Na Grécia antiga,
quando alguém, de escravos a soldados, poetas e políticos
precisava tomar uma grande decisão nas questões mais importantes da vida,
como: "Eu deveria me casar?"
ou: "Devemos embarcar nesta viagem?"
ou: "Nosso exército deve avançar para este território?",
todos consultavam o oráculo.
É assim que funcionava:
as pessoas levavam uma pergunta a ela e ficavam de joelhos,
e então ela caía em transe.
Levava alguns dias,
e então, finalmente, ela saía dele,
dando às pessoas as previsões dela como resposta.
Dos ossos do oráculo da antiga China à Grécia antiga e aos calendários maias,
as pessoas têm buscado a profecia para descobrir o que acontecerá a seguir.
O motivo é que todos queremos tomar a decisão certa.
Não queremos perder nada.
O futuro é assustador,
então é muito melhor saber que podemos tomar uma decisão
com alguma garantia do resultado.
Bem, temos um novo oráculo,
e o nome dele é "big data",
ou o chamamos de "Watson", "aprendizagem profunda" ou "rede neural".
Esses são os tipos de perguntas que pedimos agora ao nosso oráculo,
como: "Qual é o modo mais eficiente de enviar esses telefones
da China à Suécia?"
ou: "Quais são as chances
de meu filho nascer com uma doença genética?"
ou: "Qual é o volume de vendas que podemos prever para este produto?"
Tenho um cão. O nome dela é Elle, e ela odeia a chuva.
Tenho tentado de tudo para destreiná-la.
Mas, como tenho fracassado nisso,
também tenho que consultar um "oráculo" chamado "Dark Sky",
toda vez antes de ir passear,
para previsões meteorológicas muito precisas dos dez minutos seguintes.
Ela é uma graça.
Por causa de tudo isso, nosso oráculo é uma indústria de US$ 122 bilhões.
Apesar do tamanho dessa indústria,
os retornos são surpreendentemente baixos.
Investir em big data é fácil,
difícil é usá-lo.
Mais de 73% dos projetos de big data não são nem mesmo rentáveis,
e tenho executivos chegando até mim e dizendo:
"Estamos passando pela mesma experiência.
Investimos em sistemas de big data,
e nossos funcionários não estão tomando as melhores decisões.
E, certamente, não estão apresentando mais ideias inovadoras".
Tudo isso é muito interessante para mim,
porque sou etnógrafa de tecnologia.
Estudo e aconselho empresas
sobre os padrões de como as pessoas usam tecnologia,
e uma de minhas áreas de interesse são dados.
Então por que ter mais dados não está nos ajudando a tomar as melhores decisões,
especialmente para as empresas que têm todos esses recursos
para investir em sistemas de big data?
Por que não está ficando mais fácil para eles?
Então testemunhei a luta em primeira mão.
Em 2009, assumi um cargo de pesquisa na Nokia.
Na época,
a Nokia era uma das maiores empresas de telefonia celular do mundo,
dominando mercados emergentes como China, México e Índia,
todos os lugares onde eu havia feito muita pesquisa
sobre como as pessoas de baixa renda usam a tecnologia.
Gastei muito tempo extra na China conhecendo a economia informal.
Fiz coisas como trabalhar como vendedora ambulante,
vendendo bolinhos para trabalhadores da construção civil.
Fiz trabalho de campo, passando dias e noites em "cybercafés",
saindo com os jovens chineses,
para entender como usavam os jogos e telefones celulares
entre o movimento das áreas rurais para as cidades.
Ao longo de toda essa evidência qualitativa que eu estava reunindo,
começava a ver tão claramente
que aconteceria uma grande mudança entre os chineses de baixa renda.
Mesmo cercados por anúncios de produtos de luxo
como banheiros extravagantes,
"Quem não quer um?",
apartamentos e carros,
pelas conversas que tive com eles,
descobri que os anúncios que realmente os atraíam mais
eram os de "iPhones",
prometendo-lhes a entrada nesta vida de alta tecnologia.
Mesmo quando estava vivendo com eles em favelas urbanas como essa,
via pessoas investindo mais da metade de sua renda mensal
na compra de um telefone
e, cada vez mais, em "shanzhai",
que eram imitações baratas de iPhones e outras marcas.
São muito úteis.
Fazem o trabalho.
Após anos vivendo com migrantes, trabalhando com eles
e fazendo realmente tudo o que estavam fazendo,
comecei a juntar todas essas unidades de informação,
das coisas que pareciam aleatórias, como eu, vendendo bolinhos,
para as coisas mais óbvias,
como rastrear quanto gastavam em suas contas de telefone celular.
Consegui criar essa imagem muito mais completa
do que estava acontecendo.
Comecei, então, a perceber
que até mesmo os mais pobres da China queriam um smartphone,
e fariam de tudo para colocar as mãos em um aparelho.
Vocês precisam ter em mente
que os iPhones tinham acabado de ser lançados, era 2009,
oito anos atrás,
e os "Androids" começavam a se parecer com os iPhones.
Muitas pessoas inteligentes e realistas disseram:
"Esses smartphones, é apenas uma moda.
Quem vai querer levar essas coisas pesadas,
com baterias que se esgotam rapidamente, e que quebram quando deixamos cair?"
Mas eu tinha muitos dados,
e estava tão confiante de minhas ideias
que fiquei muito animada em compartilhá-las com a Nokia.
Mas a Nokia não estava convencida,
porque não eram informações importantes.
Disseram: "Temos milhões de unidades de informação,
e não vemos nenhum indicador de quem quer comprar um smartphone,
e seu conjunto de dados de 100, tão heterogêneo, é muito fraco
para até mesmo levarmos a sério".
Eu disse: "Nokia, vocês têm razão.
Claro, não veem isso,
porque estão enviando pesquisas
supondo que as pessoas não sabem o que é um smartphone.
Então é claro que não terão de volta
os dados sobre quem quer comprar um smartphone em dois anos.
As pesquisas e os métodos de vocês foram projetados
para otimizar um modelo de negócios existente,
e estou analisando essas dinâmicas humanas emergentes
que ainda não aconteceram.
Estamos olhando fora da dinâmica do mercado
para que possamos ficar à frente disso".
Bem, sabem o que aconteceu com a Nokia?
O negócio deles caiu de um penhasco.
Este é o custo de deixar escapar alguma coisa.
Era impossível de entender.
Mas a Nokia não está sozinha.
Vejo organizações jogando os dados fora o tempo todo
porque não vieram de um modelo quantitativo
ou não se encaixam em um.
Mas não é culpa do big data.
É o modo como o usamos; é nossa responsabilidade.
A reputação para o sucesso do big data
vem da quantificação de ambientes muito específicos,
como redes de energia elétrica, logística de entrega ou código genético,
quando quantificamos em sistemas mais ou menos controlados.
Mas nem todos os sistemas estão tão bem controlados.
Quando estamos quantificando e os sistemas são mais dinâmicos,
especialmente sistemas que envolvem seres humanos,
as forças são complexas e imprevisíveis,
e são coisas que não sabemos tão bem como modelar.
Depois de prever algo sobre o comportamento humano,
surgem novos fatores,
porque as condições estão em constante mudança.
Por isso é um ciclo sem fim.
Achamos que conhecemos algo, e então surge algo desconhecido.
É por isso que confiar apenas no big data
aumenta a chance de deixar escapar alguma coisa,
ao nos dar essa ilusão de que já sabemos tudo.
O que torna muito difícil ver esse paradoxo
e até mesmo envolver nossos cérebros em torno disso
é que temos o que chamo de viés de quantificação,
que é a crença inconsciente de valorizar o mensurável sobre o imensurável.
Muitas vezes passamos por isso em nosso trabalho.
Talvez trabalhemos ao lado de colegas assim,
ou até mesmo toda a nossa empresa pode ser assim,
onde as pessoas ficam tão obcecadas com aquela quantidade,
que não podem ver nada fora dela,
mesmo quando apresentamos evidências bem diante dos olhos delas.
Esta é uma mensagem muito interessante,
porque não há nada errado em quantificar;
é realmente muito gratificante.
Tenho uma grande sensação de conforto ao olhar para uma planilha do Excel,
mesmo as mais simples.
(Risos)
É meio como: "Sim! A fórmula funcionou. Está tudo bem. Está tudo sob controle".
Mas o problema é
que quantificar é viciante.
Quando nos esquecemos disso
e não temos algo para manter esse controle,
é muito fácil simplesmente jogar os dados fora
porque não podem ser expressos como um valor numérico.
É muito fácil ter apenas um pensamento imediatista,
como se houvesse alguma solução simples.
Este é um grande momento de perigo para qualquer organização,
porque, muitas vezes, o futuro que precisamos prever
não está nesse palheiro,
mas é aquele tornado que está vindo em nossa direção
do lado de fora do celeiro.
Não há risco maior do que ficar cego para o desconhecido.
Isso pode nos fazer tomar decisões erradas.
Pode nos fazer perder algo grande.
Mas não precisamos seguir esse caminho.
Acontece que o oráculo da Grécia antiga
guarda a chave secreta que nos mostra o caminho adiante.
Pesquisas geológicas recentes mostraram
que o Templo de Apolo, onde estava o oráculo mais famoso,
foi, na verdade, construído sobre duas falhas de terremoto.
Essas falhas liberavam gases petroquímicos debaixo da crosta terrestre.
O oráculo literalmente se sentava bem acima dessas falhas,
inalando enormes quantidades de gás etileno, essas fissuras.
(Risos)
É verdade.
(Risos)
Tudo isso é verdade, e era o que a fazia murmurar e alucinar
e entrar nesse estado de transe.
Ela ficava alta como uma pipa!
(Risos)
Como alguém conseguiria algum conselho útil dela naquele estado?
Estão vendo aquelas pessoas que cercam o oráculo?
Veem aquelas pessoas que a apoiam, porque ela está um pouco zonza?
E aquele cara do lado esquerdo dela segurando o caderno laranja?
Aqueles eram os guias do templo, e trabalhavam de mãos dadas com o oráculo.
Quando os interrogadores vinham e ficavam de joelhos,
os guias do templo chegavam ao trabalho.
Depois de fazerem perguntas a ela, observavam o estado emocional deles.
Então lhes faziam perguntas como:
"Por que querem conhecer esta profecia? Quem são vocês?
O que irão fazer com esta informação?"
Então os guias do templo levavam esta informação etnográfica e qualitativa
e interpretavam os murmúrios do oráculo.
O oráculo não ficava sozinho,
e nossos sistemas de big data também não deveriam ficar.
Para ser clara,
não estou dizendo que os sistemas de big data estão inalando gás de etileno,
ou que estão até mesmo dando previsões inválidas.
Muito pelo contrário, o que estou dizendo
é que, da mesma forma que o oráculo precisava dos guias de templo dela,
nossos sistemas de big data precisam deles também.
Precisam de pessoas como etnógrafos e pesquisadores de usuários
que podem reunir o que chamo de "thick data".
São dados valiosos de pessoas,
como histórias, emoções e interações que não podem ser quantificadas.
É o tipo de dados que coletei para a Nokia,
que chega na forma de um tamanho de amostra muito pequeno,
mas oferece uma profundidade de significado incrível.
O que o torna tão denso e significante
é a experiência de compreender a narrativa humana.
Isso é o que ajuda a ver o que está faltando em nossos modelos.
Thick data baseia nossas questões de negócio em questões humanas,
e é por isso que integrar big data e thick data
forma uma imagem mais completa.
Big data é capaz de oferecer compreensões sobre a escala
e alavancar o melhor da inteligência da máquina,
enquanto thick data pode nos ajudar a resgatar a perda de contexto,
que vem de tornar o big data utilizável,
e a aproveitar o melhor da inteligência humana.
Quando os dois são integrados, as coisas ficam muito divertidas,
porque não estamos mais apenas trabalhando com dados já coletados.
Também trabalhamos com dados que não foram coletados.
Fazemos perguntas sobre o porquê:
"Por que está acontecendo isso?"
Quando a Netflix fez isso,
foi revelada uma forma totalmente nova de transformar os negócios.
A Netflix é conhecida por seu excelente algoritmo de recomendação,
e ofereceu um prêmio de US$ 1 milhão para quem pudesse melhorá-lo.
Houve ganhadores.
Mas a Netflix descobriu que as melhorias eram apenas incrementais.
Para descobrir o que estava acontecendo, contratou um etnógrafo, Grant McCracken,
para reunir ideias de thick data.
O que ele descobriu foi algo não visto inicialmente nos dados quantitativos:
as pessoas adoravam assistir às maratonas de séries na TV.
De fato, nem se sentiam culpadas por isso; elas gostavam.
(Risos)
Para a Netflix era como: "Ah, esta é uma nova visão".
Levou para a equipe de ciência de dados,
que conseguiu dimensionar esta visão do big data com os dados quantitativos.
Uma vez verificados e validados,
a Netflix decidiu fazer algo muito simples, mas de grande impacto.
Disse que, em vez de oferecer o mesmo programa de diferentes gêneros
ou mais dos diferentes programas de usuários semelhantes,
iria apenas oferecer mais do mesmo programa,
fazer com que seja mais fácil assistir.
E não parou por aí.
Ela fez tudo isso
para replanejar toda a experiência do telespectador,
e realmente incentivá-lo a assistir.
É por isso que as pessoas e os amigos somem em finais de semana inteiros,
colocando em dia as séries como "Master of None".
Ao integrar big data e thick data, ela não só melhorou os negócios,
mas transformou a forma como consumimos a mídia.
Agora as ações dela estão projetadas para duplicar nos próximos anos.
Mas não se trata apenas de assistir a mais vídeos
ou de vender mais smartphones.
Para alguns, integrar thick data ao algoritmo
pode ser uma questão de vida ou morte,
especialmente para os marginalizados.
Em todo o país, os departamentos de polícia estão usando o big data
para o policiamento preditivo,
para estabelecer valores de títulos e recomendações de sentença
de forma a reforçar as prevenções existentes.
O algoritmo de aprendizagem de máquina Skynet da NSA
ajudou possivelmente na morte de milhares de civis no Paquistão
pela leitura errada de metadados do dispositivo celular.
À medida que toda a nossa vida se torna mais automatizada,
dos automóveis aos planos de saúde ou ao emprego,
é provável que todos nós
sejamos impactados pelo viés da quantificação.
A boa notícia é que percorremos um longo caminho,
de inalar gás de etileno a fazer previsões.
Temos ferramentas melhores, então vamos apenas usá-las melhor.
Vamos integrar o big data ao thick data,
trazer nossos guias do templo com os oráculos,
e se este trabalho acontecer em empresas ou organizações sem fins lucrativos,
no governo ou mesmo no software,
tudo isso importa.
Significa que estamos comprometidos coletivamente
a elaborar dados melhores,
algoritmos melhores, resultados melhores e decisões melhores.
É assim que evitaremos deixar escapar esse algo.
(Aplausos)