O Que Não Fazer na Análise de Indicadores (ou como somos manipulados pelos números)

A matemática, também conhecida como “Rainha das Ciências”, carrega consigo a força dos números e a grandeza da exatidão. Por isso, quando colocada em alguma discussão ou apresentação através de números ou gráficos, há uma tendência de maior valorização do argumento que a utiliza. Indicadores, resultados quantitativos, levantamentos e estudos numéricos tendem a ser vistos como um embasamento mais rico, mais “exato” ou “científico”. Por isso, tendem a dar mais segurança ao interlocutor, embora nem sempre isso seja verdadeiro.

Isso acontece porque a matemática não erra, mas as pessoas sim. Nossas análises podem ser distorcidas por vieses conscientes ou inconscientes. Um caso clássico é que correlação não indica causalidade. Por exemplo, se lhe for dito que nos últimos três anos 100% dos empresários que fecharam as portas dos seus negócios possuíam celular, você vai deixar de ter seu aparelho? É claro que este é um exemplo aparentemente absurdo, mas introduz como podemos ser enganados e por vezes nem perceber.

Perceba agora este exemplo mais sutil: na década de 80, os economistas Daniel Kahneman (Nobel da Economia em 2002) e Amos Tversky realizaram uma experiência muito interessante, relatada no livro Os Números (não) Mentem. Esse exemplo dá clareza de como a aversão ao risco bloqueia o pensamento claro na tomada de decisões.

O enunciado da experiência dizia que os EUA estavam tendo o surto de uma doença e havia duas possíveis maneiras para combatê-la:

  • Uma aparentemente mais conservadora, que tinha grande chance de funcionar, mas que só poderia ser aplicada em poucas pessoas e não faria efeito no resto da população.
  • Outra aparentemente mais arriscada que poderia funcionar em muitas pessoas, mas com taxa de sucesso muito baixa.
  • Estas estratégias seriam apresentadas ao público, que deveria escolher com qual o governo deveria proceder.

Estatisticamente, as duas estratégias salvariam o mesmo número de pessoas (exemplo: 50% de chance de funcionar em 18 milhões de pessoas salvaria 9 milhões de pessoas ou 3% de chance de funcionar em 300 milhões de pessoas, que também salvaria 9 milhões de pessoas). Com isso, o esperado é que a divisão entre as respostas fosse de 50% para cada uma das alternativas, já que seriam estatisticamente equivalentes e produziriam os mesmos resultados finais.

Mas a forma de obter os resultados foi descrita de forma diferente. A primeira estratégia enfatizava a alta taxa de salvamento, apesar de funcionar num número baixo de pessoas. A segunda enfatizava que era um tratamento de menor efetividade, mas que poderia ser aplicado num número muito maior de pessoas. O primeiro teve muito mais aceitação porque pessoas se deixaram influenciar pela forma com que os tratamentos estavam descritos. O segundo experimento parecia mais arriscado. A “aversão ao risco” é um fator que nos leva a decisões piores sem nos darmos conta de como estamos decidindo.

matematica indicadores

Outro exemplo mais próximo é o dado (tão usado como propaganda política) que afirma que o Brasil é um dos países que mais investe em educação no mundo como percentual do PIB. Uns utilizam isso para enaltecimento, outros para denunciar corrupção e má administração.

Apesar de ser um dado verdadeiro, é preciso ser colocado em contexto: de fato investimos maior porcentagem do PIB em educação do que grande parte dos países desenvolvidos, mas deve-se atentar que a pirâmide etária desses países é completamente diferente, tendo uma quantidade relativa de jovens consideravelmente menor que a do Brasil.

Por isso, o investimento por aluno seria o indicador mais correto a analisar. E quando isso é visto, estamos bem atrás dos países desenvolvidos, com aproximadamente 50% do investimento por aluno. Aqui é o caso clássico do uso do indicador errado para comparação do desempenho.

Muitas vezes indicadores inadequados para análises são utilizados para reforçar o que já temos como premissa, o chamado viés de confirmação. Isso ocorre quando, em vez de uma análise isenta, buscamos os números que confirmam aquilo que queremos provar. Isso é mais um forte indicador de como somos suscetíveis a um discurso, e quando dados são adicionados a esse discurso, a manipulação fica ainda mais simples, pois temos a tendência de crer em números da forma que nos são apresentados.

Assim, quando são apresentados gráficos e indicadores que causam deslumbramento à primeira vista, é preciso parar e refletir se são de fato tudo aquilo que se apresenta ou se estamos nos deixando guiar pela oratória de quem apresenta. Ou ainda, se estamos projetando algum viés cognitivo como a aversão ao risco ou o viés de confirmação. Procure sempre avaliar de forma crítica e cautelosa se a construção por trás daquele gráfico ou indicador realmente representa o fenômeno que se quer observar. Não se deixe levar pela incerteza disfarçada de certeza que alguns números podem oferecer.

 

0 respostas

Deixe uma resposta

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado.