Sobre mudar de opinião (e o avanço da ciência)

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Em tempos de nervos à flor da pele, tanto nas conversas de bar quanto – e principalmente – nas redes sociais, mudar de opinião sobre qualquer assunto muitas vezes parece algo impensável, um golpe devastador sobre o próprio ego e honra, pior até mesmo do que a própria morte. Este texto busca mudar essa impressão.

O fenômeno atual não é de todo novo nem inexplicável: é fato documentado que, em tempos de ciclo econômico ascendente, isto é, em tempos de desenvolvimento econômico, prevalece a estabilidade política acompanhada por uma aproximação das preferências políticas da sociedade. Isso leva à aproximação das propostas do governo e da “oposição” na tentativa de capturar o “eleitor mediano”, que ganha massa nesse processo de convergência (vide as propostas do PT e da “oposição” nas eleições de 2010). Enquanto isso, em tempos de crise econômica, existe uma tendência à polarização das preferências – políticas principalmente – tornando os dois lados mais “radicais”. Isso leva a propostas mais divergentes e extremas – vide o crescimento do Bolsonaro em nosso país e a situação das últimas eleições gregas, em que se viu um grande crescimento dos candidatos socialistas e neofascistas (situação parecida à que levou Hitler ao poder no entre guerras).

No entanto, o fato de este fenômeno ser documentado historicamente não significa que ele é desejável: evidências apontam para o contrário, aprofundando a insatisfação social, a instabilidade política e o crescimento e vulnerabilidade econômicos.

É visível que as redes sociais estão amplificando tal polarização: como é mais fácil/agradável ler opiniões mais similares às suas e incomoda ler opiniões contrárias, muitos usuários tendem a selecionar seu grupo de visualização de forma a ler apenas o que se alinha à sua linha de pensamento atual, se viesando cada vez mais. O tão importante contraponto parece ser demasiado inconveniente.

Sob a ótica Popperiana tal prática é extremamente nociva ao avanço da ciência (e, por que não, da sociedade), já que a ciência avançaria justamente pela refutação de paradigmas estabelecidos e a consequente instauração de novos – e “melhores” – paradigmas.

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Suas opiniões atuais são definidas por aspectos cognitivos, culturais e pelo seu conjunto informacional atual. Mudar de opinião, neste contexto, significa simplesmente que, dadas as suas preferências idiossincráticas, algo novo foi introduzido no seu conjunto informacional que fez com que uma nova opinião lhe parecesse superior à sua anterior.

Em suma, você atualizou suas informações e isso causou uma evolução (seguindo a linha Popperiana) na sua visão sobre determinado ponto. Imagine que, por exemplo, determinada pessoa acredita que todos os gansos são brancos. Se toda vez que avistar um pássaro preto ela fechar os olhos, não conferindo que tipo de pássaro é, nunca mudará esta crença. Da mesma forma, se todos os cientistas que, como Galileu, descobrissem que a Terra não é quadrada fossem reprimidos e revissem suas afirmações, poderíamos ainda acreditar que ela é quadrada. O ponto aqui é que, apesar de ser muito confortável e conveniente acreditar cegamente nos paradigmas atuais, só evoluímos pelo constante questionamento e confrontamento dos mesmos.

Logo, ao contrário do que parece ser a crença atual em nosso país, mudar de opinião deveria ser visto como algo bom: significa apenas que alguma informação nova lhe fez, à luz de suas características pessoais, julgar uma nova visão preferível à sua visão prévia, um processo claro de evolução pessoal.

Isso não quer dizer, entretanto, que deveríamos almejar trocar de opinião a todo momento: como no processo científico, o novo “paradigma” deve passar por diversos crivos para ser aceito. Não é incomum, por exemplo, dois pontos opostos parecerem igualmente aceitáveis se exemplos forem selecionados e a retórica for exercida com maestria. O processo de mudança deve envolver o constante questionamento, tanto de seus “paradigmas” atuais quanto dos potenciais.

Neste processo é sempre bom ouvir – e tentar defender internamente – os dois lados de qualquer história pois, como diria Stuart Mill, aquele que defende e só conhece um lado dos fatos é tão ou mais ignorante do que aquele que nada sabe sobre ele, pois terá que se livrar de suas estabelecidas preferências antes de se aprofundar no assunto a fim de fazer um juízo de valor “verdadeiro”.

Guido Penido

 

Referências:

  • Alesina, Alberto, Sule Ozler, Nouriel Roubini, and Phillip Swagel. 1996. Political instability and economic growth. Journal of Economic Growth 1(2): 189-211.
  • Ari Aisen and Francisco Jose Veiga, 2011. How Does Political Instability Affect Economic Growth? IMF working papers.
  • Bussière, M. and Mulder, C. (2000), Political instability and economic vulnerability. Int. J. Fin. Econ., 5: 309–330. doi: 10.1002/1099-1158(200010)5:4<309::AID-IJFE136>3.0.CO;2-I
  • Manuel Funke, Moritz Schularick, Christoph Trebesch, 2015. Going to Extremes: Politics after Financial Crises, 1870-2014, R&R European Economic Review
  • Collin Mcgill, 2002, “Looking for a Black Swan”, The New York Review of Books.
  • John Stuart Mill, 1859, “On Liberty”

O Papel Social dos Bancos

Este texto não é sobre os programas sócio-ambientais promovidos pelos bancos. Nos próximos parágrafos tento explicar como a operação normal de um banco gera um benefício para a sociedade.

