Gender Differences in Research Topic and Method Selection in Library and Information Science: Perspectives from Three Top Journals

Resumo Técnico: Diferenças de Gênero na Seleção de Tópicos de Pesquisa e Métodos em Ciência da Informação e Biblioteconomia

Problema
Embora a literatura existente sugira que o gênero influencia a seleção da metodologia de pesquisa — tipicamente postulando que mulheres preferem métodos qualitativos e homens preferem quantitativos — esses achados frequentemente falham em considerar o papel mediador do tópico de pesquisa. Além disso, estudos atuais frequentemente dependem de classificações binárias amplas (qualitativo vs. quantitativo) em vez de técnicas metodológicas específicas. Há uma carência de dados estatísticos granulares sobre as diferenças de gênero na seleção de métodos específicos (ex: entrevistas, abordagens teóricas) através de diferentes tópicos de pesquisa. Adicionalmente, a análise de conteúdo manual tradicional para classificação de métodos é trabalhosa e difícil de escalar para grandes conjuntos de dados. Este estudo aborda essas lacunas investigando as diferenças de gênero na seleção de tópicos de pesquisa e métodos dentro da Ciência da Informação e Biblioteconomia (LIS), controlando a variação de tópicos e utilizando uma abordagem de classificação automatizada para lidar com um grande corpus de artigos de texto completo.

Metodologia
O estudo analisou 5.281 artigos de pesquisa publicados entre 1990 e 2019 em três periódicos de alto nível da área de LIS: Journal of the Association for Information Science and Technology (JASIST), Journal of Documentation (JDoc) e Library and Information Science Research (LISR).

1. Identificação de Tópicos: Os autores empregaram o Top2Vec, um modelo de vetor de tópicos distribuídos, para identificar tópicos de pesquisa a partir do texto completo dos artigos. O modelo gerou 17 tópicos distintos baseados em coerência semântica, que foram nomeados manualmente usando conhecimento do domínio (ex: "Comportamento de busca de informação", "Bibliometria/Scientometria").
2. Classificação de Métodos (CogFT): Para superar as limitações da anotação manual, o estudo utilizou o CogFT (Cognize Full Texts), um modelo de classificação automática baseado em cognição de texto completo.
   • Arquitetura: Inspirado no CogLTX, o modelo segmenta os textos completos em blocos, utiliza um codificador global baseado em autoatenção (SciBERT) para determinar a relevância de cada bloco para métodos de pesquisa e extrai os blocos mais críticos.
   • Classificação: Uma rede de classificação usando SciBERT e uma camada Sigmoid classifica os blocos extraídos em 16 métodos de pesquisa específicos (ex: entrevista, abordagem teórica, experimento) com base na taxonomia estabelecida por Chu & Ke (2017).
   • Treinamento e Validação: O modelo foi treinado em um corpus de 1.981 artigos anotados manualmente. Para abordar o desequilíbrio de classes para métodos de baixa frequência, o conjunto de treinamento foi expandido usando buscas por palavras-chave e refinado via aprendizado de confiança (confident learning) para remover dados ruidosos. O modelo superou várias linhas de base, incluindo MS, Ngram+Chi2+NB e várias arquiteturas SciBERT/BigBird.
3. Inferência de Gênero: O gênero do autor foi inferido cruzando nomes próprios com três grandes conjuntos de dados (Administração de Segurança Social dos EUA, autores do PUBMED e World Gender Name Dictionary). Um método de consenso (exigindo correspondências de pelo menos dois conjuntos de dados) foi usado para garantir alta precisão (aprox. 98%). Autores não identificados automaticamente foram verificados manualmente.

Principais Resultados
A análise focou nos primeiros autores, representando 99,84% dos autores com gênero identificável (60,67% homens, 39,33% mulheres).

• Seleção de Tópicos: Existem disparidades de gênero significativas na seleção de tópicos. Autoras mulheres foram sobrerrepresentadas em tópicos relacionados a pessoas e questões sociais, como "Informação de saúde/comunidades" e "Bibliotecas escolares/literacia de informação". Autores homens foram sobrerrepresentados em tópicos relacionados a sistemas e algoritmos, como "Recuperação de informação/modelos e algoritmos" e "Avaliação científica".
• Seleção de Métodos (Geral): Mesmo ao controlar a proporção de gênero geral, métodos específicos mostraram viés de gênero significativo. Autoras mulheres foram significativamente mais propensas a usar Entrevista, Questionário e Observação. Autores homens foram significativamente mais propensos a usar Bibliometria e Abordagem Teórica.
• Seleção de Métodos (Dentro de Tópicos): Crucialmente, as diferenças de gênero na seleção de métodos persistem mesmo dentro dos mesmos tópicos de pesquisa.
  • Entrevista: Autoras demonstraram uma forte preferência pelo uso de entrevistas em cinco tópicos diferentes, incluindo aqueles tipicamente dominados por homens (ex: "Organização da informação/gestão da informação").
  • Abordagem Teórica: Autores demonstraram uma preferência mais forte por abordagens teóricas em quatro tópicos, mesmo aqueles dominados por mulheres.
  • Tendência Geral: As autoras demonstraram uma gama mais ampla de métodos significativamente preferidos em comparação aos homens.
• Variações de Periódicos: Embora a distribuição de tópicos e métodos tenha variado entre JASIST, JDoc e LISR, o achado central permaneceu consistente: independentemente do periódico, as autoras favoreceram significativamente a Entrevista, enquanto os autores favoreceram significativamente a Abordagem Teórica.

Significância e Contribuições
O artigo reivindica diversas contribuições para o campo da cientometria e estudos de gênero na academia:

1. Visão Granular da Seleção de Métodos: O estudo vai além da dicotomia ampla qualitativo/quantitativo para revelar preferências metodológicas específicas. Demonstra que as diferenças de gênero não são meramente uma função da escolha de tópicos; mulheres tendem a favorecer a Entrevista e homens favorecem a Abordagem Teórica através de uma ampla gama de tópicos.
2. Explicação Teórica: Os achados apoiam teorias de epistemologia social que sugerem que homens e mulheres podem perceber o mundo e adquirir conhecimento de formas diferentes. A preferência por "Entrevista" alinha-se a um "estilo cognitivo associativo" (interação, escuta, confiança), enquanto a "Abordagem Teórica" alinha-se a um "estilo cognitivo independente" (raciocínio, análise, julgamento independente).
3. Inovação Metodológica (CogFT): O estudo introduz e valida o CogFT, um modelo capaz de classificar métodos de pesquisa a partir de dados de texto completo com alta precisão usando um corpus anotado relativamente pequeno. Isso oferece uma solução escalável para analisar metodologias de pesquisa em grandes corpora, reduzindo a dependência de codificação manual trabalhosa.
4. Implicações para a Equidade Acadêmica: Os autores sugerem que compreender esses processos de design específicos pode ajudar a promover a inclusividade de gênero. Eles propõem que incentivar a pesquisa de métodos mistos e a colaboração entre gêneros poderia alavancar as diversas forças de diferentes estilos cognitivos, potencialmente estreitando a lacuna de gênero em produção e impacto científico.

O estudo conclui com limitações modestas, reconhecendo que os achados são específicos para três principais periódicos de LIS e que a inferência de gênero baseada em nomes é binária e pode não capturar todo o espectro de identidades de gênero. Sugere-se que trabalhos futuros incluam uma cobertura de periódicos mais ampla e entrevistas qualitativas com autores para explorar mais profundamente as causas subjacentes dessas diferenças.