Difference in academic-scientific productivity from a gender perspective after COVID-19 using a simulation model

SOCIOLOGÍA Y TECNOCIENCIA, 12.1 (2022): 93-111 ISSN: 1989-8487 Difference in academic-scientific productivity from a gender perspective after COVID-19 using a simulation model* Diferencia en la productividad académico-científica desde la perspectiva de género tras el COVID-19 mediante un modelo de simulación SANDRA PATRICIA BARRAGÁN MORENO Área Académica de Ciencias Básicas y Naturales Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano Carrera 4 No. 22-61 Módulo 6 Oficina 401 [email protected] ORCID: 0000-0001-6503-4445 ALFREDO GUZMÁN RINCÓN Escuela de Ciencias Económicas y Administrativas Corporación Universitaria de Asturias Carrera 18 #79-25 [email protected] DOI: https://doi.org/ 10.24197/st.1.2022.93-111 RECIBIDO: 11/08/2021 ACEPTADO: 21/11/2021 * Este trabajo se ha realizado en el marco de los grupos de investigación Fundamentos y Didáctica de las Ciencias de la Universidad Jorge Tadeo Lozano y Sinergia Digit@l de la Corporación Universitaria de Asturias. Resumen: El objetivo de este artículo es simular la productividad académico-científica en cuanto a artículos sometidos y publicados, ejecución de proyectos de investigación y procesos editoriales se refiere, desde la perspectiva de género tras la COVID-19, para investigadores en el periodo 2020-2025. La metodología de la investigación se basó en la Dinámica de Sistemas como principal técnica para modelar y simular. Los parámetros empleados para el modelo genérico fueron los proporcionados por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación de Colombia para un Abstract: This article aims to simulate academicscientific productivity in terms of submitted and published articles, carry out research projects and editorial processes, from the gender perspective after COVID-19, for researchers in the 2020-2025 peri od. The research methodology was focused on System Dynamics as the main technique for modelling and simulation. The parameters used for the generic model were those provided by the Colombian Ministry of Science, Technology, and Innovation for a research group in the Social Sciences area. The dynamic hypotheses and the two simulated 94 Sandra Patricia Barragán Moreno y Alfredo Guzmán Rincón SOCIOLOGÍA Y TECNOCIENCIA, 12.1 (2022): 93-111 ISSN: 1989-8487 1. INTRODUCCIÓN La pandemia por COVID-19, en el año 2020, suscitó cambios abruptos y absolutistas en los sistemas educativos al nivel mundial con el fin de garantizar el derecho y servicio público de la educación (Pokhrel & Chhetri, 2021). La educación superior no fue ajena a tales cambios y a sus consecuencias. Lo anterior, se ha evidenciado en la literatura sobre la función sustantiva de la docencia, en la que se han observado las dificultades de la implementación de la educación en modalidad virtual en programas cuya tradición era la presencialidad (ej.: Basilaia & Kvavadze, 2020), destacándose: la accesibilidad, la flexibilidad, la asequibilidad, el aprendizaje permanente, el desarrollo de estrategias de enseñanza y aprendizaje (Pokhrel & Chhetri, 2021). Sin embargo, las consecuencias en las funciones sustantivas de investigación y vínculo con el sector externo han sido poco exploradas en la literatura. En este escenario, el objetivo de este artículo es simular la productividad académicocientífica en cuanto a artículos sometidos a procesos de publicación y publicados, ejecución de proyectos de investigación y procesos editoriales se refiere, desde la perspectiva de género tras la COVID-19, para investigadores en el periodo 20202025. Así, se entenderá que los investigadores, para efectos del presente, son aquellos docentes vinculados a una Institución de Educación Superior (IES) con asignación académica a proyecto o productos de investigación. La categoría género es entendida como la interpretación psicológica y social refiriendo a masculino, femenino y transgénero que establece los roles de la categoría sexo (hombre, mujer e intersexual) (Secretaria Técnica Dirección de Diversidad Sexual, 2015). Es de anotar, que en gran parte de la literatura consultada se usan los