Impacto de las Imágenes en la Comunicación Científica
13 feb 2026
Cómo las imágenes mejoran comprensión y credibilidad científica, su impacto en redes y revistas, y los retos éticos y de accesibilidad.
Las imágenes son clave para comunicar ciencia. No solo hacen más comprensibles conceptos complejos, sino que también aumentan la atención y el recuerdo del público. Desde gráficos hasta fotografías, los elementos visuales transforman cómo se comparte la información científica. Sin embargo, su uso plantea retos éticos, como la manipulación digital, y exige estándares claros para garantizar la integridad de los datos.
Puntos clave:
Beneficios visuales: Mejoran la comprensión, memoria y engagement en redes sociales.
Fotografía científica: Proporciona evidencia visual y refuerza la credibilidad.
Ética: Manipulaciones no declaradas dañan la confianza en la ciencia.
Accesibilidad: Muchas imágenes no son aptas para personas con daltonismo.
Impacto digital: Visual abstracts duplican las interacciones en redes sociales.
Las imágenes no solo informan; también persuaden. Su correcta aplicación puede marcar la diferencia en cómo la ciencia conecta con el mundo.
La Fotografía en la Investigación Científica
En el mundo de la comunicación científica, la fotografía ha dejado de ser un simple añadido estético para convertirse en una herramienta clave. Actúa como una "retina artificial", capturando momentos con precisión y objetividad, y preservándolos para siempre [1]. Desde las imágenes de microscopía electrónica que revelan virus invisibles al ojo humano hasta las fotografías astronómicas que nos acercan a galaxias remotas, estas imágenes transmiten fenómenos que el texto por sí solo no puede explicar [1]. Su capacidad para ofrecer evidencia concreta ayuda a generar confianza en quienes las observan.
Cómo las fotografías refuerzan la credibilidad científica
Las fotografías no solo ilustran, también fortalecen la credibilidad de la ciencia. Por ejemplo, incluir imágenes cerebrales en resúmenes científicos aumenta significativamente la percepción de validez de los argumentos, en comparación con presentaciones únicamente textuales o acompañadas de gráficos [7]. Este impacto se debe a nuestra inclinación natural hacia las explicaciones visuales, que hacen más accesibles conceptos abstractos [7].
En el ámbito de la virología, las microfotografías electrónicas son una herramienta clave para generar consenso entre los expertos [6]. Un caso destacado ocurrió en febrero de 2020, cuando el Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas de Estados Unidos publicó las primeras imágenes del virus SARS-CoV-2 obtenidas con microscopios electrónicos. Estas fotografías, que mostraban las características espículas en forma de corona del virus, se distribuyeron gratuitamente a nivel mundial. Rápidamente se convirtieron en el referente visual utilizado por medios de comunicación e instituciones políticas para explicar la naturaleza del virus [1].
Ética en el uso de la fotografía científica
Sin embargo, la manipulación digital plantea serios dilemas éticos. Según una encuesta del American Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology, el 23% de los artículos aceptados contenían imágenes alteradas de forma inapropiada, como el borrado de fondos o el empalme de bandas [8]. Un estudio piloto de la revista Blood encontró que cerca del 20% de los manuscritos aceptados incluían figuras con imágenes manipuladas de manera incorrecta [8]. Además, el Journal of Clinical Investigation detecta manipulación de imágenes en entre 10 y 20 artículos aceptados cada año [8].
Esta práctica, conocida como "cultura de embellecimiento de datos", puede derivar en falsificación [8]. Para proteger la confianza pública, la comunidad científica debe garantizar la conservación de los archivos originales, informar sobre ajustes no lineales (como cambios en la configuración gamma o pseudocolorización) y establecer normas claras que delimiten lo que constituye una imagen de investigación legítima frente a aquellas alteradas únicamente para captar la atención del público [5][8].
