Tudo é óbvio, desde que o algoritmo saiba a resposta

Inicio este post parafraseando Duncan Watts, autor do livro “Tudo é óbvio*”, onde explora “como o senso comum nos engana” e oferece uma nova maneira de pensar. Dr. Watts foi pesquisador-chefe do Yahoo! Research e foi um dos pioneiros nos estudos das dinâmicas sociais através da facilidade e revolução da internet e das redes. Trouxe questionamentos e ofereceu respostas fundamentadas em dados que, segundo ele, são indispensáveis a “empresários, políticos, cientistas e todos nós.”

Meu primeiro contato com este livro fora logo após o seu lançamento — estava escancarado na entrada de uma das minhas livrarias-café favoritas de Porto Alegre. Sua tão exposta obviedade passou batida, exceto por aquele incômodo asterisco vermelho, já sinalizando a promessa registrada em sua capa.

O exemplar impresso, repousado em minha estante, está marcado por anotações e destaques de uma leitura realizada quando ainda trabalhava com inovação e desenvolvimento de novas tecnologias, em meados de 2012. Éramos um time relativamente pequeno e discutíamos projetos que, anos mais tarde, viriam a impactar o dia a dia de milhões de pessoas. Dito isto, tornam-se óbvias as razões que me levaram a grifar o seguinte trecho:

“(..) Um número pequeno de pessoas sentadas em salas de conferência está usando sua intuição do senso comum para prever, gerenciar ou manipular o comportamento de milhares ou milhões de pessoas distantes e diversas cujas motivações e circunstâncias são muito diferentes das suas.”

D. Watts, 2011. “Tudo é Óbvio* Desde que você saiba a resposta.” P. 35.

Hoje, uma década mais tarde, refaço a leitura e retomo tais anotações — agora com o privilégio de poder validá-las. Minhas atividades e perspectivas mudaram, assim como o próprio mundo mudou. A rede social predominante à época e que inspirou muitas das análises do Dr. Watts, o Twitter, segue sendo extremamente ativa. Agora, porém, disputa a largura de banda com tantas outras redes e se inunda em grandes lagos de informação (mais conhecidos como data lakes). As salas de conferência também foram inundadas por dados e hoje, pode-se dizer, são minimamente híbridas: combinações entre universos e metaversos.

É neste contexto que a intuição do senso comum cedeu lugar à intuição baseada em dados — isto é, aos modelos de machine learning. O objetivo, porém, em nada mudou: seguimos buscando modelos para “prever, gerenciar ou manipular o comportamento” e, dada sua sofisticação, presumimos que sua qualidade tenha melhorado.

Estariam os algoritmos, portanto, isentos do viés causado pelo senso comum?

Minha intenção ao repercorrer os capítulos desta obra — cujas reflexões compartilharei por aqui — é justamente questionar o impacto na ciência de dados causado pelo viés do senso comum, assim como do “problema do enquadramento”, “problema micro-macro”, “viés retrospectivo”, dentre tantos outros apontados pelo autor.

Até breve!

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