In name of science: confusion.

Science and Public Policy is a leading international journal on public policies for science, technology and innovation. It covers all types of science and technology in both developed and developing countries.
(From the journal webpage; red type by me)

Oxford Journals (by Oxford University Press) is a well known publisher of academic journals. One of his titles (Science and Public Policy) tells a lot about the prevailing confusion between science and technology, and about the continuing process of appropriation of technology and innovation under the name of science.
This is a "social battlefield", where scientists try to expand the limits of their fiefdoms and to integrate very large and important non science areas (technology and innovation), in a quest for power and influence under the banner of science. This allows scientists to claim funds, policies, protocol importance, and privileges in the definition and management of policies related to technology and innovation.
The message is clear: in name of science, problems of technology and innovation are to be discussed as issues of science and public policy - not as technology and public policy, not innovation and public policy.
It also makes a subliminar suggestion that technology and innovation are the same thing, or directly related, and that they must be discussed as "science issues". As well as the usual "linear model" idea: science as the cornerstone and origin of technology and innovation.

RorD, not RandD

The title of this post is more than a review of formal boolean logic. It suggests than R&D is a rhetoric trick, and that RorD would be a much more correct formula to describe the activities of research and development in the economy and society.
R (research) and D (development) have very different objectives and outputs (science versus technology; discovery versus innovation) and they are performed by different people in different places (academia, federal government funded research centres versus business and industry) and funded with money of very different origins (government versus industry). And their motivations are also different (intellectual passions versus economic added value).
Canadian Benoit Godin, from INRS University (Quebec) is the most important source about the critical history of science & technology statistics and innovation statistics. His sociological approach shows these devolopments as outcomes of “social battlefields” related with games of power and politics at the international level and betwen powerful actors and institutions (like OECD, UNESCO, European Community, World Bank, …). His web page is a mandatory reference for all interested in the issues of innovation (“the idea of innovation”) and statistics of science and technology (“the culture of numbers”).
In a recent paper (Godin and Lane, “Research or development? A short history of research and development as categories”, 2012) he emphasizes that the real issue it is not applied versus basic research, but research versus development, and that Research OR Development is an appropriate way to formulate the issue, nor R&D.
D is much more important than R, in money terms. R&D is the result of the appropriation of D (industry) by R (academy), profiting of the much larger dimension of D in order to claim a large R&D, of course leaded by academy - not a D&R leaded by industry and business, who really pay around ⅔ of the R&D bill in USA. These has “helped the case of candidates looking for symbolic and popular support for public funding if research activity”:

• "The co-mingling of research and development expenditures, activities and results had the effect of giving priority to research over development in policies. While research, which corresponds to one third of R&D expenditures, has specific categories to discuss it (basic and applied), the bulk of the R&D expenditures – two thirds is devoted to development – has no category at all. The difference in emphasis may be that governments’ funding of research has a large, articulate and influential interest group in university scholars, while there is no equivalent interest group for development."
  
• "Why do measurements fail to differentiate R methods from D methods? Why do indicators exclude the methods and imperfectly measure the outputs of industry (surveys of innovation)? Historically, the pervasive emphasis on scientific research by its champions has completely overshadowed the equally important contributions of engineering development. Furthermore, the “free market” bias often prevents public policies from even considering industrial production as being eligible to share in the stream of public revenues allocated to technological innovation. The supreme irony is that industry – private sector corporations and their employees – generate the majority of revenues collected through taxation and dispensed to the public and non-profit sectors through government programs. Nations that establish policies accounting for the mechanisms and indicators of all three, research, engineering development and industrial production, would be best positioned to lead innovation in the Twentieth-First Century".

