A reprodução de experimentos científicos é um dos pilares fundamentais da ciência. A confiabilidade dos resultados depende diretamente da capacidade de outros pesquisadores repetirem os experimentos e obterem conclusões semelhantes.
No entanto, a chamada “crise da reprodutibilidade” tem sido um desafio crescente em diversas áreas do conhecimento. Estudos sugerem que um grande número de publicações contém resultados que não podem ser replicados, afetando a credibilidade acadêmica e o progresso científico.
Para evitar problemas, editores e pesquisadores podem adotar diretrizes e práticas para fomentar a reprodutibilidade e garantir resultados confiáveis.
A falta de reprodutibilidade tem consequências significativas para a ciência e a sociedade. Levantamento realizado pela revista Nature em 2016 apontou que mais de 70% dos cientistas tentaram e falharam em reproduzir experimentos de outros pesquisadores. Além disso, 50% dos cientistas relataram dificuldades em replicar seus próprios experimentos.
Essa falta de consistência pode levar a desperdício de recursos, desconfiança no meio acadêmico e até mesmo à formulação de políticas públicas baseadas em dados questionáveis.
O impacto é particularmente preocupante nas áreas da biomedicina, psicologia e ciências sociais, onde decisões médicas e sociais podem ser influenciadas por achados não reprodutíveis.
Levantamento “Reproducibility Project: Psychology”, publicado na revista Science em 2015, demonstrou que apenas 39% dos experimentos analisados foram reproduzidos com sucesso. Esse fenômeno também ocorre em áreas como a inteligência artificial, onde modelos treinados podem produzir resultados inconsistentes devido à variabilidade dos dados e algoritmos.
Além dos impactos acadêmicos e práticos, a crise de reprodutibilidade também afeta a confiança do público na ciência. A incapacidade de replicar estudos pode ser explorada para desacreditar descobertas científicas válidas, prejudicando políticas públicas baseadas em evidências.
Diretrizes para editores e pesquisadores
Garantir a reprodutibilidade exige esforços conjuntos de pesquisadores, editores e financiadores. Algumas diretrizes essenciais incluem:
1 – Práticas de transparência
A transparência nos métodos e dados utilizados em um estudo é essencial para a reprodução de experimentos. Isso inclui:
– Disponibilização de conjuntos de dados brutos em repositórios públicos, como Zenodo, OSF ou Dryad.
– Uso de código aberto para análises estatísticas e algoritmos, permitindo que outros cientistas testem a robustez dos resultados.
– Descrição detalhada dos procedimentos metodológicos, incluindo os materiais e parâmetros exatos utilizados.
– Utilização de identificadores persistentes, como DOI (Digital Object Identifier), para facilitar a rastreabilidade de dados e publicações.
II – Pré-registro e publicação de estudos negativos
Muitas falhas de reprodutibilidade decorrem do viés de publicação, que favorece estudos com resultados positivos. Para mitigar esse problema, sugere-se:
– Realizar o pré-registro de estudos em plataformas como ClinicalTrials.gov, AsPredicted e Registered Reports pode garantir que os pesquisadores sigam um protocolo definido antes de realizarem as análises.
– Incentivar a publicação de estudos com resultados negativos ou nulos melhora a confiabilidade da literatura científica e reduz o efeito “file drawer” (resultados negativos não publicados).
– Estabelecer meta-análises para consolidar evidências a partir de múltiplos estudos e identificar padrões reprodutíveis.
III – Revisão por Pares Aberta e Colaborativa
Os processos de revisão por pares devem ser aprimorados para garantir uma avaliação crítica mais rigorosa, por meio de:
– Adoção de revisão por pares aberta, onde os nomes dos revisores são divulgados, reduzindo conflitos de interesse e incentivando feedbacks mais construtivos.0
– Revisão colaborativa, em que múltiplos especialistas recomendam melhorias no desenho do estudo antes mesmo da coleta de dados.
– Uso de plataformas como Publons e Open Review para aumentar a transparência no processo de revisão por pares.
IV – Uso de estatísticas rigorosas e reprodutibilidade computacional
O uso inadequado de métodos estatísticos é uma das principais causas da não reprodutibilidade. Para mitigar esse risco, sugere-se:
– Preferência por testes estatísticos robustos e pelo cálculo adequado de tamanho amostral para evitar resultados espúrios.
– Incentivo ao uso de notebooks computacionais, como Jupyter Notebook e R Markdown, que permitem reexecutar análises e validar cálculos.
– Estabelecimento de padrões para documentação e compartilhamento de códigos e pipelines analíticos para permitir reanálises independentes.
Responsabilidade compartilhada
A ciência reprodutível é essencial para o progresso do conhecimento e a credibilidade acadêmica. A crise da reprodutibilidade pode ser enfrentada com a implementação de diretrizes rigorosas, incentivando a transparência, o pré-registro de estudos, a publicação de resultados negativos e a adoção de revisão por pares mais abertas e colaborativas.
A responsabilidade de garantir resultados confiáveis é compartilhada entre pesquisadores, editores e financiadores, sendo essencial para a construção de um ambiente acadêmico mais sólido e confiável.
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