Se o ser humano é egoísta por natureza, por que compartilhamos informações ?

Se a teoria de Richard Dawkins (“O Gene Egoísta”) estiver certa, somos todos descendentes e portadores de genes egoístas. A teoria consiste em que os seres egoístas têm mais chances de sobreviver e assim passar seus genes para seus descendentes. Dawkins argumenta e defende sua teoria até mesmo com exemplos aparentes de altruísmo (quando alguém dá sua vida ou a põe em risco por causa de outros). Uma gazela que salta na frente de um predador não está querendo avisar seus semelhantes muito menos provocando o predador. Sua intenção é mostrar ao predador que ela sabe saltar alto e pode fugir facilmente, sugerindo que o predador procure outra vítima.

Dawkins também fala do altruísmo recíproco, quando por exemplo um macaco coça outro esperando mais tarde ser coçado por este mesmo “colega”. Até mesmo nestes casos, o egoísmo está presente: o que pede para ser coçado precisa disto para sobreviver (retirada de carrapatos, por exemplo). A teoria de Dawkins é que existem genes que definem nossos comportamentos, e alguns destes estão associados ao egoísmo, como uma busca por sobrevivência.

Isto pode explicar alguns comportamentos individuais em organizações no tocante a disseminação de informações e conhecimento.

Há interesses egoístas que não afetam o grupo todo. Por exemplo, pessoas escrevem textos ou fazem vídeos por puro prazer ou para descarga de energia e tensões. Os estudos neurológicos de Luke Chang, Alec Smith, Martin Dufwenberg e Alan Sanfey concluem que as pessoas colaboram para não se sentirem mal (aversão à culpa). Algo como "estar de bem consigo mesmo". Eles acreditam que a cooperação humana seja motivada por sentimentos morais. Mas a moral vem do grupo e aí retornamos ao altruísmo recíproco. “A sociedade civilizada é baseada na cooperação e na confiança”, dizem.

Mas há razões individuais que focam o grupo. Por exemplo, uma pessoa compartilhar conhecimento para valorizar uma comunidade, para que isto retorne de alguma maneira mais tarde para ela (recompensa tardia).

Ainda em relação ao grupo, pode-se buscar valorização individual dentro do grupo (altruísmo interesseiro). Então uma das razões e motivação para compartilhar informações pode estar no interesse egoísta de “querer aparecer” ou na busca pela fama. Isto pode ocorrer porque o indivíduo quer ser notado ou se diferenciar dos demais do grupo. É exatamente o comportamento inverso da gazela. A pessoa compartilha para aparentar ser melhor que os colegas, e então “cair nas graças” do chefe, para manter sua empregabilidade.

Um comportamento semelhante (e egoísta) é motivado para receber reconhecimento entre os colegas (melhorar sua reputação e garantir benefícios futuros). Aí os olhos que se buscam não são o do chefe, mas dos pares. Isto pode ajudar no momento de promoções por votação, ou mesmo quando avaliações são feitas pelos colegas.

Outro exemplo de motivação egoísta é compartilhar informações para receber informações de volta. Isto nos faz retomar o caso do altruísmo recíproco: o indivíduo faz porque acredita que os demais colegas também irão retribuir. Este é o princípio que alimenta o chamado Crowdsourcing. Em muitos casos, um indivíduo sozinho não consegue resolver problemas. Então o grupo, pela sabedoria das massas ou inteligência coletiva, pode gerar melhores soluções. E seria um interesse egoísta se a solução resolve um problema de quem iniciou o processo.

O altruísmo recíproco na colaboração entre pessoas pode ter efeitos negativos, quando a retribuição falha, não ocorrendo ou acontecendo em quantidade inferior à expectativa. Isto gera um desequilíbrio econômico tal que os indivíduos perderão o interesse em compartilhar. E novamente, é uma motivação egoísta (esperar retorno).

Por outro lado, as recompensas por compartilhar podem vir da organização e não dos colegas. Muitas empresas estão usando gameficação para avaliar pessoas. A ideia é uma analogia com os jogos eletrônicos, onde jogadores devem passar por fases, ganhando pontos ou vidas, ou até mesmo perdendo vidas. A cada boa ação do funcionário, ele é recompensando por uma boa avaliação (por exemplo, numérica). Uma variação disto é dar prêmios (por exemplo, bônus em dinheiro ou viagens) para aqueles que se destacarem como campeões na disseminação de conhecimentos ou ajuda a colegas.

Segundo Dawkins, alguns seres agem altruisticamente somente para serem aceitos no grupo, ou para não serem excluídos. Por exemplo, os macacos que não coçam outros são até mesmo hostilizados e recebem agressões. Então, o compartilhamento de informações por pessoas também pode ser motivado por causas semelhantes, para o indivíduo ser aceito no grupo ou para não ser excluído. E isto também é uma motivação egoísta.

Dawkins relata o caso de aves que dão gritos específicos para avisar o bando que há predador por perto. Apesar de aparentemente ser um ato altruísta, pois a ave coloca sua vida em risco, Dawkins diz que as aves fazem isto para que todo o bando fuja junto. Uma ave voando sozinha é mais fácil de ser pega, pois fica exposta. Esta é a vantagem de estar na multidão. Isto de certo modo, é uma forma de manipulação de "colegas". Na disseminação de informações, também pode ocorrer o mesmo comportamento. Pessoas compartilhando e influenciando outros para também compartilharem, mas com o intuito egoísta de "não ficar sozinho" ou para engrossar o grupo de descontentes em luta por uma causa. Este é um caso comum quando se tem um apelo ideológico: compartilhar para engajar ou recrutar mais pessoas, para fomentar ou espalhar ideologias e crenças.

Este comportamento é diferente do que ocorre com as renas ao fugirem dos lobos. Quando uma rena avista um lobo, ela sai correndo sem avisar o bando (comportamento egoísta). As que estão próximas da que correu primeiro, também correm, sem procurar saber o motivo. E assim por diante com as demais renas. Como não há uma organização nesta corrida desesperada, e cada uma corre para um lado e com um padrão diferente, o lobo não sabe a quem seguir e fica confuso, acabando por não capturar nenhuma rena. Então o ato egoísta de cada rena acaba por beneficiar o grupo todo. No caso de disseminação de informações, seria o caso de alguém compartilhar por interesse egoísta (por exemplo, descarga de energia)

Há também um outro comportamento egoísta que envolve o grupo. Acontece quando alguém compartilha para testar ideias ou sondar o que os outros estão pensando (coletar feedback). Isto permitira descobrir quem é quem no grupo, quais os papéis, quem são os influenciadores, quem está em cima do muro, etc.

Segundo o biólogo Richard Alexander, os seres humanos cooperam para competir. Ele e o psicólogo Nicholas Humphrey compartilham a teoria de que o cérebro humano se desenvolveu rapidamente pela necessidade de nos relacionar, para sermos mais fortes. Entender as relações internas no grupo foram vitais para melhor comunicar ideias, compreender os outros e organizar o grupo para traçar estratégias contra rivais.

Por outro lado, informação é poder. Se estamos compartilhando informações, estamos também cedendo parte de nosso poder aos outros. Estamos cedendo parte de nossos recursos ou mesmo tesouros. Talvez algo que nos custou muito para conseguirmos. E por que simplesmente dar aos outros, sem receber retorno ? Isto se constitui num dos maiores desafios para as empresas. Todas sofrem com problemas de rotatividade em equipes, com altos custos e demanda de tempo para treinar novos colaboradores, com a falta de registro de como foi feito "o caminho das pedras".

Pessoas possuem informações e conhecimento, soluções para problemas ou partes das soluções. Como motivá-las a compartilhar ? Uma alternativa seria procurar uma razão egoísta em cada um, incentivando seus interesses particulares. Isto pode incluir um dos fatores descritos acima. Por outro lado, não devemos condenar quem não compartilha. Ele ou ela pode simplesmente estar esperando o momento mais propício. Ou pode ser questão de personalidade (timidez, medo). Ou pode haver outras barreiras como ... Mas isto é assunto para outras postagem.  

Tudo são Números: por que o mundo e as pessoas não podem viver sem a Matemática

"Todas as coisas são números", já dizia Pitágoras há mais de 2 mil anos atrás. Se as coisas não nascem números, nós as transformamos em números. A representação por números começou para facilitar as comparações e depois o comércio. E isto permitiu identificar padrões, para entendermos o passado e podermos nos preparar para o futuro. Assim foi contando dias, estações e anos. Só assim entendemos os ciclos da agricultura e de morte-vida de animais, inclusive nós mesmos.

Mais tarde os números nos permitiram dar valor às coisas, sejam materiais (quanto custa, por quanto posso trocar) e mesmo às nossas vidas (por quanto tempo vamos viver, quanto tempo ainda temos, quanto vale nosso dia, nossas horas e nosso trabalho).

