Uma grande preocupação tanto na academia quanto na indústria é o embasamento quantitativo. Todos nós temos opiniões baseadas em preferências pessoais; comida favorita, cor predileta e assim por diante. É impossível argumentar que uma cor é objetivamente melhor que a outra e, portanto, estamos contentes em manter nossa opinião sem nos preocupar com os motivos pelos quais a sustentamos. Entretanto, quando queremos justificar decisões de forma empírica, não podemos nos satisfazer com opiniões.
A grande diferença entre uma afirmação sustentada por dados e uma afirmação sustentada por opiniões é o poder preditivo. Vamos pensar no seguinte exemplo do mundo do Direito: qual será o resultado de um processo? Um advogado pode opinar acerca da chance de vitória baseado em sua intuição pessoal, mas um argumento baseado em processos similares que foram distribuídos na mesma vara tem chance muito maior de estar correto.
A chave do embasamento em dados é que podemos utilizar o passado de forma criteriosa para ajudar a prever o futuro. Nossas opiniões são enviesadas por diversos fatores (tempo, falácias de confirmação, etc.), mas dados dificilmente o serão.
Que tipo de afirmação, portanto, pode ser sustentada por dados?
No geral estamos procurando as seguintes características: acesso a dados do passado, capacidade de medição e consistência.
- Sem dados do passado, dificilmente poderemos fazer uma inferência precisa. Por exemplo, para determinar qual será a temperatura de amanhã, precisamos não só da temperatura de hoje, mas também dos registros históricos de temperatura da região.
- Se o evento que estamos tentando prever não for mensurável, também encontraremos dificuldades ao fazer previsões. Por exemplo, se não tivermos os dados atuais de temperatura, pressão atmosférica, umidade e qualidade do ar de um local, ter os registros históricos não ajudará muito na previsão do tempo de amanhã.
- Eventos completamente aleatórios são um outro obstáculo para análises quantitativas. Por exemplo, para um dado de seis lados honesto, podemos registrar todas as suas rolagens e medir todas as suas características físicas, mas seremos incapazes de fazer qualquer previsão razoável sobre o próximo valor a ser rolado.
Sem dados que atendam a esses três requisitos, teremos sérias dificuldades em utilizá-los para embasar qualquer afirmação. Para saber mais sobre a Jurimetria e receber outras dicas como esta, siga a Terranova nas redes sociais.
