A verdade está nos dados ou não? Discussões
sobre o que é verdadeiro na era do Big Data, das fake news e da pós-verdade
A ideia deste livro não é
filosofar sobre a verdade. Queremos saber como chegar à verdade, de preferência
com base em dados ou fatos. Em alguns casos, a verdade é única. Por exemplo, “a
Terra é redonda”. Mas a verdade pode mudar ao longo do tempo, quando
conseguimos novas informações (as quebras de paradigmas bem discutidas por
Thomas Kuhn). Duas pessoas podem discordar sobre uma temperatura (está quente
ou frio?). Também é verdade que pessoas enxergam fisicamente de forma
diferente. As percepções sensoriais podem nos enganar. E a memória pode nos
trair.
Entretanto, em alguns casos, não
podemos admitir diferentes verdades. Temos que respeitar as opiniões contrárias
mas buscar a verdade única. No julgamento de um réu por assassinato, a verdade
tem que ser uma só de duas opções. No tocante também a tratamentos médicos e
vacinas, ninguém que ser paciente de um médico que não sabe qual medicamento
indicar. A meia verdade ou as verdades relativas podem matar tanto quanto a
falta de conhecimento.
É preciso buscar a verdade, ainda
que não a tenhamos no momento. Precisamos de métodos científicos, técnicas para
coleta de dados, observações, experimentos, simulações, precisamos de instrumentos
e de modelos teóricos. Precisamos validar modelos, confirmar teorias e refutar
hipóteses falsas. Se não houver certeza, que então trabalhemos com estatística
e probabilidade.
Precisamos dados, fatos e
evidências. Temos muitos dados (Big Data) à disposição e temos ferramenta para
análise. Precisamos sincronizar dados, ferramentas e mentes para entender o que
os dados nos dizem. Discutiremos como coletar dados com as novas tecnologias de
Internet das Coisas e Inteligência Artificial. Mas também discutiremos que a
análise dos dados também pode levar a interpretações equivocadas ou dúbias.
A quem se destina este livro:
·
Jornalistas que queiram procurar e escrever
sobre fatos e verdades;
·
Cientistas que estão procurando verdades em seus
experimentos e observações;
·
Analistas e cientistas de dados que queiram
extrair a verdade de seus dados;
·
Leitores e cidadãos críticos que queiram
entender como as verdades são desviadas e que então desejem saber como chegar
até as verdades lendo textos de fontes confiáveis;
·
Pessoas que queiram entender as limitações
humanas para armazenar e transmitir informações, o que gera confusões de fatos
e opiniões;
·
Profissionais que queiram saber como transmitir
mais precisamente fatos e informações;
·
Pessoas que desejam entender como separar fatos
de interpretações;
·
Pesquisadores que precisam entender que a coleta
de informações por humanos é falha e possui limitações (e como isto acontece);
·
Profissionais que trabalham com observação de
fatos e que procuram fazer registros mais fiéis de dados;
·
Sociólogos e filósofos que estão tentando
entender o comportamento humano na era da Pós-Verdade;
·
Profissionais de tecnologia de informação,
software, computação e sistemas automatizados que queiram entender os equívocos
possíveis na coleta, armazenamento e transmissão de dados digitais;
·
Profissionais que precisam avaliar a
credibilidade de fontes de informações;
·
Profissionais de saúde preocupados em saber as
melhores práticas e medicamentos para cada diagnóstico.
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