Os autores não têm a obrigação de compartilhar os dados e eu não tenho a obrigação de acreditar neles

Michael Stutzer escreve:

Este estudo documenta uma variabilidade substancial nos resultados de diferentes pesquisadores quando eles usam o mesmo conjunto de dados financeiros e supostamente testam as mesmas hipóteses. Mais geralmente, acredito que a perspectiva de reprodução na área financeira é pior do que em algumas áreas, porque existe um viés de publicação a favor de um artigo que utiliza um conjunto de dados exclusivo fornecido por uma empresa. Como esses dados são proprietários, a empresa muitas vezes faz o pesquisador prometer não compartilhar os dados com ninguém, incluindo os árbitros do artigo.

Leia atentamente as declarações das principais revistas e você verá que elas não exigem estritamente o compartilhamento.

Aqui está a declaração para os autores feita pelo Journal of Financial Econometrics: "Onde for eticamente e legalmente possível, o JFEC incentiva fortemente os autores a disponibilizarem todos os dados e código de software nos quais as conclusões do artigo dependem aos leitores. Sugerimos que os dados sejam apresentados no manuscrito principal ou em arquivos de suporte adicionais, ou depositados em um repositório público sempre que possível."

Em outras palavras, um autor não precisaria compartilhar um conjunto de dados supostamente proprietário, conforme definido acima, mesmo com os árbitros do artigo. O que é pior, as principais revistas não apenas aceitam essas restrições, mas parecem favorecer tal trabalho em relação ao que é visto como trabalho mais comum que utiliza conjuntos de dados universalmente disponíveis.

Interessante. Acredito que isso seja tão ruim na pesquisa médica ou de saúde pública, mas lá a preocupação é compartilhar informações confidenciais. Mesmo em cenários em que é difícil imaginar que a confidencialidade importaria.

Como disse em outros contextos semelhantes, os autores de artigos de pesquisa não têm a obrigação de compartilhar seus dados e código, e eu não tenho a obrigação de acreditar em nada do que eles escrevem.

Ou seja, minha solução preferida não é incomodar as pessoas por seus dados, é simplesmente seguir em frente. Dito isso, essa estratégia funciona bem para exemplos bobos, como braços gordos e votação, ou os efeitos da sindicalização nos preços das ações, mas você realmente não pode segui-la para pesquisas que são diretamente relevantes para políticas.

Foto: Beth Macdonald

Recentemente estava analisando um artigo para um importante periódico brasileiro. O artigo estava com vários problemas, inclusive despertava suspeitas sobre a qualidade dos dados. No final, sugeri que o editor reencaminhasse para outro avaliador, ao mesmo tempo que expressa minha insegurança sobre a qualidade dos dados. O negrito é meu.