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No que confiar em um mundo "pós-verdade"

  • 0:02 - 0:05
    Belle Gibson era
    uma jovem australiana feliz.
  • 0:05 - 0:08
    Morava em Perth e adorava andar de skate.
  • 0:08 - 0:13
    Mas em 2009, Belle descobriu que tinha
    câncer no cérebro e quatro meses de vida.
  • 0:13 - 0:17
    Dois meses de quimioterapia
    e radioterapia não fizeram efeito.
  • 0:17 - 0:19
    Mas Belle era determinada.
  • 0:19 - 0:21
    Ela tinha sido uma lutadora a vida toda.
  • 0:21 - 0:24
    Desde os seis anos, teve que cozinhar
    para o irmão, que tinha autismo,
  • 0:24 - 0:27
    e para a mãe dela,
    que tinha esclerose múltipla.
  • 0:27 - 0:28
    O pai dela estava fora de cena.
  • 0:29 - 0:32
    Belle lutou, com exercícios, meditação
  • 0:32 - 0:35
    e trocando a carne por frutas e legumes.
  • 0:35 - 0:38
    E ela teve uma recuperação completa.
  • 0:39 - 0:40
    A história de Belle se tornou viral.
  • 0:40 - 0:44
    Foi tuitada, "blogada", compartilhada
    e atingiu milhões de pessoas.
  • 0:44 - 0:47
    Mostrou os benefícios de trocar
    a medicina tradicional
  • 0:47 - 0:49
    por dieta e exercício.
  • 0:49 - 0:54
    Em agosto de 2013, Belle lançou
    um aplicativo de alimentação saudável,
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    "The Whole Pantry",
  • 0:55 - 0:59
    baixado 200 mil vezes no primeiro mês.
  • 1:01 - 1:04
    Mas a história de Belle era mentira.
  • 1:05 - 1:07
    Belle nunca teve câncer.
  • 1:08 - 1:12
    As pessoas compartilharam a história
    dela sem verificar se era verdade.
  • 1:13 - 1:16
    Este é um exemplo clássico
    de viés de confirmação.
  • 1:16 - 1:21
    Aceitamos uma história sem críticas,
    se confirma o que gostaríamos ser verdade.
  • 1:21 - 1:24
    E rejeitamos qualquer história
    que contradiga isso.
  • 1:25 - 1:30
    Quantas vezes vemos isso nas histórias
    que compartilhamos e ignoramos?
  • 1:30 - 1:34
    Na política, nos negócios,
    nas recomendações de saúde.
  • 1:35 - 1:39
    A palavra do Oxford Dictionary
    de 2016 foi "pós-verdade".
  • 1:40 - 1:43
    E o reconhecimento de que agora
    vivemos em um mundo pós-verdade
  • 1:43 - 1:47
    levou a uma ênfase muito necessária
    na verificação dos fatos.
  • 1:47 - 1:49
    O ponto principal dessa palestra
  • 1:49 - 1:52
    é que apenas verificar
    os fatos não é suficiente.
  • 1:52 - 1:55
    Mesmo que a história
    de Belle fosse verdadeira,
  • 1:55 - 1:57
    seria igualmente irrelevante.
  • 1:58 - 2:00
    Por quê?
  • 2:00 - 2:04
    Bem, vamos ver uma das técnicas
    mais fundamentais em estatística.
  • 2:04 - 2:06
    Chama-se inferência bayesiana.
  • 2:06 - 2:09
    E a versão muito simples é a que segue.
  • 2:09 - 2:12
    Nós nos preocupamos com:
    "Os dados suportam a teoria?
  • 2:13 - 2:17
    Os dados aumentam nossa crença
    de que a teoria é verdadeira?"
  • 2:18 - 2:22
    Em vez disso, acabamos perguntando:
    "Os dados são consistentes com a teoria?"
  • 2:23 - 2:25
    Mas ser consistente com a teoria
  • 2:25 - 2:28
    não significa que os dados
    suportam a teoria.
