Entrevista. Joana Gonçalves de Sá: “Ser cientista não é necessariamente um emprego. É uma identidade”
Joana Gonçalves de Sá é licenciada em Engenharia Física Tecnológica pelo Instituto Superior Técnico (IST) e doutorou-se em Biologia de Sistemas pelo Instituto de Tecnologia Química e Biológica António Xavier (ITQB-NOVA), tendo realizado todo o seu trabalho na Universidade de Harvard, nos Estados Unidos. Foi professora na Nova School of Business & Economics (Nova SBE), no Instituto Superior Técnico e Investigadora Principal no Instituto Gulbenkian de Ciência (IGC), tendo coordenado o Programa de Pós-Graduação Ciência para o Desenvolvimento (PGCD), dirigido aos PALOP [Países Africanos de Língua Oficial Portuguesa]. Desde 2020 que lidera o grupo de investigação multidisciplinar Social Physics & Complexity (SPAC) no LIP — Laboratório de Instrumentação e Física Experimental de Partículas.
Atualmente o seu trabalho foca-se na utilização de técnicas de machine learning, inteligência artificial e análise de dados para a resolução de problemas complexos que conjugam áreas como Biomedicina, Computação e Matemática, e em abordagens quantitativas das Ciências Sociais. Recebeu três bolsas ERC [European Research Council] para estudar o comportamento humano no uso e propagação das fake news, enviesamentos algorítmicos, e a mais recente para aplicar digital services acts na auditoria de plataformas algorítmicas como motores de busca. Foi também presidente da Assembleia Geral do Fórum Cidadão, uma ONG que visa melhorar a qualidade do debate democrático através de assembleias de cidadãos. Venceu o prémio ACTIVA Mulheres Inspiradoras de 2020, na categoria de “Ciência” e foi considerada pelo Jornal Expresso como uma das 50 figuras que podem vir a definir o nosso futuro. Publicou em Maio deste ano o ensaio “Uma Ideia Sobre Ciência” pela Fundação Francisco Manuel dos Santos. Recebeu-nos no passado dia 7 de Outubro na biblioteca do LIP, em Lisboa.
A sua formação base é em Engenharia Física Tecnológica no Instituto Superior Técnico e doutorou-se em Biologias de Sistemas. Esteve um certo tempo ligada também à Biologia e hoje está focada na questão mais sociológica da ciência em si. Esta sua multiface entre diferentes áreas da ciência, que agora combina com uma área mais social, foi algo que esteve sempre inerente em si ou foi algo que foi ganhando ao longo do tempo?
Acho que nós tendemos a reescrever o nosso perfil e a nossa história, por isso não consigo mesmo responder a essa pergunta. O que consigo dizer é que quando estava a tentar decidir a área no ensino secundário não foi fácil. Gostava de várias coisas, foi uma decisão difícil. Gostava das ciências, gostava das humanidades, gostava das ciências sociais, o caminho não era óbvio para mim. E mesmo depois, quando decidi ir para as ciências, andei muito tempo a oscilar entre as ciências da vida e as ciências exatas.
Acho que depois a minha escolha do curso, pela Física e pela Matemática, talvez se tenha prendido mais com uma expectativa, possivelmente arrogante, de que eu conseguiria aprender as outras disciplinas sozinha. Mas não conseguiria aprender a Física e a Matemática sozinha. Então achei que mais valia estudar isso. Nunca pensei que, depois fosse fazer uma carreira nas outras áreas, ou que fosse trabalhar nas outras áreas, mas sabia que me interessava. Nunca fui muito especialista, acho.
“Gostava das ciências, gostava das humanidades, gostava das ciências sociais, o caminho não era óbvio para mim. E mesmo depois, quando decidi ir para as ciências, andei muito tempo a oscilar entre as ciências da vida e as ciências exatas.”
Joana Gonçalves de Sá
Isso também faz com que seja um caso menos comum, por ser uma cientista social que trabalha tanto com a ciência como com a parte social. Também sente que existe alguma unicidade em si, como cientista, nesse aspeto?
Não sei. Penso, por exemplo, no meu curso de Física. Muitos dos meus antigos colegas estão a fazer outras coisas. Aliás, há poucos que estejam a fazer Física. E acho que era um curso que abria, de alguma forma, os horizontes. Não era difícil termos exemplos de colegas que tinham feito coisas completamente diferentes, um dos meus melhores amigos é cantor de ópera, por exemplo [risos]. Dessa altura do curso, há outros que estão em economia, alguns estão a fazer análise de dados, outros a trabalhar em consultoras. Há muita gente que fez coisas diferentes no curso.
Saltar tanto e ter passado por tantas áreas, talvez não seja comum. Mas é muito comum haver físicos que estão a fazer Biologia ou físicos que estão a trabalhar nesta área dos sistemas complexos. Neste último caso, praticamente todo o campo é formado por físicos ou por pessoas formadas em física. Há muitos físicos no desenvolvimento da inteligência artificial e mesmo na parte de computação. Não acho que seja incomum haver físicos em diferentes áreas. Aliás, até somos muitas vezes acusados, não sei se com alguma razão, dessa arrogância. De acharmos que conseguimos entrar nos campos dos outros com relativa facilidade. Por isso não vejo assim tanta unicidade [risos]. Acho que há exemplos.
Hoje está mais ligada ao machine learning, a ferramentas de inteligência artificial para análise de dados. Obviamente estas são ferramentas que vão ajudar muito a ciência, mas também existe um perigo, algum receio do ponto de vista social, de eventuais disrupções. Como é que olha para o impacto da inteligência artificial, quer na ciência, quer na sociedade, como cientista social que é?
