3 ways to spot a bad statistic | Mona Chalabi

249,321 views ・ 2017-04-17

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Flavia Gutmann Revisor: Wanderley Jesus
00:12
I'm going to be talking about statistics today.
0
12704
2763
Hoje vou falar de estatísticas.
00:15
If that makes you immediately feel a little bit wary, that's OK,
1
15491
3138
E se você já estiver se sentindo com o pé atrás, tudo bem,
00:18
that doesn't make you some kind of crazy conspiracy theorist,
2
18653
2859
isto não faz de você um maluco conspirador,
00:21
it makes you skeptical.
3
21536
1296
mas sim um cético.
00:22
And when it comes to numbers, especially now, you should be skeptical.
4
22856
3886
E quando o assunto é números, principalmente agora, seja cético.
00:26
But you should also be able to tell which numbers are reliable
5
26766
3011
Mas você precisa saber diferenciar números confiáveis
00:29
and which ones aren't.
6
29801
1160
de números não confiáveis.
00:30
So today I want to try to give you some tools to be able to do that.
7
30985
3206
Então hoje vou tentar dar a vocês ferramentas para fazer isso.
00:34
But before I do,
8
34215
1169
Mas antes disso, quero esclarecer sobre quais números estou falando aqui.
00:35
I just want to clarify which numbers I'm talking about here.
9
35408
2839
00:38
I'm not talking about claims like,
10
38271
1635
Não estou falando de dados como
00:39
"9 out of 10 women recommend this anti-aging cream."
11
39930
2449
"nove entre dez mulheres recomendam cremes anti-idade".
00:42
I think a lot of us always roll our eyes at numbers like that.
12
42403
2972
Acho que muitos de nós já sabem disso.
00:45
What's different now is people are questioning statistics like,
13
45399
2984
A diferença é que hoje as pessoas questionam estatísticas como:
00:48
"The US unemployment rate is five percent."
14
48407
2014
"A taxa de desemprego nos EUA é de 5%".
00:50
What makes this claim different is it doesn't come from a private company,
15
50445
3516
Este dado é diferente porque ele não vem de uma empresa privada,
00:53
it comes from the government.
16
53985
1388
mas sim do governo.
00:55
About 4 out of 10 Americans distrust the economic data
17
55397
3336
Cerca de quatro entre dez americanos não confiam nos dados econômicos
00:58
that gets reported by government.
18
58757
1573
fornecidos pelo governo.
01:00
Among supporters of President Trump it's even higher;
19
60354
2491
Entre os apoiadores do presidente Trump, esse número é ainda maior:
01:02
it's about 7 out of 10.
20
62869
1633
cerca de sete entre dez.
01:04
I don't need to tell anyone here
21
64526
1804
Não preciso lembrar vocês
01:06
that there are a lot of dividing lines in our society right now,
22
66354
3011
que temos muitas linhas divisórias em nossa sociedade hoje,
01:09
and a lot of them start to make sense,
23
69389
1825
e muitas delas começam a fazer sentido,
01:11
once you understand people's relationships with these government numbers.
24
71238
3687
quando se entende o relacionamento das pessoas com os números do governo.
01:14
On the one hand, there are those who say these statistics are crucial,
25
74949
3336
Por um lado, há aqueles que dizem que as estatísticas são cruciais,
01:18
that we need them to make sense of society as a whole
26
78309
2630
e que precisamos delas para entender a sociedade como um todo,
01:20
in order to move beyond emotional anecdotes
27
80963
2164
a fim de deixar de lado questões emocionais
01:23
and measure progress in an [objective] way.
28
83151
2410
e medir o progresso de forma objetiva.
01:25
And then there are the others,
29
85585
1467
E há outros que dizem que as estatísticas são elitistas, talvez até manipuladas;
01:27
who say that these statistics are elitist,
30
87076
2156
01:29
maybe even rigged;
31
89256
1208
01:30
they don't make sense and they don't really reflect
32
90488
2394
que elas não fazem sentido e realmente não mostram
01:32
what's happening in people's everyday lives.
33
92906
2296
o que está acontecendo no dia a dia das pessoas.
01:35
It kind of feels like that second group is winning the argument right now.