  • 2:29 - 2:30
    Por quê?
  • 2:30 - 2:34
    Por causa de um terceiro
    termo crucial, mas esquecido:
  • 2:34 - 2:37
    os dados também podem ser
    consistentes com teorias rivais.
  • 2:38 - 2:43
    Mas devido ao viés de confirmação,
    nunca consideramos as teorias rivais,
  • 2:43 - 2:46
    porque somos muito protetores
    da nossa própria teoria de estimação.
  • 2:47 - 2:49
    Observemos isso na história de Belle.
  • 2:49 - 2:53
    Bem, nós nos preocupamos com:
    "A história de Belle apoia a teoria
  • 2:53 - 2:55
    que a dieta cura o câncer?"
  • 2:55 - 2:57
    Em vez disso, acabamos perguntando:
  • 2:57 - 3:01
    "A história de Belle é consistente
    com a dieta curando o câncer?"
  • 3:02 - 3:03
    E a resposta é sim.
  • 3:04 - 3:08
    Se a dieta curasse o câncer,
    veríamos histórias como a de Belle.
  • 3:09 - 3:12
    Mas mesmo se a dieta não curasse o câncer,
  • 3:12 - 3:14
    ainda veríamos histórias como a dela.
  • 3:15 - 3:20
    Uma única história em que um paciente
    aparentemente se autocura
  • 3:20 - 3:23
    apenas por ter sido, a princípio,
    diagnosticado erroneamente.
  • 3:24 - 3:27
    Assim como, mesmo que fumar
    seja ruim para a saúde,
  • 3:27 - 3:30
    ainda vemos um fumante
    que viveu até os 100 anos.
  • 3:31 - 3:32
    (Risos)
  • 3:32 - 3:35
    Assim como, mesmo que a educação
    seja boa para a renda,
  • 3:35 - 3:39
    ainda vemos um multimilionário
    que não frequentou a universidade.
  • 3:39 - 3:41
    (Risos)
  • 3:44 - 3:48
    O maior problema com a história
    de Belle não é que ela seja falsa.
  • 3:48 - 3:51
    É ser apenas uma história.
  • 3:51 - 3:56
    Pode haver milhares de outras histórias
    em que a dieta sozinha falhou,
  • 3:56 - 3:57
    mas nunca ouvimos sobre elas.
  • 3:58 - 4:02
    Compartilhamos os casos atípicos
    porque são novos
  • 4:02 - 4:04
    e, portanto, são notícia.
  • 4:05 - 4:07
    Nós nunca compartilhamos os casos comuns.
  • 4:07 - 4:10
    Eles são muito comuns,
    são o que acontece normalmente.
  • 4:11 - 4:14
    E são os verdadeiros 99% que ignoramos.
  • 4:14 - 4:17
    Assim como na sociedade,
    não podemos escutar só o 1%,
  • 4:17 - 4:18
    os atípicos,
  • 4:18 - 4:21
    e ignorar os 99%, os comuns.
  • 4:22 - 4:25
    Porque esse é o segundo exemplo
    de viés de confirmação.
  • 4:25 - 4:28
    Nós aceitamos um fato como um dado.
  • 4:29 - 4:33
    O maior problema não é vivermos
    em um mundo pós-verdade,
  • 4:33 - 4:37
    é vivermos em um mundo pós-dados.
  • 4:38 - 4:42
    Preferimos uma única história
    a toneladas de dados.
  • 4:43 - 4:45
    As histórias são poderosas,
    são vivas, dão vida.
  • 4:45 - 4:48
    Dizem para começarmos
    as palestras com uma história.
  • 4:48 - 4:49
    Eu comecei.
  • 4:50 - 4:54
    Mas uma única história
    é sem sentido e enganosa,
  • 4:54 - 4:57
    a menos que seja apoiada
    em dados de grande escala.
  • 4:59 - 5:02
    Mas mesmo se temos dados em grande escala,
  • 5:02 - 5:04
    isso pode ainda não ser suficiente.
