Cientistas desenvolveram uma ferramenta de IA para prever a confiabilidade de estudos cient\u00edficos. O projeto, apoiado pela Darpa, envolveu 865 pesquisadores ao longo de sete anos e avaliou milhares de artigos em v\u00e1rias \u00e1reas das ci\u00eancias sociais.<\/p>\n
A iniciativa, batizada Score (Systematic Confidence in Open Research and Evidence), buscou criar uma esp\u00e9cie de \u201cpontua\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito\u201d para a ci\u00eancia. A ideia \u00e9 indicar, de forma r\u00e1pida, a robustez de uma pesquisa diante de poss\u00edveis falhas.<\/p>\n
A equipe examinou 3.900 artigos publicados entre 2009 e 2018, com foco em criminologia, economia, psicologia e sociologia. Parte dos trabalhos passou por replica\u00e7\u00e3o para verificar a persist\u00eancia dos resultados.<\/p>\n
Foram replicados 164 estudos, com diferentes abordagens: reexecu\u00e7\u00e3o de experimentos, recolha de novos dados por volunt\u00e1rios ou rean\u00e1lise de dados governamentais. Em aproximadamente metade dos casos, os resultados replicados diferiram do original.<\/p>\n
Os especialistas envolvidos no Score acertaram about 75% das predi\u00e7\u00f5es feitas sobre replicabilidade. Contudo, as previs\u00f5es da IA n\u00e3o atingiram ainda o n\u00edvel de confiabilidade necess\u00e1rio para uso isolado.<\/p>\n
Os pesquisadores destacam que problemas de dados, c\u00f3digo-fonte e transpar\u00eancia dificultam a replica\u00e7\u00e3o. Mesmo com avan\u00e7os, o Score ainda n\u00e3o substitui o julgamento humano nem garante previsibilidade absoluta.<\/p>\n
Especialistas externos reconheceram a profundidade do trabalho, destacando que o estudo avan\u00e7a o entendimento do processo cient\u00edfico e pode orientar melhorias na replica\u00e7\u00e3o. O esfor\u00e7o segue em publica\u00e7\u00e3o de artigos sobre as metodologias e resultados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"