales del contrabando son imposibles de determinar con exactitud, pero lo que debería quedar claro a partir de su análisis es que la piratería musical podría tener algunos efectos económicos positivos sobre la industria discográfica oficial, suficiente para equilibrar cualquier desventaja percibida para la industria. La ideología del contrabando ha demostrado ser beneficiosa para la industria oficial durante los últimos 30 años. Sin embargo, el propósito de este artículo no es “demostrar” si el contrabando ayuda o perjudica a la industria.

Se trata más bien de poner de relieve que los efectos de la piratería son complejos y polifacéticos, y que las estadísticas publicadas por la industria oficial no reflejan su complejidad. Los argumentos que he expuesto aquí sobre el contrabando no son válidos para los efectos de, por ejemplo, la falsificación o el uso de MP3. Sin embargo, es probable que haya otros factores que deban tenerse en cuenta a la hora de juzgar los efectos de esas otras formas de piratería.

La investigación sobre la piratería en la industria musical debe reflejar las diversas formas de significados musicales y jurídicos que los individuos atribuyen a la música y a su consumo. La música es una mercancía que requiere protección jurídica, pero los significados que se dan a esa mercancía no son solo los que le atribuyen quienes la producen.

L. Marshall (2004). “The Effects of Piracy upon the Music Industry: A Case Study of Bootlegging”. Media, Culture, and Society 26 (2): 163–81.

La operación que Marshall describe —construir una cifra de pérdidas con una metodología laxa porque la cifra ha de sostener una posición negociadora— es la misma que documenta el caso de la cirugía estética en el capítulo 4. Cambian el sector y la magnitud medida; coincide el mecanismo por el que un dato sin trazabilidad metodológica circula como hecho establecido. La estrategia solo resulta beneficiosa para un grupo específico de actores.

5.2 Quién se beneficia de los resultados de investigación

De forma directa o indirecta, son muchos los actores que pueden beneficiarse de los conocimientos y aplicaciones resultantes de la investigación científica (Martin y Tang, 2007).

Son beneficiarios directos quienes participan activamente en el proceso de investigación —investigadores, sus instituciones, financiadores o colaboradores—. Obtienen beneficios académicos, profesionales, económicos o sociales, como el reconocimiento, la publicación, el prestigio, la innovación o el impacto.

Los beneficiarios indirectos no participan directamente en el proceso de investigación, pero se ven afectados o influidos por sus resultados —usuarios, consumidores, pacientes, ciudadanía y sociedad en general—. Aprovechan en diverso grado y por múltiples vías los beneficios culturales, educativos, sanitarios, ambientales o políticos resultantes de la investigación científica, incluyendo un mejor acceso a fuentes de información rigurosa y a elementos, dispositivos o servicios útiles para prevenir o solucionar problemas en su actividad diaria.

La naturaleza del beneficio asociado con la investigación difiere según el tipo, el ámbito y el alcance de la investigación. La investigación básica puede tener como beneficiarios directos a investigadores y personal vinculado a las instituciones académicas, y como beneficiarios indirectos a la comunidad científica y a la sociedad en su conjunto. Una investigación aplicada puede tener como beneficiarios directos a quienes esperan un retorno de la financiación aportada y a los colaboradores; y como beneficiarios indirectos a los usuarios, pacientes o consumidores (Molas-Gallart et al., 2015). El trabajo de investigación social puede tener como beneficiarios directos a los grupos o sectores involucrados en el problema estudiado, y como beneficiarios indirectos a los ciudadanos y las políticas públicas.

Los siete canales de beneficio de la investigación financiada con fondos públicos

Channel 1: increase in the stock of useful knowledge; Channel 2: supply of skilled graduates and researchers; Channel 3: creation of new scientific instrumentation and methodologies; Channel 4: development of networks and stimulation of social interaction; Channel 5: enhancement of problem-solving capacity; Channel 6: creation of new firms; Channel 7: provision of social knowledge.

B. Martin y P. Tang (2007). The Benefits from Publicly Funded Research. SPRU, University of Sussex.

La utilidad y ventajas obtenidas gracias al soporte continuado a programas de investigación genera una relación bidireccional de derechos y deberes: se tiene derecho a acceder, conocer y utilizar los resultados de investigación de forma libre, gratuita y responsable; y se adquiere el deber de respetar, reconocer y difundir los resultados de investigación de forma ética, honesta y crítica. No basta indicar que la investigación científica debe ser financiada porque contribuye significativamente al desarrollo y progreso de nuestra sociedad. Es preciso concretar el alcance y destinatarios potenciales de programas y proyectos costosos de investigación cuando se trata de I+D dirigida o aplicada; y, si se trata de financiar la investigación básica, será necesario concretar los objetivos y utilidad esperable de los resultados, al menos en el sentido amplio en que pueden beneficiar a otras disciplinas o resolver problemas pendientes en un campo concreto (Penfield et al., 2014). El análisis de los casos de impacto declarados en las evaluaciones institucionales muestra, además, que los beneficiarios efectivos varían mucho de una disciplina a otra y no siempre coinciden con los previstos en la solicitud (Cao et al., 2025).

La pregunta por los beneficiarios no se puede separar de la pregunta por quién financia, que el capítulo 4 trata en su primer apartado, ni del análisis del conocimiento como mercancía que ofrece el capítulo 2.

En sentido literal, la publicación de los resultados de investigación permite a los investigadores mejorar su reputación, acceder a financiación y avanzar en su carrera. Esta dinámica puede favorecer la investigación de calidad pero también contribuir a consolidar grupos de poder, escuelas o redes de relaciones muy compactas y homogéneas en metodologías, ideas, objetivos y criterios de calidad. No está garantizado que las instituciones y personas que gestionan la investigación den amparo a los mejores proyectos, ideas más originales e investigación más innovadora y con mayor potencial, por lo que se trata de contextos sujetos a escrutinio y evaluación permanente. Las iniciativas internacionales de reforma de la evaluación investigadora se dirigen a ese problema, aunque el examen de los planes de acción suscritos indica que los compromisos rara vez llegan a traducirse en criterios operativos (Rushforth et al., 2026).

La industria y empresas de ciertos sectores de actividad son beneficiarios habituales de los resultados de la investigación. La investigación hace posible el desarrollo de nuevos productos, mejorar los existentes y obtener cierta ventaja competitiva en el mercado. Pero no siempre las empresas encuentran las mismas oportunidades para acceder a los resultados de la investigación, siendo a menudo las grandes corporaciones las que más se benefician. Los estudios sobre difusión de la I+D financiada con fondos públicos confirman esa asimetría: las grandes empresas de sectores intensivos en tecnología aprovechan los resultados universitarios con mucha mayor eficacia que las pequeñas y medianas (Becker et al., 2023). La mediación de las oficinas universitarias de transferencia tampoco es neutral en este punto, porque su actividad se ha orientado históricamente a la comercialización mediante licencia, y ampliar el círculo de destinatarios exige una reorientación deliberada (Roncancio-Marin y Guerrero, 2024; Zhou y Tang, 2020).

El rearme europeo iniciado en 2025 ha introducido en este cuadro una novedad de escala. El gasto militar en Europa creció un 14 % en 2025, el mayor incremento anual desde el final de la Guerra Fría, y la Agencia Europea de Defensa cifra la partida específica de I+D de defensa de los Estados miembros de la Unión en 17.000 millones de euros en 2025, con una previsión de 20.000 millones para 2026 (Agencia Europea de Defensa, 2026; SIPRI, 2026). Al incremento nacional se suman instrumentos comunitarios nuevos: el programa SAFE, dotado con 150.000 millones de euros en préstamos, y el Programa Europeo de la Industria de Defensa. Ambos reservan al menos el 65 % del coste de los componentes a proveedores de la Unión, Ucrania y el Espacio Económico Europeo. El destinatario industrial queda determinado aquí por una regla de origen fijada de antemano, no por concurrencia abierta.

