Competências de pesquisa

Por Benjamin Hilton e a equipe da 80.000 Hours ·
Última atualização em dezembro de 2023 ·
Publicado em inglês pela primeira vez em setembro de 2023

Traduzido, editado e adaptado pela equipe do Carreiras Eficazes, de modo a atender as necessidades das comunidades lusófonas com autorização dos produtores do texto original.

Norman Borlaug foi um cientista agrícola. Ao longo de anos de pesquisa, ele desenvolveu novas variedades de trigo de alto rendimento e resistentes a doenças.

Pode não parecer muito, mas, como resultado da pesquisa de Borlaug, a produção de trigo na Índia e no Paquistão quase dobrou entre 1965 e 1970, e países que antes eram assolados pela fome de repente conseguiram produzir comida suficiente para toda a sua população. Estima-se que esses avanços tenham salvado até um bilhão de pessoas da fome e, em 1970, Borlaug recebeu o Prêmio Nobel da Paz.

Muitas das pessoas que causaram maior impacto na história, sejam pessoas renomadas ou completamente desconhecidas, foram pesquisadores.

Em resumo: Pesquisadores talentosos são um grupo fundamental no enfrentamento de muitos dos problemas mais urgentes do mundo. Isso não significa que você precise se tornar um acadêmico. Embora esta seja uma opção (e o meio acadêmico frequentemente é um bom lugar para começar), grande parte das pesquisas mais valiosas acontece em outros lugares. Muitas vezes, tentar desenvolver competências de pesquisa, enquanto você está na universidade, acaba saindo barato e, se você tiver um perfil compatível, a pesquisa pode ser a opção de maior impacto.

Fatores de compatibilidade

Você pode ter uma ótima compatibilidade se tiver o potencial de ficar obcecado com questões de alto impacto; se possuir altos níveis de perseverança e automotivação; se for aberto a ideias novas; se for inteligente e tiver um alto nível de curiosidade intelectual. Você também precisará ter um perfil compatível com a área específica que estiver pesquisando (por exemplo, pode precisar de habilidades quantitativas).

Por que as competências de pesquisa são valiosas?

Nem todos podem ser um Norman Borlaug, e nem toda descoberta acaba sendo implementada. No entanto, acreditamos que a pesquisa pode, muitas vezes, ser um dos conjuntos de competências mais valiosos a ser desenvolvido – se você tiver um perfil compatível.

Nós iremos argumentar que:

Tudo isso sugere que as competências de pesquisa podem ser particularmente úteis para se obter um impacto.

Mais adiante, vamos analisar:

Historicamente, a pesquisa parece ter tido um impacto extremamente alto

Se pensarmos nas coisas que mais melhoraram o mundo moderno, muitas podem ser atribuídas à pesquisa: avanços na medicina, como o desenvolvimento de vacinas contra doenças infecciosas; desenvolvimentos na física e na química, que resultaram na energia a vapor e na revolução industrial; e a invenção do computador moderno, uma ideia que foi proposta pela primeira vez por Alan Turing em seu trabalho seminal de 1936, Sobre Números Computáveis (On Computable Numbers).

Muitas dessas ideias foram descobertas por um número relativamente pequeno de pesquisadores, mas mudaram toda a sociedade. Isso sugere que esses pesquisadores podem ter tido grandes impactos individuais.

Dr. Nalin ajudou a salvar milhões de vidas com uma inovação simples: fornecer água misturada com sal e açúcar a pacientes com diarreia.

Dito isso, hoje a área de pesquisa provavelmente tem um impacto menor do que no passado. A pesquisa é muito menos negligenciada do que costumava ser: hoje, existem quase 25 vezes mais pesquisadores do que em 1930. Ocorre também que é necessário cada vez mais esforço para descobrir novas ideias; então, cada pesquisador adicional provavelmente tem menos impacto do que os que vieram antes dele.

Porém, mesmo hoje, uma pequena fração da população está envolvida em pesquisa. Estima-se que apenas 0,1% da população são acadêmicos, e apenas cerca de 2,5% do PIB são gastos em pesquisa e desenvolvimento. Se um número tão pequeno de pessoas é responsável por uma parcela tão grande de progresso, então, em média, os esforços de cada pessoa são significativos.

Além disso, ainda achamos que existem bons motivos para a pesquisa gerar impacto hoje, e trataremos disso nas duas próximas seções.

Existem boas razões teóricas para acreditar que a pesquisa terá um alto impacto

Existe pouco incentivo comercial para se focar nas pesquisas mais valiosas do ponto de vista social. E a maioria dos pesquisadores não enriquece, mesmo que suas descobertas sejam extremamente valiosas. Alan Turing não ganhou dinheiro com a descoberta do computador, e hoje esta é uma indústria multibilionária. Isso acontece porque os benefícios da pesquisa frequentemente vêm a longo prazo e geralmente não podem ser protegidos por patentes. Isso significa que, se você se preocupa mais com o impacto social do que com o lucro, então esta é uma boa oportunidade para você se destacar.

A pesquisa também é um caminho para se alavancar. Quando novas ideias são descobertas, elas podem ser disseminadas de modo incrivelmente barato, possibilitando que uma única pessoa mude um campo. E as inovações são cumulativas – uma vez que uma ideia é descoberta, ela é adicionada ao nosso estoque de conhecimento e, em um cenário ideal, fica disponível para todos. Mesmo quando se tornam ultrapassadas, as ideias podem acelerar importantes descobertas futuras, que irão suplantá-las.

As competências de pesquisa parecem ser extremamente úteis para os problemas que consideramos mais urgentes

Quando você olha a nossa lista dos problemas mais urgentes do mundo, tais como prevenir futuras pandemias ou reduzir os riscos dos sistemas de IA, pesquisadores especialistas parecem ser um grupo crucial.

