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Mais de 20% dos americanos expressam pouca ou nenhuma confiança em cientistas para "agir no melhor interesse do público", de acordo com a última pesquisa do Pew Research Center. Apenas 13% deram essa resposta em 2019, antes da pandemia de Covid-19. O número varia drasticamente por ideologia política, subindo para um terço entre os republicanos e caindo para um décimo entre os democratas.
É fácil ver de onde vêm essa polarização e o declínio da confiança pública. A "crise de reprodutibilidade" permanentes nas ciências sociais e comportamentais revelou que muitas pesquisas de alto perfil são falhas; algumas são até fraudulentas. Outras pesquisas são amplamente percebidas como ideologicamente enviesadas.
Nosso novo estudo ajuda a explicar parte do ceticismo do público em relação aos cientistas. Ele também pode apontar o caminho para uma ciência mais forte no futuro.
A história começa com um experimento de grande escala publicado em 2022. Um de nós (Breznau), trabalhando com vários colaboradores, recrutou 73 equipes de pesquisa e deu a todas a mesma tarefa: usando os mesmos dados, estudar se a imigração reduz o apoio político aos programas sociais.
Esta é uma questão importante que diz respeito ao fato de a imigração afetar ou não a coesão social de forma mais ampla. Os dados incluíam pesquisas de opinião pública do Programa de Pesquisa Social Internacional, bem como estatísticas básicas de imigração.
Embora tenham trabalhado na mesma questão com os mesmos dados, as equipes de pesquisa não chegaram todas aos mesmos resultados.
As equipes estimaram mais de 1.200 modelos estatísticos. Mais da metade dos modelos não encontrou nenhum efeito claro em qualquer direção. Um quarto sugeriu que a imigração reduz o apoio aos programas sociais. Os 17% restantes descobriram que a imigração fortalece o apoio.
Qual o papel que as inclinações políticas dos pesquisadores desempenharam nesses resultados díspares? Para medir isso, os pesquisadores foram questionados sobre imigração no início do estudo: eles achavam que as leis de imigração deveriam ser mais rígidas ou mais flexíveis?
Sabe-se bem que as escolhas metodológicas sobre como examinar os dados podem empurrar os resultados em uma direção ou outra. O estudo original descobriu que, após contabilizar essas escolhas, as opiniões dos pesquisadores sobre a imigração não pareciam importar para seus resultados. Em outras palavras, se duas equipes tivessem opiniões diferentes sobre imigração, mas usassem métodos de pesquisa semelhantes, chegariam a conclusões semelhantes.
O outro de nós (Borjas) ficou intrigado com o artigo e mergulhou nos dados, que a equipe original havia postado publicamente. Ele suspeitou que a ideologia poderia ser um fator mais importante do que os resultados iniciais sugeriam. Claro, pesquisadores com visões ideológicas diferentes chegavam a resultados semelhantes se usassem os mesmos métodos de pesquisa. Mas e se esses métodos diferissem, em primeiro lugar, por causa da ideologia? Em outras palavras: e se os pesquisadores mais favoráveis à imigração gravitassem em direção a métodos que fizessem a imigração parecer melhor para a coesão social, e vice-versa?
Nosso novo artigo reanalisa os dados e encontra suporte para essa hipótese: as equipes de fato gravitaram em direção a métodos que empurraram os resultados na direção de sua ideologia. Algumas decisões técnicas foram especialmente importantes para determinar a direção dos resultados. Estas incluíam se o modelo media os níveis de imigração como um retrato estático em um momento específico ou como uma taxa de fluxo ao longo de um período de tempo, e como os analistas manipulavam os dados originais das pesquisas sobre o apoio público aos programas sociais.
Embora o impacto médio desse desvio tenha sido pequeno, os extremos se destacaram. As combinações de decisões pró e anti-imigração foram usadas apenas por equipes que compartilhavam esses respectivos vieses.
Pode-se ler nosso estudo como um motivo para ser mais cético em relação às descobertas científicas. Nossos resultados também dão certa credibilidade às queixas dos conservadores sobre viés. Os pesquisadores participantes tendiam fortemente a pensar que as leis de imigração deveriam ser mais flexíveis. Menos de um em cada dez queria leis mais rígidas; metade queria leis relaxadas.
Mas nosso estudo também oferece lições úteis tanto para cientistas quanto para o público. Quando combinamos os esforços de várias equipes, em vez de focar nas descobertas de uma única equipe, vemos o universo mais amplo de resultados possíveis. Os consumidores de ciências sociais devem ler de forma abrangente, olhar para a mesma questão de diferentes ângulos e evitar depositar muita confiança em um único estudo. E o próprio "consenso" científico pode ser enviesado, porque a maior parte dos cientistas pode ter opiniões fortes — e majoritariamente na mesma direção — sobre uma questão política específica.
Nosso estudo também sugere que, ao publicar dados e códigos publicamente sempre que possível, os pesquisadores facilitam a participação de outros com perspectivas diferentes. Nós dois somos a prova viva de que isso não precisa ser um processo hostil: como o estudo original seguiu um alto padrão de transparência e reprodutibilidade, uma nova perspectiva levou a uma nova colaboração e a uma análise atualizada.
O surgimento da inteligência artificial também vale ser considerado no contexto de nossos resultados. Agentes de IA são treinados para fazer o que um usuário humano deseja. O risco é que eles se tornem ferramentas para os ideologicamente motivados, tornando muito mais fácil encontrar métodos de pesquisa que produzam resultados que apoiem sua posição prévia.
Ao mesmo tempo, IAs generativas podem ser treinadas para identificar vieses em pesquisas existentes e para realizar pesquisas sem esses vieses específicos. Conduzir a tecnologia para esses usos benéficos deve ser uma alta prioridade.
Feita de forma correta e transparente, a ciência é inestimável. Ela nos oferece a melhor maneira de entender tanto o mundo físico quanto o comportamento das pessoas. Mas também é um processo gradual, realizado por seres humanos falíveis capazes de perder a confiança pública. Reconhecer e abordar essas deficiências, e não ignorá-las ou usá-las como desculpa para o cinismo, pode nos mostrar o caminho a seguir.
George J. Borjas é pesquisador sênior no Manhattan Institute e professor de Economia e Política Social na Harvard Kennedy School. Nate Breznau é pesquisador no Instituto Alemão para Educação de Adultos – Centro Leibniz para Aprendizagem ao Longo da Vida, em Bonn.
©2025 City Journal. Publicado com permissão. Original em inglês: Yes, Science Has a Political Bias Problem. Here’s One Way to Fix It.
