Ciência predatória: é hora de fechar a torneira do dinheiro público

Artigo publicado na FEBS Letters sustenta que o combate à deterioração da publicação científica precisa atingir seu combustível econômico: bilhões de dólares pagos por pesquisadores, universidades e agências de financiamento às editoras

A proliferação das chamadas revistas predatórias costuma ser tratada como um problema de comportamento individual. O pesquisador deveria escolher melhor onde publica, desconfiar de convites recebidos por e-mail e evitar periódicos que prometem publicação rápida mediante pagamento. Tudo isso é verdade, mas deixa escapar uma questão muito maior, que diz respeito a quem está pagando a conta desse sistema e por que instituições públicas continuam financiando modalidades de publicação cuja qualidade editorial nem sempre corresponde aos valores cobrados.

É justamente nesse ponto que entra o artigo “Stop paying predatory publishers of academic journals — A policy proposal to restore scientific integrity and transparency, publicado em 26 de agosto na revista FEBS Letters por Paul B. Rainey, Kenneth N. Timmis, Paul A. Williams e outros 19 pesquisadores de instituições de diferentes países. O texto parte de uma afirmação forte: o sistema de publicação científica atravessa uma ruptura sistêmica, na qual milhares de revistas cobram taxas de processamento de artigos, as famosas APCs (Article Processing Charges), enquanto oferecem níveis muito distintos — e, em determinados casos, mínimos — de controle editorial e revisão por pares.

O tamanho da conta ajuda a entender a dimensão do problema. Citando levantamento de Haustein e colaboradores, os autores estimam que apenas seis grandes grupos editoriais — Elsevier, Frontiers, MDPI, PLOS, Springer Nature e Wiley — receberam mais de US$ 8 bilhões em APCs entre 2019 e 2023. O valor anual teria saltado de pouco menos de US$ 1 bilhão em 2019 para mais de US$ 2,5 bilhões em 2023, sendo que uma parcela significativa desse dinheiro tem origem, direta ou indireta, em recursos públicos destinados à pesquisa.

Aqui aparece uma das contradições mais interessantes levantadas pelo artigo. O Estado estabelece controles relativamente rigorosos para conceder recursos para pesquisas, exige projetos, pareceres, prestação de contas, comitês de ética e uma infinidade de procedimentos administrativos. Entretanto, quando chega o momento de pagar pela publicação dos resultados dessas pesquisas, bilhões podem ser transferidos às editoras sem que exista um mecanismo igualmente robusto para verificar a qualidade do serviço editorial que está sendo comprado.

Não basta fazer uma lista negra

A proposta de Rainey e seus colegas não consiste simplesmente em criar outra lista de revistas “boas” e “ruins”. Eles defendem um mecanismo de acreditação editorial, baseado em critérios públicos, transparentes e auditáveis, de modo que somente revistas que cumprissem esses critérios pudessem receber recursos provenientes de universidades, agências de fomento ou outras instituições públicas.

Entre as exigências estariam a existência de um conselho editorial efetivamente constituído, processos documentados e auditáveis de revisão por pares, regras claras para aceitação e rejeição de manuscritos, transparência sobre os valores cobrados dos autores e sobre o destino das receitas, políticas explícitas para evitar conflitos de interesse e padrões mínimos para a qualidade da revisão editorial. A ideia é particularmente interessante porque muda o foco do problema: em vez de perguntar apenas por que determinado pesquisador publicou em uma revista de qualidade duvidosa, deveríamos perguntar também por que uma instituição pública pagou para que ele publicasse nela.

O problema não começa nas revistas predatórias

Talvez o aspecto mais importante do artigo seja reconhecer que as revistas predatórias são apenas uma manifestação de um problema estrutural mais amplo. Os próprios autores observam que algumas grandes editoras consideradas tradicionais vêm adotando práticas que aproximam perigosamente a fronteira entre publicação científica e maximização de receitas, inclusive por meio da expansão acelerada de famílias de periódicos e de modelos baseados em grande volume de publicação.

Esse ponto é fundamental porque impede uma explicação confortável segundo a qual existiriam, de um lado, editoras científicas virtuosas e, do outro, alguns aventureiros predatórios. O crescimento explosivo das APCs criou incentivos econômicos bastante claros, pois, em um modelo no qual cada artigo publicado gera receita, aumentar o volume de publicações pode se transformar em objetivo econômico em si mesmo.

Existe ainda outro aspecto peculiar desse mercado. Uma parcela considerável do trabalho necessário para produzir aquilo que as editoras comercializam é realizada gratuitamente pela própria comunidade científica. Os pesquisadores escrevem os artigos, outros pesquisadores fazem a revisão por pares e cientistas frequentemente atuam como editores ou membros de conselhos editoriais sem remuneração. Depois disso, universidades e agências públicas ainda desembolsam milhares de dólares para tornar os artigos acessíveis, criando um modelo no qual o setor público financia a produção do conhecimento, fornece gratuitamente boa parte do trabalho editorial e depois volta a pagar para que o resultado desse trabalho seja publicado.