Dos rasgos de este proceso afectan directamente a la pregunta de este apartado. El primero es la desaparición de una frontera que los programas marco europeos habían mantenido desde su origen —la exigencia de que la investigación financiada tuviera un enfoque exclusivamente civil—. Pero una modificación aprobada en diciembre de 2025 abrió el Consejo Europeo de Innovación a tecnologías de doble uso y de defensa, que empezó a financiar en junio de 2026, y la propuesta del programa marco para 2028-2034 sustituye aquella fórmula por la de una orientación predominantemente civil (Greenacre, 2025). Las principales asociaciones universitarias europeas pidieron por escrito mantener la separación, y una editorial de Nature advirtió del precedente que sienta reorientar el presupuesto de investigación cada vez que cambia la prioridad política (Nature, 2025). El segundo rasgo es el debilitamiento del control parlamentario. SAFE se adoptó por el Consejo con el artículo 122 del Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea, previsto para situaciones de emergencia y que excluye al Parlamento Europeo de la codecisión; el Parlamento recurrió el reglamento ante el Tribunal de Justicia en agosto de 2025 y el asunto seguía pendiente un año después (Dani y Menéndez, 2025). En España, el plan industrial y tecnológico para la seguridad y la defensa, con 10.471 millones de euros de inversión adicional, se aprobó en abril de 2025 mediante acuerdo del Consejo de Ministros, con transferencias de crédito y reorientación de partidas ya presupuestadas, sin tramitación en las Cortes (Gobierno de España, 2025).

Evaluar si ese gasto está justificado constituye un juicio político que la epistemología no reemplaza. Pero sí interesa en este apartado constatar que un volumen de recursos de ese orden se asigna a un conjunto de destinatarios definido por criterios de política industrial y de seguridad, con menos escrutinio del que se exige a una convocatoria competitiva ordinaria, y bajo un régimen de publicidad de los resultados distinto del que rige en el resto del sistema. Quién puede leer, replicar o impugnar lo que se investiga con ese dinero recibe aquí una respuesta diferente de la que tendría en el apartado §5.4.

La sociedad en su conjunto se beneficia de los resultados y avances científicos cuando estos se traducen en aplicaciones y servicios que mejoran la salud, el medio ambiente, la economía y otros aspectos de la vida (Merkel, 1998). Seguridad y defensa no deberían ser la excepción. Pero no todos los sectores de la sociedad se benefician por igual, ni en las mismas condiciones. Hay actores en una posición privilegiada que les permite un mejor y más amplio acceso a estos beneficios. Esto obliga a implementar procesos exigentes de escrutinio público y rendición de cuentas sobre el modo de transferir, de manera equitativa, los resultados de investigación al conjunto de la sociedad. Las estimaciones disponibles del retorno social del gasto público en I+D son elevadas, pero no sostienen que ese retorno se distribuya solo por el hecho de ser público (Feller, 1990; Fieldhouse y Mertens, 2025).

Vacunas de ARNm: quién asumió el riesgo y quién fijó el precio

El caso. El desarrollo de las vacunas de ARNm contra la covid-19 permite medir la distancia entre quién financia la investigación y quién capta su retorno. La cronología importa tanto como las cifras. El obstáculo que mantenía la idea en el terreno de lo inviable era inmunológico. El ARN mensajero sintético desencadenaba una respuesta inflamatoria, mediada por los receptores tipo Toll, que lo destruía antes de que la célula llegara a traducirlo. La solución consistió en sustituir la uridina por pseudouridina, una modificación química del nucleósido que vuelve la molécula indetectable para esos receptores. La publicaron en Immunity, en 2005, Katalin Karikó, Michael Buckstein, Houping Ni y Drew Weissman, entonces en la Universidad de Pensilvania (Karikó et al., 2005). Karikó llevaba años con solicitudes de financiación rechazadas por considerarse su línea demasiado arriesgada. En 1995 su propia universidad le planteó la alternativa de marcharse o salir de la vía de titularidad, con la rebaja salarial correspondiente. Eligió lo segundo para poder seguir investigando. El artículo de 2005 pasó casi inadvertido durante años. Karikó se incorporó a BioNTech en 2013, y el Premio Nobel de Medicina llegó en 2023, dieciocho años después de aquella publicación y veintiocho después de la degradación.

La segunda pieza pública. La modificación de nucleósidos no fue la única aportación de origen público. El diseño del antígeno procede del Vaccine Research Center del NIAID, donde trabajaban Barney Graham y Kizzmekia Corbett, en colaboración con el laboratorio de Jason McLellan. Consiste en estabilizar la proteína de la espícula en su conformación de prefusión mediante dos sustituciones de prolina. La estrategia se había ensayado antes con el coronavirus causante del MERS y se aplicó al SARS-CoV-2 en las semanas siguientes a la publicación de su genoma (Wrapp et al., 2020). Ninguna de las dos líneas se emprendió pensando en una pandemia de coronavirus.

El reparto del retorno. Sobre esa base acumulada, un estudio publicado en el BMJ cifró en al menos 31.900 millones de dólares la inversión pública estadounidense entre 1985 y marzo de 2022 en las líneas de investigación que condujeron a esas vacunas, incluida la financiación de los ensayos preclínicos y clínicos (Lalani et al., 2023). Los precios de venta se fijaron después con criterios de mercado y se elevaron una vez concluida la fase de emergencia. El episodio no permite concluir que la financiación pública deba comportar precios regulados —esa es una decisión política, no un resultado de investigación—, pero sí obliga a formular la pregunta del apartado con precisión: quién asumió el riesgo, durante cuánto tiempo, y quién fijó las condiciones en las que ese riesgo se convirtió en producto. El caso matiza además lo apuntado en este apartado sobre el amparo institucional a los mejores proyectos, pues el episodio muestra cómo la línea de investigación que resultó decisiva estuvo a punto de interrumpirse, y no por razones epistémicas. El potencial de la misma que pasó desapercibido para instancias del sector público fue visto por el sector privado, que acertó de pleno.

Preguntas para la discusión.

  • ¿Qué criterio habría permitido a un evaluador de 1995 distinguir la línea de Karikó de otras igualmente arriesgadas que no dieron fruto? ¿Existe tal criterio, o el juicio solo resulta posible en retrospectiva?
  • Si el mérito epistémico y el reconocimiento institucional pueden separarse durante veintiocho años, ¿qué consecuencias tiene eso para los sistemas de evaluación que examinan este apartado y el capítulo 4?
  • Sitúe el trabajo de 2005 y el del Vaccine Research Center en los cuadrantes de Stokes que se presentan en §5.6. ¿Coinciden? ¿Qué muestra la respuesta sobre la distinción entre investigación básica y aplicada?
  • ¿Qué obligaciones, si alguna, genera la financiación pública sobre el precio final de un producto? Distinga lo que la evidencia establece de lo que corresponde decidir políticamente.

Material de partida:

  1. Karikó, Katalin, Michael Buckstein, Houping Ni, y Drew Weissman (2005). “Suppression of RNA Recognition by Toll-like Receptors: The Impact of Nucleoside Modification and the Evolutionary Origin of RNA”. Immunity 23 (2): 165–175. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2005.06.008
  2. Wrapp, Daniel, et al. (2020). “Cryo-EM Structure of the 2019-nCoV Spike in the Prefusion Conformation”. Science 367 (6483): 1260–1263. https://doi.org/10.1126/science.abb2507
  3. Lalani, Hussain S., et al. (2023). “US Public Investment in Development of mRNA Covid-19 Vaccines: Retrospective Cohort Study”. BMJ 380: e073747. https://doi.org/10.1136/bmj-2022-073747
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  1. Agencia Europea de Defensa (2026). Defence Data 2025-2026. Bruselas: EDA. https://eda.europa.eu

  2. Becker, Bettina, Stephen Roper, y Enrico Vanino (2023). “Assessing Innovation Spillovers from Publicly Funded R&D and Innovation Support: Evidence from the UK”. Technovation 128: 102860. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102860

  3. Cao, Zhe, Lin Zhang, Zelin Wang, Chen Li, y Gunnar Sivertsen (2025). “How Does Scientific Research Generate Impact Beyond Academia? Cross-Disciplinary Comparison Based on REF Impact Cases”. Humanities and Social Sciences Communications 12 (1): 1856. https://doi.org/10.1057/s41599-025-06129-4

  4. Dani, Marco, y Agustín José Menéndez (2025). “The EU’s (Not So) Cheap Talk on Defence”. European Law Open, editorial. https://doi.org/10.1017/elo.2025.10041

  5. Feller, Irwin (1990). “Universities as Engines of R&D-Based Economic Growth: They Think They Can”. Research Policy 19 (4): 335–348. https://doi.org/10.1016/0048-7333(90)90017-z

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  7. Gobierno de España (2025). Plan Industrial y Tecnológico para la Seguridad y la Defensa. Consejo de Ministros, 22 de abril de 2025. https://www.lamoncloa.gob.es/consejodeministros/resumenes/Documents/2025/230425-plan-industrial-y-tecnologico-para-la-seguridad-y-la-defensa.pdf

