Em que confiar num mundo "pós-verdade"

Só se estivermos abertos à possibilidade de estarmos enganados, é que podemos aprender, diz o investigador Alex Edmans. Numa palestra perspicaz, ele explora como o preconceito da confirmação — a tendência para apenas aceitarmos informações que apoiem as nossas crenças pessoais — pode desorientar-nos nas redes sociais, na política e muito mais, e oferece-nos três ferramentas práticas para encontrarmos provas em que podemos confiar. (Dica: nomeiem alguém para ser o advogado do diabo na vossa vida.)

Belle Gibson era uma jovem
australiana feliz.

Vivia em Perth e adorava
andar de "skate".

Mas em 2009, descobriu
que tinha cancro no cérebro

e só tinha quatro meses de vida.

Dois meses de quimioterapia
e de radioterapia não tiveram efeito.

Mas a Belle era determinada.

Tinha sido uma lutadora
toda a vida.

Desde os seis anos
que cozinhava para o irmão

que tinha autismo,

e para a mãe,
que tinha esclerose múltipla.

O pai dela nunca esteve presente.

Por isso Belle lutou,
com exercício, com meditação

e abandonou a carne
a favor de fruta e vegetais.

E recuperou por completo.

A história da Bella tornou-se viral.

Foi objeto de "tweets",
publicada em blogues,

chegou a milhões de pessoas.

A história mostrava os benefícios
de trocar a medicina tradicional

pela dieta e pelo exercício físico.

Em agosto de 2013, a Bella lançou
uma aplicação de alimentação saudável,

The Whole Pantry,

que foi descarregada 200 000 vezes
no primeiro mês.

Mas a história da Belle era uma mentira.

A Belle nunca teve cancro.

As pessoas partilharam a história dela
sem nunca verificarem se era verdade.

Este é um exemplo clássico
de viés de confirmação.

Aceitamos uma história acriticamente

se confirma o que gostaríamos
que fosse verdade.

E rejeitamos qualquer história
que o contradiga.

Quantas vezes é que vemos isto

nas histórias que partilhamos
ou ignoramos?

Na política, no mundo dos negócios,
no aconselhamento de saúde.

O Oxford Dictionary escolheu "pós-verdade"
como a palavra do ano 2016.

E o reconhecimento de que agora
vivemos num mundo pós-verdade

levou à tão necessária ênfase
na verificação dos factos.

Mas a moral da história
da minha palestra

é que não basta verificar os factos.

Mesmo que a história da Belle
fosse verdade,

seria igualmente irrelevante.

Porquê?

Vejamos uma das técnicas
fundamentais da estatística.

Chama-se inferência bayesiana.

A sua versão mais simples é:

Importamo-nos com a pergunta
"os dados corroboram a teoria?"

Será que os dados aumentam a nossa
convicção de que a teoria é verdade?

Mas, em vez disso, acabamos por perguntar:

"Será que os dados são consistentes
com a teoria?"

Mas serem consistentes com a teoria

não quer dizer que os dados
corroboram a teoria.

Porquê?

Por causa de um terceiro termo
esquecido, mas fundamental

— os dados também podem ser
consistentes com teorias rivais.

Mas devido ao viés da confirmação,
nunca consideramos as teorias rivais,

porque somos muito protetores
da nossa teoria predileta

Agora, vamos ver isto a partir
da história da Belle

Importamo-nos com:
Será que a história da Belle

corrobora a teoria
de que a dieta cura o cancro?

Mas, em vez disso,
acabamos por perguntar:

"Será que a história da Belle
é consistente com a dieta curar o cancro?"

E a resposta é sim.

Se a dieta curasse o cancro,
veríamos histórias como a da Belle.

Mas mesmo que a dieta não cure o cancro,

veríamos na mesma
histórias como a da Belle.

Uma única história em que um paciente
aparentemente se cura sozinho

apenas por ter sido
diagnosticado erradamente.

Tal como, mesmo que fumar seja
mau para a saúde

ainda veremos fumadores
que viveram até aos 100 anos.

(Risos)

Tal como, mesmo que a educação
seja boa para ganhar bem,

ainda veremos um multimilionário
que não andou na universidade.