Qué Aportan los Elementos Visuales a la Comunicación Científica
Los elementos visuales, como las infografías y diagramas, no solo complementan el uso de la fotografía, sino que también juegan un papel clave en la transmisión eficiente de información científica. Gracias a que el sistema visual humano es el mayor sistema de procesamiento individual del cerebro [9], estas herramientas permiten captar patrones y relaciones de manera inmediata, facilitando la comprensión tanto para expertos como para el público general.
Clarificar datos con infografías
Las infografías y los diagramas ayudan a simplificar información compleja, reduciendo la carga cognitiva y evitando que el lector se sienta abrumado [9]. Un ejemplo clásico de esto es el "Cuarteto de Anscombe", creado en 1973 por el estadístico F.J. Anscombe. Aunque los cuatro conjuntos de datos que diseñó tenían estadísticas idénticas (medias, varianzas y coeficientes de correlación), al representarlos gráficamente quedó claro que cada uno mostraba patrones completamente diferentes: uno lineal, otro curvo, uno dominado por valores atípicos y otro con una distribución vertical [9]. Este caso demuestra que las visualizaciones pueden revelar detalles que los números, por sí solos, no logran mostrar.
"Las visualizaciones de datos diseñadas eficazmente permiten a los espectadores usar sus potentes sistemas visuales para comprender patrones en datos en ciencia, educación, salud y políticas públicas." - Steven L. Franconeri, Profesor de Psicología, Northwestern University [9]
La precisión de la interpretación de datos también depende del tipo de visualización utilizada. Por ejemplo, los gráficos de dispersión (posición) son más precisos que los gráficos de barras (longitud), los gráficos de burbujas (área), los gráficos circulares (ángulo) o los mapas de calor (intensidad de color) [9]. Un estudio realizado en enero de 2021 por Lei Zhu, Lloyd S. Davis y Anna Carr, sobre señalización interpretativa en el Parque Nacional de Humedales Xixi, en China, demostró que las fotografías de alta calidad aumentan la intención de los visitantes de leer información, su disfrute y su capacidad de recordar datos científicos, en comparación con imágenes de menor calidad [2].
Además, los elementos visuales permiten resaltar aspectos que los análisis numéricos no logran evidenciar.
Mostrar lo que no se puede ver
Más allá de simplificar datos, las imágenes amplían el horizonte de la ciencia al hacer visible lo invisible. Estas representaciones actúan como "evidencia visual", permitiendo observar fenómenos que no son accesibles directamente para el ojo humano [1][10]. Desde las estructuras microscópicas hasta las galaxias más distantes, las imágenes científicas ofrecen una ventana única para explorar lo inalcanzable [1].
Sin embargo, la accesibilidad de estas imágenes es un factor que no puede pasarse por alto. Por ejemplo, cerca del 8% de los hombres y el 0,5% de las mujeres de ascendencia del norte de Europa padecen deuteranomalía, la forma más común de daltonismo [10]. Un análisis de revistas especializadas en enfermedades vasculares periféricas encontró que el 85% de los artículos con mapas de color y el 58% con mapas de calor utilizaban paletas que no eran aptas para personas con daltonismo [10]. Para garantizar que estas visualizaciones sean inclusivas, es crucial evitar combinaciones de colores rojo-verde y optar por paletas seguras o escalas de grises, además de incluir barras de escala con dimensiones claras [10].
Cómo Funcionan los Elementos Visuales en Plataformas Digitales
Las imágenes en plataformas digitales no son simples adornos; juegan un papel crucial en la visibilidad, el alcance y la memorización de contenidos científicos. En un mundo saturado de publicaciones, los elementos visuales se han convertido en herramientas clave para destacar investigaciones y captar la atención de un público más amplio.
Las Imágenes y el Rendimiento en Redes Sociales
Un estudio realizado por el American Journal of Nephrology (AJN) entre diciembre de 2018 y octubre de 2019, liderado por Sandra Oska y Joel Topf, analizó el impacto de diferentes formatos de tuits en Twitter. Se evaluaron 40 artículos compartidos en tres formatos: solo texto con cita, cita acompañada de una figura clave y cita con un visual abstract. Los resultados fueron contundentes: los tuits con visual abstracts obtuvieron un promedio de 1.351 visualizaciones, más del doble que los de solo texto (639 visualizaciones). También generaron cinco veces más interacciones que los tuits sin imágenes y 3,5 veces más que aquellos con una figura estándar del artículo [11][13].