Existe uma espécie de senso comum sobre a perversidade dos bancos. Segundo reza a lenda, estas instituições fazem de tudo para extrair o dinheiro das pessoas e do governo. Além disso, a sociedade desperdiça recursos com um setor que recolhe lucros com uma simples troca de papéis, quando poderia utilizar parte desses recursos que estão empregados no setor bancário, em especial o capital humano, para gerar “renda de verdade”. Boa parte de tudo isso não é verdade.

Seria muito difícil pensar na sociedade atual sem um sistema bancário grande e dinâmico. Com auxílio dos bancos conseguimos fazer pagamentos com facilidade, agilidade e segurança; é possível enviar recursos para praticamente qualquer lugar do planeta. Os bancos estão presentes em grade parte das transações que fazemos – compras com cartão de crédito, recebimento de salários, pagamento de contas, etc. Além disso, o sistema bancário/financeiro permite que as pessoas transfiram recursos intertemporalmente de forma eficiente, ou seja, não precisamos guardar dinheiro embaixo do colchão ou mesmo recorrer ao cunhado sempre que precisamos de empréstimos. Podemos poupar com os diversos instrumentos fornecidos pelos bancos e também fazer empréstimos para transformar nossa renda futura em consumo presente – compra de bens duráveis e não duráveis – ou então colocar em prática planos de investimento como a expansão e abertura de negócios.

Existe também uma função muito importante do sistema bancário que é o gerenciamento do risco. Isso pode ocorrer de forma mais direta, como é o caso dos produtos relacionados a seguros que os bancos oferecem, ou de forma mais indireta ,por meio de produtos financeiros para a gestão de portfólio e linhas de créditos para empresas e pessoas. Talvez as pessoas não percebam no dia-a-dia esse papel dos bancos por não participarem diretamente do mercado bancário, mas ele está lá. Por exemplo: se os clientes de uma empresa atrasarem seus pagamentos, ela pode fazer um empréstimo para pagar seus funcionários.

Tente imaginar sua vida sem bancos. Um exemplo: o quão complicado seria fazer o pagamento da sua conta de energia se não houvesse uma rede de atendimento bancário (o que inclui as casas lotéricas) à sua disposição? Em primeiro lugar, as empresas que vendem energia precisariam criar uma rede só para fazer o recebimento das contas – o que traria um aumento dos custos operacionais e também uma  maior valor para a sua conta. Em segundo lugar, você precisaria se deslocar até um desses pontos para fazer o pagamento. Por outro lado, com o serviço dos bancos é possível pagar a sua conta em vários lugares, inclusive de dentro do conforto da sua própria casa. Outro exemplo: tente imaginar o financiamento de um imóvel sem o sistema bancário. Você precisaria encontrar alguém que tivesse o valor do imóvel disponível para emprestar. Além disso, essa pessoa tem que estar disposta a te emprestar o dinheiro todo. Vários problemas podem surgir: que garantia ela teria de que você pagaria empréstimo? Qual o tamanho dos juros que ela poderia cobrar? Talvez não seria melhor essa pessoa comprar o imóvel e alugar para outro? E por aí vai…

Tudo isto me leva a crer que os bancos são, intrinsecamente, instituições sociais. Eles ganham dinheiro fornecendo serviços de que as pessoas querem e que seriam extremamente caros para adquirir sem eles. O custo de monitoramento do risco dos investimentos e a administração da poupança da sociedade seriam demasiadamente altos se fossem feitas a nível de indivíduos.

Gostaria de deixar claro que não considero que desfrutamos um sistema bancário ideal. Existem alguns exageros no Brasil que poderiam ser melhorados, por exemplo a grande concentração do setor. No entanto, é uma visão muito equivocada tratar um banco como um inimigo da sociedade.

Concluo dizendo que o papel social de um banco é ser um banco. E se você ainda não está convencido de que (i) os bancos fornecem serviços importantes, (ii) a atividade bancária é importante e natural de uma economia moderna e (iii) continuará considerando os bancos inimigos da sociedade e seu também, eu tenho um novo inimigo para te sugerir: supermercados. Afinal, o que fazem esses malditos além de revender, mais caro, aquilo que compraram de outros?

Correlação não implica em causalidade (caso contrário eu nunca mais tomaria sorvete)

Cientistas revelam: consumo de queijo mozarela te deixa mais inteligente!


(gráfico retirado de: http://tylervigen.com/view_correlation?id=3890)

Absurdo, certo? Mas e se eu dissesse que comer ‘sour cream’ amenta número de acidentes com motos?


(veja outros exemplos como esse nesse site.)

