What to trust in a "post-truth" world | Alex Edmans

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TED


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

Tradutor: Carolina Aguirre Revisor: Maricene Crus
00:13
Belle Gibson was a happy young Australian.
0
13675
2920
Belle Gibson era uma jovem australiana feliz.
00:16
She lived in Perth, and she loved skateboarding.
1
16619
3023
Morava em Perth e adorava andar de skate.
00:20
But in 2009, Belle learned that she had brain cancer and four months to live.
2
20173
4449
Mas em 2009, Belle descobriu que tinha câncer no cérebro e quatro meses de vida.
00:25
Two months of chemo and radiotherapy had no effect.
3
25034
3533
Dois meses de quimioterapia e radioterapia não fizeram efeito.
00:29
But Belle was determined.
4
29145
1500
Mas Belle era determinada.
00:30
She'd been a fighter her whole life.
5
30669
2130
Ela tinha sido uma lutadora a vida toda.
00:32
From age six, she had to cook for her brother, who had autism,
6
32823
3294
Desde os seis anos, teve que cozinhar para o irmão, que tinha autismo,
00:36
and her mother, who had multiple sclerosis.
7
36141
2388
e para a mãe dela, que tinha esclerose múltipla.
00:38
Her father was out of the picture.
8
38553
1754
O pai dela estava fora de cena.
00:40
So Belle fought, with exercise, with meditation
9
40736
3286
Belle lutou, com exercícios, meditação
00:44
and by ditching meat for fruit and vegetables.
10
44046
2840
e trocando a carne por frutas e legumes.
00:47
And she made a complete recovery.
11
47387
2200
E ela teve uma recuperação completa.
00:50
Belle's story went viral.
12
50784
1579
A história de Belle se tornou viral.
00:52
It was tweeted, blogged about, shared and reached millions of people.
13
52387
3393
Foi tuitada, "blogada", compartilhada e atingiu milhões de pessoas.
00:56
It showed the benefits of shunning traditional medicine
14
56246
3111
Mostrou os benefícios de trocar a medicina tradicional
00:59
for diet and exercise.
15
59381
1467
por dieta e exercício.
01:01
In August 2013, Belle launched a healthy eating app,
16
61381
4498
Em agosto de 2013, Belle lançou um aplicativo de alimentação saudável,
01:05
The Whole Pantry,
17
65903
1349
"The Whole Pantry",
01:07
downloaded 200,000 times in the first month.
18
67276
4023
baixado 200 mil vezes no primeiro mês.
01:13
But Belle's story was a lie.
19
73228
2799
Mas a história de Belle era mentira.
01:17
Belle never had cancer.
20
77227
1534
Belle nunca teve câncer.
01:19
People shared her story without ever checking if it was true.
21
79601
4133
As pessoas compartilharam a história dela sem verificar se era verdade.
01:24
This is a classic example of confirmation bias.
22
84815
3220
Este é um exemplo clássico de viés de confirmação.
01:28
We accept a story uncritically if it confirms what we'd like to be true.
23
88403
4676
Aceitamos uma história sem críticas, se confirma o que gostaríamos ser verdade.
01:33
And we reject any story that contradicts it.
24
93484
2506
E rejeitamos qualquer história que contradiga isso.
01:36
How often do we see this
25
96937
1825
Quantas vezes vemos isso nas histórias que compartilhamos e ignoramos?
01:38
in the stories that we share and we ignore?
26
98786
3045
01:41
In politics, in business, in health advice.
27
101855
4182
Na política, nos negócios, nas recomendações de saúde.
01:47
The Oxford Dictionary's word of 2016 was "post-truth."
28
107180
4106
A palavra do Oxford Dictionary de 2016 foi "pós-verdade".
01:51
And the recognition that we now live in a post-truth world
29
111768
3492
E o reconhecimento de que agora vivemos em um mundo pós-verdade
01:55
has led to a much needed emphasis on checking the facts.
30
115284
3364
levou a uma ênfase muito necessária na verificação dos fatos.
01:59
But the punch line of my talk
31
119339
1397
O ponto principal dessa palestra
02:00
is that just checking the facts is not enough.
32
120760
2991
é que apenas verificar os fatos não é suficiente.
02:04
Even if Belle's story were true,
33
124347
2927
Mesmo que a história de Belle fosse verdadeira,
02:07
it would be just as irrelevant.
34
127298
2067
seria igualmente irrelevante.
02:10
Why?
35
130457
1150
Por quê?
02:11
Well, let's look at one of the most fundamental techniques in statistics.