términos sexo y género como sinónimos y en opciones binarias. De manera adicional, y, atendiendo a la economía expresiva y sin perjuicio para el lenguaje incluyente, se usará durante el escrito el término investigadores para hacer referencia al colectivo mixto (Real Academia Española, 2020). Cuando la comunicación lo requiera se citarán los grupos referenciados, se emplearán sustantivos colectivos y otras estructuras genéricas (Naciones Unidas, 2019). grupo de investigación del área de las Ciencias Sociales. Las hipótesis dinámicas y los dos escenarios simulados revelaron las diferencias de género y su intensificación en la producción de manuscritos, de artículos sometidos para evaluación con fines de publicación y de artículos publicados en un horizonte de 5 años. Palabras clave: modelo de simulación, pandemia, publicación científica, producto interno bruto, rol de los géneros. scenarios revealed gender differences and their intensification in the production of manuscripts, submitted articles for evaluation for publication purposes, and published articles over a 5-year horizon. Keywords: simulation model, pandemics, scientific publications, gross national product, gender roles. Diferencia en la productividad académico-científica desde la perspectiva (…) 95 SOCIOLOGÍA Y TECNOCIENCIA, 12.1 (2022): 93-111 ISSN: 1989-8487 Para lograr el objetivo de este artículo, enseguida de esta introducción se presentan los antecedentes de estudio para la productividad académico-científica, las variables observables mediante las que se estima y las variables que la afectan y que se relacionan con el género de los investigadores. Para la simulación se empleó como principal técnica la Dinámica de Sistemas por lo que en la metodología de investigación se describe, así como los pasos para su implementación. Luego, como resultados se presentan el diagrama de bucle causal y la descripción del diagrama de Forrester (diagrama Stock and Flow) así como el modelo matemático, y, los parámetros aplicados para validar la operatividad del modelo y simular el comportamiento de la producción académico-científica en el período 2020-2025; los parámetros para la simulación del modelo genérico corresponden a los proporcionados por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (Minciencias) de Colombia para un grupo de investigación del área de las Ciencias Sociales. La plataforma de Minciencias solo distingue hombres y mujeres, por lo cual la opción intersexual no es incluida en la simulación puesto que no se tienen datos al respecto. En este apartado de resultados se han incluido dos escenarios simulados que dan cuenta de la observación de las políticas privadas o institucionales en el tiempo destinado a docencia, investigación y vínculo con el sector externo. Posteriormente, se discuten los resultados a través de fuentes secundarias que permiten cotejar los hallazgos y concretar las conclusiones. 2. ANTECEDENTES Y MARCO TEÓRICO En la coyuntura por la pandemia se afectó de manera directa la productividad del profesorado de educación superior con asignación a investigación, como resultado de múltiples factores. El primero, se relaciona con las limitaciones para acceder a recursos como laboratorios, bibliotecas y archivos (Gomez & Colella, 2020), además de la imposibilidad, en muchos casos, de recabar información empírica dada la naturaleza del campo de investigación. El segundo, refiere al aumento de la carga laboral del profesorado como resultado de la incorporación de la modalidad virtual, la redistribución de horas destinadas a la docencia como resultado de la disminución de los ingresos económicos de las IES debido a la deserción estudiantil y a la eliminación de apoyos estatales. El tercero, concierne al desequilibrio existente entre la vida laboral y la vida personal en el que quienes tienen hijos menores y con responsabilidades familiares disminuyeron su dedicación a los proyectos de investigación (Diwas, 2020; Gomez & Colella, 2020). Aunado a lo anterior, se reconoce que la productividad académico-científica se ve influenciada por el género y por las variables individuales y académicas asociadas a este. La brecha ya existía, pero