¿Cuáles son los beneficios / impactos reales de la investigación académica?

Como estudiante de doctorado en ciencias de la computación, parece que no soy tan elegible para responder a su pregunta ya que la ciencia de la computación ha sido tratada como una “ciencia aplicada” , lo que significa que parece estar relacionada directamente con la aplicación y no es tan académica como algunos podrían esperar. Pero desde mi propia experiencia, la informática también es una investigación académica seria.

• Ejemplo de bioinformática

Algoritmo de Needleman-Wunsch. Este es uno, si no el único, de los algoritmos más conocidos en Bioinformática. En 1970, cuando Needleman y Wunsch publicaron el algoritmo, Bioinformatics todavía estaba en la cuna. Nadie, incluidos ellos, había sabido que el bebé en la cuna sería alguien genial en el futuro. Simplemente no sabían que este algoritmo, que aceleró increíblemente la alineación de secuencias para proteínas o genes, finalmente condujo al desarrollo de alta velocidad de la bioinformática junto con otros algoritmos, y así allanó el camino para la industria médica actualmente próspera, que se beneficiaría personas por mejores métodos de diagnóstico y mejores tratamientos. Simplemente investigaron e inventaron el algoritmo. La relación de beneficio no es tan obvia pero está ahí. Un hecho interesante es que el algoritmo Needleman-Wunsch, que siempre se considera un algoritmo de bioinformática, encuentra su aplicación en el procesamiento del lenguaje natural ( https://en.wikipedia.org/wiki/Se …)

• ¿Qué pasa con esos papeles con citas relativamente bajas?

La verdad es que la mayoría de los trabajos en el mundo académico quedan casi sin citar. Todos desean tener toneladas de papeles con alta cita (Nadie quiere ser una máquina de papel. En cambio, si pudieran, preferirían ser una máquina de citas) Pero así es como la ciencia avanza. Con muchas soluciones para un problema, podemos compararlas y seleccionar las mejores soluciones. Con muchas teorías para un fenómeno, podemos tener una visión profunda y hacer experimentos para probar estas teorías y encontrar la verdadera. Todos los años, cuando admiramos a los galardonados con el Premio Nobel, también demostremos respeto a aquellos que han caminado por el camino equivocado o de manera menos maravillosa y han ayudado a otras personas a evitar eso.

• Aclaración de un malentendido común de los investigadores.

La ciencia es solo una carrera, como cualquier programador, gerente de producto, cantante y todo lo demás. Los investigadores no somos nerds puros, y no nos encerramos en una habitación oscura solo para meditar una idea posiblemente maravillosa. También nos preocupamos por la reputación, el dinero y la satisfacción al igual que muchas otras personas. Pero sabemos en lo profundo de nuestro corazón que, para obtenerlos, la única forma es tratar de hacer una investigación realmente valiosa y publicar buenos documentos, que pueden no tener una gran influencia en el futuro cercano o incluso no incurrir en ninguna cita en ningún futuro, pero actuará como peldaños indispensables como muchos otros para el afortunado éxito de alguien.

PD: no soy nativo. Si hay algún error gramatical, indíquelo. ¡Gracias!

Parece que hay varias preguntas separadas aquí.

El primero, “cómo puede la investigación académica beneficiar a la sociedad” ya está bien respondido por muchas de las publicaciones en este hilo, particularmente los ejemplos específicos en las respuestas de Inna Vishik. y Justin Li. Al final del día, el objetivo de la investigación académica es aumentar el conocimiento . De hecho, gran parte de ese conocimiento puede no tener un impacto inmediato en su vida o en la sociedad en general. Sin embargo, al enfocarse únicamente en la investigación que tiene un beneficio inmediato y tangible, corre el riesgo mucho mayor de perderse los hallazgos verdaderamente revolucionarios, que son mucho más raros pero requieren una atmósfera de cuestionamiento abierto, exploración y experimentación.

En cuanto a la siguiente pregunta, “después de que se publica un artículo, dónde se usa”, es mejor pensar en un artículo como parte de un conjunto de conocimientos más amplio. Por sí solo, un solo documento puede o no ser útil o aplicable. Pero eso no significa que debamos limitar qué investigación se debe hacer en aras de la aplicabilidad.

Aquí hay un ejemplo que creo que podría aclarar las cosas:

La enfermedad de Alzheimer ha estado en todas las noticias. Con una población que envejece con una esperanza de vida creciente, la EA es sin duda un problema de salud urgente.

Entonces, ¿cuál sería la mejor manera de investigar tratamientos para el Alzheimer? ¿Deberíamos centrarnos en las pocas moléculas clave que creemos que pueden ser el objetivo de las terapias? Lo hemos intentado y los resultados han sido decepcionantes. ( http://health.usnews.com/health- …) O, ¿deberíamos examinar toda la red de moléculas involucradas en la enfermedad para comprender mejor la patología?