The so called "two cultures" issue, after C. Snow and F. Leavis polemics in the 60´s (after the science versus humanistic culture and life approaches) continue to be actual (see the continuous flow of literature about the issue). Within academy and the R&D world there is also a "two cultures problem" - between the practice and culture of science and of engineering development / technology. There is nothing wrong with that. What is wrong it is not to realize and to assume that difference, and to mislead the society assuming R&D, not RorD.
R&D formula is a direct consequence of the "linear model" that wrongly assumes that technology (D) is a consequence of research (R), a second step of a cycle that begins and works upon the results of science activities. So the driver of development would be found in science and research - the offer side. That is wrong: technology is driven by the demand side, and often even science (aplied R) is driven by the demands of technology (D). (Genuine pure or basic R is said to be driven by intellectual passions of the researcher). 
This suggests me a different possible formulation: DandR. Or may be DorR.

(Italics, our responsability).

Ciência e tecnologia: revisitando Tycho Brahe

Tycho Brahe (1546-1601) foi uma personagem fantástica do Renascimento. Um excêntrico e faustoso nobre dinamarquês, contestário, uma personagem forte, mas pouco recomendável. Um tirano irrascível nos seus domínios, um artista da intriga palaciana, homem de grandes bebidas e comidas.
Mas também um homem que ajudou a mudar a visão cósmico do mundo, a inventar a "nova astronomia" e a criar a ideia de conhecimento com base empírica em dados observados, ligados à realidade, e rejeitando uma realidade como consequência de teorias metafísicas.

Vale a pena rever esta personagem, na sequência dos post anteriores sobre ciência e tecnologia.

Em primeiro lugar por causa do valor de observações únicas ou raras em ciência, e da importancia do contexto teórico no conhecimento científico. Tycho apercebeu-se, com espanto e até mesmo com incredulidade, do aparecimento de uma nova estrela, na noite de 11 de Novembro de 1572, quando se preparava para ir jantar, e se deslocava do seu "laboratório" (hoje considerado como o primeiro centro de investigação moderno, dedicado à observação experimental dos astros) para a sua casa.  
Hiparcos, 125 anos antes de Cristo, anunciou ter observado algo semelhante, o que era incompatível com a teoria. Por isso o anuncio de Hiparcos era tido como um "erro", incompatível com o quadro de referência clássico, uma observação não credível e nunca confirmada. Mas a observação de Tycho dava nova vida a uma tal observação e implicava a falsificação da doutrina clásssica, segunda as qual as estrelas eram parte imutável do universo. A observação de Tycho, entretanto confirmada por outros astrónomos, suportava a falsidade do quadro de referencia vigente - daí a sua importância. 

“A reprodutibilidade de um facto torna a sua observação excecionalmente fiável, enquanto que a sua recorrência revela que faz parte de um sistema natural” (Polanyi, Personal knowledge, pg. 137). O interesse sistemático de um facto pode ultrapassar completamente a sua ausência de regularidade – caso da descoberta de Tycho nessa noite de 1572, quando integrado num contexto teórico que o torna relevante. Tycho certamente não teria notado o fenómeno (como muitos outros que não o viram) se não estivesse rotinado na observação sistemática do céu, e se não tivesse acumulado um enorme conhecimento tácito da geografia celestial nessa zona – e se não tivesse uma motivação sistemática ou teórica para se interessar pelo acontecimento. Mentes preparadas ou motivadas são fundamentais para o processo de descoberta.

Em segundo lugar porque Tycho começa a modificar o paradigma prevalecente do conhecimento clássico. Tycho foi um observador sistemático do céu, e tentou mesmo formular um modelo que estivesse de acordo com o que observava, ou pelo menos com uma parte importante daquilo que observava. O seu modelo geo-heliocentrico, que ele julgava coerente com as observações existentes, era um modelo misto entre o proposto por Copérnico e o clássico de Ptolomeu. Por exemplo, as fases do planeta Vénus, que não eram explicáveis pela teoria clássica, eram coerentes com a proposta de Tycho. Apesar de ter conhecido alguma popularidade, o modelo de Copernico acabou por se impor, especialmente depois de Galileu. 
O grande contributo de Tych foi metodológico, na recolha sistemática e precisa de dados astronómicos. “Tycho não terá sido um génio criativo, mas foi um gigante da observação metodológica”, diz Koestler (The sleepwalkers, 1968, p. 297).
A construção teórica suportada e guiada pela evidencia empírica foi uma importante novidade introduzida por Tycho, que se apercebe de que para compreender a astronomia eram necessárias observações precisas, mesmo muitíssimo precisas, mas também continuadas ao longo de anos (Koestler, p. 289). “A navegação oceânica, a crescente precisão dos compassos magnéticos e dos relógios, e o progresso da tecnologia criou um novo clima de respeito pelos factos por si e pelas medidas exatas”, recorda Koestler (p.290).
Foram as observações precisas e continuadas do céu permitiram a Tycho um remapeamento celestial, uma nova cartografia do céu, com mil estrelas, o que na altura representou um investimento fabuloso.