No grupo de investigação que coordeno estamos a utilizar inteligência artificial e machine learning, aprendizagem automática, tal como usamos qualquer outra técnica. Usamos muitas técnicas diferentes, porque aquilo que nos move é a pergunta. Quando olho para o meu percurso na Física, na Biologia, nas Ciências Sociais, são sempre as perguntas o que me interessa responder. Inicialmente para as perguntas que me geravam mais curiosidade, precisava ou da Física ou da Matemática. Depois houve uma altura em que eu precisei de ir para o laboratório e aí fazia as perguntas. O meu projeto de investigação em Biologia, no meu doutoramento, era em Biologia fundamental. Trabalhava com leveduras e tentava perceber mecanismos de comunicação celular, de divisão celular, e para isso precisei de aprender genética, bioquímica, técnicas de microscopia, aquilo que nós chamamos wet lab. Não foi um projeto teórico, não foi um projeto de tecnologia de transferência de conhecimento. Quando as perguntas começaram a ser sociais, tive de começar a ir buscar as ferramentas que existiam no início. Quando o grupo começou, ainda estávamos a usar muito pouco a aprendizagem automática, estávamos a usar análises de dados, a chamada data science, e modelação matemática, simulações, esse tipo de modelos.
De repente, começaram a surgir também essas ferramentas de aprendizagem automática e começámos a utilizá-las, como se de repente tivéssemos inventado uma varinha mágica nova e tivéssemos deixado de bater as coisas à mão. Foi mais ou menos isso. Como ferramenta nós usamo-la, e como técnica é uma técnica útil. Também fazemos um bocadinho de investigação nos riscos de algumas destas tecnologias. Particularmente em sistemas de recomendação, por exemplo, das redes sociais, dos motores de busca, no porquê de vermos o que vemos e o modo como estes algoritmos nos mostram certas coisas e não outras. Também fazemos investigação sobre o trabalho e as questões éticas. Por isso, se calhar, dividirei essa pergunta também nesses dois lados. Existe um lado em que usamos de ferramenta, como aplicação, e depois, mesmo dentro da nossa investigação, tentamos perceber onde é que há problemas na utilização social destes algoritmos. Depois existe também uma reflexão que nos interessa, que tem a ver com o impacto da ciência na forma como pensamos, na forma como fazemos investigação.
Existe algo agora óbvio que não era tão óbvio há uns anos atrás. Cheguei a ter discussões com colegas de Inteligência Artificial Clássica, de Computer Science, que nos diziam que os algoritmos eram neutros. Acho que a perceção de que os algoritmos não são neutros foi uma construção e agora é genericamente reconhecido que temos um problema. Porquê? Porque ao contrário dos algoritmos clássicos, onde havia um sistema de regras e dizíamos “faz isto, depois faz aquilo”, estes modelos de aprendizagem automática não são separáveis dos dados que foram usados para os treinar. Há um bloco de dados que nós usamos, pedimos ao computador para extrair padrões ou tirar alguma conclusão com base nesses dados, ou dizer-nos uma probabilidade de algum evento ou de algo e, dependendo de que dados eu ponha, a resposta é diferente.
Apesar da arquitetura base que está nestes modelos de ciência artificial ser semelhante, o resultado final, o modelo em si, a maneira como esta arquitetura se liga, depende destes dados. Tem sido muito utilizada a analogia do cérebro. Podemos pensar que o hardware é semelhante, que os neurónios estão ligados, mas o tipo de informação, a educação, a maneira como educo alguém, cria ligações particulares entre os neurónios. Depois, no final, o próprio produto, o próprio modelo, o próprio algoritmo, são diferentes do que seriam se tivéssemos usado outro tipo de dados. O que acontece é que, quando nós estamos a treinar com dados sociais que são praticamente todos os dados gerados pelos humanos, a ideia de algoritmos sociais neutros não existe, porque não existem dados neutros. Os dados não são neutros, porque a sociedade não é neutra.
É muito fácil amplificarmos uma série de enviesamentos sociais. Acho que neste momento o campo em geral já está desperto para esta situação. Já percebe que temos ali um problema, já há esforços para tentar minimizar os enviesamentos ou a polarização, coisas que estes algoritmos amplificam. Mas não sabemos de facto como o fazer, não sabemos como os desenviesar, não sabemos como os auditar. Genericamente são caixas negras, o nível de complexidade do modelo faz com que seja muito difícil que consigamos espreitar para dentro e perceber porque é que o modelo está a tomar as decisões que toma. No final temos um número, temos uma probabilidade e temos muita dificuldade em interpretar o que é que lá está e porque é que nos deu aquele número. É quase como se nós tivéssemos uma espécie de matemático genial que tem uma grande intuição para perceber se aquele teorema está certo ou não, mas não consegue explicar porquê. Não tem linguagem matemática para dizer “é por isto e é por aquilo, eu escolhi este fator por causa desta linguagem matemática” para conseguir explicar porquê. Por isso, temos quase de confiar cegamente naqueles números, e este confiar cegamente tem-nos de trazer muito maus resultados. Agora há dezenas de casos bastante graves e bastante visíveis de aplicação destes algoritmos em situações sociais com um impacto terrível. Há algoritmos xenófobos, há algoritmos racistas, há algoritmos discriminatórios de todos os tipos, que amplificam uma série de enviesamentos sociais que estão na nossa sociedade. Isto não é nada fácil de resolver.
“Cheguei a ter discussões com colegas de Inteligência Artificial Clássica, de Computer Science, que nos diziam que os algoritmos eram neutros. Acho que a perceção de que os algoritmos não são neutros foi uma construção e agora é genericamente reconhecido que temos um problema.”
Joana Gonçalves de Sá
Uma das bolsas ERC que ganhou, que é uma espécie de Liga dos Campeões da investigação, tanto pelos fundos envolvidos como pelo prestígio em si, foi usar estes mecanismos para decifrar fake news. A existência de fake news é uma consequência também do sucesso da própria ciência?
O que nós fazemos é um bocadinho diferente. Usamos fake news como sistema modelo para estudar enviesamentos. Ou seja, tal como no laboratório os cientistas usam ratinhos para tentar estudar o cancro em humanos, apesar de não ser a fisiologia dos ratinhos que lhes interessa. O que interessa é o que é que daquela fisiologia pode ser aplicada ao problema mais geral. Começámos a pensar inicialmente no porquê das pessoas partilharem desinformação. Se fôssemos agentes cem por cento racionais, nós veríamos qualquer informação online e pensávamos: “se estou a ver isto pela primeira vez, e não sei se é verdadeiro ou falso, não partilho”. Porque teríamos noção da nossa própria ignorância ou então íamos procurar, tentar descobrir.
