Cárteles de citas y manipulación científica

Una cita debería cumplir una función intelectual: reconocer un antecedente, sostener una afirmación, discutir un hallazgo o explicar una decisión metodológica. Sin embargo, también puede convertirse en una unidad de intercambio. Se agrega para complacer a un editor, se negocia entre grupos, se concentra en determinadas revistas o, en el extremo más explícito, se compra. El problema no nace porque las citas carezcan de valor. Son útiles para seguir la circulación del conocimiento y descubrir relaciones entre trabajos. Aparece cuando un número se interpreta como prueba autosuficiente de calidad y comienza a decidir contrataciones, promociones, incentivos, rankings o prestigio institucional. En ese momento, la señal se transforma en objetivo; y todo objetivo suficientemente valioso atrae estrategias para manipularlo. Los llamados cárteles de citas son una de esas estrategias. Pero no son la única. La manipulación también puede incluir autocitación excesiva, referencias coercitivas solicitadas durante la revisión, acuerdos recíprocos entre revistas o redes, documentos creados para sembrar citas y servicios comerciales que venden visibilidad. Mirar este fenómeno obliga a revisar no solo la conducta de quienes publican, sino también los sistemas de evaluación que convierten métricas imperfectas en recompensas demasiado concretas. De la influencia académica al mercado de referencias Durante años, la discusión se concentró en prácticas conocidas: autores que citan de manera desproporcionada su propio trabajo, revisores que exigen incluir sus artículos o editores que presionan para aumentar las referencias a la revista que dirige el proceso. El Committee on Publication Ethics (COPE) ha descrito estas formas de manipulación y ha insistido en una distinción esencial: una referencia es legítima cuando resulta pertinente para el trabajo, no cuando sirve principalmente para inflar una métrica. La frontera se volvió más inquietante con la aparición de servicios pagados. En 2025, un estudio publicado en Scientific Reports analizó cerca de 1,6 millones de perfiles de Google Scholar y realizó un experimento controlado. El equipo creó una identidad ficticia y consiguió comprar 50 citas. El proveedor ofrecía paquetes de 50 referencias por 300 dólares y de 100 por 500 dólares, insertadas en artículos que luego podían alimentar el perfil bibliométrico. El experimento no demuestra que toda subida inesperada sea comprada ni permite estimar por sí solo la prevalencia global del negocio. Sí prueba algo relevante: existe una oferta comercial capaz de convertir referencias académicas en un producto. Un reportaje de Nature lo llamó un “mercado negro de citas”, una expresión fuerte, pero difícil de descartar cuando una persona puede elegir un paquete y pagar para elevar artificialmente su visibilidad. La operación aprovecha una debilidad más amplia. Algunas bases indexan documentos y referencias con políticas distintas; los perfiles pueden incorporar versiones, prepublicaciones o materiales alojados en espacios con controles desiguales. Por eso, una cifra no significa exactamente lo mismo en todas las plataformas. Comparar conteos sin conocer su procedencia puede entregar una precisión aparente sobre datos que no son equivalentes. Qué es —y qué no es— un cártel de citas En sentido estricto, un cártel de citas supone coordinación: personas, grupos, revistas o instituciones se referencian entre sí de forma sistemática para aumentar sus indicadores, sin que la selección responda principalmente a la pertinencia intelectual. La red se vuelve cerrada, recíproca y orientada a producir una ventaja métrica. Investigaciones sobre redes de citación, como el trabajo de Fister, Fister y Perc , muestran que ciertos patrones topológicos pueden ayudar a descubrir comunidades inusualmente densas. El análisis de redes sirve para levantar alertas: intercambios persistentes entre los mismos actores, concentraciones difíciles de explicar o secuencias coordinadas que cambian rápidamente un indicador. Pero una alerta no es una sentencia. En un campo pequeño, una línea muy especializada o un equipo que desarrolla resultados acumulativos, es razonable que aparezcan muchas referencias dentro de una comunidad reducida. La autocitación tampoco es ilegítima por definición: puede ser necesaria para describir continuidad metodológica, datos previos o antecedentes directos. La pregunta correcta no es “¿se citan entre sí?”, sino “¿estas referencias cumplen una función verificable en el argumento?”. La diferencia suele requerir lectura, conocimiento disciplinar, análisis temporal y contraste con prácticas comparables. Un algoritmo puede señalar dónde mirar. No puede decidir por sí solo si hubo engaño. Cuatro mecanismos que conviene distinguir Hablar de manipulación como si fuera una sola práctica puede producir diagnósticos torpes. Al menos cuatro mecanismos merecen separarse. 1. Autocitación estratégica Ocurre cuando una persona o grupo agrega referencias propias que aportan poco al texto, principalmente para elevar sus indicadores. La dificultad está en distinguirla de la continuidad legítima de una agenda de investigación. Un porcentaje aislado no resuelve esa evaluación. 2. Citación coercitiva Aparece cuando revisores o editores condicionan la aceptación a incorporar trabajos que no son necesarios, a veces vinculados con sus propios perfiles o con la revista. Una encuesta analizada por Fong y Wilhite , con más de 12.000 respuestas de 18 disciplinas, encontró presiones y prácticas de manipulación asociadas a un entorno de fuerte competencia. El dato recuerda que no todas las referencias impropias nacen de una iniciativa libre de quien firma el artículo. 3. Redes recíprocas Dos o más actores pueden acordar o normalizar intercambios de citas. Cuando participan revistas, el efecto puede alcanzar indicadores editoriales; cuando participan grupos de investigación, puede modificar perfiles personales e institucionales. La reciprocidad ocasional es esperable. La señal preocupante es la persistencia combinada con escasa pertinencia. 