O “publique ou pereça” também precisa acabar

Há, entretanto, uma dimensão do argumento que considero ainda mais importante. Os autores reconhecem que fechar a torneira do dinheiro público para periódicos de baixa qualidade não resolverá sozinho o problema, pois é necessário atacar também aquilo que eles chamam de fatores de “empurrão” (push factors).

Enquanto universidades, agências de financiamento e sistemas de avaliação continuarem premiando quantidade de artigos, velocidade de publicação, índices bibliométricos e posição das revistas em rankings, continuará existindo uma enorme demanda por periódicos capazes de publicar rapidamente uma quantidade crescente de manuscritos. O mercado predatório não surgiu no vácuo, mas responde aos incentivos criados pelo próprio sistema acadêmico, no qual pesquisadores são pressionados a produzir continuamente novos artigos para disputar bolsas, recursos, promoções e posições profissionais.

Por isso, Rainey e seus colegas defendem também mudanças nos critérios utilizados para contratação, promoção e financiamento de pesquisadores, valorizando qualidade, originalidade e impacto científico em lugar da simples contagem de publicações. Nesse ponto, o artigo converge com iniciativas como a Declaração de São Francisco sobre Avaliação da Pesquisa (DORA) e o Manifesto de Leiden, que há anos questionam o uso mecânico de métricas bibliométricas para avaliar pesquisadores e instituições.

E o Brasil com isso?

Essa discussão deveria interessar particularmente às universidades e agências de fomento brasileiras. Em um sistema científico permanentemente pressionado pela escassez de recursos, é difícil justificar que dinheiro destinado à produção de conhecimento seja transferido para editoras sem uma avaliação igualmente rigorosa sobre quanto se está pagando, pelo que se está pagando e qual qualidade editorial está sendo efetivamente adquirida.

Mais importante ainda seria saber quanto universidades públicas, CAPES, CNPq e fundações estaduais de amparo à pesquisa estão desembolsando direta ou indiretamente em APCs e acordos editoriais. Antes de exigir cada vez mais artigos dos pesquisadores, talvez fosse útil tornar essa conta pública e avaliar quanto do orçamento destinado à ciência brasileira termina alimentando um mercado editorial internacional cujo faturamento cresce justamente com a multiplicação do número de artigos publicados.

A proposta publicada na FEBS Letters tem, portanto, uma virtude fundamental ao deslocar o debate da moralização do comportamento individual dos pesquisadores para a economia política da publicação científica. Revistas predatórias precisam de artigos para sobreviver, mas precisam igualmente de dinheiro, e, se uma parcela relevante desses recursos vem dos orçamentos públicos, existe uma medida bastante concreta para começar a modificar os incentivos existentes: impedir o pagamento de taxas de publicação quando não houver qualidade editorial comprovada.

Se o dinheiro utilizado para financiar a produção e a divulgação do conhecimento científico é público, transparência, revisão por pares efetiva e integridade editorial deveriam ser requisitos mínimos para decidir quem pode receber esses recursos.

Agências de fomento dizem não ao uso de IA na revisão por pares

Preocupações incluem confidencialidade, precisão e “originalidade de pensamento”

peer review IA

Por Jocelyn Kaiser para a Science

O neurocientista Greg Siegle estava em uma conferência no início de abril quando ouviu algo que achou “muito assustador”. Outro cientista estava entusiasmado com o fato de que o ChatGPT, a ferramenta de inteligência artificial (IA) lançada em novembro de 2022, rapidamente se tornou indispensável para redigir críticas às densas propostas de pesquisa que ele teve que percorrer como revisor de pares para os Institutos Nacionais de Saúde (NIH). Outros ouvintes assentiram, dizendo que viam o ChatGPT como uma grande economia de tempo: redigir uma revisão pode envolver apenas colar partes de uma proposta, como resumo, objetivos e estratégia de pesquisa, na IA e solicitar que ela avalie as informações.

O NIH e outras agências de financiamento, no entanto, estão colocando um fim nessa abordagem. Em 23 de junho, o NIH proibiu o uso de ferramentas de IA generativas online como o ChatGPT “para analisar e formular críticas de revisão por pares” – provavelmente estimulado em parte por uma carta de Siegle, que está na Universidade de Pittsburgh, e colegas. Após a conferência, eles alertaram a agência de que permitir que o ChatGPT escreva análises de bolsas é “um precedente perigoso”. Em um movimento semelhante, o Conselho de Pesquisa Australiano (ARC) em 7 de julho proibiu a IA generativa para revisão por pares após saber de revisões aparentemente escritas pelo ChatGPT.