Em terceiro lugar, Tycho foi um tecnólogo que desenvolveu novos instrumentos para a observação precisa do céu. Desenhou e construíu múltiplos  instrumentos para medir com precisão a posição dos astros - uma absoluta novidade para a altura, com o adicional dos instrumentos serem desenhados para serem fáceis de montar / desmontar e transportar. 
O que vemos aqui é uma estranha ligação entre a descoberta científica e a inovação tecnológica motivada pelas necessidades da ciência - exactamente no sentido inverso do tradicional modelo "linear" da inovação. 

Mas o grande “tesouro” de Tycho eram afinal as suas coleções de dados sobre os astros, dados precisos e contínuos no tempo, em especial sobre o “planeta difícil”, Marte. Nunca ninguém tinha antes acumulado um tesouro destes. Kepler terá sonhado com o acesso a esses dados, que Tycho guardava ciosamente, quando, nos seus últimos tempos de vida, contratou Kepler como assistente de investigação.
Porque é que, para Kepler, os dados de Tycho sobre a órbita de Marte tinham a chave para o segredo do movimento dos planetas? Porque a órbita de Marte parecia afastar-se muito do circular. 
As observações coligidas por Tycho eram  aliás um drama para ele próprio, que defendia órbitas circulares no seu modelo geo-heliocentrico ( a Lua e o Sol andam à volta da Terra, enquanto que os outros planetas - Mercúrio, Vénus, Marte, Júpiter e Saturno - andam à vota do Sol, todos envolvidos por uma esfera de estrelas fixas), e que por isso considerava esas observações como um grande e perigoso segredo. Mas para Kepler eram a oportunidade de poder traçar, ponto a ponto, a órbita do planeta e assim identificar a geometria da sua órbita – que afinal veio a verificar que era elíptica. Um facto que nem para Kepler fazia grande sentido: a que propósito é que havia de ser elíptica, e não circular? Ou outra forma de curva fechada? Na ausência de uma mecânica gravítica era difícil compreender a descoberta de Kepler. Seria Newton, alguns anos mais tarde, a esclarecer a questão. Um bom exemplo sobre a questão, abordada em post anterior, de que os dados em ciência só fazem sentido no contexto da teoria,

As leis de Kepler (órbitas elípticas dos planetas; velocidade linear variável ao longo da órbita, mas velocidade angular constante) foram as primeiras leis das modernas ciências naturais, inferidas a partir de observações empíricas. Koestler (1968, p.318) identifica aí "o divórcio da astronomia relativamente à teologia, e o seu casamento com a física".
Mas nem os modelos cósmicos de Tycho ou de Kepler sobrevieram até hoje à crítica da ciência. Sem prejuizo da relevância dos seus contributos. Mas as leis de Kepler sobreviveram, mesmo que o modelo cósmico de Kepler não tenha sobrevivido.
A morte de Tycho (em Praga, depois de sair da Dinamarca, na sequência de conflitos com o seu rei, que o levaram a abandonar, com grande pompa e espalhafato, o seu país de origem), esteve à altura da sua vida fantástica – e ainda hoje constitui um dos grandes enigmas da história, cuja exploração continua a ser desvendada por modernos métodos forenses. 
Sabe-se agora que afinal terá morrido por envenenamento com mercúrio. Experiências de alquimia que deram mal resultado? Ou a “vingança” de Kepler, que afinal seria depois o seu continuador como matemático oficial do rei? Ou antes vingança de Cristiano, então jovem rei da Dinamarca, sobre complicadas histórias familiares e de afrontas públicas e privadas, que aliás tinham estado na origem da sua saída da Dinamarca? (sobre o assunto ver artigo do Spiegel). Aguardam-se os resultados da última exumação de Tycho, feita em 2010.

