O Sinal e o Ruído
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Nossos cérebros, afinados com a necessidade de detectar padrões, estão sempre buscando um sinal, enquanto deveríamos, ao contrário, avaliar quão cheios de ruídos se mostram os dados.
Enfrentamos apuros sempre que o aumento da quantidade de informações ultrapassa nossa capacidade de processá-las.
Risco, conforme explicitado pelo economista Frank H. Knight em 1921,45 é algo em que você pode colocar um preço.
Um dos riscos mais difundidos na era da informação, como escrevi na Introdução, é que, mesmo considerando que a massa de conhecimento no mundo seja crescente, o hiato entre aquilo que sabemos e o que pensamos saber pode estar aumentando.
Apostadores de sucesso, ao contrário, pensam no futuro como manchas de probabilidade, flutuando para cima e para baixo, como uma fita que registra o pulsar da bolsa de valores a cada tranco provocado pela chegada de novas informações.
Incerteza, por outro lado, é o risco difícil de aferir. Podemos ter uma consciência difusa dos demônios que nos espreitam lá fora. Podemos até estar bastante preocupados com eles. Mas, na realidade, não temos ideia de quantos são e de quando podem atacar. Sua estimativa rabiscada às pressas pode estar errada por um fator de cem ou de mil; não há meio seguro para saber. Isso é incerteza. O risco lubrifica as engrenagens da economia de livre mercado; a incerteza é o cascalho que faz a engrenagem emperrar.
Bayes acreditava na perfeição divina e defendia a obra de Isaac Newton, que parecia sugerir que a natureza segue leis regulares e previsíveis.
Em muitos casos que envolvem atividades humanas, o próprio ato de prever pode alterar o comportamento das pessoas. Às vezes, tal qual na economia, essas mudanças podem afetar o resultado da própria previsão, seja para anulação ou otimização. As projeções relacionadas à gripe e a outras doenças infecciosas são afetadas por ambos os lados desse problema.
Chris Anderson, editor da revista Wired, escreveu, em 2008, que o mero volume de dados eliminaria a necessidade de teoria e até de método científico.37 Este é um livro pró-ciência e pró-tecnologia e, em minha opinião, muito otimista. Entretanto, argumenta que essas visões estão totalmente equivocadas. Os números, em si, nada dizem. Nós falamos por eles. Nós os imbuímos de significado. Como César, podemos interpretá-los de maneiras que sirvam aos nossos interesses e desvinculadas de sua realidade objetiva. Previsões baseadas em dados podem se concretizar — e podem falhar. É quando negamos nosso papel no processo que se elevam as chances de fracasso. Antes de exigir mais de nossos dados, precisamos exigir mais de nós mesmos.
“Estamos vendo um processo fascinante. Em casos de doenças que não possuem qualquer mecanismo causal, os noticiários precipitam o aumento das notificações”,
Um prognóstico que consegue se realizar por conta própria é chamado de previsão autorrealizável ou profecia autorrealizável. Isso pode acontecer com a divulgação de uma pesquisa eleitoral em uma disputa com muitos candidatos, como no primeiro turno de uma eleição presidencial.
“O que descobrimos, muitas vezes, é que, quanto mais um problema de saúde estiver na mente das pessoas e quanto mais for discutido, mais perto suas notificações chegarão de 100% dos casos.”
Ozonoff acredita que esse fenômeno pode ser responsável, em parte, pela velocidade com que a gripe suína pareceu se espalhar pelos Estados Unidos em 2009. A doença se disseminou com rapidez, mas parte do acentuado aumento estatístico pode ter vindo de pessoas que notificaram aos médicos sintomas que, de outro modo, teriam ignorado.
O segredo está em lembrar que um modelo é uma ferramenta para nos ajudar a entender as complexidades do universo, jamais um substituto para ele.
“O melhor modelo de um gato é um gato.”91 Todo o resto excluirá algum tipo de detalhe. Quão pertinente esse detalhe pode ser dependerá do problema que estamos tentando resolver e do grau de precisão de que precisamos como resposta.