Por exemplo, para reduzirmos o risco representado por pandemias projetadas, precisamos de pessoas talentosas trabalhando com pesquisa, para identificar os maiores riscos de biossegurança e desenvolver as melhores vacinas e tratamentos.

Para garantir que os desenvolvimentos na IA sejam implementados com segurança e para o benefício da humanidade, precisamos de especialistas técnicos, refletindo seriamente sobre como desenvolver sistemas de aprendizado de máquina com segurança e de pesquisadores de políticas públicas, pensando em como os governos e outras instituições devem reagir. (Veja esta lista de questões relevantes de pesquisa.)

E, para decidirmos em quais prioridades globais devemos gastar nossos recursos limitados, precisamos de economistas, matemáticos e filósofos desenvolvendo pesquisas sobre prioridades globais. Por exemplo, veja o plano de pesquisa do Instituto de Prioridades Globais de Oxford.

Não sabemos ao certo por que muitas das formas mais promissoras de se progredir nos problemas que consideramos mais urgentes envolvem pesquisa, mas é bastante provável que seja por causa dos motivos listados na seção anterior – a pesquisa oferece enormes oportunidades de alavancagem; então, se você adotar uma abordagem baseada em acertos para encontrar as melhores soluções para problemas sociais, a pesquisa geralmente será a opção mais atraente.

Além disso, nosso foco em problemas negligenciados frequentemente implica que nos concentremos em áreas menores e menos desenvolvidas, e muitas vezes não está claro quais são as melhores soluções nessas áreas. Portanto, a pesquisa é necessária para descobrirmos isso.

Para mais exemplos, e para que você tenha uma ideia dos diferentes campos em que pode trabalhar, veja esta lista de questões de pesquisa com potencial para gerar alto impacto, organizada por disciplina.

Se você tiver um perfil compatível, você pode causar muito mais impacto do que a média

As seções acima expõem os motivos pelos quais uma pesquisa, em geral, pode causar impacto. Mas, como mostraremos abaixo, a produtividade de pesquisadores individuais provavelmente varia muito (e mais do que na maioria das outras carreiras). Isso significa que, se você tiver motivos para acreditar que seu nível de compatibilidade com a pesquisa é maior do que a média, seu impacto esperado pode ser muito maior do que a média.

Dependendo da área em que você focar, você pode ter bons planos alternativos

Seguir a carreira de pesquisa ajuda você a desenvolver uma especialidade profunda em um tema, capacidade para resolver problemas e habilidades de escrita. Essas competências podem ser úteis em muitos outros caminhos profissionais. Por exemplo:

Muitas áreas de pesquisa podem lhe trazer oportunidades na formulação de políticas públicas, já que a especialidade técnica relevante é valorizada em algumas dessas posições. Como especialista, você também pode ter oportunidades de aconselhar formuladores de políticas e o público.
A especialidade e a credibilidade que você pode desenvolver ao focar na pesquisa (especialmente no meio acadêmico) podem colocá-lo em uma boa posição para mudar seu foco para a comunicação de ideias importantes, especialmente aquelas relacionadas à sua especialidade, seja para o público em geral, para os formuladores de políticas ou para seus alunos.
Se você se especializar em uma área quantitativa aplicada, isso pode lhe abrir as portas para empregos bem remunerados, como em trading quantitativo ou ciência de dados, que lhe darão a oportunidade de ganhar para doar.

Algumas áreas de pesquisa terão planos alternativos muito melhores do que outras – muitos empregos valorizam competências quantitativas aplicadas; então, se sua pesquisa for quantitativa, você pode conseguir fazer a transição para trabalhar em organizações sem fins lucrativos eficazes ou no governo. Um acadêmico de história, por outro lado, tem muito menos opções claras fora do meio acadêmico.

O que geralmente envolve desenvolver competências de pesquisa?

Por “competências de pesquisa”, estamos nos referindo, de modo amplo, à capacidade de progredir na resolução de problemas intelectuais difíceis.

Consideramos útil dividir as competências de pesquisa em três grupos:

Pesquisa acadêmica

Desenvolver competências de pesquisa acadêmica é o caminho mais predefinido. O foco está em responder a perguntas relativamente fundamentais que são consideradas valiosas por uma disciplina acadêmica específica. Isso pode gerar impacto ao promover, de modo geral, o avanço de um campo de pesquisa valioso para a sociedade, ou ao abrir oportunidades de trabalho em questões socialmente importantes dentro desse campo.

Turing era um acadêmico. Ele não apenas inventou o computador – durante a Segunda Guerra Mundial, ele desenvolveu máquinas de quebra de códigos, que permitiram aos Aliados serem muito mais eficazes contra os submarinos nazistas. Alguns historiadores estimam que isso permitiu que o Dia D acontecesse um ano antes do que teria acontecido em outras circunstâncias. Visto que a Segunda Guerra Mundial resultou em 10 milhões de mortes por ano, Turing pode ter salvado cerca de 10 milhões de vidas.

Turing foi fundamental para o desenvolvimento do computador. Infelizmente, ele foi processado por ser gay, o que talvez tenha contribuído para o seu suicídio em 1954.

Nós estamos particularmente entusiasmados com a pesquisa acadêmica em subcampos do Aprendizado de Máquina relevantes para reduzir os riscos da IA, subcampos da Biologia relevantes para a prevenção de pandemias catastróficas e Economia — discutiremos em quais campos você deve entrar abaixo.

As carreiras acadêmicas também são excelentes formas de se adquirir credibilidade, possibilitando muitos dos planos alternativos que analisamos acima, especialmente aqueles relacionados à comunicação de ideias importantes ou à formulação de políticas públicas.

O meio acadêmico é relativamente flexível com a forma que você pode usar seu tempo. Isso pode ser uma grande vantagem – você realmente tem tempo para pensar de modo profundo e cuidadoso sobre as coisas –, mas também pode ser um obstáculo, dependendo do seu estilo de trabalho.

