A Ciência Aberta está transformando dados de pesquisa em objetos formais de publicação, com identificadores persistentes como o DOI. Os princípios FAIR — que exigem dados localizáveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis — ganharam reconhecimento crescente, com familiaridade entre pesquisadores saltando de 15,2% para 40,6% entre 2018 e 2025.
No Brasil, agências como a FAPESP já exigem Planos de Gestão de Dados em determinadas modalidades de fomento. Registrar DOI para datasets garante citabilidade, rastreabilidade e conformidade com editais, além de integração automática com o ORCID do pesquisador, equiparando dados de pesquisa a artigos e livros na produção científica formal.
Por muito tempo, a produção científica se resumiu, para fins de reconhecimento e citação, a artigos, livros e capítulos. Os dados brutos que sustentam essas publicações — planilhas, bancos de imagens, séries históricas, resultados experimentais — quase sempre ficavam de fora do processo formal de registro, arquivados em um computador pessoal ou perdidos após o fim de um projeto. Esse cenário está mudando rapidamente, e o combustível dessa mudança tem nome: Ciência Aberta.
Em 2026, dados de pesquisa deixaram de ser um subproduto do artigo científico para se tornar um objeto de publicação por direito próprio — com identificador persistente, metadados, política de acesso e, cada vez mais, DOI (Digital Object Identifier) próprio. Para pesquisadores, editoras e programas de pós-graduação, entender essa mudança já não é opcional.
O que os princípios FAIR exigem dos seus dados
Os princípios FAIR — sigla para Findable (localizável), Accessible (acessível), Interoperable (interoperável) e Reusable (reutilizável) — foram propostos internacionalmente para orientar a gestão de dados científicos na era digital. Na prática, eles estabelecem que um conjunto de dados só cumpre seu papel científico se puder ser encontrado por humanos e por sistemas automatizados, o que exige metadados ricos e um identificador único e persistente — normalmente um DOI.
O impacto dessa agenda já aparece em números. O relatório State of Open Data 2025, produzido por Digital Science, Figshare e Springer Nature em sua décima edição, ouviu mais de 4.700 pesquisadores em 151 países e mostrou que o conhecimento sobre os princípios FAIR quase triplicou desde 2018: a familiaridade saltou de 15,2% para 40,6% dos respondentes. O apoio a práticas abertas também é amplo — 88% dos pesquisadores endossam o acesso aberto e 81% apoiam o compartilhamento aberto de dados.
Ainda assim, o mesmo relatório aponta uma lacuna persistente: dois terços dos pesquisadores afirmam que quem disponibiliza dados FAIR não recebe reconhecimento acadêmico proporcional a esse esforço. É justamente aqui que o registro formal — com DOI, repositório confiável e metadados completos — faz diferença: transforma um dataset em algo citável, rastreável e, portanto, contabilizável na trajetória do pesquisador.
Ciência Aberta também é política de fomento no Brasil
A exigência por dados abertos e bem geridos não é apenas uma tendência internacional distante da realidade brasileira. A FAPESP, uma das principais agências de fomento do país, já inclui o Plano de Gestão de Dados (PGD) entre os anexos obrigatórios de propostas em determinadas modalidades e chamadas. O documento deve descrever, em até duas páginas, os dados e metadados que o projeto vai produzir, eventuais restrições legais ou éticas de acesso, e a política de preservação e compartilhamento adotada ao final da pesquisa.
Outras instituições de fomento e universidades brasileiras seguem caminho semelhante, incorporando planos de gestão de dados às exigências de projetos financiados — um movimento que reflete a orientação de organismos como o IBICT (Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia) em favor da preservação digital e do acesso aberto à produção científica nacional.
O problema é que a infraestrutura ainda não acompanha totalmente a política: estudos sobre repositórios de dados apontam que uma parcela expressiva deles ainda não atribui identificadores únicos (como DOI, Handle ou URN) aos datasets depositados, o que compromete justamente o critério “localizável” dos princípios FAIR. Ou seja, o dado existe, está depositado, mas não é plenamente rastreável nem citável — um problema que o registro de DOI resolve de forma direta.
Por que registrar DOI para um conjunto de dados
Registrar DOI para uma publicação tradicional — livro, artigo, capítulo — já é prática consolidada entre pesquisadores brasileiros. Estender essa lógica aos dados de pesquisa traz vantagens concretas:
- Citabilidade formal: um dataset com DOI pode ser citado em outros trabalhos com a mesma precisão de um artigo, o que fortalece o currículo e as métricas de impacto do autor.
- Rastreabilidade permanente: o DOI aponta sempre para a versão correta e vigente dos dados, mesmo que o link original do repositório mude com o tempo.
- Conformidade com editais: cada vez mais chamadas de fomento pedem explicitamente que os dados produzidos sejam disponibilizados de forma FAIR, com identificador persistente.
- Integração com o ORCID do pesquisador: quando o dataset tem DOI e o autor tem ORCID, o crédito é atribuído automaticamente, sem necessidade de atualização manual em cada currículo ou plataforma.
- Diferenciação entre versões: dados são frequentemente atualizados ou corrigidos; o DOI permite versionar o conjunto de dados de forma clara, preservando o histórico.
Como colocar isso em prática
Para um pesquisador ou programa de pós-graduação que ainda não incorporou essa prática, o caminho é relativamente direto:
- Organize os dados e a documentação: descreva metodologia de coleta, formato dos arquivos e eventuais restrições éticas (especialmente em pesquisas com seres humanos).
- Escolha um repositório adequado: repositórios institucionais, temáticos ou de acesso aberto costumam oferecer atribuição de DOI como parte do depósito.
- Registre o DOI do conjunto de dados, vinculando-o, sempre que possível, ao DOI do artigo ou livro relacionado e ao ORCID dos autores.
- Inclua o plano de gestão de dados na proposta de projeto, quando exigido pela agência de fomento, detalhando como os dados serão preservados e compartilhados.
Conclusão: dados como parte da produção intelectual
A transição de dados de pesquisa de “material de apoio” para “produção citável” é uma das mudanças mais relevantes da Ciência Aberta na década. Ela exige dos pesquisadores brasileiros uma mudança de mentalidade: tratar o dataset com o mesmo cuidado formal dedicado a um artigo ou livro — incluindo, sempre que possível, o registro de um DOI próprio.
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Referências
- Digital Science, Figshare, Springer Nature. The State of Open Data 2025. Disponível em: stateofopendata.com. Acesso em: jul. 2026.
- FAPESP. Gestão de Dados / Plano de Gestão de Dados. Disponível em: fapesp.br/gestaodedados. Acesso em: jul. 2026.
- GO FAIR. Princípios FAIR. Disponível em: go-fair.org. Acesso em: jul. 2026.
- SciELO em Perspectiva: Humanas. O depósito de dados de pesquisa no campo de Estudos Urbanos. Maio de 2026.