La tasa de interacción también fue notablemente superior. Mientras que los tuits solo con texto alcanzaron un 2,4% de engagement, los visual abstracts lograron un 5,7% [11]. Sin embargo, este aumento en visibilidad e interacciones (me gusta, retuits) no se tradujo en un incremento significativo de clics hacia el artículo completo, que se mantuvieron en un rango del 0,6–0,8% en todos los formatos [11].
"El uso de visual abstracts aumentó la visibilidad de los artículos de investigación en Twitter, resultando en un mayor número de visualizaciones, interacciones y retuits." - Sandra Oska, William Beaumont School of Medicine [11]
La autenticidad también juega un papel importante en la interacción digital. Un análisis realizado en 2019 por el Center for Rural Enterprise Engagement (CREE), liderado por Anissa Zagonel y Lauri M. Baker, evaluó 115 publicaciones en Facebook de una organización agrícola con 634 seguidores. Las fotografías naturales, tomadas por el creador del contenido, lograron una tasa de interacción media de 0,21, mientras que las imágenes de bancos de fotos alcanzaron solo 0,06, triplicando la participación [14].
El impacto de los elementos visuales es claro: el 91% de los consumidores prefiere contenido visual frente al textual [12], y aproximadamente 95 revistas científicas ya han incorporado visual abstracts como parte de sus estrategias de difusión [11]. Además, los visual abstracts están asociados con puntuaciones Altmetric más altas (2,20 frente a 1,05 en publicaciones solo de texto) [11], reforzando su eficacia para aumentar el impacto en la comunidad científica.
Imágenes de Portada de Revistas y Número de Lectores
Más allá de las redes sociales, las imágenes de portada en revistas científicas también tienen un impacto significativo en la percepción y citación de los artículos. Las portadas funcionan como un distintivo de calidad, destacando investigaciones relevantes y asociándose con un mayor índice de citaciones [16][17].
Un estudio realizado por Xinru Yang y Xueli Liu, que analizó artículos publicados en Nature y Science entre 2010 y 2019, utilizó modelos de regresión para evaluar este efecto. Los resultados mostraron que los artículos con imágenes en portada registraron tasas de citación significativamente más altas que aquellos sin representación visual. Además, ser seleccionado para la portada fue un indicador sólido de que el artículo sería considerado un "hot paper" y tendría un éxito de citación a largo plazo [15].
Formato de Tuit | Visualizaciones Medias | Interacciones Totales Medias | Tasa de Interacción |
|---|---|---|---|
Solo cita | 638,58 | 15,75 | 2,46% |
Figura clave | 731,88 | 24,08 | 3,18% |
Visual abstract | 1.351,08 | 83,75 | 5,75% |
Sin embargo, al igual que ocurre en redes sociales, aunque las portadas aumentan la visibilidad y la percepción superficial, no siempre se traducen en lecturas completas del artículo [11][18].
Ética y Directrices para los Elementos Visuales Científicos
Estadísticas de Manipulación de Imágenes en Publicaciones Científicas
Este apartado aborda los límites y normas para el uso de elementos visuales en la ciencia, destacando su importancia como datos numéricos que requieren el mismo rigor que cualquier otro tipo de información de investigación [19][20]. La manipulación digital de imágenes, sin embargo, ha planteado serios desafíos éticos en la comunicación científica.
Cuando la Edición de Imágenes se Convierte en un Problema
La diferencia entre mejorar una imagen para hacerla más clara y alterar datos es sutil, pero las consecuencias de cruzar esa línea son graves. En 2002, el Journal of Cell Biology (JCB) implementó un proceso de revisión forense de imágenes en manuscritos aceptados. Como resultado, el 1% de los artículos tuvo su aceptación revocada debido a manipulaciones que alteraban los datos [19][20].
