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Enviado por: Antônio Silva
Modelagem estatística é retórica, não ciência.
Embora seja a estatística uma ciência, a modelagem não o é. Os modelos tentam explicar a realidade a partir a partir de uma simplificação. Escolhem-se as premissas e imagina-se, em teoria, quais fatores poderiam explicar o fenômeno. Depois, parte-se para a confrontação da função elaborada com a base de dados disponível e verificam-se quais variáveis são realmente relevantes e mede-se o poder explicativo do modelo (que é avaliado como um percentual, tipo 72%).
Até aí nada demais. O problema está na discricionariedade na eleição das premissas e da base de dados. Com a manipulação adequada desses instrumentos, é possível encontrar confirmação pseudocientífica para qualquer idéia concebida a priori.
O maior desafio é justamente o publicitário. Aqueles a quem certas conclusões beneficiam têm todo interesse em divulgar esses “achados” estatísticos. Entretanto, o debate fica parcialmente interditado, pois depende de um conhecimento que não é acessível a todos. E , quando alguém mostra as fragilidades do modelo, a imprensa costuma tratar do tema (quando de fato trata) como disputa política ou ideológica. No fim, os modelos acabam servindo como meras peças de retórica.
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Existem estudos
Existem estudos interessantíssimos que mostram a correlação (com elevada probabilidade) entre o número de policiais e o nível de criminalidade. Dependendo do gosto do freguês (ops, do pesquisador) a conclusão pode ser a de que quanto maior o efetivo nas ruas, maior os índices de crimes e, portanto, acabe-se com a polícia…
Bobagem isso, no final das
Bobagem isso, no final das contas o que não falta é gente que só tem a retórica e consegue convencer as pessoas de coisas grotescas.
Se existem dados e métodos para analisar os dados, nada mais louvável que alguém o faça. O problema não é que da estatística você prova qualquer coisa, mas a falta de debate e questionamento. Isso inclui questionar a validade da amostra e do modelo aplicado, mas não significa achar que qualquer coisa prova qualquer coisa uma vez que aquele que acridita em tudo é tão tolo quanto aquele que acredita me nada.
Pior ainda é o maniqueísmo de muita gente, principalmente do governo e da mídia que gostam de mostrar as análises que lhes interessam.
O Tiago Ferraz citou no comentário a relação entre polícia e criminalidade, curioso é que ele esqueceu de dizer que isso é exemplo de livro texto de econometria do problema de simultaneidade, onde não se aplica os modelos usuais.
O que me deixa intrigado é essa “teoria da conspiração”. Acho que tem um fundo de verdade, no final das contas raras vezes se escreve um artigo rufutando o resultado empírico de outro artigo, principalmente desses “estudos” que nem costumam sair em revista especializada, apenas a resenha na mídia.
É preciso separar o joio do trigo.
Existe sim, Marco. No próprio
Existe sim, Marco. No próprio balanço de pagamentos têm uma conta específica para isso.
Não existem boas estatísticas
Não existem boas estatísticas para maus dados, e muito menos para vigaristas, calhordas, larápios entre outros bichos da gatunagem. Não adianta atacar os métodos e modelos. Isso somente cria uma cortina de fumaça. O que temos que ter é o conhecimento difundido sobre os pressupostos, contornos e limites para exercer a crítica e a parcimônia.
Caro Antônio Silva.
Sinto
Caro Antônio Silva.
Sinto muitas vezes a mesma revolta do que tu sentes quando leio trabalhos com base em modelagem estatística, acho que em parte tens razão mas gostaria de te contrapor um pouco.
A modelagem estatística em contraposição aos modelos determinísticos tem um handicap que para ser superado é muito trabalhoso. Os trabalhos de modelagem estatística geralmente partem de uma premissa básica que se não é respeitada invalidam as suas projeções. Geralmente nos trabalhos de modelagem estatística, devido a séries de dados pequenas, se supõe que as séries temporais são aleatórias e estacionárias, dois exemplos dessas falhas acham-se ma Mecânica dos Fluidos e Hidrologia. O primeiro supunha-se por mais de 80 anos que a turbulência nos escoamentos era um fenômeno perfeitamente aleatório (apesar de algumas evidencias não mostrarem isto), na década de setenta achou-se a Ordem no Caos! Na hidrologia estuda-se principalmente com séries estacionárias, supondo que o clima não se altera com o tempo!
Como se vê duas ciências exatas sofrendo o crime dos modelos estatísticos.
Agora indo para o que mais interessa os leitores deste Blog, se ciências exatas ou da natureza, pecam em avaliar corretamente as premissas básicas para a modelagem estatística, o que me dizes de ciências humanas ainda não totalmente parametrizadas, economia, sociologia e outras.