  8. Greenacre, Martin (2025). “‘Horizon Europe Will Be Dual Use by Default’, Zaharieva Says”. Science|Business, 17 de julio. https://sciencebusiness.net/news/dual-use/horizon-europe-will-be-dual-use-default-zaharieva-says

  9. Martin, Ben R., y Puay Tang (2007). “The Benefits from Publicly Funded Research”. SPRU Electronic Working Paper Series 161, University of Sussex. https://www.sussex.ac.uk/webteam/gateway/file.php?name=sewp161.pdf&site=25

  10. Merkel, Angela (1998). “The Role of Science in Sustainable Development”. Science 281 (5375): 336–337. https://doi.org/10.1126/science.281.5375.336

  11. Molas-Gallart, Jordi, et al. (2016). “Towards an Alternative Framework for the Evaluation of Translational Research Initiatives”. Research Evaluation 25 (3): 235–243. https://doi.org/10.1093/reseval/rvv027

  12. Nature (2025). “The EU’s Horizon Research Fund Needs to Stay a Defence-Free Zone”. Editorial, 7 de octubre. https://doi.org/10.1038/d41586-025-03221-2

  13. Penfield, Teresa, Matthew J. Baker, Rosa Scoble, y Molly J. Wykes (2014). “Assessment, Evaluations, and Definitions of Research Impact: A Review”. Research Evaluation 23 (1): 21–32. https://doi.org/10.1093/reseval/rvt021

  14. Roncancio-Marin, Jason, y Maribel Guerrero (2024). “University Technology Transfer Offices’ Capabilities in Responding to Societal Challenges: Lessons from an Exploratory Study during the COVID-19 Pandemic”. The Journal of Technology Transfer 49 (6): 2135–2158. https://doi.org/10.1007/s10961-024-10120-7

  15. Rushforth, Alexander, Nino Gogadze, Tornike Skhirtladze, y Janne Pölönen (2026). “Advancing Open Science through Research Assessment Reform? Content Analysis of CoARA Action Plans”. Scientometrics 131 (6): 3897–3918. https://doi.org/10.1007/s11192-026-05650-w

  16. SIPRI (2026). Trends in World Military Expenditure, 2025. Fact Sheet, abril. Estocolmo: Stockholm International Peace Research Institute. https://www.sipri.org/publications/2026/sipri-fact-sheets/trends-world-military-expenditure-2025

  17. Zhou, Ruoying, y Puay Tang (2020). “The Role of University Knowledge Transfer Offices: Not Just Commercialize Research Outputs!”. Technovation 90–91: 102100. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2019.102100

5.3 Sistema de patentes y criterios de patentabilidad

Una patente es un derecho de propiedad intelectual que se concede para proteger las nuevas invenciones. Es otorgada por las autoridades en una jurisdicción específica, da a su titular el derecho exclusivo a impedir que otros exploten la invención patentada en esa jurisdicción sin su autorización durante un período de tiempo limitado, a reserva de varias excepciones. El fin social de la protección mediante patente es proporcionar un incentivo al cambio tecnológico y, en particular, promover la inversión en la investigación y desarrollo (I+D) para propiciar nuevas invenciones.

No todas las invenciones son patentables: deben cumplir con ciertos requisitos sustantivos y formales. Estos requisitos se conocen como criterios de patentabilidad y son los siguientes:

  1. Novedad: Una invención se considera novedosa cuando no está comprendida en el estado de la técnica, es decir, todo lo que antes de la fecha de presentación de la solicitud se ha hecho accesible al público por una descripción escrita u oral, por una utilización o por cualquier otro medio. La novedad se juzga a nivel mundial, es decir, que cualquier divulgación previa en cualquier lugar del mundo puede afectar a la novedad de una invención.

  2. Actividad inventiva: Una invención implica actividad inventiva cuando no resulta del estado de la técnica de una manera evidente para una persona experta en la materia. Se trata de un criterio relativo que depende del nivel de conocimiento y habilidad del experto medio en el campo técnico de la invención. La actividad inventiva implica un salto cualitativo respecto al estado de la técnica, que no sea fruto de una simple combinación o modificación obvia de elementos conocidos.

  3. Aplicación industrial: Una invención es susceptible de aplicación industrial cuando su objeto puede ser fabricado o utilizado en cualquier tipo de industria, entendiendo por industria la producción o transformación de bienes materiales o inmateriales. Se excluyen las invenciones cuyo objeto sea contrario a las leyes naturales, como por ejemplo los perpetuum mobile.

Además de estos requisitos positivos, existen también unos requisitos negativos que excluyen determinadas materias del ámbito de la patentabilidad, por razones éticas, morales o de interés público. Estas exclusiones varían según las legislaciones nacionales, pero en general se refieren a las siguientes materias:

  1. Los descubrimientos, las teorías científicas y los métodos matemáticos.
  2. Las obras literarias, artísticas o cualquier otra creación estética, así como las obras científicas.
  3. Los planes, reglas y métodos para el ejercicio de actividades intelectuales, para juegos o para actividades económico-comerciales, así como los programas de ordenadores.
  4. Las formas de presentar informaciones.
  5. Los métodos terapéuticos o quirúrgicos para el tratamiento humano o animal; los métodos diagnósticos aplicados al cuerpo humano o animal.
  6. Las variedades vegetales y las razas animales.
  7. El cuerpo humano y sus elementos en las distintas etapas de su constitución y desarrollo.
  8. Las invenciones cuya explotación comercial sea contraria al orden público o a las buenas costumbres.

El sistema de patentes busca equilibrar los intereses del inventor, que obtiene un reconocimiento y una retribución por su esfuerzo creativo, con los intereses de la sociedad, que se beneficia del avance tecnológico y del acceso al conocimiento generado por la invención. Obliga al inventor a revelar los detalles técnicos de su invención en un documento llamado memoria descriptiva, que debe ser suficientemente clara y completa para que un experto en la materia pueda llevarla a cabo sin experimentación excesiva. La memoria descriptiva se publica tras un período de 18 meses desde la fecha de presentación o prioridad de la solicitud de patente, lo que permite difundir el conocimiento científico y técnico entre la comunidad investigadora y empresarial.

Los criterios de patentabilidad varían de un país a otro, pero suelen incluir los siguientes:
1. Novedad: La invención debe ser nueva y no conocida previamente por el público.
2. Actividad inventiva: La invención no debe ser obvia para un experto en la materia.
3. Utilidad: La invención debe ser susceptible de aplicación industrial.

Algunos países aplican criterios adicionales para la patentabilidad, como que la invención tenga un cierto nivel de inventiva o que no sea contraria al orden público o a las buenas costumbres.

El sistema de patentes también busca armonizar los criterios y procedimientos para la concesión y protección de las patentes a nivel internacional, mediante diversos tratados y convenios, como el Convenio de París, el Convenio de Patente Europea, el Tratado de Cooperación en materia de Patentes o el Acuerdo sobre los Aspectos de los Derechos de Propiedad Intelectual relacionados con el Comercio (ADPIC). Estos instrumentos facilitan la presentación y tramitación de solicitudes de patente en varios países, así como el reconocimiento y la defensa de los derechos de los titulares de patentes frente a posibles infracciones o abusos.

El sistema de patentes es, por tanto, un mecanismo complejo y dinámico, que requiere una constante adaptación a las nuevas realidades tecnológicas, económicas y sociales. El sistema de patentes plantea también numerosos desafíos y debates, como por ejemplo la relación entre las patentes y el acceso a los medicamentos, la patentabilidad de las invenciones biotecnológicas, la calidad y validez de las patentes concedidas o el equilibrio entre la protección y la competencia. El capítulo 4 documenta un desenlace extremo de esa relación: una terapia génica autorizada, patentada y finalmente retirada del mercado por falta de demanda al precio fijado.

  1. Aghion, Philippe, Peter Howitt, y Susanne Prantl (2015). “Patent Rights, Product Market Reforms, and Innovation”. Journal of Economic Growth 20 (3): 223–62. https://doi.org/10.1007/s10887-015-9114-3.

  2. Bently, Lionel, Brad Sherman, Dev Gangjee, y Phillip Johnson (2022). Intellectual Property Law. 6.ª ed. Oxford: Oxford University Press.

  3. Bessen, James, y Michael J. Meurer (2008). Patent Failure: How Judges, Bureaucrats, and Lawyers Put Innovators at Risk. Princeton: Princeton University Press.

