Peter Donnelly: How stats fool juries

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Margarida Ferreira Revisora: Mafalda Ferreira
Como outros oradores já disseram,
é uma experiência assustadora falar em frente desta audiência.
Mas, ao contrário dos outros oradores,
não vou falar dos mistérios do universo nem das maravilhas da evolução,
nem das formas inteligentes e inovadoras
00:25
As other speakers have said, it's a rather daunting experience --
0
25000
2000
com que as pessoas estão a atacar as desigualdades no nosso mundo.
00:27
a particularly daunting experience -- to be speaking in front of this audience.
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27000
3000
Nem mesmo dos problemas das nações-estados na moderna economia mundial.
00:30
But unlike the other speakers, I'm not going to tell you about
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30000
3000
00:33
the mysteries of the universe, or the wonders of evolution,
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33000
2000
Como já ouviram dizer, vou falar de estatísticas
00:35
or the really clever, innovative ways people are attacking
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35000
4000
e, para ser mais preciso, vou falar de coisas apaixonantes na estatística.
00:39
the major inequalities in our world.
5
39000
2000
(Risos)
00:41
Or even the challenges of nation-states in the modern global economy.
6
41000
5000
Para mim, é muito mais desafiador,
do que todos os oradores antes de mim e dos que vierem depois.
00:46
My brief, as you've just heard, is to tell you about statistics --
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46000
4000
(Risos)
Um dos meus colegas mais velhos disse-me, quando eu era novato nesta profissão,
00:50
and, to be more precise, to tell you some exciting things about statistics.
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50000
3000
00:53
And that's --
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53000
1000
orgulhosamente, que os estatísticos eram pessoas que gostavam de números,
00:54
(Laughter)
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54000
1000
00:55
-- that's rather more challenging
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55000
2000
00:57
than all the speakers before me and all the ones coming after me.
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57000
2000
mas não tinham a personalidade necessária para serem contabilistas.
00:59
(Laughter)
13
59000
1000
(Risos)
01:01
One of my senior colleagues told me, when I was a youngster in this profession,
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61000
5000
Há uma outra piada, entre os estatísticos, que é:
"Qual a diferença entre um estatístico introvertido e um extrovertido?"
01:06
rather proudly, that statisticians were people who liked figures
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66000
4000
01:10
but didn't have the personality skills to become accountants.
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70000
3000
E a resposta é:
"O estatístico extrovertido é aquele que olha para os sapatos dos outros".
01:13
(Laughter)
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73000
2000
01:15
And there's another in-joke among statisticians, and that's,
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75000
3000
(Risos)
01:18
"How do you tell the introverted statistician from the extroverted statistician?"
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78000
3000
Mas eu quero falar-vos de uma coisa útil — cá vai, por isso concentrem-se.
01:21
To which the answer is,
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81000
2000
01:23
"The extroverted statistician's the one who looks at the other person's shoes."
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83000
5000
Esta noite, há uma receção no Museu de História Natural da Universidade.
É um ambiente magnífico, espero que apreciem,
01:28
(Laughter)
22
88000
3000
é um muito representativo do melhor da tradição vitoriana.
01:31
But I want to tell you something useful -- and here it is, so concentrate now.
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91000
5000
É pouco provável — neste ambiente especial e com este grupo de pessoas —
01:36
This evening, there's a reception in the University's Museum of Natural History.
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96000
3000
mas talvez se encontrem a falar com alguém com quem preferiam não falar.
01:39
And it's a wonderful setting, as I hope you'll find,
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99000
2000
01:41
and a great icon to the best of the Victorian tradition.
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101000
5000
Nesse caso, façam o seguinte: Quando vos perguntarem:
"O que é que faz?", digam: "Sou estatístico".
01:46
It's very unlikely -- in this special setting, and this collection of people --
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106000
5000
(Risos)
O pior é que agora já estão avisados e sabem que vocês estão a fingir.
01:51
but you might just find yourself talking to someone you'd rather wish that you weren't.
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111000
3000
Então, acontece uma destas duas coisas.
01:54
So here's what you do.
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114000
2000
Ou descobrem um primo distante no outro canto da sala
01:56
When they say to you, "What do you do?" -- you say, "I'm a statistician."
