A PANDEMIA GERA ‘INFODEMIA’ NA LITERATURA CIENTÍFICA.

A comunidade científica respondeu à pandemia COVID-19 com uma enxurrada de estudos de pesquisa que é difícil para qualquer um digerir todos eles, ressaltando a necessidade de longa data de tornar a publicação científica mais acessível, transparente e confiável, afirmaram dois especialistas em inteligência artificial em um jornal de ciência de dados.

Crédito: Unsplash / CC0 Public Domain.

A pressa para publicar os resultados resultou em erros, dizem Ganesh Mani, um investidor, empresário de tecnologia e membro adjunto do corpo docente do Instituto de Pesquisa de Software da Carnegie Mellon University, e Tom Hope, um pesquisador de pós-doutorado no Allen Institute for AI. Em um artigo de opinião na edição de hoje da revista Patterns, eles argumentam que novas políticas e tecnologias são necessárias para garantir que informações relevantes e confiáveis ​​sejam devidamente reconhecidas.

Essas soluções potenciais incluem maneiras de combinar experiência humana com inteligência artificial (IA) como uma forma de acompanhar o ritmo de uma base de conhecimento que está se expandindo geometricamente. A IA pode ser usada para resumir e coletar pesquisas sobre um tópico, enquanto humanos atuam para acompanhar as descobertas, por exemplo.

“Dado o volume cada vez maior de pesquisas, será difícil para os humanos sozinhos acompanharem o ritmo”, escrevem eles.

No caso da COVID-19 e de outras doenças novas, “você tem tendência a apressar as coisas porque os médicos pedem orientação no tratamento de seus pacientes”, disse Mani. Os cientistas certamente responderam – em meados de agosto, mais de 8.000 pré-impressões de artigos científicos relacionados ao novo coronavírus foram postados em arquivos online de medicina, biologia e química. Ainda mais artigos foram publicados sobre tópicos como depressão induzida por quarentena e o impacto da redução das emissões de transporte nas mudanças climáticas.

Ao mesmo tempo, o tempo médio para realizar a revisão por pares e publicar novos artigos diminuiu; no caso da virologia, a média caiu de 117 para 60 dias.

Essa onda de informações é o que a Organização Mundial da Saúde chama de “infodêmica” – uma superabundância de informações, variando de precisas a comprovadamente falsas. Não surpreendentemente, problemas como a controvérsia da hidroxicoloroquina irromperam à medida que a pesquisa foi publicada às pressas e posteriormente retirada.

“Vamos ter a mesma conversa com as vacinas”, previu Mani. “Vamos ter muitos debates.”

Problemas na publicação científica não são novidade, disse ele. Há 30 anos, estudante de graduação, ele propôs um arquivo eletrônico de literatura científica que organizasse melhor a pesquisa e facilitasse a busca de informações relevantes. Muitas idéias continuam a circular sobre como melhorar a revisão científica e publicação, mas COVID-19 exacerbou a situação.

Algumas das lombadas e corrimãos que Mani e Hope propõem são novas políticas. Por exemplo, os cientistas geralmente enfatizam experimentos e terapias que funcionam; destacar os resultados negativos, por outro lado, é importante para os médicos e desencoraja outros cientistas de irem pelos mesmos becos sem saída. Identificar os melhores revisores, compartilhar comentários de revisão e vincular artigos a artigos relacionados, sites de retratação ou decisões legais estão entre outras ideias que exploram.

Um maior uso de IA para digerir e consolidar pesquisas é o foco principal. Tentativas anteriores de usar IA para fazer isso falharam em parte por causa da linguagem frequentemente figurativa e às vezes ambígua usada pelos humanos, observou Mani. Pode ser necessário escrever duas versões de artigos de pesquisa – uma escrita de uma maneira que chame a atenção das pessoas e outra escrita em um estilo uniforme e chato que seja mais compreensível para as máquinas.

Mani disse que ele e Hope não têm ilusões de que seu artigo resolverá o debate sobre a melhoria da literatura científica, mas esperam que isso estimule mudanças a tempo da próxima crise global.

“A implantação dessa infraestrutura ajudará a sociedade na próxima surpresa estratégica ou grande desafio, que provavelmente será igualmente, se não mais, intensivo em conhecimento”, concluíram.

Jornal Referência: Patterns , DOI: 10.1016 / j.patter.2020.100101

Fonte: Phys Org

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