É mais fácil para entender a natureza, os sistemas, os comportamentos e relações, e até mesmo a complexidade.

A Teoria do Caos diz que há padrão em tudo, até mesmo no nosso livre arbítrio. E tudo se reduz a funções matemáticas. A dificuldade não é nem encontrar a função que rege cada sistema, mas sim saber quais variáveis influenciam cada resultado, e depois conseguir coletar em tempo hábil cada medida.

Se há padrão em tudo e se pudéssemos controlar as equações que nos regem, nosso futuro já estaria determinado ? Haveria surpresas ? Teríamos como mudar o futuro ? Judas teria sido apenas uma variável na equação do cristianismo ? Ou ele teve o poder da decisão ?

Constatações - padrões numéricos na natureza

"A Matemática é o alfabeto com o qual Deus escreveu o Universo" (Galileu Galilei).

"Deus não joga dados com o Universo" (Einstein).

Muitos cientistas acreditam que a Matemática pode explicar muitos eventos e pode ajudar a entender outros tantos. A Física e a Astronomia mesmo só se desenvolveram por causa da Matemática.

Há quem veja números em tudo. Geralmente, seus números da sorte. Outros acreditam que avistar o mesmo número mais de uma vez num dia, ou sonhar com ele, pode ser um indicativo de que tal número vai aparecer de novo (e geralmente na loteria).

Mas deixando de lado teorias não confirmadas, vamos ver o que já foi constatado. A famosa série de Fibonacci foi encontrada em vários casos na natureza (sementes de girassóis, caracóis, alinhamento de planetas). A regra desta série é de que o próximo número é soma dos 2 anteriores (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ...). Ela era utilizada na arquitetura antiga como uma forma de estética e beleza.

Outra série famosa é a que virou a lei de Titius-Bode. Ela foi formulada inicialmente por Johann Titius em 1776 e depois formulada como uma expressão matemática por J. E. Bode em 1778. Esta série descreveria a distância dos planetas ao sol (com algum ajuste). Com esta série William Herschel descobriu um novo planeta além de Saturno: Urano (Losee, 2001). Também procuraram o planeta que faltava entre Marte e Júpiter e descobriram os asteroides Ceres e Pallas. É claro que os céticos falam em coincidência.

Outra relação interessante entre números é o próprio número Pi: a razão entre a circunferência de qualquer círculo e seu diâmetro, a  relação entre os números primos maiores, etc.

A Geometria, um ramo da matemática, também está presente na arquitetura e nas relações do corpo humano.

O desenho do Homem Vitruviano de Leonardo Da Vinci apresenta as proporções do corpo humano. E Da Vinci se inspirou em Vitrivius, que acreditava que a arquitetura deveria imitar as proporções da natureza. (Christianson, 2012)

No Egito antigo, os desenhos de pessoas também respeitavam proporções. Antes de pintar ou entalhar nas paredes, eram traçadas linhas formando grades, para que fosse obtido um desenho proporcional do corpo humano.

E o que falar das Pirâmides, planejadas pela geometria e satisfazendo as mesmas relações matemáticas que as 3 Marias (cinturão de Orion) ? E eles não estão alinhadas em uma reta. A menor está desalinhada.

Também não se pode deixar de falar do famoso teorema de Pitágoras com diversas aplicações como por exemplo cálculo de distâncias, cálculo de menor caminho, etc.

Já as leis gerais da geometria do grego Euclides são usadas até hoje para posicionamento em mapas, inclusive em espaços com mais de 3 dimensões. Até em funções computacionais de avaliação de similaridade e raciocínio baseado em casos (RBC), a distância euclidiana é utilizada.

Os números não mentem

Números são usados para tomada de decisão. "Quem não tem dados, não toma decisão, joga dados". Os analistas reduziram os esportes a estatísticas. E assim criam modelos para fazer previsões. O livro-filme Moneyball  fala do uso de estatísticas para ajudar a selecionar jogadores, e como isto revolucionou o esporte (Lewis, 2004).

E os investidores das Bolsas de Valores pelo mundo todo ? Eles se baseiam em gráficos para tomar decisões. Como este abaixo, que representa o valor das ações do Facebook no 1o semestre de Junho de 2012 a Agosto de 2013.

Mas para transformar o gráfico em números, em algo mais palpável para análise, seja humana ou computacional, as séries temporais são então utilizadas para representar a variação do valor das ações ao longo do tempo. Na figura abaixo, uma parte do gráfico anterior com sinais indicando padrões matemáticos identificados no sobe-desce da linha.

A vida em números

Até a vida das pessoas está sendo representado em números. O método do biorritmo pretende mostrar as características físicas, emocionais, intelectuais e intuitivas em momentos no tempo. Isto permitiria considerar o momento de cada dimensão para tomar decisões. O pressuposto é que a vida de uma pessoa, representada por estas 4 dimensões, segue ciclos de períodos regulares (contados em dias). A figura abaixo mostrar o meu Biorritmo no dia 18 de agosto de 2013, calculado pelo site http://www.profcardy.com/numerologia/biorritmo.php

E a próxima figura mostra a previsão para os próximos 2 meses. Quando as 4 linhas estiverem lá embaixo, não vou marcar nenhum compromisso.

O comportamento das pessoas em números

O Prêmio Nobel de Economia geralmente é dado a matemáticos, porque estes descobrem funções matemáticas para explicar comportamentos econômicos. Um destes casos é o de John Nash. No filme "Uma Mente Brilhante", a vida deste gênio é bem retratada. Em algumas passagens podemos ver como sua mente funcionava, tentando encontrar padrões matemáticos em tudo, por exemplo, pássaros voando, pessoas caminhando no campus da universidade.

O humor da humanidade já pode ser representado por uma série temporal, a partir da análise de postagens no Twitter. E já se pode entender o aumento de vendas pela análise dos gráficos do Google Trends. E isto inclui prever a bilheteria de um filme analisando blogs. Os artigos de Bollen et al. (2011), Choi e Varian (2012) e Mishne (2006) explicam o que eu estou dizendo.

Qualitativo para quantitativo

Usamos números e funções matemáticas para facilitar o entendimento de situações complexas, para encontrar padrões, para fazer raciocínio probabilístico e previsões, para tomar decisões com base em probabilidades .

Tornar o subjetivo em objetivo, o abstrato em mensurável, o incompreendido e intocável em algo simples: este é o nosso desafio.  

O programa Soundhoud que "escuta" um trecho de música e nos diz que música é, transforma música em números para poder fazer a comparação rápida. Os softwares de biometria (identificação por características físicas da pessoa) também transformam um ser humano em números. Nossas características (traços do rosto ou das impressões digitais, atributos de nossa voz ou pupilas) são transformadas para equações matemáticas para uma rápida análise. Provavelmente isto tudo é feito em nosso cérebro, mas não de forma consciente, sobre a qual possamos raciocinar. Mas colocando as intuições em números, podemos entender as regras, ver o que está certo ou errado e construir ferramentas computacionais para nos ajudar a lidar com tanto volume de dados.

Nas empresas, os projetos são medidos pelo chamado ROI (retorno do investimento). Significa traduzir uma complexidade a um único número: o que vamos ganhar financeiramente.

No nosso dia a dia, também usamos simplificações deste tipo. Por exemplo, para representar a qualidade de um filme ou uma música, usamos estrelas. Quanto mais estrelas, melhor a qualidade. Mas como traduzir um conjunto de diretores, atores, temas, cenários, etc. a um único número.

Já há estudos para análise automatizada de textos e imagens. Isto certamente passa por números e fórmulas matemáticas. Só assim poderemos num futuro breve pesquisar no Youtube por um vídeo onde apareça um casal numa praia com coqueiros, ao entardecer.

Perigos do reducionismo

Reduzir sistemas complexos a sistemas simples ou a um conjunto de regras simples é perigoso. A Teoria de Newton, que fazia isto (apesar de tantos acertos) caiu. A de Einstein, sucessora da de Newton, também possui lacunas. As leis da macro Física não se ajustam aos comportamentos no mundo micro.

Esta é uma tendência perigosa do ser humano: criar um modelo ou teoria e sair procurando casos que confirmem a sua validade. Por isto é que Popper (1980) diz que Astrologia e Numerologia explicam tudo.

Daqui a pouco vamos estar categorizando e estereotipando pessoas, como fazemos com grupos musicais e criações artísticas. O perigo do rótulo é não conseguir sair dele.  

Tentar encontrar padrão em tudo pode virar um TOC (transtorno obsessivo-compulsivo) dos números. E tentar usar fórmulas matemáticas para tudo pode complicar a Matemática do amor. No filme "Quero ficar com Polly", a personagem de Ben Stiller é um analista de riscos para uma seguradora e utiliza seu software para saber o risco de casar com a personagem de Jeniffer Aniston.

