Entenda as barreiras epistemológicas e técnicas da investigação científica

Maurício Moura

O método científico moldou nossa compreensão do universo desde a Revolução Científica, oferecendo um antídoto contra dogmas e superstições. Sua aplicação rigorosa permitiu desde a cura de doenças até a exploração espacial, consolidando-se como pilar do pensamento racional. Contudo, sua eficácia não equivale à infalibilidade.

Este artigo sustenta que o método científico é ferramenta indispensável porém delimitada, operando dentro de fronteiras que definem tanto seu poder quanto suas restrições.

Objetivos gerais da metodologia

O cerne da metodologia científica reside na busca por explicações baseadas em evidências empíricas, distanciando-se de especulações não verificáveis.

Seus objetivos incluem o teste sistemático e reprodutível de hipóteses, que transforma conjecturas em conhecimento confiável, a identificação de padrões universais, como as leis da termodinâmica, a neutralidade contra vieses cognitivos através de protocolos cegos e o progresso cumulativo do conhecimento, onde cada descoberta serve de alicerce para novas investigações.

Esses pilares transformaram a ciência na ferramenta mais eficaz para decifrar a natureza.

Barreiras epistemológicas e operacionais inerentes

Apesar de sua extraordinária capacidade de gerar conhecimento confiável, o método científico opera dentro de fronteiras que definem tanto seu alcance quanto suas restrições intrínsecas. Esses limites não são falhas, mas características inerentes ao seu funcionamento, e reconhecê-los é essencial para uma prática científica responsável.

No plano epistemológico ¹, enfrentamos o fato de que todo conhecimento científico é provisório por natureza. As teorias que hoje consideramos sólidas podem ser revisadas ou substituídas amanhã, como ocorreu quando a física newtoniana deu lugar à relatividade einsteiniana. Nossas ferramentas de observação também são reféns do estágio tecnológico de cada época: os telescópios do século XVII mal podiam imaginar os detalhes que o James Webb revela hoje sobre o cosmos. Por outro lado, as limitações tecnológicas são superadas pelas próprias descobertas científicas, ou seja, conhecimento científico gera novo conhecimento científico.

Somado às questões epistemológicas, há fenômenos que simplesmente escapam à nossa capacidade de medição direta: como capturar objetivamente a experiência subjetiva de ouvir uma sinfonia ou o impacto emocional de uma perda?

Nas questões operacionais, esbarramos em desafios concretos. Eventos únicos e irrepetíveis, como a extinção dos dinossauros, resistem à reprodução controlada que o método exige. Sistemas complexos de múltiplas variáveis (como mudanças climáticas, onde fatores atmosféricos, oceânicos e humanos se entrelaçam) desafiam nossa capacidade de isolar causas específicas. Também não podemos ignorar as limitações materiais: projetos ambiciosos como simulações de formação galáctica esbarram em restrições de recursos computacionais e financeiros.

Essas barreiras nos levam a fronteiras fundamentais: a ciência não tem como investigar o transcendente: questões sobre divindades ou vida após a morte permanecem fora de seu domínio por serem inacessíveis à falseabilidade ². Na psicologia, a subjetividade humana resiste teimosamente à objetivação completa: emoções, valores morais e experiências íntimas não se deixam reduzir a dados mensuráveis.

Como Thomas Kuhn nos lembrou ³, operamos dentro de paradigmas que funcionam como óculos que filtram e moldam o que consideramos “realidade”. A crise de replicação que abalou a psicologia entre 2008-2015 ⁴, quando apenas 39% dos estudos se mostraram reproduzíveis, expôs dramaticamente como até resultados consagrados podem ser ilusões metodológicas.

Essa constatação não é motivo para ceticismo, mas para maturidade científica. Reconhecer essas barreiras nos permite navegar com os olhos abertos, celebrando o poder do método sem cair na armadilha da onisciência. Afinal, como veremos a seguir, existem estratégias para trabalhar criativamente dentro desses limites.

Uma análise comparativa

Cada abordagem metodológica oferece lentes distintas para examinar a realidade, com vantagens e vulnerabilidades específicas. Conhecer suas particularidades é essencial para aplicá-las com rigor.

Método dedutivo

Utilizado em lógica formal, matemática e filosofia, o método dedutivo testa teorias derivando conclusões de premissas gerais. É fundamental em pesquisas teóricas e análises jurídicas, onde o raciocínio lógico prevalece sobre dados empíricos.

Sua grande força reside na garantia de validade conclusiva quando as premissas são verdadeiras. Além disso, oferece estrutura lógica cristalina, evitando contradições internas, sendo ideal para explorar implicações de leis universais. Por outro lado, é incapaz de gerar conhecimento novo, apenas explicita consequências lógicas de premissas existentes. Depende intrinsecamente da veracidade inicial, tem utilidade limitada em contextos empíricos e pode tornar-se excessivamente abstrato.

