Quase todos os grupos de investigação, departamentos e redações têm a sua própria "lista de especialistas". O ponto de partida costuma ser bastante casual: anotar alguns nomes numa reunião, receber recomendações de colegas mais experientes, guardar algumas entradas ao folhear artigos. Só na altura de a usar é que surgem os problemas — as instituições na lista continuam a ser as de há cinco anos, algumas pessoas mudaram de instituição há muito tempo e há entradas com apenas um nome, sem se saber de onde foram copiadas.
O que este documento pretende dizer é: juntar uma lista é fácil; difícil é mantê-la utilizável dois anos depois. A ferramenta de perfil de talento da MuchSci, no fundo, serve para estabelecer regras para esta questão.
01 De um conjunto de nomes a um ativo, são cinco passos
Vamos primeiro decompor o processo de gestão.
▲ Figura 1｜O 5.º passo é o mais facilmente ignorado e também o mais crítico
Definir critérios de entrada é o primeiro passo e também o mais facilmente saltado. Que registos contam e quais servem apenas como pistas tem de ficar escrito desde o início. Sem este passo, as verificações seguintes não têm base — ficará sempre preso a pensar "esta entrada conta ou não conta".
A verificação individual e a sinalização de dúvidas são um par complementar. O método de verificação consiste numa comparação tripla: nome, instituição, percurso e materiais públicos são confrontados item a item; o que não bate certo não é incluído à força, mas colocado na"zona de verificação pendente". A existência desta "verificação pendente" é o ponto mais contido de todo o mecanismo— reconhece que haverá incerteza e coloca o que é incerto à parte, para não contaminar a lista formal.
A classificação e o arquivo determinam a usabilidade. Agrupar por área disciplinar, instituição e categoria profissional permite recuperar o tipo de especialista necessário segundo essas dimensões. A revisão periódica fica no fim desta cadeia e é também o passo mais facilmente ignorado: as instituições mudam, os cargos mudam, as áreas de investigação mudam; usar diretamente uma lista de há três anos sem a rever leva a erros muito naturais — e a erros que passam completamente despercebidos.
02 A lista acumulada naturalmente e a lista gerida
Os nomes podem ser exatamente os mesmos, mas a diferença entre poder ou não usá-la com confiança é enorme.
▲ Figura 2｜A diferença não está em recolher muito ou pouco, mas em saber, para cada entrada, dizer «porque está aqui»
À lista acumulada naturalmente não se pode perguntar "porquê". Se perguntar "porque estão estes três aqui", a resposta é "parece que alguém os mencionou na altura". Esta lista ainda serve para uso interno de pequena escala, mas assim que tiver de ser reportada a superiores, entregue a editores ou usada em processos formais, já não se consegue justificar.
Na lista gerida, cada entrada pode ser levada consigo. O fundamento da inclusão está indicado, a granularidade da informação chega ao campo, a origem pode ser consultada e a data de revisão está registada. Quando lhe perguntarem "porque o recomenda", pode apontar para campos concretos: se a área de investigação corresponde, se os projetos dirigidos são nesta direção, quando foi verificada a informação da instituição.
A diferença mais prática surge no momento em que ocorre um erro. Uma lista com erros não é assustadora; assustador é não conseguir explicar a base quando o erro acontece. Mesmo que mais tarde se descubra que uma entrada da lista gerida está errada, consegue explicar em que se baseou na altura para a avaliar; se a lista acumulada naturalmente tiver um erro, só pode admitir que "foi anotado ao acaso na altura".
03 Uma base utilizável a longo prazo divide-se em três camadas
Misturar informações com diferentes graus de certeza é a raiz de uma lista que rapidamente se torna confusa.
▲ Figura 3｜Três camadas separadas, cada uma com a sua função
A camada de dossiê formal é a parte que passou todas as verificações e pode ser usada externamente: os quatro tipos de campos estão completos, a origem está assinalada e a data de revisão ainda está dentro do prazo de validade. Esta é a parte que pode ser apresentada diretamente.
A camada de verificação pendente contém registos cuja informação não bate certo ou cuja origem não é clara — homónimos por distinguir, informações de instituição em conflito, origem única. Não são coisas inúteis; apenas ainda não podem contar. Ficam à parte, à espera de mais dados para poderem subir de nível.
A camada de pistas de observação é a mais leve e existe apenas como pista: oradores de conferências, coautores de artigos, participantes em projetos. O sentido desta camada é ampliar o âmbito de pesquisa — quando é preciso encontrar pessoas numa determinada área, alargar a partir daqui é muito mais eficaz do que tentar lembrar nomes de memória.
A maior vantagem de separar as três camadas é esta: quando for necessário ampliar a lista, filtra-se a partir da terceira camada, em vez de misturar diretamente informações incertas no dossiê formal.
04 Interface: o cabeçalho do dossiê deixa as regras desde logo explícitas
Voltemos à própria ferramenta para ver como este conjunto de regras se traduz na interface.
▲ Figura 4｜No topo da ficha indicam-se o âmbito de inclusão e os requisitos de correspondência, bem como o tratamento de «verificação pendente não conta como especialista»
A explicação no topo da interface é a versão pública dos "critérios de entrada" referidos anteriormente: só se incluem projetos de nível nacional e exige-se que o nome, a instituição e o percurso correspondam exatamente aos materiais públicos; o que não cumprir fica registado como «verificação pendente» e não conta como especialista. Ao escrever as regras no cabeçalho, o utilizador que recebe uma ficha consegue, à primeira vista, perceber segundo que critérios foi organizada.
Vejamos mais abaixo a forma como os campos estão organizados:
▲ Figura 5｜O percurso profissional e os resultados de investigação são apresentados em tabelas, e cada linha pode ser consultada individualmente
Vale a pena notar que esta estrutura não tem coisas como "pontuação", "grau de correspondência" ou "índice de recomendação". Tem apenas tempo, instituição, cargo, especialidade e resultados — campos que podem ser verificados por materiais externos. Esta contenção é intencional: a MuchSci faz com que a ferramenta se encarregue apenas de organizar a parte verificável; se se deve usar esta pessoa e onde, é uma decisão do utilizador.
05 Limites
① Este artigo aborda o mecanismo de gestão da lista e não constitui uma promessa de resultados. O grau de completude da lista depende da disponibilidade de materiais públicos; o âmbito de inclusão é limitado e não significa que cubra todos os especialistas de uma área.
② Estruturação não equivale a avaliação. O dossiê é uma organização de materiais públicos e não constitui avaliação de capacidades, recomendação ou aval de qualquer pessoa; cada entrada da lista é apenas uma pista por confirmar, e os juízos sobre pessoas concretas devem ser verificados pelo utilizador, que assume a responsabilidade.
③ Quando utilizada em processos formais, prevalecem as disposições aplicáveis. Usos como avaliação, recrutamento e due diligence envolvem requisitos de confidencialidade, impedimento e procedimento, devendo seguir as normas em vigor da entidade competente; todos os materiais utilizam apenas informação pública e não envolvem dados pessoais privados.