El problema no se detuvo ahí. Según la Oficina de Integridad en Investigación de Estados Unidos (ORI), los casos de falsificación de imágenes saltaron del 4,1% en 1993-1994 al 68% en 2007-2008 [19][20]. Otro análisis de 1.546 artículos publicados en Cell Death and Disease entre 2010 y 2014 encontró que el 8,6% contenía imágenes manipuladas, con un aumento en los últimos años del estudio [22].
Este fenómeno, a menudo impulsado por la presión de "mejorar" los datos, lleva a investigadores bien intencionados a cometer errores éticos. Por ejemplo, herramientas como "Tampón de Clonar" se usan para eliminar bandas "no deseadas", lo que constituye una tergiversación de datos y se clasifica como mala conducta científica [21]. Del mismo modo, mejorar partes específicas de una imagen, en lugar de aplicar ajustes uniformes, se considera falsificación [21].
Tipo de Manipulación | Estado Ético | Acción Requerida |
|---|---|---|
Brillo/Contraste (completo) | Generalmente aceptable | No debe ocultar ni eliminar información [21] |
Recorte | Generalmente aceptable | No debe cambiar el contexto ni ocultar datos [20] |
Ajustes Gamma/No Lineales | Aceptable con divulgación | |
Empalme de Carriles/Campos | Aceptable con divulgación | Usar líneas divisorias y explicar en la leyenda [21] |
Clonación/"Tampón de Clonar" | Inaceptable | |
Mejora Selectiva | Inaceptable | Tergiversa los datos al alterar características [21] |
Además, las implicaciones económicas son alarmantes. Un análisis de 12 proyectos financiados por los NIH con imágenes problemáticas estimó una pérdida potencial de más de 4.800.000 dólares en fondos de investigación [22].
Creación de Estándares Institucionales
Para abordar estos problemas, es esencial establecer normas claras que eviten estas prácticas desde el principio. La educación y las directrices específicas deben integrarse en las reuniones de laboratorio y en los programas de formación de estudiantes de posgrado [20].
Los estándares institucionales deben enfocarse en tres puntos clave: preservar los archivos originales sin procesar como referencia [19][20]; utilizar formatos sin pérdida como TIFF para datos primarios [20]; y mantener una documentación detallada del flujo de trabajo, registrando cada manipulación digital para garantizar la reproducibilidad [20].
Mike Rossner, editor gerente del Journal of Cell Biology, enfatiza:
"Los datos deben reportarse directamente, no a través de un filtro basado en lo que crees que 'deberían' ilustrar a tu audiencia." [21]
También es importante distinguir entre ajustes lineales simples, como brillo y contraste, y ajustes no lineales, como cambios gamma, que deben declararse explícitamente en las leyendas de las figuras [20][19]. Aunque los estándares específicos pueden variar entre disciplinas, los principios básicos son aplicables a todas [19].
Finalmente, se recomienda calibrar monitores, evitar herramientas automáticas de contraste y asegurarse de que las imágenes reflejen adecuadamente la variabilidad de las muestras [20]. Estas medidas refuerzan la confianza en la comunicación visual de la ciencia y contribuyen a la integridad de la investigación científica.
Conclusión: Qué Nos Depara el Futuro de los Elementos Visuales en la Ciencia
La comunicación científica está experimentando una transformación visual sin precedentes. Las imágenes han pasado de ser simples herramientas para recopilar datos a convertirse en piezas clave para transmitir conocimiento, tanto dentro de la comunidad científica como hacia el público general [1]. Además, está demostrado que las audiencias retienen mejor los mensajes cuando se presentan a través de imágenes que únicamente con texto [1].
Sin embargo, este avance también trae consigo desafíos importantes. La comunicación científica está dejando atrás la fotografía estática "objetiva" para dar paso a interfaces tecnológicas interactivas que permiten mapear, simular y facilitar el acceso al conocimiento [5]. Como explica el profesor Francisco López-Cantos:
"Debemos alejarnos en última instancia de las viejas ideas sobre la verdad y la objetividad en la investigación para abordar ampliamente cómo se representan la ciencia y el conocimiento" [5].