Se você não acreditou nos enunciados acima, parabéns: você é uma pessoa sensata. Mas então porque ainda vemos afirmações tão absurdas como essas se passarem por verdade todos os dias? Primeiro porque talvez o absurdo não seja tão fácil de reconhecermos, e certamente porque tendemos a confundir correlação com causalidade. Nesse texto, tentaremos entender por que.

Daniel Kahneman, prêmio Nobel de Economia em 2002, dedicou grande parte de sua pesquisa ao entendimento de como as pessoas tomam decisões. No seu livro mais recente, “Thinking Fast and Slow, ele tenta fazer um apanhado de sua pesquisa acadêmica, feita em grande parte com o psicólogo Amos Tversky. Uma das conclusões mais importantes dessa pesquisa é a de que as pessoas são particularmente ruins em lidar com problemas probabilísticos (veja uma entrevista com Kahneman sobre o livro clicando aqui).

Um dos motivos para essa “deficiência” é que nosso cérebro parece ser desenhado para reconhecer padrões. De uma perspectiva evolutiva, ela pode ter deixado os primeiros hominídeos aptos a perceber situações perigosas rapidamente – e portanto evita-las. Mas essa característica também nos criou muita dificuldade para lidar com a aleatoriedade. Um exemplo particularmente interessante desse tipo de comportamento se deu quando a Apple decidiu mudar o algoritmo de escolha das músicas que iriam tocar no modo “shuffle” do iPod, devido a reclamações dos usuários que notavam que, por vezes, musicas do mesmo artista ou de artistas parecidos eram tocadas em sequência (o que é perfeitamente possível em um padrão aleatório), e portanto a seleção de músicas não parecia ser aleatória. A Apple então mudou o algoritmo de seleção das músicas para evitar que isso acontecesse. Nas palavras de Steve Jobs: ‘We’re making it less random to make it feel more random’ (veja a reportagem).

Outra maneira de frasearmos esse mesmo princípio é que nós estamos sempre, subconscientemente, procurando correlações entre eventos. Naturalmente, uma vez encontrada uma correlação entre eventos, ficamos tentados a estabelecer uma relação de causalidade entre eles. Mas confundir correlação com causalidade pode acabar gerando vários problemas na nossa interpretação dos fatos.

Antes de continuar, se você ainda não está convencido de que correlação e causalidade são duas coisas diferentes, vamos tratar de fazê-lo com alguns exemplos.

  • Observou-se que, em várias cidades nos Estados Unidos, o aumento da venda de sorvetes é acompanhado por um aumento no número de homicídios.
  • A taxa de divórcios no Estado de Maine (EUA) e o consumo per-capita de margarina nos EUA andam juntos (correlação = 0.99 – lembrando que a correlação varia entre -1 e 1).
  • A receita total de campos de golfe nos EUA tem correlação de 0.96 com o número de pessoas que morrem afogadas em fontes naturais de água (lagos, mar, etc).
  • A receita total gerada por instalações de ski tem correlação de 0.97 com o número de pessoas que morrem após ficarem embaraçados em sua roupa de cama (nos EUA).

Os dois gráficos do início desse texto e esses últimos 3 exemplos foram retirados do site (bastante interessante): http://tylervigen.com/ (há muitos outros exemplos, eu apenas escolhi alguns).

Espero que todos os leitores estejam convencidos após chegarem à conclusão de que sorvetes não induzem ninguém a cometer homicídios, mas ainda cito o livro “O Andar do Bêbado”, do físico Leonard Mlodinow, que apresenta inúmeros casos, variando de executivos de Hollywood a analistas de Wall Street, onde as pessoas tendem a perceber relações causais onde elas realmente não existem (mesmo para os leitores convencidos da diferença entre correlação e causalidade, ainda vale a leitura).

Mas então o que são exatamente correlação e causalidade?

Causalidade é uma relação entre dois eventos, A e B, que estabelece o evento A como causa do evento B, e o evento B como efeito do evento A. Por exemplo, nós sabemos que uma planta precisa de água para crescer. Logo, um pequeno fazendeiro que depende das chuvas para que sua plantação cresça, estabelece a seguinte relação: ‘chuva’ é a causa de ‘plantação crescer’ e ‘plantação crescer’ é o efeito de ‘chuva’.

Parece simples, mas não é. O grande problema com o conceito de causalidade é que não podemos medi-la. O máximo que podemos fazer é observar que toda vez que chove, a plantação cresce, e que toda vez que não chove, a plantação morre. Como nós já sabemos que as plantas precisam de água para crescer, podemos inferir que a chuva providencia água para as plantas, que então crescem. Mas note que, no final das contas, nossa observação pode apenas confirmar ou rejeitar a nossa hipótese de que plantas precisam de água para crescer. O contrário não vale, mas voltaremos a isso.

