Nicolas Rufino dos Santos
Um quadro epistêmico é a visão de mundo que expressa os valores e as intencionalidades do pesquisador, ainda que de forma implícita. É por meio dessa dimensão de análise que é possível extrair as raízes ideológicas das teorias científicas. Os recortes selecionados e as interpretações deles extraídas revelam o quadro epistêmico (GARCÍA, 1994).
Para exemplificar a importância do quadro epistêmico, utilizemos de um exemplo apresentado por García (1994). Imagine dois planos de pesquisa sobre uma mesma temática. Um projeto elaborado para responder à pergunta “como podemos proceder para aumentar a produtividade de alimentos básicos, com o objetivo de alcançar a autossuficiência alimentar?” será epistemologicamente distinto de um projeto voltado a questionar “Por que a desnutrição está aumentando entre os países pobres?“. Mesmo que os dois projetos levantem problemas relacionados à produtividade e à alimentação, eles partem de perspectivas normativas e sociais diferentes.
É por essa razão que García (1994) argumenta que não existem fenômenos observáveis totalmente neutros. Os dados coletados pela experiência do pesquisador vão se tornando inteligíveis ao longo do processo de pesquisa. Não há observação sem interpretação. Todo e qualquer dado empírico é coletado por alguém que já carrega consigo uma forma de ver o mundo, e é essa lente que torna o dado reconhecível. O quadro epistêmico condiciona o que o pesquisador vê, o que ele pergunta e o que ele interpreta.
Mas infelizmente o sistema de educação e de produção científica atual caracteriza-se pela fragmentação dos problemas reais e, consequentemente, pela perda de contato com esses problemas. Um exemplo desse fenômeno é o da medicina tradicional, na qual, ao isolar o estudo dos órgãos específicos, corre-se o risco de perder a visão do funcionamento do organismo como um todo. Para superar este problema não é preciso necessariamente absorver mais conteúdo, mas pensar diferentemente sobre o fazer científico (GARCÍA, 1994).
Quando estudamos a Teoria de Sistemas, por exemplo, notamos que a delimitação de um sistema não é um dado da natureza, mas uma construção teórica orientada pelas indagações do indivíduo que a investiga. Mesmo assim, as relações entre seus elementos impõem exigências metodológicas para estudá-la. A “regra” a ser seguida é: um sistema complexo não é caracterizado somente por ser “complicado” ou por reunir partes heterogêneas, mas por exigir referenciais epistêmicos, conceituais e metodológicos compartilhados. Isso porque as suas características determinantes são a interdefinibilidade e a dependência das funções entre os seus elementos (GARCÍA, 1994).
É com base nessa premissa que García (1994) nos alerta para uma armadilha metodológica da ciência moderna: a ilusão das equipes multidisciplinares. É comum crer que basta reunir em uma mesma sala especialistas de diferentes áreas para resolver um problema complexo. A questão é a seguinte: a mera justaposição de profissionais não produz interdisciplinaridade. Grupos criados assim produzem um amontoado de relatórios isolados, específicos e publicados por uma mesma capa. Não há uma síntese integradora.
A interdisciplinaridade acontece no ponto de partida, na construção conjunta do quadro epistêmico, e não no cruzamento de dados da etapa final de um projeto. Ela não está nas fronteiras das disciplinas acadêmicas, mas nos processos do sistema a ser estudado e no quadro epistêmico que orienta a formulação inicial dos problemas (GARCÍA, 1994).
Por exemplo: um prefeito contratou três especialistas para implementar um sistema de Inteligência Artificial para organizar a fila de espera de cirurgias em um órgão público de saúde: um engenheiro, um advogado e um médico. É comum que o engenheiro crie um algoritmo focado em eficiência e rapidez; o advogado escreva um parecer dizendo que a prefeitura está cumprindo a LGPD e o médico escreva um relatório sobre as doenças mais comuns da cidade. O resultado final disso não passa de uma série de relatórios isolados com um mesmo grampo.
A verdadeira interdisciplinaridade acontece quando eles sentam juntos em uma sala para construir o problema, debatendo intenções e os valores do projeto para chegarem a um acordo, como: “O problema não é somente fazer a fila andar mais rápido, mas garantir que a IA promova equidade e acesso justo à saúde para os mais vulneráveis”. A partir desse ponto de vista o engenheiro vai trabalhar junto com o médico para criar um código que atenda a critérios de vulnerabilidade social e de gravidade médica. O advogado, em vez de aplicar a LGPD isoladamente, vai conversar com o engenheiro para garantir que o algoritmo não viole princípios constitucionais da não-discriminação. O médico não vai somente listar as doenças mais comuns da cidade, mas dialogar com o engenheiro para definir quais são os critérios clínicos que devem ser traduzidos em variáveis do algoritmo. E o prefeito é quem define qual problema a equipe está autorizada a resolver.
O ponto de vista compartilhado é o que transforma os especialistas isolados em uma verdadeira equipe, e o quadro epistêmico é a condição de possibilidade do projeto, e não uma etapa final. Uma equipe orientada pela eficiência vai resolver apenas isso, independentemente de quantas disciplinas ela reúna.
Referências Bibliográficas:
GARCÍA, Rolando et al. Interdisciplinariedad y sistemas complejos. Ciencias sociales y formación ambiental, p. 85-124, 1994.
GARCÍA, Rolando. Conceptos Básicos para el Estudio de Sistemas Complejos. In: LEFF, E. (Coord.). Los Problemas del Conocimiento y la Perspectiva Ambiental del Desarrollo. México: Siglo XXI, 1986.
