Ingenuidade ou intencionalidade? A “arte” de interpretar dados e resultados

O aquecimento global existe? Bacon causa câncer? Afinal, ovo faz mal ou bem? O que esses cientistas tanto fazem que até hoje não conseguiram responder a essas perguntas?

Esses questionamentos, cada vez mais comuns, estão sendo potencializados principalmente pelo incrível aumento na disseminação de informações causado pela internet. A questão, porém, é que talvez sejam questionamentos equivocados. Não que as perguntas em si não sejam importantes. São importantíssimas! Mas a informação que as gerou pode ter chegado ao sujeito já distorcida, gerando um “mal-entendido”. E entendo que essas informações sejam distorcidas de duas maneiras principais.

A primeira, mais óbvia ao público geral, é a distorção causada pelo veículo de informação (trocando em miúdos, a chamada mídia). A função da mídia, nesses casos, é entregar ao público os avanços de uma pesquisa científica de uma maneira mais enxuta, com resultados já mastigados, e numa linguagem mais acessível à maioria da população. É uma função nobre e extremamente significante, mas também muito difícil. Difícil porque, em geral, quem a faz não é especialista no assunto. Aí, como muitos de nós sabemos, algumas “aberrações” são geradas. O problema é que nem sempre conseguimos identificar esses erros na hora de traduzir a linguagem técnico-científica (muitas vezes chata) em algo mais compreensível. E é aí que somos “enganados”. Na maioria das vezes sem intenção, eu acredito. Ainda assim, esses casos podem ser muito impactantes na sociedade. Um exemplo claro é no caso da recente epidemia do vírus Zika no Brasil. Algumas notícias, como a possível transmissão do vírus por relações sexuais, são noticiadas como “comprovadas cientificamente”, sendo que muitos experimentos e análises ainda serão necessários para comprovar algo desse tipo. Infelizmente, em casos assim, a urgência por resultados claros e certeiros acaba agindo como agravante na transmissão de informações, no mínimo, confusas.

Esses problemas causados pelo meio de comunicação são graves e importantes, porém, não é deles que quero tratar aqui. O foco será na outra principal maneira de se gerar distorções nas informações produzidas pelos cientistas. E ela reside justamente aí, nos cientistas. Sim, cientistas são seres humanos. E seres humanos erram! E os erros podem ter inúmeros motivos. Pode ser uma contaminação não detectada em algum experimento; pode-se partir de premissas erradas (ou seja, o ponto de partida já tinha problemas, já que as informações utilizadas para iniciar a pesquisa continham erros); utilização de técnicas equivocadas (se utiliza, por exemplo, o experimento errado para se testar algo, chegando a um resultado distorcido); ou pode-se interpretar erroneamente os resultados a partir de poucos dados; ou até agindo de má-fé. Direciono os holofotes, contudo, à má interpretação (de dados ou resultados) e à relação desta com a ingenuidade e/ou a desonestidade de cientistas.

Negar que haja má-fé entre membros da comunidade científica seria ingenuidade. Os financiadores de algumas pesquisas podem, por exemplo, exigir que se obtenha determinado resultado, de interesse particular, mas mentiroso. Também é possível que se forje resultados no intuito de obter publicações mais impactantes, ou seja, mais “atraentes” e com maiores chances de serem publicadas em uma revista científica de maior estima. Publicações deste tipo, que provavelmente serão citadas muitas vezes por outros cientistas da área, são importantes na vida acadêmica de uma cientista, já que é com base na popularidade de seus artigos que sua reputação (assim como a facilidade para conseguir financiamento para pesquisa). E algumas pessoas são capazes de coisas impensáveis quando estão sob pressão!

Porém, nem sempre a falha é intencional. Também há espaço para ingenuidade ou incapacidade. Apesar de não parecer (já que a boa parte da sociedade taxa cientistas como pessoas com superpoderes), é muitas vezes difícil saber o que significam os resultados que se tem em mãos. “Ufa! Finalmente consegui terminar as análises. Mas o que raios esse número tão alto quer dizer? E esse gráfico está completamente diferente do esperado! O que eu faço??”. Situações assim são (mais que) comuns. E, além disso, o problema pode até ser anterior, com a interpretação dos dados em si. Existe uma prática comum (ou que deveria ser comum) entre cientistas chamada “método hipotético-dedutivo”. Ao seguir esse método, a cientista formula uma hipótese com base em dados observáveis e busca testar essa hipótese (experimentos são a maneira mais clássica de se fazer esse teste, mas existem outras).  A ideia é que a hipótese seja passível de falseamento, ou seja, não vale formular uma hipótese que não pode ser falseada ou testada. E um dos primeiros passos nesse método é a se familiarizar com os fatos (ou os dados brutos). O problema, então, pode estar na má interpretação do que se observa. A partir daí uma série de problemas pode acarretar o cientista, desde formulação de hipóteses erradas (geralmente, esse problema é resolvido quando se testa a hipótese), desde desenhos experimentais (ou seja, planejamento dos experimentos) equivocados. No final das contas, erros na interpretação tanto de dados como de resultados, levam a conclusões irreais.