Ainda a ciência e a tecnologia: a descoberta em ciência e fora dela.

Disse-se que o objectivo da ciência é a descoberta do conhecimento, não é a inovação. Claro que conhecimento adicional pode facilitar inovação - mas não obrigatoriamente.
Clarifique-se um ponto essencial e muitas vezes objecto de confusão: a descoberta do conhecimento não é um exclusivo da ciência. Há muito conhecimento, mesmo formal, estruturado, explícito, cuja descoberta é feita fora do âmbito da ciência, e nada tem de "científico", embora possa ser verdadeiro ou muito plausível como verdade. Científico não é sinónimo de verdade (uma confusão habitual e de consequências por vezes desastrosas).

A obsessão de Popper era o problema (filosófico) da demarcação: o que é que demarca o conhecimento científico do conhecimento não científico (metafísico, na terminologia de Popper. Entre outros, o conhecimento mágico entra aí). Para Popper apenas era relevante o conhecimento formal e explícito - porque é o único que é vulnerável e pode sobreviver à discussão e à crítica formal, logo pode ser falsificável, e eventualmente mostrar-se que é falso (falsificado).
O desprezo de Popper pelas raízes cognitivas do conhecer é bem conhecido, e a principal fonte de críticas às limitações da sua abordagem e do seu pensamento. Polanyi centrou-se precisamente nos aspectos cognitivos do conhecimento para explorar novas formas filosóficas de raiz epistemológica, e por isso mostrava simultaneamente algum apoio a algumas das ideias de Popper, enquanto que rejeitava (e quase que ridicularizava) outras ideias - muito em especial a ideia de Popper de que as origens das hipóteses em ciência (a formulação dos problemas a resolver) são irrelevantes para a sua discussão em ciência, e que não existem fontes de hipóteses mais credíveis do que outras - todas são para abater pela crítica, sendo a principal função da ciência é a eliminação (evidenciar a falsidade) de hipóteses, tenham elas sido propostas como foram. Popper serve-se emblematicamente da célebre carta de Einstein, reproduzida nos anexos da The logic of scientific discovery (1959, ap. xii, pg. 481), em que Einstein reafirma que a fonte de inspiração da sua inquirição sobre a teoria da relatividade nada teve a ver com os problemas da física de então, mas com os seus devaneios pessoais sobre um mundo "virtual" em que ele se deslocasse à velocidade da luz, ou próxima. Polanyi também se serve emblematicamente de outra carta de Einstein, com objectivos semelhantes (capítulo 1 de Personal Knowledge, 1958, p. 10, nota 2). Mas a indiferença de Popper sobre a importância dos aspetos cognitivos do conhecimento foi também uma das suas grande diferenças com o seu "arquinimigo" principal da altura: Wittgenstein, e a sua filosofia de raiz analítica, centrada sobre a linguagem. Peter Muntz terá sido o único a ser discípulo de ambos, e procurou mostrar como as suas filosofias, habitualmente tidas por radicalmente opostas, se poderiam antes completar se as personalidades e os aspectos pessoais de ambos para tal tivessem tido abertura e vontade de compreensão mútua (ver  Muntz (2004): Beyond Wittgenstein's poker: new light on Popper and Wittgenstein).

