FATORES INTERVENIENTES NO COMPARTILHAMENTO DE DADOS CIENTÍFICOS
ABERTOS: uma perspectiva dos pesquisadores à luz da Ciência Aberta
Ciência Aberta. Compartilhamento de dados científicos.
Fatores intervenientes. Modelo OpenDaRE. COVID-19.
O compartilhamento de dados científicos primários exerce um impacto
relevante no desenvolvimento de estudos e pesquisas no mundo científico.
Dentre os desafios regulatórios e éticos que esse contexto impõe,
destaca-se a situação no Brasil, que ainda carece de uma política nacional
integrada capaz de orientar a implementação prática da Ciência Aberta no
país. Essa realidade traz preocupações, pois diversos desafios precisam ser
enfrentados para garantir infraestrutura e recursos adequados à ampla
disseminação de dados de pesquisa. Esta tese buscou oferecer uma visão
aprofundada da complexa interação de fatores que influenciam os
pesquisadores no compartilhamento de dados de pesquisa abertos. Seu
objetivo foi propor um modelo teórico que caracteriza os fatores
intervenientes no compartilhamento de dados de pesquisa durante o contexto
da recente pandemia de COVID-19. A pesquisa é de natureza qualitativa e
adota um pressuposto filosófico construtivista. Para a coleta de dados,
foram utilizadas estratégias de Mapeamento Sistemático da Literatura e
entrevistas semiestruturadas com seis cientistas das áreas de epidemiologia
e genética humana, vinculados a três renomadas instituições do Estado de
Pernambuco. Na análise dos dados, aplicaram-se as técnicas de Análise
Temática e Análise de Conteúdo, com o auxílio do software Atlas.ti 24 para
a gestão dos dados qualitativos. Essas estratégias permitiram identificar
26 fatores, dos quais 18 foram extraídos da literatura e 8 emergiram do
estudo empírico. Esses fatores foram associados a 11 categorias,
organizadas em 4 dimensões analíticas que representam as barreiras ao
compartilhamento de dados de pesquisa. A triangulação dos achados da
literatura com os resultados empíricos, integrada à relação entre as
networks compostas pelas dimensões, categorias e fatores, resultou no
modelo OpenDaRE (Open Data Research Empowerment), formando um continuum
entre a literatura e as novas contribuições geradas nesta tese. O aporte
metodológico utilizado na construção do OpenDaRE baseou-se na proposta
teórico-metodológica para elaboração de modelos teóricos de Souza Filho e
Struchiner (2021). O modelo foi avaliado e validado por especialistas a
partir de dois grupos focais. Como principais resultados, constatou-se que,
entre as múltiplas barreiras institucionais, culturais, tecnológicas e
financeiras que dificultam o compartilhamento de dados nas instituições
investigadas, os fatores motivacionais desempenham um papel central. As
atitudes e convicções pessoais dos pesquisadores revelaram-se os principais
impulsionadores para o compartilhamento de dados. A análise também sugere
que o compartilhamento de dados não é uma prática comum, mesmo em situações
de emergência de saúde pública, como a pandemia de COVID-19. Como
contribuição, espera-se que o reconhecimento dos fatores intervenientes no
compartilhamento de dados de pesquisa, abordados neste estudo, forneça
insights relevantes tanto para as instâncias governamentais quanto para as
instituições de pesquisa. Esses insights poderão subsidiar a tomada de
decisão no planejamento e otimização de políticas públicas e internas,
serviços de informação e estratégias para responder a possíveis futuras
pandemias. Por fim, a pesquisa propõe sugestões para estudos futuros que
possam enfrentar barreiras e resistências à abertura de dados de pesquisa,
mesmo em contextos de crise. Esta pesquisa foi aprovada pelos Comitês de
Ética em Pesquisa Humana da UFPE e do IAM.