36
131957
3508
Bem, vamos ver uma das técnicas mais fundamentais em estatística.
02:15
It's called Bayesian inference.
37
135489
2410
Chama-se inferência bayesiana.
02:18
And the very simple version is this:
38
138251
2936
E a versão muito simples é a que segue.
02:21
We care about "does the data support the theory?"
39
141211
3268
Nós nos preocupamos com: "Os dados suportam a teoria?
02:25
Does the data increase our belief that the theory is true?
40
145053
3456
Os dados aumentam nossa crença de que a teoria é verdadeira?"
02:29
But instead, we end up asking, "Is the data consistent with the theory?"
41
149520
4383
Em vez disso, acabamos perguntando: "Os dados são consistentes com a teoria?"
02:34
But being consistent with the theory
42
154838
2515
Mas ser consistente com a teoria
02:37
does not mean that the data supports the theory.
43
157377
2929
não significa que os dados suportam a teoria.
02:40
Why?
44
160799
1159
Por quê?
02:41
Because of a crucial but forgotten third term --
45
161982
3825
Por causa de um terceiro termo crucial, mas esquecido:
02:45
the data could also be consistent with rival theories.
46
165831
3558
os dados também podem ser consistentes com teorias rivais.
02:49
But due to confirmation bias, we never consider the rival theories,
47
169918
4667
Mas devido ao viés de confirmação, nunca consideramos as teorias rivais,
02:54
because we're so protective of our own pet theory.
48
174609
3151
porque somos muito protetores da nossa própria teoria de estimação.
02:58
Now, let's look at this for Belle's story.
49
178688
2413
Observemos isso na história de Belle.
03:01
Well, we care about: Does Belle's story support the theory
50
181125
4214
Bem, nós nos preocupamos com: "A história de Belle apoia a teoria
03:05
that diet cures cancer?
51
185363
1603
que a dieta cura o câncer?"
03:06
But instead, we end up asking,
52
186990
1787
Em vez disso, acabamos perguntando:
03:08
"Is Belle's story consistent with diet curing cancer?"
53
188801
4045
"A história de Belle é consistente com a dieta curando o câncer?"
03:13
And the answer is yes.
54
193790
1604
E a resposta é sim.
03:15
If diet did cure cancer, we'd see stories like Belle's.
55
195839
4103
Se a dieta curasse o câncer, veríamos histórias como a de Belle.
03:20
But even if diet did not cure cancer,
56
200839
2849
Mas mesmo se a dieta não curasse o câncer,
03:23
we'd still see stories like Belle's.
57
203712
2643
ainda veríamos histórias como a dela.
03:26
A single story in which a patient apparently self-cured
58
206744
5190
Uma única história em que um paciente aparentemente se autocura
03:31
just due to being misdiagnosed in the first place.
59
211958
3174
apenas por ter sido, a princípio, diagnosticado erroneamente.
03:35
Just like, even if smoking was bad for your health,
60
215680
3326
Assim como, mesmo que fumar seja ruim para a saúde,
03:39
you'd still see one smoker who lived until 100.
61
219030
3304
ainda vemos um fumante que viveu até os 100 anos.
03:42
(Laughter)
62
222664
1150
(Risos)
03:44
Just like, even if education was good for your income,
63
224157
2562
Assim como, mesmo que a educação seja boa para a renda,
03:46
you'd still see one multimillionaire who didn't go to university.
64
226743
4281
ainda vemos um multimilionário que não frequentou a universidade.
03:51
(Laughter)
65
231048
4984
(Risos)
03:56
So the biggest problem with Belle's story is not that it was false.
66
236056
3911
O maior problema com a história de Belle não é que ela seja falsa.
03:59
It's that it's only one story.
67
239991
2531
É ser apenas uma história.
04:03
There might be thousands of other stories where diet alone failed,
68
243094
4381
Pode haver milhares de outras histórias em que a dieta sozinha falhou,
04:07
but we never hear about them.
69
247499
1934
mas nunca ouvimos sobre elas.
04:10
We share the outlier cases because they are new,
70
250141
3896
Compartilhamos os casos atípicos porque são novos
04:14
and therefore they are news.
71
254061
1867
e, portanto, são notícia.
04:16
We never share the ordinary cases.
72
256657
2476
Nós nunca compartilhamos os casos comuns.
04:19
They're too ordinary, they're what normally happens.
73
259157
3213
Eles são muito comuns, são o que acontece normalmente.
04:23
And that's the true 99 percent that we ignore.