Correlação é um conceito mais complicado, então tentaremos apresenta-lo da forma mais simples possível. Vamos continuar com nosso exemplo: as variáveis aleatórias aqui são ‘quantidade de chuva’ e ‘crescimento da plantação’. Nesse caso, poderíamos observar que se chove muito, as plantas crescem muito; e que se chove pouco, as plantas crescem pouco. Se isso acontece na maioria das vezes, dizemos que há uma correlação positiva entre a quantidade de chuva e o crescimento das plantas, isto é: quanto mais chove, mais as plantas crescem. Se acontecesse o contrário (se há mais chuva, as plantas crescem menos), diríamos que há uma correlação negativa. Por fim, se a relação fosse completamente aleatória (isto é, a chuva em nada afeta o crescimentos das plantas), diríamos que a correlação é nula.

Veja que dessa discussão simples já conseguimos extrair uma conclusão extremamente importante: se sabemos como duas variáveis se comportam, então sabemos o que esperar da correlação entre elas. Mas em nenhum momento podemos dizer que, sabendo que duas variáveis têm correlação não nula, podemos inferir que uma causa a outra!

Imagine agora que o fazendeiro observa que suas vendas de produtos agrícolas sobem sempre que chove, e portanto sua renda é maior (suponha que ele não afete o preço dos produtos que vende). Em outras palavras, ele observa que a correlação entre a quantidade de chuva e a sua receita é positiva. Ele poderia então inferir que a chuva causou uma renda maior? Não! Afinal a chuva não tem relação nenhuma relação direta com sua renda. Nesse caso, a chuva afeta a renda por meio de um canal intermediário – o crescimento da produção –, mas não é causa do aumento da receita do fazendeiro.

Há outro tipo de confusão que fazemos entre correlação e causalidade, que talvez seja até mais difícil de identificar por não há uma terceira via que explique algum tipo de causalidade indireta. Ela se dá quando observamos uma correlação não nula, mas a verdadeira correlação é nula. Como explicamos em um texto anterior (clique aqui para ler), à medida que aumentamos uma amostra (aleatória), maior a chance que temos de acertar a verdadeira proporção de bolas pretas e brancas numa sacola, ou de pessoas que votam em um candidato específico. No entanto, se a amostra é pequena, nossa chance de errar é grande. O mesmo vale com a correlação entre duas variáveis aleatórias: se a amostra é grande, a correlação que observamos está provavelmente mais próxima do que estaria caso nossa amostra fosse pequena. Esse é provavelmente o caso da correlação entre o consumo de queijo e o número de doutores em engenharia civil. Por puro acaso, essas variáveis andaram juntas em alguns anos, mas se aumentarmos nossa amostras, poderíamos ver com mais clareza que elas realmente não são relacionadas.

Esse tipo de discussão já nos ajuda a entender porque as empresas farmacêuticas demoram tanto para colocar novas drogas no mercado. Tivemos um exemplo recente disso com a crise relacionada ao vírus do ebola. Como se tratava de uma situação crítica, algumas empresas até usaram medicamentos experimentais em alguns pacientes, mas isso em geral não é o caso. Em situações normais, as empresas farmacêuticas conduzem uma enorme quantidade de testes para ter certeza de que os pacientes realmente estão sendo curados pelo medicamento, e não por algum outro fator desconhecido. Em outras palavras, a mera correlação positiva entre ‘tomar o medicamento’ e ‘se curar da doença’ não é suficiente para concluir causalidade: primeiro devemos eliminar todos os outros fatores que também podem interferir na cura até que, por exclusão, concluímos que é o medicamento que a está causando.

Pois bem, o que isso tem a ver comigo, se eu não sou um fazendeiro ou uma empresa farmacêutica? Um exemplo que pode ser interessante são as campanhas dos candidatos a presidente do Brasil. A candidata à reeleição, Dilma Rouseff, frequentemente culpa a crise internacional pela má performance econômica do Brasil nos últimos anos. Como saber se essa má performance do crescimento econômico foi realmente culpa da crise internacional ou se foi culpa das políticas econômicas adotadas pelo governo? Como não podemos fazer experimentos em ciências sociais (em oposição à companhia farmacêutica), geralmente fazemos “experimentos naturais”, isto é: comparar a experiência brasileira com a experiência de países similares que adotaram políticas distintas. Esse tipo de análise é extremamente delicada, já que é muito difícil achar países similares em todos os sentidos mas que difiram em termos de política. Ao leitor interessado, cito o artigo de Carrasco et al (2014) que tenta fazer esse tipo de análise.

Para que fique claro que o objetivo desse texto não é político, note que o mesmo pode ser dito de qualquer candidato, não só da atual presidente. O candidato do PSBD, Aécio Neves, frequentemente cita bons resultados atingidos durante seu governo em Minas Gerais. Mas o período no qual ele governou coincidiu com um período de bom mercado externo, em particular para algumas commodities produzidas em Minas Gerais. Como saber se os bons resultados que o candidato menciona são fruto do bom cenário externo ou de suas políticas enquanto governador? Mais uma vez: análise das políticas e comparação com outros Estados semelhantes. Infelizmente desconheço alguma referência que tenha feito tal análise para o governo de Minas Gerais, mas tenho certeza de que existem estudos competentes com esse intuito.

