Dois erros, um grande engano

A conclusão original, segundo os pesquisadores belgas, foi vítima de dois problemas nos bastidores dos dados:

1. Bug no software de visualização: Um erro na biblioteca de gráficos usada pelos autores originais fez com que artigos com a maior pontuação possível de 'disruptividade' sumissem dos histogramas publicados. E ninguém percebeu .

2. Dados incompletos no banco de referências: O maior problema, no entanto, era bem mais básico. O banco de dados Web of Science, que reúne referências de artigos científicos, frequentemente trazia registros antigos com metadados incompletos — artigos que simplesmente não listavam nenhuma referência bibliográfica. O método de cálculo usado (chamado CD index) interpretava isso como inovação máxima: afinal, se um artigo não cita ninguém, ele parece não dever nada a trabalhos anteriores, o que é o auge da 'disruptividade'. Conforme a qualidade do banco de dados melhorou com o tempo, esses falsos máximos se tornaram raros, criando a ilusão de que a inovação estava em queda .

O tamanho do equívoco

Ao filtrar esses artigos sem referências, o declínio praticamente desmorona. No maior conjunto de dados analisado, "os artefatos respondem por 93% do declínio relatado entre 1945 e 2010" . Quando os pesquisadores belgas restringiram a análise apenas a artigos com pelo menos 10 referências, encontraram até mesmo um ligeiro aumento na disruptividade .

A longa espera pela correção

Os pesquisadores belgas submeteram sua crítica à Nature em outubro de 2023. A resposta só veio à luz 32 meses depois — em agosto de 2026 . Durante todo esse período, a revista continuou publicando editoriais e reportagens baseados no estudo original, que foi citado mais de mil vezes e usado em pelo menos 16 documentos oficiais de políticas científicas .

"Enquanto o bug de software foi corrigido pela comunidade de código aberto em poucos meses, levou anos para a correção científica ser publicada. E, nesse meio-tempo, as políticas da revista nos proibiam de falar com a imprensa enquanto nossa crítica estava sob avaliação", disse o pesquisador Vincent Ginis .

E os autores originais, o que dizem?

No mesmo dia, a Nature publicou também uma resposta dos autores do estudo de 2023, Michael Park, Erin Leahey e Russell Funk. Eles afirmam que, mesmo usando os critérios de exclusão sugeridos pelos críticos — como ignorar artigos sem referências —, ainda se observa um declínio estatisticamente significativo e comparável à diferença entre um artigo comum e o de um laureado com Nobel . Ou seja, a briga científica ainda não acabou, mas o caso expõe uma fragilidade importante.

O que isso significa para a políticas de ciência?

O episódio vai além de uma simples correção acadêmica. Os autores da réplica são diretos: "A metodologia e as conclusões de 2023 não fornecem uma base sólida para políticas de ciência" . O caso acende um alerta sobre como indicadores bibliométricos — que medem citações e impacto — podem enganar se não passarem por verificações rigorosas de qualidade dos dados .

Também levanta questões sobre o sistema de autocorreção da ciência: um bug foi resolvido pela comunidade de software livre em meses, mas a correção formal levou quase três anos para aparecer. Enquanto isso, um resultado duvidoso continuou moldando o debate público e orientando decisões de financiamento .

Dois erros, um grande engano

A conclusão original, segundo os pesquisadores belgas, foi vítima de dois problemas nos bastidores dos dados:

1. Bug no software de visualização: Um erro na biblioteca de gráficos usada pelos autores originais fez com que artigos com a maior pontuação possível de 'disruptividade' sumissem dos histogramas publicados. E ninguém percebeu .

2. Dados incompletos no banco de referências: O maior problema, no entanto, era bem mais básico. O banco de dados Web of Science, que reúne referências de artigos científicos, frequentemente trazia registros antigos com metadados incompletos — artigos que simplesmente não listavam nenhuma referência bibliográfica. O método de cálculo usado (chamado CD index) interpretava isso como inovação máxima: afinal, se um artigo não cita ninguém, ele parece não dever nada a trabalhos anteriores, o que é o auge da 'disruptividade'. Conforme a qualidade do banco de dados melhorou com o tempo, esses falsos máximos se tornaram raros, criando a ilusão de que a inovação estava em queda .

O tamanho do equívoco

Ao filtrar esses artigos sem referências, o declínio praticamente desmorona. No maior conjunto de dados analisado, "os artefatos respondem por 93% do declínio relatado entre 1945 e 2010" . Quando os pesquisadores belgas restringiram a análise apenas a artigos com pelo menos 10 referências, encontraram até mesmo um ligeiro aumento na disruptividade .

A longa espera pela correção

Os pesquisadores belgas submeteram sua crítica à Nature em outubro de 2023. A resposta só veio à luz 32 meses depois — em agosto de 2026 . Durante todo esse período, a revista continuou publicando editoriais e reportagens baseados no estudo original, que foi citado mais de mil vezes e usado em pelo menos 16 documentos oficiais de políticas científicas .

"Enquanto o bug de software foi corrigido pela comunidade de código aberto em poucos meses, levou anos para a correção científica ser publicada. E, nesse meio-tempo, as políticas da revista nos proibiam de falar com a imprensa enquanto nossa crítica estava sob avaliação", disse o pesquisador Vincent Ginis .

E os autores originais, o que dizem?

No mesmo dia, a Nature publicou também uma resposta dos autores do estudo de 2023, Michael Park, Erin Leahey e Russell Funk. Eles afirmam que, mesmo usando os critérios de exclusão sugeridos pelos críticos — como ignorar artigos sem referências —, ainda se observa um declínio estatisticamente significativo e comparável à diferença entre um artigo comum e o de um laureado com Nobel . Ou seja, a briga científica ainda não acabou, mas o caso expõe uma fragilidade importante.

O que isso significa para a políticas de ciência?

O episódio vai além de uma simples correção acadêmica. Os autores da réplica são diretos: "A metodologia e as conclusões de 2023 não fornecem uma base sólida para políticas de ciência" . O caso acende um alerta sobre como indicadores bibliométricos — que medem citações e impacto — podem enganar se não passarem por verificações rigorosas de qualidade dos dados .

Também levanta questões sobre o sistema de autocorreção da ciência: um bug foi resolvido pela comunidade de software livre em meses, mas a correção formal levou quase três anos para aparecer. Enquanto isso, um resultado duvidoso continuou moldando o debate público e orientando decisões de financiamento .