Como Popper (1980, p.17) nos diz:

"... fenômeno psicológico do pensamento dogmático ou, de modo geral, do comportamento dogmático: esperamos encontrar regularidades em toda parte e tentamos descobri-las mesmo onde elas não existem; os eventos que resistem a essas tentativas são considerados como 'ruídos de fundo'; somos féis a nossas expectativas mesmo quando elas são inadequadas - e deveríamos reconhecer a derrota."

Nem sempre os números são melhores que nossas intuições e sentimentos. E as emoções e sentimentos também nos ajudam a tomar melhores decisões (Damasio, 2005). Algumas vezes as decisões inconscientes funcionam melhor que raciocínios complexos e lógicos (Gladwell, 2005; Kahneman, 2012; Wilson, 2004). Até mesmo a repetição, o hábito, pode ser melhor em muitas situações (Duhigg, 2012).

Nate Silver relata que olheiros humanos tiveram melhores desempenhos que as estatísticas do sistema Pecota em vários casos no baseball (Silver, 2013). Apesar de Lewis (2004) relatar alguns casos contrários, (em Moneyball, as estatísticas foram melhores que olheiros), a conclusão é que ambos devem se ajudar.

A prova disto é que a equipe de Obama mesclou dados e sentimentos das pessoas para fazer uma campanha vitoriosa (Moraes, 2012).

Determinismo X Livre arbítrio

Outro perigo é deixar que os modelos guiem nossas vidas, como se não pudéssemos nos desvencilhar deles.

Anos atrás, um clube de futebol utilizou o Biorritmo para escalar jogadores. Só entrariam em campo os que tivessem os gráficos em alta. Certamente não deu certo, porque não se ouviu mais falar disto. É o perigo de uma teoria não comprovada dominando pessoas e decisões.

Certa vez conhecia uma pessoa que sofria de depressão. Ela havia criado uma espécie de biorritmo (uma série temporal) da sua bi-polaridade de humor. Então ela já sabia quando estaria bem e quando estaria deprimida. O problema é saber quem determina quem. O perigo era a série influenciar o humor desta pessoa ("se o gráfico diz que amanhã não vou estar bem, então nem vou tentar nada para fazer diferente").

Não acredito no Demônio de Laplace, segundo o qual, se houvesse uma função matemática relacionando todos elementos físicos e soubéssemos seus estados, poderíamos prever o futuro e dele não escaparíamos.

Voltando ao tema levantado na introdução, seria como se Judas tivesse sido apenas uma variável na equação do cristianismo, sem poder decidir. Há pesquisadores que dizem que somos condicionados pelo meio. Há outros que dizem que somos condicionados por nossos neurônios (ver http://zerohora.clicrbs.com.br/rs/geral/planeta-ciencia/noticia/2013/08/sob-o-imperio-do-cerebro-4235395.html). Fukuyama (The End of History and the Last Man) acreditava que o equilíbrio já tinha sido alcançado e nada poderia mudar nas relações macro sócio-econômicas do mundo.

Eu acredito no livre arbítrio e no não-determinismo. Acho que podemos construir o futuro, moldá-lo e até mesmo tentar controlá-lo. Não é certo que vamos conseguir 100% de sucesso. Mas não podemos ficar presos ao laissez-faire.

Conclusão

A Matemática está presente em tudo o que fazemos, queiramos ou não. Precisamos dominá-la, não para tentar prever o futuro, mas para podermos viver num mundo feito de números.

Há padrões e fórmulas matemáticas em várias situações. Mas talvez não deva ser nossa obsessão tentar descobri-los. Um pouco de surpresa e indeterminismo pode nos trazer uma vida mais prazerosa. Quem quer saber quando irá casar ? Ou quem ? E a data de sua morte ?

Também temos que equilibrar o mundo qualitativo com o quantitativo. Ou alguém quer ser chamado por um número ? Ou ser categorizado ? E saber dosar dados, estatísticas, intuições, instintos, emoções e sentimentos.

Nossos professores de Matemática precisam contextualizar o ensino, explicando seu uso e aplicações cotidianas. Mostrar a beleza de sua presença na natureza, no Homem, nas relações e comportamentos, mais como uma forma de arte do que estatística e regras.

Assim, nossas crianças vão continuar contando a História da Matemática, desde sumérios e babilônios, até o Futuro. Uma evolução que acompanha a do Homem.

E se alguém se opuser, que seja admoestado pelos números nas avaliações finais. Para que aprenda o misterioso segredo da Matemática. Pelo menos para não ser enganado no troco.

Referências

BOLLEN, Johan; MAO, Huina; ZENG, Xiao-Jun. Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, v.2, n.1, Março de 2011, p.1-8.

CHOI, Hyunyoung; VARIAN, Hal. Predicting the Present with Google Trends. The Economic Record, v.88, n.1, 2012, p.2-9.

CHRISTIANSON, Scott. 100 diagrams that changed the world: from the earliest cave paintings to the innovation of the ipod. New York: Penguin books, 2012.

DAMASIO, Antonio. Descartes' Error: Emotion, Reason, and the Human Brain Paperback. Penguin Books, 2005.

DUHIGG, Charles. O Poder do Hábito - Por que fazemos o que fazemos na vida e nos Negócios. Objetiva, 2012.

GLADWELL, Malcolm. Blink - A Decisão Num Piscar de Olhos. Rocco, 2005.

KAHNEMANN, Daniel. Rápido e Devagar - Duas Formas de Pensar. Objetiva, 2012.

LEWIS, Michael. Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game. W. W. Norton & Company, 2004.

LOSEE, John. A Historical Introduction to the Philosophy of Science. 4a.ed. New York: Oxford University Press, 2001. (original 1972)

MISHNE, Gilad. Predicting movie sales from blogger sentiment. In AAAI Spring Symposium on Computational Approaches to Analysing Weblogs (AAAI-CAAW) 2006.

MORAES, Maurício. Big Brother Obama. Revista Info, Editora Abril, n.324, dezembro de 2012.

POPPER, Karl R. Conjecturas e Refutações. Brasília: Editora da UnB. 1980.

SILVER, Nate. O sinal e o ruído: por que tantas previsões falham e outras não. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2013.

WILSON, Timothy D. Strangers to Ourselves: Discovering the Adaptive Unconscious. Belknap Press of Harvard University Press, 2004.

5 Fatores que distinguem sortudos de azarados

Para quem se interessa pelo assunto sorte, destino, desígnios divinos, fiz um resumo deste livro, acrescentei material de outras leituras e também um pouco da minha própria experiência.

GUNTHER, Max. O Fator Sorte. Rio de Janeiro: Best Business, 2013 (original: The luck factor, 1977).

Quando soube deste livro, fiquei curioso por saber o que o autor poderia nos ensinar sobre como ser mais sortudo, como controlar nossa sorte ou afastar azar. Pois bem, a ideia do livro não é esta. Não há fórmula mágica, exotérica, paranormal ou metafísica. Ele utiliza uma estatística informal, analisando diversos casos e conversas que teve com muitas pessoas. Ele analisou casos de pessoas que se consideravam sortudas ou azaradas, e também casos que ele achava que se enquadravam assim. Também ouviu especialistas médicos, psicólogos, estatísticos, economistas, investidores e também, é claro, jogadores (de loterias, corrida de cavalos e mesmo da bolsa de valores).

Há muitos casos contados no livro, mas não servem como comprovação científica. São só para ilustrar e nos fazer lembrar.

Começamos com o seu conceito de sorte: "eventos que influenciam nossas vidas e que, aparentemente, estão fora do nosso controle".

Aqui temos que enfatizar que "sorte" pode ser também sinônimo para "destino" ou "mão de Deus" ou "vontade dos deuses", conforme a crença de cada um.

Então aí vão os 5 fatores que distinguem sortudos de azarados. São um resumo dos estudos de Max Gunther, nada de científico. Mas são fatores que aparecem em comum nos relatos de casos de sorte e não aparecem com os azarados. São também impressões, além do autor, dos especialistas consultados.

1.     Redes de contatos

Muitas oportunidades de negócios ou empregos surgem por indicação de amigos ou conhecidos. Criar um networking não garante sucesso, mas aumenta a probabilidade. Não é uma estratégia interesseira, no sentido de usar as pessoas. Pode até começar com o intuito contrário, ou seja, de ajudar pessoas. E como eu acredito no "círculo da bondade", todo o bem que fazemos volta para nós algum dia, por meio de outra pessoa que também recebeu alguma ajuda de outro.