Outras agências também estão desenvolvendo uma resposta. A National Science Foundation dos EUA formou um grupo de trabalho interno para verificar se pode haver usos apropriados de IA como parte do processo de revisão de mérito e, em caso afirmativo, quais “guardas de proteção” podem ser necessárias, diz um porta-voz. E o Conselho Europeu de Pesquisa espera discutir a IA tanto para redação quanto para avaliação de propostas.

O ChatGPT e outros grandes modelos de linguagem são treinados em vastos bancos de dados de informações para gerar texto que parece ter sido escrito por humanos. Os bots já levaram editores científicos preocupados com ética e precisão factual a restringir seu uso para escrever artigos. Algumas editoras e periódicos, incluindo a Science , também estão proibindo seu uso por revisores.

Para as agências financiadoras, a confidencialidade está no topo da lista de preocupações. Quando partes de uma proposta são inseridas em uma ferramenta de IA online, as informações se tornam parte de seus dados de treinamento. O NIH se preocupa com “para onde os dados estão sendo enviados, salvos, visualizados ou usados ​​no futuro”, afirma seu aviso.

Os críticos também temem que as revisões escritas por IA sejam propensas a erros (os bots são conhecidos por fabricar), tendenciosas contra visões não convencionais porque se baseiam em informações existentes e carecem da criatividade que impulsiona a inovação científica. “A originalidade do pensamento que o NIH valoriza é perdida e homogeneizada com esse processo e pode até constituir plágio”, escreveram os funcionários do NIH em um blog. Para periódicos, a responsabilidade do revisor também é uma preocupação. “Não há garantia de que o [revisor] entenda ou concorde com o conteúdo” que está fornecendo, diz Kim Eggleton, que dirige a revisão por pares na IOP Publishing.

Na Austrália, a ARC proibiu os revisores de bolsas de usar ferramentas de IA generativas 1 semana depois que uma conta anônima do Twitter, ARC_Tracker, administrada por um pesquisador local, relatou que alguns cientistas receberam avaliações que pareciam ter sido escritas pelo ChatGPT. Alguns obtiveram avaliações semelhantes quando colaram partes de suas propostas no ChatGPT, diz ARC_Tracker. Uma revisão incluiu até uma oferta, as palavras “regenerar resposta” que aparecem como um prompt no final de uma resposta do ChatGPT. ( O Science Insider confirmou a identidade do ARC_Tracker, mas concordou com o anonimato para que este pesquisador e outros possam usar a conta para criticar livremente o ARC e as políticas governamentais sem medo de repercussões.)

Os cientistas podem pensar que o ChatGPT produz feedback significativo, mas essencialmente regurgita a proposta, diz o proprietário do ARC_Tracker. É certo que alguns revisores humanos também fazem isso. Mas, “Há uma diferença muito grande entre uma revisão adequada – que deve fornecer insight, crítica, opinião informada e avaliação de especialistas – e um mero resumo do que já está em uma proposta”, escreveu o pesquisador em um e-mail ao Science Insider .

Alguns pesquisadores, no entanto, dizem que a IA oferece uma chance de melhorar o processo de revisão por pares. A proibição do NIH é um “recuo tecnofóbico da oportunidade de mudança positiva”, diz o geneticista psiquiátrico Jake Michaelson, da Universidade de Iowa. Os revisores podem usar as ferramentas para verificar suas críticas para ver se eles esqueceram alguma coisa na proposta, ajudá-los a avaliar o trabalho de fora de seu próprio campo e suavizar a linguagem que eles não perceberam soar “mesquinho ou mesmo maldoso”, diz Michaelson. “Eventualmente, vejo a IA se tornando a primeira linha do processo de revisão por pares, com especialistas humanos complementando as revisões de IA de primeira linha. … Prefiro ter minhas próprias propostas revisadas pelo ChatGPT-4 do que por um revisor humano preguiçoso”, acrescenta.

A paisagem provavelmente mudará com o tempo. Vários cientistas observaram no blog do NIH que alguns modelos generativos de IA funcionam offline e não violam a confidencialidade – eliminando pelo menos essa preocupação. O NIH respondeu que espera “fornecer orientação adicional” para uma “área em rápida evolução”. 

Mohammad Hosseini, pesquisador de pós-doutorado em ética da Northwestern University que escreveu sobre IA na revisão de manuscritos, concorda que a proibição do NIH é razoável, por enquanto: “Dada a sensibilidade dos problemas e projetos com os quais o NIH lida e a novidade das ferramentas de IA, adotar uma abordagem cautelosa e medida é absolutamente necessária.”


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Este texto escrito originalmente em inglês foi publicado pela revista Science [Aqui!].