Quando estes cientistas sociais utilizam modelos estocásticos para prever séries temporais alguns desastres podem ocorrer.
No início disse que queria te contrapor um pouco, e agora vem a contraposição, quando na ausência de modelos determinísticos, pois não se conhecem com precisão as relações entre as diversas variáveis dos fenômenos estudados, é necessário se lançar a mão de modelos estocásticos. O problema não está aí, o problema é não ver que a extrapolação de séries através de modelos estatísticos está sujeita as chuvas e trovadas, e o bom pesquisador deve estar ciente da fragilidade de seus resultados.
Dou outro exemplo das ciências da natureza, um geólogo quando está tentando achar petróleo no alto mar, tem que lançar a mão de dados precários e de difícil interpretação, com coragem beirando a loucura, e poucos profissionais de outras áreas teriam, ele arisca sua credibilidade e algumas centenas de milhões de dólares mandando perfurar onde ele acha que tem petróleo.
Muitas vezes nos deparamos com situações que a solução é arriscada, mas se não a tomarmos nada ocorrerá, o que deve se ter sempre em mente é que não somos Deus e devemos ter a humildade de reconhecer as nossas limitações.
E o número de assaltos à
E o número de assaltos à bancos?
Agora houve uma confrontação dos números divulgados pela Febraban e a Secretaria de Segurança Pública.
E agora, como é que fica? A diferença é gritante.
Os bancos são Poderosos e conseguem confrontar os dados do Governo. Mas, e o resto da sociedade, como é que fica?
Qual é a confiabilidade dos dados divulgados??!!
A estatística nada mais é do
A estatística nada mais é do que uma ferramenta para extrair informações de um conjunto de dados.
Como toda ferramenta, pode ser usada com múltiplas finalidades, inclusive como arma de retórica para favorecer políticas de interesse.
Mas não se pode confundir o mau uso de um instrumento (estatística), com a inutilidade dos mesmos, quando usados por gente séria.
A modelagem tem avançado bastante em várias áreas, sendo capaz de prever trajetórias de furacões com dias de antecedência, e também lançar luz sobre temas econômicos, ainda que sujeita a restrições.
Mas acho q qdo os caros
Mas acho q qdo os caros Antonio e o Nassif falam em ciencia, acho q eles querem dizer as ciencias humanas. Dai lembro-me q uns fisicos haa anos atras escreveram numa revista de filosofia frances (eu creio) um artigo furado. Os filosofos acharam o maximo…. Dai lembro-me daquela frase do Rutherford: “The only possible interpretation of any research whatever in the ‘social sciences’ is: some do, some don’t”
Caramba… este ee um post q
Caramba… este ee um post q parece ser mas nao ee. Modelagem estatistica pode ser usado como ciencia, sim. Assim como estatistica pode ser usado ou interpretada erroneamente. Veja o caso do estudo de faltas no NBA, onde uma das conclusoes ee q haa um bias racial… O problema nao estao nos resultados, mas nas interpretacoes dos mesmos. Alias, escrito no seu post.
Alias, caro Antonio, a partir do momento q “qquer coisa” ee usado como inst. politico, dai “qquer coisa” vira retorica, nao? Entao se seguir o raciocionio do caro Antonio, se os politicos usam a fome como retorica politica entao a fome deixa de existir para se tornar retorica politica?
Excelente o post do Antônio
Excelente o post do Antônio Silva, assim como o comentário do Rogério Maestri.
A respeito deste, tenho minhas dúvidas (e acredito que ele também, embora não se estenda no assunto) sobre se as ciências sociais conseguirão ser parametrizadas a ponto de modelos matemáticos (mesmo os que trabalhem com incertezas, jogos, caos etc.)conseguirem “fechar” um caso concreto.
No máximo, creio que se conseguirá aproximações mais sofisticadas – e sem dúvida valiosas, quando houver boa fé (essa variável tão humanamente incerta) nas premissas e e nos objetivos.
Dito isso, esclareço que tudo o que está escrito acima não passa de um chute de um analfabeto em ciências exatas.
Ó Tiago,
Eu prefiro
Ó Tiago,
Eu prefiro argumentar com a correlação entre uso de adoçantes artificiais e o IMC – Índice de Massa Corpórea (obesidade). É a melhor prova que adoçantes artificias engordam…
Sempre existe previsibilidade
Sempre existe previsibilidade no caos assim como existe imprevisibilidade em qualquer causa/efeito, por mais direta que seja (teoria do Caos). A realidade não é completamente imprevisível, portanto os modelos, por origem simplificadores, não são completamente inúteis, apenas limitados. Argumentos da teoria clássica do tipo causa/efeito, por mais fundamentados e antigos, nunca explicam totalmente uma previsão. É assim em qualquer ciência, inclusive na economia. Procure por Teoria do Caos na net, é quase uma filosofia, é útil pra que se entenda os limites dos argumentos/teorias/modelos.