Max Gunther insiste na importância do marketing pessoal, em escrever artigos, participar de congressos e encontros, ser membro de associações, para ter seu nome lembrado. Ele conta o caso de uma mulher que gostava de conhecer novas pessoas, iniciar conversas com desconhecidos, por pura simpatia, sem interesse. Mas que acabou recebendo mais "sorte" do que outros desta forma.

O carisma também ajuda. Não sei bem se alguém já conseguiu definir o que é carisma e como criá-lo. Mas certamente todos concordam que ser simpático, ter e dar prazer numa conversa, fazer as pessoas se sentirem bem com sua presença são importantes em qualquer momento da vida.

2. Intuição

A intuição é um palpite, mas não uma adivinhação. Ela deve ser precedida por dados. A questão é que a intuição acontece numa decisão sem muita explicação de onde veio, se ela está certa ou não ou por que devemos utilizá-la. É saber algo sem saber explicar como. Max Gunther acredita que usamos dados do inconsciente, que foram colhidos e armazenados antes, mas que não temos consciência de quando os estamos usando. É como reconhecer um amigo na rua ou a voz de alguém no telefone. Não tem explicação, mas a gente faz e na maioria das vezes não erra. Koestler sugere que as pessoas devam ter conhecimentos generalizados, sobre outras áreas, além da sua especialização. Isto pode ajudar inconscientemente, com dados novos e analogias. Gunther cita Alfred P. Sloan, ex-executivo da GM: "o ato final da decisão é intuitivo". Isto porque é uma escolha entre alternativas. Ninguém sabe qual a melhor alternativa ou se uma delas vai dar certo ou não. Se soubéssemos, não seria decisão e sim "bola de cristal".

Simon (1972) apresenta a teoria da racionalidade limitada nas decisões. A premissa é que as pessoas procuram tomar decisões de forma racional, analisando dados, usando a lógica, etc., mas nem sempre isto acontece na prática. Em parte, o processo de decisão é limitado por não termos todos os dados disponíveis, ou por eles estarem incompletos, ou por não sabermos se são verdade ou não. E na maioria das vezes, não vale a pena coletar todos os dados necessários e verificá-los. Por exemplo, se uma pessoa quiser comprar um sapato, pensará em verificar na cidade qual a loja com o preço mais barato. Entretanto, se for avaliar o preço de cada loja, ao terminar o processo, terá levado tanto tempo que os primeiros preços consultados já poderão ter sido alterados e o custo total de deslocamentos e perda de tempo não valerá o desconto que conseguir. É impossível que o indivíduo conheça todas as alternativas para uma decisão e que possa avaliar todas as suas consequências. A tendência do ser humano é simplificar as escolhas. Isto quer dizer que não temos como saber se a decisão tomada foi a mais acertada antes de tomá-la; somente após saberemos se deu certo ou não. E mesmo tendo alcançado êxito, talvez não tenhamos certeza se foi a melhor alternativa.

Em geral então, as pessoas procuram diminuir a incerteza das decisões mas assumem certos riscos pela racionalidade limitada. Por exemplo, se alguém quiser traçar uma rota de fuga em caso de incêndio num prédio, talvez não consiga avaliar todas as alternativas possíveis (local de início do fogo, quantidade de pessoas, etc.). E no momento da situação de incêndio, o ser humano tem que simplificar ao máximo seu processo de decisão para acelerar as ações. Isto quer dizer que os planos iniciais podem ter sido esquecidos ou terão que ser simplificados. E assim, as atitudes planejadas mudam pela racionalidade limitada. E o ser humano então utiliza intuições para acelerar a decisão.

A intuição também é utilizada, segundo Gunther, sem a necessidade de pressa. Ela não deve ser confundida com caminho mais fácil (preguiça). Gunther não recomenda confiar na primeira impressão, mas sugere que coletemos muitos dados. Lesca (2003) apresenta uma metodologia para análise de dados sobre mercado competitivo, onde os chamados "sinais fracos" são também considerados. Isto inclui opiniões e até mesmo boatos. A ideia é não descartar nada. Se um investidor da bolsa utilizar somente dados confirmados e raciocínio lógico, nunca vai ganhar. Para  vender, é preciso que alguém compre e vice-versa. Então, para ganhar na Bolsa é preciso ter uma visão diferente dos outros, sobre algo que pode dar certo ou errado, enquanto os outros estão pensando o contrário. A metodologia de Lesca é interessante porque demonstra como conectar dados e sinais fracos, para gerar hipóteses. Talvez o conjunto final de dados possa mostrar uma tendência que os números não apresentavam.

Em geral, as pessoas relutam em usar nas suas decisões dados não confirmados ou mesmo que não sejam quantitativos (números). Mas Gunther diz que precisamos também utilizar dados subjetivos, como os sentimentos. Precisamos ouvir os nossos próprios sentimentos. Isto não significa confundir intuição com desejo. Um forte desejo pode parecer uma forte intuição. A ideia é combinar dados estatísticos com intuição, e não somente usar um ou outro.

Lewis (2004), no livro Moneyball (que depois virou filme com Brad Pitt), conta a história de Billy Beane e do Oakland Athletics, time de baseball. A estratégia de Beane, com ajuda de conselhos de um estatístico, era selecionar jogadores baratos mas com bons índices estatísticos em alguns quesitos de avaliação. Desta forma, eles conseguiram criar um time barato com bom desempenho, enquanto os grandes times utilizavam olheiros especialistas (scouts) que utilizavam somente intuições para avaliar novos jogadores. Enquanto o Oakland Athletics  conseguiu gastar 500 mil por vitória, outros times gastaram 750 mil e o Texas Rangers chegou a 3 milhões de dólares por vitória. Eles conseguiram provar que o sucesso no baseball se deve mais a como você gasta o dinheiro e não quanto você tem.

No Brasil, o técnico de vôlei Bernardinho e sua equipe têm conseguido grandes resultados para o time nacional de vôlei usando estatísticas. Eles monitoram tudo o que é feito por cada jogador do time do Brasil e também dos adversários. Registram todos os tipos de jogadas, se resultaram em fracasso ou sucesso, como estava a posição dos jogadores, e com isto extraem relatórios de que jogadores estão melhor e quais estão com pior desempenho. Então, quando um brasileiro for "sacar", eles analisam em tempo real as estatísticas e verificam para que adversário deve ser direcionado o saque e de que forma (tipo de saque). E isto é feito para outras estratégias além do saque.

Por outro lado, grandes negócios são fechados somente após o encontro presencial entre as partes. Os homens de negócios dizem que é importante "olhar nos olhos". Isto também serve para contratações para empregos. Há sem dúvida uma forma de comunicação não verbal, seja corporal, extrassensorial, ou de outro tipo. Os que estudam programação neurolinguística, como Robbins (1987), conseguem encontrar padrões na linguagem corporal, que comprovam o que está acontecendo internamente numa pessoa. Isto que dizer que podemos entender o que os outros estão pensando pelo seu comportamento exterior. Mas também podemos programar nosso cérebro para evitar certas reações (por exemplo, fobias).

Daniel Goleman (1995) apresenta sua teoria sobre as Inteligência Emocional, que se resume em entender melhor que os outros as relações interpessoais e tirar proveito disto. Não adianta ser um ótimo profissional técnico, saber trabalhar com números, fazer análises estatísticas, se não conseguimos nos controlar e nos relacionar com outras pessoas. Os sentimentos são muito importantes.

Não há nada que garanta o resultado, seja utilizando dados estatísticos ou intuições. Mas é melhor para uma decisão ter mais dados (sejam confirmados ou não).

3. A fortuna favorece os audazes

Os "sortudos", pela análise intuitiva de Max Gunther, são aqueles que arriscam mais. Mas não jogam somente com a sorte; assumem riscos calculados. São os que conseguem identificar oportunidades melhor que os outros e estão preparados para isto. Sem tentativas, não há como acertar. Ninguém vai ter certeza absoluta se suas decisões estão certas ou erradas. É preciso pagar para ver. Junte todos os dados, planeje, prepare-se, use sentimentos e intuições, e depois aja. Só erra quem tenta. E só acerta quem tenta também.

Não devemos esperar por todos os fatos, pois isto pode nos deixar paralisados. Neste caso, as superstições podem ajudar. Num momento de paralisia, quando já temos os dados possíveis mas ainda estamos em dúvida entre algumas alternativas, seguir uma intuição, mesmo que irracional, nos ajuda a sair da acomodação. E dá coragem e confiança. Muitos esportistas utilizam suas superstições como motivação. O lado ruim disto é quando uma superstição negativa acontece e aí desmotiva a pessoa (acreditando que algo vai dar errado). E isto gera insegurança e desconforto com as pressões. O pessimismo leva a derrotas não pela superstição mas por desregular nosso sistema interno de pensamentos, habilidades e planejamento.  