O facto de se partilhar informação que é falsa quase que implica uma certa sobre-confiança: “acho que sei, mas não sei”. Sabemos que as pessoas tendem a partilhar mais desinformação que confirma aquilo em que elas já acreditam, que é um enviesamento cognitivo conhecido, que é o enviesamento da confirmação, as tendências confirmatórias. Ou então tendem a acreditar mais naquilo que o grupo de amigos lhes diz, do que num perito que trabalhou 20 anos naquele problema. Este é outro enviesamento cognitivo, que se costuma chamar de enviesamento de grupo, in-group bias. O que nós achámos era que a partilha de desinformação era um modelo, um ratinho giro, para tentarmos estudar enviesamentos cognitivos usando dados das redes sociais e de motores de busca. Uma pergunta interessante é, “Quanto daquilo que nós vemos (de uma partilha, por exemplo) vem de um enviesamento cognitivo ou de um enviesamento do algoritmo?” e “Como é que os algoritmos se aproveitam dos enviesamentos cognitivos, das nossas falhas de raciocínio, para amplificar ainda mais o sinal?”. Nós trabalhamos muito nesta interface para tentar perceber como é que os enviesamentos humanos e os enviesamentos algorítmicos se autoalimentam para criar, por exemplo, o nível de polarização que nós agora temos.
Por isso, se a questão é se a desinformação acaba por ser uma consequência da tecnologia digital e das redes sociais, acho que a resposta é que sempre houve desinformação. Sempre foi um problema. O que agora acontece com as redes sociais, por exemplo, acaba por ser mais uma questão de escala. Ou com inteligência artificial e a possibilidade de construir deepfakes, vídeos em que o áudio e a imagem da pessoa são alterados para parecer que são reais e os põem a dizer coisas que elas nunca disseram. Esse tipo de deepfake é muito mais fácil de fazer naturalmente com a inteligência artificial. Mas acho que é mais uma questão de escala do que uma questão de princípio. Os humanos sempre tiveram este tipo de enviesamento que promove a partilha de rumores, de falsidades, de desinformação em geral. Por isso é que é interessante estudá-los agora. É como se este novo ambiente tecnológico em que estamos a viver funcionasse como uma lupa. Por um lado, amplifica os problemas, que já existiam mas que ficaram muito maiores, por outro também os torna muito mais visíveis. Passa a ser muito mais fácil para nós estudá-los. Esta lupa funciona com este duplo sentido, de os fazer crescer, mas também ser mais fácil estudá-los.
Para além da questão da inteligência artificial, também fala de outros problemas no seu livro, como vários aspetos da investigação científica em Portugal. Uma das coisas que existe muito é a chamada ideia do publish or perish [publicar ou perecer] que causa uma enorme pressão para que os cientistas publiquem cada vez mais. Isso condiciona também, por exemplo, os níveis de burnout na investigação científica. Em Portugal estima-se que sejam à volta dos 30% os investigadores afetados. Com um sistema de investigação altamente precário, existe a ideia de que para se progredir na carreira científica não basta só ser-se bom, tem que se ser excecional?
Acho que há três características da ciência que tornam a situação do burnout e da precariedade particularmente sérias. Primeiro é porque, ao contrário de outros empregos, o ser cientista não é necessariamente um emprego, é uma identidade. As pessoas sentem-se cientistas e isso faz parte da maneira como elas se veem. É muito difícil, quando não se tem sucesso profissional em algo que é identitário, as pessoas sentem-se como uma fraude, como uma falha. Portanto, há um lado de saúde mental e há um lado emocional que é muito forte.
“As pessoas tendem a partilhar mais desinformação que confirma aquilo em que elas já acreditam, que é um enviesamento cognitivo conhecido, que é o enviesamento da confirmação, as tendências confirmatórias. Ou então tendem a acreditar mais naquilo que o grupo de amigos lhes diz, do que num perito que trabalhou há 20 anos naquele problema. Este é outro enviesamento cognitivo, que se costuma chamar de enviesamento de grupo, in-group bias.”
Joana Gonçalves de Sá
Também há aquela questão do síndrome de impostor, muito comum em quem faz investigação científica…
Pois, é um resultado desse lado emocional muito forte porque há um lado de identificação. Quem é cientista não faz investigação das nove às cinco e depois tem a sua vida. É mais “Isto é a minha vida porque sou cientista”. Isso cria uma pressão emocional muito grande que acho que inclui, por exemplo, esta ideia do síndrome de impostor: “É o que eu sou, não é o que eu mostro, não é o que eu faço. O output não interessa, é a minha identidade que entra aqui”. Acho que há um certo aproveitamento do campo, em geral, do facto de as pessoas terem um nível de dedicação que não é comum noutras áreas. Não digo que seja específico da ciência, há outros. Por exemplo, o jornalismo também carrega muito isso, mas na ciência é muito forte. O segundo nível é a questão da precariedade e, claramente, é uma das áreas que tem em comum com o jornalismo. A grande maioria do corpo que trabalha é precária. Isto facilita a criação de hierarquias, de abusos, de nepotismo, de maus-tratos.
Existe então uma estratificação da ciência?
Sim. É muito hierárquico e existe uma imensa… a palavra em português também não é muito bonita, mas em inglês também não: é inbreeding [acasalamento entre indivíduos próximos]. Há muito aquela ideia de que as pessoas fazem toda a carreira na mesma instituição, o que ainda as torna mais frágeis perante essa hierarquia que já existe, porque dependem dessa inorganização. Porque precisam de fazer toda essa hierarquia para conseguirem chegar lá e sempre dentro da mesma instituição, que é a chamada endogamia. Tudo isto com muito poucas defesas, com muito poucos apoios externos, com muito pouca noção de que podem sair para outro lado se não estiverem contentes.
