"O pensamento estatístico um dia será tão necessário para a cidadania eficiente quanto a capacidade de ler e escrever" - H.G. Wells
Uma das poucas discordâncias com o escritor britânico Herbert George Wells, conhecido como H.G Wells do início do século 20, é em relação à frase acima que abre essa coluna. O pensamento estatístico já era necessário muito tempo antes mesmo do nascimento do escritor.
Narrativas manipuladas, utilizando da "autoridade" dos números para influenciar populações através da mídia com diversos objetivos (tais como comerciais, ataques e projetos de poder) e em grau maior, foram criadas para propagar as atrocidades mais horrorosas da história.
Aqui irei mostrar como números, gráficos e tendências podem transformar uma história, mesmo que todos os números que dão base para ela estejam corretos. Assim, chama atenção as palavras de Darrel Ruff que diz que:
"sem redatores que usem as palavras com honestidade e conhecimento.... o resultado só pode ser um absurdo".
Nesse sentido, usarei alguns exemplos de falácias que considero essenciais para se prestar atenção. A pandemia e as eleições, por exemplo, revelaram uma lacuna enorme em relação ao conhecimento de falácias estatísticas e argumentativas por parte da população enviesada, muitas vezes, por suas paixões ideológicas. Diante disso, farei uma pequena introdução com o intuito de poder preparar o leitor para se defender.
Amostra com tendenciosidade embutida
Muitas pessoas têm a necessidade de defender e de acreditar em suas velhas convenções, de modo que provoca, assim, uma dissonância cognitiva que é bastante frequente. Relembro que uma das nossas comunistas, Katiane Bispo, disse brilhantemente em um dos artigos do Zero Águia que "temos por essência olhar para o futuro com otimismo, mas todas as ideias novas não são aceitas de imediato". Isso porque nós temos pouca tolerância a mudança mais do que gostaríamos de admitir.
Hoje em dia, por parte de alguns grupos mais conservadores, é comum vermos notícias extremamente tendenciosas causadas por uma cega necessidade de crença e na preservação de instituições. Sendo assim, surge pesquisas tendenciosas, como a da arma de poder para sustentar as narrativas de grupo.
Essa espécie de falácia é marcada principalmente pelos dados surpreendentemente positivos e precisos. Samuel Johnson dizia que números redondos são sempre falsos. Pesquisas de opinião acabam sendo uma longa batalha contra as fontes de tendenciosidades.
Um caso muito utilizado para esse exemplo ocorreu em 1948, quando o jornal The Chicago Tribune previu de forma equivocada, com base em uma pesquisa por telefone que Thomas E. Dewey, que Dewey se tornaria o próximo presidente dos Estados Unidos.
No entanto, eles não haviam considerado que apenas um determinado grupo poderia pagar por telefones, excluindo segmentos inteiros da população de sua pesquisa.
Falsa correlação de causa e efeito
A pandemia foi um prato cheio para aquilo que os estatísticos chamam de efeito "Post Hoc". Esse termo refere-se a uma falácia comum em terra de cegueira ideológica que consiste em pegar elementos correlacionados e criar uma falsa correlação de causa e efeito entre eles.
Para tanto, um exemplo em relação aos medicamentos sem comprovação científica para a Covid-19, indicados por alguns médicos negacionistas e grupos de Whatsapp de extrema direita, é: "eu e minha família tomamos ivermectina e fomos curados".
Durante a pandemia comentários como esse nas redes sociais eram frequentes. Para essas pessoas, era como se a causa da cura fosse responsabilidade do medicamento, porém o que grande parte delas não se atentaram foi o fato de que elas estavam entre os cerca de 80% de pessoas que, com ou sem ivermectina, teriam as formas mais brandas da Covid-19 ou teriam se curado sozinhas, por meio das defesas do seu próprio organismo.
Em seu livro "Como mentir com Estatística", Darrel Ruff apresenta uma situação parecida durante a década de 50 quando apareceram medicamentos com a promessa de curar resfriados em apenas 7 dias, porém, sendo ou não duvidoso o medicamento, um resfriado dura em média uma semana.
Um tipo muito comum de falsa correlação é aquela supersticiosa, em que nenhuma das variáveis tem efeito sobre a outra, mas mesmo assim tem uma correlação. Matheus Schmaelter, mestre em Filosofia pela UERJ, apresenta a seguinte situação:
"nas últimas copas do mundo de futebol, toda vez que o cantor Mick Jagger vestiu a camisa da seleção brasileira ela foi derrotada. Portanto, para que que seleção brasileira seja campeã da copa do mundo, Mick Jagger deve que parar de usar a camisa da seleção".
Nesse exemplo, a suposição parte do fato de que o Brasil perdeu a copa, por causa do cantor Mick Jagger que vestiu a camisa da seleção e assistiu ao jogo com ela.
Segundo Schmaelter, a simples sucessão temporal de acontecimentos não é suficiente para determinar que o primeiro seja a causa do segundo. Outros fatores, como o mau preparo físico, pouco desenvolvimento nos treinamentos e má relação entre os membros da equipe, apresentam razões muito mais prováveis para o mau desempenho do time em campo.
