Repensando o espaço entre pesquisa e implementação

A chamada “lacuna pesquisa-prática” ou “pesquisa-implementação” é um problema reconhecido em várias áreas do conhecimento, da educação à biologia da conservação, da medicina à psicologia. Ele é tão generalizado que restringi-lo a uma área única, por exemplo, reclamando que pesquisa educacional não tem mudado o ensino em nossas escolas, já é sintoma de uma visão limitada, míope, do problema. Seu caráter geral sugere que estamos diante de uma dificuldade sistêmica da ciência. Mais do que isso, de um problema central para uma reconfiguração da pesquisa científica que se torna necessária na sociedade atual.

Mas o que é, precisamente, a “lacuna pesquisa-implementação”? Trata-se do distanciamento entre práticas de gestão e tomada de decisão em diversos campos e o melhor conhecimento científico que temos a respeito dos sistemas, das propriedades, dos fenômenos que são relevantes para aquelas práticas. Em poucas palavras, trata-se de um processo no qual conhecimento relevante se torna disponível, mas não é incorporado na tomada de decisão e nas ações de gestão.

Mas e se a própria conceituação do problema como uma “lacuna” contribuir para que ele se mantenha? Não seria tempo de buscar novas metáforas? E quais seriam as implicações de tais metáforas? Estas são questões que ocupam Anne H. Toomey, Andrew T. Knight e Jos Barlow no artigo “Navigating the Space Between Research and Implementation in Conservation” (Navegando o Espaço entre Pesquisa e Implementação na Conservação”), que se encontra no prelo no periódico Conservation Letters.

A Biologia da Conservação é um dos campos do conhecimento na qual a lacuna pesquisa-implementação tem sido mais discutida. A razão pela qual o tema desperta tanto interesse nessa área reside no fato de que a Biologia da Conservação é, desde a sua origem, uma ciência que se diferencia pela sua natureza de ser “impulsionada por uma missão” (mission-driven). Isso contrasta com a insistência, na maioria das áreas da ciência, de que a pesquisa deve pautar-se somente pela evidência objetiva e ser entendida como neutra, imparcial, livre de valores.

Isso tem implicações importantes para a prática dessa ciência. O sucesso da Biologia da Conservação não é medido apenas em termos de publicações científicas de impacto, mas com base no grau em que ela contribui para a manutenção da diversidade e da integridade dos sistemas naturais. É exatamente esta expectativa que torna a lacuna pesquisa-implementação tão central nesta ciência: ela demanda que biólogos da conservação se engajem ativamente nas circunstâncias concretas em que os problemas de conservação emergem, experimentando embates de valores, interesses e práticas que não permitem manter a ilusão de uma ciência livre de valores.

Toomey e colaboradores partem, em seu trabalho, de um aspecto da ciência que muitas vezes é perdido de vista por quem supervaloriza dimensão empírica do trabalho científico e negligencia sua dimensão teórica: “A conceitualização de um problema influencia grandemente as maneiras nas quais ele é percebido, retratado e delimitado e, assim, os tipos de respostas e soluções que as pessoas criam para abordá-los”. Eles dão, por assim dizer, um passo para trás diante das muitas propostas de como construir “pontes” para superar a “lacuna” pesquisa-implementação, perguntando-se se o uso desta última metáfora propicia um modo apropriado de retratar o problema. O primeiro passo é, então, uma crítica do entendimento atual do problema, em termos do que denominam um “modelo linear”.

Desde sua definição como uma ciência com uma missão, já se propunha que a ciência da conservação deveria ter uma base científica firme e objetiva. Toomey, Knight e Barlow submetem a duras críticas à tradução desta perspectiva (frequentemente mantida implícita) como a crença de que problemas ambientais são melhor abordados por um grupo de especialistas, os cientistas da conservação, que ofereceriam a tomadores de decisão soluções baseadas na evidência. Eles montam, assim, um caso vigoroso contra a tendência atual de fundamentar a tomada de decisão nas mais variadas áreas, da medicina à educação, da conservação à computação, na evidência científica. Esta tendência – não é difícil ver – implica um modelo linear de relação entre pesquisa e implementação. No meu entendimento, ao montar seu caso, esses autores terminam por ir longe demais em sua crítica do papel do conhecimento científico e da evidência na tomada de decisão, jogando o bebê fora com a água do banho, para usar uma expressão mais comum na língua inglesa do que em nossa língua (mas que expressa bem o que estou procurando dizer). Por uma questão de estratégia, contudo, apresentarei primeiro o argumento dos autores e, ao final dessa postagem, farei meus próprios comentários críticos.

O modelo linear de relação entre ciência e implementação apresenta o papel dos cientistas como sendo o de propiciar respostas na forma de informação empírica para “tradução” em soluções aplicadas por gestores e tomadores de decisão. Estas são ideias subjacentes ao rápido crescimento do movimento a favor da tomada de decisão baseada em evidência, nos mais variados campos.

Qual seriam os problemas com essa perspectiva? Afinal, evidência não é algo bom quando desejamos orientar nossa interpretação e ação das situações? Como discutem Toomey, Knight e Barlow, o problema é que há importantes limites para a ideia de que quantidades crescentes de informação cada vez mais precisa leva inevitavelmente a resultados melhores ou mais efetivos no mundo real. Para mostrar tais limites, eles apelam a teorias que tratam da tomada de decisão, a exemplo da teoria da lacuna valor-ação na psicologia social, a teoria da prática reflexiva na gestão organizacional e os estudos sobre a ciência e a tecnologia.

Essas teorias apontam para a ideia de que a evidência científica é insuficiente para orientar gestão e tomada de decisão porque ela é somente um dentre vários fatores que influenciam estas últimas e, além disso, não é percebida da mesma maneira pelas diferentes partes interessadas, ao ser interpretada a partir de crenças, experiências, preocupações, interesses preexistentes.

Apenas em casos excepcionais, há uma sinergia entre conhecimento científico e preocupações sociais ou interesses políticos que torna mais factível que uma relação linear entre tal conhecimento e sua implementação ocorra. Toomey, Knight e Barlow citam um exemplo discutido por Raphaël Arlettaz e colaboradores, a conservação das populações de poupa euroasiática (Upupa epops) nos Alpes Suíços, no qual a participação de cientistas levou à sua rápida recuperação. Os fatores-chave foram, contudo, de natureza social e política, e não científica, destacam os autores. Estes são casos excepcionais, de todo modo, porque tais espaços de concordância são raros na maioria das questões ambientais e, num ambiente de polêmica, a informação científica pode até mesmo polarizar ainda mais o debate.

Feita a crítica ao modelo linear, Toomey, Knight e Barlow formulam uma alternativa a partir de uma compreensão de que a tomada de decisão efetiva é baseada num entendimento claro dos valores, do conhecimento, das regras, dos comportamentos e das ações das partes interessadas, assim como das interações complexas de todos esses fatores. Isso os leva da ideia de uma lacuna a ser preenchida a uma outra metáfora, de “espaços” de interação.

O problema com a metáfora da “lacuna” é que ela sugere um vazio a ser preenchido, quando a situação é mais propriamente a de uma interação a ser construída (entre diferentes partes interessadas, incluindo cientistas e gestores/tomadores de decisão, mas não somente eles). A metáfora do “espaço” entre pesquisa e implementação é preferível, para Toomey, Knight e Barlow, porque ela aponta para quem e o que já existe nos contextos específicos de produção de conhecimento e das diversas práticas sociais, enfatizando a importância dos valores, da ética, das instituições. Pode-se reconhecer, nesses termos, que a própria pesquisa científica é uma atividade socioeconômica que abriga valores, relações de poder, entendimentos culturais (corretos ou equivocados), interações sociais e restrições, e consequências políticas. Pode-se, também, ter na devida conta que os valores, os conhecimentos, as relações e os comportamentos das diversas partes interessadas se mostram relevantes tanto para a produção do conhecimento a ser usado na tomada de decisão e na gestão, quanto para a aceitação ou rejeição desse conhecimento e das soluções nos quais ele é mobilizado, num dado contexto político e/ou sociocultural.

A metáfora do espaço de interação entre pesquisa e implementação implica a ideia de um conhecimento produzido através da negociação de significados entre as diversas partes interessadas, colocando sob uma lente crítica quem tem sido tradicionalmente incluído e excluído da tomada de decisão, como e por quem a pesquisa tem sido conduzida, e com quais propósitos. Processos colaborativos se mostram, então, fundamentais para entender as diversas maneiras como as partes interessadas negociam os determinantes das questões ambientais, bem como os espaços entre a ciência e governança (isto é, todos os processos e as ações de governar, sejam realizadas por um governo, um mercado, uma rede, uma organização, seja sobre uma família, uma tribo, uma organização formal ou informal, um território, e seja através de leis, normas, poder ou linguagem). Por sua vez, compreender as implicações de experiências prévias, preconcepções e expectativas das partes interessantes para seu desejo de participar de processos colaborativos de pesquisa e tomada de decisão ajuda a buscar maneiras mais efetivas de engajá-las.