34
95226
3487
E parece que este último grupo está vencendo a discussão.
01:38
We're living in a world of alternative facts,
35
98737
2108
Vivemos em um mundo de fatos alternativos,
01:40
where people don't find statistics this kind of common ground,
36
100869
2935
onde não há um consenso sobre as estatísticas
01:43
this starting point for debate.
37
103828
1636
serem um ponto de partida para os debates.
01:45
This is a problem.
38
105488
1286
Isso é um problema.
01:46
There are actually moves in the US right now
39
106798
2067
Há na verdade movimentos nos Estados Unidos
01:48
to get rid of some government statistics altogether.
40
108889
2861
para acabar de vez com as estatísticas do governo.
01:51
Right now there's a bill in congress about measuring racial inequality.
41
111774
3387
Tramita no Congresso um projeto de lei sobre medição de desigualdades raciais.
01:55
The draft law says that government money should not be used
42
115185
2801
Esse projeto defende que recursos do governo
não sejam usados para coletar dados sobre segregação racial.
01:58
to collect data on racial segregation.
43
118010
1902
01:59
This is a total disaster.
44
119936
1885
Isso é um desastre total.
02:01
If we don't have this data,
45
121845
1748
Sem esses dados,
02:03
how can we observe discrimination,
46
123617
1778
como poderemos identificar discriminações, e até corrigi-las?
02:05
let alone fix it?
47
125419
1278
02:06
In other words:
48
126721
1188
Em outras palavras, como um governo pode criar políticas justas,
02:07
How can a government create fair policies
49
127933
2059
02:10
if they can't measure current levels of unfairness?
50
130016
2771
se não consegue medir os atuais níveis de injustiça?
02:12
This isn't just about discrimination,
51
132811
1794
Não se trata apenas de discriminação, é sobre tudo, pensem bem.
02:14
it's everything -- think about it.
52
134629
1670
Como podemos legislar na área da saúde,
02:16
How can we legislate on health care
53
136323
1690
se não temos bons dados sobre saúde ou pobreza?
02:18
if we don't have good data on health or poverty?
54
138037
2271
Como podemos debater publicamente sobre imigração,
02:20
How can we have public debate about immigration
55
140332
2198
02:22
if we can't at least agree
56
142554
1250
se não concordamos nem sobre o número de pessoas que entram e saem do país?
02:23
on how many people are entering and leaving the country?
57
143828
2643
02:26
Statistics come from the state; that's where they got their name.
58
146495
3058
As estatísticas vêm do governo, é daí que o nome se originou.
02:29
The point was to better measure the population
59
149577
2157
O propósito era medir melhor a população, para poder servi-la melhor.
02:31
in order to better serve it.
60
151758
1357
Então, precisamos dos números do governo,
02:33
So we need these government numbers,
61
153139
1725
02:34
but we also have to move beyond either blindly accepting
62
154888
2647
mas também temos que ir além de simplesmente aceitá-los ou rejeitá-los.
02:37
or blindly rejecting them.
63
157559
1268
02:38
We need to learn the skills to be able to spot bad statistics.
64
158851
2997
Precisamos aprender as técnicas para identificar estatísticas ruins.
02:41
I started to learn some of these
65
161872
1528
Comecei a aprender algumas delas,
02:43
when I was working in a statistical department
66
163424
2166
quando trabalhei em um departamento de estatística das Nações Unidas.
02:45
that's part of the United Nations.
67
165614
1643
02:47
Our job was to find out how many Iraqis had been forced from their homes
68
167281
3406
Nosso trabalho era descobrir quantos iraquianos
foram expulsos de seus lares devido à guerra, e do que eles precisavam.
02:50
as a result of the war,
69
170711
1158
02:51
and what they needed.
70
171893
1158
Era um trabalho muito importante, mas também incrivelmente difícil.
02:53
It was really important work, but it was also incredibly difficult.
71
173075
3178
02:56
Every single day, we were making decisions
72
176277
2018
Todos os dias tomávamos decisões
02:58
that affected the accuracy of our numbers --
73
178319
2157
que afetavam a exatidão dos nossos números;
03:00
decisions like which parts of the country we should go to,
74
180500
2744
decisões como para que parte do país deveríamos ir,
03:03
who we should speak to,
75
183268
1156
com quem deveríamos falar, que perguntas deveríamos fazer.