  • 5:04 - 5:07
    Porque ainda pode ser consistente
    com as teorias rivais.
  • 5:08 - 5:10
    Deixem-me explicar.
  • 5:10 - 5:13
    Um estudo clássico
    do psicólogo Peter Wason
  • 5:13 - 5:15
    nos dá um conjunto de três números
  • 5:15 - 5:18
    e pede que pensemos na regra que os gerou.
  • 5:19 - 5:23
    Então, se temos dois, quatro, seis,
  • 5:23 - 5:24
    qual é a regra?
  • 5:25 - 5:28
    A maioria das pessoas pensaria
    que são números pares sucessivos.
  • 5:29 - 5:30
    Como testaríamos isso?
  • 5:30 - 5:34
    Bem, propomos outros conjuntos
    de números pares sucessivos:
  • 5:34 - 5:37
    4, 6, 8 ou 12, 14, 16.
  • 5:38 - 5:40
    E Peter diria que esses conjuntos
    também funcionam.
  • 5:41 - 5:44
    Mas saber que esses conjuntos
    também funcionam,
  • 5:44 - 5:49
    saber que talvez centenas de conjuntos de
    números pares sucessivos também funcionem,
  • 5:49 - 5:50
    não nos diz nada.
  • 5:51 - 5:54
    Porque ainda é consistente
    com as teorias rivais.
  • 5:55 - 5:58
    Talvez a regra seja
    quaisquer três números pares.
  • 5:59 - 6:01
    Ou quaisquer três números crescentes.
  • 6:02 - 6:05
    E esse é o terceiro exemplo
    de viés de confirmação:
  • 6:05 - 6:09
    aceitar dados como evidência,
  • 6:09 - 6:12
    mesmo que sejam consistentes
    com teorias rivais.
  • 6:13 - 6:16
    Os dados são apenas uma coleção de fatos.
  • 6:16 - 6:21
    Evidências são dados que apoiam
    uma teoria e excluem outras.
  • 6:23 - 6:25
    A melhor maneira de apoiar uma teoria
  • 6:25 - 6:29
    é na verdade tentar refutá-la,
    bancar o advogado do diabo.
  • 6:29 - 6:34
    Então testamos algo como 4, 12, 26.
  • 6:35 - 6:39
    Se tivermos um sim,
    isso refutaria a teoria
  • 6:39 - 6:41
    de números pares sucessivos.
  • 6:41 - 6:43
    No entanto, este teste é poderoso,
  • 6:43 - 6:48
    porque se tivéssemos um não,
    excluiria três números pares
  • 6:48 - 6:50
    e quaisquer três números crescentes.
  • 6:50 - 6:53
    Excluiria as teorias rivais,
    mas não as nossas.
  • 6:54 - 6:59
    Mas a maioria das pessoas
    tem medo de testar o 4, 12, 26,
  • 6:59 - 7:03
    porque não quer receber um sim e provar
    que sua teoria de estimação está errada.
  • 7:05 - 7:10
    O viés de confirmação não é apenas
    sobre a falta de pesquisa de novos dados,
  • 7:10 - 7:14
    mas também de interpretar mal
    os dados depois de recebê-los.
  • 7:14 - 7:18
    E isso se aplica fora do laboratório
    a problemas importantes do mundo real.
  • 7:18 - 7:21
    Thomas Edison disse a famosa frase:
  • 7:21 - 7:23
    "Eu não falhei,
  • 7:23 - 7:27
    encontrei 10 mil soluções
    que não davam certo”.
  • 7:28 - 7:31
    Descobrir que estamos errados
  • 7:31 - 7:34
    é o único jeito de descobrir o certo.
  • 7:35 - 7:38
    Digamos que somos um diretor
    de admissão de universidade
  • 7:38 - 7:40
    e nossa teoria seja que apenas
    os alunos com boas notas
  • 7:40 - 7:42
    e de famílias ricas se saem bem.
  • 7:42 - 7:45
    Então só aceitamos esses estudantes.
  • 7:45 - 7:46
    E eles se saem bem.