Y eso, por cierto, es donde la bioinformática puede desempeñar un papel increíblemente importante. Para observar un conjunto completo de genes involucrados en una sola vía, necesitamos enfoques de bioinformática que puedan observar y buscar a través de muchas secuencias de genes a la vez. Entonces, podemos comenzar a teorizar sobre cómo estos genes pueden interactuar en el cerebro sano frente al cerebro con EA. Acabo de hacer una búsqueda publicada en “bioinformática” y “Enfermedad de Alzheimer” y obtuve más de 900 resultados. bioinformática y enfermedad de Alzheimer. Si escanea los resúmenes, no encontrará muchos documentos que analicen directamente los tratamientos. Varios de ellos son documentos orientados a métodos que están trabajando en cómo estudiar una ruta molecular compleja en primer lugar.

Por lo tanto, no puedo apuntarlo a un solo documento y decir “Este documento es importante e impactará directamente en nuestra comprensión de AD”. Sin embargo, puedo decirle que los resultados del análisis de la vía, los estudios de interacción gen-gen y otros enfoques bioinformáticos se pueden utilizar para construir un mejor modelo de las vías moleculares detrás de la EA, lo que a su vez ayudará a encontrar nuevos objetivos terapéuticos. , o tal vez mejor diseñar futuras terapias.

Traducir la ciencia básica en aplicaciones no es una tarea fácil, y ciertamente puede criticar tanto a los científicos básicos como a los científicos aplicados por no hablar entre ellos con más frecuencia. Los investigadores a veces pueden desarrollar visión de túnel y perder el impacto más amplio. El ecosistema de investigación académica está lejos de ser perfecto, pero a la larga, ha proporcionado a la sociedad muchas ideas. Dado todo eso, creo que la mejor opción es permitir que la investigación básica continúe explorando los límites del conocimiento.

Gracias por el A2A!

Agregaría aquí que no toda investigación académica debe ser valiosa para las masas para ser valiosa … y que uno nunca sabe lo que será valioso para muchos con el tiempo.

Hay innumerables personas que trabajan en innumerables profesiones que se ocupan de datos muy arcanos que la mayoría de la gente nunca encontrará en sus vidas, como cuán desmenuzables son varios suelos, o el número de conchas por metro cuadrado en una bahía en particular, o el origen de varios palabras.

Nuestra forma de vida extremadamente intrincada, social y tecnológica depende de una gran cantidad de detalles que están destinados a permanecer oscuros para casi todos.

Y a veces, estos oscuros fragmentos de investigación aparecen de maneras inesperadas e importantes … por ejemplo, un poco de investigación sobre el significado de la palabra “boko” en el idioma hausa de Nigeria.

Creo que estamos demasiado impresionados con lo que es grande y grandioso, con lo que es obvio y aparentemente importante, y no estamos lo suficientemente impresionados con las pequeñas partes de la maquinaria de nuestro mundo y nuestras vidas.

Ok rebelde que se atrevió a cuestionar la investigación académica. Aquí están los logros más específicos dirigidos solo al descubrimiento de drogas. Mira esto:
1. Ghosh AK, Dawson ZL, Mitsuya H (2007). “Darunavir, un inhibidor de la proteasa del VIH-1 conceptualmente nuevo para el tratamiento del VIH resistente a los medicamentos”. Bioorg. Medicina. Chem 15 (24): 7576-80. doi: 10.1016 / j.bmc.2007.09.010.PMC 2112938. PMID 17900913. Hasta el momento, Darunavir es la molécula más potente para el tratamiento del VIH. Viniendo de la Universidad de Purdue
2. Ámbar: la mejor herramienta de dinámica molecular del mundo. Sitio web El paquete Amber Molecular Dynamics para todas las referencias provenientes de investigaciones académicas.
3. Kelly Chibale, profesora de la Universidad de Ciudad del Cabo y echa un vistazo a este medicamento de dosis única oral contra la malaria descubierto
4. Teoría de la energía libre William Jorgenson. Solo busca en wikipedia.

Y hay numerosos de estos. Dé más dinero a los académicos, algunas instalaciones más y seguramente obtendrá el resultado deseado que también se dirige al bienestar humano, no como el dinero industrial que hace éxitos de taquilla.

Mire casi cualquier cosa en Game Theory, que es otra forma de decir Behavioral Mathematics. Los avances en este campo tienen un impacto inmediato en las economías de todo el mundo.

