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Especialista em desonestidade de Harvard é acusada de mentir em pesquisas

Ao menos três artigos coassinados por professora são alvo de suspeitas de manipulação de dados

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Andrew Jack
Financial Times

Dezenas de acadêmicos estão revisando os artigos que escreveram com Francesca Gino, professora de ciências comportamentais da Harvard Business School, depois que a prestigiada escola de negócios da universidade americana pôs em xeque a integridade de ao menos três pesquisas conduzidas por ela.

Gino, especialista em desonestidade, passou a ser alvo de suspeitas após um post do blog Data Colada —dos pesquisadores Joseph Simmons, da Universidade da Pensilvânia, Leif D. Nelson, da Universidade da Califórnia em Berkeley, e Uri Simonsohn, da Esade, escola de negócios em Barcelona— no mês passado. A postagem afirmava que vários dos dados citados por Gino em artigos tinham sido manipulados.

mulher branca de olhos azuis e cabelos cacheados castanhos
A professora da Harvard Business School Francesca Gino - Reprodução

As alegações, inicialmente noticiadas pelo jornal The Chronicle of Higher Education, que cobre o universo acadêmico dos EUA, inquietaram quase 150 pesquisadores que assinaram artigos com a professora ao longo de mais de uma década. Elas também incitaram um debate mais amplo sobre as consequências de possíveis manipulações para o campo das ciências comportamentais, além da importância de universidades e periódicos científicos fiscalizarem sua produção.

A revista Psychological Science publicou na semana passada retratações (isto é, alertas de que uma pesquisa apresenta algum problema ou falha) de dois artigos coassinados por Gino. Segundo o veículo, a decisão se deu após recomendação de um órgão da Harvard Business School responsável pela integridade de pesquisas. "Uma empresa forense independente contratada pela escola revelou discrepâncias entre os dados publicados" e os dados originais, diz o texto da revista.

Os estudos, publicados em 2014 e 2015, eram, respectivamente, "Gênio Maligno? Como a Desonestidade pode Levar a uma Maior Criatividade" e "A Virtude Moral da Autenticidade: Como a Falta de Autenticidade Produz Sentimentos de Imoralidade e Impureza". O Data Colada ainda questionou os dados citados em um terceiro artigo coescrito por Gino, publicado em 2020 no Journal of Personality and Social Psychology: "Por que se Conectar? Consequências Morais do Networking com Objetivo de Promoção ou Prevenção".

A Associação Americana de Psicologia, que publica a revista, disse estar "ciente das preocupações" levantadas pelo artigo. Uma retratação solicitada por Harvard está prevista para publicação em setembro.

"Neste momento, acreditamos que este é um incidente isolado. Seguimos em contato com a instituição e, se tivermos motivos para considerar a retratação de outros artigos, tomaremos as medidas cabíveis."

A revista já havia publicado uma retratação relativa a um quarto artigo de Gino analisado pelo Data Colada, que afirma ter comunicado suas preocupações à Harvard Business School pela primeira vez em 2021. Na época, a universidade se recusou a comentar as análises, mas as retratações veiculadas pelas revistas Psychological Science Journal of Personality e Social Psychology confirmam que ela chegou à mesma conclusão que o blog por meio de uma apuração independente.

As retratações ainda incluem a primeira declaração substancial da defesa de Gino acerca da controvérsia —a pesquisadora recusou diversos pedidos de comentários. Por meio de seus advogados, ela informou que, embora considere as retratações necessárias, discorda das referências aos dados originais, uma vez que os dados referentes à pesquisa do artigo não estariam mais disponíveis.

A página de Gino no site da Harvard Business School foi alterada recentemente para indicar que ela está em licença administrativa. A acadêmica e a escola não responderam a pedidos adicionais de comentários.

De acordo com a revista Behavioral Scientist, muitos dos pesquisadores que assinaram artigos ao lado de Gino se juntaram em uma rede informal chamada de Many Co-Authors Project (projeto muitos coautores, em inglês) para identificar se há outros supostos casos de dados manipulados.

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