  4. Sampat, Bhaven, y Heidi L. Williams (2019). “How Do Patents Affect Follow-on Innovation? Evidence from the Human Genome”. American Economic Review 109 (1): 203–36. https://doi.org/10.1257/aer.20151398

  5. Williams, Heidi L. (2016). “Intellectual Property Rights and Innovation: Evidence from Health Care Markets”. Innovation Policy and the Economy 16: 53–87. https://doi.org/10.1086/684986.

La patentabilidad de genes humanos

Introducción
Durante años, empresas y organizaciones han buscado patentes para secuencias de ADN humanas —incluso antes de conocer su función—, alegando que el proceso de identificar, aislar y replicar secuencias específicas de genes es patentable. La Oficina de Patentes y Marcas de EE.UU., por ejemplo, otorgó miles de estas patentes a lo largo de décadas.

Aspectos relevantes del caso

  1. Myriad Genetics y las Patentes BRCA1 y BRCA2: Myriad Genetics obtuvo patentes para dos genes humanos (BRCA1 y BRCA2) asociados con un mayor riesgo de cáncer de mama y ovario. Debido a esta patente, Myriad fue la única empresa en EE.UU. que podía realizar pruebas de detección para estos genes (Barraclough, 2013).

  2. Debate Ético: ¿Es ético permitir a una empresa tener derechos exclusivos sobre una secuencia de ADN que aparece naturalmente en el cuerpo humano? ¿Qué implicaciones tiene esto para la investigación, la prevención y el tratamiento? (Gold y Carbone, 2010; Sulston y Ferry, 2002)

  3. Acceso a Medicamentos y Pruebas: Myriad cobraba sumas significativas por su prueba, lo que generaba preocupaciones sobre el acceso equitativo a pruebas potencialmente vitales.

  4. El Fallo de la Corte Suprema de EE.UU.: En 2013, en el caso “Association for Molecular Pathology v. Myriad Genetics, Inc.”, la Corte Suprema de EE.UU. dictaminó que las secuencias de ADN naturales no pueden ser patentadas.

Preguntas para la discusión
- ¿Qué equilibrio debe existir entre incentivar la innovación y proteger el bienestar público, sin generar desigualdades en el acceso a pruebas diagnósticas?
- ¿Qué debería considerarse “descubrimiento” y qué “invención” en el contexto de la biotecnología?
- ¿Cómo impactan las patentes en el avance de la investigación básica y en sus aplicaciones clínicas?
- ¿Cómo deberían considerarse los aspectos éticos, como el acceso a la atención médica, en decisiones legales y de patentes?
- ¿Por qué los aspectos éticos, legales y políticos resultan tan decisivos o más que los científicos para comprender la naturaleza y el valor del conocimiento humano?

Referencias
1. Barraclough, Emma (Agosto de 2013): “Repercusiones del caso Myriad para la biotecnología,” OMPI. https://www.wipo.int/wipo_magazine/es/2013/04/article_0007.html
2. Sulston, John, and Georgina Ferry. The Common Thread: A Story of Science, Politics, Ethics and the Human Genome. Bantam Press, 2002. http://hdl.handle.net/10822/547103
3. Gold, E. Richard, and Julia Carbone. “Myriad Genetics: In the eye of the policy storm.” Genetics in Medicine 12.4 (2010): S39-S70. https://doi.org/10.1097/gim.0b013e3181d72661

5.4 El modelo open-access y las licencias creative-commons

La aparición de modelos de publicación de acceso abierto (Open Access, OA) ha supuesto un cambio significativo en el panorama de la comunicación científica. Bajo este formato, y pese a las dificultades y costes institucionales asociados, el contenido académico está disponible de forma gratuita en Internet, maximizando la visibilidad, accesibilidad e impacto de la investigación. Sin embargo, existen varios debates sobre la implementación y las implicaciones de estos modelos.

Las licencias Creative Commons (CC) han sido cruciales en la configuración del espacio OA. Permiten a los autores y editoriales estipular las condiciones de uso y distribución de su trabajo, mientras que garantizan el acceso gratuito a los usuarios. No se ajusta de modo satisfactorio a la variedad de las prácticas de publicación en diferentes disciplinas y culturas académicas, pero ha supuesto un avance considerable frente a modelos cerrados de copyright.

NotaLicencias Creative Commons

El acceso abierto ha requerido diferentes tipos de licencias, que permiten a los autores gestionar sus derechos de autor y expresar las condiciones de uso de sus obras. Las licencias Creative Commons (CC) son modelos de contratos que sirven para otorgar públicamente el derecho de utilizar una publicación protegida por los derechos de autor. Se basan en cuatro elementos básicos:

  1. Reconocimiento (BY): Se debe reconocer la autoría de la obra y citar la fuente.
  2. No comercial (NC): No se permite el uso comercial de la obra sin autorización previa.
  3. Sin obras derivadas (ND): No se permite modificar o transformar la obra sin autorización previa.
  4. Compartir igual (SA): Se permite crear obras derivadas siempre que se mantenga la misma licencia que la obra original.

Estos elementos se pueden combinar para generar seis tipos de licencias CC, que van desde la más permisiva (CC BY) hasta la más restrictiva (CC BY-NC-ND). Las licencias CC se representan mediante iconos y códigos fácilmente identificables y comprensibles.

Diversos autores y organizaciones han jugado un papel destacado en la consolidación del modelo OA. Entre ellos, destacan el académico Peter Suber, por su influencia en la definición del modelo. La Budapest Open Access Initiative (2002) ha sido fundamental en el establecimiento de los principios básicos del acceso abierto, sentando las bases de lo que hoy conocemos como OA.

Pero el modelo OA tiene otras dificultades, aparte de las licencias. Aunque el acceso a los artículos sea gratuito para los lectores, los costes a menudo se trasladan a los autores a través de tarifas de procesamiento de artículos (APCs) que, con frecuencia, resultan abusivas o desproporcionadas. La disponibilidad de fondos para pagar estas tarifas puede variar considerablemente, y generar desigualdades que de facto limitan para muchos actores el acceso a las revistas OA. El reparto de esos fondos dentro de un mismo proyecto, y su relación con los índices de impacto y con las plataformas que concentran el acceso a la literatura, se examina en el capítulo 4, apartados 4.4 y 4.6.

No obstante, el modelo OA tiene un potencial innegable para aumentar la accesibilidad y la democratización del conocimiento científico. Este modelo promueve la ciencia colaborativa y eficiente, contribuyendo de manera razonable a financiar la publicación en revistas de calidad. No resulta fácil elegir entre modelos de publicación tradicionales y OA, ya que la elección puede resultar condicionada por factores como las políticas de la institución, los requisitos de la disciplina y la disponibilidad de fondos. Pero amplía e introduce posibilidades inéditas, comparado con los modelos de publicación tradicionales.

El modelo open-access favorece una diseminación más amplia y rápida de los avances científicos. Facilita que investigadores de todo el mundo, incluso aquellos con menos recursos, puedan consultar y utilizar los últimos hallazgos, propiciando nuevos descubrimientos. Reduciendo las barreras económicas, posibilita que un mayor porcentaje de la ciudadanía acceda al conocimiento científico, lo que incrementa las posibilidades de maximizar su impacto y beneficiar a sectores sociales más amplios.

  1. Acceso abierto y licencias Creative Commons (Technical University of Valencia). https://biblioguias.webs.upv.es/bg/index.php/es/prop-intectual/acceso-abierto-y-licencias-creative-commons.

  2. Björk, Bo-Christer (2017). “Gold, Green, and Black Open Access”. Learned Publishing 30 (2): 173–75. https://doi.org/10.1002/leap.1096.

  3. Collins, Jannette (2005). “The Future of Academic Publishing: What Is Open Access?” Journal of the American College of Radiology: JACR 2 (4): 321–26. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2004.07.018.

  4. Edwards, Aled (2016). “Perspective: Science Is Still Too Closed”. Nature 533 (7602): S70–S70. https://doi.org/10.1038/533s70a.

  5. Acceso abierto, derechos de autor y Creative Commons. https://digitum.um.es/digitum/derechos-autor.jsp.

  6. Langham-Putrow, Allison, Caitlin Bakker, y Amy Riegelman (2021). “Is the Open Access Citation Advantage Real? A Systematic Review of the Citation of Open Access and Subscription-Based Articles”. PLOS ONE 16 (6): e0253129. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0253129

  7. Laakso, Mikael, Patrik Welling, Helena Bukvova, Linus Nyman, Bo-Christer Björk, y Turid Hedlund (2011). “The Development of Open Access Journal Publishing from 1993 to 2009”. PloS One 6 (6): e20961. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0020961.