Como podemos comparar ganhos X perdas possíveis ? Como colocar tudo isto numa balança e saber o que é melhor ? Não há uma fórmula matemática ou mágica. Superstições e numerologias podem ajudar. Mas dados, estatísticas e novas técnicas de predição são imprescindíveis. A intuição e as superstições não devem substituir a racionalidade. Não devemos acreditar em forças mágicas. Temos que saber diferenciar ousadia de precipitação. Gunther conta vários casos de pessoas mudando de emprego e cidade. E que tiveram sucesso. E alguns casos de "azarados" que não conseguiram ousar. A mudança tem que ser pensada, planejada, mas no fim, é uma decisão de querer ou não, de arriscar, de aceitar o desafio. E acreditar em si (e na sorte).

4. Capacidade de sair de situações ruins rapidamente

Gunther chama isto de "efeito catraca". Seria como parar o azar e girar a roda para o outro lado. Algumas pessoas ficam presas nas suas convicções, acreditando que a sorte pode mudar repentinamente. Mas a ação deve partir de nós. Quando algo ruim está acontecendo, temos que tomar uma atitude. A primeira delas é tentar reverter a situação através de ações. Mas quando não temos poder para isto, devemos nos retirar do "jogo", para evitar perdas maiores. Isto pode acontecer em jogos de azar, em empregos, negociações ou mesmo no casamento. E tal decisão passa primeiro por admitir nosso erro. O que já é difícil para muitas pessoas. Pessoas de sucesso devem ser persistentes, quando sua avaliação da situação, seja por números ou intuições, diz que as coisas podem melhorar. Mas persistir num erro pode ser burrice.

O problema é que não queremos perder o que já foi investido. Fazemos os cálculos das perdas e queremos recuperá-las, acreditando que a sorte pode mudar. Muitas vezes, é melhor "bater em retirada", refazer o planejamento e aceitar as perdas. Nenhum empreendedor de sucesso acredita que vai ter sucesso sempre. Os investidores anjos colocam dinheiro em várias empresas porque já sabem que a maioria vai falhar. Mas acreditam que, se uma destas der certo, o retorno financeiro virá.

5. Uma certa dose de pessimismo

Gunther identificou que pessoas de "sorte" (ou sucesso) são aquelas que conseguem avaliar as possíveis falhas, o que pode dar errado. Muitos casos de azarados aconteceram porque as pessoas azaradas não se importaram com coisas que poderiam dar errado. Acreditavam que eram mais fortes que tudo e que nada poderia sair errado para elas.

Gunther apresenta uma pesquisa feita com maus motoristas na África. Os 3 fatores que estavam presentes nestes motoristas eram:

a) confiavam demais em suas habilidades;

b) confiavam demais no bom senso dos outros motoristas;

c) confiavam na sorte (que nada ia dar errado).

É a ilusão do controle sobre qualquer situação e a ilusão da imunidade ao azar.

O pessimismo serve para nosso planejamento, para nos preparamos para o que pode dar errado. Isto se chama "análise de riscos" e consiste em identificar o que pode dar errado e prepara planos para evitar os problemas ou, caso aconteçam, para minimizar seus efeitos. Devemos estar preparados para o pior. Não desejando que aconteça, mas sabendo que, se acontecer, teremos grandes perdas. Gunther lembra a famosa Lei de Murphy ("se algo pode dar errado, então vai dar").

Por outro lado, otimismo também é importante. O excesso de otimismo é que é ruim. É bom utilizar o otimismo como motivação, mas não acima das avaliações realísticas. Acreditar que vai dar certo é parte da vida. Se sabemos que algo vai dar errado, então porque seguir neste caminho ? Mas os dados e fatos servem para limitar nosso otimismo.

O otimismo é usado como força para alavancar economias. Os povos japoneses e alemães usaram o otimismo para se tornarem 2a e 3a maiores economias do mundo pouco tempo após a 2a Guerra Mundial, logo após estarem arrasadas em termos financeiros e de infraestrutura.

Os EUA fizeram campanhas de otimismo para incentivar as pessoas a comprarem e assim levantar a economia, logo após o crash da bolsa de valores de 1929. O nível de desemprego chegou a 30% e a única maneira de gerar empregos era gerando demanda de consumo. Mas as pessoas estavam preocupadas com o futuro. Quem tinha economias guardadas, não queria gastar. Quem estava empregado, guardava o que sobrava. Eram tempos de pessimismo.

A crise de 2009 nos EUA abalou o mundo como uma onda. Aqui no Brasil ela realmente chegou como uma marola. Mas afetou a economia. O que aconteceu é que as pessoas que tinham algum plano de investimento (casar, comprar carro ou casa, viajar) decidiram segurar os recursos até que houvesse uma definição. Se a crise fosse grande, as economias ajudariam. Se a situação melhorasse, poderiam voltar as seus planos, tendo como prejuízo apenas um pequeno atraso.

Certa vez vi uma faixa na construção do novo prédio da empresa Link, em Eldorado do Sul, perto de Porto Alegre. Estava escrito: "progresso se faz com trabalho e otimismo". Temos que acreditar, mas também trabalhar. Um sem o outro não adianta. "Deus ajuda quem cedo madruga."

Meu resumo

Para obter sucesso é preciso utilizar técnicas (métodos, dados, etc.) e contar com a sorte. Só com um ou outro, o resultado não vem.

Se quisermos contar apenas com a sorte, seremos perdedores por estatística. As superstições podem funcionar em muitas vezes, mas racionalmente elas não comprovam seu sucesso.

Por outro lado, acreditar que somente o conhecimento e o planejamento nos permitirão alcançar nossos objetivos, pode gerar frustração. Muitos revezes acontecem e temos que estar preparados para isto. E preparados também para quando as oportunidades (sorte) baterem na nossa porta. É melhor estar preparado e não ter oportunidades, do que a oportunidade chegar quando não estivermos preparados.

Termino este texto com as 5 chaves para prosperidade e felicidade, de Robbins (1987), que tem a ver com várias coisas que foram escritas acima:

a) controlar frustrações: a frustração pode matar sonhos; não devemos sofrer por pequenas coisas; e impede novos empreendimentos e investidas;

b) controlar a rejeição: não ter medo de falhar, tentar e aprender com os erros; ser ousado;

c) controlar a pressão financeira: economizar, doar 10% de tudo, usar parte para investir;

d) controlar a acomodação: manter-se afastado dos lixos da vida, que nos desviam do que é realmente importante, e aceitar desafios;

e) dar mais do que se espera receber (sempre).

Referências

GOLEMAN, Daniel. Inteligência Emocional - a teoria revolucionária que redefine o que é ser inteligente. Rio de Janeiro: Objetiva, 1995.

GUNTHER, Max. O Fator Sorte. Rio de Janeiro: Best Business, 2013 (original: The luck factor, 1977).

KOESTLER, Arthur. The Act of Creation - a study of the conscious and unconscious processes in humor, scientific discovery and art. New York: Arkana (The Penguin Group), 1964.

LESCA, H. Veille stratégique: la méthode L.E.SCAnning. Editions EMS. 2003.

LEWIS, Michael. Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game. W. W. Norton & Company, 2004.

ROBBINS, Anthony. Poder sem limites - o caminho do sucesso pessoal pela programação neurolinguística. São Paulo: Best Seller, 1987.

SIMON, Herbert A. Theories of Bounded Rationality. In C. B. McGuire & R. Radner (Ed.), Decision and Organization. Amsterdam: North-Holland Publishing Company. 1972.

Personal Data Mining

Estamos vivendo numa era de grandes volumes de informações. O volume de informações é medido em exabytes. A escala é assim: bit, byte, kylobyte, megaybte, gigabyte, terabyte, petabyte, exabyte, zettabyte, yottabyte.

Chamam isto de Big Data, mas anos atrás Korth e Silberschatz já falavam sobre isto e chamavam esta nova revolução de "explosão de informações". Sim eles comparavam estes novos acontecimentos a revoluções como a invenção da imprensa por Gutenberg (distribuição de informações a todo canto do mundo) e invenção do telefone por Graham Bell (informação distribuída imediatamente, em tempo real).

O volume aumenta a cada ano pelas seguintes razões:

·         o armazenamento de dados hoje é barato (discos rígidos e DVDs) ou mesmo de graça (serviços de hospedagem free na Web);

·         as pessoas estão mais familiarizadas com a tecnologia e consequentemente geram e armazenam mais informações (crianças de 2 anos já sabem usar celulares e computadores e a 3a idade está menos tecnofóbica);

·         a tendência atual de "não jogar nada fora", que começou com o Gmail dizendo que ninguém precisava "deletar' seus e-mails;

·          mais possibilidades de serviços para publicar e difundir informações (blogs, twitter, e-mail, redes globais, conexões sem fio, etc.).