03:04
which questions we should ask.
76
184448
1568
03:06
And I started to feel really disillusioned with our work,
77
186040
2680
E comecei a ficar bem desiludida com o nosso trabalho,
03:08
because we thought we were doing a really good job,
78
188744
2518
pois achávamos que estávamos fazendo um bom trabalho,
03:11
but the one group of people who could really tell us were the Iraqis,
79
191286
3278
mas os únicos que poderiam realmente nos dizer isso eram os iraquianos,
03:14
and they rarely got the chance to find our analysis, let alone question it.
80
194588
3540
e eles raramente tinham a chance de ver nossas análises, e sequer questioná-las.
03:18
So I started to feel really determined
81
198152
1831
Então eu decidi que o único modo de ter números mais precisos,
03:20
that the one way to make numbers more accurate
82
200007
2311
03:22
is to have as many people as possible be able to question them.
83
202342
3053
é ter o maior número de pessoas questionando esses números.
03:25
So I became a data journalist.
84
205419
1434
Então me tornei uma jornalista de dados.
03:26
My job is finding these data sets and sharing them with the public.
85
206877
3904
Meu trabalho é encontrar esses grupos de dados e partilhá-los com o público.
03:30
Anyone can do this, you don't have to be a geek or a nerd.
86
210805
3173
Qualquer um pode fazer isso, não precisa ser "geek" ou "nerd".
03:34
You can ignore those words; they're used by people
87
214002
2355
Ignorem essas palavras, usadas por pessoas
03:36
trying to say they're smart while pretending they're humble.
88
216381
2822
que tentam passar por espertas enquanto fingem ser humildes.
Qualquer um pode fazer isso.
03:39
Absolutely anyone can do this.
89
219227
1589
03:40
I want to give you guys three questions
90
220840
2067
Vou fazer três perguntas que vão ajudá-los a identificar estatísticas ruins.
03:42
that will help you be able to spot some bad statistics.
91
222931
3005
03:45
So, question number one is: Can you see uncertainty?
92
225960
3507
A primeira pergunta é: você consegue identificar a incerteza?
03:49
One of things that's really changed people's relationship with numbers,
93
229491
3364
Uma das coisas que realmente mudou a relação das pessoas com os números
03:52
and even their trust in the media,
94
232879
1641
e até a confiança na mídia, tem sido o uso de pesquisas de intenção de voto.
03:54
has been the use of political polls.
95
234544
2258
03:56
I personally have a lot of issues with political polls
96
236826
2538
Eu pessoalmente tenho alguns problemas com essa pesquisas,
03:59
because I think the role of journalists is actually to report the facts
97
239388
3376
pois o papel dos jornalistas, na verdade,
é reportar os fatos e não tentar prevê-los,
04:02
and not attempt to predict them,
98
242788
1553
04:04
especially when those predictions can actually damage democracy
99
244365
2996
especialmente quando essas previsões podem prejudicar a democracia
04:07
by signaling to people: don't bother to vote for that guy,
100
247385
2732
ao sinalizar às pessoas:
nem votem naquele candidato, ele não tem a menor chance.
04:10
he doesn't have a chance.
101
250141
1205
04:11
Let's set that aside for now and talk about the accuracy of this endeavor.
102
251370
3654
Vamos deixar isso de lado agora e falar sobre a exatidão dessas pesquisas.
04:15
Based on national elections in the UK, Italy, Israel
103
255048
4608
Baseando-se nas eleições nacionais no Reino Unido, Itália, Israel
04:19
and of course, the most recent US presidential election,
104
259680
2764
e, é claro, a mais recente eleição presidencial americana,
04:22
using polls to predict electoral outcomes
105
262468
2137
usar pesquisas para prever o resultado das eleições
04:24
is about as accurate as using the moon to predict hospital admissions.
106
264629
3812
é tão preciso como usar a Lua para prever hospitalizações.
04:28
No, seriously, I used actual data from an academic study to draw this.
107
268465
4200
É sério, eu usei dados reais de estudos acadêmicos para concluir isso.