Veja mais sobre o que a academia envolve em nossa análise sobre a carreira acadêmica.

Pesquisa prática, mas de caráter amplo

O meio acadêmico recompensa um foco em questões que podem ser respondidas de modo decisivo com os métodos da área. Contudo, as questões mais importantes raramente podem ser respondidas com rigor – o melhor que podemos fazer é analisar muitas evidências fracas e chegar a um julgamento geral razoável, embora algumas dessas pesquisas ocorram no meio acadêmico, pode ser difícil conduzi-las.

Este tipo de pesquisa é frequentemente realizado em institutos sem fins lucrativos, por exemplo, o Centre for the Governance of AI ou Our World in Data, ou de forma independente.

O seu foco deve ser em responder às questões que parecem mais importantes (considerando a sua visão sobre quais problemas globais têm mais relevância), utilizando quaisquer meios que sejam mais eficazes.

Alguns exemplos de questões nas quais estamos particularmente interessados incluem:

Qual é a probabilidade de uma pandemia ser pior do que a de COVID-19 nos próximos 10 anos?
Quão difícil será resolver o problema de alinhamento da IA?
Quais problemas globais são mais urgentes?
O mundo está melhorando ou piorando com o tempo?
O que podemos aprender com a história da filantropia, sobre quais formas de filantropia podem ser mais eficazes?

Você pode ver uma lista mais extensa de ideias neste artigo.

Alguém que conhecemos e que teve um grande impacto com suas competências de pesquisa é Ajeya Cotra. Ajeya inicialmente estudou Engenharia Elétrica e Ciência da Computação na UC Berkeley. Em 2016, ela ingressou na Open Philanthropy como doadora. Desde então, ela trabalhou em um framework para estimar quando a IA transformadora poderia ser desenvolvida, como a diversificação da visão de mundo poderia ser aplicada à alocação de orçamentos filantrópicos e como poderíamos acidentalmente ensinar modelos de IA a nos enganar.

Ajeya ficou sensibilizada com muitas das conclusões do altruísmo eficaz, o que a levou a pesquisar os efeitos transformadores da IA.

Pesquisa aplicada

Também existe a pesquisa aplicada. Ela geralmente é realizada em empresas ou organizações sem fins lucrativos, como em think tanks (embora, como dissemos antes, também haja muita pesquisa aplicada sendo feita no meio acadêmico). Aqui, o foco está na resolução de um problema prático mais imediato (e que seja de interesse de uma empresa, onde a solução pode gerar lucro). Frequentemente, este tipo de pesquisa envolve competências de engenharia. Por exemplo:

Desenvolvimento de novas vacinas
Criação de novos tipos de células solares ou de reatores nucleares
Desenvolvimento de substitutos da carne

Neel estava cursando a graduação em Matemática quando decidiu que queria trabalhar com segurança de IA. Nossa equipe conseguiu apresentar Neel a pesquisadores da área e o ajudou a garantir estágios em grupos de pesquisa acadêmicos e industriais. Neel sentia que não se encaixava muito bem no meio acadêmico – ele odeia escrever artigos –, por isso se candidatou a cargos em laboratórios comerciais de pesquisa de IA. Agora, ele é engenheiro de pesquisa na DeepMind. Ele trabalha em pesquisas de interpretabilidade mecanicista, que ele acredita poderem ser usadas no futuro para ajudar a identificar sistemas de IA potencialmente perigosos antes que eles possam causar danos.

A base da pesquisa de Neel sobre aprendizado de máquina é, essencialmente, matemática – mas tem aplicações claras na redução dos riscos da IA avançada.

Também consideramos a “pesquisa de políticas públicas” — que visa desenvolver ideias melhores para políticas públicas — como uma forma de pesquisa aplicada.

Etapas de progressão por meio do desenvolvimento e uso de competências de pesquisa

Essas diferentes formas de pesquisa se misturam e, muitas vezes, é possível alternar entre elas durante uma carreira. É comum começar na pesquisa acadêmica e depois migrar para uma área de pesquisa mais aplicada.

No entanto, embora os conjuntos de competências tenham uma base comum, alguém que se destaque na pesquisa acadêmica intelectual pode não ser a pessoa mais adequada para conduzir uma pesquisa prática ou aplicada de caráter amplo.

As etapas típicas de uma carreira acadêmica envolvem os seguintes passos:

Escolha um campo. Essa escolha deve ser fortemente baseada em seu perfil pessoal (onde você espera obter mais sucesso e gostar mais do seu trabalho), embora também seja útil pensar sobre quais áreas lhe oferecem as melhores oportunidades para ajudá-lo a resolver os problemas que você considera mais urgentes, que lhe fornecem uma especialidade que será particularmente útil no enfrentamento desses problemas, e que você possa usar essa informação ao menos como critério de desempate. (Leia mais sobre como escolher um campo.)
Faça um doutorado.
Aprenda seu ofício e construa sua carreira – encontre um lugar onde você possa obter ótima orientação e publicar muitos artigos impressionantes. Isso geralmente significa procurar por um pós-doutorado com um bom grupo e, em seguida, cargos acadêmicos temporários.
Garanta uma estabilidade.
Concentre-se na pesquisa que você considera mais valiosa do ponto de vista social (ou, então, mude seu foco para a comunicação de ideias ou políticas públicas).

O meio acadêmico é geralmente visto como o caminho de maior prestígio…dentro do meio acadêmico. Mas os cargos não acadêmicos podem ter o mesmo impacto – e muitas vezes até mais, já que é possível evitar algumas das disfunções e distrações do meio acadêmico, como a corrida para conseguir publicações.