A Revista Veja, edição de maio de 2013 (ed.2321, n.20, ano 46) tratou deste assunto na sua reportagem de capa. Eles falam que o Big Data se deve a 3 Vs: volume, velocidade e variedade. Além do grande volume de dados gerados, coletados, armazenados, etc, a velocidade de transmissão (banda larga por cabo ou 3G ou wifi etc.) e a diversidade de tipos de informações (planilhas, textos, imagens, sons) ajudam a sobrecarregar o ser humano e as organizações.

Segundo a reportagem da revista Veja, a cada dia:

- 2,5 exabytes de informação são produzidos pela humanidade;

- 375 megabytes de dados são acumulados por cada família;

- 24 petabytes são processados pelo site do Google;

- 10 petabytes correspondem aos e-mails enviados;

E ainda, 385 terabytes guardam todo o catálogo da Biblioteca do Congresso americano, a maior do mundo, enquanto que 1,8 zettabyte armazena todos os dados acumulados pela civilização em um ano. Comparando com os 3 exabytes que a humanidade conseguia guardar em 1986 (hoje produzimos quase o dobro disto em 2 dias), estamos vivendo em tempos exponenciais.

Além disto, a complexidade do ser humano foi passada para a Tecnologia da Informação. Hoje podemos armazenar dados não estruturados, ou seja, imagens, vídeos, sons e textos. E some-se a isto tudo a possibilidade de análises mais complexas com o desenvolvimento de softwares com funções de Inteligência Artificial. Se antes, os gestores apenas queriam encontrar endereço de clientes num banco de dados, hoje querem saber qual a faixa de idade que mais compra os produtos de uma certa faixa de preço e isto tudo apresentado por loja, cidade e país.

E tudo isto sem que a gente precise jogar nada fora. Podemos guardar tudo eternamente. E algum dia, quem sabe, alguém redescobrirá nossos registros, lerá nossas anotações, analisará nossas ideias.

A reportagem da Revista contou o caso escritor americano A. J. Jacobs que colocou sensores por todo o corpo. Ele usa software para calcular tudo e com isto descobrir o que é bom para ter corpo saudável. Ele mesmo considera isto útil mas concorda que gera muito stress mental. Temos que cuidar muitas metas, analisar muitos números, guardar dados e saber como ou onde recuperá-los. É a sobrecarga de informações (information overload): estamos afogados em tanta informação. Sabemos que ela está em algum lugar, mas não temos como encontrar o que precisamos, pelo menos não no momento da necessidade.

Como lidar com tudo isto ? Padronizando o mundo.

A identificação de padrões é parte da nossa vida. Quem não dá palpites sobre como será o tempo, se vai chover, fazer sol, calor, observando as nuvens ? Ou se o próximo inverno será mais frio ou menos frio do que o ano anterior, pelo que viu no outono ? Se um local público vai lotar ou não para um evento, observando o movimento das pessoas chegando ? Ou quantas pessoas há num concerto ao ar livre num parque público, lembrando o último evento que ocorreu ali ?

O início da descoberta de padrões se deu há milhares de anos atrás. Nossos antepassados conseguiram encontrar padrões para as variações do tempo, as estações, os ciclos das plantações, as fases lunar e eclipses, para remédios, curas e tratamentos em relação a diversas doenças. Mesmo algumas superstições são exemplos de padrões, que acreditamos que irão se repetir. Numa entrevista de negócios, usar a mesma roupa de um acontecimento bom. Sentar no mesmo lugar do último título para torcer por seu time. Não quebrar espelho, pois quando isto ocorreu, um evento de má sorte também ocorreu junto.

Somos condicionados desde pequenos a padronizar tudo. A classificação deve ser um instinto do ser humano. Tentamos colocar tudo em grupos (pessoas, produtos, eventos, animais, plantas, etc.). Se uma criança tenta colocar um objeto cúbico numa entrada circular pode levar a suspeitas de alguma irregularidade mental (os pais já ficam preocupados).

E para que tudo isto ? O objetivo final é poder direcionar nosso futuro.

A padronização facilita nosso entendimento do mundo e agiliza nossa tomada de decisão. Os padrões servem para minimizar a incerteza. Se encontramos uma situação nova e verificamos que ela se encaixa num padrão já entendido, já sabemos que atitudes tomar naquela situação. Este é um dos conceitos de inteligência: saber adaptar-se a novas situações e conseguir resolver problemas novos. Isto não significa que vamos usar exatamente as mesmas ações. A inteligência humana pressupõe a adaptação dos padrões para novas realidades.

A evolução da área de BI gerou a chamada Business Analytics. O objetivo é poder prever acontecimentos ou predizer valores para variáveis. Por exemplo, "neste ritmo de vendas, alcançaremos a meta no dia ...". A ideia não é nova, apenas teve uma nova roupagem. Os sistemas de apoio à decisão (SAD ou DSS, em inglês) já há muitos anos vêm ajudando os tomadores de decisão. O funcionamento é simples: a partir de dados de entrada (parâmetros) e utilizando um modelo de decisão, pode-se prever valores futuros. Os modelos de decisão geralmente são do tipo what-if ("e se eu fizer isto, o que vai acontecer"), e utilizam técnicas como projeção, regressão e simulação.

O fato é que as novas técnicas estão permitindo predizer com maior precisão alguns valores e ainda verificar a interligação entre eventos ou variáveis. Desta forma, é possível saber se uma determinada ação vai impactar positivamente ou negativamente em algum contexto futuro. E quanto irá impactar. Por exemplo, se aumentarmos a exposição do produto em X dias na mídia convencional, quanto teremos de aumento de vendas e, com base nos custos desta estratégia, o quanto teremos de retorno financeiro (ou lucro).

Das organizações para as pessoas. As pessoas também registram dados (no cérebro ou em meios físicos), desde o tempo das cavernas. E depois analisam os dados. Estamos guardando mais informações hoje em dia também porque recebemos mais informações. Além disto, ao usarmos diferentes tipos de dispositivos e meios para armazenar informações (eletrônicos ou em papel), queremos integrar tudo isto.

E transformamos tudo em números. A Irmandade Pitagoreana já dizia: "tudo são números". Vejam só: o programa Soundhoud que "escuta" um trecho de música e nos diz que música é, transforma música em números para poder fazer a comparação rápida. Os softwares de biometria (identificação por características físicas da pessoa) também transformam um ser humano em números. Nossas características (traços do rosto ou das impressões digitais, atributos de nossa voz ou pupilas) são transformadas para equações matemáticas para uma rápida análise. Um gráfico diz mais que mil palavras; e gráficos são baseados em números. Quem tiver maior interesse por como construir gráficos pode ler a seguinte referência:

BERTIN, Jacques. Semiology of Graphics: Diagrams, Networks, Maps. University of Wisconsin Press, 198.

Além disto, temos metas pessoais (calorias ingeridas, quilômetros corridos e até mesmo horas para usar tecnologia). Avaliamos nosso carisma pelo número de amigos ou "curtidas" nas redes sociais. Analisamos estatísticas esportivas. Estudamos numerologia. E controlamos nossas finanças. Ou seja, não tem como não concordar que vivemos num mundo de números.

Este fenômeno se tornou tão comum e importante que a Microsoft já tem uma patente para o que ela chama de Personal Data Mining (uma mistura de processo e algoritmos).

Vejam abaixo o resumo desta patente:

Personal data mining mechanisms and methods are employed to identify relevant information that otherwise would likely remain undiscovered. Users supply personal data that can be analyzed in conjunction with data associated with a plurality of other users to provide useful information that can improve business operations and/or quality of life. Personal data can be mined alone or in conjunction with third party data to identify correlations amongst the data and associated users. Applications or services can interact with such data and present it to users in a myriad of manners, for instance as notifications of opportunities.

Publication number    US7930197 B2

Application number    US 11/536,601

Publication date         Apr 19, 2011

http://www.google.com/patents/US7930197

Mas eu gostaria de estender este conceito para incluir também intuições que temos sobre padrões da nossa vida ou do que nos cerca (aqui está a novidade em relação à patente da Microsoft).

A referência abaixo relata uma série de casos de pessoas analisando seus próprios dados. Como o cara que descobriu estatisticamente que café não ajudava na concentração dele (ele pensava ao contrário).

WOLF, Gary. The Data-Driven Life - What happens when technology can analyze every quotidian thing that happened to you today ? The New York Times Magazine Maio de 2010.