(Risos)

Por isso, o maior problema
com a história da Belle

não é que tenha sido falsa.

É que é a única história.

Pode haver milhares de outras histórias
em que a dieta por si só falhou,

mas nunca ouvimos falar delas.

Partilhamos os casos atípicos
porque são novos,

e por isso são notícia.

Nunca partilhamos os casos comuns.

São demasiado comuns,
são o que normalmente acontece.

E esses são os verdadeiros
99% que ignoramos.

Tal como na sociedade,
não nos podemos limitar

a ouvir apenas o 1%
— os casos atípicos —

e ignorar os 99% — os casos comuns.

Porque esse é o segundo exemplo
do viés de confirmação.

Aceitamos factos como dados.

O maior problema não é vivermos
num mundo pós-verdade;

é que vivemos num mundo pós-dados.

Preferimos uma única história,
a montes de dados.

As histórias são poderosas,
são vívidas, dão vida aos dados.

Dizem-nos para começar
cada palestra com uma história.

Eu comecei.

Mas uma única história
é insignificante e enganadora

a não ser que seja apoiada
por dados em grande escala.

Mas mesmo que tivéssemos
dados em grande escala,

isso pode não ser suficiente.

Porque ainda assim pode ser
consistente com teorias rivais.

Deixem-me explicar.

Um estudo clássico
do psicólogo Peter Wason

dá-nos um conjunto de três números

e pede-nos para pensar
na regra que os gerou.

Por isso, se nos derem 2, 4, 6,

qual é a regra?

A maioria das pessoas pensará
que são números pares sucessivos.

Como é que testaríamos a regra?

Proporíamos outros conjuntos
de números pares sucessivos:

4, 6, 8 ou 12, 14, 16.

E Peter diria que esses conjuntos
também funcionam.

Mas saber que esses conjuntos
também funcionam,

saber que centenas de conjuntos
de números pares sucessivos

também funcionam

não nos diz nada,

porque isto ainda é consistente
com teorias rivais.

Talvez a regra seja
quaisquer três números pares.

Ou quaisquer três números crescentes.

E esse é o terceiro exemplo
do viés de confirmação:

aceitar os dados como provas,

mesmo que sejam consistentes
com teorias rivais.

Os dados são apenas
uma coleção de factos.

As provas são dados que corroboram
uma teoria e excluem outras.

Por isso, a melhor maneira
de corroborar a nossa teoria

é tentar refutá-la,
fazer de advogado do diabo.

Por isso, experimentem algo
como 4, 12, 26.

Se o resultado for sim,
isso refutará a vossa teoria

dos números pares sucessivos.

No entanto este teste é poderoso,

porque, se obtiver um não, excluirá
"quaisquer três números pares"

e "quaisquer três números crescentes"

Excluirá as teorias rivais,
mas não excluirá a nossa.

Mas a maioria das pessoas têm
medo de testar o 4, 12, 26,

porque não querem obter um sim
e provar que a sua teoria está errada.

O viés de confirmação não é só
não pesquisar com novos dados,

é também interpretar mal os dados,
assim que os recebemos.

Isto aplica-se fora do laboratório
a problemas importantes do mundo real.

De facto, Thomas Edison disse:

"Eu não falhei, encontrei
10 000 maneiras

"que não funcionam."

Descobrir que estamos errados

é a única maneira de descobrirmos
o que está certo.

Digamos que somos um diretor
de admissões universitárias

e que a nossa teoria
é que só alunos com boas notas

e de famílias ricas,
é que são bem sucedidos.

Assim, só deixamos entrar esses alunos.

E eles saem-se bem.

Mas isso também é consistente
com a teoria rival.

Talvez todos os alunos com boas
notas sejam bem sucedidos,

ricos ou pobres.

Mas nunca testamos essa teoria

porque nunca deixamos
entrar alunos pobres,

porque não queremos provar
que estamos errados.

Então, o que é que ficámos a saber?

Uma história não é um facto,
porque pode não ser verdade.

Factos não são dados,

podem não ser representativos
se forem apenas um ponto de dados.

Dados não são provas,

podem não corroborar a teoria,
se forem consistentes com teorias rivais.

Então, o que é que fazemos?