se catalizó por la COVID-19 (Enago Academy, 2020; García-Bulle, 2020; Organización Internacional del Trabajo, 2020; Vega, 2021; Gómez & Vázquez, 2021). En este sentido, son múltiples los estudios que desde antes de la pandemia evidenciaron la diferencia a favor del género 96 Sandra Patricia Barragán Moreno y Alfredo Guzmán Rincón SOCIOLOGÍA Y TECNOCIENCIA, 12.1 (2022): 93-111 ISSN: 1989-8487 masculino tales como Sanchez y Willett (2006), Østby et al. (2013), Beaudry y Larivière (2016), González-Álvarez y Cervera-Crespo (2017), al igual que Mayer y Rathmann (2018); además de algunos pocos que no identificaron diferencia alguna como el desarrollado por Sotudeh y Khoshian (2014) en una población especifica de doctores en nano tecnología. La heterogeneidad en los resultados de los estudios puede tener diferentes orígenes pues se hacen con poblaciones específicas y con variadas técnicas (cienciometría, bibliometría y recolección manual de las características de los investigadores), también puede deberse a la naturaleza de variable latente de la productividad académico-científica y a las variables que afectan la productividad y que están relacionadas con el género de los investigadores. Como ejemplo de lo mencionado se puede citar a Rørstad y Aksnes (2015) quienes encontraron que las elecciones que hacen los investigadores en la planeación de su trabajo académico inciden sobre su productividad ya que las mujeres invierten más tiempo en docencia y en trabajo administrativo, mientras que los hombres lo invierten en investigación disciplinar y tutoría a estudiantes de doctorado. En el caso de las mujeres, lo primero rinde poco o nada en términos de productividad académico-científica y lo segundo para los hombres posibilita someter a procesos de publicación una mayor cantidad de productos de investigación. También a manera de ilustración de la complejidad de las brechas de género, más allá de la planeación del profesorado, se puede aludir a la caracterización de los investigadores, en el que se observa una mayor vinculación de hombres a los sistemas nacionales de ciencia, tecnología e innovación. Ejemplo de lo anterior, es el caso colombiano en el que Minciencias para 2019 reportó que del total de los 16.796 investigadores adscritos al SNCTeI el 38,16% (6.411) eran mujeres, de ellas el 0,2% eran investigadoras eméritas, el 11,1% investigadoras séniores, el 25,8% investigadoras asociadas y el 62,9% investigadoras juniores. En concordancia con la menor proporción femenina, el detalle de aporte a los 891.730 productos registrados (en los términos de la Figura 1) fue del 37,82% (Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, 2021). La importante diferencia que hay en la distribución por género de los investigadores se traduce en el aporte respectivo a la productividad académicocientífica colombiana. 2.1. Definición de productividad académico-científica Maletta (2016) planteó de forma genérica que la producción académicocientífica es la interacción de la investigación y la comunicación de esta (Maletta, 2016). En la implementación de la nueva gestión pública y en los procesos de aseguramiento de la calidad educativa (Mayer & Rathmann, 2018; García-Cepero, 2010) las IES han adelantado estimaciones que involucran indicadores e índices para aproximarse a la medición de las variables observables (productos) y a la producción académico-científica en su naturaleza multi-producto y así incrementar su eficiencia Diferencia en la productividad académico-científica desde la perspectiva (…) 97 SOCIOLOGÍA Y TECNOCIENCIA, 12.1 (2022): 93-111 ISSN: 1989-8487 y optimizar el tiempo dedicado y los recursos invertidos (Rørstad & Aksnes, 2015), además de posicionarse frente a las instituciones competidoras para captar estudiantes o recursos públicos o privados. Con fines de estimación (o si se prefiere de medición) García-Cepero (2010) indicó que la producción académica es una variable latente, por lo que “los productos que se utilizan como indicadores de ésta, son solo una muestra de los posibles indicadores observables de ella, es así como la producción no son los indicadores en sí mismos, sino un fenómeno que subyace