Idea principal

Pedir a un asistente de IA "encuéntrame treinta buenas fuentes sobre este tema" es decidir el tamaño de la investigación antes de saber qué falta. El número se convierte entonces en el indicador implícito de la calidad: treinta fuentes dan la impresión de cobertura.

Pero treinta documentos pueden contener solo unas pocas ideas repetidas. Pueden venir del mismo tipo de actor, citar los mismos trabajos, compartir los mismos supuestos y pasar por alto la misma contradicción. El volumen mide el esfuerzo de recopilación, no el alcance de lo que se ha entendido — y los ángulos mal representados en los primeros resultados siguen invisibles, por muchos documentos que se reúnan.

El problema no es un número elevado de fuentes: algunas investigaciones exigen cientos. Es fijarlo de antemano, siguiendo la secuencia "perímetro → treinta fuentes → lectura → síntesis", en lugar de dejar que se derive de lo que la investigación va descubriendo.

Por qué es importante

Corrige un reflejo muy extendido en el encargo que se hace a una herramienta de investigación: la pregunta pertinente no es "¿cuántas fuentes tengo?", sino "¿qué sabe ya mi corpus y qué desconoce?".

Y explica por qué un corpus voluminoso puede ser más pobre que uno breve: la redundancia produce confirmación, no conocimiento.

Matices y límites

Un número fijado de antemano sigue siendo útil como presupuesto — un límite de coste o de tiempo. Se convierte en un problema cuando se lee como una evidencia de cobertura.

Y un corpus redundante no es inútil en sí mismo: evidencias independientes que convergen refuerzan una afirmación. Lo que engaña es la redundancia no buscada, tomada por diversidad.

Preguntas abiertas

• ¿Cómo detectar, sin releerlo todo, que un conjunto de fuentes solo repite los mismos trabajos bajo firmas distintas?