Não é a questão do método que, por si, diferencia o conhecimento científico. Isto não significa que os métodos experimentais sejam irrelevantes para a construção da ciência. Mas também não significa que o carácter experimental, por si, confira valor à atividade científica, nem que, por si, leve à aceitação obrigatória de factos científicos pela comunidade científica.
Também não é a origem das hipóteses: o essencial é a questão da integração do conhecimento descoberto num quadro teórico de referência, ou seja, a importância teórica da descoberta (porventura empírica). Se o conhecimento descoberto nada acrescenta, quer pelo reforço como pela refutação do quadro teórico prevalecente, então não tem valor científico. Daí que não haja ciência fora dos quadros teóricos prevalecentes. Daí que não faça sentido discutir experiencias, observações, dados novos, fora de um enquadramento teórico. Khun formalizou bem esta ideia, parte do seu modelo de transformação de paradigmas em ciência.
Mas se isso é assim em ciência, já não é necessariamente assim em engenharia e tecnologia, considerando o que se disse em post anterior. A ideia de que qualquer desenvolvimento em engenharia e tecnologia tem que ter enquadramento teórico é errada, e conduz a perversões patéticas - como as tentativas desastradas para tentar explicar com fundamentos formais da teoria aquilo que é de natureza tácita e empírica, e por isso inexplicável nessa base.
Este é um dos dramas da forma como atualmente se pretende "cientifizar" a engenharia e os doutoramentos em engenharia - e se tende a desvalorizar algo de eseencial em engenharia. (Existe um problema semelhante na área dos estudos "científicos" de gestão). Fruto da ignorância das diferenças entre ciencia e tecnologia - uma das grandes desgraças atuais, segundo o filósofo Joseph Agassi (um dos que melhor conheceu Popper), que não se cansa de o referir.

Ainda a questão da ciência e da tecnologia: e a engenharia?

O que é a engenharia?
Michael Polanyi faz uma exploração muito útil do conceito (ver, por exemplo, o segunda lição de Tacit dimension): a engenharia preocupa-se com os principios operacionais de entidades compreensivas - os tais "artefactos" da tecnologia. Por outras palavras: a engenharia preocupa-se com as questões sistémicas (ao nível de sistema) em entidade constituídas por partes - a "lógica" do funcionamento dos mecanismos. Por isso não se pode reduzir a engenharia aos princípios da química e da física - a engenharia está num plano (ou "camada") acima disso. Os limites da engenharia são impostos pelas condições fronteira do seu nível - que são impostos pelo nível inferior, da química e da física. Quando uma máquina falha, encrava ou "parte", a responsabilidade é do nível inferior, da química e da física. Quando uma máquina não atinge os seus objectivos práticos, é uma falha de engenharia.
Por isso não se pode pensar engenharia ignorando as ciências que controlam o funcionamento dos materiais, das forças, das reações químicas, etc. Mas a engenharia não se confunde com essas ciências - mesmo que as fronteiras entre ciência e tecnologia possam por vezes ser difusas e pouco claras.
Como consequência, a essência da engenharia não se pode confundir com o pensamento científico. Preocupa-se com princípios operacionais que sustentam o funcionamento de tecnologias. Como já se disse, a tecnologia não procura a verdade, mas a criação de valor. A engenharia, como conhecimento sistemático de princípios operacionais, não pode restringir-se ao conhecimento científico - na realidade pode usar muito conhecimento científico, pode mesmo organizar parte do seu conhecimento como se fosse uma ciência, mas na realidade a engenharia integra em grande escala, e prioritariamente, conhecimento empírico (não necessariamente "científico") de natureza tácita. Conhecimento empírico, obtido pela tatear de experiências e ensaios, dos sucessos e dos insucessos, que permite que os sistemas funcionem (ou acabem por funcionar) - mesmo que não sejam bem conhecidas ou compreendidas as razões porque na realidade funcionam mesmo. A ideia de que hoje em dia "a tecnologia é científica" não é verdade - sem prejuízo de hoje em dia a incorporação de conhecimento científico nas tecnologias ser feito em muito maior escala e com muito maior profundidade e, naturalmente, permitir explorar tecnologias para além do que antes era razoável ou viável.
Se a engenharia depende então tanto de conhecimento não formal, mas empírico e tácito, logo por definição de raízes pessoais (obtido por interiorização das experiencias pessoais), então o ensino da engenharia tem que facilitar essas oportunidades, e ajudar mesmo a apreender os respectivos processos de facilitação. O que pode ser é muito dificil, dada a variedade de ambientes aplicacionais da engenharia. Mas é indispensavel. Como é que isso é reflectido nessa coisa do RAD?
Sou de uma geração que nasceu para a engenharia com o "admirável mundo novo" dos modelos matemáticos e da simulação numérica com computadores, em grande escala, em engenharia. Recordam-se das grandes esperanças na cibernética (anos 60 e 70), inclusivé como instrumento "científico" de planeamento económico e social ? Quarenta anos depois isso foi largamente interiorizado, mesmo rotinizado, e compreendemos agora alguns dos exageros das esperanças aí colocadas: (como seria de esperar) afinal há ainda muita engenharia a descobrir e compreender para além dos modelos e das simulações, e o retorno da importância da experiência empírica em engenharia conhece um renascer nas discussões sobre a pedagogia e a didática do ensino da engenharia. Como é que isso reflecte na nossa Escola de Engenharia? Como é que isso se reflete nos nossos programas doutorais e na forma como se organizam e discutem os doutoramentos?
A adopção de metodologias puramente "científicas" na engenharia e nas tecnologias é um erro que castra mesmo o essencial do que se procura ou pretende. Esta confusão é lamentável, bem conhecida e persistente.