Eu também tenho alguns padrões meus:

- na última semana de Julho, todo ano, fico gripado;

- o início do inverno é pior, depois o corpo acostuma com as temperaturas baixas;

- quando jogo na Mega-Sena, presumo que serão sorteados pelo menos dois números na mesma dezena, que haverá um número abaixo de 10 e um pelo menos na dezena do 50 (já fiz uma quadra com estes padrões);

- quando criança, eu notava que nos fins de semana havia mais sol e calor; eu acreditava que era porque as fábricas paravam, com isto emitiam menos poluentes, e assim haveria menos nuvens.

Isto deve acontecer com todo mundo. Alguns veem números que se repetem no seu dia a dia. Outros possuem números da sorte. Algumas pessoas usam estes padrões para jogar na loteria, no cassino e mesmo para tomar decisões importantes (através da numerologia). Se observarmos bem, até mesmo quem investe em ações na bolsa deve ter seus padrões próprios, além de dados estatísticos sobre as ações, é claro.

Não tenho explicações científicas nem comprovações para os meus padrões. Elas podem existir ou podem ser intuições falsas.

Os padrões podem dar certo talvez pelo efeito placebo: achamos que vamos ter melhor rendimento usando certos padrões (é como uma superstição). É como regular sua alimentação e ver efeitos positivos, e então acreditar que descobriu um novo método. E isto aí vira sabedoria popular e vai passando de boca em boca. Como os sacrifícios humanos para os deuses ou para ajudar na agricultura e clima (a civilização Maia fazia isto). Max Gunther, no seu livro "O Fator Sorte" diz que há duas leis estatísticas: (a) tudo pode acontecer e (b) se algo pode acontecer, vai acontecer algum dia, pelo grande volume de casos (por exemplo, cair 5 vezes o mesmo número na roleta em algum cassino do mundo, algum dia). Gunther também fala da Sincronicidade

Segundo a Wikipedia, Sincronicidade "é um conceito desenvolvido por Carl Gustav Jung para definir acontecimentos que se relacionam não por relação causal e sim por relação de significado. Desta forma, é necessário que consideremos os eventos sincronísticos não a relacionado com o princípio da causalidade, mas por terem um significado igual ou semelhante. A sincronicidade é também referida por Jung de 'coincidência significativa' ". Um exemplo é o caso de um americano que lutou na Guerra da Coréia e teve um filho por lá. Mas nem sabia disto. O filho foi trabalhar nos EUA e não sabia nada do pai, a não ser seu nome. Um dia, aquele americano estava andando dirigindo pela estrada e resolveu parar num restaurante que não costumava. Quando foi pagar em cartão, o atendente viu o nome e adivinhem: era seu pai. Uma grande coincidência. Uma sincronicidade: tais eventos são comuns de ocorrer; o que determina sua relevância é que aconteceu com pai e filho que não se conheciam.

O perigo de padronizar e classificar comportamentos é que acabamos estereotipando pessoas, colocamos rótulos em tudo (músicas, estilos de moda, épocas históricas, método de ensino, tipos de empresas, preços de produtos). Por um lado, ajuda a saber como tratar com as pessoas, como se comportar em outros países, em reuniões de negócios, entrevistas de emprego. A padronização facilita a nossa vida. Estabelecemos padrões para acordar, tomar banho, tomar café, escovar os dentes, pegar pasta de trabalho e chave e sair (chamamos rotina). Agiliza porque não precisamos parar para pensar no que vamos fazer em seguida. Permite pensar em outras coisas enquanto estamos fazendo as básicas.

Por outro lado, há autores que acham que isto faz a vida passar mais depressa. Como no filme Click. A organização, o padrão torna tudo monótono, sem graça. Por isto, muitos aconselham pessoas a viajar, conhecer pessoas e lugares novos, novas línguas e culturas. Se não puder viajar, leia. Ou converse com pessoas. Ou veja filmes. Mas faça algo novo, descubra algo novo. Saia da rotina.

Mas estamos condicionados. Usamos padrões para moldar nosso comportamento, para planejar nossos atos e nos ajudar a antecipar o futuro.

E se alguém mudar suas ideias ? Pode ? Ou será taxado de inconsistente ou incoerente, "diz uma coisa e faz outra", leviano.

O grande fato é que as informações que manipulamos estão se tornando altamente abstratas: o que pensamos sobre pessoas, princípios, ideologias, partidos políticos. E nossos sentimentos, intuições, nosso 6o sentido também. Está tudo entrando como parâmetro para nossos padrões, para nosso Personal Data Mining. E isto molda nosso comportamento. 

Modelo para avaliação da maturidade da gestão da inovação

Uso este espaço para apresentar o TCC do aluno Douglas Groff, do curso de Sistemas de Informação da ULBRA (Universidade Luterana do Brasil): "Avaliação de maturidade de gestão da inovação: proposta de modelo e pesquisa com empresas de TI."

Disponível em: http://www.intext.com.br/tc-douglas.pdf 

O trabalho traz um modelo (descrito abaixo) para avaliar a maturidade da gestão da inovação em empresas. São analisados 12 critérios, considerados necessários para uma boa gestão de inovação. Cada critério é avaliado segundo 5 níveis de maturidade, seguindo o modelo CMM para qualidade de software, o qual deu origem a diversos modelos de maturidade.

O TCC ainda apresenta os resultados de uma pesquisa com empresas de TI do Rio Grande do Sul, usando este modelo, e análises qualitativas de dois casos de empresas inovadoras.

Como o modelo está em construção e avaliação, críticas e sugestões são bem-vindas. 

Elementos ou Critérios

Os elementos ou critérios são avaliados conforme níveis de maturidade.

Níveis de maturidade da Gestão da Inovação:

1= nível inicial: atividades ad hoc, a empresa não tem ou não há na empresa características ou elementos para inovação.
2= nível repetitivo ou repetitível: a empresa consegue repetir algumas iniciativas de inovação.
3= nível definido ou planejado: a empresa já consegue planejar futuras iniciativas ou documentar anteriores.
4= nível gerenciado, controlado, mensurado: há métricas para avaliar a inovação.
5= nível otimizado ou de melhoria continua: a empresa define metas e após alcançá-las consegue definir melhorias continuamente.

1.     Estratégia de Inovação (Gerenciamento do Portfólio de Inovações)

– Como a empresa direciona as iniciativas de inovação? Como a empresa prioriza as iniciativas de inovação ?

Nível 1, inicial: a inovação é feita de forma ad hoc, sem regras ou orientações.
Nível 2, repetitível: os projetos de inovação são avaliados de forma ad hoc, sem um processo ou setor definido.
Nível 3, definido: há um comitê formalmente estabelecido para avaliar as propostas de inovações .
Nível 4, gerenciado: além do comitê, há métricas bem definidas para avaliar novas propostas de inovações, definir prioridades e para avaliar os projetos de inovação após sua execução com o objetivo de medir seus resultados. São estabelecidos planos de inovações em etapas, com visão de longo prazo.
Nível 5, otimizado: além dos anteriores, as inovações anteriores são avaliadas anualmente e as prioridades são refeitas também anualmente.

2.     Processo de Inovação

– Como as oportunidades de inovação são gerenciadas, desde sua geração até o desenvolvimento e implantação ?

Nível 1, inicial: não há um processo estabelecido e a inovação é feita de forma ad hoc, por iniciativas individuais; cada caso é avaliado em separado; poucas inovações já foram realizadas na empresa.
Nível 2, repetitível: não há um processo definido, mas a empresa já teve diversos projetos de inovação.
Nível 3, definido: há um processo definido e documentado, sobre os passos e etapas da inovação. Há formas de avaliar o alinhamento da inovação com o planejamento da empresa (por exemplo, integrar com BSC).
Nível 4, gerenciado: além de haver um processo definido, há indicadores quantitativos que servem para medir o processo (exemplo: tempo de desenvolvimento, custos, número de pessoas envolvidas) .
Nível 5, otimizado: são estabelecidas metas para os indicadores quantitativos, e avaliadas periodicamente.

3.     Técnicas e Ferramentas para Inovação

– A empresa utiliza meios para gerar e desenvolver inovações ?

Nível 1, inicial: a empresa não consegue identificar técnicas, métodos ou ferramentas para serem utilizadas no processo de inovação (geração e avaliação de ideias, desenvolvimento, implantação, avaliação de resultados de inovações).
Nível 2, repetitível: as pessoas que fazem inovação utilizam algumas técnicas, métodos ou ferramentas, mas não há definição de padrões, nem compartilhamento de informações, nem técnicas modernas para inovação.
Nível 3, definido: há orientações para uso de técnicas, métodos e ferramentas para inovação, mas não há uma metodologia pré-definida e aceita por toda a empresa, que integre técnicas, métodos e ferramentas de todas as etapas. A empresa utiliza técnicas modernas como Design Thinking, métodos de criatividade, análise SWOT, ciclo PDCA.
Nível 4, gerenciado: há uma metodologia para o processo de inovação, contendo diferentes técnicas, métodos e ferramentas, e integrando todos as etapas. Sistemas automatizados (software) são utilizados em algumas etapas do processo.
Nível 5, otimizado: todas as etapas da metodologia são feitas com apoio automatizado, incluindo software para design, workflow, armazenamento e recuperação de informações, medição de desempenho (BPMS), avaliação de ideias, prioridades e resultados, gerência de projetos.