74
263125
3095
E são os verdadeiros 99% que ignoramos.
04:26
Just like in society, you can't just listen to the one percent,
75
266244
2968
Assim como na sociedade, não podemos escutar só o 1%,
os atípicos,
04:29
the outliers,
76
269236
1158
04:30
and ignore the 99 percent, the ordinary.
77
270418
2666
e ignorar os 99%, os comuns.
04:34
Because that's the second example of confirmation bias.
78
274022
3254
Porque esse é o segundo exemplo de viés de confirmação.
04:37
We accept a fact as data.
79
277300
2769
Nós aceitamos um fato como um dado.
04:41
The biggest problem is not that we live in a post-truth world;
80
281038
3968
O maior problema não é vivermos em um mundo pós-verdade,
04:45
it's that we live in a post-data world.
81
285030
3769
é vivermos em um mundo pós-dados.
04:49
We prefer a single story to tons of data.
82
289792
3744
Preferimos uma única história a toneladas de dados.
04:54
Now, stories are powerful, they're vivid, they bring it to life.
83
294752
3016
As histórias são poderosas, são vivas, dão vida.
04:57
They tell you to start every talk with a story.
84
297792
2222
Dizem para começarmos as palestras com uma história.
05:00
I did.
85
300038
1150
Eu comecei.
05:01
But a single story is meaningless and misleading
86
301696
4754
Mas uma única história é sem sentido e enganosa,
05:06
unless it's backed up by large-scale data.
87
306474
2849
a menos que seja apoiada em dados de grande escala.
05:11
But even if we had large-scale data,
88
311236
2357
Mas mesmo se temos dados em grande escala,
05:13
that might still not be enough.
89
313617
2158
isso pode ainda não ser suficiente.
05:16
Because it could still be consistent with rival theories.
90
316260
3138
Porque ainda pode ser consistente com as teorias rivais.
05:20
Let me explain.
91
320136
1150
Deixem-me explicar.
05:22
A classic study by psychologist Peter Wason
92
322072
3262
Um estudo clássico do psicólogo Peter Wason
05:25
gives you a set of three numbers
93
325358
1952
nos dá um conjunto de três números
05:27
and asks you to think of the rule that generated them.
94
327334
2905
e pede que pensemos na regra que os gerou.
05:30
So if you're given two, four, six,
95
330585
4476
Então, se temos dois, quatro, seis,
05:35
what's the rule?
96
335085
1150
qual é a regra?
05:36
Well, most people would think, it's successive even numbers.
97
336895
3219
A maioria das pessoas pensaria que são números pares sucessivos.
05:40
How would you test it?
98
340767
1515
Como testaríamos isso?
05:42
Well, you'd propose other sets of successive even numbers:
99
342306
3262
Bem, propomos outros conjuntos de números pares sucessivos:
05:45
4, 6, 8 or 12, 14, 16.
100
345592
3318
4, 6, 8 ou 12, 14, 16.
05:49
And Peter would say these sets also work.
101
349546
2800
E Peter diria que esses conjuntos também funcionam.
05:53
But knowing that these sets also work,
102
353124
2564
Mas saber que esses conjuntos também funcionam,
05:55
knowing that perhaps hundreds of sets of successive even numbers also work,
103
355712
4765
saber que talvez centenas de conjuntos de números pares sucessivos também funcionem,
06:00
tells you nothing.
104
360501
1348
não nos diz nada.
06:02
Because this is still consistent with rival theories.
105
362572
3358
Porque ainda é consistente com as teorias rivais.
06:06
Perhaps the rule is any three even numbers.
106
366889
3205
Talvez a regra seja quaisquer três números pares.
06:11
Or any three increasing numbers.
107
371000
2133
Ou quaisquer três números crescentes.
06:14
And that's the third example of confirmation bias:
108
374365
2888
E esse é o terceiro exemplo de viés de confirmação:
06:17
accepting data as evidence,
109
377277
3689
aceitar dados como evidência,
06:20
even if it's consistent with rival theories.
110
380990
3000
mesmo que sejam consistentes com teorias rivais.
06:24
Data is just a collection of facts.
111
384704
2952
Os dados são apenas uma coleção de fatos.
06:28
Evidence is data that supports one theory and rules out others.
112
388402
4923
Evidências são dados que apoiam uma teoria e excluem outras.
06:34
So the best way to support your theory
113
394665
2483
A melhor maneira de apoiar uma teoria
06:37
is actually to try to disprove it, to play devil's advocate.
114
397172
3930
é na verdade tentar refutá-la, bancar o advogado do diabo.