04:32
There are a lot of reasons why polling has become so inaccurate.
108
272689
3727
Há muitas razões para as pesquisas eleitorais terem ficado tão imprecisas.
04:36
Our societies have become really diverse,
109
276440
1970
Nossas sociedades tornaram-se bastante diversas,
04:38
which makes it difficult for pollsters to get a really nice representative sample
110
278434
3821
o que torna difícil aos pesquisadores conseguirem uma amostra representativa
04:42
of the population for their polls.
111
282279
1627
da população para suas pesquisas.
04:43
People are really reluctant to answer their phones to pollsters,
112
283930
3006
As pessoas estão hesitando em responder pesquisas por telefone,
04:46
and also, shockingly enough, people might lie.
113
286960
2276
e também, o que surpreende, as pessoas podem mentir.
04:49
But you wouldn't necessarily know that to look at the media.
114
289260
2811
Mas você não precisa saber disso para olhar os dados.
04:52
For one thing, the probability of a Hillary Clinton win
115
292095
2761
Uma das razões é que a probabilidade da Hillary Clinton vencer
04:54
was communicated with decimal places.
116
294880
2791
foi divulgada em casas decimais.
04:57
We don't use decimal places to describe the temperature.
117
297695
2621
Não usamos casas decimais para mostrar a temperatura.
05:00
How on earth can predicting the behavior of 230 million voters in this country
118
300340
4228
Como o comportamento de 230 milhões de eleitores neste país
05:04
be that precise?
119
304592
1829
poderia ser previsto de forma tão precisa?
05:06
And then there were those sleek charts.
120
306445
2002
E havia também aqueles gráficos sofisticados.
05:08
See, a lot of data visualizations will overstate certainty, and it works --
121
308471
3973
Muitos gráficos vão exagerar a certeza, e isso funciona.
05:12
these charts can numb our brains to criticism.
122
312468
2620
Esses gráficos podem entorpecer nosso julgamento.
05:15
When you hear a statistic, you might feel skeptical.
123
315112
2558
Ao ouvir uma estatística, você pode se sentir cético.
05:17
As soon as it's buried in a chart,
124
317694
1635
E assim que elas aparecem num gráfico, assumem uma áurea de ciência objetiva,
05:19
it feels like some kind of objective science,
125
319353
2129
05:21
and it's not.
126
321506
1249
e na verdade não são.
05:22
So I was trying to find ways to better communicate this to people,
127
322779
3103
Então, estava buscando formas de explicar isso às pessoas,
05:25
to show people the uncertainty in our numbers.
128
325906
2504
mostrar-lhes a incerteza nos nossos números.
05:28
What I did was I started taking real data sets,
129
328434
2246
O que fiz foi pegar conjuntos reais de dados,
05:30
and turning them into hand-drawn visualizations,
130
330704
2652
e transformá-los em visualizações manuais,
05:33
so that people can see how imprecise the data is;
131
333380
2672
para que as pessoas consigam ver como esses dados são imprecisos,
05:36
so people can see that a human did this,
132
336076
1996
para que as pessoas vejam que alguém fez isso,
05:38
a human found the data and visualized it.
133
338096
1972
obteve os dados e fez os gráficos.
05:40
For example, instead of finding out the probability
134
340092
2672
Se em vez de descobrir a probabilidade de ficar gripado em um determinado mês,
05:42
of getting the flu in any given month,
135
342788
2126
05:44
you can see the rough distribution of flu season.
136
344938
2792
você visse a incidência aproximada de casos de gripe na época de alta.
05:47
This is --
137
347754
1167
05:48
(Laughter)
138
348945
1018
Melhor não...
05:49
a bad shot to show in February.
139
349987
1486
(Risos)
...mostrar em fevereiro.
05:51
But it's also more responsible data visualization,
140
351497
2455
Mas é também uma visualização mais responsável dos dados,
05:53
because if you were to show the exact probabilities,
141
353976
2455
pois se você mostrasse as probabilidades exatas,
05:56
maybe that would encourage people to get their flu jabs
142
356455
2592
talvez encorajasse as pessoas a se vacinarem contra a gripe
no momento errado.