Engenheiros: inovar versus descobrir, os "papers" e as "coisas"

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Na intervenção no recente Workshop conjunto das minhas cadeiras de Inovação e C&T, dos programas doutorais da Escola de Engenharia e do EDAM MIT Portugal, o professor António Araújo manifestou de forma clara e vincada a sua incomodidade perante o processo de avaliação académica em engenharia.
Recordam-se os seus pontos essenciais:
- engenharia é diferente de ciência,
- escrever "papers" não parece ser a vocação de engenheiros,
- afinal o essencial da engenharia parece passar ao lado da atividade académica em engenharia.
Estamos de acordo. Vale a pena discutir estas ideias.
A ideia de que ciência e tecnologia são coisas muito diferentes é um dos "leitmotivs" da nossa abordagem pessoal sobre inovação tecnológica. Na realidade a confusão entre as duas coisas é um dos problemas mais lamentáveis do ensino superior em Portugal, e não só, nas áreas da engenharia e das tecnologias.
O objectivo da ciência é descobrir conhecimento, enquanto que o objectivo da tecnologia é inovar, criando novas combinações de artefactos adoptados por comunidades de utilizadores que neles encontram valor acrescentado. Descobrir e inovar não são a mesma coisa. São mesmo muito diferentes. Inovar pressupõe valor num mercado, e o valor da inovação é dependente da evolução económica dos mercados. Logo por natureza uma inovação tem um ciclo de vida e uma temporalidade finita, ao contrário do conhecimento da ciência, que em principio é intemporal (até ser eventualmente refutado ou mostrado como falso) e independente das vicissitudes do mercado e valorizações pelos utilizadores, reais ou potenciais. A "verdade" da ciência é o resultado de um processo de emergência (no sentido da teoria da complexidade) de consenso entre a própria comunidade científica, em função do seu enquadramento nos paradigmas conceptuais vigentes nessa comunidade (Kuhn e, especialmente, Polanyi) e da evidência da sua falsidade, ou não (Karl Popper). Em ciencia não há inovação, mas sim descoberta. Em tecnologia não existe verdade, mas existe sucesso: a adopção de uma certa ideia do uso do artefacto por uma comunidade de utilizadores que deles tiram partido (valor), no seu contexto especifico de utilização (logo, nas condições da sua própria existência civilizacional). Logo os critérios de avaliação de descoberta e inovação são completamente diferentes. É por isso dramática a tendência (crescente nalguns sítios, inclusive na UM) para querer adoptar critérios de avaliação "científica" para a avaliação "tecnológica" - e o resultado são monstros inqualificáveis como essa coisa do RAD, que pervertem a vocação de uma Escola de Engenharia, atrasam o desenvolvimento tecnológico, prejudicam a formação dos alunos e a inserção de verdadeiros engenheiros e tecnólogos no ensino universitário.
Compreende-se bem a incomodidade do António: depois de dois anos na ESA e (quase) dez anos integrado no team de Fórmula Um da Toyota (cerca de oitocentas pessoas!, baseado em Colónia, na Alemanha) com responsabilidades sobre equipes de engenharia do team, logo em circunstâncias altamente competitivas, quer sob o ponto de vista interno como externo, com uma forte pressão de inovar e ter sucesso em curto prazo, por natureza nas fronteiras da tecnologia (engenharia), o choque do ambiente académico é perfeitamente compreensível.
