OBJETIVOS: Propor um novo índice adaptado de riscos esperados para avaliar, planejar e acompanhar projetos de pesquisa que dependem de financiamento e estrutura adequada para o seu desenvolvimento. MÉTODOS: Uma grade de resultados aceitáveis em relação aos projetos de pesquisa com variáveis complexas foi aplicada como índice para mensurar o desempenho dos projetos. Para sua implementação foram utilizados o índice de ulcer como medida básica para acomodar as seguintes variáveis: custos, fator de impacto de publicação, levantamento de fundos e registro de patentes. Obteve-se uma ferramenta de modelagem aqui denominada "Retorno sobre Investimento Científico" (RoSI) que permitiu mensurar e acompanhar projetos de modo analítico, levando-se em conta o conjunto dos resultados esperados, as respectivas variáveis e suas interações analisadas num ambiente virtual semi-quantitativo. RESULTADOS: O modelo foi testado para avaliação de três projetos da Instituição (projetos A, B, e C). Diferentes curvas refletem os índices de ulcer identificando o projeto de menor risco (projeto C) relacionado ao desenvolvimento e resultados esperados de acordo com o investimento inicial ou total considerado. CONCLUSÃO: O modelo contribuiu tanto para a quantificação dos riscos e planejamento, quanto para a definição de investimentos necessários que contemplem ações de contingência, beneficiando os diferentes stakeholders envolvidos: o financiador (investidor ou doador), o gestor e os pesquisadores.

OBJECTIVE: To propose a measure (index) of expected risks to evaluate and follow up the performance analysis of research projects involving financial and adequate structure parameters for its development. METHODS: A ranking of acceptable results regarding research projects with complex variables was used as an index to gauge a project performance. In order to implement this method the ulcer index as the basic model to accommodate the following variables was applied: costs, high impact publication, fund raising, and patent registry. The proposed structured analysis, named here as RoSI (Return on Scientific Investment) comprises a pipeline of analysis to characterize the risk based on a modeling tool that comprises multiple variables interacting in semi-quantitatively environments. RESULTS: This method was tested with data from three different projects in our Institution (projects A, B and C). Different curves reflected the ulcer indexes identifying the project that may have a minor risk (project C) related to development and expected results according to initial or full investment. CONCLUSION: The results showed that this model contributes significantly to the analysis of risk and planning as well as to the definition of necessary investments that consider contingency actions with benefits to the different stakeholders: the investor or donor, the project manager and the researchers.