05:59
at the wrong time.
143
359071
1456
06:00
The point of these shaky lines
144
360983
1693
Ressalto essas linhas duvidosas
06:02
is so that people remember these imprecisions,
145
362700
2911
para que as pessoas se lembrem dessas imprecisões,
06:05
but also so they don't necessarily walk away with a specific number,
146
365635
3227
mas também para que elas não descartem simplesmente um número qualquer,
06:08
but they can remember important facts.
147
368886
1866
e sim se lembrem dos fatos importantes.
06:10
Facts like injustice and inequality leave a huge mark on our lives.
148
370776
4024
Fatos como injustiça e desigualdade deixam marcas profundas em nossas vidas.
06:14
Facts like Black Americans and Native Americans have shorter life expectancies
149
374824
4189
Fatos como o de americanos negros e nativos terem expectativa de vida menor
06:19
than those of other races,
150
379037
1400
que as outras raças, e que isso não deve mudar no curto prazo.
06:20
and that isn't changing anytime soon.
151
380461
2138
06:22
Facts like prisoners in the US can be kept in solitary confinement cells
152
382623
3901
Fatos como o de prisioneiros nos EUA poderem ser mantidos em celas solitárias
06:26
that are smaller than the size of an average parking space.
153
386548
3342
menores que o espaço de uma vaga de estacionamento de carro.
06:30
The point of these visualizations is also to remind people
154
390355
3335
O sentido dessas visualizações é para lembrar às pessoas
06:33
of some really important statistical concepts,
155
393714
2350
alguns conceitos estatísticos muito importantes,
06:36
concepts like averages.
156
396088
1636
conceitos como médias.
06:37
So let's say you hear a claim like,
157
397748
1668
Digamos que você ouve uma alegação como:
06:39
"The average swimming pool in the US contains 6.23 fecal accidents."
158
399440
4434
"Em média uma piscina nos EUA contém 6,23 acidentes fecais".
06:43
That doesn't mean every single swimming pool in the country
159
403898
2797
Isso não significa que cada piscina no país
06:46
contains exactly 6.23 turds.
160
406719
2194
contenha exatamente 6,23 cocôs.
06:48
So in order to show that,
161
408937
1417
Para mostrar isso, voltei aos dados originais, que vieram
06:50
I went back to the original data, which comes from the CDC,
162
410378
2841
do Controle e Prevenção de Doenças, que pesquisou 47 locais com piscina.
06:53
who surveyed 47 swimming facilities.
163
413243
2065
06:55
And I just spent one evening redistributing poop.
164
415332
2391
E fiquei apenas uma tarde redistribuindo o cocô.
06:57
So you can kind of see how misleading averages can be.
165
417747
2682
Já deu para ver como as médias podem enganar.
07:00
(Laughter)
166
420453
1282
(Risos)
07:01
OK, so the second question that you guys should be asking yourselves
167
421759
3901
Certo, então a segunda questão que vocês devem se perguntar
07:05
to spot bad numbers is:
168
425684
1501
para identificar números ruins é:
07:07
Can I see myself in the data?
169
427209
1967
posso me ver neste dado?
07:09
This question is also about averages in a way,
170
429200
2913
Essa questão também é, de certa forma, sobre médias,
07:12
because part of the reason why people are so frustrated
171
432137
2605
pois em parte as pessoas estão tão frustradas
07:14
with these national statistics,
172
434766
1495
com as estatísticas nacionais,
porque elas realmente não dizem quem está ganhando e quem está perdendo
07:16
is they don't really tell the story of who's winning and who's losing
173
436285
3273
07:19
from national policy.
174
439582
1156
na política nacional.
07:20
It's easy to understand why people are frustrated with global averages
175
440762
3318
É fácil entender que as pessoas se frustrem com médias globais,
quando elas não refletem suas experiências pessoais.
07:24
when they don't match up with their personal experiences.
176
444104
2679
07:26
I wanted to show people the way data relates to their everyday lives.
177
446807
3263
Eu queria mostrar às pessoas como dados se relacionam com suas vidas diárias.