Geralmente, a qualquer momento após o seu doutorado (e às vezes apenas com um mestrado), é possível migrar para a área de pesquisa aplicada na indústria, para a política, para organizações sem fins lucrativos e assim por diante, embora você provavelmente continue se concentrando em obter mentoria e aprendizado por pelo menos um alguns anos. E você também pode precisar tomar algumas medidas para que consiga se firmar em sua carreira antes de direcionar a sua atenção para tópicos que lhe pareçam mais importantes.

Observe que, dentro do meio acadêmico, os incentivos para continuar no meio acadêmico são fortes, então as pessoas muitas vezes continuam por mais tempo do que deveriam!

Se você está focado em pesquisas práticas de caráter amplo, então o caminho é menos predefinido e um doutorado não é necessário.

Além do meio acadêmico, você pode tentar desenvolver essas competências em qualquer emprego que envolva fazer julgamentos intelectuais difíceis e confusos, como jornalismo investigativo, algumas formas de consultoria, pesquisa de compras em finanças, think tanks ou qualquer forma de previsão.

Ter um perfil compatível talvez seja mais importante para a pesquisa do que para outras competências

Os pesquisadores mais talentosos parecem ter um impacto muito maior do que os pesquisadores típicos em uma ampla variedade de métricas e de acordo com a opinião de outros pesquisadores.

Por exemplo, quando entrevistamos pesquisadores biomédicos, eles nos disseram que os pesquisadores muito bons eram raros, e que estariam dispostos a recusar grandes quantias de dinheiro, se pudessem conseguir um bom pesquisador para o seu laboratório. O Professor John Todd, que trabalha com Genética Médica em Cambridge, nos disse:

“As melhores pessoas são as mais difíceis. O financiamento não é um problema. É conseguir pessoas realmente especiais […]. Uma pessoa boa pode cobrir o trabalho de cinco, e eu não estou exagerando.”

Isso faz sentido se você pensar que a distribuição da produção de pesquisa é muito ampla – que os melhores pesquisadores têm uma produção muito maior do que o pesquisador médio.

Quanto os pesquisadores diferem em produtividade?

É difícil saber exatamente a extensão da distribuição, mas há várias evidências que sugerem que a variabilidade é muito alta.

Em primeiro lugar, a maioria dos artigos acadêmicos recebe poucas citações, enquanto alguns recebem centenas ou até milhares. Uma análise dos números de citação em periódicos científicos descobriu que ~47% dos artigos nunca haviam sido citados, mais de 80% haviam sido citados 10 vezes ou menos, mas os 0,1% no topo foram citados mais de 1000 vezes. Entre os pesquisadores individuais verificamos um padrão semelhante, o que significa que apenas alguns dominam a área – pelo menos em termos do reconhecimento que seus artigos recebem.

O número de citações é uma medida altamente imperfeita da qualidade da pesquisa, por isso esses números não deveriam ser tomados ao pé da letra. Por exemplo, o fato de que alguns artigos são citados mais que outros pode ter a ver, pelo menos em parte, com fatores aleatórios, modismos acadêmicos e efeitos de “o vencedor leva tudo” – artigos que são notados logo no início, acabam sendo citados por todos para sustentar um argumento, mesmo que tais artigos não representem de fato a pesquisa que mais avançou no campo.

No entanto, há outros motivos para entender por que a distribuição de produção é altamente distorcida.

William Shockley, que ganhou o Prêmio Nobel pela invenção do transistor, reuniu estatísticas de todos os funcionários de pesquisa em laboratórios nacionais, departamentos universitários e outras unidades de pesquisa, e descobriu que a produtividade (medida pelo número total de publicações, taxa de publicação e número de patentes) era altamente distorcida, seguindo uma distribuição log-normal.

Shockley sugere que a produção de um pesquisador resulta de muitas variáveis aleatórias (normalmente distribuídas) – como a capacidade de pensar em uma boa pergunta, descobrir como abordar a pergunta, reconhecer quando um resultado importante tiver sido encontrado, escrever adequadamente, reagir bem ao feedback, e assim por diante. Isso explicaria a distribuição distorcida: se a produção de pesquisa depende de oito fatores diferentes e a sua contribuição é multiplicativa, então uma pessoa que está 50% acima da média em cada um dos oito aspectos será, em média, 26 vezes mais produtiva do que a média.

Quando analisamos dados atualizados para entender como a produtividade difere em muitas áreas, encontramos resultados muito semelhantes. A conclusão é que a pesquisa talvez seja a área onde temos as melhores evidências de que a produção é de cauda pesada.

Curiosamente, embora haja uma enorme variação na produtividade, os pesquisadores acadêmicos mais produtivos raramente recebem 10 vezes mais do que um pesquisador mediano, já que estão em escalas de pagamento fixas nas universidades. Isso significa que os pesquisadores mais produtivos geram um grande valor “excedente” para o seu campo. Por exemplo, se um pesquisador produtivo adiciona 10 vezes mais valor ao campo do que a média, mas é pago o mesmo que a média, eles estarão produzindo pelo menos nove vezes mais benefícios líquidos para a sociedade. Isso sugere que os principais pesquisadores são mal pagos em relação à sua contribuição, desencorajando-os a seguir a pesquisa e fazendo com que as competências de pesquisa sejam mal-recompensadas em comparação com o que seria ideal.

É possível prever essas diferenças com antecedência?

Na prática, a pergunta importante não é quão grande é a variação, e sim se você poderia – no início de sua carreira – identificar se estará entre os melhores pesquisadores.

Temos boas notícias! Pelo menos na pesquisa científica, essas diferenças também parecem ser pelo menos um pouco previsíveis com antecedência, o que significa que as pessoas que ingressam na pesquisa, tendo um perfil compatível, poderiam ter um impacto esperado muito maior.