Exemplo: Um clássico do método dedutivo é o silogismo aristotélico: “todos os humanos são mortais (premissa maior); Sócrates é humano (premissa menor); logo, Sócrates é mortal (conclusão)”. A validade lógica é irrefutável se as premissas forem verdadeiras, demonstrando como conclusões específicas derivam necessariamente de princípios gerais. Porém, como alerta o artigo, se a premissa maior for falsa (ex.: “Todos os humanos são imortais”), a conclusão mantém coerência lógica mas perde validade empírica.

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Método indutivo

Predominante em ciências naturais e pesquisas de campo, o método indutivo formula generalizações a partir de observações particulares. É a espinha dorsal de estudos estatísticos e experimentais, onde padrões emergem da coleta de dados.

Permite extrapolar tendências a partir de evidências observáveis, facilita a descoberta de regularidades naturais, adapta-se a contextos dinâmicos e fundamenta filosofias empiristas. Em contrapartida, produz conclusões probabilísticas (nunca certezas absolutas), é vulnerável a vieses amostrais (ex: pesquisas com grupos não representativos), pode induzir generalizações apressadas e exige volumes massivos de dados para robustez.

Exemplo: Charles Darwin ⁵ aplicou o método indutivo ao formular a teoria da evolução durante sua viagem no HMS Beagle (1831-1836). Após observar padrões recorrentes em fósseis e espécies vivas nas Ilhas Galápagos – como variações adaptativas nos bicos dos tentilhões em diferentes ilhas – generalizou que a pressão ambiental seleciona gradualmente características vantajosas, levando à origem de novas espécies.

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Método hipotético-dedutivo

Articulado por pensadores como Popper ⁶ e Bunge ⁷, este método hibridiza teoria e prática: parte de hipóteses testáveis, deduz predições e as submete à verificação experimental. É a metodologia dominante em ciências naturais.

Ao integrar rigor lógico com empiria, permite falseabilidade sistemática ², gera modelos explicativos refináveis e promove avanço científico contínuo através da refutação. Contudo, o falseacionismo popperiano foi criticado por Lakatos, que demonstrou como programas de pesquisa protegem seus núcleos teóricos com “cinturões protetores” de hipóteses auxiliares, tornando a falsificação menos direta. Feyerabend ⁸ foi além, argumentando que a fixação na falseabilidade subestima o papel da criatividade e pluralidade metodológica no progresso científico.

Além dessas críticas epistemológicas, sua eficácia prática depende da qualidade inicial das hipóteses, pode ser comprometido por vieses na coleta de dados, exige precisão dedutiva e aplica-se mal a fenômenos históricos.

Exemplo: Ignaz Semmelweis ⁹ aplicou o método hipotético-dedutivo ao investigar a alta mortalidade por febre puerperal na maternidade de Viena (1847). Partindo da observação de que a taxa era maior na ala médica que na ala de parteiras, formulou a hipótese: “Médicos transmitem ‘partículas cadavéricas’ das autópsias”. Testou dedutivamente: ordenou desinfecção das mãos com cloreto de cálcio → mortalidade caiu de 12% para 1%, confirmando sua teoria precursora da assepsia.

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Método abdutivo

Desenvolvido pelo filósofo Charles Sanders Peirce ¹⁰, a abdução opera como a lógica das descobertas científicas, gerando hipóteses explicativas diante de observações que desafiam o conhecimento estabelecido.

A abdução destaca-se por transformar dados incompletos em hipóteses viáveis, impulsionando descobertas científicas. Quando outros métodos falham diante de anomalias, ela propõe explicações plausíveis, conectando o conhecido ao desconhecido – especialmente útil em situações ambíguas onde a flexibilidade supera abordagens rígidas. Porém, seu risco está em gerar narrativas convincentes porém infundadas. Dependente da intuição do pesquisador, é suscetível a vieses, exigindo sempre confirmação através de métodos mais rigorosos para validar suas suposições.

Exemplo: Durante um surto de hepatite em Oklahoma (1961), epidemiologistas observaram um padrão intrigante: todos os casos concentravam-se em um bairro, embora os moradores consumissem água da mesma fonte que áreas vizinhas saudáveis. Por abdução, formularam a hipótese: “Talvez um fornecedor local de alimentos contaminados atue apenas aqui”. A investigação confirmou que 90% dos infectados compravam mariscos de um mesmo vendedor ambulante, resolvendo o mistério.

Método dialético materialista

Originado na filosofia marxista ¹¹, este método examina realidades sociais e históricas através de contradições e transformações materiais. É uma ferramenta analítica poderosa e largamente utilizada em sociologia, economia política e estudos históricos.

