Dia desses estava eu resmungando pra minha namorada o quanto a minha pesquisa empaca quando meus colegas (principalmente meu orientador) estão muito ocupados e eu não recebo feedback. Como a gente gosta de fazer sudoku juntos, eu comecei a fazer uma analogia entre os problemas atacados em pesquisa acadêmica e sudoku pra explicar meus resmungos. Achei a analogia curiosa, então aqui vão os dois pontos principais, quem sabe alguém acha mais.

Antigamente, isso desde a idade antiga até mais ou menos a 2a guerra mundial, os pesquisadores eram aqueles seres mitológicos, geralmente um pouco malucos, excêntricos e isolados. Eles resolviam seus problemas separadamente, ficando muitas vezes anos escondendo o jogo até conseguir resultados interessantes. Por isso vemos várias vezes na história casos de descoberta simultânea por pesquisadores isolados. O grande problema desse modelo é que muitas vezes você fica empacado. É isso que acontece comigo quando eu faço sudoku sozinho, sem minha namorada. As vezes tem uma solução óbvia pra uma célula, bem na cara, e eu simplesmente não vejo (obviamente isso acontece com ela também, quando ela faz sozinha). E é exatamente assim que me sinto quando falta colaboração na minha pesquisa: eu as vezes encontro problemas que me travam ou, pior ainda, perco um bom tempo num caminho errado, o que poderia ser evitado se alguém com um “fresh look” no problema me desse um toque. Colaboração se tornou essencial em pesquisa principalmente a partir da 2a guerra, quando a complexidade dos problemas (e o preço das soluções!) começou a ficar grande demais pra um pesquisador solitário (ou um até um país sozinho, vide CERN). E com os meios de comunicação atuais, isso só está acelerando. Um bom exemplo é o My Experiment, um portal em que pesquisadores contribuem a metodologia de experimentos pra facilitar replicação.

Outro aspecto em que sudoku se parece com um problema de pesquisa é no seu lifecycle, ou ciclo de vida. Quando surge um novo problema de pesquisa, ou até uma nova área, é como um jogo de sudoku recém começado. As primeiras células são bem fáceis de serem preenchidas, assim como é bem fácil fazer progresso no problema. Você ataca antes as chamadas “low hanging fruits”, ou seja, faz antes o que é mais fácil de ser feito. Daí surgem aquelas lendas, e essa eu ouvi diretamente da boca do Alan Kay, de cientistas da computação conseguindo PhD em uma semana (nos anos 50, 60) por um algoritmo para alguma coisa que ninguém tinha feito antes (não me lembro exatamente pra que). Um outro exemplo é a invenção dos compiladores, provavelmente o desenvolvimento na área de computação que teve o maior impacto na produtividade, impacto que dificilmente vai ter equivalente no futuro. O ponto é que é mais fácil quando ninguém fez nada na área ainda. Depois a coisa começa a empacar, e tem-se uma fase de progresso incremental, em que problemas difíceis são resolvidos um a um, cada um merecendo um PhD. Depois, quando o tabuleiro já está mais cheio, fica mais fácil de completar. É nessa hora que os pesquisadores perdem o interesse na área, e geralmente os problemas que faltam sobram pra indústria. E é nessa hora que eu perco o interesse, viro pro lado e deixo minha namorada terminar o sudoku em paz!