06:41
So test something, like 4, 12, 26.
115
401466
4718
Então testamos algo como 4, 12, 26.
06:46
If you got a yes to that, that would disprove your theory
116
406938
3683
Se tivermos um sim, isso refutaria a teoria
06:50
of successive even numbers.
117
410645
1936
de números pares sucessivos.
06:53
Yet this test is powerful,
118
413232
2016
No entanto, este teste é poderoso,
06:55
because if you got a no, it would rule out "any three even numbers"
119
415272
4845
porque se tivéssemos um não, excluiria três números pares
07:00
and "any three increasing numbers."
120
420141
1712
e quaisquer três números crescentes.
07:01
It would rule out the rival theories, but not rule out yours.
121
421877
3341
Excluiria as teorias rivais, mas não as nossas.
07:05
But most people are too afraid of testing the 4, 12, 26,
122
425968
4794
Mas a maioria das pessoas tem medo de testar o 4, 12, 26,
07:10
because they don't want to get a yes and prove their pet theory to be wrong.
123
430786
4163
porque não quer receber um sim e provar que sua teoria de estimação está errada.
07:16
Confirmation bias is not only about failing to search for new data,
124
436727
5676
O viés de confirmação não é apenas sobre a falta de pesquisa de novos dados,
07:22
but it's also about misinterpreting data once you receive it.
125
442427
3073
mas também de interpretar mal os dados depois de recebê-los.
07:26
And this applies outside the lab to important, real-world problems.
126
446339
3548
E isso se aplica fora do laboratório a problemas importantes do mundo real.
07:29
Indeed, Thomas Edison famously said,
127
449911
3309
Thomas Edison disse a famosa frase:
07:33
"I have not failed,
128
453244
1888
"Eu não falhei,
07:35
I have found 10,000 ways that won't work."
129
455156
4188
encontrei 10 mil soluções que não davam certo”.
07:40
Finding out that you're wrong
130
460281
2627
Descobrir que estamos errados
07:42
is the only way to find out what's right.
131
462932
2733
é o único jeito de descobrir o certo.
07:46
Say you're a university admissions director
132
466654
2946
Digamos que somos um diretor de admissão de universidade
07:49
and your theory is that only students with good grades
133
469624
2563
e nossa teoria seja que apenas os alunos com boas notas
07:52
from rich families do well.
134
472211
1763
e de famílias ricas se saem bem.
07:54
So you only let in such students.
135
474339
2190
Então só aceitamos esses estudantes.
07:56
And they do well.
136
476553
1150
E eles se saem bem.
07:58
But that's also consistent with the rival theory.
137
478482
2772
Mas isso também é consistente com a teoria rival.
08:01
Perhaps all students with good grades do well,
138
481593
2747
Talvez todos os alunos com boas notas se saiam bem,
08:04
rich or poor.
139
484364
1181
ricos ou pobres.
08:06
But you never test that theory because you never let in poor students
140
486307
3730
Mas nunca testamos essa teoria, pois nunca aceitamos alunos pobres,
08:10
because you don't want to be proven wrong.
141
490061
2800
porque não queremos que provem estarmos errados.
08:14
So, what have we learned?
142
494577
1857
Então, o que aprendemos?
08:17
A story is not fact, because it may not be true.
143
497315
3560
Uma história não é um fato, porque pode não ser verdadeira.
08:21
A fact is not data,
144
501498
2087
Um fato não é um dado,
08:23
it may not be representative if it's only one data point.
145
503609
4039
ele pode não ser representativo se for apenas um ponto de dados.
08:28
And data is not evidence --
146
508680
2349
E os dados não são evidências,
08:31
it may not be supportive if it's consistent with rival theories.
147
511053
3678
podem não ser sustentáveis se forem consistentes com teorias rivais.
08:36
So, what do you do?
148
516146
2277
Então, o que fazemos?
08:39
When you're at the inflection points of life,
149
519464
2682
Quando estamos nos pontos de inflexão da vida,
08:42
deciding on a strategy for your business,
150
522170
2566
decidindo uma estratégia nos negócios,
08:44
a parenting technique for your child
151
524760
2611
uma técnica parental para os filhos
08:47
or a regimen for your health,
152
527395
2428
ou um regime para a saúde;
08:49
how do you ensure that you don't have a story
153
529847
3539
como garantimos que não temos uma história
08:53
but you have evidence?
154
533410
1468
mas sim uma evidência?
08:56
Let me give you three tips.
155
536268
1619
Deixem-me dar três dicas.
