Estudo de 2026 Revela que 93% do Declínio Relatado na Inovação Científica Foi Causado por Erros de Dados

Em janeiro de 2023, um artigo de capa da Nature chocou o mundo com uma afirmação bombástica: a ciência e a tecnologia estavam se tornando menos disruptivas. O estudo, liderado pelos pesquisadores Park, Leahey e Funk, analisou milhões de artigos e patentes e concluiu que as descobertas inovadoras estavam em declínio constante . A notícia foi replicada pelos principais veículos de comunicação, citada em documentos oficiais e parecia confirmar uma ansiedade generalizada sobre o estado da inovação.

Mas será que esse declínio era real? Um novo estudo, publicado na Nature em agosto de 2026, diz que não.

Liderado pelo doutorando Vincent Holst e pelo Professor Vincent Ginis, da Vrije Universiteit Brussel (VUB), em parceria com pesquisadores da KU Leuven, a equipe descobriu que o aparente declínio foi, em grande parte, um artefato de erros nos dados – um bug de software e registros de banco de dados incompletos que, juntos, criaram uma imagem falsa de queda na disrupção .

O Que o Estudo de 2023 Afirmava

O artigo original, "Papers and patents are becoming less disruptive over time" (Artigos e patentes estão se tornando menos disruptivos ao longo do tempo), usou uma métrica chamada índice CD para medir o quanto um artigo ou patente rompe com o trabalho anterior. A análise cobriu cerca de 45 milhões de artigos (1945–2010) e 3,9 milhões de patentes (1976–2010) e relatou um declínio constante nos escores de disrupção em todas as áreas científicas . Os autores atribuíram essa tendência ao fato de os pesquisadores estarem usando um conjunto mais restrito de conhecimento existente . O artigo foi amplamente aceito: um news feature e um editorial da Nature basearam-se em suas conclusões, e ele acabou sendo citado em pelo menos 16 documentos de políticas públicas .

A Correção de 2026: Onde Estavam os Erros?

Holst e sua equipe rastrearam o aparente declínio até duas fontes principais :

• Um bug de software na biblioteca de visualização. Um erro no software de plotagem usado pelos autores originais fez com que os artigos com a pontuação máxima de disrupção ficassem ocultos nos histogramas publicados. Esses artigos ainda estavam incluídos na análise estatística principal, mas a representação visual – e a concentração incomum de pontuações máximas – era invisível para leitores e revisores. A equipe belga descobriu isso ao tentar reproduzir o estudo usando os dados abertos .

• Dados de referência ausentes em publicações mais antigas. Os bancos de dados bibliométricos usados no estudo de 2023 tinham listas de referências mais completas para artigos recentes do que para os mais antigos. Publicações antigas, sem registros de referência completos, foram classificadas erroneamente pelo índice CD como se não tivessem citações anteriores. O índice CD, então, atribuiu a esses artigos a pontuação máxima possível de disrupção. À medida que a qualidade do banco de dados melhorou ao longo do tempo, menos artigos recentes receberam esse impulso artificial, criando uma falsa impressão de tendência de queda .

Quando os pesquisadores belgas filtraram os artigos com dados de referência ausentes – uma etapa padrão de controle de qualidade – 93% do declínio relatado entre 1945 e 2010 desapareceu no maior conjunto de dados do estudo de 2023 .

Um Atraso de Quase Três Anos na Publicação

Holst e seus colegas submeteram sua crítica à Nature em outubro de 2023, apenas alguns meses após a publicação do artigo original. Ela só foi publicada em agosto de 2026 – um atraso de 32 meses .

Durante esse período, o estudo original acumulou mais de 1.000 citações adicionais . A própria Nature publicou um editorial e um news feature que tratavam o declínio como um fato estabelecido . A política da revista também impedia que os críticos falassem com a imprensa enquanto sua crítica estava em avaliação, silenciando efetivamente os esforços de correção durante o período em que a descoberta falha era mais influente .

O atraso destaca o que os pesquisadores chamam de problema sistêmico na publicação científica: os incentivos favorecem resultados chamativos em detrimento da verificação, e as correções são muito lentas para acompanhar a propagação de descobertas questionáveis .

O Que a Correção Muda – e o Que Não Muda

A equipe belga tem o cuidado de deixar claro o que sua reanálise prova. Eles concluem que "atualmente não há evidências convincentes de que a pesquisa científica seja menos inovadora do que costumava ser" com base na métrica do índice CD usada no estudo de 2023 . Eles argumentam que a metodologia e as conclusões do artigo original não fornecem uma base sólida para políticas de ciência .

Os pesquisadores também alertam que mesmo pequenos erros em grandes bancos de dados podem impulsionar conclusões que influenciam o debate global. "Nossas descobertas servem como um conto de advertência sobre a confiança em análises bibliométricas de larga escala sem um controle de qualidade cuidadoso", escrevem .

O Debate em Andamento

Os autores originais, Park, Leahey e Funk, publicaram uma Resposta revisada por pares na mesma edição da Nature. Eles argumentam que o declínio permanece estatisticamente significativo sob especificações alternativas, inclusive quando usam o próprio conjunto de dados e critérios de exclusão de Holst et al.. Eles apontam para seu próprio modelo de regressão, que, segundo eles, produz declínios grandes e significativos tanto para artigos quanto para patentes .

Por sua vez, a equipe belga observa que, ao usar um filtro mais rigoroso (artigos com pelo menos 10 referências), eles encontraram um ligeiro aumento na disrupção ao longo do tempo. No entanto, eles alertam que o próprio índice CD pode não ser robusto o suficiente para apoiar conclusões definitivas de qualquer forma .

Por Que Isso Importa

Este debate não é meramente acadêmico. A afirmação de que a ciência está se tornando menos disruptiva tem sido usada para justificar mudanças no financiamento de pesquisa, sistemas de avaliação e até mesmo na narrativa sobre se estamos vivendo em uma era de estagnação . Se essa afirmação é, em grande parte, o resultado de artefatos de dados, então as políticas construídas sobre ela podem estar abordando um problema que não existe.

Mais amplamente, o caso ressalta a fragilidade da ciência de grandes volumes de dados (big data). O artigo de 2023 analisou dezenas de milhões de registros com ferramentas automatizadas, mas um único bug em uma biblioteca de visualização e a incompletude rotineira do banco de dados foram suficientes para produzir uma conclusão digna de manchete que levou três anos para ser corrigida – e que alguns pesquisadores ainda defendem.

Por enquanto, a questão de saber se a disrupção científica está realmente em declínio permanece sem solução. O que está claro é que a confiança depositada na descoberta de 2023 era injustificada pelas evidências que ela realmente continha.