Depois existe o terceiro nível, que é esse da estratificação. Como há uma grande base, onde é tudo muito piramidal e muito hierárquico, torna-se muito difícil subir. Cria-se uma competição brutal pelos parcos recursos. E, de certa forma, o sistema, durante tantos anos, era tão nepótico e déspota que nós cientistas é que quisemos a criação de métricas. Nós é que dissemos, “não, o que interessa é quantos artigos temos, em que sítio é que os publicamos, quantas citações existem”. Nós é que quisemos métricas quantitativas para definir como é que a evolução da carreira era feita. Antes era nepotismo puro. Um professor queria promover um aluno, que era o seu benjamin, e acabava-se.
“Os humanos sempre tiveram este tipo de enviesamento que promove a partilha de rumores, de falsidades, de desinformação em geral. Por isso é que é interessante estudá-los agora.”
Joana Gonçalves de Sá
Isso significa que o facto dos cientistas quererem dar mais qualidade à ciência acabou também por dar consequência à precariedade na ciência?
Acho que são duas coisas. Não só se quis mais qualidade, como se quis um sistema mais justo de progressão. Com isto inventámos as métricas. Não foi Top-Down, não foram o Estado ou o Governo que o impuseram. Nós, cientistas, é que dissemos que queríamos este sistema e criámo-lo à procura de um sistema mais justo. Mas como o sistema de base era muito injusto, manteve-se igualmente injusto, só que com uma pressão desmesurada para que nós andemos sempre a correr. Há uma imagem no livro Alice no País Das Maravilhas, que também é usada em Biologia, que é o efeito da rainha vermelha, da rainha de copas. É a ideia de uma pessoa ter de estar sempre a correr para ficar no mesmo lugar, porque está toda a gente a correr tanto que se nós pararmos de correr, ficamos para trás. A ideia de que estamos sempre a correr mas que não é para avançar, é só para não nos perdermos, e que é muito forte na teoria da evolução, também se aplica agora. Criámos tantas métricas e tantas regras externas, que deixámos de conseguir avaliar o impacto da investigação, ou o facto de se fazer alguma ciência. De repente, pensou-se que é mais importante ter muitos artigos, mesmo que sejam maus, mesmo que digam todos o mesmo, mesmo que sejam numa área em que nós não estamos a acrescentar muito conhecimento. Deixou de se ligar ao facto de se conseguir pensar a longo prazo, de se tentar responder a perguntas que interessam. Tudo isto acaba por ser um perigo para a ciência.
Parece que agora vai sempre haver progresso tecnológico porque há imensas aplicações, há imensa coisa que está a acontecer. Novos produtos, novos medicamentos, mas ainda estamos a viver às custas de uma altura em que as pessoas tiveram as vistas um bocadinho mais largas, quando se investiu imenso na ciência fundamental. Deu tantos resultados interessantes que agora estamos a aproveitá-los. Mas se não continuarmos a fazer esta investigação fundamental, de longo prazo, onde encontramos perguntas que só ao fim de dez anos ou mais é que conseguimos responder, daqui a uns anos secamos a fonte. É como se estivéssemos a matar a galinha dos ovos de ouro, que é a investigação fundamental. Temos de criar métricas ou sistemas para que as pessoas se possam dedicar a fazer a melhor ciência possível, durante o máximo tempo possível, e não ceder a pressões imediatistas, que exijam impacto rápido e resposta rápida. É mesmo importante que se perceba isto como sociedade para que depois se possa fazer pressão aos governos. Os discursos que nós temos ouvido ultimamente, até da nossa própria tutela, é de pressão. Os cientistas têm de devolver à sociedade aquilo que fazem de uma maneira muito rápida, ou muito óbvia, ou muito imediata. Isto é, na minha opinião, o exemplo das vistas curtas.
É certo que a FCT [Fundação para a Ciência e Tecnologia], a principal financiadora de investigação em Portugal, tem diversos problemas a nível de estrutura, estabilidade, financiamento e transparência, como retrata no seu livro. Em 2024, a notícia que apanhou a comunidade científica em Portugal, foi a de um corte de 68 milhões na FCT. Em julho deste ano, para surpresa de toda a gente, foi anunciada a extinção da FCT, que se irá agrupar com a ANI [Agência de Inovação], criando-se uma nova agência que, tanto quanto se sabe, será uma sociedade anónima [AI2 – Agência para Investigação e Inovação]. Os nossos governantes e as pessoas que tomam estas decisões não deveriam procurar ouvir o máximo número de professores, investigadores, centros de investigação, e até mesmo a própria ABIC [Associação de Bolseiros de Investigação Científica], quando tomam decisões deste calibre?
Primeiro começo por dizer a política de ciência, em Portugal, é um tema sobre o qual tento ter posição e falar bastante. Pertenço a um grupo de investigadores, de cientistas e professores que têm publicado uma série de documentos, de manifestos, artigos em jornais, sobre como é que a ciência deveria ser. Tenho escrito artigos e capítulos de livros sobre a política de ciência em Portugal e como é que ela poderia ser. Não é um tema que eu acho que me escuse. Quanto à questão da fusão, acho que teria sido ideal ouvir uma comunidade mais alargada. Não faço ideia de quantas pessoas foram ouvidas. Do meu círculo, por exemplo, ninguém foi ouvido. Aliás, não sei de ninguém que tenha vindo abertamente dizer que foi ouvido sobre este tema. Existe o CNICT, [Conselho Nacional para a Investigação Científica e Tecnológica] que fez um parecer que foi publicado já depois do anúncio da fusão que inclui um grupo de pessoas que dá aconselhamento ao governo e que aparentemente aprovou algo deste género. Esse documento não diz exatamente que devia haver uma fusão, mas diz que o sistema está muito fragmentado e que poderia ser repensado.