08:58
The first is to actively seek other viewpoints.
156
538641
3984
A primeira é buscar ativamente outros pontos de vista.
09:02
Read and listen to people you flagrantly disagree with.
157
542649
3594
Leiam e escutem as pessoas das quais vocês discordam flagrantemente.
09:06
Ninety percent of what they say may be wrong, in your view.
158
546267
3488
Noventa por cento do que dizem pode estar errado, na opinião de vocês.
09:10
But what if 10 percent is right?
159
550728
2133
Mas e se 10% estiverem certos?
09:13
As Aristotle said,
160
553851
1619
Como Aristóteles disse:
09:15
"The mark of an educated man
161
555494
2214
"É o sinal de uma mente educada
09:17
is the ability to entertain a thought
162
557732
3397
ser capaz de entreter um pensamento
09:21
without necessarily accepting it."
163
561153
2333
sem aceitá-lo".
09:24
Surround yourself with people who challenge you,
164
564649
2254
Cerquem-se de pessoas que lhes desafiam
09:26
and create a culture that actively encourages dissent.
165
566917
3699
e criem uma cultura que encoraje ativamente a dissidência.
09:31
Some banks suffered from groupthink,
166
571347
2318
Alguns bancos sofreram com o pensamento de grupo,
09:33
where staff were too afraid to challenge management's lending decisions,
167
573689
4309
em que o pessoal tinha medo de desafiar as decisões de empréstimo da gerência,
09:38
contributing to the financial crisis.
168
578022
2466
contribuindo para a crise financeira.
09:41
In a meeting, appoint someone to be devil's advocate
169
581029
4199
Numa reunião, nomeiem alguém para ser o advogado do diabo
09:45
against your pet idea.
170
585252
1642
contra a sua ideia de estimação.
09:47
And don't just hear another viewpoint --
171
587720
2571
E não apenas escutem outro ponto de vista,
09:50
listen to it, as well.
172
590315
2176
mas prestem atenção.
09:53
As psychologist Stephen Covey said,
173
593389
2404
Como o psicólogo Stephen Covey disse:
09:55
"Listen with the intent to understand,
174
595817
3397
"Escute com a intenção de entender,
09:59
not the intent to reply."
175
599238
1666
não com a intenção de responder".
10:01
A dissenting viewpoint is something to learn from
176
601642
3492
Um ponto de vista dissidente é algo para aprender,
10:05
not to argue against.
177
605158
1548
não para argumentar contra.
10:07
Which takes us to the other forgotten terms in Bayesian inference.
178
607690
3866
O que nos leva aos outros termos esquecidos na inferência bayesiana,
10:12
Because data allows you to learn,
179
612198
2324
porque os dados permitem que aprendamos,
10:14
but learning is only relative to a starting point.
180
614546
3515
mas a aprendizagem é apenas relativa para um ponto de partida.
10:18
If you started with complete certainty that your pet theory must be true,
181
618085
5716
Se começamos com certeza absoluta
de que nossa teoria de estimação tem que ser verdadeira,
10:23
then your view won't change --
182
623825
1897
então nossa opinião não mudará,
10:25
regardless of what data you see.
183
625746
2466
independentemente dos dados que virmos.
10:28
Only if you are truly open to the possibility of being wrong
184
628641
4391
Só se estivermos realmente abertos à possibilidade de estarmos errados
10:33
can you ever learn.
185
633056
1267
poderemos aprender.
10:35
As Leo Tolstoy wrote,
186
635580
2095
Como Leo Tolstoy escreveu:
10:37
"The most difficult subjects
187
637699
2182
"Os temas mais difíceis
10:39
can be explained to the most slow-witted man
188
639905
3135
podem ser explicados ao homem de raciocínio mais lento,
10:43
if he has not formed any idea of them already.
189
643064
2753
se ele ainda não formulou qualquer ideia sobre eles.
10:46
But the simplest thing
190
646365
1873
Mas a coisa mais simples
10:48
cannot be made clear to the most intelligent man
191
648262
3071
não pode ser esclarecida ao homem mais inteligente,
10:51
if he is firmly persuaded that he knows already."
192
651357
3334
se está firmemente convencido de que ele já sabe".
10:56
Tip number two is "listen to experts."
193
656500
3743
A dica número dois é: "Escutem os especialistas".
11:01
Now, that's perhaps the most unpopular advice that I could give you.
194
661040
3492
Esse talvez seja o conselho mais impopular que posso lhes dar.