Sua grande força se encontra na capacidade de compreender processos dinâmicos (não estados estáticos). Além disso, integra teoria e práxis ¹², contextualiza fenômenos em estruturas materiais e analisa totalidades sistêmicas. Suas fraquezas: exige domínio interdisciplinar complexo, enfrenta dificuldades de operacionalização quantitativa, e pode incorrer em reducionismo econômico ou histórico quando mal aplicado.

Exemplo: Piketty aplica a dialética materialista em “O Capital no Século XXI” ¹³ ao demonstrar como a contradição estrutural entre retorno do capital ® e crescimento econômico (g) gera ciclos históricos de desigualdade: períodos de concentração extrema de riqueza (como pós-1980) são corrigidos por crises ou políticas redistributivas, apenas para retornar à reconcentração, revelando como relações econômicas moldam instituições sociais.

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Métodos aplicados

Abordagens especializadas atendem demandas específicas das ciências sociais, combinando análise qualitativa e quantitativa.

Histórico-comparativo: Usado para estudar revoluções ou instituições, compara casos em diferentes contextos temporais e culturais. Sua força está em revelar padrões causais através de fontes diversas, mas sofre com conclusões contingentes e dificuldade de replicação. Por exemplo: comparar a Revolução Francesa com a Primavera Árabe sem considerar diferenças tecnológicas e culturais pode gerar analogias enganosas.

Estatístico: Analisa grandes volumes de dados para identificar correlações ou tendências. Oferece precisão quantitativa e testagem rigorosa, mas pode obscurecer nuances qualitativas e depende criticamente da qualidade dos instrumentos. Como exemplo: uma pesquisa afirmando que “80% dos brasileiros apoiam políticas ambientais” pode ser inválida se a amostra excluir populações urbanas ou de alta renda.

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Métodos científicos específicos das ciências sociais

Abordagem Mista

A abordagem mista integra métodos quantitativos e qualitativos em um mesmo estudo, sendo ideal para investigar problemas complexos. É especialmente útil em políticas públicas, educação e saúde, onde se necessita tanto de dados estatísticos quanto de análises contextuais.

Sua vantagem principal é a triangulação metodológica: os dados quantitativos mostram padrões amplos, enquanto os qualitativos revelam seus significados. Essa combinação captura aspectos que métodos isolados ignorariam, como motivações por trás de comportamentos. Entretanto, requer dupla expertise e mais recursos, podendo resultar em análises desconexas se mal aplicada. A falta de protocolos padronizados também pode levar a conclusões desarticuladas.

Exemplo: Em um estudo sobre evasão universitária, pesquisadores primeiro analisaram registros acadêmicos de 15 mil alunos (dados quantitativos), identificando correlações entre abandono e fatores socioeconômicos. Posteriormente, conduziram grupos focais com 80 estudantes evadidos (dados qualitativos), descobrindo que a sensação de deslocamento cultural era fator decisivo. A integração mostrou como variáveis econômicas criavam condições para o problema, enquanto fatores subjetivos acionavam o processo de saída.

Como os paradigmas moldam a ciência

Os paradigmas científicos são mais que teorias, são lentes invisíveis que determinam o que consideramos um problema digno de estudo. Como Thomas Kuhn revelou ³, a ciência avança através de revoluções que substituem inteiras visões de mundo. Cada paradigma define regras implícitas: quais métodos são válidos, que evidências importam e até que perguntas podemos fazer.

Como uma ilustração, vejamos como diferentes paradigmas abordariam a depressão humana. Um positivista buscaria marcadores biológicos mensuráveis, um construtivista exploraria narrativas culturais do sofrimento e um crítico investigaria como estruturas de poder produzem doença.

Essas lentes explicam por que certas limitações são aceitas em alguns campos e rejeitadas em outros. Físicos quânticos naturalmente convivem com o Princípio da Incerteza, enquanto epidemiologistas do século XIX falharam contra a cólera até John Snow inaugurar o paradigma germinal com seu mapa de Londres ¹⁴.

Aqui está o paradoxo: paradigmas nos dão poder, mas criam pontos cegos. Por décadas, a medicina ignorou diferenças de gênero em sintomas cardíacos porque estudos usavam corpos masculinos como padrão universal (o paradigma assumia que mulheres eram “homens em miniatura”).

Revoluções paradigmáticas não significam recomeço do zero. Novas teorias devem explicar tudo que as antigas faziam, além dos fenômenos que as derrubaram. Isso nos lembra que a objetividade científica vem da transparência sobre nossos pontos de partida, não da ausência deles. Reconhecer nossos paradigmas é o primeiro passo para transcender suas limitações.

