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Termômetros, febre e Big Data

Idolatrar cegamente os dados é ignorar a possibilidade que termômetros podem não estar bem calibrados

por Rafael Merel

O que determina se você está ou não saudável? Por muito tempo a resposta coube a Carl Wunderlich.

Diretor médico do conceituado hospital da Universidade de Leipzig, ele foi responsável por um estudo com mais de 25 mil pacientes onde descobriu que a temperatura de um ser humano saudável era de 98.6º F ou 37ºC.

Como números não mentem, quem estivesse fora do padrão, estava doente. Simples assim, certo? Bom, na verdade nem tanto.

Porque um dia um alguém resolveu questionar o número. E questionando, foi pesquisar. E pesquisando, encontrou um dos termômetros de Wunderlich. E achando o termômetro descobriu que, veja você, ele estava descalibrado.

Não muito, é verdade. A temperatura “padrão” seria 36.8º. Mas a maior descoberta é que não existe temperatura “padrão”. A temperatura varia não apenas de pessoa para pessoa, mas também ao longo do dia.

Julgar se uma pessoa estava doente olhando somente para o número do termômetro não era somente simplista, era inadequado.

O que me lembra a obsessão pelo big data que vemos hoje. Nunca tivemos acesso a tanta informação. E ao mesmo tempo, nunca erramos tanto.

Big data mal interpretado pode não passar de um grande erro

Dados superfaturados no Facebook, resultado do Brexit, eleição do Trump nos EUA, comerciais de Dolly sempre na lista dos mais lembrados na TV. Idolatrar cegamente os dados é ignorar a possibilidade que termômetros podem não estar bem calibrados. E julgar sem contexto é colocar os comedores de coxinha das salas de pesquisa no lugar do departamento de marketing de empresas.

Big data mal interpretado pode não passar de um grande erro. Saber que a adrenalina que cai no sangue quando alguém se apaixona faz o coração chegar a até 150 batimentos por minuto não quer dizer que você sabe como fazer essa pessoa se apaixonar por você. Ou por sua marca.

Como Sir John Hegarty bem disse uma vez “seres humanos não são uma coleção de algoritmos”

. Esquecer isso não é somente simplista, é inadequado.

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