4. Citas compradas o sembradas Aquí interviene un proveedor que promete elevar conteos mediante documentos preparados, referencias insertadas o materiales indexables. La transacción comercial cambia la escala: la manipulación deja de ser una conducta artesanal y puede convertirse en un servicio repetible. La inteligencia artificial generativa podría reducir todavía más el costo de producir textos de relleno, aunque utilizar IA no prueba por sí mismo que un documento tenga citas fraudulentas. El daño no termina en un perfil inflado Puede parecer una trampa limitada a la reputación de una persona. No lo es. Si las citas influyen en concursos, promoción académica, incentivos, asignación de recursos o rankings, manipularlas redistribuye oportunidades. Quien fabrica visibilidad compite con quienes construyen contribuciones más lentas, locales o menos citables. También se distorsiona la literatura. Una referencia no solo suma un punto: ayuda a decidir qué trabajo aparece como antecedente, qué autores parecen centrales y qué resultados encontrará la próxima persona que revise el campo. Una red artificial puede hacer que un conjunto de estudios gane prominencia sin merecerla, mientras otros quedan fuera del mapa. Para América Latina existe un riesgo adicional. Las contribuciones en español, los estudios territoriales, la investigación aplicada y ciertas disciplinas ya enfrentan desventajas de cobertura y circulación en índices internacionales. Responder a esa desigualdad con una carrera ciega por elevar cifras puede profundizarla. El objetivo no debería ser imitar cualquier patrón de alta citación, sino evaluar contribuciones con criterios adecuados a su propósito, comunidad y contexto. Señales que deberían abrir una revisión Ninguna señal aislada acredita una falta. Sin embargo, algunas combinaciones justifican mirar con mayor atención: aumentos bruscos de citas provenientes de pocos documentos o fuentes; artículos que incorporan largas listas de referencias sin relación clara con sus afirmaciones; reciprocidad persistente entre los mismos grupos, editores o revistas; concentración inusual de referencias hacia una publicación durante una ventana breve; citas idénticas o muy similares insertadas en documentos de temas poco relacionados; diferencias difíciles de explicar entre plataformas bibliométricas; solicitudes editoriales para agregar referencias irrelevantes; perfiles cuya mejora depende principalmente de documentos que no desarrollan una discusión sustantiva del trabajo citado. Estas señales sirven para formular preguntas, preservar evidencia y revisar contexto. Publicar una acusación a partir de un tablero automático puede producir otro daño: convertir una herramienta de integridad en un sistema opaco de sospecha. Qué pueden hacer las instituciones de educación superior La primera medida es reducir el premio a la manipulación. La Declaración de San Francisco sobre Evaluación de la Investigación (DORA) recomienda no usar métricas de revista como sustituto de la calidad de artículos individuales ni de las contribuciones de una persona. Ese principio también debería aplicarse a los conteos personales: informar es distinto de decidir automáticamente. Una política institucional razonable puede combinar cinco acciones: Usar métricas múltiples y contextualizadas. Comparar dentro de disciplinas, explicar la cobertura de cada fuente y evitar umbrales mecánicos. Leer contribuciones seleccionadas. Pedir a las personas que expliquen qué aportaron sus trabajos, qué evidencia ofrecen y por qué fueron relevantes. Definir reglas sobre citación y conflictos. Incluir orientaciones para autores, revisores, editores y comités de evaluación, no solo para estudiantes. Crear canales protegidos de consulta y reporte. Una persona autora debe poder informar presión editorial sin poner en riesgo su proceso ni quedar expuesta. Investigar con debido proceso. Separar detección, revisión y decisión; permitir explicaciones; documentar criterios; y graduar las respuestas según evidencia y gravedad. Las bibliotecas, direcciones de investigación, unidades de integridad, comités editoriales y equipos de análisis institucional tienen aquí una tarea compartida. No basta con comprar un tablero bibliométrico. Se necesita capacidad para comprender cómo se producen los datos, qué pueden demostrar y dónde fallan. Las métricas deben volver a ser preguntas Las citas seguirán siendo útiles. El error es pedirles que respondan solas si una investigación es rigurosa, original, pertinente o socialmente valiosa. Una cifra puede orientar la atención; no sustituye la lectura ni el juicio informado. La existencia de redes coordinadas y servicios pagados revela una regla incómoda: cuanto más depende una carrera científica de un indicador, mayor es el incentivo para optimizarlo, incluso vaciándolo de sentido. La respuesta no consiste en abandonar toda medición, sino en diseñar evaluaciones menos ingenuas y más difíciles de capturar. Proteger la integridad científica exige mirar las citas como lo que son: rastros de una conversación académica. Cuando dejan de representar esa conversación y se convierten en moneda, la institución no debería limitarse a contar mejor. Debería preguntarse qué está premiando. Seguir aprendiendo a evaluar investigación con evidencia, contexto y responsabilidad también forma parte de la innovación académica. Regístrate gratis en InnovacionAcademica.org y participa en una comunidad interesada en fortalecer la calidad y la confianza en la educación superior. Fuentes consultadas Ibrahim, H., Liu, F., Zaki, Y. y Rahwan, T. (2025). Citation manipulation through citation mills and pre-print servers. Scientific Reports, 15, 5480. Van Noorden, R. (2024). The citation black market: schemes selling fake references alarm scientists. Nature. Committee on Publication Ethics. (2019). Citation Manipulation. Committee on Publication Ethics. (2024). Handling citation manipulation. Fong, E. A. y Wilhite, A. W. (2017). Authorship and citation manipulation in academic research. PLOS ONE, 12(12). Fister, I., Fister, I. y Perc, M. (2016). Toward the Discovery of Citation Cartels in Citation Networks. Frontiers in Physics, 4, 49. Declaration on Research Assessment. San Francisco Declaration on Research Assessment.