Uno no puede buscar más allá del famoso algoritmo de aceptación diferida, que es una forma de encontrar la “mejor manera posible” para que las personas intercambien entre sí. Una versión similar encuentra la “mejor forma posible” para que las personas se relacionen entre sí. La última versión se está utilizando actualmente en varios lugares de todo el país en diversas capacidades, como el Kidney Exchange y la asignación de estudiantes a escuelas secundarias en la ciudad de Nueva York.

Alvin Roth es uno de esos investigadores que ha documentado cuidadosamente su aplicación del algoritmo de aceptación diferida en la ciudad de Nueva York.
Página en stanford.edu

Bueno, la investigación académica también se puede realizar con una intención muy clara de tener un impacto claro en la sociedad y puede significar nuevos productos o servicios.
Creo que la distinción debería ser entre investigación básica y aplicada. La investigación básica, con el único propósito de aumentar el conocimiento, generalmente se realiza en las universidades.
En la mayoría de los países existe un problema claro en el sentido de que la comunidad científica no se esfuerza por “traducir” la investigación básica en nuevos productos o servicios. Entonces, la idea es publicar y una vez que se publica un estudio, los científicos pasan al siguiente artículo científico.
Esto no está bien. Toda investigación debe realizarse con una idea clara de cómo puede beneficiar a la comunidad.
De lo contrario, la investigación per se no tiene ningún beneficio. Saber por el bien de saber no es suficiente. Si la investigación es seguida y luego proporciona beneficios, cualquier conocimiento es importante (incluso si lleva décadas).
Pero en realidad nunca se citan demasiados artículos científicos (cerca del 50%), por lo que es difícil ver algún beneficio real.
En Europa hablamos de la paradoja europea, lo que significa que Europa produce muchos artículos científicos básicos pero sin ningún plan de explotar la información para beneficiar a la sociedad.

Respuesta simple: la mayoría de la investigación académica no es útil, pero para el 0.0001%, es decir, puede cambiar el mundo.

Por ejemplo, el padre de la base de datos relacional http://en.m.wikipedia.org/wiki/E … y el bosón de Higgs http://en.m.wikipedia.org/wiki/P … publicaron poca investigación académica con alta impacto en el mundo.

Soy algo ambivalente sobre esto. No hay duda de que muchos descubrimientos que comenzaron en la academia han encontrado una aplicación útil en productos industriales o comerciales. Tome el láser: esto comenzó en la academia y durante muchos años fue considerado como “una solución en busca de un problema”. Hoy en día sería difícil nombrar todas las aplicaciones para este dispositivo. Hay innumerables ejemplos de esto: tome uno temprano, las leyes de Newton. ¿Cuántas aplicaciones hay para ellos? La investigación académica es el “motor” que mantiene a la industria de alta tecnología avanzando.

Por otro lado, soy algo ambivalente sobre el “progreso” en general. Tomemos la industria relojera: durante más de cien años, el reloj mecánico fue una tecnología madura que empleó a muchas personas. La invención del reloj de cuarzo cambió todo eso porque era más barato, más simple y muchas veces más preciso (un reloj de cuarzo de $ 20 que compre en una tienda por departamentos probablemente será más preciso que un Rolex de $ 5000 fabricado tradicionalmente). Así que realmente sacudió a la industria: solo sobrevivieron las marcas de lujo, aunque no estoy seguro exactamente por qué: ¿tal vez solo por la belleza estética de los movimientos mecánicos?

Hoy en día este proceso es común y la rotación de empresas de alta tecnología es alarmantemente alta. Estoy seguro de que podría nombrar muchas marcas de las que la gente, solo unos años más joven que yo, nunca ha oído hablar (¿Amiga, alguien? ¿Qué tal DEC?)

En mi campo de la patología vegetal, la investigación académica apuntala cómo entendemos las enfermedades de las plantas y cómo interactúan con el huésped. Como investigador que trabaja en la industria, desarrollando métodos y productos para la protección de cultivos, los trabajos académicos brindan los conocimientos básicos que necesitamos para encontrar soluciones. Utilizo diariamente la producción de otros científicos, y estoy agradecido por el flujo de información aparentemente “sin importancia” generada, ya que es crucial para mi trabajo. En la vida real, el impacto aguas abajo de los fitopatólogos académicos es que contribuyen a la protección de los cultivos, lo que contribuye a la seguridad alimentaria, y de nuevo eso afecta los precios de los alimentos, las economías, etc.

Estoy completamente de acuerdo con usted, todavía soy nuevo en el campo de la investigación, pero aún puedo ver fácilmente la estupidez de las personas que solo se preocupan por publicar artículos con contenido inútil solo para mostrar que tienen publicaciones.

Alguien tiene que imponer más restricciones y mejorar el proceso de publicación, por lo que solo queda disponible el trabajo útil y, por lo tanto, otras personas / empresas realmente pueden beneficiarse de él en lugar de perder su tiempo leyendo mucha basura.