Não sei quantas pessoas foram ouvidas, mas vou dizer isto de outra forma. Não percebo porque é que isto é um decreto-lei que está, neste momento, tanto quanto se sabe no gabinete do Presidente da República, e sem ter sido dado acesso a ninguém. Não foi dado acesso ao Parlamento, não foi dado acesso à comunidade, não é público e não se percebe porquê. Eu não percebo porquê. A sensação que dá é que não querem que a comunidade o veja, não querem que a comunidade possa comentar, e por isso não se encontra em consulta pública. Há duas razões para isto acontecer. Uma é terem de fazer o processo muito rápido, e nesse caso só se perdeu tempo. Já podia estar em consulta pública desde que foi anunciado, ou até antes. A outra questão é a de acharem que a comunidade vai reagir negativamente e estão a tentar adiar o momento em que divulgam o documento até ser demasiado tarde. Quando ele tiver sido já promulgado, passará a ser muito difícil fazer alguma coisa.
A ser esta segunda opção, acho que é muito grave. Acho que é muito sério e é muito triste que a tutela ache que não poderia ter feedback útil da comunidade e de pessoas que pensam no assunto há bastante tempo. A razão pela qual não tenho falado publicamente é porque acho que nós só nos devemos pronunciar sobre isto depois de saber o que vai acontecer. Acabar com a FCT, por si só, não é bom nem é mau. É algo. Tal como o Mariano Gago terminou com a JNICT [Junta Nacional de Investigação Científica e Tecnológica]. Obviamente, tanto eu como os meus colegas que decidimos não falar publicamente sobre o tema, temos de considerar o fim da FCT. Nós acabamos por dar o benefício da dúvida ao Governo. Está-se a acabar um ciclo e é perfeitamente normal que agências públicas e que outras instituições tenham um ciclo de vida, que terminem e que possa haver algo que seja melhor. Por isso damos o benefício da dúvida. A partir do momento em que o Governo não quer disponibilizar o documento, ou que só vai disponibilizar quando já for demasiado tarde, aí começa a ser mais difícil dar o benefício da dúvida. Começamos a querer tentar perceber que razão é que poderá haver para a comunidade não ser consultada e para não haver consulta pública.
Porque é que não há consulta pública? Até há consultas públicas sobre procissões [risos]. Porque é que não há uma consulta pública sobre algo que é tão fundamental? Porque é que não se quer ouvir a comunidade nisto? Não é a questão da fusão que importa. O que importa é a estrutura e como é que o financiamento vai ser feito. O problema aqui, na minha opinião, é a questão da dupla tutela. Porque é que é que a ciência é tutelada pela economia? Não entendo. A ANI tinha duas tutelas e já era duvidoso. Tinha a ciência, tinha a economia e os donos, digamos assim, da SA [Sociedade Anónima] da ANI eram a FCT, que agora a própria ANI absorve, e o IAPMEI [Agência para a Competitividade e Inovação]. Mas mesmo dentro da ANI não me era óbvio que a economia devesse ser tutelar. Que tutele o IAPMEI, faz todo sentido. Que tutele a ANI, é duvidoso. Mas que tutele a investigação científica, não faz sentido absolutamente nenhum. A mensagem nada subliminar que estão a dar é que toda a produção científica deve ter um fim económico. Acaba por haver quase uma inversão dos papéis. De repente, temos o financiamento da ciência, temos o dinheiro que seria para fazer investigação científica e para a ciência, a financiar a economia.
Vemos isso sistematicamente nos projetos de investigação que são dados, por exemplo, através do COMPETE, financiamento que é dado a empresas, ou do SIFIDE [Sistema de Incentivos Fiscais à Investigação e Desenvolvimento Empresarial] que devia ser financiamento para a ciência e que é dado a empresas, para supostamente fazer investigação e inovação, em que se vê muito pouco ou nada. Não tenho propriamente nada contra o estado financiar empresas em áreas estratégicas que ache que são importantes. Não percebo é porque é que tem de ser com o dinheiro da ciência. Porque é que é a ciência a financiar a economia e não a economia é financiar a economia? Há várias áreas estratégicas que podem canalizar fundos para projetos aplicados de áreas que são importantes para o país, para o desenvolvimento regional, para fundos de coesão. O financiamento do Orçamento do Estado, por exemplo, a parte que toca à ciência poder ser utilizada para produto é algo que eu não consigo compreender. Da mesma forma, não compreendo grande parte do desenho que tem sido feito do sistema científico nacional.
Por exemplo, os FCT Tenure e o emprego científico são pensados para resolver um problema, que é o problema laboral. Não é um problema da ciência. O problema laboral existe mas fora da ciência: existe porque queremos ter mais doutorados fora da investigação queremos mais empresas de valor acrescentado, queremos conseguir ter doutorados na administração pública, pessoas que têm mais formação em diferentes áreas. Tudo isto é para o bem do país e não é uma responsabilidade da ciência. O que interessa à ciência é como é que se seguram os doutorados na academia, como é que se seguram os doutorados nos centros de investigação, como é que se garante melhor investigação. Depois a economia deve dizer, “queremos mais doutorados nas nossas empresas, queremos mais doutorados na função pública” e o nosso mecanismo para o fazer é este. No caso da ciência e de como segurar os seus doutorados, o FCT Tenure, para mim, é uma má solução porque perpetua o nepotismo, perpetua o papel e o peso das universidades no sistema, em vez de dar aos investigadores a capacidade de poderem ir para onde quiserem.
“As pessoas que sabem muito pouco tendem a ser muito positivas em relação à ciência e aos cientistas. As pessoas que sabem muito, também. Mas as pessoas que sabem um bocadinho, que têm este nível de conhecimento intermédio, são as que são mais negativas em relação à ciência.”