07:30
I started this advice column called "Dear Mona,"
178
450094
2246
Criei a coluna de conselhos "Dear Mona",
07:32
where people would write to me with questions and concerns
179
452364
2726
onde as pessoas enviavam questões e preocupações
e eu tentaria respondê-las com dados.
07:35
and I'd try to answer them with data.
180
455114
1784
07:36
People asked me anything.
181
456922
1200
As pessoas me perguntavam qualquer coisa,
07:38
questions like, "Is it normal to sleep in a separate bed to my wife?"
182
458146
3261
questões como: "É normal eu dormir em cama separada da minha esposa?"
07:41
"Do people regret their tattoos?"
183
461431
1591
"As pessoas se arrependem das tatuagens?"
07:43
"What does it mean to die of natural causes?"
184
463046
2164
"O que significa morte por causas naturais?"
07:45
All of these questions are great, because they make you think
185
465234
2966
E todas essas perguntas são ótimas,
pois nos fazem pensar em modos de encontrar e comunicar esses números.
07:48
about ways to find and communicate these numbers.
186
468224
2336
07:50
If someone asks you, "How much pee is a lot of pee?"
187
470584
2503
Se alguém te perguntasse: "Quanto é muito xixi?",
07:53
which is a question that I got asked,
188
473111
2458
uma pergunta, aliás, que recebi,
07:55
you really want to make sure that the visualization makes sense
189
475593
2980
você ia querer que a resposta fizesse sentido
07:58
to as many people as possible.
190
478597
1747
ao maior número de pessoas possível.
08:00
These numbers aren't unavailable.
191
480368
1575
Esses números estão disponíveis.
08:01
Sometimes they're just buried in the appendix of an academic study.
192
481967
3507
Às vezes estão apenas escondidos no apêndice de um trabalho acadêmico.
08:05
And they're certainly not inscrutable;
193
485498
1839
E eles certamente não são impenetráveis.
08:07
if you really wanted to test these numbers on urination volume,
194
487361
2975
Se você quer realmente validar os números do volume de urina,
08:10
you could grab a bottle and try it for yourself.
195
490360
2257
basta pegar uma garrafa e tentar você mesmo.
08:12
(Laughter)
196
492641
1008
(Risos)
08:13
The point of this isn't necessarily
197
493673
1694
A questão é que não necessariamente
08:15
that every single data set has to relate specifically to you.
198
495391
2877
toda pesquisa vai se relacionar especificamente com você.
08:18
I'm interested in how many women were issued fines in France
199
498292
2880
Estou interessada em saber quantas mulheres foram multadas na França
08:21
for wearing the face veil, or the niqab,
200
501196
1959
por usarem burcas ou nicabes,
mesmo que eu não more na França ou use a burca.
08:23
even if I don't live in France or wear the face veil.
201
503179
2618
08:25
The point of asking where you fit in is to get as much context as possible.
202
505821
3835
A razão de perguntar como isso te afeta é entender o máximo do contexto.
08:29
So it's about zooming out from one data point,
203
509680
2191
Então trata-se de dar um close em um dado específico,
08:31
like the unemployment rate is five percent,
204
511895
2104
como a taxa de desemprego de 5%,
e ver como ela se comporta com o tempo,
08:34
and seeing how it changes over time,
205
514023
1757
08:35
or seeing how it changes by educational status --
206
515804
2650
ou como ela se modifica por status educacional;
08:38
this is why your parents always wanted you to go to college --
207
518478
3104
é por esta razão que seus pais sempre quiseram que você fosse à faculdade;
08:41
or seeing how it varies by gender.
208
521606
2032
ou ver como ela varia por gênero.
08:43
Nowadays, male unemployment rate is higher
209
523662
2127
Hoje, a taxa de desemprego dos homens é mais alta que a das mulheres.
08:45
than the female unemployment rate.
210
525813
1700
08:47
Up until the early '80s, it was the other way around.
211
527537
2695
Até o início dos anos 80, era o contrário.
08:50
This is a story of one of the biggest changes
212
530256
2117
É a história de uma das maiores mudanças na sociedade americana,
08:52
that's happened in American society,
213
532397
1720
08:54
and it's all there in that chart, once you look beyond the averages.
214
534141
3276
e está tudo lá nos gráficos, uma vez que você enxerga além das médias.
