riproducibilità

Riproducibilità è la capacità di ricostruire i risultati di uno studio utilizzando gli stessi dati e le stesse procedure di analisi descritte dall’autore. In alcune discipline si distingue tra riproducibilità (stessi dati e codice) e replicabilità (nuovi dati, stesse domande); tuttavia, l’uso terminologico varia tra campi, per cui è comune trovare definizioni leggermente diverse.

La riproducibilità è considerata fondamentale per la validità della ricerca, poiché consente ad altri ricercatori di verificare, criticare e estendere i risultati. Favorisce la trasparenza, l’uso corretto delle metodologie e l’interoperabilità tra studi, contribuendo a costruire una base di conoscenze più affidabile. È rilevante in ambiti che vanno dalle scienze naturali alle scienze sociali, nonché nelle discipline computazionali e matematiche.

Per essere riproducibile, uno studio dovrebbe includere o rendere accessibili: dati primari o pseudonimi adeguati secondo le norme etiche, codice di analisi o workflow eseguibile, descrizioni dettagliate dei metodi, versioni dei software e dei pacchetti utilizzati, e metadati che descrivano campioni, condizioni sperimentali e contesto. L’adozione di pratiche come la gestione aperta dei dati, la registrazione preregolamentata degli studi, i registri di analisi, e l’uso di ambienti computazionali riproducibili (contenitori, version control) facilita la riproducibilità. I principi FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) offrono linee guida utili.

Sfide comuni includono privacy e regolamentazioni sui dati, software proprietario, incompletezza della documentazione, e pressioni per pubblicare rapidamente. Le iniziative di scienza aperta e le politiche di fondatori mirano a migliorare la riproducibilità attraverso la condivisione di dati e codici e la promozione di studi preregistrati e pubblicazioni replicabili.