En este contexto de cambio, las imágenes generadas por inteligencia artificial presentan una paradoja interesante. Por un lado, estas imágenes pueden captar la atención del lector y aumentar su interés (pathos), pero, al mismo tiempo, pueden dificultar la comprensión de conceptos científicos más técnicos (logos) [4]. Esta tensión entre atracción visual y claridad técnica será determinante en las decisiones sobre el uso de elementos visuales en los próximos años.
Además, las organizaciones de investigación deben hacer un esfuerzo por mejorar la accesibilidad y eliminar estereotipos visuales. Actualmente, muchos artículos científicos no cumplen con estándares básicos de buenas prácticas en imágenes, y hasta el 45 % de los artículos de biología celular incluyen imágenes que no son accesibles para personas con deuteranomalía [10].
La interconexión visual, conocida como "viscourse" - la red que conecta imágenes con sus contextos - , refuerza la idea de que las imágenes científicas no son neutrales y siempre llevan consigo un mensaje persuasivo [6][3]. Como señalan Davies y Horst:
"Sin importar cuál sea el contenido, las imágenes, gráficos y representaciones visuales son una parte vital de casi cualquier tipo de comunicación científica, desde noticias hasta conferencias públicas" [6].
Estos retos abren la puerta a nuevos estándares que combinarán tecnología y ética para definir el futuro de la comunicación científica. Es esencial que las instituciones desarrollen directrices que equilibren la estética con la credibilidad, asegurando que los elementos visuales no solo sirvan a la ciencia, sino también a la sociedad.
FAQs
¿Cómo puedo saber si una imagen científica ha sido manipulada indebidamente?
Para detectar manipulaciones en imágenes científicas, es importante prestar atención a señales que puedan indicar alteraciones destinadas a falsear resultados. Esto incluye elementos como duplicaciones de áreas, splicing (unión de partes de diferentes imágenes) o ajustes extremos de color que no estén debidamente justificados.
Herramientas como ImageJ o Adobe Bridge pueden ser de gran ayuda para analizar imágenes en detalle y detectar posibles inconsistencias. Además, es fundamental que los autores puedan proporcionar las imágenes originales para respaldar la autenticidad de los datos presentados.
La clave está en combinar un análisis técnico riguroso con una revisión cuidadosa de la documentación y el cumplimiento de las políticas editoriales. Este enfoque asegura que las imágenes mantengan su integridad y que los resultados científicos sean confiables.
¿Qué edición de imágenes es aceptable y cuál es mala conducta?
La edición adecuada sirve para mejorar la claridad y la comprensión de los datos sin comprometer su integridad. Esto puede incluir ajustes como modificar el brillo, el contraste o eliminar elementos que no sean relevantes.
Por otro lado, la manipulación indebida, como alterar resultados con Photoshop, es considerada una falta grave. Este tipo de prácticas distorsiona los datos y puede inducir a error.
Lo más importante es garantizar la transparencia y la honestidad. Cualquier cambio que engañe o falsifique resultados no es aceptable bajo ninguna circunstancia.
¿Cómo crear gráficos y mapas de color accesibles para personas con daltonismo?
Para que gráficos y mapas sean accesibles a personas con daltonismo, es clave utilizar paletas de colores con alto contraste y que sean perceptualmente uniformes. Las combinaciones deben ser fáciles de distinguir incluso para quienes tienen deficiencias visuales.
Evita el uso de mapas tipo arcoíris, ya que suelen generar confusión. En su lugar, opta por combinaciones de colores discernibles. Además, añadir patrones o texturas puede ser una excelente forma de codificar información adicional, ofreciendo una capa extra de claridad.
Cuando utilices gradientes, asegúrate de que sean claros y lineales, lo que facilita su interpretación para todos los usuarios. Estas prácticas no solo mejoran la accesibilidad, sino que también hacen que la información sea más comprensible para un público más amplio.