Estratégias de mitigação

Cinco práticas fortalecem a robustez científica dentro de seus limites:

1. Triangulação metodológica
   Usar múltiplas abordagens (ex: qualitativa + quantitativa) para examinar o mesmo fenômeno, cruzando perspectivas para reduzir vieses.
2. Revisão por pares aberta
   Submeter pesquisas a escrutínio público pré-publicação, expondo falhas antes da divulgação.
3. Protocolos de replicação rigorosos
   Incluir detalhes experimentais minuciosos para permitir testes independentes.
4. Ética da transparência (open data)
   Compartilhar dados brutos e códigos analíticos, facilitando auditorias ¹⁵.
5. Declaração explícita de limitações
   Documentar restrições metodológicas na própria pesquisa, evitando superinterpretações.

Conclusão

O método científico permanece insubstituível para explorar o mundo natural, mas sua autoridade deriva justamente do reconhecimento de seus limites – a provisoriedade das teorias, a incompletude dos dados, a impossibilidade de acesso a certos domínios da experiência humana. Essas fronteiras não o enfraquecem; convidam-nos a integrá-lo a outras formas de conhecimento. O pensamento crítico exige que celebremos seu poder sem cair na ilusão de sua onipotência.

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Sobre porquê a ciência é a única forma de conhecimento que vale a pena

Notas e referências

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1. Epistemologia é o ramo da filosofia que estuda o conhecimento: sua origem, natureza, limites e validade. Ela investiga como sabemos o que sabemos, o que diferencia uma crença de um saber justificado e como construímos verdades em diferentes contextos. ↩︎
2. Falseabilidade: Capacidade de uma teoria ser testada e potencialmente refutada por evidências empíricas. Critério proposto por Popper para demarcar ciência de pseudociência. ↩︎ ↩︎
3. KUHN, Thomas. A estrutura das revoluções científicas. Univ. Chicago Press. Chicago: 15 ago. 1962. ISBN 978-0226458045. ↩︎ ↩︎
4. OPEN SCIENCE COLLABORATION. Estimating the reproducibility of psychological science. Science. Washington: 28 ago. 2015. DOI:10.1126/science.aac4716 ↩︎
5. DARWIN, Charles. A origem das espécies por meio da seleção natural ou a luta pela existência na natureza. Porto: Lello & Irmão, 2003. ↩︎
6. POPPER, Karl. A lógica da pesquisa científica. Routledge. Londres: 10 fev. 1934. ISBN 978-0415278447. ↩︎
7. BUNGE, Mario. Chasing Reality: Strife Over Realism. Toronto: University of Toronto Press, 2006. ISBN 9780802090751. ↩︎
8. FEYERABEND, Paul. Against method. Verso. Londres: 1993. ↩︎
9. SEMMELWEIS, Ignaz Philipp. Die Aetiologie, der Begriff und die Prophylaxis des Kindbettfiebers. Pest – Wien – Leipzig: Hartleben, 1861. ↩︎
10. PEIRCE, Charles S. Harvard Lectures on Pragmatism. Albany: State University of New York Press. 1997. ISBN 0791432661 ↩︎
11. MOURA, Maurício. O que é dialética?. Livre Pensamento. Curitiba: 11 jun. 2025. ↩︎
12. Práxis: Atividade humana que não apenas executa, mas reflete criticamente sobre o que faz, buscando transformar a realidade. Diferente da prática mecânica, a práxis envolve intencionalidade, consciência e crítica. Para Marx, a práxis é o coração da transformação social. Ele via a práxis como a forma pela qual os trabalhadores, ao agir sobre o mundo, modificam tanto a realidade quanto a si mesmos. É a ação revolucionária que rompe com o status quo e constrói novas formas de vida. ↩︎
13. PIKETTY, Thomas. O capital no século XXI. Intrínseca. Rio de Janeiro: 2014. ISBN 978-8580575828. ↩︎
14. A referência descreve a ação do médico John Snow durante a epidemia de cólera em Londres (1854), que marcou uma transição paradigmática na ciência. Ao mapear geograficamente as mortes e identificar um padrão em torno de uma bomba de água contaminada, Snow forneceu evidências empíricas que refutaram a teoria miasmática dominante (que atribuía doenças a “ares pestilentos”) e estabeleceu os fundamentos da teoria germinal da transmissão de doenças. Seu trabalho pioneiro em epidemiologia espacial não apenas interrompeu o surto, mas também demonstrou como novas metodologias podem derrubar paradigmas científicos estabelecidos, antecipando a revolução bacteriológica posterior de Pasteur e Koch. ↩︎
15. OPEN KNOWLEDGE FOUNDATION. O que são dados abertos?. Open Data Handbook. ↩︎