  8. Licencias Creative Commons en revistas científicas: análisis de su uso en las principales revistas de biblioteconomía y documentación. https://revistas.um.es/analesdoc/article/view/analesdoc.18.2.164741.

  9. Licencias Creative Commons: qué son y cómo funcionan. https://blogs.iadb.org/conocimiento-abierto/es/licencias-creative-commons-que-son-y-como-funcionan/

  10. Suber, Peter. Writings on open access. https://cyber.harvard.edu/~psuber/wiki/Writings_on_open_access.

  11. Wei, Mingkun (2020). “Research on Impact Evaluation of Open Access Journals”. Scientometrics 122 (2): 1027–49. https://doi.org/10.1007/s11192-019-03306-6.

  12. Willinsky, John (2015). The Access Principle: Open Access to Research and Scholarship. MIT Press.

5.5 Modelos cooperativos y gestión de la complejidad interdisciplinar

La interdisciplinariedad implica la colaboración entre distintos dominios de especialización científica, cuyos investigadores aportan sus propios marcos teóricos, conceptuales y metodológicos cuando cooperan para abordar problemas complejos, en la escala y perspectiva adecuada. La colaboración interdisciplinar incentiva el desarrollo de modelos cooperativos en la actividad científica, para facilitar el diálogo, la coordinación y la integración entre los distintos actores involucrados en la producción de conocimiento. Se rigen por principios como la participación, la horizontalidad, la transparencia, la confianza y el respeto mutuo. Pueden adoptar diversas formas y modalidades:

  1. Redes de investigación: Agrupan a investigadores e instituciones que comparten objetivos, recursos y estrategias para desarrollar proyectos conjuntos sobre un tema o área de interés. Las redes de investigación pueden ser locales, regionales o internacionales, y suelen contar con el apoyo de organismos públicos o privados. Las redes de investigación favorecen el intercambio de información, el aprendizaje colectivo y la innovación.

  2. Comunidades de práctica: Son grupos que comparten una práctica común y se relacionan entre sí para mejorar su desempeño. Se basan en la interacción informal, el apoyo mutuo y el sentido de pertenencia. Pueden surgir de forma espontánea o ser promovidas por alguna organización, para facilitar el desarrollo de competencias, la resolución de problemas y la creación de conocimiento tácito.

  3. Plataformas colaborativas: Son espacios virtuales que permiten a los usuarios compartir recursos, herramientas y contenidos sobre un tema o dominio específico. Se apoyan en las tecnologías de la información y la comunicación para crear entornos interactivos, flexibles y abiertos. Contribuyen a estimular la participación, la creatividad y la generación de valor añadido.

Los modelos cooperativos en la actividad científica suponen una transformación de las formas tradicionales de hacer ciencia, basadas en el individualismo, el aislamiento y la competencia. Surgen para superar inconvenientes ligados a la estructura de las universidades y las agencias de financiación, organizadas en torno a disciplinas claramente definidas y distribuidas en instalaciones diferenciadas, lo que puede dificultar la formación de equipos interdisciplinares y la obtención de fondos para proyectos de gran envergadura.

Auge de los modelos cooperativos en la ciencia frente a los individualistas tradicionales

  1. La ciencia es cada vez más compleja y multidisciplinaria: Los problemas científicos actuales requieren de la colaboración de equipos de expertos de diferentes disciplinas para poder ser abordados de manera eficaz.
  2. La ciencia es cada vez más global: Investigadores e instituciones científicas de todo el mundo comparten datos, resultados y conocimientos a través de redes y plataformas colaborativas.
  3. La ciencia es cada vez más abierta: El acceso abierto a la información científica permite a un mayor número de personas participar y colaborar en la investigación.

Los beneficios de la cooperación interdisciplinar superan con creces sus inconvenientes, ya que pueden facilitar la innovación científica (mayor eficiencia), mejorar la solución de problemas complejos (más innovadores) y aumentar el impacto de la investigación, además de aprovechar sinergias para afrontar los costes de publicación y mantenimiento de equipos y material costoso (más sostenibles). Pero estos modelos difícilmente se consolidan sin criterios comunes de calidad, gestión de la diversidad de objetivos y metodologías, y normas ampliamente aceptadas para la evaluación de resultados o el reconocimiento de méritos. La evaluación por pares, que es el instrumento con el que se ha resuelto históricamente ese problema, tiene los límites que analiza el apartado 4.5 del capítulo 4, y esos límites se acentúan cuando el trabajo evaluado cruza fronteras disciplinares.

TipEjemplos ambiciosos de modelos colaborativos
  1. El proyecto CERN, que ha permitido el descubrimiento del bosón de Higgs, es un ejemplo de colaboración internacional en la ciencia.
  2. El Proyecto Genoma Humano, que hizo posible la secuenciación del genoma humano completo, es un ejemplo de colaboración entre disciplinas científicas diferentes.
  3. The Human Brain Project es un proyecto de investigación internacional que tiene como objetivo crear una simulación virtual del cerebro humano. Requiere la colaboración de científicos de todo el mundo y el uso de grandes cantidades de datos y recursos informáticos.
  4. The Earth Biogenome Project es un proyecto de investigación internacional que tiene como objetivo secuenciar el genoma de todos los organismos vivos de la Tierra. Es ambicioso porque requiere la colaboración de científicos de todo el mundo y el uso de grandes cantidades de datos y recursos informáticos.
  5. The Gene Expression Omnibus es un repositorio de datos de expresión génica que permite a los científicos compartir datos de sus experimentos. Proporciona un acceso abierto a una gran cantidad de datos que pueden ser utilizados por otros científicos.
  6. La plataforma Open Science Framework permite a los científicos compartir datos, código y resultados de sus experimentos. Facilita la colaboración entre científicos y el acceso abierto a los resultados de la investigación científica, tanto para científicos como para la sociedad civil.

Referencias

  1. Abramo, G., D’Angelo, A. C., & Murgia, G. (2017). The relationship among research productivity, research collaboration, and their determinants. Journal Of Informetrics, 11(4), 1016-1030. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.09.007.

  2. Aksnes, D. W., y G. Sivertsen (2023). “Global Trends in International Research Collaboration, 1980-2021”. Journal Of Data And Information Science, 8(2), 26-42. https://doi.org/10.2478/jdis-2023-0015.

  3. Calancie, L. et al. (2021). Consolidated Framework for Collaboration Research derived from a systematic review of theories, models, frameworks and principles for cross-sector collaboration. PLoS ONE, 16(1), e0244501. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0244501.

Enlaces

  1. Dossier de Grupos Cooperativos Nacionales de Investigación 2021: presenta la contribución de los grupos cooperativos españoles en la investigación clínica, preclínica y epidemiológica, especialmente en el campo de la oncología médica. El documento recoge la justificación, finalidad, objetivos y resultados de los grupos de investigación clínicos españoles, así como sus proyectos en curso y futuros. https://seom.org/otros-servicios/noticias/208785-dossier-de-grupos-cooperativos-nacionales-de-investigacion-2021.

  2. Ciencia abierta y el nuevo modus operandi de comunicar la investigación - I. https://blog.scielo.org/es/2019/08/01/ciencia-abierta-y-el-nuevo-modus-operandi-de-comunicar-la-investigacion-parte-i/.

Patrones de colaboración científica entre países, en función de sus ingresos

El objetivo del estudio de Aksnes y su equipo es analizar la evolución de la colaboración internacional en investigación desde 1980 hasta 2021. Examinan los principales patrones globales, así como los específicos de cada país, grupo de países y diferentes áreas de investigación. Utilizan la base de datos Web of Science Core collection. Se analizan más de 50 millones de publicaciones utilizando datos de coautoría. La colaboración internacional se define como las publicaciones cuyos autores están afiliados a instituciones situadas en más de un país. A nivel mundial, la proporción de publicaciones que representan colaboración internacional ha aumentado gradualmente del 4,7% en 1980 al 25,7% en 2021. La proporción de este tipo de publicaciones dentro de cada país es mayor y, en 2021, variaba de menos del 30% a más del 90%. Existen notables disparidades en las tendencias temporales, lo que indica que el proceso de internacionalización ha afectado a los países de diferentes maneras. Varios factores, como el tamaño del país, el nivel de renta y la geopolítica, pueden explicar esta variación. El estudio proporciona promedios, indicadores y conceptos globales que pueden constituir un marco de referencia útil para futuros estudios comparativos de la colaboración internacional en investigación. Los estudios macroeconómicos a largo plazo sobre la colaboración internacional son escasos; como novedad, este incluye un análisis según la división del Banco Mundial en cuatro grupos de renta.

