O custo oculto da revisão tradicional de bolsas
Em agências como o Canadian Institutes of Health Research (CIHR), a revisão de propostas ocorre duas vezes ao ano. Pesquisadores, revisores e comitês dedicam horas incontáveis para analisar cada candidatura, buscando consenso sobre pontuações que determinarão o destino dos recursos. Quando se contabiliza o tempo de todos os envolvidos, o custo real de cada avaliação ultrapassa 40 mil dólares canadenses, sem contar os recursos administrativos.
Com milhares de submissões anuais, o gasto total da comunidade científica pode chegar a dezenas de milhões apenas para decidir quem receberá financiamento, em vez de ser investido diretamente na produção de conhecimento. Esse desequilíbrio pode levar ao que economistas chamam de ponto de Szilárd, quando o custo do sistema supera seu benefício.
Por que a avaliação de propostas medianas é tão desafiadora?
Os revisores costumam identificar com clareza propostas de excelência ou de baixa qualidade. Contudo, quando as candidaturas se situam na zona intermediária, a diferenciação torna‑se subjetiva e, muitas vezes, arbitrária. Essa incerteza gera ciclos de reenvio estratégico, prolongando ainda mais o processo e aumentando o estresse dos pesquisadores.
Lotaria como alternativa: evidências internacionais
A ideia de incorporar um elemento de sorte na seleção de bolsas já foi proposta há mais de uma década e está em prática em países como Nova Zelândia, Suíça e Alemanha. Nos primeiros anos de implementação, esses sistemas mostraram resultados positivos, como o aumento da participação feminina nos programas financiados alemães, indicando que a aleatoriedade pode contribuir para uma distribuição mais equitativa dos recursos.
Experiência piloto em Quebec: o caso da Quebec Sleep Research Network
Em 2025, a Quebec Sleep Research Network, coordenada por Nadia Gosselin e outra pesquisadora, testou um modelo híbrido de avaliação. Cada proposta recebeu três revisores que emitiram apenas um "pass" ou "fail" baseado em critérios pré‑definidos. As propostas aprovadas entraram então em uma lotaria digital. Além disso, os revisores podiam marcar até duas candidaturas como "imperdíveis"; essas pulavam a lotaria e eram financiadas diretamente.
O processo resultou em uma reunião de comitê de menos de uma hora, com todos os participantes satisfeitos com a rapidez e a transparência da decisão. Na segunda rodada, em 2026, o modelo foi refinado: propostas que já haviam passado em 2025, mas não foram sorteadas, foram automaticamente incluídas na nova lotaria, evitando a necessidade de re‑submissão e atualização de projetos antigos.
Benefícios observados
- Redução de tempo: a avaliação binária diminuiu drasticamente o número de horas gastas pelos revisores.
- Menos ansiedade: ao eliminar pequenas diferenças de pontuação, diminuiu‑se o medo de que um ponto a menos significasse a perda total da bolsa.
- Equidade: a lotaria garante que propostas de qualidade semelhante tenham chances iguais, mitigando vieses inconscientes.
- Foco em carreiras iniciais: um sorteio exclusivo para pesquisadores em início de carreira assegurou que parte dos recursos fosse destinada a esse grupo.
Limitações e caminhos futuros
Embora a lotaria ofereça vantagens claras, ela não resolve todos os desafios. Para bolsas de grande porte, a discussão detalhada ainda é essencial, pois fornece feedback valioso para aprimoramento de propostas futuras. Além disso, a lotaria não identifica, por si só, ideias potencialmente transformadoras; por isso, o modelo de Quebec inclui a possibilidade de “marcação imperdível” para destacar projetos excepcionais.
Os organizadores planejam, após duas rodadas completas, aplicar uma pesquisa de satisfação aos revisores, indagando sobre a percepção de justiça, economia de tempo e redução de estresse. Esses dados serão fundamentais para decidir se o modelo deve ser expandido ou ajustado.
Outras abordagens complementares
Além da lotaria, duas estratégias têm sido discutidas:
- Financiamento de base fixa: garantir recursos contínuos a laboratórios estabelecidos, reduzindo a necessidade de competições frequentes.
- Avaliação baseada em histórico: considerar o currículo e a produção anterior do pesquisador como critério principal, ao invés de analisar cada proposta isoladamente.
Essas opções podem ser combinadas com a lotaria para criar um ecossistema de financiamento mais equilibrado, onde a inovação, a experiência e a oportunidade se complementam.
Conclusão
O modelo de revisão baseado em sorteio, já testado em diferentes países e agora em uma iniciativa canadense, demonstra que é possível reduzir custos, acelerar decisões e promover maior equidade no financiamento científico. Contudo, a implementação em larga escala requer avaliações sistemáticas, coleta de feedback dos envolvidos e adaptações conforme o contexto de cada agência. O futuro da concessão de bolsas pode muito bem combinar rigor científico, transparência e um toque de aleatoriedade para beneficiar toda a comunidade de pesquisa.