Gráficos e figuras exageradas
Para a manipulação, são comuns e bem útil a utilização de gráficos e símbolo cujo objetivo é apelativo. No entanto, tal recurso pode se tornar sorrateiro, bem sucedido e mentiroso. Gráficos pictóricos, ao comparar duas ou mais quantidades, são capazes de enganar só aumentando a largura ou o comprimento ao demonstrar um único fato.
Tais distorções nos últimos tempos foram pesquisas eleitorais e dados distorcidos para atacar as estratégias de combate à pandemia da Covid-19. Por trás de uma representação gráfica mora uma narrativa com uma conotação positiva, negativa ou até mesmo neutra.
Em suma, os gráficos tentam contar uma história e desejam mostrar a informação. Uma das maneiras mais simples de distorcer os dados é alterar o eixo Y (vertical). O site Social Exmostra um exemplo muito comum de distorções de gráficos, a saber:
É possível observar nos Gráficos acima que, no lado esquerdo, há a restrição do eixo Y na faixa de 3,140% a 3,154%. Dessa forma, parece que as taxas de juros estão subindo rapidamente. O tamanho das barras significa que as taxas, em 2012, são várias vezes superiores às de 2008. Mas ao exibir os dados com o eixo Y começando em zero, conta uma narrativa mais precisa, onde as taxas de juros estão praticamente estáticas.
Algumas dicas para evitar ser enganado
Darrel Ruff, em seu livro "Como mentir com Estatística", aconselha que para encarar uma estatística falsa e derrubá-la, é necessário algum nível de ceticismo e algumas perguntas, como: Quem está dizendo? Como ele sabe? O que está faltando?
"A primeira característica é procurar a imparcialidade". Institutos de pesquisa, laboratórios, representantes comerciais têm um ponto para ser provado, uma narrativa para atingir um objetivo.
Buscar tendenciosidade em uma história cujos dados que sustentam ela sejam tão perfeitos que não podem ser contestados – inclusive um dos pré-requisitos para algo ser considerado científico é o princípio da falseabilidade, que é quando o estudo é passível de ser testado – e quando há uma seleção de fatos favoráveis afim de suprimir fatos desfavoráveis.
Além de que, em muitos anúncios ou pesquisas apelativas, um nome geralmente acompanhado de uma instituição é apresentado para reforçar a narrativa e trazer alguma credibilidade aos dados apresentados.
Certifique-se de que o nome usado como argumento de autoridade esteja por trás da informação e não apenas citado ao longo da narrativa. O que nos leva para uma outra pergunta: Como essa autoridade sabe?
Uma questão frequente durante uma dissimulação estatística é o tamanho da amostragem durante as pesquisas. Confira sempre se a amostra é grande o suficiente para permitir uma conclusão aceitável e que faça sentido.
A ausência de um dado específico quando a fonte é uma das partes mais interessadas na narrativa é mais do que necessário para se lançar suspeita sobre a pesquisa toda.
Darrel Ruff apresenta um caso ocorrido na Universidade de Jonhs Hopkins:
"muito tempo atrás, a Universidade de Jonhs Hopkins passou a aceitar mulheres em suas turmas, uma pessoa particularmente simpática a educação mista relatou algo realmente chocante: 33% das mulheres da Hopkins, ou um terço, haviam se casado com membros do corpo docente! Os números brutos mostravam um quadro mais claro: havia três mulheres matriculadas na época, e uma delas se casara com um professor".
Ruff com seu exemplo mostra que o número pode surpreender, porém a ausência de um dado remove praticamente todo seu significado.
"Veja! Os negros estão livres há gerações e, mesmo assim, não se [vê uma grande quantidade na sociedade de] professores, advogados, médicos ou até mesmo bancários negros. Isso não prova que os negros são simplesmente menos inteligentes e menos trabalhadores?"
Esse trecho, retirado do livro Sapiens de Yuval Noah Harari, exemplifica um pensamento oriundo do racismo científico que se fortaleceu durante o século XIX e de pretexto para a segregação racial. No entanto, podemos ver como diversos dados estão escondidos para favorecer e justificar o racismo.
Contudo, as estatísticas da época suprimiram violentamente o fato de que a população negra foi excluída e brutalmente perseguida. Os preconceitos raciais fechavam as portas de trabalho na época devido ao mito de que negros não eram cidadãos confiáveis. Sem recursos financeiros as pessoas não tinham acesso pleno à educação.
Esses obstáculos marginalizam a população negra e, consequentemente, os preconceitos raciais aumentam e dão base para leis discriminatórias. Nesse sentido, o racismo era constantemente retroalimentado, e apesar de diversas conquistas e avanços sociais, essa estrutura ainda se estende até os dias de hoje.
Por falta do conhecimento estatístico ficamos à mercê das mais diversas manipulações e controle social. A libertação nasce no conhecimento.
Texto escrito por Matheus Noronha
Formado em Mecânica Aeronáutica, estudante de Engenharia de Automação e Controle pela Universidade São Judas. Um amante da ciência e literatura e curioso por essência.