08:57
The axes are everything;
215
537441
1165
Os eixos são tudo, uma vez que você muda a escala, você muda a história.
08:58
once you change the scale, you can change the story.
216
538630
2669
09:01
OK, so the third and final question that I want you guys to think about
217
541323
3380
Certo, então a terceira e última questão em que quero que você pensem
09:04
when you're looking at statistics is:
218
544727
1819
quando estiverem olhando estatísticas é: como esses dados foram coletados?
09:06
How was the data collected?
219
546570
1873
09:09
So far, I've only talked about the way data is communicated,
220
549487
2939
Até agora só falei de como os dados são mostrados,
mas como são coletados é tão importante quanto.
09:12
but the way it's collected matters just as much.
221
552450
2276
09:14
I know this is tough,
222
554750
1167
Eu sei que isso é difícil, metodologias podem ser obscuras e até meio chatas,
09:15
because methodologies can be opaque and actually kind of boring,
223
555941
3081
mas há alguns passos bem simples para verificar isso.
09:19
but there are some simple steps you can take to check this.
224
559046
2873
09:21
I'll use one last example here.
225
561943
1839
Vou usar um último exemplo aqui.
09:24
One poll found that 41 percent of Muslims in this country support jihad,
226
564129
3887
Uma pesquisa mostrou que 41% dos muçulmanos dos EUA apoiam as "jihads",
09:28
which is obviously pretty scary,
227
568040
1525
o que é obviamente bem assustador, e foi amplamente divulgado em 2015.
09:29
and it was reported everywhere in 2015.
228
569589
2642
09:32
When I want to check a number like that,
229
572255
2615
Quando quero validar números como esses,
09:34
I'll start off by finding the original questionnaire.
230
574894
2501
começo procurando o questionário original.
09:37
It turns out that journalists who reported on that statistic
231
577419
2926
Acontece que os jornalistas que divulgaram aquela estatística,
09:40
ignored a question lower down on the survey
232
580369
2231
ignoraram uma questão mais abaixo na pesquisa,
09:42
that asked respondents how they defined "jihad."
233
582624
2346
que perguntava aos entrevistados como eles definiam "jihad".
09:44
And most of them defined it as,
234
584994
1981
E a maioria deles definiu como:
09:46
"Muslims' personal, peaceful struggle to be more religious."
235
586999
3942
"Luta pacífica e pessoal dos muçulmanos para serem mais religiosos".
09:50
Only 16 percent defined it as, "violent holy war against unbelievers."
236
590965
4194
Apenas 16% definiu "jihad" como: "guerra santa e violenta contra céticos".
09:55
This is the really important point:
237
595183
2430
Este é o ponto mais importante:
09:57
based on those numbers, it's totally possible
238
597637
2155
baseado naqueles números, é totalmente possível
09:59
that no one in the survey who defined it as violent holy war
239
599816
3105
que nenhum que definiu "jihad" como guerra santa violenta
10:02
also said they support it.
240
602945
1332
também tenha dito que a apoia.
10:04
Those two groups might not overlap at all.
241
604301
2208
Aqueles dois grupos podem não se sobrepor.
10:06
It's also worth asking how the survey was carried out.
242
606942
2637
Vale a pena perguntar também como a pesquisa foi feita.
10:09
This was something called an opt-in poll,
243
609603
1998
Essa foi um tipo de pesquisa voluntária,
10:11
which means anyone could have found it on the internet and completed it.
244
611625
3402
o que significa que estava disponível para qualquer um na internet.
Não há como saber se essas pessoas são realmente muçulmanas.
10:15
There's no way of knowing if those people even identified as Muslim.
245
615051
3339
10:18
And finally, there were 600 respondents in that poll.
246
618414
2612
E, finalmente, 600 pessoas responderam à pesquisa.
Há aproximadamente 3 milhões de muçulmanos no país,
10:21
There are roughly three million Muslims in this country,
247
621050
2654
10:23
according to Pew Research Center.
248
623728
1607
de acordo com o Pew Research Center.
10:25
That means the poll spoke to roughly one in every 5,000 Muslims
249
625359
2993
Ou seja, a pesquisa alcançou, aproximadamente,
1 em cada 5 mil muçulmanos deste país.