11:04
(Laughter)
195
664556
1220
(Risos)
11:05
British politician Michael Gove famously said that people in this country
196
665800
4738
O político britânico Michael Gove disse que as pessoas neste país
11:10
have had enough of experts.
197
670562
2276
estão cansadas de especialistas.
11:13
A recent poll showed that more people would trust their hairdresser --
198
673696
3508
Uma pesquisa recente mostrou que mais pessoas confiam no cabeleireiro,
11:17
(Laughter)
199
677228
2285
(Risos)
11:19
or the man on the street
200
679537
1833
ou num homem qualquer na rua,
11:21
than they would leaders of businesses, the health service and even charities.
201
681394
4305
do que em líderes de empresas, serviços de saúde e até instituições de caridade.
11:26
So we respect a teeth-whitening formula discovered by a mom,
202
686227
3977
Respeitamos uma fórmula de clareamento dos dentes descoberta por uma mãe
11:30
or we listen to an actress's view on vaccination.
203
690228
3198
ou escutamos a opinião de uma atriz sobre vacinação.
11:33
We like people who tell it like it is, who go with their gut,
204
693450
2865
Gostamos de quem fala sem rodeios, de quem segue os instintos,
11:36
and we call them authentic.
205
696339
1800
e os chamamos de autênticos.
11:38
But gut feel can only get you so far.
206
698847
3214
Mas o instinto só nos leva até certo ponto.
11:42
Gut feel would tell you never to give water to a baby with diarrhea,
207
702736
4436
O instinto poderia dizer para nunca darmos água a um bebê com diarreia,
11:47
because it would just flow out the other end.
208
707196
2318
porque apenas sairia pelo outro lado.
11:49
Expertise tells you otherwise.
209
709538
2578
Os especialistas dizem o contrário.
11:53
You'd never trust your surgery to the man on the street.
210
713149
3428
Nunca confiaríamos uma cirurgia para um homem qualquer na rua.
11:56
You'd want an expert who spent years doing surgery
211
716887
3587
Queremos um especialista que passou anos fazendo cirurgias
12:00
and knows the best techniques.
212
720498
2000
e conhece as melhores técnicas.
12:03
But that should apply to every major decision.
213
723514
3133
Mas isso deve se aplicar a todas as decisões importantes.
12:07
Politics, business, health advice
214
727255
4556
Política, negócios, recomendações de saúde
12:11
require expertise, just like surgery.
215
731835
2896
requerem especialização, assim como a cirurgia.
12:16
So then, why are experts so mistrusted?
216
736474
3539
Então, por que desconfiamos tanto dos especialistas?
12:20
Well, one reason is they're seen as out of touch.
217
740981
3239
Uma razão é que são vistos como insensíveis às dificuldades dos outros.
12:24
A millionaire CEO couldn't possibly speak for the man on the street.
218
744244
4090
Um CEO milionário jamais poderia falar por um homem qualquer na rua.
12:29
But true expertise is found on evidence.
219
749455
3559
Mas a verdadeira especialidade é encontrada nas evidências.
12:33
And evidence stands up for the man on the street
220
753447
2905
E as evidências defendem o homem qualquer na rua
12:36
and against the elites.
221
756376
1533
e é contra as elites.
12:38
Because evidence forces you to prove it.
222
758456
2667
Porque a evidência nos força a provar.
12:41
Evidence prevents the elites from imposing their own view
223
761774
4421
As evidências impedem que as elites imponham a própria opinião
12:46
without proof.
224
766219
1150
sem provas.
12:49
A second reason why experts are not trusted
225
769006
2071
A segunda razão de não serem confiáveis,
12:51
is that different experts say different things.
226
771101
3087
é que especialistas diferentes dizem coisas diferentes.
12:54
For every expert who claimed that leaving the EU would be bad for Britain,
227
774212
4476
Pra cada especialista que alegou que seria ruim para a Grã-Bretanha deixar a UE,
12:58
another expert claimed it would be good.
228
778712
2429
outro alegou que seria bom.
13:01
Half of these so-called experts will be wrong.
229
781165
3767
Metade desses chamados especialistas estará errada.
13:05
And I have to admit that most papers written by experts are wrong.
230
785774
4243
E admito que a maioria dos artigos escritos por especialistas está errada.
13:10
Or at best, make claims that the evidence doesn't actually support.
231
790520
3505
Ou, no mínimo, faz afirmações que as evidências não suportam realmente.
13:14
So we can't just take an expert's word for it.
232
794990
3133
Portanto, não podemos apenas aceitar a palavra de um especialista.
13:18
In November 2016, a study on executive pay hit national headlines.
