Em levantamento recente baseado na Plataforma Lattes, divulgado no seu perfil do Linkedin, Mena-Chalco mapeou, em escala nacional, a chamada idade acadêmica dos docentes vinculados aos programas de pós-graduação (PPGs) brasileiros — o tempo decorrido desde a primeira publicação científica de cada pesquisador.

Os resultados revelam um sistema maduro, mas pouco renovado na base: a idade acadêmica média dos docentes nos PPGs é de 27 anos; apenas 1% tem menos de uma década de carreira; e 17% já ultrapassam 35 anos de atividade. 

Nos programas de maior prestígio — notas 6 e 7 na avaliação da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) —, a concentração de pesquisadores seniores é ainda mais acentuada. 

Nesta entrevista ao Science Arena, Mena-Chalco discute o que esse retrato revela, os riscos no médio e longo prazo e o que seria necessário para planejar uma renovação efetiva.

Science Arena – Como essa análise foi conduzida a partir da Plataforma Lattes e quais critérios metodológicos foram usados para mapear a idade acadêmica dos docentes vinculados aos programas de pós-graduação?

Jesús P. Mena-Chalco – A pesquisa foi construída a partir de duas bases públicas e complementares. De um lado, utilizei os registros dos docentes vinculados aos programas de pós-graduação no Brasil, tal como aparecem nas bases associadas aos relatórios da CAPES e à plataforma Sucupira, considerando docentes permanentes, colaboradores e visitantes. Por outro lado, utilizei a Plataforma Lattes para recuperar a trajetória de publicação desses pesquisadores. 

A partir disso, para cada docente listado em um PPG, fiz uma varredura em seu currículo Lattes e identifiquei o ano da sua primeira publicação formal. Considerei quatro tipos principais de produção: artigos em periódicos, artigos em eventos, capítulos de livros e livros, que são formas bastante representativas da trajetória acadêmica. 

Com isso, foi possível estimar, para cada pesquisador, a chamada idade acadêmica, que é o tempo, em anos, desde sua primeira publicação até hoje.

É um trabalho em escala nacional, com um volume grande de dados. Esse tipo de análise não é tão comum justamente porque exige integração de bases e processamento em larga escala. O objetivo aqui não é olhar casos individuais, mas entender o sistema como um todo.

Por que a idade acadêmica — medida a partir da primeira publicação — é mais reveladora para entender a dinâmica da pós-graduação brasileira do que a idade cronológica?

Essa é uma pergunta importante. A idade acadêmica importa porque, para entender a dinâmica da pós-graduação, muitas vezes ela é mais informativa do que a idade cronológica.

Como não temos, e nem deveríamos ter de forma aberta, a data de nascimento de todos os docentes, que é uma informação sensível, usamos a idade acadêmica como um proxy. 

Isso é bastante comum em estudos cientométricos. Não é uma medida perfeita, claro, há exceções, trajetórias tardias, percursos não lineares, mas, no agregado, ela nos dá uma boa leitura da maturidade do sistema.

A pesquisa mostra que a idade acadêmica média dos docentes em PPGs é de 27 anos, que apenas 1% tem menos de 10 anos de carreira e que 17% ultrapassam 35 anos. O que esse retrato revela sobre o estado atual da pós-graduação no Brasil?

Os resultados mostram um quadro interessante. A idade acadêmica média dos docentes nos PPGs brasileiros é de aproximadamente 27 anos. Isso indica um corpo científico bastante experiente. Ao mesmo tempo, quando olhamos a distribuição, vemos que apenas cerca de 1% dos docentes têm menos de 10 anos de idade acadêmica. Ou seja, a base jovem é bastante estreita.

Por outro lado, cerca de 17% já ultrapassam 35 anos de atividade científica, o que indica um grupo mais avançado na trajetória. Então temos um sistema que é, ao mesmo tempo, muito experiente e pouco renovado na base. 

Isso não é um problema imediato, mas é um sinal importante. É um sistema maduro, consolidado, mas que precisa olhar com atenção para sua renovação.

Quais são os riscos concretos desse envelhecimento do corpo docente para a ciência brasileira nos próximos 5, 10 e 15 anos?

