Seja pelo escândalo do Facebook e Cambridge Analytica, pelo nosso mapa traçado detalhadamente pelo Google Maps, ou simples sugestões de compras relacionadas em um e-commerce. Nós temos nossos dados coletados e analisados diariamente usando para o bem, e inevitavelmente, para o mal.
Produzimos uma infinidade de dados, diariamente, deixando cliques e rastros de navegação em todo o universo online. Se observados isoladamente, esses dados podem parecer irrelevantes. Mas através de conceitos da Inteligência Artificial como Machine Learning e outros métodos para a análise de dados, eles já se tornaram um divisor de águas para o avanço do conhecimento em todas as áreas de nossa sociedade. Desde a medicina até à música, do Facebook ao mundo real.
BIG TRASH DATA:
Big data é lixo. Sim, é lixo como aquele pedaço de carne sobrado que vai pro lixo pois não sabemos como reutiliza-lo e fazer um delicioso carreteiro, por exemplo.
Sem metáforas, big data nada mais é do que toda a informação que recebemos mas que involuntariamente deixamos passar, pois não temos capacidade de processá-la e armazená-la no nosso cérebro. Mas a diferença, é que no mundo digital, toda essa informação que produzimos, fica armazenado, e se analisada com atenção, pode ser o estopim para uma revolução na inovação mundial. Desde a sugestão de publicações no Facebook até a descoberta de cura para diversas doenças.
ANALISAR. MAS O QUE ANALISAR?
Quem procura, acha. Mas precisamos saber o que procurar.
Na visão de Steven D. Levitt (Freaknomics), “a economia é uma ciência com instrumentos para chegar a respostas, mas sofre uma tremenda escassez de perguntas interessantes”. O grande sucesso para criarmos relevância em qualquer pesquisa é saber o que realmente queremos saber(!). E para saber, precisamos viver. Entender o contexto do que queremos fazer é essencial, precisamos vivenciar o universo que a pesquisa se baseará, entender o mecanismo e refletir, para então, criarmos as perguntas certeiras e respondê-las através de dados.
Economia de tempo nem sempre é gastar menos tempo.
AFINAL, O QUE É ECONOMIA?
Muitas vezes, pensamos em economia e logo nos vem à mente inflação, taxa de juros, cotação do dólar. Mas a verdade é que a economia vai muito além disso. Ela não se baseia apenas em números, mas sim em comportamento. Ela pode responder perguntas como: “o que mata mais, armas ou piscinas?”, “crianças que têm livros em casa têm desempenho melhor que as outras?”. Para isso, precisamos mergulhar no universo de nossas perguntas e conhecer o contexto.
CAUSALIDADE x CORRELAÇÃO:
Este é um ponto crucial na análise de dados. Precisamos tomar cuidado com nossas análises para não confundirmos causalidade com correlação.
Mas afinal, o que é causalidade e correlação? Correlação é a relação ou semelhança entre duas coisas. Apenas isso. Nem toda correlação acarreta em uma causalidade. Sabe por que? A causalidade requer que, por exemplo, a variável X seja causa da variável Y, e a variável Y é consequência da variável X. Ou vice-versa.
Temos o clássico exemplo da correlação de que “no verão, as mortes por afogamento crescem de acordo com a elevação no número de consumo de sorvete”. Quantos pais não se preocuparam e alertavam os filhos para nã tomarem sorvete na beira da piscina? Essa correlação existe, e realmente no verão, o número de mortes por afogamento aumenta e a venda de sorvetes também. Mas não existe causalidade. Uma coisa não causa a outra. No verão, as pessoas vão mais à piscinas e também tomam mais sorvete. Mas o que mata não é o sorvete, é o nado. A causalidade é o aumento da temperatura.
Portanto, a análise de dados é um processo tão simples de ser absorvido, porém complexos de se fazer. Não pelo domínio técnico nem nada, mas sim pela imersão no universo a ser analisado, a fim de obtermos as melhores perguntas e utilizar a análise como meio para obtermos as respostas.
Raphael Chieli Capellari.
Links relacionados: Freaknomics – Ed. Campus -12/04/2005