Estas são preocupações que se tornam salientes quando buscamos não somente uma nova maneira de conhecer, mas também uma nova maneira de fazer, como discutem Toomey, Knight e Barlow. Esta é uma busca fundamental porque somente uma nova metáfora não levará a uma nova maneira de relacionar pesquisa e implementação. Uma reconceitualização do problema não é mais do que um ponto de partida.

Ao avançar para além desse ponto de partida, é importante reconfigurar nossas ideias sobre o papel do conhecimento científico no espaço de interação com a gestão e a tomada de decisão. É aqui que situo meus comentários críticos ao artigo de Toomey, Knight e Barlow. No esforço para construir uma crítica vigorosa do modelo linear e da busca de evidência como suporte para as ações de gestão e as decisões, eles terminam por deslocar excessivamente o papel do conhecimento científico, ao menos no meu entendimento. Estes são alguns pontos críticos que me ocorreram ao ler o artigo:

– Uma coisa é afirmamos que informação precisa ou evidência não é suficiente para a tomada de decisão. Uma coisa muito diferente é afirmamos que ela não é necessária para tanto. Concordo inteiramente com a primeira frase, mas a segunda me causa espécie. O problema em considerar que informação precisa ou evidência não é necessária ou é até mesmo irrelevante para a tomada de decisão é que, caso decidamos agir de uma certa maneira (por exemplo, pró-ambiente), podemos agir de modo seriamente equivocado. Na ausência de conhecimento de qualidade, podemos tomar decisões que são mais prejudiciais do que resolvem o problema que tínhamos em vista. (Dois exemplos me vêm à mente: reciclar papel como medida pró-ambiente sem se preocupar com o custo hídrico do processo, ou derrubar florestas para plantar oleaginosas como fonte de energia mais limpa).

– Não tenho dúvida de que o conhecimento situado de gestores, tomadores de decisão e outras pessoas envolvidas em diversas práticas sociais é precioso para resolver problemas reais. Contudo, assumir uma dicotomia entre esse conhecimento situado e a aplicação do conhecimento científico conduz a equívocos. Se propusermos um espaço de interação, como Toomey, Knight e Barlow, tal dicotomia está mal posta. Exatamente porque é situado e frequentemente tácito, o conhecimento desses atores sociais pode beneficiar-se de maior explicitude e generalidade. Sem dúvida, isso pode ser alcançada educando-se o profissional reflexivo, capacitando-o mais e mais para refletir na ação, como propõe Donald Schön, mas também pode ser potencializado pelo uso de teorias, modelos e evidências científicas, as quais já podem fornecer um olhar generalizado sobre fenômenos de interesse na gestão e tomada de decisão. (O exemplo que me ocorre é da contribuição de modelos científicos para a restauração ecológica, recolocando-a em termos da restauração dos processos ecológicos que podem manter um ecossistema, em vez das listas de espécies que são geralmente pedidas nos planos de restauração, como se plantar árvores pudesse resolve o problema por si só).

– Também tenho sérias dificuldades com a descrição da ciência como de foco estreito, subjetiva e antidemocrática. É relativamente simples meu argumento contra a descrição da ciência como tendo foco estreito e sendo antidemocrática. Trata-se de reconhecer que, mesmo sendo assim numa série de casos, não é correto assumir que a ciência seja necessariamente assim. Ou seja, não se deve confundir uma descrição de como a ciência por vezes é com uma prescrição de que a ciência deve ser, ou é necessariamente assim. O rico arsenal de exemplos de pesquisa interdisciplinar na ciência contemporânea coloca em xeque a ideia de que ela é necessariamente estreita. Os exemplos de ciência transdisciplinar, com abordagens participativas e colaborativas de várias partes interessados, inclusive discutidos pelos próprios autores do artigo que estamos discutindo, mostram que a ciência tampouco é necessariamente antidemocrática.

O argumento sobre a caracterização da ciência como subjetiva é mais complexo. A ideia central é a de que o reconhecimento de que há um elemento subjetivo na produção de conhecimento científico não implica a ideia de que a ciência é subjetiva. Esta última ideia perde de vista, primeiro, a natureza dos processos de crítica na produção de conhecimento científico, como discutido por Kristin Shradder-Frechette e Earl McCoy, e, segundo, o fato de que a formação de um cientista o encultura num conjunto de práticas aceitas pela comunidade científica que conduzem a um empirismo coletivo, no qual objetividade e julgamento treinado de especialistas se combinam como valores epistêmicos, como vemos na história do conceito de objetividade construída por Lorraine Daston e Peter Galison. A consequência dessas várias vertentes argumentativas é o reconhecimento de que, da constatação de que a ciência envolve elementos subjetivos, não segue a conclusão de que ela é subjetiva, mas de que ela é intersubjetiva. Ademais, como discutem filósofos tão distintos quanto Charles Sanders Peirce, Karl Popper, e, mais recentemente, Richard Rorty, a objetividade pode ser entendida, ela própria, como acordo intersubjetivo. O problema em assumir que a ciência é subjetiva reside em que isso desvaloriza a consistência teórica e empírica do conhecimento científico e, ao fazê-lo, perde de vista exatamente o que há de mais característica e valioso na ciência (ou seja, joga-se o bebê fora com a água do banho).