  • 7:46 - 7:49
    Mas isso também é consistente
    com a teoria rival.
  • 7:50 - 7:52
    Talvez todos os alunos
    com boas notas se saiam bem,
  • 7:52 - 7:54
    ricos ou pobres.
  • 7:54 - 7:58
    Mas nunca testamos essa teoria,
    pois nunca aceitamos alunos pobres,
  • 7:58 - 8:01
    porque não queremos
    que provem estarmos errados.
  • 8:03 - 8:04
    Então, o que aprendemos?
  • 8:05 - 8:09
    Uma história não é um fato,
    porque pode não ser verdadeira.
  • 8:09 - 8:12
    Um fato não é um dado,
  • 8:12 - 8:16
    ele pode não ser representativo
    se for apenas um ponto de dados.
  • 8:17 - 8:19
    E os dados não são evidências,
  • 8:19 - 8:23
    podem não ser sustentáveis se forem
    consistentes com teorias rivais.
  • 8:24 - 8:26
    Então, o que fazemos?
  • 8:27 - 8:30
    Quando estamos nos pontos
    de inflexão da vida,
  • 8:30 - 8:33
    decidindo uma estratégia nos negócios,
  • 8:33 - 8:35
    uma técnica parental para os filhos
  • 8:35 - 8:38
    ou um regime para a saúde;
  • 8:38 - 8:41
    como garantimos que não temos uma história
  • 8:41 - 8:43
    mas sim uma evidência?
  • 8:44 - 8:46
    Deixem-me dar três dicas.
  • 8:47 - 8:51
    A primeira é buscar ativamente
    outros pontos de vista.
  • 8:51 - 8:54
    Leiam e escutem as pessoas das quais
    vocês discordam flagrantemente.
  • 8:54 - 8:58
    Noventa por cento do que dizem
    pode estar errado, na opinião de vocês.
  • 8:59 - 9:01
    Mas e se 10% estiverem certos?
  • 9:02 - 9:04
    Como Aristóteles disse:
  • 9:04 - 9:06
    "É o sinal de uma mente educada
  • 9:06 - 9:09
    ser capaz de entreter um pensamento
  • 9:09 - 9:11
    sem aceitá-lo".
  • 9:13 - 9:15
    Cerquem-se de pessoas que lhes desafiam
  • 9:15 - 9:19
    e criem uma cultura que encoraje
    ativamente a dissidência.
  • 9:19 - 9:22
    Alguns bancos sofreram
    com o pensamento de grupo,
  • 9:22 - 9:26
    em que o pessoal tinha medo de desafiar
    as decisões de empréstimo da gerência,
  • 9:26 - 9:28
    contribuindo para a crise financeira.
  • 9:29 - 9:33
    Numa reunião, nomeiem alguém
    para ser o advogado do diabo
  • 9:33 - 9:35
    contra a sua ideia de estimação.
  • 9:36 - 9:38
    E não apenas escutem outro ponto de vista,
  • 9:38 - 9:40
    mas prestem atenção.
  • 9:41 - 9:44
    Como o psicólogo Stephen Covey disse:
  • 9:44 - 9:47
    "Escute com a intenção de entender,
  • 9:47 - 9:49
    não com a intenção de responder".
  • 9:50 - 9:53
    Um ponto de vista dissidente
    é algo para aprender,
  • 9:53 - 9:55
    não para argumentar contra.
  • 9:56 - 10:00
    O que nos leva aos outros termos
    esquecidos na inferência bayesiana,
  • 10:00 - 10:03
    porque os dados permitem que aprendamos,
  • 10:03 - 10:06
    mas a aprendizagem é apenas relativa
    para um ponto de partida.
  • 10:06 - 10:09
    Se começamos com certeza absoluta
  • 10:09 - 10:12
    de que nossa teoria de estimação
    tem que ser verdadeira,
  • 10:12 - 10:14
    então nossa opinião não mudará,
  • 10:14 - 10:16
    independentemente dos dados que virmos.