a ellos” (García-Cepero, 2010, p. 16). Por esto, enseguida se esclarecen los conceptos sobre los principales productos que se constituyen en indicadores o variables observables de esta. 2.2. Variables observables que constituyen la productividad académicocientífica Si bien existen diferencias entre los productos de investigación dependiendo del área disciplinar (ciencias naturales e ingeniería o ciencias sociales y educación, por ejemplo), existen productos individuales que tienen definiciones estandarizadas que permiten entenderlos como las variables observables (Figura 1), asociarlos y estimar su peso en la producción académico-científica. Es de anotar que todos los productos no tienen la misma reputación o valoración, v.g. los artículos publicados en revistas indexadas que cuentan con evaluación por pares son mejor valorados que los capítulos de libro (Mayer & Rathmann, 2018). Las facultades, dependencias o grupos de investigación que tienen mayores totales de productos tienden a tener más artículos publicados (Escobar-Córdoba et al., 2016). Figura 1. Productos académicos-científicos de los investigadores. Fuente: Elaboración propia con base en Barragán (2020), Cosenz (2014), García-Cepero et al. (2010) y González et al. (1989). Artículos sometidos:artículos remitidos a publicaciones indexadas para estudio para posible publicación. Artículos publicados: artículos que fueron sometidos aevaluación por pares y que aparecen en revistas indexadas. Libros, libros de formación, reportes técnicos:libros que son resultado de la actividad de investigación disciplinar. Capítulos de libro yrevisiones de libros:secciones de libro y contribuciones individuales a un libro que requierecompilación o edición. Ponencias o conferencias en eventos científicos:certificados obtenidos como ponente en eventos científicos de carácter nacional e internacional. Proyectos aprobados en convocatoria interna oexterna de la IES: proyectos que están parcial o totalmente financiados por las diferentes entidades. Patentesysoftware:resoluciones de concesión que registranel derecho de autor sobre la obra. 98 Sandra Patricia Barragán Moreno y Alfredo Guzmán Rincón SOCIOLOGÍA Y TECNOCIENCIA, 12.1 (2022): 93-111 ISSN: 1989-8487 Las variables artículos sometidos y artículos publicados inciden en la presencia de las IES en SCOPUS y Web of Science (WoS), así como en otras bases de datos, esta variable es intermedia e influye en la imagen de la IES que es un recurso estratégico organizacional (Bianchi, 2016) atrayendo estudiantes potenciales, fidelizando a los estudiantes activos (Barragán, 2017) y posicionando la IES ante la comunidad académica, lo que permite acceder a recursos para el desarrollo de proyectos así como asegurar las condiciones de calidad de los programas formativos. Los artículos científicos se han constituido como la base de divulgación del conocimiento generado, de ahí el valor intrínseco que tiene su publicación. Dicho esto, la cantidad de artículos publicados sea constituido como el principal indicador de productividad académico-científica. 2.3. Variables que afectan la productividad académico-científica relacionadas con la diferencia de género Mayer y Rathmann (2018) encontraron que las variables que afectan la productividad académica-científica y que se relacionan con el género se agrupan en dos factores: el individual y el organizacional. El primer factor refiere variables personales y académicas que influyen sobre procesos individuales de socialización y de recursos propios, mientras que el segundo considera variables externas a los investigadores. Rørstad y Aksnes (2015) observaron que la tasa de publicación depende del género, la edad y la posición académica, más aún identificaron el peso relativo de estas tres variables encontrando que influye más la posición académica que la edad y el género. Vega (2021) reportó un avance en la producción de artículos de autoría femenina en campos temáticos de las Ciencias Sociales tradicionalmente masculinos. Para el presente artículo, se agruparon en cuatro factores las variables cuya combinación con el género han mostrado efecto diferencial sobre la productividad. Los tres primeros