fb

Dados e analytics

3 min de leitura

Viés de confirmação: o inimigo da ciência de dados

Comportamento natural do ser humano valoriza os vieses de confirmação, prejudicando o desenvolvimento de pesquisas. Um método em especial, contudo, ajuda a evitar essa tendência

Colunista Eduarda Espindola

Eduarda Espindola

21 de Maio

Compartilhar:
Artigo Viés de confirmação: o inimigo da ciência de dados

O viés confirmatório ou de tendência de confirmação, é a ação de se lembrar, interpretar ou pesquisar por informações de maneira a confirmar crenças ou hipóteses iniciais. Faz parte da dinâmica do nosso cérebro: buscamos informações que confirmem o que já acreditamos.

Dessa maneira, o processo de formação de uma conclusão é invertido: ao invés de buscar informações que permitam chegar a uma definição, já temos uma conclusão preconcebida e, então, vamos buscar informações que sirvam de respaldo ao que concluímos. Nesse ínterim, tendemos a ignorar ou não dar tanta importância às informações que apontam para uma conclusão contrária.

Não fazemos isso de forma consciente, é do comportamento humano. Cientistas de dados, entre outros, também são humanos e estão sujeitos a isso. No entanto, se não adotarmos medidas para driblar o viés de confirmação, há um perigo real de publicarem opiniões como fatos.

Um artigo do Dr. John Loaniddis, intitulado “Why Most Published Research Findings Are False”, apresentou fortes evidências de viés de confirmação entre cientistas profissionais. Ao analisar 49 conceituadas descobertas de pesquisa na medicina, o estudo encontrou 45 intervenções eficazes. Dessas 45, em estudos subsequentes com amostras maiores, sete foram contraditórias. Mas calma, não estamos totalmente indefesos contra o viés de confirmação.

Derrubada dos vieses de confirmação

Segundo Cassie Kozyrkov, cientista e estatística de dados sul-africana, fundadora do campo de inteligência de decisão no Google, podemos adotar comportamentos para driblar esse viés, e abaixo replico a visão da estudiosa.

- Não seja tão apegado às suas opiniões preestabelecidas:

Fácil falar, difícil fazer. Um bom exercício mental não adotar sua opinião como verdade absoluta, mesmo que seja baseada em toneladas de dados. É importante ser capaz de absorver novas informações e admitir o erro, se for o caso.

Ênfase na decisão, não na opinião:

Se uma ideia não leva a uma ação, qual o problema? Por exemplo, posso acreditar no coelhinho da Páscoa, e, desde que isso não impacte minhas decisões, tudo bem. Mas quando há uma decisão a ser tomada, é importante, antes da opinião, definir quais informações serão necessárias para me guiar durante a definição.

Foque no que temos controle:

Se uma determinada ação foge ao seu controle (distanciamento social, por exemplo), não importa a minha opinião sobre o assunto (obviamente sou a favor da ciência, mas vamos seguir com o exercício mental), temos que manter o distanciamento e pronto.

Mude a ordem em que você aborda as informações:

“O melhor antídoto para o viés de confirmação é planejar a decisão antes de buscar a informação”. Delimitando regras para cada potencial decisão, evita-se o risco de apoiarmos a balança para as informações que favoreçam a nossa opinião.

Para trabalhar com analytics, é fundamental seguir essas boas práticas que evitam o viés de confirmação e nos permite obter os melhores resultados que irão pautar as decisões do negócio. É essencial lembrar que, o real valor dos dados está diretamente relacionado às etapas analíticas que devem ser seguidas no processo, e que envolvem potenciais informações que, inclusive, possam combater nossas hipóteses.

Caso contrário, não estamos usufruindo do real valor da ciência de dados, mas sim, buscando confirmações de crenças pessoais ou daquilo que tentamos afirmar. É preciso fugir dos vieses, pois, além de nos induzir ao erro ao tomar decisões às cegas, numa sala escura, nos afasta da clareza e da luz que os dados podem trazer.

Gostou do artigo da Eduarda Espindola? Saiba mais sobre ciência de dados assinando nossas newsletters e ouvindo nossos podcasts na sua plataforma de streaming favorita.

Compartilhar:

Autoria

Colunista Eduarda Espindola

Eduarda Espindola

É líder de data science na Fhinck e mestra em informação e ciência de dados pela UC Berkeley School of Information.

Artigos relacionados

Imagem de capa Um algoritmo chamou Lula de ladrão?

Dados e analytics

09 Maio | 2023

Um algoritmo chamou Lula de ladrão?

É preciso entender que opinião não é método científico usada para comprovar hipóteses. A atenção deve estar voltada para as principais vítimas dos algoritmos. A discriminação algorítmica é o real problema estrutural que precisa de respostas

Fabro Steibel

3 min de leitura

Imagem de capa A democratização de dados em Hollywood - parte 2

Dados e analytics

06 Julho | 2022

A democratização de dados em Hollywood - parte 2

Kartik Hosanagar fala sobre como a inteligência artificial pode ajudar o setor de entretenimento a descobrir novos talentos e produtos

Sam Ransbotham e Shervin Khodabandeh

7 min de leitura

Imagem de capa A democratização de dados em Hollywood - parte 1

Dados e analytics

30 Junho | 2022

A democratização de dados em Hollywood - parte 1

O papel dos dados na criação de oportunidades no cinema e na TV

Sam Ransbotham e Shervin Khodabandeh

4 min de leitura

Imagem de capa Menos é mais na migração de dados

Dados e analytics

16 Maio | 2022

Menos é mais na migração de dados

Apenas três princípios são necessários para agilizar a transferência de dados e, com isso, acelerar a inovação

Konstantinos Varsos, Neil McConachie, Salena Hess e Ethan Murray

4 min de leitura

Imagem de capa Microsserviços: abordagem ágil aumenta produtividade e garante flexibilidade aos negócios

Business content

16 Fevereiro | 2022

Microsserviços: abordagem ágil aumenta produtividade e garante flexibilidade aos negócios

A arquitetura de microsserviços é o tipo de tecnologia invisível ao usuário final, mas que oferece várias vantagens às empresas. Saiba quais são

Juliana Coin

4 min de leitura