  • 10:17 - 10:21
    Só se estivermos realmente abertos
    à possibilidade de estarmos errados
  • 10:21 - 10:22
    poderemos aprender.
  • 10:24 - 10:26
    Como Leo Tolstoy escreveu:
  • 10:26 - 10:28
    "Os temas mais difíceis
  • 10:28 - 10:31
    podem ser explicados ao homem
    de raciocínio mais lento,
  • 10:31 - 10:34
    se ele ainda não formulou
    qualquer ideia sobre eles.
  • 10:34 - 10:36
    Mas a coisa mais simples
  • 10:36 - 10:39
    não pode ser esclarecida
    ao homem mais inteligente,
  • 10:39 - 10:43
    se está firmemente convencido
    de que ele já sabe".
  • 10:44 - 10:48
    A dica número dois é:
    "Escutem os especialistas".
  • 10:49 - 10:53
    Esse talvez seja o conselho
    mais impopular que posso lhes dar.
  • 10:53 - 10:54
    (Risos)
  • 10:54 - 10:59
    O político britânico Michael Gove
    disse que as pessoas neste país
  • 10:59 - 11:01
    estão cansadas de especialistas.
  • 11:02 - 11:05
    Uma pesquisa recente mostrou
    que mais pessoas confiam no cabeleireiro,
  • 11:05 - 11:08
    (Risos)
  • 11:08 - 11:09
    ou num homem qualquer na rua,
  • 11:09 - 11:14
    do que em líderes de empresas, serviços
    de saúde e até instituições de caridade.
  • 11:14 - 11:18
    Respeitamos uma fórmula de clareamento
    dos dentes descoberta por uma mãe
  • 11:18 - 11:21
    ou escutamos a opinião
    de uma atriz sobre vacinação.
  • 11:21 - 11:24
    Gostamos de quem fala sem rodeios,
    de quem segue os instintos,
  • 11:24 - 11:26
    e os chamamos de autênticos.
  • 11:27 - 11:30
    Mas o instinto só nos leva
    até certo ponto.
  • 11:31 - 11:35
    O instinto poderia dizer para nunca
    darmos água a um bebê com diarreia,
  • 11:35 - 11:38
    porque apenas sairia pelo outro lado.
  • 11:38 - 11:40
    Os especialistas dizem o contrário.
  • 11:41 - 11:45
    Nunca confiaríamos uma cirurgia
    para um homem qualquer na rua.
  • 11:45 - 11:49
    Queremos um especialista
    que passou anos fazendo cirurgias
  • 11:49 - 11:50
    e conhece as melhores técnicas.
  • 11:52 - 11:55
    Mas isso deve se aplicar
    a todas as decisões importantes.
  • 11:55 - 12:00
    Política, negócios, recomendações de saúde
  • 12:00 - 12:03
    requerem especialização,
    assim como a cirurgia.
  • 12:04 - 12:08
    Então, por que desconfiamos
    tanto dos especialistas?
  • 12:09 - 12:13
    Uma razão é que são vistos como
    insensíveis às dificuldades dos outros.
  • 12:13 - 12:17
    Um CEO milionário jamais poderia falar
    por um homem qualquer na rua.
  • 12:17 - 12:21
    Mas a verdadeira especialidade
    é encontrada nas evidências.
  • 12:21 - 12:24
    E as evidências defendem
    o homem qualquer na rua
  • 12:24 - 12:26
    e é contra as elites.
  • 12:26 - 12:29
    Porque a evidência nos força a provar.
  • 12:30 - 12:34
    As evidências impedem que as elites
    imponham a própria opinião
  • 12:34 - 12:35
    sem provas.
  • 12:37 - 12:39
    A segunda razão de não serem confiáveis,
  • 12:39 - 12:42
    é que especialistas diferentes
    dizem coisas diferentes.
  • 12:42 - 12:47
    Pra cada especialista que alegou que seria
    ruim para a Grã-Bretanha deixar a UE,
  • 12:47 - 12:49
    outro alegou que seria bom.