Em um estudo, dois economistas do FMI analisaram as pontuações dos professores de matemática na Olimpíada Internacional de Matemática – uma competição de prestígio para estudantes do ensino médio. Eles concluíram que cada ponto adicional marcado na Olimpíada Internacional de Matemática “está associado a um aumento de 2,6% nas publicações em matemática e a um aumento de 4,5% nas citações em matemática”.

Analisamos um número de dados sobre a previsibilidade nas diferenças de produtividade em várias áreas e descobrimos que essas diferenças são muito mais previsíveis na pesquisa.

O que isso implica no desenvolvimento de competências de pesquisa?

A grande variação na produtividade torna o desenvolvimento de fortes competências de pesquisa muito mais promissor, se você estiver mais apto do que a maioria. E se você estiver muito apto, a pesquisa pode facilmente se tornar sua melhor opção.

E, embora estas diferenças na produção não sejam completamente previsíveis no início de uma carreira, a diferença é tão grande que provavelmente ainda seja possível prever diferenças na produtividade com algum nível de credibilidade.

Isso também significa que você deve avaliar, principalmente, seu impacto esperado a longo prazo, considerando as suas chances de obter um grande sucesso.

Dito isso, não desista tão cedo. Em primeiro lugar, muitas pessoas subestimam sistematicamente as suas competências. (Embora outros as superestimem!) Além disso, o impacto de uma pesquisa pode ser tão grande que, muitas vezes, vale a pena tentar, mesmo que você ache que não será bem-sucedido. Isto é relevante porque os primeiros estágios de uma carreira de pesquisa geralmente lhe proporcionam um bom capital de carreira para muitos outros caminhos.

Como avaliar sua compatibilidade

Como prever sua compatibilidade com antecedência

É difícil prever o sucesso com antecedência, por isso recomendamos uma abordagem empírica: veja se você consegue experimentar e analise seu histórico.

Você provavelmente tem algum histórico na área de pesquisa: muitos de nossos leitores têm alguma experiência no meio acadêmico, por terem feito uma graduação, ainda que não planejassem ingressar na pesquisa acadêmica. O sucesso acadêmico padrão também pode ser um indicativo de compatibilidade (embora não seja suficiente!):

• Você obteve notas altas na graduação (um “First” no Reino Unido ou uma média acima de 3,5 nos EUA)?

• Se você faz pós-graduação, qual é a sua classificação na turma (se você conseguir descobrir isso)? Se você faz doutorado, você conseguiu publicar um artigo em algum periódico importante (mas note que isso é mais fácil em algumas disciplinas do que em outras)?

Em última instância, porém, seu histórico acadêmico não vai lhe dizer tanto quanto, de fato, tentar fazer uma pesquisa. Portanto, vale a pena procurar maneiras viáveis de fazer pesquisa (o que pode ser fácil, se você estiver na faculdade). Por exemplo, tente fazer um projeto de pesquisa nas férias e veja no que dá.

Algumas das principais características que sugerem que você pode estar apto para desenvolver competências de pesquisa são:

• Inteligência (Leia mais sobre a importância da inteligência para a pesquisa.)

• O potencial para ficar obcecado por um tópico (tornar-se especialista em qualquer coisa pode levar décadas de prática concentrada, então você precisa ser capaz de persistir nisso).

• De modo semelhante, altos níveis de garra, automotivação e – especialmente para pesquisas independentes e de caráter amplo, mas também para pesquisas acadêmicas – a capacidade de aprender e trabalhar de forma produtiva, sem ter um gerente tradicional ou muitos prazos impostos externamente

• Abertura para novas ideias e curiosidade intelectual

• Bom gosto de pesquisa, ou seja, perceber quando uma questão de pesquisa é realmente importante para a resolução de um problema urgente

Existem ainda outras maneiras viáveis de você testar sua compatibilidade.

Algo que você pode fazer, em qualquer etapa, é praticar a pesquisa e a escrita de pesquisa. Uma maneira de começar é tentar aprender escrevendo.

Você também pode tentar:

Descobrir quais são os pré-requisitos/históricos comuns das pessoas que ingressam em uma área de pesquisa, para comparar suas próprias habilidades e experiência com as delas
Ler pesquisas importantes em sua área, tentando contribuir com discussões com outros pesquisadores (por exemplo, através de um blog ou Twitter) e obtendo feedback sobre suas ideias
Conversar com pesquisadores de sucesso em uma área e perguntar o que eles procuram em novos pesquisadores

Como saber se você está no caminho certo

Aqui estão algumas conquistas que você pode almejar ao se tornar um pesquisador:

Você está conseguindo dedicar tempo para desenvolver suas competências de pesquisa e comunicar suas descobertas a outras pessoas. (Para muitas pessoas, esta pode ser a conquista mais difícil de se atingir – pode ser difícil manter a motivação e a produtividade, considerando a forma como a pesquisa autodirigida muitas vezes precisa ser)
De acordo com seu próprio julgamento, você sente que apresentou e explicou diversos pontos novos, válidos, não-triviais (embora não necessariamente surpreendentes) sobre tópicos importantes em sua área.
Você recebeu feedback suficiente (comentários, análises formais, comunicação pessoal) para sentir que pelo menos algumas pessoas (cujo julgamento você respeita e que dedicaram muito tempo pensando sobre sua área) concordam e, consequentemente, sentem que aprenderam algo com seu trabalho. Por exemplo, muito deste feedback poderia vir de um orientador acadêmico. Certifique-se de perguntar a opinião das pessoas de uma forma que elas se sintam à vontade para dizer que você não está indo bem.
Você está fazendo conexões significativas com outras pessoas interessadas na sua área – conexões que provavelmente resultarão em mais financiamento e/ou oportunidades de emprego. Tais conexões podem estar relacionadas às organizações que mais se dedicam aos seus tópicos de interesse; mas também poderá haver uma dinâmica “dissidente” em que estas organizações pareçam desinteressadas e/ou na defensiva, enquanto outras percebem isso e oferecem ajuda.