A mensagem que esse texto pretende passar é: cuidado ao estabelecer relações causais entre eventos. Estudos empíricos não medem causalidade, eles apenas medem correlação. Essa afirmação é verdadeira em qualquer ciência. Nas ciências sociais em particular, as coisas são ainda piores, porque não podemos fazer experimentos. Sendo assim, estabelecer relações causais entre eventos é uma atividade extremamente delicada e requer muita atenção e reflexão. Muitas vezes nos descuidamos e confundimos uma mera correlação com causalidade, e assim descartamos outras possíveis explicações para um dado fenômeno. Esse tipo de descuido é natural, e todos já o cometemos, mas ele é por vezes muito sério e pode prejudicar nossa interpretação dos fatos. Se você leu até aqui, esperamos que esse texto tenha lhe servido para ao menos estar sempre alerta para a diferença entre o que é uma correlação e o que é uma causalidade.

Correlation

(imagem retirada de: http://xkcd.com/552/)

Referências:

CARRASCO, Vinicius, MELLO, João M. P. de, DUARTE, Isabela. A Década Perdida: 2003 – 2012. Departamento de Economia, PUC-Rio, texto para discussão nº 626. 2014. (link)

KAHNEMAN, Daniel. Thinking, Fast and Slow. Macmillan, 2011.

MLODINOW, Leonard. O andar do bêbado: como o acaso determina nossas vidas. Rio de Janeiro, Zahar, 2011, 1ª edição.

A mágica das pesquisas eleitorais

 

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É comum escutarmos frases do tipo: “não confio nessas pesquisas eleitorais; afinal, não conheço ninguém que já tenha participado de uma pesquisa dessas.”

Vamos tentar explicar, sem muita matemática, a ciência por trás dessas pesquisas de intenção de voto. Esperamos que ao final deste texto você esteja convencido de que a frase destacada acima não faz sentido.

Comecemos com uma situação hipotética bastante corriqueira. Estamos cozinhando um molho para servir no jantar e queremos saber se a quantidade de sal está boa. Imediatamente, provamos uma colherada e fazemos um diagnóstico. Soa familiar? Quando fazemos isso, estamos inconscientemente usando o mesmo princípio que os institutos de pesquisa. Pegamos uma amostra (colherada), e chegamos a alguma conclusão a respeito da população (totalidade do molho). Note que o tamanho da colherada que usamos para avaliar o molho não depende do tamanho da panela!

Imagine, agora, que o shopping perto de sua casa está com uma promoção. Você foi um dos sorteados e poderá participar do desafio descrito a seguir, concorrendo a um carro zerinho. O dono do shopping colocou uma caixa gigante bem no centro da praça de alimentação. Dentro dessa caixa estão 1 milhão de bolas nas cores preta ou branca. Seu desafio é chutar a proporção correta de bolas pretas dentre o total de bolas da caixa. Antes de fazer o seu chute, você poderá retirar algumas bolas da caixa e portanto saberá a proporção de bolas pretas dentre o total de bolas retiradas. Nesse caso, o que você faria? Lembre-se de que sua única informação disponível são as bolas retiradas. A caixa não é transparente e você não pode olhar dentro dela.

[Nota: De agora em diante chamaremos as bolas retiradas de: amostra.]

Uma resposta natural seria dizer que a proporção de bolas pretas na caixa (população) é a mesma que você observou na amostra. Ou seja, se são retiradas 10 bolas das quais 6 são pretas, o chute é que 60% das bolas dentro da caixa são pretas.

Vamos supor que o dono do shopping saiba que a proporção de bolas pretas dentro da caixa é de 50%. A grande pergunta é a seguinte. Usando a técnica de chute descrita anteriormente, qual a probabilidade de você chutar o valor correto?

Agora é fácil traçar um paralelo. Uma pesquisa eleitoral nada mais é do que retirar um pequeno número de bolas e tentar descobrir qual a proporção de bolas pretas dentro da caixa. Em outras palavras, a caixa representa o Brasil. Cada bola é um eleitor e cada cor diferente representa o voto num determinado candidato.

Voltando ao nosso desafio do shopping, se você tem o direito de retirar apenas 10 bolas da caixa, me parece improvável que exatamente 5 bolas sejam pretas e as outras 5 sejam brancas. Nesse caso improvável, você chutaria que 50% das bolas da caixa são pretas e acertaria. Entretanto, qual das opções abaixo você acharia mais provável?

a- Tirar 5 bolas pretas e 5 bolas brancas.

b- Tirar 10 bolas pretas

Se a resposta não lhe parece óbvia, simplifique e imagine que foram retiradas apenas 4 bolas. Note que existem diversas sequencias onde 50% das bolas são pretas. Por exemplo:

  • Preta,Preta,branca,branca
  • Preta,branca,preta,branca
  • Branca,branca,preta,preta

Por outro lado, só existe uma sequencia onde todas são pretas.

A mensagem aqui é a seguinte: numa pesquisa eleitoral é improvável que o pesquisador dê azar e só entreviste eleitores do PT o que faria chutar que 100% da população vota no partido dos trabalhadores. Por outro lado, é possível que isso ocorra, afinal o número de eleitores do PT é bem maior que a sua amostra.