factores y sus variables son resultado de la revisión de literatura y el cuarto es propuesto en esta investigación: 1) Individual: edad, estado civil, número de hijos menores de 12 años, motivación, personalidad y talento; 2) Académico: tiempo transcurrido desde la obtención del último título, posición académica, nivel de especialización, área disciplinar y campos temáticos; 3) Organizacional: tamaño de la unidad académica, tamaño del grupo de investigación, prestigio de la IES, objeto de estudio, financiación con fondos externos, colaboración y coautoría (Mayer & Rathmann, 2018; Rørstad & Aksnes, 2015); y 4) Socioeconómico: efecto del COVID-19 sobre el Producto Interno Bruto (PIB). En el factor socioeconómico se ha incluido el efecto del COVID-19 sobre el Producto Interno Bruto ya que el Banco Mundial indicó la contracción de la economía global en 2020 en un 4,3% calificándola como “la cuarta recesión mundial más profunda en los últimos 150 años, solo superada por aquellas relacionadas con las dos guerras mundiales y la Gran Depresión” (World Bank Group, 2021, p. 3). La Diferencia en la productividad académico-científica desde la perspectiva (…) 99 SOCIOLOGÍA Y TECNOCIENCIA, 12.1 (2022): 93-111 ISSN: 1989-8487 Figura 2 es un mapa coroplético para visualizar las estimaciones del PIB en 2020, mostrando que las economías avanzadas tuvieron un -3,6% de cambio del PIB respecto al año 2019, mientras que para Latinoamérica y el Caribe el cambio fue de -6,9% y para las economías de mercados emergentes y en desarrollo de -2,6% (World Bank Group, 2021, p. 4). En los extremos del intervalo se encuentran Maldivas con un porcentaje de cambio de -21,5% y Guyana con 23,2%. Esta contracción económica se materializó en pérdida de empleos, pérdida de escolarización y deterioro en la salud afectando especialmente al género femenino y a su participación en el mercado laboral (World Bank, 2021). La OIT (2020) resaltó el incrementó el número de horas destinadas trabajo de cuidados no remunerado considerando el cierre de escuelas y guarderías, la reducción en servicios públicos para personas con discapacidad y ancianos, la no disponibilidad de trabajadores domésticos y la necesidad de cuidar a familiares con COVID-19 (Organización Internacional del Trabajo, 2020). Más aún “a nivel global, las mujeres realizan tres cuartas partes del trabajo de cuidados no remunerado, aportando billones de dólares a la economía mundial” (OXFAM, 2021). Figura 2. Mapa coroplético para PIB estimado en 2020. Fuente: Elaboración propia con base en World Bank (2021). 3. METODOLOGÍA, DATOS Y VARIABLES La productividad académico-científica es un recurso estratégico generado por las rutinas internas de la IES que no puede ser adquirido en el mercado y solo se construye con la dinámica y las políticas institucionales (Bianchi, 2016), hace parte de la cadena de generación de valor en la prestación de servicios académicos involucrando a los investigadores como recursos estratégicos físicos asociados a la deserción estudiantil (Guzmán et al., 2020; Guzmán et al., 2021). En atención a que 100 Sandra Patricia Barragán Moreno y Alfredo Guzmán Rincón SOCIOLOGÍA Y TECNOCIENCIA, 12.1 (2022): 93-111 ISSN: 1989-8487 la deserción estudiantil es un sistema de complejidad dinámica se implementó la Dinámica de Sistemas como principal herramienta que permite simular sistemas de complejidad dinámica al analizar escenarios de políticas fomentando el aprendizaje organizacional para gestionar los recursos de forma eficaz; también permite modelar la retroalimentación entre las variables, la no linealidad de estas, considerando el tiempo entre las causas y sus efectos favoreciendo el diseño de políticas públicas o privadas para el desarrollo sostenible (Bala et al., 2017) generando insumos para los tomadores de decisiones y diseñadores de políticas en torno a la reducción de la brecha de género. En otras palabras, se empleó la Dinámica de Sistemas para simular la productividad académico-científica desde la perspectiva de género en el periodo 2020-2025 dado que: (…) suministra un lenguaje que permite expresar las relaciones que se producen en el seno de un sistema, y