Se você acha difícil progredir em um ambiente de pesquisa, é muito possível que isso decorra desse ambiente específico, e não da pesquisa em si. Portanto, pode valer a pena testar vários trabalhos de pesquisa diferentes, antes de decidir que esse conjunto de competências não é para você.

Na pesquisa acadêmica

O meio acadêmico tem etapas claramente definidas, de modo que você consegue notar seu desempenho em cada uma delas.

De modo geral, você pode tentar perguntar “Com que rapidez e êxito minha carreira está progredindo, de acordo com os parâmetros da minha instituição e área?” (Tenha o cuidado de considerar a área como um todo, e não apenas seus colegas imediatos, que podem ser muito diferentes da média.) Acadêmicos com mais experiência do que você, podem te ajudar a dar uma ideia clara de como as coisas estão indo.

Examinamos isso detalhadamente em nossa análise das carreiras de pesquisa acadêmica.

Na pesquisa independente

Como uma diretriz geral, as pessoas que têm um excelente perfil para a pesquisa independente podem, muitas vezes, alcançar as conquistas mencionadas acima, no prazo de um ano, dedicando-se à pesquisa em tempo integral e concentrando-se exclusivamente no desenvolvimento de um conjunto de competências de pesquisa; ou 2-3 anos de trabalho independente, ao dedicarem 20% de seu tempo (ou seja, um dia por semana).

Na pesquisa em indústria ou na política

As etapas aqui podem lembrar uma carreira de desenvolvimento organizacional, e você também pode avaliar sua compatibilidade observando seus níveis de progressão dentro da organização.

Como começar a desenvolver competências de pesquisa

Como mencionamos acima, se você fez uma graduação, um caminho óbvio para a pesquisa é fazer uma pós-graduação (leia nossos conselhos sobre como escolher um programa de pós-graduação) e, depois, tentar entrar no meio acadêmico antes de decidir se deseja continuar nele ou buscar empregos fora.

Se você seguir o caminho acadêmico, os próximos passos serão relativamente claros. Você vai querer tentar obter notas excelentes na graduação e no mestrado, de preferência adquirir algum tipo de experiência de pesquisa durante suas férias e, depois, ingressar no melhor programa de doutorado possível. A partir daí, concentre-se em aprender seu ofício, trabalhando com o melhor pesquisador que puder encontrar como mentor e em um importante centro na sua área. Tente publicar o máximo de artigos possível, pois isso é necessário para conseguir uma posição acadêmica.

Também não é necessário fazer uma pós-graduação para se tornar um grande pesquisador (embora isso dependa muito da área), principalmente se você for muito talentoso.

Por exemplo, entrevistamos Chris Olah, que está trabalhando com pesquisa em IA, sem sequer ter um diploma de graduação.

Você pode ingressar em muitos empregos de pesquisa não acadêmicos sem ter experiência acadêmica. Então, um ponto de partida para desenvolver competências de pesquisa seria conseguir um emprego em uma organização especificamente voltada para o tipo de questão em que você está interessado. Por exemplo, dê uma olhada em nossa lista de organizações recomendadas, muitas das quais conduzem pesquisa não acadêmica em áreas relevantes para problemas urgentes.

De modo mais geral, você pode adquirir competências de pesquisa em qualquer trabalho que envolva tomar decisões e fazer apostas intelectuais difíceis, de preferência em tópicos relacionados às questões que você está interessado em pesquisar. Isso pode incluir empregos em finanças, análise política ou até mesmo em organizações sem fins lucrativos.

Outro caminho comum – dependendo da sua área – é desenvolver competências de software e de tecnologia e, depois, aplicá-las em organizações de pesquisa. Por exemplo, aqui está um guia sobre como fazer uma transição da engenharia de software para a pesquisa de segurança em IA.

Se você estiver interessado em fazer pesquisas práticas de caráter amplo (especialmente fora do meio acadêmico), também é possível construir sua carreira por meio de estudos autodirigidos e trabalho independente – durante seu tempo livre ou com bolsas de estudo destinadas a isso (como as bolsas do EA Long-Term Future Fund e o apoio da Open Philanthropy para indivíduos que trabalham em tópicos relevantes).

Alguns exemplos de estratégias que você pode utilizar em seus estudos autodirigidos:

Analise, de modo crítico e detalhado, alguns textos e discussões sobre tópicos relevantes. Explique as partes com as quais você concorda da forma mais clara possível e/ou explique um ou mais pontos dos quais você discorda.
Escolha uma questão relevante e escreva sua visão e raciocínio atuais sobre ela. De modo alternativo, escreva sua visão e raciocínio atuais sobre alguma questão relacionada que possa lhe vir à mente.
Em seguida, obtenha feedback, de preferência de pesquisadores profissionais ou daqueles que conduzem pesquisas semelhantes em seus trabalhos.

Também pode ser útil começar com algumas versões mais fáceis desse tipo de exercício, como:

Explicar ou criticar argumentos interessantes relacionados a qualquer tópico sobre o qual você se sinta motivado a escrever.
Escrevendo posts sobre fatos.
Revisar a literatura acadêmica sobre qualquer tópico de interesse, tentando chegar a uma conclusão final e explicá-la.

Em geral, não é necessário ficar obcecado em ser “original” ou em ter algum novo insight logo no início. Você pode aprender muito, apenas tentando escrever sobre seu entendimento atual de uma questão.