A grande sacada vem agora. À medida que aumentamos o tamanho da amostra, a chance de errarmos o chute se torna cada vez menor. Em outras palavras, quanto mais bolas você retirar da caixa, maior a chance de seu chute estar próximo ao valor verdadeiro (50%, nesse exemplo).

Como o objetivo é ser o mais simples possível vou omitir as contas matemáticas. Vamos focar em gráficos:

b

Note como numa amostra com 1000 bolas, o mais provável é que algo próximo a 500 bolas sejam pretas. Na verdade, existe 80% de chance do total de bolas pretas retiradas estar entre 480 e 520. A intuição é a citada anteriormente, existem várias sequências de retirada onde 500 bolas são pretas (dentre um total de 1000 bolas retiradas), mas existem poucas sequências onde 998 bolas são pretas dentre um total de 1000 (retiradas).

Para o caso em que a proporção de bolas negras é diferente de 50% existe um outro efeito que se agrega ao citado acima. Se a proporção for de, por exemplo, 70% , retirar bolas pretas se torna mais provável do que retirar bolas brancas. Como o objetivo é não colocar contas aqui, direi apenas que esse efeito trabalha ao nosso favor, fazendo que os resultados mais prováveis do meu processo de amostragem sejam aqueles próximos a proporção verdadeira. Ou seja, se retirarmos 1000 bolas da caixa, os resultados mais prováveis são aqueles em que existe algo no entorno de 700 bolas negras.

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Para fechar com chave de ouro: você consegue dizer o que acontece se triplicarmos a quantidade de bolas dentro da caixa? Ou seja, atualmente as pesquisas eleitorais são feitas com 3 mil pessoas para representar 140 milhões de eleitores. E se tivéssemos o triplo de eleitores? Precisaríamos entrevistar mais pessoas? Aliás, quantas bolas eu falei que existiam dentro da caixa mesmo? Se você não se lembra do número é porque ele só foi citado uma vez, no começo desse texto: depois, não foi usado para mais nada. Isso mesmo, não foi usado para nada, nem para as contas omitidas. Portanto, o tamanho da população não afetará nossa técnica de chute. Uma intuição melhor do porquê disso ficará para outro post pois serei obrigado a incluir um pouco de matemática.

Portanto, quando o William Bonner diz que a Dilma está com 32% das intenções de voto e que a margem de erro é de 2 pontos percentuais, com intervalo de confiança de 95%, o que ele quer dizer? Agora você já está pronto para interpretar essa informação. Lembra quando eu falei que, para aquele exemplo específico, existia 80% de chance do total de bolas pretas retiradas estar entre 480 e 520? Naquele caso estávamos fazendo o caminho inverso de uma pesquisa eleitoral. Ou seja, usei a informação que apenas o dono do shopping possuía (os tais 50%) para calcular a probabilidade da minha amostra gerar um chute entre 48% e 52%. No mundo real não sabemos a quantidade de bolas pretas dentro da caixa, o que torna as coisas um pouquinho mais complicadas. Embora pareça “razoável” interpretar a frase de Bonner como: existe 95% de chance da intenção de votos de Dilma estar entre 30 e 34 por cento, a interpretação mais precisa é a de que, se fizermos 100 pesquisas eleitorais, esperamos que o valor verdadeiro esteja a menos de 2 pontos percentuais de distância do valor que chutamos em 95 delas. Nesse caso, nosso melhor chute para o valor verdadeiro é 32%.

De uma forma ou de outra, esperamos que agora você tenha uma intuição de porque as pesquisas eleitorais podem funcionar, mesmo que você nunca tenha sido entrevistado. Isso não significa que elas não errem nunca.

Obs1: Se uma panela de molho está bem misturada, uma colherada basta para sabermos se a quantidade de sal está boa. Entretanto, numa pesquisa de intenção de votos existem concentrações regionais. Talvez a área nobre da cidade esteja mais inclinada a votar em um candidato. Ou talvez os jovens se identifiquem mais com um determinado partido. No texto acima, supusemos que a panela estava muito bem misturada, ou o que em estatística chamamos de amostra aleatória simples. Existem diversas técnicas para lidar com os dados quando o molho não está tão bem misturado, todos eles fogem ao escopo desse texto. De qualquer forma, podemos usar a mesma intuição. O segredo está em dividir a panela em partes suficientemente homogêneas e então tratarmos cada uma dessas partes como uma caixa. Se dentro de cada caixa as bolas estiverem bem misturadas, tudo bem.

Fazer uma pesquisa de votos apenas na internet não é uma boa ideia. O molho não estará bem misturado. A internet é mais acessada pelos jovens. Além disso não são todas as residências que tem acesso a rede. Nesse caso você estará provando apenas a parte mais salgada da panela. Faleremos mais sobre isso num próximo post sobre Viés de Seleção.

link: https://www.facebook.com/admRachelSheherazade/photos/a.213637028835348.1073741828.213631462169238/354303078102075/?type=1

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Obs2: No caso em que temos diversos candidatos concorrendo a um cargo o raciocínio é análogo; com cada caixa contendo bolas de várias cores. Como você já deve ter imaginado, cada cor representaria as intenções de voto para um candidato diferente.

