Ciência Aberta: Os Erros Comuns de Quem Começa Hoje

O problema com “adotar ciência aberta”

Vamos lá. Ciência aberta é um conceito que muitas pesquisadoras ouviram falar, mas que poucas entendem com profundidade suficiente para implementar de forma que faça sentido para a pesquisa delas.

O resultado? Erros que parecem pequenos mas que comprometem o propósito das práticas, ou resistências baseadas em mal-entendidos que poderiam ser resolvidos com mais informação.

Este post não é um manual de ciência aberta. É uma reflexão honesta sobre o que pesquisadores erram quando tentam entrar nesse movimento.

Erro 1: confundir acesso aberto com ciência aberta

O erro mais comum é usar os termos como sinônimos. Acesso aberto (open access) é uma das práticas de ciência aberta, mas não é a única e nem é o seu núcleo.

Acesso aberto significa que a publicação é disponibilizada gratuitamente, sem paywall, para qualquer pessoa ler. Isso é importante, mas não garante que a pesquisa seja transparente, reprodutível ou que os dados estejam disponíveis.

Ciência aberta é um conjunto mais amplo de valores e práticas: transparência no método, compartilhamento de dados, abertura do código de análise, pré-registro, revisão por pares aberta, comunicação com a sociedade. Uma pesquisa pode ser publicada em acesso aberto e ainda ter todos os dados em gaveta fechada. Não é ciência aberta.

Erro 2: compartilhar dados sem prepará-los adequadamente

Pesquisadoras que começam a adotar práticas de dados abertos frequentemente cometem o erro de simplesmente fazer o upload de um arquivo de dados no Zenodo ou OSF sem a documentação necessária para que alguém além delas entenda o que está ali.

Um conjunto de dados sem dicionário de variáveis, sem descrição do processo de coleta, sem indicação das decisões de limpeza e tratamento, sem metadados básicos, não é um dado aberto útil. É um arquivo que existe em repositório público mas que ninguém consegue usar.

Compartilhar dados corretamente exige documentar as variáveis e o que cada uma significa, descrever o processo de coleta, registrar as transformações feitas nos dados brutos, e organizar os arquivos de forma que outra pessoa consiga navegar sem precisar te perguntar nada.

Esse trabalho é significativo. Não é possível simplesmente carregar o arquivo do Excel no final do projeto e considerar o trabalho feito.

Erro 3: adotar pré-registro como formalidade vazia

O pré-registro é uma das práticas de ciência aberta que mais confunde pesquisadores que ainda não têm familiaridade com o conceito.

O objetivo do pré-registro é registrar publicamente, antes de ver os dados, as hipóteses que serão testadas e os métodos de análise que serão usados. Isso evita vieses como o HARKing (apresentar como hipótese algo que foi descoberto só depois de ver os dados) e o p-hacking (testar múltiplas análises e reportar só a que deu significativa).

O erro que aparece quando o pré-registro é adotado como formalidade: pesquisadores registram o protocolo de forma genérica demais, sem especificar as hipóteses e análises com a precisão que o instrumento exige. Depois, quando os resultados chegam, fazem análises que não estavam no pré-registro e as apresentam como se estivessem.

Isso é pior do que não ter feito pré-registro, porque cria uma aparência de rigor sem o rigor real.

Se você vai fazer pré-registro, faça com seriedade: especifique as hipóteses, os critérios de exclusão de participantes, as análises primárias e secundárias, e o que você vai fazer se os dados não tiverem a qualidade esperada.

Erro 4: achar que ciência aberta é só para pesquisa quantitativa

Existe uma percepção equivocada de que as práticas de ciência aberta se aplicam principalmente a pesquisas quantitativas e experimentais, e que pesquisas qualitativas ficam fora dessa discussão.

Ciência aberta tem dimensões relevantes para pesquisa qualitativa também. Transparência no método significa descrever com detalhes o processo de análise, os critérios que guiaram a interpretação, as decisões sobre saturação de dados. Compartilhamento de materiais pode incluir roteiros de entrevista, procedimentos de análise, e materiais de pesquisa que permitam entender como o processo foi conduzido.