Escolhendo um campo de pesquisa

Quando você está começando a desenvolver competências de pesquisa, há três fatores a serem considerados na escolha de um campo:

Compatibilidade – quais são as suas chances de se tornar um pesquisador de ponta na área? Mesmo que você se dedique a uma questão importante, você não fará muita diferença, se não for muito bom nisso, ou não estiver motivado para trabalhar no problema.
Impacto – qual a probabilidade da pesquisa em sua área contribuir para a resolução de problemas urgentes?
Planos alternativos – como as competências que você desenvolve abrirão outras portas, caso você decida mudar de campo (ou abandonar completamente a pesquisa)?

Uma maneira de tomar uma decisão é restringindo o número de campos de acordo com sua relevância e com os planos alternativos e, em seguida, escolher algum da lista com base em seu perfil pessoal.

Descobrimos que as pessoas, especialmente quando estão começando a desenvolver competências de pesquisa, às vezes pensam de forma muito restrita sobre aquilo em que podem ser boas e felizes. Em vez disso, elas acabam se limitando a uma área específica (por exemplo, restringindo-se à área da sua graduação). Isto pode ser prejudicial porque as pessoas que poderiam contribuir em pesquisas altamente importantes nem sequer cogitam isso. Isto torna ainda mais importante escrever uma lista ampla de possíveis áreas de pesquisa.

Considerando nossa lista dos problemas mais urgentes do mundo, pensamos que alguns dos campos mais promissores para se fazer pesquisa são os seguintes:

Campos relevantes para a inteligência artificial, especialmente o aprendizado de máquina, mas também a ciência da computação de modo mais amplo. Isto vale, sobretudo, para quem deseja trabalhar diretamente com segurança de IA, embora também haja muitas oportunidades (assim como muitos planos alternativos) para se aplicar o aprendizado de máquina a outros problemas.
Biologia, particularmente biologia sintética, virologia, saúde pública e epidemiologia. Isto vale principalmente para biossegurança.
Economia. Isto vale para a pesquisa de prioridades globais, economia do desenvolvimento ou pesquisa de políticas públicas relevantes para qualquer causa, especialmente riscos catastróficos globais.
Engenharia — leia sobre como desenvolver e usar competências de engenharia para ter impacto.
Relações internacionais/ciência política, incluindo estudos de segurança e políticas públicas – estes te permitem fazer pesquisas sobre estratégias políticas para mitigar riscos catastróficos, além de serem um bom caminho para entrar em carreiras no governo e na política de forma geral.

Matemática, incluindo matemática aplicada ou estatística (ou mesmo física). Esta pode ser uma boa escolha se você estiver muito inseguro, pois você irá adquirir competências que podem ser aplicadas a uma ampla gama de problemas diferentes – e permite que você migre para a maioria dos outros campos que listamos. É relativamente fácil você sair de um doutorado em matemática e ir para a área de aprendizado de máquina, economia, biologia ou ciência política, e há oportunidades para empregar métodos quantitativos em uma ampla gama de outros campos. Essas disciplinas também oferecem boas opções fora da pesquisa.
Existem muitos tópicos importantes na filosofia e na história, mas é bastante difícil avançar nesses campos, e eles não oferecem bons planos alternativos. (Conhecemos muitas pessoas com doutorados em filosofia que realizaram outros excelentes trabalhos não relacionados à filosofia!)

No entanto, muitos tipos diferentes de competências de pesquisa podem auxiliar no enfrentamento dos problemas globais urgentes.

Escolher uma subárea às vezes pode ser quase tão importante quanto escolher uma área. Por exemplo, em algumas ciências, você trabalhará em um laboratório específico que irá determinar seu plano de pesquisa – e isso pode moldar toda a sua carreira.

E, conforme já dissemos, ter um perfil compatível é particularmente importante na pesquisa. Portanto, vale a pena entrar em um campo que em geral parece menos relevante em média, caso você se encaixe perfeitamente nele. (Isso se deve tanto ao valor da pesquisa que você pode produzir, quanto ao excelente capital de carreira que você obtém ao atingir o topo de uma área acadêmica.)

Por exemplo, embora recomendemos com mais frequência as áreas acima, adoraríamos ver alguns de nossos leitores entrarem na história, na psicologia, na neurociência e em muitas outras áreas. E caso você tenha uma visão das prioridades globais diferente da nossa, pode haver muitos outros campos extremamente relevantes.

Depois de adquirir essas habilidades, qual a melhor forma de aplicá-las para ter um impacto?

Richard Hamming costumava irritar seus colegas perguntando-lhes “Qual é a pergunta mais importante em sua área?” e, depois de eles explicarem, continuava com “E por que você não está trabalhando nisso?”

Você nem sempre precisa trabalhar na questão mais importante da sua área, mas Hamming tem razão. Os pesquisadores muitas vezes se desviam para uma especialidade restrita e podem se distanciar das questões que realmente importam.

Agora, vamos supor que você já tenha escolhido um campo, aprendido seu ofício e se estabelecido o suficiente na área, para ter alguma liberdade para escolher onde focar. Em quais questões de pesquisa você deve focar?

Quais tópicos de pesquisa têm maior impacto?

Charles Darwin viajou pelos oceanos para documentar, detalhadamente, diferentes espécies de aves num pequeno conjunto de ilhas – documentação que posteriormente se tornou a base para a teoria da evolução. Isso ilustra como é difícil prever qual pesquisa terá maior impacto.

Além do mais, não podemos saber o que vamos descobrir até que tenhamos feito a descoberta, por isso toda pesquisa possui um grau inerente de imprevisibilidade. Certamente, pode-se argumentar a favor de uma pesquisa motivada pela curiosidade, sem ter uma agenda clara.

Dito isso, achamos que também é possível aumentar suas chances de trabalhar em algo relevante, e a melhor estratégia é tentar encontrar tópicos que o motivem em um nível pessoal, e que pareçam mais importantes do que a média. Aqui estão algumas estratégias para se fazer isso.