D. Aksnes et al. (2023). “Global Trends in International Research Collaboration, 1980-2021”. Journal of Data and Information Science 8 (2): 26–42. https://doi.org/10.2478/jdis-2023-0015
Gráfico: Collaboration patterns across country income groups, 2020-2021

Las estrategias de apropiación y explotación comercial de recursos del dominio público tienen una variante que la edición anterior de esta monografía trataba con cierto detalle: el turismo de masas y el conjunto de efectos que suele agruparse bajo el nombre de sobreturismo. El asunto pedía más espacio del que cabe aquí y ha quedado fuera de esta versión, pero su interés para el capítulo se mantiene, porque reúne en un solo dominio los esquemas de propiedad sobre bienes comunes, la identificación de quiénes se benefician de su explotación, la externalización de daños (contaminación, ruido, deterioro ecosistémico, agotamiento de recursos) y la fijación de umbrales de irreversibilidad a partir de una evidencia siempre discutida.

El material, con las referencias, informes y casos que lo acompañaban, sigue accesible en la edición de 2025.

5.6 Fomento de la investigación: reality-based community frente a grupos de presión

En octubre de 2004 el periodista Ron Suskind publicó en The New York Times Magazine una conversación con un asesor de la Casa Blanca que ha terminado citándose en casi toda la literatura sobre asesoramiento científico. El asesor le reprochaba pertenecer a lo que llamó the reality-based community, la comunidad de quienes creen que las soluciones surgen del «estudio juicioso de la realidad discernible», y le explicaba que el mundo ya no funcionaba así: «nosotros actuamos, y al actuar creamos nuestra propia realidad; mientras ustedes la estudian, volvemos a actuar y creamos otras realidades nuevas, que ustedes también podrán estudiar» (Suskind, 2004). La etiqueta se popularizó enseguida y sus destinatarios la asumieron sin incomodidad. Este episodio se menciona porque formula con franqueza poco habitual una tesis sobre la relación entre conocimiento y toma de decisiones que muchos estudiosos de la ciencia y la tecnología difícilmente aceptarían: la investigación sería un registro de lo ocurrido, no una restricción sobre lo que cabe hacer.

Se entiende por fomento de la investigación el conjunto de decisiones públicas y privadas que determinan qué se investiga, con cuánto dinero, durante cuánto tiempo y bajo qué criterios de evaluación. Es materia de política científica y está sometida, por tanto, a los mismos mecanismos de negociación e influencia que cualquier otra política pública. La pregunta filosóficamente interesante no es si esas decisiones deberían adoptarse con criterios exclusivamente epistémicos, cosa que pocos sostendrían en serio, sino qué peso conserva la evidencia disponible cuando compite con intereses organizados que cuentan con más recursos, más continuidad y mejor acceso a los decisores que la propia comunidad investigadora.

5.6.1 El modelo lineal y sus revisiones

La justificación clásica del gasto público en investigación básica procede del informe Science, The Endless Frontier (1945) que Vannevar Bush entregó al presidente Truman en julio de 1945. El argumento suena familiar: la investigación movida por la curiosidad y libre de encargos produce el capital de conocimiento del que más tarde salen las aplicaciones, la salud, la defensa y el empleo, de manera que al Estado le corresponde financiarla con generosidad y abstenerse de dirigirla. El esquema, que la literatura posterior denominó modelo lineal, tuvo una fortuna institucional considerable, pues sobre él se organizaron la National Science Foundation y, con variantes nacionales, buena parte de las agencias europeas de financiación.

Donald Stokes mostró en Pasteur’s Quadrant (1997) que ese esquema descansa sobre una dicotomía mal planteada entre investigación básica y aplicada (1997). Su propuesta consiste en separar dos ejes independientes, la búsqueda de comprensión fundamental y la consideración de un uso, cuyo cruce genera cuatro casillas:

  1. Investigación básica pura (el cuadrante de Bohr): busca comprensión sin atender a aplicaciones previsibles.
  2. Investigación aplicada pura (el cuadrante de Edison): persigue un resultado utilizable sin interesarse por los principios que lo explican.
  3. Investigación básica inspirada por el uso (el cuadrante de Pasteur): busca comprensión fundamental y responde a la vez a un problema práctico determinado.
  4. Una cuarta casilla, sin ambición explicativa ni aplicación inmediata, donde caben la descripción taxonómica y la acumulación sistemática de datos, cuya utilidad suele reconocerse mucho después.

El cuadrante de Pasteur desactiva el argumento de que financiar según prioridades sociales implica renunciar a la investigación fundamental, y desactiva también el contrario, según el cual sólo la investigación desinteresada produce hallazgos de primer orden. Mariana Mazzucato ha documentado hasta qué punto tecnologías que se presentan como fruto de la iniciativa privada —desde las pantallas táctiles hasta los algoritmos de búsqueda— dependieron de programas públicos de misión que asumieron el riesgo inicial (2013). Pero la clasificación de Stokes tiene una consecuencia incómoda para la política científica, porque si la utilidad no basta para distinguir tipos de investigación, tampoco basta para justificar por sí sola una decisión de financiación. El criterio tendría que buscarse en otra parte.

5.6.2 Quién compite por la decisión

En la práctica, el reparto de fondos resulta de la interacción entre actores con capacidades muy desiguales:

  1. Agencias de financiación con evaluación por pares, que asignan convocatorias competitivas según criterios de calidad y viabilidad. Su legitimidad procede del juicio de especialistas, con los límites que se examinaron en el capítulo 4.
  2. Departamentos ministeriales y programas dirigidos, que fijan prioridades temáticas por razones de política pública. Aquí la decisión es legítimamente política, y el problema no es que lo sea, sino que la prioridad se presente como conclusión técnica.
  3. Empresas y asociaciones sectoriales, que financian investigación propia, cofinancian programas públicos y participan en las consultas previas a la regulación.
  4. Fundaciones y think tanks, cuya influencia opera menos sobre la convocatoria concreta que sobre el marco en que se discute qué merece investigarse.
  5. Sociedades científicas y academias, que representan a la comunidad investigadora ante los poderes públicos con una capacidad de presión habitualmente menor que la de los anteriores.
  6. Organizaciones de pacientes, usuarios y afectados, cuya intervención ha modificado agendas enteras de investigación biomédica y cuya financiación no siempre es transparente.

La Unión Europea somete la actividad de estos actores al Registro de Transparencia, común al Parlamento, el Consejo y la Comisión desde 2021, que condiciona el acceso a reuniones y audiencias a la inscripción previa y a la declaración de intereses y presupuestos. España carece de un registro estatal equivalente con carácter obligatorio, aunque existen registros sectoriales y autonómicos. Un ejercicio razonable para valorar la diferencia que introduce la publicidad de estas actividades sería comprobar en qué situación se encuentra su regulación.

5.6.3 Evidencia disponible y presión organizada

Daniel Sarewitz formuló un diagnóstico que explica por qué acumular investigación rara vez cierra una controversia de política pública. En los problemas complejos intervienen muchas disciplinas, cada una con métodos y criterios propios, y esa abundancia produce lo que conceptualizó como un exceso de objetividad: hay evidencia legítima, publicada y revisada por pares que, eventualmente, podría respaldar posiciones enfrentadas. Aunque su plasmación sea poco frecuente, de darse supondría que cada parte puede argumentar sin salirse de la ciencia disponible (2004). Lo que se disputa entonces no son los datos, sino qué disciplina fija los términos del problema y qué se cuenta como daño relevante. Y añade el problema de justificar cursos de acción difícilmente compatibles entre sí.

Sheila Jasanoff había mostrado antes, estudiando los comités asesores de las agencias reguladoras estadounidenses, que estos organismos no se limitan a trasladar conocimiento ya hecho a los decisores. Más bien producen un tipo específico de conocimiento, la ciencia reguladora, con plazos, estándares de prueba y exigencias de consenso distintos de los de la investigación académica (1990). La distinción importa porque explica por qué una controversia puede estar cerrada en las revistas y abierta en el expediente administrativo, o al revés. Operan con plazos distintos.

