Nos bastidores da era dos dados, uma batalha se desenha

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De um lado, temos os cientistas de dados, engenheiros da estatística moderna.

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Eles operam sob um paradigma claro: dado bom é dado abundante, e os modelos certos vão extrair sentido mesmo da bagunça.

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Do outro, os estatísticos demógrafos, herdeiros da tradição censitária, formados na escassez.

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Gente que consegue passar horas debatendo o conceito de "domicílio".

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Para eles, dado confiável não é o que vem pronto, é o que foi bem pensado antes de ser processado.

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Ambos usam métodos, mas não o mesmo

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Cientistas de dados confiam no padrão emergente, enquanto o demógrafo se detém diante da exceção recorrente.

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• Métodos automatizados extraem regularidades, mas ignoram contextos mal definidos
• Métodos tradicionais detectam vieses, mas podem ser difíceis de aplicar

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Há algo, porém, que o cientista de dados ainda está aprendendo e que o demógrafo experiente já sabe:

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Não saberemos tudo, mas podemos saber o suficiente com método certo.

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Trata- se de uma disciplina que exige julgamento humano, moldado por heurísticas bem treinadas, fruto da experiência, não da apenas da tecnologia.

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Basta uma gota de sangue

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O caso de Elizabeth Holmes e a Theranos é um exemplo quase arquetípico de como a sedução da inovação sem método pode levar a um colapso retumbante.

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É também uma fábula moderna sobre o que acontece quando se abandona a experiência pela tecnologia pura.

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No centro do escândalo Theranos estava uma promessa que parecia tão sedutora quanto inviável: realizar centenas de exames laboratoriais com apenas uma gota de sangue.

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A ideia era revolucionária, não apenas pela conveniência, mas por reconfigurar todo o modelo de inferência clínica.

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Em vez de seringas, tubos, espera e dor, um pequeno furo no dedo bastaria para revelar todo o seu organismo.

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A gota como espelho do corpo inteiro

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Mas há uma diferença crucial entre ideia engenhosa e método confiável.

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E foi exatamente aí que o castelo de Holmes desabou.

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O que ela queria fazer, no fundo, era o que demógrafos fazem todos os dias: inferir o todo a partir de uma parte.

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Só que eles aprenderam, com séculos de erro e revisão, que isso exige regras muito rígidas.

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E que, ao contrário do que narrativas sugerem, mais gente trabalhando não leva a resultados melhores.

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A diferença entre amostra e adivinhação

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O problema não era a ideia de usar uma gota de sangue, isso já é feito para exames específicos.

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O problema era querer extrair todas as informações de uma única amostra minúscula, ignorando:

• a variabilidade biológica entre capilares e veias
• os limites da tecnologia laboratorial
• os efeitos de diluição
• os controles de qualidade que validam qualquer inferência

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Em outras palavras, Holmes cometeu um erro básico de amostragem: achar que qualquer parte representa o todo.

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É como pegar os dados tal qual são liberados pelo IBGE e dizer que se pode fazer Geomarketing.

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O Censo é um pesquisa universal, o oposto de amostral, mas suas informações refletem aquele momento.

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Usar os dados de 2022 em diante, exige método para definir:

• O que está sendo incluído
• O que está ficando de fora
• Com que peso cada unidade representa as demais

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O fascínio da parte pelo todo

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O que Holmes tentou fazer foi uma amostragem de alta compressão, capturar muito com quase nada.

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Na demografia, isso é feito com cuidado extremo, modelagem matemática, mensuração da incerteza e uma aviso claro que o dado é resultado de tal método.

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Por exemplo, podemos usar amostras pequenas quando:

• Selecionadas com probabilidades conhecidas
• Acompanhadas de variáveis auxiliares
• Calibradas para a população total
• Apresentada com estimativas de erro

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Ética na estatística

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Holmes foi além do erro técnico, ela cometeu o erro ético da inferência.

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Declarou resultados como certos quando não havia nem dados confiáveis, nem métodos válidos, nem replicabilidade.

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Ela desprezou o princípio fundamental que move toda a amostragem séria: admitir o que não se sabe.

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A demografia não oferece certezas, ela oferece estimativas com margem de erro.

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E é justamente essa humildade metodológica que a torna robusta.

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A moral da história

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Elizabeth Holmes nos lembra que vai ter sempre alguém tentando substituir método por carisma e uma história bem contada.

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Acontece que, a parte nunca pode falar pelo todo sem regras claras de seleção.
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A confiança em dados depende, antes de tudo, da confiança no processo que os gerou.

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Amostragem é isso: uma arte de escolha, ponderação e inferência.

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Não basta ter uma gota, nem todo o sangue, é preciso saber o que isso representa.