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Cientista de Harvard que estuda a desonestidade é pega sendo desonesta

Francesca Gino: professora de Harvard que estuda a honestidade foi acusada de fraudar suas pesquisas.
Francesca Gino: professora de Harvard que estuda a honestidade foi acusada de fraudar suas pesquisas. (Foto: Reprodução / TEDx Talks - YouTube)

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Francesca Gino, uma renomada pesquisadora da Harvard Business School que estuda a desonestidade e comportamentos antiéticos, virou notícia recentemente após ser acusada de falsificar os resultados de suas pesquisas. Seu caso é mais um bom motivo, entre outros listados a seguir, para que o público desconfie das ciências sociais.

A professora já escreveu dezenas de estudos sobre desonestidade e tem sido regularmente citada como autoridade no assunto por veículos proeminentes com inclinação à esquerda, como a National Public Radio e o New York Times. Agora, ambos os veículos admitem que parte da pesquisa de Gino provavelmente foi fabricada.

Pesquisadores independentes que replicaram seu trabalho descobriram que ela exagerou o tamanho dos efeitos estudados ou os fabricou diretamente, sugerindo que as pessoas podem ser levadas a mentir menos a partir de simples "empurrões" (como fazer com que elas assinem um compromisso de honestidade no início de um formulário que estão preenchendo, em vez de no final). Análises forenses digitais feitas por blogueiros científicos lançaram dúvidas sobre os resultados de sua pesquisa aparentemente desonesta sobre mentiras.

"O efeito para as observações da Harvard é significativamente maior do que o efeito para as observações produzido fora de Harvard", apontam os blogueiros. "Isso sugere fortemente que essas observações foram alteradas para produzir o efeito desejado."

Algo muito semelhante ocorreu em 2015, quando Michael LaCour, candidato a doutorado da Universidade da Califórnia, falsificou todos os dados de um estudo de ciência política para "provar" que ativistas gays poderiam mudar a opinião dos eleitores em favor de causas LGBT por meio de breves conversas.

O estudo resultante, co-assinado por um professor da Universidade de Columbia, recebeu uma imensa atenção da mídia, incluindo o New York Times, o que proporcionou a LaCour um caminho fácil para o sucesso acadêmico — inclusive recebendo uma oferta de emprego como professor assistente na Universidade de Princeton.

Quando foi revelado que LaCour aparentemente nunca conduziu nenhum estudo e simplesmente inventou os dados, a Universidade de Princeton rescindiu sua oferta e o New York Times ficou se perguntando "como isso pôde acontecer?".

Esse tipo de mentira motivada politicamente é comum nas ciências sociais, em que as conclusões de um estudo muitas vezes estão diretamente ligadas ao que os pesquisadores desejam que seja verdade, em vez do que as evidências sugerem ser verdadeiro. Quando as conclusões de um pesquisador se encaixam tanto na sua própria narrativa (geralmente progressista) quanto na da mídia, elas simplesmente são boas demais para serem verificadas.

Além disso, qualquer cientista social como Gino tem um incentivo claro para evitar a seleção de um estudo ou um conjunto de dados se isso provavelmente gerar evidências em favor de uma crença que o pesquisador ou os clientes da pesquisa não apoiam.

Estudos que apresentam resultados que todos no fluxo de incentivos desejam ouvir tendem a ser amplamente publicados e obter a valiosa atenção, enquanto pesquisas que não reforçam o consenso desaparecem — seja porque os cientistas nunca os enviam ou porque nenhum periódico deseja publicar resultados inconvenientes ou desinteressantes.

Criar e perpetuar falsidades prejudica a credibilidade da ciência como um todo, construindo um cânone de conhecimento enviesado politicamente e, portanto, profundamente falho. Mas nenhum indivíduo nesse sistema tem incentivos para enfrentar o problema.

"Grande parte da literatura científica, talvez metade dela, pode simplesmente ser falsa", escreveu Richard Horton, editor da revista médica The Lancet, em um estudo de 2015. "Afetada por estudos com pequenas amostras, efeitos mínimos, análises exploratórias inválidas e conflitos de interesse flagrantes, junto com uma obsessão por seguir tendências da moda de importância duvidosa, a ciência tomou um rumo em direção à escuridão.”

E essa crise está piorando. Divulgada em 2020, uma pesquisa da Darpa (Defense Advanced Research Projects Agency, órgão do Departamento de Defesa norte-americano que realiza os investimentos iniciais essenciais ao desenvolvimento de tecnologias na área de segurança) sobre 2,5 mil artigos de ciências sociais determinou que, a partir de 2009, 53,4% deles não puderam ser replicados. Ou seja, seus resultados não puderam ser verificados de forma independente por pesquisas subsequentes e, portanto, podem estar errados.

Em 2018, esse número subiu para 55,8%. Isso significa que jogar uma moeda para responder qualquer pergunta pode ser mais confiável do que "confiar na ciência".

Em uma pesquisa com 2 mil psicólogos pesquisadores, mais da metade admitiu abertamente ter relatado seletivamente experimentos para obter resultados favoráveis às suas opiniões. Outros 34% dos cientistas admitem ter se envolvido em "práticas questionáveis de pesquisa", como "excluir pontos de dados baseados em uma intuição" e "alterar o desenho, a metodologia e os resultados de um estudo em resposta a pressões de uma fonte de financiamento".

Esse tipo de pesquisa manipulada é citado por outros cientistas na mesma proporção que estudos mais robustos, e a grande maioria dessas citações é positiva. Isso é especialmente verdadeiro em campos dominados pela crescente onda de política identitária progressista.

Padrões reduzidos resultam na proliferação de campos de estudo tão suscetíveis à confirmação que seus periódicos repetidamente publicam falsidades flagrantes e se recusam a retratar os resultados da pesquisa se estes estão recebendo uma atenção midiática favorável.

Para "confiar na ciência", precisamos primeiro consertá-la e livrar campos científicos importantes da contaminação ideológica. Caso contrário, a estrutura de incentivos que favorece a política em detrimento da verdade continuará distorcendo nossa compreensão da realidade.

©2023 National Review. Publicado com permissão. Original em inglês: Harvard’s Dishonest Honesty Scientist Is Just the Tip of the Iceberg

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