Como comentam Toomey e colaboradores, há casos em que uma sinergia entre conhecimento científicos e interesses sociais e políticos conduz a um uso efetivo daquele conhecimento para o alcance de bons resultados na solução de problemas complexos. Talvez a coisa mais importante seria buscar essa sinergia, não ditando soluções para problemas complexos a partir da ciência (numa empreitada tecnocrática), mas colocando o conhecimento científico em diálogo com conhecimentos, valores e interesses existentes, de modo a fazer emergir novas perspectivas. Consideremos o exemplo da recuperação das populações de poupa euroasiática (Upupa epops) dos Alpes Suíços, trazido pelos próprios autores. Este é um exemplo de conhecimento consistente sendo colocado em uso. Se a sinergia com interesses da sociedade fosse canalizada para o uso de conhecimento inconsistente ou inadequado, os mesmos resultados poderiam não ser alcançados. Boas intenções valem, mas o inferno está pavimentado de soluções bem intencionadas que levam a desastres por falta de conhecimento consistente. É uma falsa dicotomia dizer que se trata de considerar ou os valores, interesses, a política, a economia, ou a ciência. A própria dicotomia é que deve ser questionada. Uma vez que tenhamos a decisão social de mudar um processo de gestão, não podemos dispensar o nosso melhor conhecimento, seja científico ou não. E é certamente insustentável assumir que a ciência jamais tem o melhor conhecimento (tão insustentável quanto assumir que ela sempre tenha o melhor conhecimento – as coisas são simplesmente mais complicadas do que supõem as posições maniqueístas, dicotômicas).

Refletir sobre os pontos levantados por Toomey, Knight e Barlow, sobre o espaço entre pesquisa e implementação, e sobre os limites de um modelo linear que tem sido dominante, numa tentativa de colonizar esse espaço com base somente no peso da evidência, é fundamental para pensarmos a contribuição que o conhecimento científico pode dar para a tomada de decisão e gestão, bem como – e fundamentalmente – para pensarmos as instituições de produção de conhecimento, como as universidades e os centros de pesquisas, nas sociedades contemporâneas. Refletir sobre esses pontos é fundamental para não desperdiçarmos o potencial do conhecimento científico na negociação dos problemas complexos que nos afetam hoje em dia, no ambiente, na saúde, na educação, na economia, entre outros campos, e para não minarmos a capacidade da comunidade científica de continuar produzindo conhecimento relevante, colapsando-a em uma casta altamente treinada de prestadores de serviços. Caso não estejamos à altura desse desafio, poderemos matar a inovação do futuro ao secar suas nascentes.

Charbel N. El-Hani

(Instituto de Biologia/UFBA)

PARA SABER MAIS:

Arlettaz, R., Schaub, M., Fournier, J., Reichlin, T. S., Sierro, A., Watson, J. E. M. & Braunisch, V. (2010). From publications to public actions: When conservation biologists bridge the gap between research and implementation. BioScience 60: 835-842.

Knight, A. T., Cowling, R. M., Rouget, M., Balmford, A., Lombard, A. T. & Campbell, B. M. (2008). Knowing but not doing: Selecting priority conservation areas and the research–implementation gap. Conservation Biology 22: 610-617.

Lacey, H. (2005). Is Science Value Free? Values and Scientific Understanding. New York, NY: Routledge.

Meine, C., Soule, M. & Noss, R. F. (2006). “A mission-driven discipline‘‘: the growth of conservation biology. Conservation Biology 20: 631-651.

Toomey, A. H., Knight, A. T. & Barlow, J. (2016). Navigating the Space Between Research and Implementation in Conservation. Conservation Letters, no prelo.

Figura: De um modelo linear, baseado em evidência, translacional da relação entre pesquisa e implementação (A) a um modelo de espaços de interação entre diversas partes interessadas na implementação, gestão e tomada de decisão, incluindo mas não se limitando a cientistas e gestores/tomadores de decisão (considerando comunidade local, produtores e outros atores sociais) (B). (de Toomey, Knight & Barlow, 2006).