Las alternativas que se le abren a investigadores con opciones de intervenir en política pública fueron clasificadas por Roger Pielke en cuatro roles: el científico puro, que se limita a producir resultados; el árbitro científico, que responde a preguntas fácticas que le plantean otros; el defensor de una causa, que emplea su autoridad para reducir las opciones a la que prefiere; y el intermediario honesto, que amplía el abanico de opciones disponibles y explicita qué evidencia respalda cada una (2007). Ninguno de los cuatro es ilegítimo. El problema aparece cuando un investigador ejerce el tercero presentándose como el segundo, que es la maniobra descrita en el capítulo 2 y documentada con detalle por Oreskes y Conway en el paso del tabaco al clima (Oreskes y Conway, 2010).

5.6.4 Motivos para financiar y retirar financiación

La presión sobre la investigación se ejerce en dos direcciones y la segunda suele pasar más inadvertida. Financiar selectivamente orienta la agenda; retirar la financiación la cancela, y lo hace con efectos que sobreviven a la decisión política que los provocó, porque un equipo disuelto y una serie de datos interrumpida no se reconstruyen cuando cambia el gobierno. El capítulo 4 recoge dos episodios recientes de esta segunda modalidad, la retirada estadounidense de los compromisos climáticos y los recortes a las agencias federales de investigación, junto con sus efectos sobre programas en curso.

El contraste entre objetivos declarados y gasto efectivo ofrece un indicador accesible. La Unión Europea mantiene desde 2002 el objetivo de dedicar el 3 % del PIB a I+D y España se ha comprometido de forma reiterada con la senda del 2 %, mientras que el gasto público presupuestado en investigación y desarrollo —el indicador GBARD que publica Eurostat— se sitúa muy por debajo (Eurostat, 2025). La distancia entre la cifra anunciada y la ejecutada es un dato de política científica tan informativo como cualquier resultado de investigación, y su lectura no exige competencia técnica especial.

Queda en pie la cuestión normativa. Si el asesor de Suskind tenía razón y la decisión política crea sus propias condiciones de verdad, la investigación desempeña un papel meramente notarial. Si no la tenía, hace falta explicar en qué consiste exactamente la obligación de atender a la evidencia cuando esta no determina por sí sola ninguna decisión, que es el problema que recorre los capítulos anteriores desde su primera formulación.

  1. Bush, Vannevar (1945). Science, The Endless Frontier: A Report to the President. Washington: United States Government Printing Office. https://www.nsf.gov/about/history/vbush1945.htm

  2. Jasanoff, Sheila (1990). The Fifth Branch: Science Advisers as Policymakers. Cambridge, MA: Harvard University Press.

  3. Mazzucato, Mariana (2013). The Entrepreneurial State: Debunking Public vs. Private Sector Myths. Londres: Anthem Press.

  4. Oreskes, Naomi, y Erik M. Conway (2010). Merchants of Doubt. Nueva York: Bloomsbury Press.

  5. Pielke, Roger A. (2007). The Honest Broker: Making Sense of Science in Policy and Politics. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511818110

  6. Portier, Christopher J., et al. (2016). “Differences in the carcinogenic evaluation of glyphosate between the International Agency for Research on Cancer (IARC) and the European Food Safety Authority (EFSA)”. Journal of Epidemiology and Community Health 70 (8): 741–45. https://doi.org/10.1136/jech-2015-207005

  7. Sarewitz, Daniel (2004). “How Science Makes Environmental Controversies Worse”. Environmental Science & Policy 7 (5): 385–403. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2004.06.001

  8. Stokes, Donald E. (1997). Pasteur’s Quadrant: Basic Science and Technological Innovation. Washington: Brookings Institution Press.

  9. Suskind, Ron (17 de octubre de 2004). “Faith, Certainty and the Presidency of George W. Bush”. The New York Times Magazine. https://www.nytimes.com/2004/10/17/magazine/faith-certainty-and-the-presidency-of-george-w-bush.html

  10. Registro de Transparencia de la Unión Europea. https://transparency-register.europa.eu/index_es

Glifosato: dos evaluaciones de seguridad y una decisión

El problema. En marzo de 2015 el Centro Internacional de Investigaciones sobre el Cáncer (IARC), organismo dependiente de la OMS, clasificó el glifosato en el grupo 2A, «probablemente carcinógeno para el ser humano». En noviembre del mismo año la Autoridad Europea de Seguridad Alimentaria (EFSA) concluyó que la sustancia «probablemente no supone un riesgo carcinogénico para el ser humano». Dos organismos públicos, con acceso a la misma literatura y en el intervalo de ocho meses, llegaron a conclusiones que la prensa presentó como contradictorias y que sirvieron de munición a las dos partes de una controversia regulatoria que seguía abierta cuando la Comisión Europea renovó la autorización de la sustancia en 2023.

Qué hay debajo de la contradicción. Las dos evaluaciones respondían a preguntas distintas. El IARC evalúa peligro: si existe evidencia de que un agente puede causar cáncer en alguna circunstancia. La EFSA evalúa riesgo: si es previsible que lo cause a los niveles de exposición esperables con el uso autorizado. A esa diferencia se añaden otras dos, menos visibles y más consecuentes: el IARC trabajó sobre literatura publicada y examinó también las formulaciones comerciales completas, mientras que la EFSA incorporó estudios inéditos aportados por los solicitantes de la autorización y se centró en la sustancia activa aislada. Un grupo de investigadores encabezado por Christopher Portier expuso estas discrepancias en una carta abierta publicada en Journal of Epidemiology and Community Health, a la que la EFSA respondió públicamente (Portier et al., 2016).

Dónde entra la presión organizada. La documentación desclasificada en los litigios estadounidenses contra Monsanto entre 2017 y 2019 mostró intervenciones de la empresa en la preparación de revisiones científicas sobre la seguridad del producto. En paralelo, una iniciativa ciudadana europea reunió más de un millón de firmas para prohibir la sustancia, y las asociaciones agrarias y químicas defendieron su mantenimiento ante las instituciones. La decisión final se adoptó sin mayoría cualificada entre los Estados miembros.

Preguntas para la discusión

  • ¿Qué significa aquí «lo que dice la ciencia», si las dos evaluaciones son correctas cada una en su terreno? ¿Puede decidirse el litigio con más investigación?
  • La EFSA utilizó estudios no publicados aportados por la industria y sometidos a confidencialidad comercial. ¿Es compatible esa práctica con lo examinado en §5.4 sobre acceso abierto? ¿Qué garantías la harían aceptable?
  • Aplicando la tipología de Pielke a los actores del caso: ¿quién ejerció de árbitro científico y quién de defensor de una causa presentándose como árbitro?
  • El caso es un ejemplo del exceso de objetividad de Sarewitz. ¿Qué salidas quedan a un regulador que no puede resolver el desacuerdo por vía epistémica y tampoco puede aplazar la decisión indefinidamente?

Material de partida: el resumen del IARC (Monografía 112), la conclusión de la EFSA de noviembre de 2015, la carta de Portier y colaboradores con la respuesta de la EFSA (2016), y el reglamento de renovación de 2023.

5.7 Estudios de alfabetización científica y percepción pública de la ciencia

Se entiende por alfabetización científica el conjunto de conocimientos, habilidades y actitudes que permiten a las personas comprender, valorar y participar en la ciencia y la tecnología. La alfabetización científica es un objetivo educativo, social y político de primer orden, que busca promover una ciudadanía informada, crítica y responsable en los asuntos científicos que afectan a la vida individual y colectiva.

La percepción pública de la ciencia se refiere a las opiniones, actitudes e intereses que tiene la sociedad sobre la ciencia y la tecnología. La percepción pública de la ciencia es un indicador social, cultural y político, que refleja el grado de confianza, apoyo y participación de la ciudadanía en el sistema científico-tecnológico (Center, 2010; Lewenstein et al., 2009).

Los estudios de alfabetización científica y percepción pública de la ciencia son campos interdisciplinares de investigación dedicados al análisis de los factores que influyen en la relación entre la ciencia y la sociedad, así como sus implicaciones para la educación, la comunicación, la innovación y el desarrollo. Su base son diferentes enfoques teóricos y metodológicos, que abordan aspectos como el conocimiento, el interés, la actitud, el comportamiento o la participación de los públicos en la ciencia con las herramientas metodológicas propias de las ciencias sociales (Feinstein, 2010; Sinatra et al., 2014).

