A ciência é melhor quando os dados são um livro aberto

A ciência é melhor quando os dados são um livro aberto Os dados precisam ser um livro aberto para que a ciência se torne mais confiável. Quinn Dombrowski / Flickr, CC BY-SA

Era 1986, e a agência espacial americana, NASA, estava se recuperando da perda de sete vidas. O ônibus espacial Challenger havia se separado cerca de um minuto após o seu lançamento.

Uma comissão do Congresso foi formada para relatar a tragédia. O físico Richard Feynman foi um dos seus membros. Autoridades da Nasa haviam declarado ao Congresso que a chance de uma falha do ônibus espacial era em torno do 1 no 100,000. Feynman queria ir além do testemunho oficial dos números e dados que o apoiavam.

Depois de concluir sua investigação, Feynman resumiu suas descobertas em um apêndice do relatório oficial da Comissão, no qual ele Declarado que os funcionários da NASA haviam "enganado a si mesmos" ao pensar que o ônibus espacial estava seguro.

Depois de um lançamento, as peças de transporte às vezes voltavam danificadas ou se comportavam de maneiras inesperadas. Em muitos desses casos, a NASA apresentou explicações convenientes que minimizaram a importância dessas bandeiras vermelhas. As pessoas da NASA queriam que o ônibus fosse seguro, e isso coloriu seu raciocínio.

Para Feynman, esse tipo de comportamento não foi surpreendente. Em sua carreira como físico, Feynman observou que não apenas engenheiros e gerentes, mas também cientistas básicos têm preconceitos que podem levar ao auto-engano.

Feynman acreditava que os cientistas deveriam constantemente se lembrar de seus preconceitos. "O primeiro princípio" de ser um bom pesquisador, segundo Feynman, "é que você não deve se enganar, e você é a pessoa mais fácil de enganar".

Muitos olhos

Um cientista pode construir uma carreira a partir de uma teoria, e então descobrir que ela tem muito a ver com essa teoria. E mesmo aqueles de nós que estão menos ligados à teoria ainda esperam que cada novo ponto de dados apóie nossa teoria atual, mesmo que pensássemos nessa teoria apenas ontem.

No relatório oficial ao Congresso, Feynman e seus colegas recomendaram que um grupo de supervisão independente fosse estabelecido para fornecer uma análise contínua do risco que era menos enviesado do que poderia ser fornecido pela própria NASA. A agência precisava de informações de pessoas que não tinham interesse no ônibus espacial.

Os cientistas individuais também precisam desse tipo de entrada. O sistema da ciência deve ser configurado de tal maneira que os pesquisadores que subscrevem diferentes teorias possam dar interpretações independentes do mesmo conjunto de dados.


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Isso ajudaria a proteger a comunidade científica da tendência de os indivíduos se enganarem vendo apoio à sua teoria que não existe.

Para mim, é claro: os pesquisadores devem examinar rotineiramente os dados brutos dos outros. Mas em muitos campos hoje não há oportunidade de fazê-lo.

Os cientistas comunicam suas descobertas entre si por meio de artigos de periódicos. Esses artigos fornecem resumos dos dados, geralmente com muitos detalhes, mas em muitos campos os números brutos não são compartilhados. E os resumos podem ser habilmente organizados para esconder contradições e maximizar o aparente apoio à teoria do autor.

Ocasionalmente, um artigo é fiel aos dados por trás dele, mostrando as verrugas e tudo. Mas não devemos contar com isso. Como me disse o químico Matthew Todd, seria como esperar que a brochura de um corretor de imóveis para uma propriedade mostrasse as falhas da propriedade. Você não compraria uma casa sem ver com seus próprios olhos. Pode ser insensato comprar uma teoria sem ver os dados não filtrados.

Muitas sociedades científicas reconhecem isso. Há muitos anos, alguns dos periódicos que eles supervisionam têm uma política de exigir que os autores forneçam os dados brutos quando outros pesquisadores o solicitarem.

Infelizmente, esta política falhou espetacularmente, pelo menos em algumas áreas da ciência. Estudos descobriram que quando um pesquisador solicita os dados por trás de um artigo, os autores desse artigo respondem com os dados em menos da metade dos casos. Esta é uma grande deficiência no sistema da ciência, um constrangimento na verdade.

A política bem-intencionada de exigir que os dados sejam fornecidos a pedido se tornou uma fórmula para e-mails não respondidos, desculpas e atrasos. Um dado antes do pedido política, no entanto, pode ser eficaz.

Algumas revistas implementaram isso, Exigindo que os dados sejam publicados on-line após a publicação do artigo.

Semana de dados abertos?

A adoção dessa nova política de postagem de dados tem sido lenta, retida por um segundo defeito no sistema científico. Atualmente, os pesquisadores são recompensados ​​- na forma de promoções de emprego e subsídios - por seus artigos que anunciam suas descobertas, mas não pelos dados por trás dos artigos.

Como resultado, alguns cientistas acumulam dados. Com cada conjunto de dados, eles publicam o máximo de artigos possível, mas resistem a publicar os dados em si.

Para fixar a ciência, precisamos mudar esses incentivos: compartilhar dados deve ser recompensado; fornecer uma reanálise crítica dos dados deve ser recompensada; furos nas alegações de outros sobre um conjunto de dados devem ser recompensados.

Se os retornos do ceticismo profissional puderem ser aumentados, a ciência perderá menos tempo buscando teorias falsas.

Enquanto escrevo isso, estamos nos aproximando do final da oitava Semana Internacional de Acesso Aberto. Esta é uma semana para celebrar que um número crescente de artigos científicos estão disponíveis gratuitamente em vez de serem publicados por trás de paywalls, e um tempo para advogar por mais.

Abrir o acesso para artigos é importante, mas precisamos abrir os dados também. Precisamos começar uma semana internacional de dados abertos? Em um melhor sistema de ciência, o compartilhamento de dados seria de rigueur.

Sobre o autorA Conversação

Alex O. Holcombe, Professor Associado, Escola de Psicologia, Universidade de Sydney. Ele investiga como os sinais de diferentes áreas de objetos em movimento por neurônios são combinados, bem como como os limites temporais restringem o rastreamento de objetos importantes em uma cena dinâmica.

Este artigo foi originalmente publicado em A Conversação. Leia o artigo original.

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