Mecânicos, ivermectina e Mel Gibson: como o cérebro nos engana sobre o que realmente vimos

Há alguns dias conversei com um amigo de infância de Pomerode (SC), dono de uma mecânica automotiva. Ele comentou que hoje há grande dificuldade em contratar mecânicos. No dia seguinte, busquei meu Twingo numa oficina em Cotia (SP), perto de onde moro e, coincidentemente, o dono me contou do mesmo problema. Decidi perguntar a outro mecânico, este em Carapicuíba, no qual costumo levar meu Fusca, e ele relatou algo muito parecido. Seria generalizado? PUBLICIDADE Mas a coluna deste domingo não é sobre falta de mecânicos de automóveis. É sobre um viés cognitivo. E para falar sobre ele, eu me valho do livro Rápido e Devagar, Duas Formas de Pensar , de Daniel Kahneman, psicólogo vencedor do Nobel de Economia, que dedicou sua vida a estudar os vieses cognitivos dos humanos. Um dos capítulos do livro é dedicado especificamente ao que ele chama de Lei dos Pequenos Números (numa alusão à Lei dos Grandes Números). O que ele assim chamou é a nossa tendência de enxergar padrões no nosso entorno, mesmo que seja numa amostragem com número pequeno de eventos. A propósito, recentemente o ator Mel Gibson deu uma entrevista ao podcast do Joe Rogan e comentou que três amigos com câncer tomaram ivermectina - e os três ficaram curados. Ele não disse com todas as letras, mas inferiu que a cura seria pelo medicamento. No seu entender, estas três remissões não poderiam ser fruto do acaso. O que ocorre quando somos defrontados com uma sequência de relatos assim: apelamos para o que o Daniel Kahneman chama de sistema 1, que é pensar rápido. Pensar rápido significa obter uma conclusão imediata. E, ao pensar assim, temos uma ilusão de causa. Publicidade Mas é óbvio que, do ponto de vista estatístico, um número muito pequeno de eventos, como no meu caso ou no relatado pelo Mel Gibson, não é suficiente para chegar a uma conclusão. Mas nós tendemos a fazê-lo, é algo tipicamente humano - tanto que acontece mesmo entre acadêmicos. Ele relata vários casos de colegas que atribuíram causalidade a observações em amostras bem limitadas. Em casos assim, devemos recorrer ao que Kahneman chama de sistema 2, que é pensar devagar. Usando meu exemplo: tenho três relatos que faltam mecânicos automotivos. Para corroborar ou não os relatos anedóticos com dados quantitativos, eu poderia recorrer, por exemplo, a como está a demanda de vagas nos cursos profissionalizantes do Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (Senai). Imóveis estão realmente cada vez mais caros? Evolução dos preços surpreende; veja dados Queda da fome no Brasil: entenda os erros do governo nos gráficos sobre segurança alimentar O que os dados contam sobre o histórico dos descontos do INSS - e das arrecadações suspeitas Ou poderia recorrer a pesquisas, por exemplo à Relação Anual de Informações Sociais (Rais), do Ministério do Trabalho, para ver como está a tendência histórica de número de empregados nas oficinas mecânicas. Claro que isto demanda muito mais tempo, mas só assim eu teria dados suficientes para chegar a uma conclusão categórica (por exemplo, que faltariam falta mecânicos de forma generalizada no Brasil). O ponto do autor não é que devemos desprezar essas pequenas observações cotidianas, mas tomar cuidado para não tirar conclusões apressadas. Elas podem, sim, ser um importante sinal de alerta para nos instar a fazer pesquisas posteriores. Nota: para mim, foi uma novidade saber desta eventual falta de mecânicos e é algo que quero pesquisar mais a fundo oportunamente. Mas, por enquanto, não tenho dados suficientes para afirmar nada ainda. Publicidade Nota 2: recomendo fortemente o livro. Não à toa ele é chamado de obra-prima pelo Financial Times . Kahneman é daqueles raros acadêmicos que têm talento para trazer temas complexos para perto da realidade do grande público.