Guiado pela numerologia | Bad Medicine

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kim-3.jpg numerologia substantivo: o uso de números para tentar contar a alguém o que acontecerá no futuro [Oxford learners dictionary online]

De todas as contorções e distorções miseráveis ​​provocadas pela pandemia da covid-19, há pelo menos três que são suficientes para fazer o dr. No voltar da aposentadoria. Os dois primeiros têm a ver com os números, e o terceiro tem a ver com a resposta do governo a esses números. Este post aborda a primeira dessas três preocupações, e as postagens que ainda estão por vir abordarão as outras duas preocupações.

Se há uma frase que arqueou o ônus de justificar a reação do governo à covid-19, é certamente que o governo foi sobretudo orientado pela ciência. Isso parece sensato e tranquilizador, a par de um médico que, como recomenda um tratamento doloroso e debilitante, diz que o faz guiado pela ciência. O problema é que, embora o médico possa ter alguma ciência mais ou menos robusta enfiada na manga do jaleco branco, o governo não tem. Em vez disso, eles têm alguma numerologia, vestida como ciência. Eles têm o que os leitores a longo prazo de Bad Medicine saberão que é um dos mais sérios do Dr. No bête noires da pseudo-ciência, tudo vale Alice no mundo das maravilhas da modelagem por computador.

A ciência real é observar o mundo, apresentar idéias e testá-las. Podemos observar que as crianças mais velhas parecem ser mais altas que as crianças mais novas e ter a ideia de que, à medida que as crianças crescem, elas crescem e se tornam mais altas. Podemos então testar essa hipótese, pegando um grupo de crianças pequenas e medindo sua altura em intervalos ao longo do tempo. Quando temos dados suficientes, podemos plotar as mudanças de altura ao longo do tempo e medir a taxa de crescimento desenhando uma linha que melhor se ajusta aos pontos do gráfico. Se apenas medíssemos suas alturas em aniversários, podemos usar essa linha para estimar suas alturas em idades intermediárias, pelo processo conhecido como interpolação, e ter certeza de que nossas estimativas são confiáveis. Por enquanto, tudo bem. Ainda estamos no campo da ciência, mas mesmo nesta fase inicial há advertências importantes.

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Suponha que nosso grupo de crianças seja uma amostra de um país escandinavo, onde, em média, as pessoas tendem a ser mais altas. Poderíamos usar nossos dados para prever a altura das crianças na Ásia, onde as pessoas tendem a ser mais baixas? Claro que não, porque nossa amostra de crianças escandinavas não é representativa de crianças asiáticas. Devemos fazer previsões guiado pela ciência sobre as alturas das crianças asiáticas, logo descobriríamos que estávamos errados, apesar de estarmos guiado pela ciência.

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Portanto, precisamos ter certeza de que, quando usamos dados de um grupo – digamos, residentes de Wuhan, onde a qualidade do ar é terrível, ou o norte da Itália, onde a qualidade do ar também é terrível e a população é idosa – são representativos da grupo – digamos, residentes no Reino Unido – onde a qualidade do ar pode, em média, ser melhor, e a distribuição etária em algum lugar no meio de nossas outras duas amostras – às quais desejamos aplicar nossas previsões. Se não estiverem, precisamos ajustar nossas previsões para permitir as diferenças, e enquanto fizermos esse ajuste com robustez, ainda estaremos nos domínios da ciência.

Qualquer conforto assim sai muito rapidamente do momento em que começamos a estender nossa linha dominada além dos dados, mesmo além das bordas do gráfico, para o desconhecido. Se, como em nosso estudo das alturas das crianças, falharmos em medir as alturas dos adultos, deixaremos de perceber que as crianças param de crescer após uma certa idade e, portanto, nossas previsões, baseadas nas taxas de crescimento das crianças, se tornarão cada vez mais selvagem quanto mais extrapolamos. Em vez de velhos enraivecidos, preveríamos erroneamente gigantes octogenários.

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No entanto, é exatamente isso que a modelagem por computador faz, e mais ainda. Ele estende a linha para o desconhecido e, como não foi suficiente, ‘testa’ as previsões perguntando ‘e se’ isso ou aquilo acontece. É tão científico quanto tentar prever o resultado dos testes de mísseis norte-coreanos. Você inclina a plataforma de lançamento um pouco dessa maneira e vê onde o míssil acaba. Opa, acabamos de tirar nosso coração industrial. Incline para o outro lado, gritos, sayonara Japão. Coloque um propulsor mais poderoso, e gritos, explosão no ar, ou um propulsor frouxo, e gritos, boa tentativa, mas sem charuto. Ou ajuste o design para que ele acelere mais rapidamente, apenas o ajuste também causa um vôo bumerangue, de modo que o míssil volte e o morda no bumbum.

O ponto essencial é que a modelagem por computador é sempre uma fuga para o desconhecido, extremamente dependente das suposições iniciais do tipo “e se”. Não é ciência, é uma previsão, e quanto mais prolongamos a previsão, mais incerta ela se torna, mais selvagens são as previsões feitas pelo modelo. Isso não deve surpreender, porque todos conhecemos bem a mãe de todos os modelos de computadores, a previsão do tempo do Met Office. Mesmo com sua impressionante coleção de dados e supercomputadores, os meteorologistas lutam para fazer previsões que permanecem por mais de alguns dias.

Portanto, da próxima vez que você ouvir políticos ou especialistas do governo dizendo que são guiados pela ciência, sempre e sempre guiados pela ciência, esteja ciente de que às vezes eles estão sendo econômicos com a verdade. A orientação pode ter suas raízes na ciência, mas desde então foi transformada pela numerologia mágica da modelagem por computador em uma previsão, e uma previsão, por mais interessante que seja, é apenas uma previsão.

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