Os dados em si de pesquisas qualitativas frequentemente não podem ser completamente abertos por razões éticas, especialmente quando envolvem narrativas de participantes que podem ser identificados. Mas o protocolo de pesquisa, os instrumentos e a documentação do processo podem e devem ser transparentes.

Erro 5: tratar ciência aberta como obrigação burocrática

Quando pesquisadores adotam práticas de ciência aberta porque o edital exige ou porque o periódico pede, sem entender o porquê de cada prática, o resultado frequentemente é uma execução formal que não captura a essência do que o movimento propõe.

Um plano de gestão de dados preenchido às pressas só para cumprir a exigência do financiador, que não será seguido durante a pesquisa, não contribui para a transparência científica. É burocracia disfarçada de ciência aberta.

O que faz a diferença é entender o problema que cada prática resolve. O pré-registro resolve o viés de publicação e o HARKing. O compartilhamento de dados resolve a irreproducibilidade e o isolamento de informações. O acesso aberto resolve a desigualdade no acesso ao conhecimento. Quando você entende o problema, fica mais fácil implementar a solução de forma que faça sentido para o seu contexto específico.

O que ciência aberta exige de verdade

Adotar práticas de ciência aberta exige tempo, planejamento e uma mudança na forma como você organiza a pesquisa desde o início. Não é algo que se adiciona no final do projeto. É algo que se planeja junto com o projeto.

Exige também assumir que a pesquisa pode ser verificada por outras pessoas. Isso é desconfortável para quem não está acostumado. A transparência tem um custo psicológico real: você expõe não só os resultados, mas o processo.

Mas é exatamente esse custo que gera o benefício. Quando outros pesquisadores podem verificar o processo, a ciência como um todo avança mais rápido e com mais confiabilidade. Quando cada pesquisador guarda seus dados em gaveta fechada, o campo como um todo perde.

Uma perspectiva honesta

Ciência aberta não vai resolver todos os problemas da pesquisa científica. Há críticas legítimas: ela pode criar vantagens competitivas injustas em contextos onde uns têm mais recursos para implementar as práticas do que outros, ela pode ser usada de forma performática sem substância, e a infraestrutura ainda não está uniformemente disponível para todos os pesquisadores.

Mas o movimento parte de um diagnóstico correto: a ciência que não pode ser verificada é frágil. E a pesquisa que protege seus dados e processos de forma irrestrita perde a oportunidade de ser construída sobre uma base mais sólida e coletiva.

O caminho não é adotar tudo de uma vez ou resistir a tudo por princípio. É entender cada prática, avaliar o que faz sentido para o tipo de pesquisa que você faz, e começar por onde é possível começar. Com seriedade, não com performance.

Para continuar a conversa sobre integridade e ética na pesquisa, há mais posts sobre esse tema aqui no blog e no /sobre você encontra mais sobre a perspectiva que orienta esse trabalho.

Por onde começar, na prática

Se você quer começar a incorporar práticas de ciência aberta sem se sobrecarregar, aqui está o que sugiro como ponto de entrada.

Comece pela transparência do método. Documente suas decisões metodológicas durante a pesquisa, não depois. Um diário de pesquisa com as escolhas que você fez e por que as fez é o primeiro passo para uma pesquisa mais transparente, e vai facilitar a escrita da seção de métodos no artigo ou dissertação.

Depois, pense nos materiais que podem ser compartilhados sem implicações éticas: roteiros de entrevista, instrumentos de coleta, scripts de análise se usar software. Esses são itens que não comprometem a privacidade dos participantes e que outros pesquisadores achariam úteis.

O compartilhamento de dados brutos vem por último, depois de resolver as questões éticas de anonimização e de planejar adequadamente a documentação.

Ciência aberta é um processo, não uma virada de chave. Começar de forma honesta e consistente vale mais do que adotar tudo de uma vez de forma superficial. Faz sentido?