4.     Estrutura para Inovação

– Onde está no organograma da empresa a atividade de inovação ?

Nível 1, inicial: não há um setor ou divisão responsável pela inovação na empresa.
Nível 2, repetitível: alguma pessoa dentro da organização centraliza a tarefa de organizar a inovação.
Nível 3, definido:  há formalmente uma divisão presente no organograma da empresa, responsável pela inovação, mas ainda abaixo de outros departamentos; há cargos definidos dentro deste departamento para inovação.
Nível 4, gerenciado: há um departamento exclusivo para a inovação, mas está no mesmo nível dos demais departamentos.
Nível 5, otimizado: há um departamento mas ele está localizado de forma estratégica no organograma da empresa, cruzando todos os demais departamentos.

5.     Liderança para Inovação

– Como é a definição de cargos e funções para a inovação? Como é o envolvimento do alto escalão ? Como os níveis hierárquicos estão envolvidos no processo de inovação ?

Nível 1, inicial: não há um responsável pela organização da inovação na empresa.
Nível 2, repetitível: há um responsável, com cargo definido, mas não há envolvimento do alto escalão.
Nível 3, definido: há responsáveis pela inovação em todos os níveis organizacionais (estratégico, tático e operacional), reunidos num comitê e periodicamente discutindo a inovação na empresa. As ideias transpassam os 3 níveis. Cada colaborador é orientado a repassar as ideias de inovação para seus superiores.
Nível 4, gerenciado: há um grupo multidisciplinar, envolvendo os 3 níveis organizacionais e composto por profissionais de diversas áreas do conhecimento; há reuniões mensais e anualmente o nível estratégico (patrocinadores) participa das discussões.

Nível 5, otimizado: os diversos departamentos da empresa são visitados por este comitê para coleta de informações sobre inovações (ideias, propostas ou mesmo aquelas já em uso). Há consultores externos auxiliando o comitê interno.

6.     Banco de Ideias para Inovação

– Como a empresa organiza as ideias de inovação ?

Nível 1, inicial: não há um repositório centralizado com as ideias de inovação.
Nível 2, repetitível: as ideias de inovação são registradas por um responsável por organizá-las.
Nível 3, definido: há um banco de dados com ideias de inovação catalogadas (classificadas por assunto e outros atributos), e cada colaborador pode incluir registros de novas ideias para inovação.
Nível 4, gerenciado: o banco de ideias é centralizado, mas o acesso a suas informações é compartilhado por colaboradores com diferentes níveis de segurança. Há detalhes das ideias e pré-projetos.
Nível 5, otimizado: o banco de ideias é avaliado pelo comitê de inovação.

7.     Avaliação de Ideias de Inovação

– Como a empresa avalia as ideias de inovação ?

Nível 1, inicial: as propostas de inovação são avaliados subjetivamente.
Nível 2, repetitível: são utilizadas métricas para avaliar quantitativamente as propostas de inovação.
Nível 3, definido: as métricas de avaliação somente são usadas internamente nos departamentos (somente a nível operacional), e geralmente focando redução de custos.
Nível 4, gerenciado: são feitos estudos de impacto no negócio, a nível estratégico e tático, e as propostas de inovação são avaliados conforme seu alinhamento com o negócio. São utilizadas metodologias de BIM (Business Impact Management. As métricas incluem avaliações de retornos financeiros tais como aumento de receitas, novos clientes, novos negócios.
Nível 5, otimizado: são feitas estimativas de custos para desenvolvimento e implantação da inovação e estudos de ROI previsto.

8.     Resultados da Inovação

- Como a empresa avalia os resultados das inovações geradas ?

Nível 1, inicial: a empresa não avalia os resultados, não sabendo medir custos nem ROI.
Nível 2, repetitível: a empresa avalia de forma subjetiva os resultados das inovações.
Nível 3, definido: são utilizadas métricas para avaliar o ROI das inovações (payback, retorno financeiro, aumento de vendas, redução de custos, NPV), mas apenas em alguns casos e somente uma vez após o projeto finalizado.
Nível 4, gerenciado: são utilizadas métricas para avaliar o ROI das inovações  e isto é feito para todos os projetos e propostas de inovação, periodicamente, mesmo para projetos já finalizados e inovações já em produção.
Nível 5, otimizado: as métricas são avaliadas anualmente, mesmo após as inovações estarem em uso, e são estabelecidas metas para novas inovações e para inovações em uso com o intuito de reavaliá-las, podendo inclusive haver eliminação de inovações.

9.     Cultura de Inovação

– Como a empresa estimula a inovação ?

Nível 1, inicial: não há incentivos à inovação, nem como recebê-las ou avaliá-las.
Nível 2, repetitível: as ideias de inovação são bem-vindas, registrada e avaliadas, mas não há recompensas para quem as produz.
Nível 3, definido: há recompensas para quem dá ideias ou para quem complementa ideias de inovação.
Nível 4, gerenciado: as recompensas são calculadas de acordo com métricas de resultados da inovação. Há meios de incentivar ideias mesmo fora da área do colaborador. Os colaboradores que contribuem com ideias podem participar de alguma forma dos projetos de inovação associados a suas ideias. 
Nível 5, otimizado: as recompensas são definidas como num jogo (gameficação), havendo pontuação conforme resultados e profundidade da ideia.

10.Investimentos para Inovação

– Como as iniciativas de inovação são financiadas ?

Nível 1, inicial: não há item no orçamento destinado à inovação.
Nível 2, repetitível: o orçamento contempla valores destinados à inovação, mas não há regras, e os valores são definidos de forma subjetiva.
Nível 3, definido: há regras, métricas e limites para investimentos em inovação. As fontes dos recursos são bem conhecidas e diversificadas. Há iniciativas para captura de investimentos externos para serem aplicados à inovação.

Nível 4, gerenciado: é definido um percentual das receitas ou do lucro para ser investido na gestão da inovação na empresa.
Nível 5, otimizado: são definidas metas crescentes para o % de investimentos internos na inovação.

11.Relacionamentos para Inovação

- Como a empresa utiliza seus parceiros (clientes e forncedores) na geração e refinamento de ideias ? De que forma a empresa analisa o mercado para gerar inovação ?

Nível 1, inicial: não incentivos nem meios de receber inovações vindas de fora da empresa.
Nível 2, repetitível: a empresa registra sugestões vindas de clientes ou fornecedores.
Nível 3, definido: a empresa estimula sugestões externas e há pesquisas com clientes e fornecedores para avaliação de produtos e serviços e para coleta de melhorias possíveis.
Nível 4, gerenciado: além dos anteriores, há um setor de inteligência competitiva, analisando concorrentes e o mercado.

Nível 5, otimizado: o setor de Inteligência Competitiva tem um processo bem-definido e uma organização clara, com funções e cargos. São feitas análises de cenários prospectivos. Os parceiros (clientes e fornecedores) estão envolvidos nos projetos de inovação.

12.Pessoas Especiais para Inovação

– Como a empresa gerencia os visionários e gênios da inovação ?

Nível 1, inicial: não há visionários dentro da empresa ou a empresa não pode identificá-los.
Nível 2, repetitível: a empresa consegue identificar pessoas com visão de futuro, de mercado e de inovações.
Nível 3, definido: a empresa destina cargos e funções para estes visionários.
Nível 4, gerenciado: há visionários dentro da empresa e são utilizadas empresas de consultoria e futurólogos externos.

Nível 5, otimizado: além das anteriores, a empresa analisa a história passada dela mesma, da sociedade e da Humanidade para gerar inovação. São feitos estudos de cenários futuros, utilizando análise de risco, probabilidades e impactos.

Referências:

- Octógono da Inovação da Innoscience

- http://www.scielo.gpeari.mctes.pt/scielo.php?pid=S1645-44642011000300003&script=sci_arttext

http://www.gestaopublica.sp.gov.br/conteudo/gestaoconhecimento/Terra%20Pal%2003.2.pdf

- CMM - Capability Maturity Model da Carnegie-Mellon University

Morris Langdon, The Innovation Master Plan. Innovation Academy, 2011.

PEARSON Academia, Criatividade e Inovação. 2011.

POSSOLLI Gabriela, Gestão da Inovação e do Conhecimento. Coleção Gestão Empresarial, 2012. vol 2.

SCOTT Anthony, O Livro de Ouro da Inovação, 2012.