233
798776
6034
Em novembro de 2016, um estudo sobre remuneração de executivos foi manchete.
13:25
Even though none of the newspapers who covered the study
234
805240
2890
Embora nenhum dos jornais que cobriu o estudo
13:28
had even seen the study.
235
808154
1600
tenha sequer visto esse estudo.
13:30
It wasn't even out yet.
236
810685
1533
Ainda não tinha sido publicado.
13:32
They just took the author's word for it,
237
812708
2204
Eles apenas acreditaram no autor,
13:35
just like with Belle.
238
815768
1400
assim como aconteceu com Belle.
13:38
Nor does it mean that we can just handpick any study
239
818093
2436
Significa que não podemos escolher qualquer estudo
13:40
that happens to support our viewpoint --
240
820553
2111
que por acaso apoie nosso ponto de vista;
13:42
that would, again, be confirmation bias.
241
822688
2103
seria, novamente, um viés de confirmação.
13:44
Nor does it mean that if seven studies show A
242
824815
2555
Tampouco significa que, se sete estudos demostrarem A,
13:47
and three show B,
243
827394
1668
e três demonstrarem B,
13:49
that A must be true.
244
829086
1483
que A deve ser verdade.
13:51
What matters is the quality,
245
831109
2659
O que importa é a qualidade
13:53
and not the quantity of expertise.
246
833792
2817
e não a quantidade da especialidade.
13:57
So we should do two things.
247
837879
1800
Então devemos fazer duas coisas.
14:00
First, we should critically examine the credentials of the authors.
248
840434
4578
Primeiro, devemos examinar criticamente as credenciais dos autores.
14:05
Just like you'd critically examine the credentials of a potential surgeon.
249
845807
4143
Assim como examinaríamos criticamente as credenciais de um cirurgião em potencial.
14:10
Are they truly experts in the matter,
250
850347
3206
São realmente especialistas no assunto
14:13
or do they have a vested interest?
251
853577
2267
ou eles têm um interesse pessoal?
14:16
Second, we should pay particular attention
252
856768
2523
Em segundo lugar, devemos prestar especial atenção
14:19
to papers published in the top academic journals.
253
859315
3889
nos artigos publicados nos principais periódicos acadêmicos.
14:24
Now, academics are often accused of being detached from the real world.
254
864038
3861
Acadêmicos são frequentemente acusados de serem distantes do mundo real.
14:28
But this detachment gives you years to spend on a study.
255
868585
3730
Mas esse distanciamento proporciona anos para a dedicação a um estudo.
14:32
To really nail down a result,
256
872339
1905
Para realmente conseguir um resultado,
14:34
to rule out those rival theories,
257
874268
2015
para descartar aquelas teorias rivais
14:36
and to distinguish correlation from causation.
258
876307
3134
e distinguir a correlação da causalidade.
14:40
And academic journals involve peer review,
259
880172
3477
E periódicos acadêmicos envolvem revisão por pares,
14:43
where a paper is rigorously scrutinized
260
883673
2294
em que um artigo é rigorosamente analisado
14:45
(Laughter)
261
885991
1419
(Risos)
14:47
by the world's leading minds.
262
887434
1934
pelas principais mentes do mundo.
14:50
The better the journal, the higher the standard.
263
890434
2556
Quanto melhor o periódico, maior o padrão.
14:53
The most elite journals reject 95 percent of papers.
264
893014
5148
Os periódicos mais elitistas rejeitam 95% dos artigos.
14:59
Now, academic evidence is not everything.
265
899434
3333
A evidência acadêmica não é tudo.
15:03
Real-world experience is critical, also.
266
903109
2667
A experiência do mundo real também é crucial.
15:06
And peer review is not perfect, mistakes are made.
267
906465
3400
E a revisão por pares não é perfeita, erros são cometidos.
15:10
But it's better to go with something checked
268
910530
2063
Mas é melhor seguir com algo verificado
15:12
than something unchecked.
269
912617
1667
do que com algo não verificado.
15:14
If we latch onto a study because we like the findings,
270
914696
3199
Se nos apegarmos a um estudo porque gostamos dos resultados,
15:17
without considering who it's by or whether it's even been vetted,
271
917919
3888
sem considerar de quem é ou se ele foi analisado,
15:21
there is a massive chance that that study is misleading.
272
921831
3627
há uma grande chance de que esse estudo seja enganoso.
15:26
And those of us who claim to be experts
273
926894
2580
E aqueles de nós que afirmam ser especialistas
15:29
should recognize the limitations of our analysis.