10:28
in this country.
250
628376
1168
10:29
This is one of the reasons
251
629568
1266
Essa é uma das razões
10:30
why government statistics are often better than private statistics.
252
630858
3607
pela qual estatísticas governamentais quase sempre são melhores que as privadas.
10:34
A poll might speak to a couple hundred people, maybe a thousand,
253
634489
3035
Uma pesquisa pode atingir centenas, talvez milhares de pessoas,
10:37
or if you're L'Oreal, trying to sell skin care products in 2005,
254
637548
3058
ou, se você é a L'Oreal, vendendo produtos de cuidados faciais em 2005,
10:40
then you spoke to 48 women to claim that they work.
255
640630
2417
falar com 48 mulheres para atestar que funcionam.
10:43
(Laughter)
256
643071
1026
(Risos)
10:44
Private companies don't have a huge interest in getting the numbers right,
257
644121
3556
Empresas privadas não têm um grande interesse em obter números corretos,
10:47
they just need the right numbers.
258
647701
1755
elas apenas precisam dos números certos.
10:49
Government statisticians aren't like that.
259
649480
2020
Estatísticos do governo não são assim.
10:51
In theory, at least, they're totally impartial,
260
651524
2447
Pelo menos em teoria, são totalmente imparciais.
10:53
not least because most of them do their jobs regardless of who's in power.
261
653995
3501
Também porque a maioria deles trabalha independentemente de quem está no poder.
10:57
They're civil servants.
262
657520
1162
Eles são funcionários públicos.
10:58
And to do their jobs properly,
263
658706
1964
E para fazer o trabalho direito,
11:00
they don't just speak to a couple hundred people.
264
660694
2363
não pesquisam apenas algumas centenas de pessoas.
11:03
Those unemployment numbers I keep on referencing
265
663081
2318
Os números de desemprego que fico citando
11:05
come from the Bureau of Labor Statistics,
266
665423
2004
vieram do Bureau of Labor Statistics,
11:07
and to make their estimates,
267
667451
1335
e para fazer essas estimativas, eles falam com mais de 140 mil empresas neste país.
11:08
they speak to over 140,000 businesses in this country.
268
668810
3489
11:12
I get it, it's frustrating.
269
672323
1725
Eu sei, é frustrante.
11:14
If you want to test a statistic that comes from a private company,
270
674072
3115
Para validar estatísticas de uma empresa privada,
você e um grupo de amigas compram o creme facial, testam,
11:17
you can buy the face cream for you and a bunch of friends, test it out,
271
677211
3361
e, se não funcionar, os números estavam errados.
11:20
if it doesn't work, you can say the numbers were wrong.
272
680596
2591
Mas como questionar as estatísticas do governo?
11:23
But how do you question government statistics?
273
683211
2146
Verifique tudo.
11:25
You just keep checking everything.
274
685381
1630
Descubra como eles coletaram os números.
11:27
Find out how they collected the numbers.
275
687035
1913
Descubra se o gráfico está mostrando tudo o que você precisa ver.
11:28
Find out if you're seeing everything on the chart you need to see.
276
688972
3125
Mas não desista totalmente dos números, porque se você desistir,
11:32
But don't give up on the numbers altogether, because if you do,
277
692121
2965
estaremos tomando decisões de políticas públicas no escuro,
11:35
we'll be making public policy decisions in the dark,
278
695110
2439
sem nada para nos guiar a não ser o interesse privado.
11:37
using nothing but private interests to guide us.
279
697573
2262
11:39
Thank you.
280
699859
1166
Obrigada.
(Aplausos)
11:41
(Applause)
281
701049
2461
Sobre este site

Este site apresentará a você vídeos do YouTube que são úteis para o aprendizado do inglês. Você verá aulas de inglês ministradas por professores de primeira linha de todo o mundo. Clique duas vezes nas legendas em inglês exibidas em cada página de vídeo para reproduzir o vídeo a partir daí. As legendas rolarão em sincronia com a reprodução do vídeo. Se você tiver algum comentário ou solicitação, por favor, entre em contato conosco usando este formulário de contato.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7