Quando estamos num ponto
de inflexão da vida,

a decidir uma estratégia
para um negócio,

um técnica educativa para o nosso filho,

ou um regime para a saúde dele,

como é que asseguramos
que não temos uma história

mas temos provas?

Vou dar-vos três dicas.

A primeira é procurarmos ativamente
outros pontos de vista.

Ler e ouvir pessoas com quem
discordamos flagrantemente.

90% do que elas dizem
pode estar errado, na nossa visão.

Mas e se 10% estiver certo?

Como disse Aristóteles:

"A marca de um homem instruído

"é a capacidade de alimentar um pensamento

"sem necessariamente o aceitar."

Rodeiem-se de pessoas que vos desafiem,

e criem uma cultura que encoraje
ativamente a divergência.

Alguns bancos tiveram problemas
com o pensamento de grupo,

em que os funcionários tinham medo
de desafiar as decisões da gestão

sobre empréstimos,
contribuindo para uma crise financeira.

Numa reunião, nomeiem alguém
para ser o advogado do diabo

contra a vossa ideia predileta.

E não se limitem a ouvir
o outro ponto de vista,

mas escutem-no também.

Como disse o psicólogo Stephen Covey:

"Oiçam com a intenção de perceberem

"e não com a intenção de responderem."

Um ponto de vista divergente
serve para aprendermos

não para contrariarmos.

O que nos leva a outros termos
esquecidos na inferência bayesiana.

Os dados permitem-nos aprender,

mas aprender é apenas
um ponto de partida relativo.

Se começarmos com a certeza completa
de que a nossa teoria predileta é verdade,

a nossa visão não vai mudar

independentemente dos dados que vejamos.

Só se estivermos verdadeiramente abertos
à possibilidade de estarmos errados

é que podemos aprender.

Como escreveu Liev Tolstói:

"Os assuntos mais difíceis

"podem ser explicados ao homem
menos perspicaz

"se ele não tiver já
formado ideias sobre eles.

"Mas a coisa mais simples

"não pode ser esclarecida
ao homem mais inteligente

"se ele estiver firmemente persuadido
de que já sabe."

A dica número dois é
"oiçam os especialistas."

Este é provavelmente o conselho
mais polémico que eu podia dar.

(Risos)

O político britânico Michael Gove,
disse que as pessoas no seu país

estavam fartas de especialistas.

Uma sondagem recente mostrou que havia
mais pessoas a confiar no cabeleireiro

(Risos)

ou num homem da rua

do que nos líderes de empresas,
do serviço de saúde

ou de instituições de caridade.

Por isso, respeitamos uma fórmula
de branqueamento dos dentes

descoberta por uma mãe,

ou ouvimos o ponto de vista de uma atriz
sobre a vacinação.

Gostamos de pessoas que dizem
as coisas como elas são,

que seguem o seu instinto,
e achamo-las autênticas.

Mas o instinto só nos leva
até um certo ponto.

O nosso instinto dir-nos-á
para não dar água a um bebé com diarreia,

porque isso fará escorrê-la
pela outra extremidade.

Mas os especialistas dizem o contrário.

Nunca confiaríamos uma cirurgia
a um homem da rua.

Queremos um especialista
que passou anos a fazer cirurgias

e que conhece as melhores técnicas.

Mas isso devia aplicar-se
a todas as decisões importantes.

A política, os negócios,
o aconselhamento médico

requerem competência,
tal como a cirurgia.

Então porque é que desconfiamos
tanto dos especialistas?

Uma das razões é porque eles
são vistos como distantes.

Um CEO milionário não poderá
falar pelo homem da rua.

Mas a verdadeira competência
encontra-se nas provas.

E as provas defendem o homem na rua

e vão contra as elites.

Porque as provas forçam-nos a prová-lo.

As provas evitam que as elites
imponham o seu ponto de vista

sem provas.

Uma segunda razão para
a desconfiança nos especialistas

é que diferentes especialistas
dizem coisas diferentes.

Por cada especialista
que defende que deixar a UE

será mau para o Reino Unido,

outro especialista defende que será bom.

Metade destes supostos especialistas
estão errados.

E tenho de reconhecer

que a maioria dos artigos
de especialistas estão errados.