  • 12:49 - 12:53
    Metade desses chamados
    especialistas estará errada.
  • 12:54 - 12:58
    E admito que a maioria dos artigos
    escritos por especialistas está errada.
  • 12:59 - 13:02
    Ou, no mínimo, faz afirmações
    que as evidências não suportam realmente.
  • 13:03 - 13:06
    Portanto, não podemos apenas
    aceitar a palavra de um especialista.
  • 13:07 - 13:13
    Em novembro de 2016, um estudo sobre
    remuneração de executivos foi manchete.
  • 13:13 - 13:16
    Embora nenhum dos jornais
    que cobriu o estudo
  • 13:16 - 13:18
    tenha sequer visto esse estudo.
  • 13:19 - 13:21
    Ainda não tinha sido publicado.
  • 13:21 - 13:23
    Eles apenas acreditaram no autor,
  • 13:24 - 13:26
    assim como aconteceu com Belle.
  • 13:26 - 13:29
    Significa que não podemos
    escolher qualquer estudo
  • 13:29 - 13:31
    que por acaso apoie nosso ponto de vista;
  • 13:31 - 13:33
    seria, novamente, um viés de confirmação.
  • 13:33 - 13:35
    Tampouco significa que,
    se sete estudos demostrarem A,
  • 13:35 - 13:37
    e três demonstrarem B,
  • 13:37 - 13:39
    que A deve ser verdade.
  • 13:39 - 13:42
    O que importa é a qualidade
  • 13:42 - 13:45
    e não a quantidade da especialidade.
  • 13:46 - 13:48
    Então devemos fazer duas coisas.
  • 13:48 - 13:53
    Primeiro, devemos examinar criticamente
    as credenciais dos autores.
  • 13:54 - 13:58
    Assim como examinaríamos criticamente as
    credenciais de um cirurgião em potencial.
  • 13:58 - 14:02
    São realmente especialistas no assunto
  • 14:02 - 14:04
    ou eles têm um interesse pessoal?
  • 14:05 - 14:07
    Em segundo lugar,
    devemos prestar especial atenção
  • 14:07 - 14:11
    nos artigos publicados
    nos principais periódicos acadêmicos.
  • 14:12 - 14:16
    Acadêmicos são frequentemente acusados
    de serem distantes do mundo real.
  • 14:17 - 14:20
    Mas esse distanciamento proporciona
    anos para a dedicação a um estudo.
  • 14:20 - 14:22
    Para realmente conseguir um resultado,
  • 14:22 - 14:24
    para descartar aquelas teorias rivais
  • 14:24 - 14:27
    e distinguir a correlação da causalidade.
  • 14:28 - 14:32
    E periódicos acadêmicos
    envolvem revisão por pares,
  • 14:32 - 14:34
    em que um artigo é rigorosamente analisado
  • 14:34 - 14:35
    (Risos)
  • 14:35 - 14:38
    pelas principais mentes do mundo.
  • 14:38 - 14:41
    Quanto melhor o periódico, maior o padrão.
  • 14:41 - 14:46
    Os periódicos mais elitistas
    rejeitam 95% dos artigos.
  • 14:47 - 14:51
    A evidência acadêmica não é tudo.
  • 14:51 - 14:54
    A experiência do mundo real
    também é crucial.
  • 14:54 - 14:58
    E a revisão por pares não é perfeita,
    erros são cometidos.
  • 14:59 - 15:01
    Mas é melhor seguir com algo verificado
  • 15:01 - 15:03
    do que com algo não verificado.
  • 15:03 - 15:06
    Se nos apegarmos a um estudo
    porque gostamos dos resultados,
  • 15:06 - 15:10
    sem considerar de quem é
    ou se ele foi analisado,
  • 15:10 - 15:13
    há uma grande chance
    de que esse estudo seja enganoso.
  • 15:15 - 15:18
    E aqueles de nós
    que afirmam ser especialistas
  • 15:18 - 15:21
    devem reconhecer as limitações
    de nossa análise.
