Em uma das minhas experiências profissionais em uma empresa anterior, observei uma prática que apelidei de “Friendship Code Review”. Nesse contexto, as revisões de código eram frequentemente realizadas com base em laços de amizade ou camaradagem, em vez de um foco rigoroso na qualidade do código. Essa abordagem resultava na negligência de aspectos críticos, permitindo a passagem de code smells e acumulando dívidas técnicas que poderiam ser evitadas com uma análise mais criteriosa.

Pensando nisso, resolvi pesquisar mais sobre práticas alternativas e me deparei com um experimento conduzido pela Google[1]. Você sabia que a prática de blind review é amplamente utilizada em revisões de artigos científicos? Embora os contextos sejam diferentes, os objetivos são semelhantes: reduzir vieses e promover avaliações mais justas e focadas no conteúdo. Foi exatamente isso que o Google apresentou no artigo “Engineering Impacts of Anonymous Author Code Review: A Field Experiment” [2].

Conduzido com engenheiros da Google, o estudo explorou os impactos de ocultar a identidade dos autores nas revisões de código.

Resultados interessantes incluem: ✅ Menor influência de hierarquia e relações pessoais nas revisões. ✅ Revisores sendo mais críticos e detalhistas em suas avaliações. ❌ No entanto, revisores frequentemente conseguiam deduzir a identidade dos autores (77% dos casos), reduzindo a eficácia completa da anonimização.

Isso nos lembra das práticas de double-blind peer review na ciência, onde as identidades de autores e revisores são ocultadas. Estudos mostraram que essas práticas promovem maior aceitação de autores menos conhecidos ou de instituições com menos prestígio, além de beneficiar a diversidade de gênero. Contudo, até mesmo na ciência, algumas pistas podem expor a identidade dos autores, como estilos de escrita ou referências específicas.

🎯 O que podemos aprender? Em ambos os casos, a anonimização: 1️⃣ Incentiva decisões baseadas no mérito do conteúdo. 2️⃣ Reduz vieses inconscientes, mas não os elimina. 3️⃣ Demanda estratégias para lidar com desafios práticos, como comunicação e dedução de identidades.

💡 Reflexão: A aplicação de técnicas de anonimização pode ser um caminho para revisões mais inclusivas, tanto na engenharia de software quanto na ciência. Porém, para maximizar seu impacto, é necessário considerar as limitações e ajustar as práticas de implementação.

Referência: [1] - https://lnkd.in/dDk5kUdb [2] - https://lnkd.in/dYAcnX3u

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