Ou, na melhor das hipóteses,
fazem alegações

que as provas não corroboram.

Por isso, não podemos
aceitar a palavra de um especialista.

Em novembro de 2016,
foi publicado um estudo

sobre a remuneração de executivos,

apesar de nenhum dos jornais
que cobriram o estudo

ter visto esse estudo

que ainda não tinha sido publicado.

Aceitaram apenas a palavra do autor,

tal como o que aconteceu com a Belle.

Isto não significa que podemos
escolher um estudo qualquer

que, por acaso, corrobora
o nosso ponto de vista.

Isso seria, de novo,
um viés de confirmação.

Nem significa que, mesmo
que sete estudos mostrem A

e três mostrem B,

A tenha de ser verdade.

O que interessa é a qualidade

e não a quantidade de conhecimento.

Por isso devíamos fazer duas coisas.

Primeiro, devíamos analisar criticamente
as credencias dos autores.

Tal como analisaríamos criticamente
as credenciais de um potencial cirurgião.

São especialistas no assunto

ou têm um interesse pessoal?

Em segundo lugar, devemos
prestar particular atenção

a artigos publicados
em revistas académicas de topo.

O meio académico é frequentemente
acusado de estar desligado do mundo real.

Mas esta separação dá-lhe anos
para gastar num estudo.

Para assegurar um resultado,

para excluir as tais teorias rivais,

e para distinguir a correlação
da causalidade.

As revistas académicas
envolvem a revisão pelos pares,

em que um artigo é escrutinado
rigorosamente

(Risos)

pelas melhores mentes do mundo.

Quanto melhor a revista,
mais alto o padrão.

As revistas mais elitistas,
rejeitam 95% dos artigos.

As provas académicas não são tudo.

A experiência do mundo real
também é fundamental.

A revisão pelos pares não é perfeita,
também há erros.

Mas é preferível algo que foi verificado,

do que algo que não foi.

Se nos agarrarmos a um estudo
porque gostamos das conclusões,

sem considerarmos o autor
ou se o estudo foi aprovado,

há uma grande possibilidade
de o estudo ser enganador.

E os que afirmam ser especialistas

deviam reconhecer as limitações
da nossa análise.

Muito raramente é possível provar
ou prever algo com toda a certeza,

no entanto é tentador fazer
uma afirmação radical e não qualificada.

É mais fácil tornar-se título num jornal

ou ser objeto de um "tweet"
em 140 caracteres.

Mas mesmo as provas
podem não ser provas.

Podem não ser universais,
podem não se aplicar em qualquer contexto.

Por isso não digam "O vinho tinto
causa maior longevidade,"

quando as provas são apenas que o vinho
tinto está relacionado com a longevidade.

E só nas pessoas que também
fazem exercício físico.

A dica número três é:
"parem antes de partilhar alguma coisa."

O juramento de Hipócrates diz:
"Primeiro que tudo, não fazer mal."

O que partilhamos
é potencialmente contagioso,

por isso temos de ser muito cuidadosos
com o que espalhamos.

O nosso objetivo não devia ser
obter "likes" ou "retweets".

Senão, só partilhamos os consensos

que não desafiam
o pensamento de ninguém.

Senão, só partilhamos o que soa bem,

independentemente de serem provas.

Pelo contrário, devíamos fazer
a seguinte pergunta:

Se é uma história, é verdade?

Se é verdade, é apoiada por
provas em grande escala?

Se é, quem apoia,
quais são as suas credenciais?

Se está publicado,
quão rigorosa é a revista?

E façam a pergunta decisiva:

Se o mesmo estudo fosse escrito pelos
mesmos autores

com as mesmas credenciais,
mas com resultados opostos,

ainda estaríamos dispostos
a acreditar nele e a partilhá-lo?

Tratar qualquer problema

— um problema económico de uma nação
ou o problema de saúde de um indivíduo —

é difícil.

Por isso, devemos assegurar que temos
as melhores provas para nos guiar.

Só se for verdade é que pode ser um facto.

Só se for representativo
é que podem ser dados.

Só se corroborar é que pode ser uma prova.

E só com provas é que podemos seguir
para um mundo pós-verdade

para um mundo pró-verdade.

Muito obrigado.

(Aplausos)