Usando o quadro do problema

Uma estratégia é perguntar a si mesmo quais problemas globais você considera mais urgentes e, em seguida, tentar identificar questões de pesquisa que sejam:

Importantes para se fazer progresso nesses problemas (ou seja, se esta pergunta fosse respondida, levaria a mais progresso nesses problemas)
Negligenciadas por outros pesquisadores (por exemplo, porque estão na intersecção de dois campos, por serem impopulares por motivos ruins, ou questões novas)
Viáveis (ou seja, você pode ver um caminho para progredir)

As melhores questões de pesquisa terão uma pontuação no mínimo razoavelmente boa em todas as partes desse quadro. Construir uma máquina de movimento perpétuo é extremamente importante – se pudéssemos fazê-lo, resolveríamos os nossos problemas energéticos –, mas temos boas razões para crer que isso seja impossível, portanto não vale a pena trabalhar nisso. Da mesma forma, um problema pode ser importante, mas já recebe a atenção de muitos pesquisadores extremamente talentosos, o que significa que seus esforços extras não o levarão muito longe.

Encontrar essas questões, no entanto, é difícil. Muitas vezes, a única forma de identificar uma questão de pesquisa particularmente promissora é sendo um especialista nessa área! Isto porque, quando os pesquisadores fazem o seu trabalho, eles já estarão aproveitando as oportunidades mais óbvias.

No entanto, os incentivos no âmbito da pesquisa raramente se alinham perfeitamente com as questões mais importantes (especialmente se você tiver valores incomuns, como mais preocupação com as gerações futuras ou com os animais). Isso significa que algumas questões muitas vezes são negligenciadas injustamente. Se você é alguém que se preocupa muito com o impacto positivo e tem alguma flexibilidade, você pode ter um impacto maior do que a média, buscando essas questões.

Abaixo estão mais algumas maneiras de encontrar essas questões (que você pode usar como complementar ao quadro acima).

Regras de ouro para encontrar questões injustamente negligenciadas

Há pouco dinheiro para responder à questão. Isso pode ocorrer porque o problema afeta principalmente as pessoas mais pobres, as pessoas que estão no futuro ou os não-humanos, ou porque envolve bens públicos. Isso significa que há pouco incentivo para as empresas fazerem pesquisas sobre essa questão.
Faltam incentivos políticos para responder à questão. Isso pode acontecer quando o problema afeta pessoas mais pobres ou marginalizadas, pessoas que tendem a não se organizar politicamente, pessoas em países fora daquele onde a pesquisa tem maior probabilidade de ser realizada, pessoas que estão no futuro, ou não-humanos. Isso significa que não há incentivo para os governos ou outros atores públicos pesquisarem esta questão.
É algo novo, ainda não tem uma área estabelecida ou está na intersecção de duas áreas. Os primeiros pesquisadores de uma área tendem a pegar qualquer fruto que esteja ao seu alcance, e fica cada vez mais difícil fazer grandes descobertas. Por exemplo, os níveis de progresso em aprendizado de máquina são muito maiores do que os níveis de progresso na física teórica. Ao mesmo tempo, a estrutura do meio acadêmico faz com que a maioria dos pesquisadores permaneça presa na área em que começa, e pode ser difícil obter financiamento para que uma área se ramifique em outras. Isso significa que novos campos ou questões na intersecção de duas áreas são frequentemente negligenciados injustamente e, portanto, oferecem oportunidades para gerar um enorme impacto.

Há um aspecto da irracionalidade humana que faz com que as pessoas não priorizem corretamente a questão. Por exemplo, alguns problemas são fáceis de visualizar, o que torna mais motivador trabalhar com eles. As pessoas não enxergam o escopo, por isso elas provavelmente irão negligenciar os problemas de maior escala. Elas também são ruins em raciocinar sobre questões de baixa probabilidade, o que pode fazer com que elas invistam demais ou muito pouco nelas.
Trabalhar em uma questão de baixo status. No meio acadêmico, pesquisas que sejam intelectualmente interessantes e que se encaixem nos padrões da área têm status elevado. Além disso, o trabalho matemático e teórico tende a ser visto como mais elevado (e, portanto, ajuda a progredir na carreira). Mas esse tipo de pesquisa não se correlaciona muito bem com o valor social da questão.
Você está trazendo novas competências ou uma nova perspectiva para uma área estabelecida. A ciência muitas vezes consegue avançar, ao importar as técnicas e insights de um campo para outro. Por exemplo, Kahneman iniciou uma revolução na economia ao aplicar descobertas da psicologia. Cross-over é uma abordagem óbvia, mas raramente ela é usada porque os pesquisadores tendem a estar imersos em seu objeto específico.

Se você acha que encontrou uma questão de pesquisa que carece de atenção, vale a pena verificar se ela pode ser respondida. As pessoas podem estar evitando essa questão, porque é extremamente difícil encontrar uma resposta para ela. Ou talvez o progresso não seja possível de forma alguma. Pergunte a si mesmo: “Se houvesse progresso nesta questão, como saberíamos?”

Finalmente, conforme já discutimos, a compatibilidade pessoal é particularmente importante na pesquisa. Então, coloque-se para trabalhar em questões nas quais você poderá maximizar suas chances de produzir algo de ponta.

Encontre empregos que usem competências de pesquisa

Se você já possui ou está desenvolvendo essas competências e está pronto para começar a procurar oportunidades de emprego que estejam aceitando candidaturas, consulte nossa lista selecionada de oportunidades para esse conjunto de competências:

Veja todas as oportunidades

Artigos nossos sobre planos de carreira que utilizam essas competências

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Veja todos os nossos artigos e podcasts sobre carreiras de pesquisa.

Sumário

Por Benjamin Hilton e a equipe da 80.000 Hours ·Última atualização em dezembro de 2023 ·Publicado em inglês pela primeira vez em setembro de 2023