Henrique Castro Martins, Professor no IAG – Escola de Negócios, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Marcelo Scherer Perlin, Professor na Escola de Administração, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brasil.
A coleta de dados é uma das etapas mais críticas às atividades dos pesquisadores. Tipicamente, essa etapa consome bastante tempo e energia do pesquisador e, muitas vezes, demanda recursos financeiros. Assim, um dos pilares do crescente movimento de Ciência Aberta (Open Science) é o de tornar dados de pesquisa FAIR (da sigla em inglês findable, accessible, interoperable, and reusable; em português: fácil de encontrar, acessível, fácil de utilizar e reusável). Além de estarem alinhado às recentes demandas da sociedade por pesquisa mais inclusiva e com melhor custo-benefício e representarem boas práticas de pesquisa, dados de pesquisa FAIR facilitam sobremaneira o cotidiano de pesquisadores (PIWOWAR; VISION, 2013, VAN RAAIJ, 2018; WILKINSON et al., 2016).
Objetivamente, reuso de dados (data reuse) é um conceito que envolve a utilização de ferramentas tecnológicas para o compartilhamento de dados de pesquisa de forma livre e sem restrições. Em termos práticos, os pesquisadores disponibilizam suas bases de dados em depositórios públicos de dados para a utilização livre por parte de outros pesquisadores. Há diversos benefícios em pesquisadores disponibilizarem gratuitamente seus dados e/ou reutilizarem dados de outros pesquisadores. A mais direta delas é a redução do tempo de coleta de dados. Porém, tem-se também: o aumento de citações da pesquisa original, a melhora na gestão de dados por parte da comunidade acadêmica e, talvez mais relevante no contexto econômico atual, a diminuição dos custos associados à condução de uma pesquisa.
Uma das preocupações, contudo, associadas ao reuso de dados se refere à execução de múltiplas pesquisas com mínimas variações entre si e que utilizam a mesma base de dados (VAN RAAIJ, 2018). E é nesse ponto que, talvez, onde há mais erros de interpretação acerca das boas práticas de ciência aberta. É justamente no momento em que disponibiliza publicamente suas bases de dados que os pesquisadores sinalizam seu comprometimento a não utilizar inapropriadamente seus dados publicados em pesquisas futuras. Se novos testes utilizando os dados da pesquisa já publicada fizerem sentido, qualquer pesquisador poderá fazê-los, seja quem publicou a pesquisa original ou não. Além disso, os leitores, editores, avaliadores e o público em geral terão melhores condições de avaliar se novas pesquisas são necessárias, contém novas informações relevantes e/ou se devem ser publicadas. O ganho desse processo é multilateral, dado o aumento de transparência na utilização e interpretação dos dados.
É pensando nesses benefícios e com o objetivo de fortalecer as práticas de Ciência aberta no Brasil que a RAC-Revista de Administração Contemporânea lança uma chamada para trabalhos que reusem dados (MARTINS; PERLIN, 2020). Em particular, essa chamada busca trabalhos que utilizem dados de pesquisas já publicadas a fim de apresentar novos testes, hipóteses, desdobramentos, etc. É demandado que os dados utilizados sejam de pesquisas anteriores já publicadas, estejam livremente disponíveis em depositórios digitais e façam uma contribuição real ao tema estudado.
Os organizadores desse número são Henrique Castro Martins (IAG/PUC-Rio) e Marcelo Perlin (EA/UFRGS)
Prazo para envio dos artigos: 10 de outubro de 2020
Data esperada de publicação: julho de 2021
Para maiores informações, acessar: https://zenodo.org/record/3858031#.Xs5VoGhKjDd
As submissões de textos deverão ser realizadas por meio do site https://rac.anpad.org.br/
Referências
MARTINS, H.C. and PERLIN, M.S. Call for papers data reuse: what new information can we learn from used data?. Revista de Administração Contemporânea. Zenodo [viewed 29 June 2020]. http://doi.org/10.5281/zenodo.3858031
PIWOWAR, H.A., and VISION, T.J. Data reuse and the open data citation advantage. PeerJ [online]. 2013, no, 1, e175. ISSN: 2167-8359 [viewed 29 June 2020]. DOI: 10.7717/peerj.175. Avaliable from: https://peerj.com/articles/175/
VAN RAAIJ, E.M. Déjà lu: On the limits of data reuse across multiple publications. Journal of Purchasing and Supply Management [online]. 2018, vol. 24, no. 3, pp. 183-191. ISSN: 1478-4092 [viewed 29 June 2020]. DOI: 10.1016/j.pursup.2018.06.002. Avaliable from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1478409218301559
WILKINSON, M., et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific data [online], 2016, no3, 160018. ISSn: 2052-4463 [viewed 29 June 2020]. DOI: 10.1038/sdata.2016.18. Avaliable from: https://www.nature.com/articles/sdata201618
Links externos
Revista de Administração Contemporânea – RAC: www.scielo.br/rac
https://dataverse.harvard.edu/dataverse/rac
https://zenodo.org/record/3858031#.Xs5VoGhKjDd
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