Joana Gonçalves de Sá
Não podemos deixar de falar figura de José Mariano Gago, a quem faz o prefácio da nova edição da sua obra “Manifesto Pela Ciência”. Mariano Gago acabou por ser o primeiro ministro da ciência em Portugal. Já havia ministros do ensino superior antigamente, mas foi o primeiro ministro com o cargo de ministro da ciência. Foi ministro durante 13 anos, 4 legislaturas e o seu legado é marcado por diversas iniciativas, como a criação da FCT, a criação do Centro de Ciência Viva e uma forte aposta nas disciplinas de STEM [Science, Technology, Engineering and Mathematics]. Parece que há uma espécie de mitificação do ministro Mariano Gago e que nenhum outro sucessor, conseguiu superar o seu dinamismo e carisma. Isto tem que ver um pouco com a instabilidade política que temos nos últimos anos ou pelo facto do ministro Mariano Gago ser mesmo um líder nato e ter também apanhado uma boa onda nas décadas em que foi ministro para que pudesse fazer mais e melhor na ciência?
O próprio LIP foi fundado pelo José Mariano Gago. Acho que é de facto uma figura incontornável e, como em todas as situações, há contexto. Também não podemos desmerecer o trabalho feito na JNICT, bem antes de o próprio ter ido para lá onde já existia uma mobilização pela ideia de haver ciência, de haver projetos competitivos, de haver institutos de investigação. Houve ali uma geração, da qual o José Mariano Gago faz parte, que fez muito pela ciência em Portugal. Para mim é difícil falarmos dele sem falarmos, por exemplo, do António Coutinho, que na altura revolucionou com a Maria de Sousa as ciências da vida em Portugal e o papel do Instituto Gulbenkien de Ciência, agora extinto. Houve uma geração que, de facto, fez coisas muito originais e muito diferentes, e houve toda uma confluência.
Houve algo também muito importante na altura em que o José Mariano Gago foi ministro, que foi o António Guterres ter a ideia da paixão pela educação e pela ciência. É raro nós temos um primeiro-ministro que perceba tanto o valor da educação e da ciência. O António Guterres percebia, fundamentalmente, sobre ciência e isso é incomum. Já têm passado pessoas interessantes pelos diferentes ministérios. Mais do que termos bons ministros, acho que nós não voltámos a ter um primeiro-ministro que tivesse a capacidade de perceber a importância da ciência e da educação, e isso é que está a falhar. Há muita falta de cultura científica na sociedade e depois isso é visível no governo. Não entendem para o que é e para o que serve, dizem só umas coisas. Tivemos um ministro da ciência que, a certa altura, quando deu exemplos de ciência fundamental para um artigo de um jornal, todos os exemplos foram de ciência aplicada. O próprio ministro não entendia a diferença entre ciência fundamental e ciência aplicada.
Isso continua a ser o vício de termos a ciência aplicada a sobrepor-se à fundamental porque acaba por ser a ciência que está em função da economia?
Ou porque é mais fácil de explicar para que é que serve. Não acho que seja muito difícil explicar para que é que serve a ciência fundamental, mas acho que é particularmente fácil explicar para que é que serve a aplicada. Existe essa tentação e a educação está a falhar. Aí também sou crítica do Ciência Viva. Acho que uma das coisas que o José Mariano Gago não fez bem foi garantir uma estrutura do Ciência Viva que permitiu que tivesse a mesma presidência durante quase 30 anos. Isso é um problema porque é uma visão não científica. Acho que o Ciência Viva tem feito trabalhos espetaculares, vou a vários centros e há coisas mesmo muito interessantes e que são feitas de forma distribuída em imensas comunidades por gente que é ótima. Mas uma coisa que falta à visão do projeto do Ciência Viva, e que depois até só se consegue muitas vezes nos diferentes centros, é a ideia do método, do processo científico, de como é que nós aprendemos a pensar, do erro, de como é que se falha. Porque é que nós precisamos de controlos? Porque é que nós precisamos das hipóteses alternativas? Porque é que nós estamos sempre a pensar, “Então, mas e se? Então, mas e se eu estiver enganada aqui? Então, mas e se?”. Esse tipo de formação científica é que é fundamental, não só para os cientistas, mas para a sociedade.
Se existem agora movimentos a ensinar o espírito crítico, tem muito a ver com a capacidade de ensinar a toda a gente a possibilidade de perceber o quão fácil é nós enganarmo-nos. É um bocadinho como antídoto contra o que nós vemos nas redes sociais, contra a desinformação, contra os movimentos extremistas, para que seja mais natural à população perceber quando está a ser enganada, quando está a ser manipulada. Esse exercício, que o projeto Ciência Viva devia ter a seu cargo como fundamental, está-se a perder. Tem-se perdido para ser, muitas vezes, apenas educação de conteúdos de ciência e transmissão de conhecimento. Ou então acaba apenas por ser quase um parque de diversões. As crianças entram lá, ficam muito entusiasmadas, mas não percebem nem aprendem nada. Entre entrar e sair, quando é que houve um momento de reflexão? Quando é que houve a capacidade de perceber? Houve sempre alguém que passou vários anos a trabalhar neste ou naquele problema, a resistir ao imediatismo, a resistir à aplicação rápida, com poucas condições, para conseguir dar-nos este tipo de conhecimento.
Depois há outro lado que acho que se perde na ciência, que é o deixarmos de pensar a ciência como um processo criativo. Nesse sentido, acho que não é difícil transmitir a importância da ciência fundamental. Da mesma forma que não é difícil transmitir a importância da arte ou da música, porque há um lado belo. Há um lado de pura criatividade, de pura criação, de honra do espírito humano como dizia o Jacobi, que é quase inato a toda a gente. O ser capaz de apreciar esta beleza, ser capaz de apreciar aquilo que nós descobrimos. Ao transformarmos tudo em produto, ao transformarmos tudo em resultado pragmático, olhando só para o que serve, estamos a tirar também esse lado tão importante da beleza pura e do processo criativo puro que está no trabalho científico.
“Ao contrário de outros empregos, o ser cientista não é necessariamente um emprego, é uma identidade. As pessoas sentem-se cientistas e isso faz parte da maneira como elas se veem.”
Joana Gonçalves de Sá
Estamos na semana em que estão a ser atribuídos os prémios Nobel. Apesar da precariedade que existe na ciência, Portugal é tido como um exemplo de igualdade de género. Se formos a contabilizar os 120 anos de atribuições do Prémio Nobel a descobertas científicas, cinco mulheres ganharam na Física, oito na Química e catorze ganharam na Medicina ou Fisiologia. Num total de cerca de 650 laureados nestas três áreas, só houve 27 mulheres. Ainda existe um grande esforço a fazer para que haja igualdade de género na ciência a um nível global?
Pois, a questão da igualdade de género da ciência… Primeiro é um atraso histórico. A Marie Curie, que é a grande estrela de quem devemos sempre falar, foi a primeira pessoa a ganhar dois prémios Nobel. Ela saiu da Polónia porque na Polónia não a deixavam de estudar. Foi para a França porque não tinha no seu país condições para continuar a estudar e mesmo em França teve muitas dificuldades e teve um grande apoio do marido durante muito tempo. Há uma questão histórica que é difícil agora de ultrapassar.
Quando se fala da igualdade de género em Portugal dentro da ciência, é uma falácia. Porquê? Como falávamos há pouco, o sistema é muito piramidal e a maior parte das pessoas está na base do sistema. Aí nós temos mais mulheres. Mas à medida que se vai subindo, o número de mulheres diminui e no topo é desproporcional. Temos mais homens do que mulheres outra vez em variadíssimas áreas, praticamente todas. Por isso, a igualdade de género em Portugal só existe porque os grandes números estão em baixo. Em cima não existe. Ainda há pouco tempo esteve cá uma delegação do senado francês para tentar perceber porque é que em Portugal existe “paridade”. A minha postura é que em Portugal há tantas mulheres no sistema científico porque é mal pago e porque é precário. Se fosse bem pago e não fosse precário, haveria mais homens. Aliás, no nível em que não é precário e relativamente bem pago, os homens têm maioria. Está muito relacionado com o facto de todo o sistema laboral científico ser estratificado e as mulheres estão na base.
Também é verdade que há uma série de áreas em que as mulheres já estão na maioria e que vão estar na maioria no topo. Por exemplo, na medicina acho que é um caso muito claro e é um problema. É um problema como estamos a ensinar nas escolas e é um problema que só se vai agravar. À medida que o digital entra nas escolas, há um gap muito grande entre quem consegue manter a concentração e quem não consegue manter a concentração. Os exames ainda são feitos a implicar capacidade de memorização, de trabalho, de concentração e que os rapazes têm cada vez menos. É um problema porque daqui a alguns anos vamos ter de pensar muito seriamente se queremos quotas para medicina para homens. Neste momento, o que acontece é que em muitas áreas está-se na paridade, mas em outras não se está.
Não sei qual é que deve ser a nossa expectativa de distribuição de género em todas as áreas. O que eu sei é da minha formação base, que é uma formação num campo que é muito masculino, das engenharias. Nas escolas onde dei aulas, economia e engenharia, que são fortemente masculinas, o machismo é prevalente. É uma coisa mais subtil ou menos subtil, dependendo das escolas, mas a noção de que as alunas têm menos capacidades, de que não são tão boas em matemática, é bastante geral. Eu ouço até de crianças inteligentes que isso começa nas escolas primárias, há um olhar diferente que é quase impossível de combater. Não é impossível, mas demora muito tempo. E depois o mesmo sistema que é montado para reduzir estas assimetrias é machista. Vou dar dois exemplos. Tipicamente, a visão é de que parece que há qualquer coisa de errado com as raparigas. Elas têm de fazer formação para se adaptarem a um mundo que é de homens. É muito comum haver cursos para as mulheres aprenderem a ser mais assertivas, para as mulheres aprenderem a negociar os seus salários. A imagem subliminar é que há qualquer coisa de errado com as mulheres e que tem de ser corrigido. Nunca há cursos para os homens aprenderem a ser menos assertivos, ou menos agressivos, ou menos competitivos, porque o default é o homem e depois temos de corrigir as mulheres para serem mais como os homens.
Segundo exemplo: há também toda uma carga de trabalho que é posta nas mulheres, de sistemas de mentoria, em que as mulheres são mentoras de raparigas mais novas, que é um peso extra. Não é pedido aos homens para serem mentores de rapazes porque os rapazes não precisam. Existem até programas que são feitos com muita boa intenção, por exemplo, o “Engenheiras por um Dia”, que representam um peso enorme para as engenheiras mulheres, ou para as mulheres que estão nas empresas e que as vão acolher. Porquê é que não existe “Cuidadores por um Dia”? Para ensinar os homens a fazerem trabalhos de cuidar dos seus idosos, ou de ficarem com muito daquele trabalho escondido que historicamente cabe às mulheres. Porque é que isto não é um programa? O default é o homem que tem de estar certo, portanto nós temos de corrigir as mulheres para estarem mais perto do estereótipo do masculino. E assim nunca vamos corrigir os homens para estarem mais perto do estereótipo do feminino.
Os próprios programas de formação acabam por ter uma componente que é machista. Tenho muita dificuldade e recuso-me, na verdade, a fazer esse tipo de formação, como existia durante o meu doutoramento nos Estados Unidos. Havia uma formação obrigatória para ajudar mulheres a lidar com o bullying no laboratório e serem capazes de falar em público e serem mais assertivas. Não a fiz nunca, até porque tinha uma carga extra de horas. Enquanto os meus colegas estavam a trabalhar no laboratório, a escrever artigos e a produzir, eu estaria a perder tempo. Isto era visto como algo que era bom para mim, e eu era vista como mal-agradecida [risos]. Diziam-me: “Nós criámos este curso, porque é que tu não o fazes?” E eu tinha de me lembrar que não havia nada errado comigo, o conceito é que estava mal e todo o princípio está mal. Enquanto não houver equidade, quanto não tivemos toda a gente a fazer estes cursos, não faz sentido nenhum. Todos os programas de mentoria são mais uma tarefa que (só) as mulheres têm de fazer. É mais uma responsabilidade: , azer cursos, ser mentoras, dar cursos. Temos de mudar o princípio, temos de mudar a maneira como estamos a pensar.
