Quem faz investigação não estranha o termo «pesquisa»: introduz palavras-chave, extrai um conjunto de artigos de uma base de literatura e depois avalia, um a um, quais são realmente relevantes. Mas basta dar um passo em frente ao longo da literatura — quem está a trabalhar nesta área e quem é o responsável de cada equipa — para muitos voltarem ao método mais primitivo: abrir um bloco de notas, registar os nomes dos autores um a um e procurar depois cada currículo individualmente. Mesmo depois de o encontrarem, também não se atrevem a usá-lo diretamente: há muitos homónimos e saber se a instituição corresponde ou não fica ao critério da intuição.
No MuchSci há precisamente duas funcionalidades que respondem aos dois extremos desta questão: a pesquisa de artigos encarrega-se de «encontrar literatura», e o perfil de talento de «encontrar pessoas». Este artigo analisa a filosofia de pesquisa que ambas partilham e como usar o MuchSci para ligar as duas funcionalidades num fluxo de trabalho e entregar uma lista de «área + pessoas».
01 Uma filosofia, dois pontos de aplicação
Comecemos por clarificar a divisão de funções entre as duas funcionalidades.
▲ Figura 1｜Da definição da área à entrega da lista, a pesquisa e o perfil são duas etapas da mesma linha de produção
A pesquisa consiste em usar palavras-chave para encontrar artigos numa base académica; o perfil consiste em usar nomes, instituições e currículos para encontrar pessoas em fontes públicas. Os inputs são diferentes e os objetos são diferentes, mas a estrutura da ação é exatamente a mesma: primeiro «encontrar», depois responder «este resultado é fiável?». Nos artigos, é preciso verificar a proveniência e a relevância; nas pessoas, é preciso verificar se nome, instituição e currículo correspondem com precisão. Compreendido isto, as duas funcionalidades deixam de ser ferramentas isoladas e passam a ser a aplicação da mesma tarefa a objetos diferentes.
Por isso, a utilização natural não é escolher uma das duas, mas encadeá-las: primeiro, definir a área de investigação; usar a pesquisa para identificar as equipas ativas nessa área; depois, usar o perfil para organizar os responsáveis dessas equipas em registos estruturados.
02 Vistas em paralelo, a disciplina é a mesma
Colocando as duas funcionalidades na mesma tabela comparativa, os pontos em comum tornam-se mais claros.
▲ Figura 2｜Os objetos, os inputs e os conteúdos a verificar são diferentes, mas «como confirmar a fiabilidade depois de encontrar» é a mesma questão
A linha mais digna de comparação é a de «tratamento de ambiguidades». Perante resultados com relevância insuficiente, a pesquisa descarta-os; perante registos que não coincidem, o perfil marca-os como «a verificar» e não os conta como especialistas. Nenhuma das duas segue a abordagem de «aceitar porque é mais ou menos». Não é coincidência — se entrar um artigo irrelevante na base de literatura, a citação fica errada; se entrar na lista uma pessoa que não corresponde, a credibilidade de todo o levantamento colapsa. É preferível recolher menos alguns resultados do que tratar resultados de origem duvidosa como conclusões fiáveis; esta é uma disciplina comum aos trabalhos de pesquisa.
Outro ponto de correspondência está no objeto da verificação. A pesquisa verifica a proveniência e os dados de indexação do artigo; o perfil verifica o currículo e a instituição em fontes públicas — em ambos os casos, factos que podem ser validados por fontes externas, e não juízos subjetivos como «este artigo é bom» ou «esta pessoa é forte».
Olhando um pouco mais fundo, os dois percursos de verificação são, na verdade, espelhados.
▲ Figura 3｜Do lado da pesquisa, verifica-se «este artigo é real e relevante»; do lado do perfil, verifica-se «este registo diz respeito à mesma pessoa»
A verificação do lado da pesquisa divide-se em três passos: proveniência verificável, com possibilidade de rastrear até à base de indexação e à revista; avaliação da relevância, com o conteúdo efetivamente relacionado com a área de investigação; descarte dos irrelevantes, sem que os tangenciais ou duvidosos entrem nas citações. Do lado do perfil, há igualmente três passos: correspondência tripla, com nome, instituição e currículo a corresponderem item a item; distinção de homónimos, sem fundir numa única pessoa os que não coincidem; isolamento de dúvidas, com marcação como «a verificar» e sem contagem como especialistas. Os dois percursos partilham um princípio: perante resultados que não passam na verificação, é preferível descartá-los do que forçar a sua utilização.
03 O que se entrega não são nomes, mas uma lista com três camadas interligadas
Usado isoladamente, o perfil produz fichas individuais; ligado à pesquisa, o resultado passa a ser uma lista de «área + pessoas».
▲ Figura 4｜Só quando a camada da área, a camada das equipas e a camada dos registos são verificáveis individualmente é que a lista se sustenta
Esta lista divide-se em três camadas. A camada da área responde a «que domínio observar», sustentada pelo âmbito de investigação, pelo grau de atividade e pela literatura representativa definidos na fase de pesquisa. A camada das equipas responde a «quem está a trabalhar nisso», mapeada a partir dos resultados da pesquisa para equipas ativas, registos de publicação e afiliação institucional. A camada dos registos responde a «quem é esta pessoa», suportada pelos quatro tipos de campos gerados pelo perfil——situação básica, formação académica, percurso profissional e principais resultados de investigação.
O essencial das três camadas é que cada uma é verificável: a área é sustentada por literatura, a equipa por registos de publicação e o registo por identificadores da fonte dos dados. Quando alguém recebe a lista, não precisa de confiar em quem a organizou: basta seguir qualquer uma das camadas para trás e encontrará a base de sustentação. Isto é muito mais sólido do que uma lista apenas com nomes e cargos.
04 Interface das funcionalidades: do diálogo com a literatura à ficha da pessoa
Na utilização prática, ambas as funcionalidades estão nos separadores do assistente de agentes e, na interface, são dois pontos de entrada paralelos.
▲ Figura 5｜Separador de pesquisa de artigos: pesquisa conversacional, que responde a questões factuais como a dimensão da base de literatura e o limite de resultados por pesquisa
O separador de pesquisa é uma interface conversacional: após a pergunta, o sistema invoca a ferramenta de pesquisa e devolve respostas com proveniência——factos como a cobertura da base de literatura e o limite de resultados por pesquisa são apresentados diretamente e podem ser verificados. Depois de, nesta conversa, identificar a área e as equipas, passa-se ao separador de perfil de talento e entrega-se ao perfil o nome, a instituição e o currículo do responsável da equipa; o que se obtém é o registo estruturado do tipo analisado nos artigos anteriores. Os resultados da pesquisa (área, equipas, pistas) são precisamente os inputs do perfil: as duas funcionalidades estão separadas na interface, mas são consecutivas no fluxo de trabalho.
05 Limites
① Este artigo descreve mecanismos funcionais e formas de combinação, não constituindo uma promessa de resultados. Tanto a pesquisa como o perfil têm âmbitos de cobertura limitados; o grau de completude da lista depende da disponibilidade de fontes públicas e da base de literatura.
② Estruturar não é avaliar. A lista é uma organização e apresentação de fontes públicas; não constitui avaliação de competências, recomendação ou endosso de qualquer pessoa; quaisquer juízos sobre indivíduos concretos devem ser verificados pelo utilizador, que assume a responsabilidade por eles.
③ Utilizam-se apenas fontes públicas. Não estão envolvidos dados pessoais privados; quando utilizada para fins formais, como avaliação ou convites de colaboração, prevalecem as normas e os procedimentos em vigor das instituições relevantes.