Um exemplo? Temos logo dois. Mas um deles já foi levantado e discutido em outro lugar, por isso, deixarei o link aqui (Como manipular números) e só adianto algumas coisas. O texto mostra muito bem como podemos usar os números a favor de determinada ideia (ou ideologia), neste caso, a relação entre saúde das pessoas e riqueza (monetária mesmo) de seus respectivos países. No final do post também são mostrados desdobramentos do mesmo (alguns aprofundando e outros criticando o post), ou seja, bastante pano pra manga só sobre esse caso.

O outro exemplo é simples, mas bem impactante. O tema é o famigerado aquecimento global. Mais precisamente, a influência antrópica sobre o atual efeito estufa, ou seja, se a humanidade tem influência direta no aumento das temperaturas globais nos últimos anos (nos últimos 150 anos, mais ou menos). Veja o gráfico abaixo:

CO2_vs_Global_TemperatureFonte: A grande farsa do aquecimento global

Global warming

Fonte: How do we know more CO2 is causing warming?

Os dois gráficos mostram a variação da temperatura global (linhas vermelhas) e do nível da concentração de gás carbônico (CO2) atmosférico (bolinhas pretas no primeiro e linha azul no segundo).  nos últimos 15 anos (de 1996 a 2011). Observando o primeiro gráfico, parece não haver uma relação entre o aumento do CO2 atmosférico e a temperatura, relação essa que parece muito clara no segundo gráfico. Qual está certo? Os dois! A questão é que o primeiro gráfico foca somente nas anomalias na temperatura global durante 15 anos (de 1996 a 2011) e o segundo mostra a variação de fato da temperatura durante 150 anos.

Dados e gráficos semelhantes vêm sendo utilizados ao longo dos anos como justificativa ou negação da influência antrópica no aquecimento global, ou seja, da influência do homem nas mudanças climáticas. O tema é bem polêmico, uma vez que afeta políticas públicas de praticamente todos os países do mundo. E envolve muito dinheiro! É de se esperar, portanto, que existam defensores de ambas visões (bons exemplos de ideias opostas são a famosa Carta aberta à presidente Dilma Rousseff e este post que comenta a resposta do secretário de Mudanças Climáticas e Qualidade Ambiental do Ministério do Meio Ambiente a esta carta). Para não ficar em cima do muro, porém, posso dizer que os argumentos apresentados neste vídeo (longo, mas muito explicativo) me pareceram bem convincentes.

Ok, já deu pra entender que cientistas erram. Mas e agora? Como confiar na ciência? Bom, existem diversas maneiras de minimizar esses erros. O mais famoso deles é a revisão por pares (ou peer reviewing em inglês) à que se submetem a maioria dos artigos científicos que são publicados.  A revisão por pares nada mais é que a avaliação, por parte de outros cientistas da área, do artigo que se pretende publicar. Deste modo, espera-se que quem entende do assunto possa julgar se o que está sendo apresentado é válido antes dos resultados e conclusões serem divulgados. Essa filtragem é importante. Mas a maneira mais eficiente de identificar os erros é o tempo. Somente com o tempo novos estudos poderão indicar resultados que apontem na mesma direção ou para outro lado. E aí está uma das belezas da ciência. Tudo está sujeito a questionamentos. Obviamente, muitas hipóteses são tão sólidas que o tempo (com novas evidências e resultados) também vai ajudando a tratá-las como consenso (ou seja, quase indiscutíveis).

Finalizando essa reflexão em forma de devaneios (ou vice-versa), má informação sempre existiu e sempre existirá. E a ciência não está fora disso já que, antes de tudo, é feita por pessoas. Mesmo assim, a sociedade em geral ainda respeita muito (leia-se: acredita piamente) o que é apresentado como “resultado científico”.  Existe, obviamente, um aspecto muito positivo nisso. O método científico busca entender nosso universo de maneira livre de dogmas. Contudo, de modo a ser coerente com a própria fundação das bases científicas, é sempre prudente questionar o que nos é apresentado como “verdade”. Ovo faz mal ou bem? Depende…

ps: tarefa árdua (e por isso mesmo importante), mas em alguns trechos tentei buscar a neutralidade de gêneros. Recomendo uma consulta ao “Manual para o uso não sexista da linguagem” (referência completa abaixo).

Escrito por: Pedro L. Godoy

Referências (citadas e recomendadas):

Belisário, Roberto. Como manipular números. Texto publicado no blog “Ciências e Adjacências”, em 4/03/2011.

Suguio, Kenitiro  et al. Carta aberta à presidente Dilma Rousseff. Texto publicado no blog “A Grande Farsa do Aquecimento Global”, em 19/05/2012.

MMA responde à Carta Aberta à Dilma sobre mudanças climáticas. Texto publicado no blog “Luis Nassif Online”, em 27/08/2012.

Franco, Paki Venegas e Cervera, Julia Pérez. Manual para o uso não sexista da linguagem. O que bem se diz… bem se entende. 2006.

Chalmers, Alan F. O que é ciência afinal? 1993. Editora Brasiliense.

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