  • 15:21 - 15:26
    Muito raramente é possível provar
    ou prever algo com certeza,
  • 15:26 - 15:31
    no entanto, é muito tentador fazer
    declarações abrangentes e absolutas.
  • 15:31 - 15:35
    É mais fácil transformar-se numa manchete
    ou ser tuitado em 140 caracteres.
  • 15:36 - 15:40
    Mas mesmo a evidência
    pode não ser uma prova.
  • 15:40 - 15:45
    Pode não ser universal, pode não
    se aplicar a todas as configurações.
  • 15:45 - 15:50
    Então não digam: "O vinho tinto
    leva a uma vida mais longa",
  • 15:50 - 15:55
    quando a evidência é só que o vinho tinto
    está relacionado a uma vida mais longa.
  • 15:55 - 15:58
    E só nas pessoas que se exercitam também.
  • 16:00 - 16:04
    A dica número três é: "Pensem antes
    de compartilhar qualquer coisa".
  • 16:05 - 16:08
    O juramento de Hipócrates diz:
    "Primeiro, não faça mal".
  • 16:09 - 16:12
    O que nós compartilhamos
    é potencialmente contagioso,
  • 16:12 - 16:16
    então tenham muito cuidado
    com o que espalham.
  • 16:17 - 16:20
    Nosso objetivo não deve ser
    obter curtidas ou retuítes.
  • 16:20 - 16:24
    Senão, compartilhamos apenas o consenso,
    não desafiamos o pensamento de ninguém.
  • 16:24 - 16:27
    Senão, só compartilhamos o que soa bem,
  • 16:27 - 16:29
    independentemente de ser uma evidência.
  • 16:30 - 16:33
    Em vez disso devemos perguntar o seguinte:
  • 16:34 - 16:36
    "Se é uma história, é verdade?
  • 16:36 - 16:39
    Se é verdade, é apoiada
    por evidências em larga escala?
  • 16:39 - 16:41
    Se é, de quem é, quais são as credenciais?
  • 16:41 - 16:44
    Foi publicada,
    quão rigoroso é o periódico?"
  • 16:45 - 16:47
    E façam a si mesmos
    a pergunta de US$ 1 milhão:
  • 16:48 - 16:52
    "Se o mesmo estudo fosse escrito pelos
    mesmos autores com as mesmas credenciais,
  • 16:53 - 16:55
    e encontrasse resultados opostos,
  • 16:56 - 16:59
    vocês ainda estariam dispostos
    a acreditar e compartilhar isso?"
  • 17:01 - 17:04
    Lidar com qualquer problema,
  • 17:04 - 17:08
    um problema econômico de uma nação
    ou um problema de saúde de um indivíduo,
  • 17:08 - 17:09
    é difícil.
  • 17:09 - 17:14
    Portanto, devemos garantir que temos
    as melhores evidências para nos guiar.
  • 17:14 - 17:17
    Só se for verdade, pode ser um fato.
  • 17:18 - 17:20
    Só se for representativo pode ser um dado.
  • 17:21 - 17:24
    Só se for sustentado,
    pode ser uma evidência.
  • 17:24 - 17:30
    E só com evidências podemos
    mudar de um mundo pós-verdade
  • 17:30 - 17:31
    para um mundo pró-verdade.
  • 17:32 - 17:34
    Muito obrigado.
  • 17:34 - 17:35
    (Aplausos)
Title:
No que confiar em um mundo "pós-verdade"
Speaker:
Alex Edmans
Description:

Só se você estiver realmente aberto à possibilidade de estar errado, você pode aprender, diz o pesquisador Alex Edmans. Em uma palestra perspicaz, ele explora como o viés de confirmação, a tendência de apenas aceitar informações que sustentam suas crenças pessoais, pode levá-lo a se desviar das redes sociais, na política e além, e oferece três ferramentas práticas para encontrar evidências nas quais você possa realmente confiar (Dica: indique alguém para ser o advogado do diabo em sua vida).

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
17:47

Portuguese, Brazilian subtitles

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