Questionar a certeza

Segundo a lenda, por volta de 550 a.C., Creso, o rei da Lídia, realizou um dos primeiros torneios de previsão do mundo. Ele enviou emissários a sete oráculos para pedir-lhes que predissessem o que ele faria naquele dia. Pythia, o oráculo de Delfos, respondeu corretamente: Ele estaria cozinhando um ensopado de cordeiro e tartaruga. Croesus não fez esse exercício por mera curiosidade. Ele tinha uma decisão a tomar. Confiante de que havia descoberto um oráculo confiável, o rei perguntou a Pítia se deveria atacar a Pérsia. Ela disse que, se o fizesse, ele destruiria um poderoso império. Croesus atacou, mas foi derrotado. O problema foi a interpretação: Pítia nunca disse qual poderoso império seria destruído. Independentemente de a história ser fato ou ficção, a derrota de Creso esclarece algumas verdades: A previsão é difícil, e os especialistas frequentemente afirmam que suas previsões se tornaram realidade quando não se tornaram. Ainda assim, previsões precisas são essenciais para uma boa tomada de decisão - em todos os âmbitos da vida. Como Philip Tetlock, professor de administração e psicologia na Universidade da Pensilvânia, e seu coautor, Dan Gardner, escrevem em Superforecasting, "Todos nós somos previsores. Quando pensamos em mudar de emprego, casar, comprar uma casa, fazer um investimento, lançar um produto ou nos aposentar, decidimos com base em como esperamos que o futuro se desenrole." Então, qual é o segredo para fazer previsões melhores? De 1984 a 2004, Tetlock acompanhou a capacidade dos especialistas políticos de prever eventos mundiais, o que culminou em seu livro Expert Political Judgment (Julgamento político especializado) , de 2006 . Ele descobriu que, em geral, os participantes de seu estudo não eram bons analistas, mas um subconjunto teve um desempenho melhor do que o acaso. Essas pessoas se destacavam não por suas credenciais ou ideologia, mas por seu estilo de pensamento. Elas rejeitavam a ideia de que uma única força determinasse um resultado. Usavam várias fontes de informação e ferramentas analíticas e combinavam explicações concorrentes para um determinado fenômeno. Acima de tudo, eles eram alérgicos à certeza. A superprevisão descreve o trabalho de Tetlock desde então. Em 2011, ele e seus colegas participaram de um torneio de previsão patrocinado pela Intelligence Advanced Research Projects Activity do governo dos EUA. Eles recrutaram usuários da Internet para prever eventos geopolíticos em várias condições experimentais e, aproveitando a sabedoria dessa multidão, venceram. No processo, eles encontraram outro grupo de "superprevisores" para estudar. A maioria deles não era de analistas profissionais, mas obtiveram altas pontuações em testes de inteligência e mente aberta. Como os outros especialistas de Tetlock, eles davam importância a várias perspectivas e não tinham medo de mudar suas opiniões. Eles eram curiosos, humildes, autocríticos e menos propensos do que a maioria das outras pessoas a acreditar no destino. E, embora raramente usassem a matemática para fazer suas previsões, todos eram altamente numéricos. "Ainda não encontrei um superprevisor que não se sinta confortável com os números", escreve Tetlock. Leitura adicional Superforecasting: A arte e a ciência da previsão Philip E. Tetlock e Dan Gardner Crown, 2015 How Not to Be Wrong: The Power of Mathematical Thinking (Como não errar: o poder do pensamento matemático) Jordan Ellenberg Penguin, 2015 Red Team: How to Succeed by Thinking Like the Enemy (Como ter sucesso pensando como o inimigo) Micah Zenko Basic Books, 2015 Não é de surpreender que Jordan Ellenberg, matemático da Universidade de Wisconsin-Madison, também acredite que sua disciplina pode ajudar as pessoas a fazer julgamentos melhores. "Conhecer a matemática é como usar um par de óculos de raio X que revelam estruturas ocultas sob a superfície confusa e caótica do mundo", explica ele em seu novo livro, How Not to Be Wrong. O senso comum e a aplicação de conceitos "simples e profundos", como a correlação, são rigorosamente estendidos ao raciocínio cotidiano. Observe que ele diz saber matemática, não fazer matemática. Como a pesquisa de Tetlock deixa claro, os superprevisores não estão criando modelos estatísticos elaborados a partir de conjuntos de dados maciços. Mas os conceitos de Como não errar lhes são familiares, e eles usam seus cérebros matemáticos para encontrar estrutura em meio à complexidade e para estimar, compreender e aceitar probabilidades. O Superforecasting mostra como isso é feito contrastando uma cena de Zero Dark Thirty, o filme de 2012 sobre a caça a Osama bin Laden, com eventos da vida real. No filme, o diretor da CIA, interpretado por James Gandolfini, exige saber se Bin Laden realmente está no complexo em Abbottabad, no Paquistão. "Ele está lá ou não está ------ lá?", pergunta ele. Os analistas oferecem probabilidades entre 60% e 80%, até que a protagonista, Maya (Jessica Chastain), entra em cena: "Cem por cento ele está lá", diz ela. "OK, tudo bem, 95%, porque sei que a certeza assusta os senhores. Mas é cem por cento!" De acordo com Tetlock, a conversa real nunca teria acontecido dessa forma, porque Leon Panetta, o verdadeiro diretor da CIA na época, se sentia à vontade para usar a probabilidade e diversas estimativas para tomar suas decisões. Na verdade, como Micah Zenko relata em outro livro novo, Red Team, a CIA realizou três exercícios separados de "equipe vermelha" antes do ataque, todos destinados a verificar e desafiar as suposições dos analistas. Embora a verdadeira "Maya" tenha fornecido a estimativa de 95%, ela e sua equipe foram obrigadas a revisar completamente seu trabalho. A CIA também nomeou quatro analistas externos para estudar o caso, e o Centro Nacional de Contraterrorismo, uma agência separada, realizou sua própria análise, gerando três probabilidades de que Bin Laden estivesse no complexo: 75%, 60% e 40%. O presidente Obama concluiu que isso equivalia a "um lance de moeda", mas, é claro, autorizou o ataque. Tetlock não gosta da analogia de Obama (seus superprevisores teriam sido mais precisos), mas não do processo geral. A estimativa de Maya foi "mais extrema do que as evidências poderiam suportar" e, portanto, "irracional", explica ele. Em seu mundo, essa confiança é motivo para ceticismo. O livro de Zenko é um bom complemento para Superforecasting, pois mostra como as organizações, e não apenas os indivíduos, podem superar seus preconceitos em relação a falsas certezas e fazer boas previsões, em geopolítica e negócios, nos setores público e privado. Com simulações, sondagens de vulnerabilidade e análises alternativas que oferecem novos olhares sobre uma situação complexa ou se opõem intencionalmente a uma determinada posição, as equipes vermelhas podem melhorar muito a precisão das previsões da mesma forma que os especialistas de Tetlock. Zenko acrescenta que a gerência deve aceitar a ideia, destinando recursos significativos às equipes vermelhas e capacitando-as a serem brutalmente honestas em suas análises. Tetlock concorda. Embora os grandes líderes devam ser confiantes e decisivos, eles também devem ter "humildade intelectual" e reconhecer que o mundo é complexo e cheio de incertezas, explica ele. Eles devem aprender e se apoiar em superprevisores e equipes vermelhas, usando não apenas um, mas vários. Se Croesus tivesse perguntado a todos os sete oráculos sobre seu ataque planejado à Pérsia, por exemplo, talvez não tivesse perdido seu império.

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