A professora de administração de empresas da Universidade de Harvard, Francesca Gino, foi colocada de licença depois que um blog de ciências a acusou de falsificar os resultados do estudo, informou o New York Times no sábado, 24 de junho.
O blog de integridade de dados DataColada publicou um exame detalhado da suposta fraude da Prof. Gino, incluindo resultados de estudos falsificados encontrados em pelo menos quatro artigos. Os três cientistas comportamentais por trás do blog já haviam se envolvido na descoberta de dados falsificados em um dos estudos mais conhecidos de Gino.
Em 2021, Harvard disse ao professor da escola de negócios Max Bazerman, um dos coautores de Gino, que os resultados de outro estudo do jornal não eram apenas irreprodutíveis – eles eram falsos. A escola supostamente forneceu 14 páginas de evidências mostrando que alguém havia deliberadamente ajustado os dados experimentais, invalidando os resultados, e sugeriu que o jornal que havia publicado e depois o retratou adicionasse uma nota explicando isso.
A DataColada revelou na semana passada como eles já haviam levantado preocupações com Harvard sobre os dados falsos de Gino e, posteriormente, publicado evidências de que o famoso professor havia falsificado resultados em mais dois artigos de sua coautoria. Bazerman confirmou ao Chronicle of Higher Education que o nome de Gino estava em quatro artigos científicos atualmente sendo analisados por fraude.
A queda de Gino em desgraça teve fortes “repercussões na comunidade acadêmica”, disse o cientista comportamental da Universidade da Pensilvânia Maurice Schweitzer ao New York Times, observando que ele estava examinando os oito artigos que escreveu em coautoria com ela e sugerindo muitos colegas da prolífica editora estavam fazendo o mesmo.
“A ironia de ser uma história sobre fraude de dados em um artigo sobre induzir a honestidade não passou despercebida”, escreveu ele.
Evidência de fraude em um experimento de campo influente sobre desonestidade
Este post é de coautoria com uma equipe de pesquisadores que optaram por permanecer anônimos. Eles descobriram a maioria das evidências relatadas neste post. Esses pesquisadores não estão ligados de forma alguma aos artigos aqui descritos.
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Em 2012, Shu, Mazar, Gino, Ariely e Bazerman publicaram um artigo de três estudos no PNAS ( .htm ) relatando que a desonestidade pode ser reduzida pedindo às pessoas que assinem uma declaração de intenção honesta antes de fornecer informações (ou seja, no topo de um documento) e não depois de fornecer informações (ou seja, na parte inferior de um documento). Em 2020, Kristal, Whillans e os cinco autores originais publicaram um acompanhamento no PNAS intitulado “Assinar no início versus no final não diminui a desonestidade” ( .htm ) . Eles relataram seis estudos que falharam em replicar os dois estudos de laboratório originais, incluindo uma tentativa de replicação direta e cinco tentativas de replicações conceituais.
Nosso foco aqui é o Estudo 3 do artigo de 2012, um experimento de campo (N = 13.488) conduzido por uma seguradora de automóveis no sudeste dos Estados Unidos sob a supervisão do quarto autor. Os clientes foram solicitados a relatar a leitura atual do hodômetro de até quatro carros cobertos por sua apólice. Eles foram designados aleatoriamente para assinar uma declaração indicando: “Eu prometo que as informações que estou fornecendo são verdadeiras” na parte superior ou inferior do formulário. Os clientes atribuídos à condição 'assinar na parte superior' relataram dirigir 2.400 milhas a mais (10,3%) do que aqueles atribuídos à condição 'assinar na parte inferior'.
Os autores do artigo de 2020 não tentaram replicar esse experimento de campo, mas descobriram uma anomalia nos dados: uma grande diferença nas leituras basais do hodômetro entre as condições, embora essas leituras tenham sido coletadas muito antes - muitos meses, senão anos antes – os participantes foram atribuídos à condição. A diferença de condição antes da atribuição aleatória (~15.000 milhas) foi muito maior do que a diferença analisada após a atribuição aleatória (~2.400 milhas). Para mais detalhes clique aqui
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