p Eles dizem que a retrospectiva é 20-20, e talvez em nenhum lugar isso seja mais verdadeiro do que na pesquisa acadêmica. p "Todos nós já tivemos a experiência de nos levantarmos para apresentar um novo conjunto de descobertas, muitas vezes com base em anos de trabalho, e ter alguém na plateia soltando 'Mas nós já sabíamos disso !, '"diz o Prof. Stefano DellaVigna, economista comportamental com nomeações conjuntas no Departamento de Economia e na Berkeley Haas. "Mas na maioria desses casos, alguém teria dito a mesma coisa se tivéssemos encontrado o resultado oposto. Somos todos 20-20, depois do ocorrido."

p DellaVigna tem uma cura para esse tipo de quarterback acadêmico nas manhãs de segunda-feira:uma plataforma de previsão para capturar a sabedoria convencional antes que os estudos sejam executados.

p Junto com os colegas Devin Pope da Booth School of Business da University of Chicago e Eva Vivalt da Research School of Economics da Australian National University, ele lançou um site beta que permitirá aos pesquisadores, Ph.D. alunos, e até mesmo o público em geral para revisar os projetos de pesquisa propostos e fazer previsões sobre o resultado.

p A proposta deles, disposto em um artigo em Ciência Fórum de Políticas de, faz parte de uma onda de esforços para melhorar o rigor e a credibilidade da pesquisa em ciências sociais. Essas reformas foram desencadeadas pela crise de replicação - o fracasso em reproduzir os resultados de muitos estudos publicados - e incluem esforços em massa para replicar estudos, bem como plataformas para pré-registro de projetos de pesquisa e hipóteses.

p "Achamos que havia algo importante a ganhar por ter um registro do que as pessoas acreditavam antes de os resultados serem conhecidos, e os cientistas sociais nunca fizeram isso de forma sistemática, "diz DellaVigna, que co-dirige a Iniciativa de Berkeley para Economia e Finanças Comportamentais. "Isso não só nos ajudará a identificar melhor os resultados que são realmente surpreendentes, mas também ajudará a melhorar o design experimental e a precisão das previsões. "

p Porque a ciência se constrói sobre si mesma, as pessoas interpretam novos resultados com base no que já sabem. Uma vantagem da plataforma de previsão é que ajudaria a identificar melhor os resultados verdadeiramente surpreendentes, mesmo nos casos em que há um resultado nulo, que raramente é publicado porque normalmente não é visto como significativo, os pesquisadores argumentam.

p "A coleta de previsões antecipadas de resultados de pesquisa poderia combater esse viés, tornando os resultados nulos mais interessantes, pois podem indicar um desvio da sabedoria aceita, "Vivalt escreveu em um artigo sobre a proposta em The Conversation.

p Uma plataforma de previsão de pesquisa também ajudará a avaliar o quão precisos os especialistas realmente são em certas áreas. Por exemplo, DellaVigna e Pope reuniram previsões de especialistas acadêmicos em 18 experimentos diferentes para determinar a eficácia de "cutucadas" versus incentivos monetários para motivar os trabalhadores a realizar uma tarefa online. Eles descobriram que os especialistas eram bastante precisos, mas não houve diferença entre professores altamente citados e outros professores, e aquele Ph.D. os alunos fizeram o melhor.

p Compreender onde há um consenso geral também pode ajudar os pesquisadores a projetar melhores questões de pesquisa, para chegar a fenômenos menos compreendidos, apontam os autores. Coletar uma massa crítica de previsões também abrirá uma nova área de pesquisa potencial sobre se as pessoas atualizam suas crenças depois que novos resultados são conhecidos.

p Fazer uma previsão na plataforma exigiria uma pesquisa simples de 5 a 15 minutos, DellaVigna diz. As previsões seriam distribuídas ao pesquisador após a coleta dos dados, e os resultados do estudo seriam enviados aos analistas no final do estudo.

p Berkeley Haas Prof. Don Moore, que tem sido um líder na defesa de mais transparência, métodos de pesquisa rigorosos e treinamento da próxima geração de pesquisadores, afirma que a plataforma de previsão "pode ​​trazer uma mudança poderosa e construtiva à maneira como pensamos sobre os resultados da pesquisa. Um de seus grandes pontos fortes é que ela capitaliza a sabedoria da multidão, potencialmente aproveitando o conhecimento coletivo de um campo para ajudar a estabelecer um consenso científico sobre o qual novos resultados de pesquisa podem ser construídos. "