#140 Nuno Barbosa Morais - Vieses cognitivos, incentivos perversos, Big data, e outros desafios à boa Ciência

Nuno Barbosa Morais é um biólogo computacional. É licenciado em Engenharia Física Tecnológica pelo Instituto Superior Técnico e doutorado em Ciências Biomédicas pela Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa, tendo feito investigação internacional durante uma década nas universidades de Cambridge e de Toronto. Lidera, desde 2015, o laboratório de Transcritómica de Doença no Instituto de Medicina Molecular e lecciona cursos de Biologia Computacional a vários mestrados da Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa. 

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Índice (com timestamps):

(5:57) INÍCIO DA CONVERSA: Crise da Replicação | Vieses cognitivos e as limitações das técnicas de inferência estatística. P-value | Karl Popper | Gregor Mendel | Ronald Fisher (história do chá) | Jacob Bernoulli

(22:25) De onde surgiu esta a Crise na Ciência? | Artigo  Why Most Published Research Findings Are False (John Ioannidis) | Artigo de Florian Markowetz 1,500 scientists lift the lid on reproducibility | Five selfish reasons to work reproducibly | Fraude em Alzheimer: Blots on a field? | Artigos de investigadores japoneses na Nature (um, dois) | HARKing 

(41:12) Big data e complexificação das metodologias. | Artigo João P. Magalhães «Every gene can (and possibly will) be associated with cancer» | Overfitting | As bombas alemãs em Londres e a ‘clustering illusion’ | Riscos de usar programas bioinformáticos como caixas negras |  Inteligência artificial

(1:05:43) Será que a ciência já esgotou o “low hanging fruit” das descobertas? Estudo: Rate of scientific breakthroughs slowing over time | Perigos da hiperespecialização. | C. P. Snow

(1:16:27) Incentivos perversos do sistema de publicação | Robert Merton e o Matthew effect | Luc Montagnier e as teorias da conspiração Covid

(1:28:53) Outras ideias para melhorar a Ciência. | Talent Identification at the limits of Peer Review: an analysis of the EMBO Postdoctoral Fellowships Selection Process | Revisão por pares prévia à publicação |  Algoritmos de revisão com AI: statcheck e grim

Livros recomendados: The Drunkard's Walk, de Leonard Mlodinow | Pensar, Depressa e Devagar. de Daniel Kahneman | Science Fictions, de Stuart Ritchie | Calling Bullshit, de Carl Bergstrom e Jevin D. West

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Na conversa que vão ouvir, o Nuno identifica uma série de desafios / obstáculos à boa ciência, que eu diria que se podem dividir em dois tipos: os de sempre e aqueles que se tornaram mais agudos nas últimas décadas, devido a algumas mudanças, quer nas técnicas, quer institucionais que afectam o modo como se faz hoje ciência

Os primeiros desafios (os de sempre) têm que ver com a grande dificuldade da Ciência enquanto actividade: conseguir compreender o mundo (identificar “leis” na natureza) sendo os dados de que dispomos sempre parcelares e imperfeitos,e contando apenas com a mente dos cientistas -- humana e, por isso, cheia de limitações e vieses. 

Para contrariar as nossas limitações cognitivas (e os nossos próprios defeitos morais) criou-se ao longo do tempo uma arquitectura institucional com uma série de válvulas de segurança. Por exemplo, os trabalhos só são publicados depois de serem revistos por outros cientistas, e a ciência é feita de forma aberta, de modo a que estejamos sempre sujeitos à que as nossas conclusões sejam invalidadas por outros investigadores. 

E para decidir o que conta e o que não conta como descoberta científica a partir dos tais dados limitados, foi preciso criar um método e um referencial de significância aceite por todos. Instituíram-se, então, testes de inferência estatística, os chamados testes de hipóteses, o mais conhecido dos quais o célebre p value (de que falamos na conversa). 

Só que estes testes são apenas uma via indirecta de inferir conclusões (como não é possível nunca ter a certeza em relação à nossa hipótese para explicar determinado fenómeno, o máximo que estes testes fazem é… rejeitar a hipótese de não haver fenómeno nenhum nos dados…). E depois há outro problema, mais grave. É que uma vez estabelecendo-se um referencial para determinar o que conta e não conta como descoberta científica, criam-se incentivos, como o Nuno explica, para que ele seja aldrabado (intencionalmente ou não) pelos cientistas. 

Pelas limitações da nossa mente e destes métodos estatísticos, a Ciência foi sempre  uma actividade…complexa. E nas últimas décadas algumas mudanças vieram tornar estes obstáculos ainda maiores. Por um lado, o sistema de publicação de artigos científicos tornou-se cada vez mais competitivo, gerando incentivos para publicar resultados vistosos, mesmo que para isso seja necessário ser menos rigoroso. Por outro lado, a ciência (em particular na área do convidado, as ciências biomédicas) tornou-se mais complexa e informatizada devido à ascensão do chamado big data e o aumento  da utilização de programas “bioinformáticos”. Isto criou desafios adicionais a quem utiliza estas ferramentas sem por vezes as compreender bem. 

Estes obstáculos (e outros, de que falamos durante a conversa) desembocaram naquilo que se tem chamado a Crise da Replicação, em que várias conclusões aparentemente sólidas, sobretudo na biomedicina e na psicologia, têm sido invalidadas por estudos posteriores. Esta crise tem feito correr muita tinta nos últimos anos, com já vários livros publicados sobre o assunto. 

E foi precisamente por aí que começámos a nossa conversa -- na qual percorremos as causas e consequências deste estado de coisas. No final, pedi ao Nuno para apontar soluções para resolver estes desafios (os antigos e os novos). Como vão ver, ele tem muitas ideias. 

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Esta conversa foi editada por: Hugo Oliveira

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Bio: Nuno Barbosa Morais é um biólogo computacional. É licenciado em Engenharia Física Tecnológica pelo Instituto Superior Técnico e doutorado em Ciências Biomédicas pela Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa, tendo feito investigação internacional durante uma década nas universidades de Cambridge e de Toronto. Lidera, desde 2015, o laboratório de Transcritómica de Doença no Instituto de Medicina Molecular e lecciona cursos de Biologia Computacional a vários mestrados da Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa. A sua investigação recorre a análises de grandes dados moleculares no estudo das alterações na regulação da actividade dos genes em tecidos humanos que os tornam mais susceptíveis a doenças, nomeadamente as associadas ao envelhecimento. No processo, a equipa desenvolve ferramentas bioinformáticas que visam tornar acessíveis e inteligíveis aquelas análises a colegas sem formação informática. Procura contribuir para uma maior reprodutibilidade da prática científica, através da promoção da investigação inter-disciplinar, da formação quantitativa de biólogos e do uso de ferramentas de análises de grandes dados como sistemas de apoio à decisão, por oposição a “caixas negras”.