  1. Quer entender melhor a matemática por trás dessa história ? http://terrytao.wordpress.com/2008/10/10/small-samples-and-the-margin-of-error/

Sobre a independência do Banco Central

O cenário político recente despertou novamente o debate sobre independência (ou autonomia) do Banco Central do Brasil (BCB). Uma diversidade de argumentos, teóricos ou ideológicos, vem sendo utilizada para defender, de um lado, um maior controle do Poder Executivo sobre as decisões do BCB, ou, de outro, um maior isolamento do órgão com respeito a oscilações políticas. Nesta carta, entregamos nossa análise sobre o papel do Banco Central na sociedade e nossos argumentos em defesa da sua independência.

Primeiramente, é preciso clarificar o que é (e o que não é) independência do Banco Central.

Independência pode ser entendida como um arranjo institucional em que estão presentes mecanismos de insulação do órgão em relação a intervenções discricionárias do governo. Dito de outra forma, a independência representa um desenho das regras do jogo de modo a deixar o BC livre de influências políticas que prejudiquem o cumprimento da sua missão como guardião da estabilidade da moeda – leia-se, inflação sob controle.

Que mecanismos garantem independência na prática? Como exemplos, podemos citar:

  • Período de tempo predefinido para o mandato do presidente e da diretoria do órgão, assim como critérios alternativos de escolha da direção (que não a nomeação direta por parte do governo), são regras que evitam a interferência do governante.
  • A autonomia orçamentária é tida como outra forma de reforçar a independência do órgão, já que o governo poderia exercer pressão sobre o órgão retendo recursos orçamentários ou obstruindo contratação de funcionários.

Antes de discutirmos os benefícios de um BC independente, é preciso quebrar alguns mitos por vezes disseminados ao publico geral a respeito deste tema.

Independência não é entregar o galinheiro a comando da raposa, como argumentam alguns veículos na mídia (veja artigo). De fato, o quadro de funcionários do BC precisa de pessoas com experiência com bancos e com o mercado financeiro, inclusive na diretoria, devido ao nível técnico exigido pelo trabalho que é desempenhado no órgão. Todavia, o desenho de instituições como o BC certamente não ignora a possibilidade de conflitos de interesse, informação privilegiada, nem a possibilidade de captura da agência pública por interesses privados, os quais representam comportamentos abusivos em prejuízo da comunidade. Para esses problemas, há dispositivos especialmente criados no design institucional, como o período de quarentena profissional dos ex-diretores, a auditoria externa e a subordinação do presidente a conselhos de administração.

Independência não significa abrir mão da determinação dos objetivos de política pela nossa democracia representativa. Até mesmo um BC com operação independente precisa respeitar a lei existente e seguir as diretrizes de política estabelecidas por instâncias superiores, como o Congresso. Para prevenir condutas que se desviem dessas diretrizes, há dispositivos como a avaliação independente e incentivos para a responsabilização (accountability). Vide, por exemplo, o sistema de accountability do Banco Central Europeu, um BC independente com o desafio de harmonizar objetivos de política de dezoito nações [1].

Mas por que a independência de uma instituição pode ser desejável?

  1. No caso de alguns órgãos, não é bom que o seu desempenho seja contaminado por preocupações de curto prazo do governo de situação. Seja porque o horizonte temporal relevante vai além dos ciclos eleitorais, seja porque o objeto da atuação do órgão é sensível politicamente (por exemplo, se trata de medidas impopulares ou medidas com benefícios somente para a geração futura).
  2. Em outros casos, o objetivo do órgão precisa de credibilidade para ser cumprido. Assim, o único modo de os agentes envolvidos acreditarem no comprometimento do órgão é se houver insulação dos humores da política. Dito de outra forma, em alguns setores a estabilidade das regras e dos procedimentos é peça central para se alcançar o objetivo almejado.

São exemplos de entidades cuja independência é desejável aquelas que lidam diretamente com a regulação dos agentes, como, por exemplo, o Poder Judiciário, as Agências Reguladoras, o CADE e a CVM. Outros exemplos são os órgãos de fiscalização da própria ação do governo, como o TCU, o Ministério Público e a Polícia Federal.

O Banco Central mistura elementos desses dois tipos de órgão. Sua missão, conforme declarada em seu estatuto, é dupla: (i) manter a estabilidade de preços e (ii) assegurar um sistema financeiro sólido e eficiente. A segunda tarefa está ligada à formulação de regras e à fiscalização da atividade bancária com o objetivo de controlar o risco sistêmico, evitar fraudes e crimes como lavagem de dinheiro. Só esta missão já justificaria a independência do banco para assegurar sua credibilidade e a segurança jurídica.

No entanto, a primeira missão é a mais sensível, especialmente no caso do Brasil. A estabilidade do poder de compra da moeda (ou seja, a inflação sob controle) tem no Banco Central o seu principal guardião, devido, principalmente, à eficácia da atuação desse órgão para influenciar a macroeconomia, por meio da política monetária.

(Para uma abordagem didática sobre como funciona a política monetária, recomendamos este artigo sobre independência do BC para não-economistas.)