Perdoe-me, mas estatística
Perdoe-me, mas estatística não é matemática aplicada? Isto é, não é uma técnica?
Esse conceito moderno de “ciência” foi construído por alguns homens no século XIX, quando também foram divididas e institucionalizadas as disciplinas, dentro de um patamar de conhecimento datado. Muitas “ciências” responderam às necessidades de um contexto particular. O homem não tem nada de exato ou de previsível, e as “ciências” decorrem dele, exatamente assim, inexato e imprevisível.
Há 5 mil anos os chineses já conheciam as propriedades quânticas do mundo da física, mas o Taoismo não é ciência para os ocidentais porque não passou pela institucionalização dos “cientistas” do século XIX.
Assim, um estatístico moderno, numa pesquisa, parte de “uma premissa básica”, portanto, já fez uma escolha, e qualquer escolha é uma atitude política, no sentido amplo. Aliás, escolha é a chave desta democracia institucional, formal, presente na constituição da maioria dos países do século XXI.
Certa vez ouvi a seguinte pergunta em sala de aula, sem a devida resposta: Onde está o político na composição do quartzo? Minha resposta: Está no interesse pelo quartzo, caso não houvesse interesse, sua composição poderia ainda estar desconhecida.
O melhor recado aos estatísticos é dado por eles mesmos: se um ser humano tem suas pernas no forno e a cabeça na geladeira, em proporções de massa igual e com temperaturas iguais e opostas, a resultante é uma temperatura média.
Por tudo isso discordo do colega Rogério Maestri, não é a forma como a “ciência” é tratada que a torna inexata, a inexatidão vem do seu criador.
Acho que a “ciência” responde aos pressupostos e necessidades presentes em cada época, sua “exatidão” muda com o decorrer do tempo, com os novos conhecimentos que são agregados, com novas técnicas. Jamais as “ciências humanas” serão parametrizadas porque o Homem jamais será parametrizado indefinidamente. E as “ciências exatas” também não têm parâmetros absolutos, veja o velho Einstein e a sua relatividade. O próprio tempo, usado de forma parcelada nas “ciências exatas”, foi tido por ele como uma quarta dimensão do espaço, portanto, indissociáveis.
Veja também a incerteza na exatidão da posição do átomo. Só a energia liberada pelo equipamento usado para localizar o átomo faz com que ele mude de lugar, isto é, ao focar qualquer fenômeno, você já interferiu nele, a imparcialidade da “ciência”, que resultaria em exatidão, é um mito, tal qual a forma da Terra e o geocentrismo da Idade Média.
Assim como esta noção de “ciência” de uso corrente, veiculada pela mídia, é um mito. Só temos acesso, restrição hoje amenizada pela Internet, a aquilo que se torna visível pela mídia comercial ou especializada ou acadêmica. Esta visibilidade é seletiva, resultado de uma escolha por alguns. Dê uma espiada nos “cientistas” que são ouvidos pelas redes de TV!
Ouvi o MV Bill (rapper) dizer no Roda Viva/TV Cultura que fez uma pesquisa sobre as periferias das grandes metrópoles do Brasil para torná-las visíveis, é uma luta contra a invisibilidade. Quais foram as “invisibidades” desde o séculos IV a.C. (gregos)? Não sabemos, são invisíveis!
O mundo contemporâneo está abarrotado de técnicas, o funcionalismo e o pragmatismo assolam nossa civilização e relegam a Ciência ao ostracismo, porque a Ciência é essencialmente crítica, seja com relação ao comportamento dos fluidos, seja ao comportamento Humano. Não é à toa que Descartes só se convenceu da sua existência através da dúvida, até ele, que é muito lembrado nas “ciências exatas”.
Não seria o objetivo da Ciência a compreensão do mundo real? A Arte e a Filosofia também não são formas de apreensão do mundo? Sempre que eu penso nessas coisas me dá vontade de rever o filme Blade Runner, visão de um futuro em que o desenvolvimento técnico ainda aparece em descompasso com o desenvolvimento do Homem.
Precisa entender de
Precisa entender de econometria. Falar em tese qualquer um fala, principalmente do que não entende… Peça o estudo e mostre as críticas aos procedimentos econométricos, senão é só manifestção do medo daquilo que você ignora.