274
929498
3253
devem reconhecer as limitações de nossa análise.
15:33
Very rarely is it possible to prove or predict something with certainty,
275
933244
4563
Muito raramente é possível provar ou prever algo com certeza,
15:38
yet it's so tempting to make a sweeping, unqualified statement.
276
938292
4369
no entanto, é muito tentador fazer declarações abrangentes e absolutas.
15:43
It's easier to turn into a headline or to be tweeted in 140 characters.
277
943069
4344
É mais fácil transformar-se numa manchete ou ser tuitado em 140 caracteres.
15:48
But even evidence may not be proof.
278
948417
3142
Mas mesmo a evidência pode não ser uma prova.
15:52
It may not be universal, it may not apply in every setting.
279
952481
4210
Pode não ser universal, pode não se aplicar a todas as configurações.
15:57
So don't say, "Red wine causes longer life,"
280
957252
4920
Então não digam: "O vinho tinto leva a uma vida mais longa",
16:02
when the evidence is only that red wine is correlated with longer life.
281
962196
4682
quando a evidência é só que o vinho tinto está relacionado a uma vida mais longa.
16:07
And only then in people who exercise as well.
282
967379
2770
E só nas pessoas que se exercitam também.
16:11
Tip number three is "pause before sharing anything."
283
971868
3966
A dica número três é: "Pensem antes de compartilhar qualquer coisa".
16:16
The Hippocratic oath says, "First, do no harm."
284
976907
3464
O juramento de Hipócrates diz: "Primeiro, não faça mal".
16:21
What we share is potentially contagious,
285
981046
3134
O que nós compartilhamos é potencialmente contagioso,
16:24
so be very careful about what we spread.
286
984204
3683
então tenham muito cuidado com o que espalham.
16:28
Our goal should not be to get likes or retweets.
287
988632
2953
Nosso objetivo não deve ser obter curtidas ou retuítes.
16:31
Otherwise, we only share the consensus; we don't challenge anyone's thinking.
288
991609
3985
Senão, compartilhamos apenas o consenso, não desafiamos o pensamento de ninguém.
16:36
Otherwise, we only share what sounds good,
289
996085
2905
Senão, só compartilhamos o que soa bem,
16:39
regardless of whether it's evidence.
290
999014
2400
independentemente de ser uma evidência.
16:42
Instead, we should ask the following:
291
1002188
2466
Em vez disso devemos perguntar o seguinte:
16:45
If it's a story, is it true?
292
1005572
2135
"Se é uma história, é verdade?
16:47
If it's true, is it backed up by large-scale evidence?
293
1007731
2865
Se é verdade, é apoiada por evidências em larga escala?
16:50
If it is, who is it by, what are their credentials?
294
1010620
2595
Se é, de quem é, quais são as credenciais?
16:53
Is it published, how rigorous is the journal?
295
1013239
2756
Foi publicada, quão rigoroso é o periódico?"
16:56
And ask yourself the million-dollar question:
296
1016733
2317
E façam a si mesmos a pergunta de US$ 1 milhão:
16:59
If the same study was written by the same authors with the same credentials
297
1019980
4023
"Se o mesmo estudo fosse escrito pelos mesmos autores com as mesmas credenciais,
17:05
but found the opposite results,
298
1025130
1587
e encontrasse resultados opostos,
17:07
would you still be willing to believe it and to share it?
299
1027608
3694
vocês ainda estariam dispostos a acreditar e compartilhar isso?"
17:13
Treating any problem --
300
1033442
2246
Lidar com qualquer problema,
17:15
a nation's economic problem or an individual's health problem,
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1035712
3792
um problema econômico de uma nação ou um problema de saúde de um indivíduo,
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is difficult.
302
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1150
é difícil.
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So we must ensure that we have the very best evidence to guide us.
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1041242
4383
Portanto, devemos garantir que temos as melhores evidências para nos guiar.
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Only if it's true can it be fact.
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1046188
2681
Só se for verdade, pode ser um fato.
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Only if it's representative can it be data.
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1049601
2781
Só se for representativo pode ser um dado.
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Only if it's supportive can it be evidence.
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Só se for sustentado, pode ser uma evidência.
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And only with evidence can we move from a post-truth world
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1056317
5167
E só com evidências podemos mudar de um mundo pós-verdade
17:41
to a pro-truth world.
308
1061508
1583
para um mundo pró-verdade.
17:44
Thank you very much.
309
1064183
1334
Muito obrigado.
17:45
(Applause)
310
1065541
1150
(Aplausos)
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