O Brasil tem um histórico de coexistência com altos e persistentes níveis de inflação, um problema crônico denominado pelo historiador econômico Gustavo Franco como ‘inflacionismo’ [2]. Este fenômeno consiste na incapacidade do governo de se financiar via aumento de impostos no presente ou no futuro (via emissão de dívida), e está intimamente relacionado com a instabilidade política do Estado aliada a uma estrutura extremamente desigual de distribuição de riqueza. Sendo assim, somente através do aumento da inflação o governo consegue expandir seus gastos politicamente direcionados e, dessa forma, garantir o apoio político de grupos diversos para se sustentar no poder. O lado perverso disso é que o financiamento inflacionário do Estado funciona como um imposto regressivo, incidindo de forma mais acentuada sobre os mais pobres e piorando a estrutura distributiva.

Entretanto, com a redemocratização dos anos 1980 e a consequente emergência das demandas sociais, o controle da inflação se tornou claramente uma prioridade de política pública. Após várias tentativas fracassadas nos primeiros governos democráticos, o Plano Real conseguiu, em 1994, lançar as bases para uma inflação estabilizada. Além de prescrever uma série de ajustes macroeconômicos, como controle do déficit público e âncora cambial, o Plano tinha um pilar central: a credibilidade do governo no compromisso com a estabilidade de preços.

Essa credibilidade afeta a raiz das expectativas dos agentes da economia (produtores, consumidores, bancos), os quais, tomando suas decisões de forma descentralizada, determinam conjuntamente a evolução dos preços. Porém, o Plano não poderia depender, para sempre, da credibilidade dos indivíduos à frente da condução da política naquela época. Seus proponentes estavam cientes da inconsistência de programas de controle da inflação que dependessem da discricionariedade do governo, fato consolidado na literatura econômica [3],[4].

Por isso, o programa de controle da inflação inaugurado pelo Plano Real foi transformado, a partir de 1999, em um mecanismo de caráter institucional: o Sistema de Metas para a Inflação. Neste sistema, o BCB se compromete institucionalmente a utilizar os instrumentos à sua disposição para manter a inflação anual projetada dentro de uma meta centrada em 4,5%, com 2 pontos de tolerância para mais ou para menos (ou seja, entre 2,5 e 6,5). Além disso, para o sistema funcionar bem, é necessário que o BC opere com absoluta transparência e que seus objetivos de política sejam de amplo conhecimento do público. O resultado deste modelo é claro: os níveis de inflação foram consistentemente mais baixos desde 1994 [veja o gráfico].

Inflação anual medida pelo IGP-DI (Fonte: BCB)
Inflação anual medida pelo IGP-DI (Fonte: BCB)

O funcionamento do Sistema de Metas, porém, depende criticamente da credibilidade do Banco Central. Apesar de operar com relativa autonomia, qual seja, uma relativa liberdade para decidir os meios e instrumentos para implementar as metas e diretrizes estabelecidas pelo governo, o BCB não possui independência de fato. As dúvidas quanto à credibilidade do Banco podem ser evidenciadas pelo fato de que, nos anos recentes, rumores de que o Governo estaria pressionando o presidente do BC no sentido de ser menos rigoroso com o cumprimento da meta, por si só, contribuíram para o aumento da expectativa de inflação, que hoje beira o teto da meta (6,5%) no acumulado de 12 meses.

Somos de uma geração jovem, que pouco vivenciou o caos e a aflição causados pela inflação fora de controle, mas já ouvimos histórias, de nossos pais e mestres, sobre como era difícil o planejamento e a vida econômica naquela época. Além disso, os dados e a literatura nos ensinam sobre os efeitos perversos da inflação sobre as camadas de menor renda, bem como sobre o potencial de desenvolvimento da nossa economia.

Esses fatos nos levam a crer que a estabilidade de preços figura como senão a mais valiosa conquista econômica da nossa jovem democracia. Portanto, para preservá-la, defendemos a independência do Banco Central do Brasil.

Respeitosamente,

Alunos da Escola de Pós-Graduação em Economia da FGV

Referências

[1] Banco Central Europeu. Organização > Responsabilização. Acesso em 07/09/2014. Disponível em: https://www.ecb.europa.eu/ecb/orga/accountability/html/index.pt.html

[2] Franco, Gustavo. “Auge e Declínio do Inflacionismo no Brasil.” In: Fábio Giambiagi, André Villela, Lavinia Barros de Castro e Jennifer Hermann (orgs.) Economia Brasileira Contemporânea 1945/2004, Capítulo 10, p.258-283. Rio de Janeiro, Editora Campus, 2004.

[3] Kydland, Finn E.; Prescott, Edward C. “Rules rather than discretion: the inconsistency of optimal plans.” Journal of Political Economy Vol. 85 No. 3., p.473-492, 1977.

[4] Bernanke, Ben S. “Central Bank Independence, Transparency and Accountability.” Speech at the institute for monetary and economic studies international conference, Bank of Japan, May 25th 2010. Disponível em: http://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/bernanke20100525a.htm