Não porque a vida académica não seja altamente competitiva - na realidade hoje em dia é. Mas é uma competição muito diferente da competição do mercado tecnológico, e onde os critérios de sucesso são completamente diferentes dos critérios que avaliam o sucesso no mercado da engenharia e das tecnologias - é uma competição baseada no sucesso de publicações (papers), ainda por cima geridas por critérios de valor "científico", e não tecnológico.
Passar do mundo de fazer coisas novas e avançadas que funcionam (vão e vêm á ISS no espaço, estão dentro de semanas a correr nos carros a competir nas pistas de Fórmula Um) para o mundo dos "papers" onde os critérios de sucesso (publicação ou não, e onde) são definidos de forma completamente diferente, e mesmo sem relação alguma com os critérios anteriores, é naturalmente um grande choque. Porque é passar para um mundo onde as competências (skills) para o sucesso são completamente diferentes, competências essas que se aprendem num mundo que não é o da engenharia real (mas que são competências que realmente se podem aprender de forma progressiva - um ponto geralmente ignorado hoje em dia, mas que não tem muito a ver com a tecnologia e a engenharia).
A realidade é que o essencial da engenharia parece passar ao lado da atividade académica em engenharia. A avaliação dos doutoramentos é feita pelo sucesso dos "papers" e não pelo sucesso (ou promessa de sucesso) dos artefactos e das tecnologias desenvolvidas. A avaliação das carreiras académicas é feita por critérios de papers e citações. Os doutorandos e os académicos queixam-se, com razão, que têm muita dificuldade em publicar sobre protótipos e semelhantes (o que é verdade: as equipes editoriais são em geral ignorantes e, tal como muita outra gente, mesmo na academia, confundem inovação com novidade - coisas muito diferentes). Ou seja, um doutoramento em engenharia acaba por desenvolver competências que não são as essenciais da engenharia, com manifesto detrimento das essenciais - desenvolver "coisas" que funcionam melhor e que são mais úteis (com maior valor, pelo menos potencial). Note-se que não estamos a dizer que a competência de escrever e publicar é irrelevante ou pouco útil - não, até porque a consideramos muito importante - mas não é o essencial da engenharia. É um complemento, depois do essencial.
Há poucos meses ouvimos um dos grandes professores do MIT começar uma intervenção numa conferencia MIT Europe, em Viena, com umas palavras muito significativas. Qualquer coisa como: "Nós, no MIT, acima de tudo gostamos de falar dos nossos protótipos e nos nossos modelos de simulação, não dos nossos papers". Mensagem clara, com muitos destinatários, e uma marca de diferenciação. É por isso incompreensível que nos critérios internos para avaliação do sucesso das atividades do MIT Portugal entrem prioritáriamente os papers - e os contributos para as empresas afiliadas, os protótipos desenvolvidos, etc., sejam secundarizados e, pior do que isso, ignorados e mesmo desvalorizados.
Para post de um blog, isto já vai longo. Mas provavelmente voltaremos ao assunto.