No início dos anos 2000, em função de uma colaboração com parceiros industriais, tínhamos muito interesse na previsão do comportamento de uma certa variável ao longo do tempo com auxílio de ferramentas matemáticas. Fazer previsões sobre o comportamento de variáveis pode ser muito importante nos ambientes corporativos, industriais e comerciais, porque permite a antecipação de soluções para problemas que surgirão no futuro e a garantia da qualidade de produtos e serviços que são postos à disposição da sociedade.
Naquele momento, no entanto, a atividade proposta era muito desencorajada por vários colegas, com base em dois argumentos principais: a) o comportamento da variável seria muito complexo e até um pouco imprevisível; e b) os efeitos se manifestavam ao longo de tempos muito grandes, de forma que a variável seria afetada por muitas perturbações, tornando a previsão com ferramenta matemática muito difícil. Segundo esses colegas, esses argumentos estavam amparados em testes industriais realizados alguns anos antes e documentados em um relatório.
O problema, nesse caso, é que ninguém conhecia o tal relatório e os tais dados, apenas o relato oral da experiência. Muitos meses depois, finalmente encontramos o tal relatório, que apresentava essencialmente quatro pontos medidos ao longo de um dia, com intervalos de amostragem de 8 horas, após um teste industrial. No documento, o segundo ponto era maior que o primeiro, o terceiro ponto era menor que o segundo e o quarto ponto era maior que o terceiro. Esse comportamento observado no teste era o que amparava o discurso dos colegas na planta industrial. No entanto, o relatório não dizia que as variações observadas estavam no limite na precisão da medida experimental, de forma que o mais correto seria dizer que a variável havia apresentado um padrão de comportamento trivial e constante.
Em função do achado, recebemos autorização para realizar alguns testes na planta industrial, que mostraram que o comportamento da variável era simples e previsível, permitindo o desenvolvimento de ferramentas matemáticas de previsão também simples, a implementação de técnicas avançadas de controle e a construção de um novo discurso sobre o problema. Os resultados obtidos foram publicados anos depois em uma revista científica.
O episódio mostra que nós devemos sempre rejeitas as teses sem lastros, em que não temos acesso aos dados ou em que os dados são desconhecidos. Com frequência corporações e indivíduos são pressionados a apresentar conclusões muito rapidamente para resolver problemas, sem que os dados permitam de fato derivar as conclusões apresentadas. Por isso, consulte sempre os dados, antes de tomar uma tese como verdadeira.
Como exercício, o Presidente da República, que mente muito e frequentemente sobre quase tudo e fala muitas bobagens sem amparo factual dos dados, disse que a prova do ENEM estava ganhando a cara do Governo Federal e que os temas das redações, em particular, não continham mais o ativismo político e exploração de aspectos comportamentais dos anos anteriores. Com base na experiência pregressa, fui checar os temas das redações desde 1998 e observei que os temas foram sempre de caráter geral, versando sobre problemas cuja discussão interessa à sociedade brasileira, de forma particular, e à sociedade mundial, de forma mais ampla. Não vi nem ativismo e nem exploração de aspectos governamentais, como o Governo Federal quer que você acredite. Uma vez mais, a tese não tem lastro factual.
Fique atento para as teses sem lastro. Sua carreira de pesquisador vai se beneficiar muito se você colocar sob suspeita todas as teses que estão amparadas em dados que são desconhecidos ou a que você não tem acesso. O mundo está cheio de apressados e mentirosos.
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