Cara Regina
Acho que escapou
Cara Regina
Acho que escapou um pequeno detalhe do meu comentário importante para compreensão do todo. Minha preocupação é mais pragmática do que filosófica. A existência do imprevisível mesmo nas ciências naturais é algo axiomático, que não somos capazes de explicar na totalidade nem o movimento da asa de um mosquito, isto é um fato. Entretanto se ficarmos numa atitude contemplativa procurando entender o universo antes movimentarmos um dedo, teremos algo de certo, não saberemos nem como movimentar o dedo.
Não estou preocupado na definição de ciência, pois a própria definição dessa não permitirá a visão da natureza como um todo. Estou preocupado, isto sim, na solução ou minimização de problemas, para isto atitudes meramente contemplativas não resolverão nada. A busca de exatidão na solução de problemas contraria qualquer possibilidade de solucioná-los, modelos conceituais ou estatísticos partem de abstrações da natureza que em si levam as simplificações. Quando se fala em teoria da relatividade se tem o exemplo do anteriormente exposto, exemplificando: Para se resolver uns problemas simples de movimento de um corpo, podem empregar tanto a teoria Mecânica Clássica como a Teoria da Relatividade, a solução, na maior parte dos casos, será satisfatória em ambos os modelos, em pouquíssimos casos a Mecânica Clássica não dará bons resultados e será necessário algo mais elaborado.
Acho que falta é uma idéia geral do que venha a ser a teoria dos modelos, e se este conceito ficar claro, divide-se o que é filosofia do que é “ciência exata (???)”, deixando para nós, pragmáticos, a solução de problemas sem a preocupação de “erros”.
Um modelo tanto determinístico como estatístico é uma representação em leis e equações de uma realidade física (ou social), este modelo está certo enquanto as suas respostas forem boas, parece um pouco “naïf” mas é real. Nenhum pragmático de bom nível pensa que o que ele está resolvendo é um problema real, parece brincadeira mas é fato. Um bom físico, engenheiro ou químico quando está na presença de um problema que pretende solucioná-lo tem a certeza que nunca terá uma solução real do seu problema, ele terá isto sim a solução do seu modelo. Se o modelo for bom, a solução estará próxima a realidade, a medida que o modelo for mais pobre, mais distante ela estará. Nenhum modelo está certo, pode ser mais ou menos adequado.
Bem, e a diferença de modelos conceituais e modelos estatísticos? Sujeito original dessa discussão. A onde ela está e o que faz os modelos ditos determinísticos serem mais robustos que os estocásticos? A diferença está na capacidade de extrapolação de um em relação ao outro, modelos ditos determinísticos são baseados em leis físicas (que também são interpretações da realidade) e modelos estocásticos são meros ajustes de situações a equações matemáticas. Quando ajustamos algo a uma lei matemática vale um princípio científico claro, interpolar é fácil, extrapolar é temeroso.
Insisto, aplicação de modelos estocásticos a ciências sociais é possível, aplicar modelos estocásticos a problemas que envolvem um número maior de parâmetros do que os que conhecemos a interdependência é necessário, mas achar que os seus resultados não são passíveis de erro, que é o problema.
Não precisamos evocar o princípio da incerteza de Heisenberg, como foi feito para invalidar a exatidão de soluções tecnológicas de problemas, não precisamos evocar o efeito borboleta de Lorenz para mostrar os erros dos modelos determinísticos e estocásticos, precisamos simplesmente ter a humildade de saber que nunca estamos solucionando o real, nem no físico nem no abstrato.
As uvas econométricas estão
As uvas econométricas estão para lá de verdes…
Mori, deixe de ser
Mori, deixe de ser “superior”. Mostre conhecimento e envie artigos que, se fundamentados, serão bem recebidos.
Prezado Rogério,
Li com
Prezado Rogério,
Li com cuidado, mas é ingenuidade. pensar que algusn muitos Modelos não são craidos sob medida para corroborar teses adequadamente convenientes e publicá-las como corretas, com um ar de superioridade e arrogância, que é mais transparentes ainda nos vestais e prépostos que comentaram abaixo. O processo de justificação de uma tese produz os resultados que alimentam os seus justificadores.
É ingenuidade pensar que ciência é só ciência. É crítico criticar o pensamento cabeção difundido, visto que se é conveniente para alguns, talvez não o seja para todos.
abrxxx
Na verdade, todo argumento é
Na verdade, todo argumento é retórico, seja científico ou não. A estátistica é um tipo de argumento que aumenta a força de uma tese pela aparência de verdade que está tem, carregada pelos números, do mesmo modo dizer que algo é científico ou não também tem grande força retórica.