No seu livro apresenta boas propostas para mudar a ciência, mostrando como é que a ciência em Portugal poderia ser diferente, tendo como exemplo outros países da União Europeia não muito diferentes do nosso, onde a ciência funciona de uma forma mais eficiente. O que é que seria necessário para que sua voz e de outros colegas seus que também propõem medidas para a ciência em Portugal, e para a sua promoção, fossem mais audíveis?
É uma boa pergunta… Estávamos a falar dos Nobel, uma das comparações que faço é com a Áustria que tem mais ou menos a mesma população, uma área equivalente, e tem 22 Prémios Nobel [17 em Física, Química e Medicina]. Acho que socialmente é uma cultura diferente. É um país que valoriza muito a educação, a ciência, a cultura, as artes, a música, e isso é algo que vem da educação de base. Vem do ensino, das artes, das ciências, e que há um lado em que nós temos de começar por baixo, e que temos de começar a valorizar o conhecimento pela educação. Ainda ontem veio uma notícia no Público a dizer que os professores portugueses são os que mais se queixam da indisciplina na escola. Os alunos serem mal-educados era algo que nos devia envergonhar colectivamente.
Quando se fala de inteligência artificial, fala-se muito de copiar, da fraude, de usarem o ChatGPT por exemplo, que é um problema que não é generalizado. Há países em que valorizam a honestidade e onde é uma coisa mesmo importante. Os alunos morriam de vergonha de serem apanhados a copiar, os pais morriam de vergonha, e aqui parece que é genericamente aceite que copiem e que aldrabem. Isso são questões de valores, não sei muito bem como é que se faz. Enquanto como sociedade não se valorizar a ciência e a educação, podemos continuar a bater em tachos e panelas que não fará muita diferença. Existem alguns números do Eurobarómetro, que olham para a maneira como as pessoas veem a ciência em Portugal, e a visão que as pessoas genericamente têm da ciência não é má, é acima da média.
“Há muita falta de cultura científica na sociedade e depois isso é visível no governo. Não entendem para que é e para o que serve, dizem só umas coisas. Tivemos um ministro da ciência que, a certa altura, quando deu exemplos de ciência fundamental para um artigo de um jornal, todos os exemplos que foram de ciência aplicada. Já o próprio ministro não entendia a diferença entre ciência fundamental e ciência aplicada.”
Joana Gonçalves de Sá
Segundo os últimos dados do Eurobarómetro dizem que Portugal é o país que mais confia na ciência. Mas depois também uma coisa é confiar na ciência e outra coisa é saber o que é um método científico. Saber que a ciência dá muito trabalho, que não é uma coisa linear…
Não acredito muito nisso de sermos o país que mais confia na ciência. Acho que ainda há um lado de falta de conhecimento. Temos investigação aqui no grupo que mostra que as pessoas que são mais negativas em relação à ciência são aquelas que têm conhecimento intermédio. As pessoas que sabem muito pouco tendem a ser muito positivas em relação à ciência e aos cientistas. As pessoas que sabem muito, também. Mas as pessoas que sabem um bocadinho, que têm este nível de conhecimento intermédio, são as que são mais negativas em relação à ciência. Por isso é possível que nós tenhamos uma percentagem da população mais alta do que a média europeia, que está num nível de saber muito pouco. Esta confiança, ou esta perceção, ou atitude positiva em relação à ciência, pode vir mais da falta de conhecimento do que necessariamente de uma perceção informada. Isto cria-nos um problema muito sério como sociedade. Porque isto é verdade, quer para a perceção em relação à ciência, quer para, por exemplo, a sobre-confiança. As pessoas que são mais sobre-confiantes são aquelas que sabem um bocadinho, mas acham que sabem imenso.
O que acontece é que quando nós fazemos este tipo coisas, como a divulgação científica, nós tendemos a simplificar e a tentar dar uma imagem da ciência mais simples ou mais fácil do que ela é. Com isso damos ilusão de conhecimento, ao tentarmos simplificar o ensino. Aí é uma luta em que me sinto um bocadinho mais próxima do ministro Nuno Crato do que, por exemplo, da ministra Maria de Lourdes Rodrigues e de outros. Tem de existir um lado de dificuldade, que é muito importante que exista no ensino. Não é dificuldade com maus tratos e que faça com que as pessoas se sintam burras. É ao nível da exigência. Aí também tem de haver muito apoio para garantir que se perceba que chegar às conclusões não é fácil, ou que ter aquele conhecimento não é fácil.
De certa forma, tem de se tentar temperar conhecimento com uma certa humildade. E esse tempero não é fácil de fazer. E corremos o risco de criar sociedades que são muito sobre confiantes, que não valorizam o conhecimento porque nem sequer se apercebem de quão difícil é chegar a esse conhecimento. Por exemplo, o actual presidente dos Estados Unidos é um exemplo clássico de alguém que tem uma confiança que é desmesurada em relação às suas próprias capacidades [risos]. Acho que nós sempre elegemos, possivelmente, pessoas que têm um nível de autoconfiança desmesurado. Mas não sei até que ponto nós, historicamente, elegemos pessoas tão ignorantes. Pessoas que sabem mesmo tão pouco e são tão incultas. Isso só acontece se nós, como sociedade, deixarmos de valorizar o conhecimento.
Acho que algo que nós temos de considerar muito seriamente fazer, até para a manutenção do tecido social e para reduzir a polarização e os movimentos de extrema-direita que estão a surgir, é considerar se queremos controlar as redes sociais, por exemplo. E se não devíamos dar o passo de perceber que há algo que nos está a prejudicar brutalmente como sociedade, que nos está a trazer muito pouco de bom. Deveríamos pensar se as redes sociais não deveriam ser fortemente controladas, principalmente para os mais novos. Da mesma maneira que controlamos o álcool ou o jogo. Acho que é cada vez mais óbvio e está na base das próprias polarizações e extremismos. É um sinal que é muito amplificado.