Los sesgos epistémicos son distorsiones o errores cognitivos que afectan al proceso de adquisición, procesamiento y uso del conocimiento. Pueden tener diversas causas, como las limitaciones de la memoria, la influencia de las emociones, las preferencias personales o las creencias previas. Los sesgos epistémicos pueden tener consecuencias negativas para el aprendizaje, el razonamiento o la toma de decisiones (Nickerson, 1998).

PrecauciónSesgos epistémicos

Los estudios de alfabetización científica y percepción pública de la ciencia han identificado varios sesgos epistémicos que pueden afectar a la comprensión y valoración de la ciencia entre colectivos de público diferenciados:

  1. El sesgo de confirmación: consiste en buscar o interpretar la información que confirma las propias hipótesis o expectativas, ignorando o desestimando la información que las contradice.
  2. El sesgo de autoridad: consiste en aceptar o rechazar una afirmación basándose en el prestigio o credibilidad de quien la emite, sin considerar las evidencias o argumentos que la sustentan.
  3. El sesgo de disponibilidad: consiste en estimar la probabilidad o importancia de un evento basándose en la facilidad con la que se recuerda o se accede a ejemplos similares.
  4. El sesgo de anclaje: consiste en basar las estimaciones o juicios en una información inicial o previa, sin ajustarla adecuadamente a las nuevas informaciones o evidencias (Kahneman y Tversky, 1979; Medina, 2013).

Este tipo de sesgos, además de dificultar el desarrollo de una alfabetización científica crítica y reflexiva, pueden contribuir a generar una percepción pública distorsionada o simplificada de la ciencia y la tecnología, sobre todo cuando implica minusvalorar sus riesgos y sobrevalorar acríticamente sus beneficios. Evitar o contrarrestar su efecto requiere desarrollar estrategias educativas y comunicativas que fomenten el pensamiento crítico, el debate abierto e informado y la capacidad para evaluar y utilizar la información científica de manera efectiva.

El sesgo de confirmación puede hacer que las personas busquen y acepten información que confirma sus creencias existentes, mientras que ignoran o rechazan la información contradictoria.

R. Nickerson (1998). «Confirmation Bias: A Ubiquitous Phenomenon in Many Guises». Review of General Psychology, 2(2), 175-220.

Los sesgos epistémicos ponen de manifiesto la dependencia humana de heurísticas cognitivas para interpretar información compleja. Aunque puedan resultar útiles en ciertas situaciones, por lo general inducen interpretaciones erróneas o simplistas de los datos científicos, cuando no actitudes refractarias y negacionistas ante la evidencia científica que contradice creencias y valores personales, experiencia previa individual, expectativas y fuentes o autoridades de referencia.

  1. Lewenstein, B. y Brossard, D. (2009). A Critical Appraisal of Models of Public Understanding of Science: Using Practice to Inform Theory. En M. Bucchi y B. Trench (eds.), Handbook of Public Communication of Science and Technology (pp. 13-27). Routledge.
  2. Feinstein, N. (2010). Salvaging science literacy. Science Education, 95(1), 168-185. https://doi.org/10.1002/sce.20414
  3. Kahneman, D. y Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263-291. https://doi.org/10.2307/1914185
  4. Pew Research Center. (2010). Public views on science and technology. Washington, DC: Pew Research Center.
  5. Sinatra, G. M., Kienhues, D., & Hofer, B. K. (2014). Addressing challenges to public understanding of science: Epistemic cognition, motivated reasoning, and conceptual change. New York, NY: Routledge.
  6. Gilbert, John K. (2006). “On the Nature of «Context» in Chemical Education”. International Journal of Science Education 28 (9): 957-976. https://doi.org/10.1080/09500690600702470
  7. Medina, J. (2013). The epistemology of resistance: Gender and racial oppression, epistemic injustice, and the social imagination (1.ª ed.). Oxford University PressNew York. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199929023.001.0001

1. Comunicación educativo-dialógica o persuasivo-promocional de la ciencia

El problema. Bajo el rótulo único de «comunicación de la ciencia» conviven dos actividades con fines distintos y a menudo incompatibles. Una es educativo-dialógica: busca que el público entienda cómo se produce el conocimiento, incluidas su incertidumbre y sus límites, y admite que el resultado del diálogo sea la discrepancia informada. La otra es persuasivo-promocional: busca mejorar la imagen de una institución, atraer financiación o captar vocaciones, y su medida del éxito es la adhesión, no la comprensión.

El aspecto central que se debate. No es cuál de las dos es legítima —ambas lo son— sino qué ocurre cuando se confunden sin declararlo. Weingart y Joubert sostienen que esa confusión de motivos es la fuente de buena parte de los problemas de la comunicación científica contemporánea (2019). La cuestión a debatir resulta obvia: ¿puede una institución promocionarse y educar con el mismo mensaje, o el segundo fin se sacrifica siempre al primero?

Qué buscar antes de discutir. Los materiales que siguen incluyen, deliberadamente, un artículo académico y tres guías de buenas prácticas de universidades y sociedades científicas. Es útil leerlos en ese orden, cuestionando primero qué fin presupone cada consejo. Una recomendación como «cuenta una historia», «empieza por lo que le importa a tu audiencia» o «evita los tecnicismos» puede servir a los dos fines o solo a uno, y distinguirlo es el ejercicio. Merece la pena fijarse en si alguna de las tres guías menciona la incertidumbre, el error o el desacuerdo entre especialistas. Si no lo hace, ya está respondiendo a qué fin sirve.

Salidas posibles del debate, para orientarlo sin cerrarlo: exigir que se declare el fin —como se declara un conflicto de interés—; separar institucionalmente las unidades que hacen una cosa y otra; o aceptar la mezcla y hacer explícito el criterio de calidad de cada una. Cada salida tiene un coste, y mostrarlo sin ambigüedad es parte de la tarea.

Material de partida:

  1. Weingart, Peter, y Marina Joubert (2019). “The conflation of motives of science communication — causes, consequences, remedies”. Journal of Science Communication 18 (03): Y01. https://doi.org/10.22323/2.18030401
  2. 10 Tips to Successful Science Communication. https://www.uab.edu/ccts/news-events/10-tips-to-successful-science-communication
  3. Shayna Joubert (July 27, 2020): 10 Tips for Effective Science Communication. https://graduate.northeastern.edu/resources/tips-for-effective-science-communication/
  4. Best Practices in Science Communication. https://www.ascb.org/science-policy-public-outreach/science-outreach/communication-toolkits/best-practices-in-effective-science-communication/

2. Evolución de la percepción pública sobre vacunas, cambio climático y negacionismo

La Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT) realiza desde 2002, cada dos años, la Encuesta de Percepción Social de la Ciencia y la Tecnología en España. Es la serie que permite estudiar cómo evoluciona la percepción de la ciudadanía sobre los avances científicos y tecnológicos. Su valor para el caso deriva precisamente de no ser una edición o informe aislado, sino de la continuidad temporal que permite la comparación entre diagnósticos

Lo que hace trabajable el caso es precisamente la serie. La edición de 2022 permitía leer los cambios inmediatamente posteriores a la pandemia; la de 2024, publicada en julio de 2025, permite comprobar cuáles de aquellos cambios se consolidaron y cuáles revirtieron, que es una pregunta bastante más interesante que la de qué opinaba la gente en un año concreto.

La tarea útil en este caso consiste en tomar dos o tres indicadores de la serie —confianza declarada en la ciencia, interés informativo, percepción de riesgos y beneficios, o creencia en pseudoterapias— y comparar al menos tres ediciones. Después, distinguir entre lo que es una tendencia sostenida y lo que fue un pico ligado a un acontecimiento. Es la misma disciplina que el capítulo 4 sugería a propósito de las cifras de retractaciones y el capítulo 3 para las series climáticas: un año no es una tendencia, y una comparación entre dos puntos no permite decir cuál de los dos era la anomalía.

La metodología se debería revisar antes que los resultados. Algunos cambios en el cuestionario o en el modo de realizar los sondeos pueden producir saltos que no corresponden a cambio social alguno. Son aspectos que cada ítem dela serie documenta.

FECYT (2025): Percepción social de la ciencia y la tecnología en España 2024. Última edición disponible en la consulta de agosto de 2026.

FECYT (2022): Encuesta de Percepción Social de la Ciencia y la Tecnología 2022. e-Nipo: 831230127.

Serie completa de encuestas, desde 2002.