explicar cómo se genera su comportamiento. De este modo nos va a permitir poner de manifiesto cómo están relacionados la estructura de un sistema y su comportamiento. Su objetivo es conciliar estructura y comportamiento, de modo que aparezcan como las dos caras de una misma moneda (Aracil & Gordillo, 1997, p. 21). Para validar la operatividad del modelo genérico, éste se parametrizó con los datos proporcionados por Minciencias en Colombia para un grupo de investigación del área de las Ciencias Sociales. A continuación, se describen las fases de la metodología: 1. Diseñar un diagrama de bucle causal para representar la estructura de retroalimentación del sistema, su dinámica y su comportamiento. 2. Construir los subsistemas de productividad académica femenina y masculina y el sistema completo de la productividad académico-científica de artículos sometidos y publicados como diagramas de Forrester. 3. Parametrizar cada modelo de simulación (tres en total) con los datos proporcionados por Minciencias para un grupo de investigación. 4. Verificar la estructura y el comportamiento de cada modelo de simulación. 5. Simular escenarios para observar el efecto en el largo plazo a manera de laboratorio informático. Respecto a los softwares utilizados en el proceso de modelación y simulación se utilizaron dos, el primero fue vensim con el que se desarrolló el diagrama de bucle causal, y, el segundo stella que se utilizó para el diagrama de Forrester, el modelo matemático, la parametrización y la simulación. Como parámetros para la solución de las ecuaciones del modelo se tuvo un dt = 0,25, con duración de la simulación de 6 segundos y con método de integración Euler. Diferencia en la productividad académico-científica desde la perspectiva (…) 101 SOCIOLOGÍA Y TECNOCIENCIA, 12.1 (2022): 93-111 ISSN: 1989-8487 4. RESULTADOS 4.1. Diagrama de bucle causal La Figura 3 muestra el diagrama de bucle causal agregado que contiene la hipótesis dinámica del modelo. Un primer bucle de realimentación negativa mostró que a mayor efecto de la COVID-19, se reduce el acceso a recursos de investigación lo que genera un retraso en la ejecución de los proyectos y aumenta las horas de docencia impactando negativamente al número de artículos sometidos para posible publicación y por tanto se reducen los artículos publicados. La docencia y las labores domésticas no compiten en tiempo dentro de la jornada laboral y no laboral pues no son responsabilidades transferibles o prorrogables, dado que las redes de apoyo (ej.: colegios, actividades extracurriculares) no están disponibles; en su lugar son las labores de investigación las que se ven afectadas en la disputa en tiempo (árbol de causas de la investigación en la Figura 3). Las horas destinadas a labores domésticas compiten en tiempo con la investigación relegándola a un tercer plano impactando negativamente la cantidad de artículos sometidos y por lo tanto a la cantidad de artículos publicados ocasionando una disminución de la presencia en SCOPUS y WoS, así como en otros motores de indexación. Figura 3. Diagrama de bucle causal. Fuente: Elaboración propia 4.2. Diagrama de Forrester y modelo matemático Tomando como base las hipótesis dinámicas presentadas en el diagrama de bucles causales (Figura 3) se conceptualizó el Diagrama de Forrester y el modelo matemático1. Se diseñaron seis sectores considerando las variables de flujo y de nivel 1 El diagrama de Forrester del presente modelo y las ecuaciones para su operacionalización están disponible para consulta en https://1bestlinks.net/YGUha 108 Sandra Patricia Barragán Moreno y Alfredo Guzmán Rincón SOCIOLOGÍA Y TECNOCIENCIA, 12.1 (2022): 93-111 ISSN: 1989-8487 Doucet, A., Netolicky, D., Timmers, K., & Tuscano, F. J. (2020). Thinking about pedagogy in an unfolding pandemic (An Independent Report on Approaches to Distance Learning during COVID-19 School Closure). UNESCO. Enago Academy. (2020). Efectos de COVID-19 en la producción académica y desigualdad de género en la ciencia. Obtenido en https://1bestlinks.net/XwWCV el 12/04/2021. Escobar-Córdoba, F., Eslava-Schmalbach, J, & Gómez-Duarte, O. 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