Os riscos não são necessariamente imediatos, mas aparecem quando pensamos no médio e longo prazo. Em um horizonte mais curto, talvez de cinco anos, o sistema continua funcionando, mas pode começar a haver mais pressão sobre um grupo de docentes que concentra orientação, liderança e articulação de projetos. 

Em dez anos, isso pode começar a aparecer de forma mais clara, com dificuldades de reposição em algumas áreas, especialmente em programas menores ou menos centrais, e possível perda de continuidade em certas linhas de pesquisa. 

Eu trataria isso com prudência. Não é uma previsão fechada, mas os dados indicam que esse é um cenário plausível se nada for feito.

Que limites e vieses precisam ser considerados ao utilizar bases como a Plataforma Lattes para esse tipo de análise?

O primeiro ponto é que idade acadêmica não é idade cronológica. É um indicador de trajetória, não uma medida biográfica exata. O segundo ponto é que a Plataforma Lattes depende da atualização dos currículos. Pode haver variações na qualidade e completude dos dados. O terceiro é que essa é uma análise agregada. Não se trata de avaliar indivíduos, mas de entender o sistema.

Por que os programas de maior prestígio, especialmente aqueles com notas 6 e 7, concentram ainda mais pesquisadores seniores?

Isso é, em certa medida, esperado. Programas mais bem avaliados, com notas 6 e 7, são programas que se consolidaram ao longo do tempo. Eles foram construídos com base em trajetórias longas, produção consistente e inserção internacional. 

Então é natural que concentrem mais pesquisadores seniores. Há um efeito de acúmulo. Esses programas atraem e mantêm pesquisadores experientes, e esses pesquisadores reforçam a posição do programa.

Isso não é um problema. Pelo contrário, é parte da explicação da excelência. 

Que políticas de renovação poderiam reverter esse quadro de envelhecimento dos programas de pós-graduação?

A principal ideia aqui é que a renovação precisa ser planejada. Não é algo que acontece automaticamente. Isso pode envolver ampliação de oportunidades para jovens doutores, modelos de incorporação gradual, políticas institucionais de sucessão e articulação entre universidades e agências de fomento. Mas, acima de tudo, envolve diagnóstico. Sem dados, a renovação se torna um discurso. Com dados, ela pode se tornar uma estratégia.

É possível pensar em modelos de transição que valorizem a experiência dos pesquisadores seniores sem bloquear a entrada de jovens doutores?

Sim, e eu diria que esse é o caminho mais adequado. A transição não deve ser uma substituição brusca, mas um processo planejado.

Isso pode envolver coorientação, grupos intergeracionais, sucessão gradual em linhas de pesquisa. Mas, novamente, isso não acontece sozinho. Precisa ser pensado.

Quais são hoje os principais desafios metodológicos da cienciometria no Brasil?

Se eu tivesse que destacar um ponto principal, diria que é a falta de integração entre bases de dados. Temos muita informação, mas ela está dispersa, em diferentes formatos e sistemas. Isso dificulta análises mais amplas. Também há desafios de padronização, atualização e qualidade dos dados. Então não é falta de dados, é falta de integração e estrutura.

Qual é o principal alerta que essa pesquisa deixa para o futuro da ciência brasileira?

A pós-graduação brasileira é madura e isso é uma conquista. Mas os dados mostram que a base jovem é pequena e que uma parcela relevante dos docentes está em estágio avançado de trajetória.

Então a pergunta não é se temos bons pesquisadores. Temos. A pergunta é se estamos preparando, com a mesma atenção, a próxima geração. Não é um problema imediato, mas é um sinal de que precisamos planejar melhor a renovação do sistema.

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O imunologista Helder Nakaya, pesquisador do Hospital Israelita Albert Einstein e professor da Universidade de São Paulo (USP), se viu diante desse drama quando foi convidado para avaliar 26 candidatos em uma banca.

“Para facilitar minha vida, desenvolvi um código capaz de fazer o trabalho automaticamente”, conta Nakaya, que usa linguagens de programação em suas pesquisas.

Para usar o Conflitulus Lattes, programa desenvolvido por Nakaya e sua equipe, o usuário deve primeiro baixar o currículo de todos os candidatos e avaliadores na plataforma do currículo Lattes, clicando no botão XML, que faz o download do arquivo comprimido em formato .zip.

Os arquivos, compactados ou não, podem ser carregados na plataforma Conflitulus Lattes depois de fazer o cadastro.

A ferramenta cruza os currículos e faz uma triagem inicial, listando todas as coautorias e projetos em comum entre cada avaliador e candidato, além de mostrar um gráfico ilustrando os possíveis conflitos.

Para uma banca com 3 avaliadores e 20 candidatos, o processo todo dura cerca de 10 minutos.

Nakaya desenvolveu o programa no Laboratório de Biologia de Sistemas Computacional (CSBL) que fica situado no Centro de Inovação da USP (Inova USP).  O aplicativo recebeu apoio do Hospital Israelita Albert Einstein e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). “Meu laboratório desenvolve ferramentas computacionais on-line ‘amigáveis’, então decidi transformar isso em algo útil para as pessoas”, diz Nakaya, que lidera o CSBL.

Cruzamento de dados

“O sistema usa algoritmos genômicos que convertem informações como nome e data de nascimento, em sequências de DNA, usando as letras A, T, C e G”, explica o bioinformata José Deney Alves de Araújo, CEO da startup brasileira D2DNA, especializada em análise de dados na área de saúde, que desenvolveu a tecnologia de cruzamento de dados e foi ex-aluno de doutorado de Nakaya

Segundo Araújo, o sistema gera uma sequência de DNA para cada currículo, que é tratada como o DNA de um vírus ou bactéria, com mutações como erros, deleções e inserções. Um algoritmo chamado BLAST, usado para comparar informações de sequências biológicas, como aminoácidos ou DNA, identifica sequências similares, mesmo com erros.

“Alinhamos as sequências de DNA, ou seja, os nomes dos pesquisadores e suas publicações, para verificar se há coincidências”, conta Araújo.

Tempo livre

Nakaya publicou em seu perfil do Instagram um cálculo de quanto tempo por dia sobra para um pesquisador fazer ciência. Depois das atividades de ensino, extensão e administração, sobrou uma média de duas horas para fazer experimentos, criar hipóteses, escrever artigos e debater resultados. 

“A tecnologia deve nos ajudar a liberar tempo para as coisas que realmente importam, seja fazendo ciência ou algo prazeroso e pessoal”, defende Nakaya, que é Chief Scientific Officer (CSO) da D2DNA. Para ilustrar essa filosofia, o aplicativo Conflitulus Lattes faz uma estimativa das horas de trabalho economizadas, que já passava de 24 mil horas, com quase 8.400 currículos cruzados até o momento da publicação desta reportagem.

Nakaya estima que cruzar uma centena de currículos Lattes pode poupar 10 horas de trabalho ou mais. “Atualmente, os concursos têm mais candidatos e as pessoas publicam mais artigos, dificultando o cruzamento de informações”, ressalta Nakaya. 

Segundo o imunologista, a ferramenta foi elogiada por reitores, pró-reitores e professores que costumam organizar bancas. Segundo Nakaya, um único usuário usou a ferramenta 30 vezes e cruzou quase 1.500 currículos. “Hoje temos quase 2 mil usuários cadastrados de todo o Brasil”.

Uma das limitações do Conflitulus Lattes é a necessidade de baixar os currículos um a um. Isso acontece porque o site do Currículo Lattes usa uma ferramenta de autenticação chamada captcha, que bloqueia o acesso de robôs.

Nakaya argumenta que se o CNPq fornecesse acesso direto, o site poderia usar os dados diretamente de suas bases, o que tornaria o uso mais rápido e menos trabalhoso para o usuário. “Isso eliminaria a necessidade de baixar os arquivos – bastaria a lista de nomes”, diz Nakaya.

“Pretendemos integrar o Conflitulus Lattes com outras plataformas acadêmicas e bases de dados, o que ampliará ainda mais a capacidade de detectar conflitos de interesse em diferentes contextos”, diz Araújo. Segundo ele, o Conflitulus Lattes tem potencial para ser usado na detecção de fraudes e inconsistências de dados.  Araújo conta que, durante uma rápida verificação na base de currículos Lattes, ele e sua equipe encontraram milhares de erros de digitação em títulos em inglês. “Essas inconsistências podem causar muitos problemas, mas nossa tecnologia permite contornar esses erros de forma inovadora e eficiente”, diz ele.

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