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116000
4000
e vão a correr falar com ele,
ou ficam com sede ou fome, ou as duas coisas,
02:00
(Laughter)
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120000
1000
02:01
Well, except they've been pre-warned now, and they'll know you're making it up.
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121000
4000
e vão à procura duma bebida e de qualquer coisa para comer.
E vocês ficam à vontade para falarem com a pessoa que pretendem.
02:05
And then one of two things will happen.
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125000
2000
02:07
They'll either discover their long-lost cousin in the other corner of the room
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2000
É um dos problemas na nossa profissão tentar explicar o que fazemos.
02:09
and run over and talk to them.
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129000
2000
Não somos os melhores convivas para jantares nem para conversas.
02:11
Or they'll suddenly become parched and/or hungry -- and often both --
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131000
3000
02:14
and sprint off for a drink and some food.
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134000
2000
E é uma coisa para que nunca tive muito jeito
02:16
And you'll be left in peace to talk to the person you really want to talk to.
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136000
4000
Mas a minha mulher — que, na altura, era minha namorada —
02:20
It's one of the challenges in our profession to try and explain what we do.
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140000
3000
conseguia-o muito melhor do que eu.
02:23
We're not top on people's lists for dinner party guests and conversations and so on.
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143000
5000
Há muitos anos, quando começámos a sair, ela trabalhava para a BBC, na Grã-Bretanha
e eu, naquela altura, trabalhava nos EUA.
02:28
And it's something I've never really found a good way of doing.
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148000
2000
Eu tinha vindo visitá-la.
02:30
But my wife -- who was then my girlfriend --
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150000
3000
Ela disse isso a uma colega, que perguntou:
02:33
managed it much better than I've ever been able to.
43
153000
3000
"O que é que o teu namorado faz?"
02:36
Many years ago, when we first started going out, she was working for the BBC in Britain,
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156000
3000
Sarah pôs-se a refletir nas coisas que eu lhe contava
— naquele tempo, fazia um esforço para me escutar.
02:39
and I was, at that stage, working in America.
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159000
2000
02:41
I was coming back to visit her.
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161000
2000
(Risos)
02:43
She told this to one of her colleagues, who said, "Well, what does your boyfriend do?"
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163000
6000
Não lhe digam que eu contei isto.
Pensava no trabalho que eu fazia a desenvolver modelos matemáticos
02:49
Sarah thought quite hard about the things I'd explained --
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169000
2000
02:51
and she concentrated, in those days, on listening.
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171000
4000
para compreender a evolução e a genética moderna.
Por isso, quando a colega perguntou: "O que é que ele faz?"
02:55
(Laughter)
50
175000
2000
ela respondeu: "Modela coisas".
02:58
Don't tell her I said that.
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178000
2000
03:00
And she was thinking about the work I did developing mathematical models
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180000
4000
(Risos)
A colega ficou muito mais interessada do que eu tinha o direito a esperar
03:04
for understanding evolution and modern genetics.
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184000
3000
e continuou a perguntar: "O que é que ele modela?"
03:07
So when her colleague said, "What does he do?"
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187000
3000
Sarah pensou um pouco mais no meu trabalho e disse: "Genes".
03:10
She paused and said, "He models things."
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190000
4000
(Risos)
03:14
(Laughter)
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194000
1000
03:15
Well, her colleague suddenly got much more interested than I had any right to expect
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195000
4000
"Modela genes".
É esse o meu primeiro amor, e não vos digo mais nada sobre isso.
03:19
and went on and said, "What does he model?"
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199000
3000
03:22
Well, Sarah thought a little bit more about my work and said, "Genes."
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202000
3000
O que eu queria, de modo geral, é pôr-vos a pensar
03:25
(Laughter)
60
205000
4000
no papel da incerteza, do aleatório e do acaso, no nosso mundo,
03:29
"He models genes."
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209000
2000
e como reagimos a isso, como pensamos nisso, bem ou mal.
03:31
That is my first love, and that's what I'll tell you a little bit about.
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211000
4000
Vocês já passaram um bom bocado, até agora
03:35
What I want to do more generally is to get you thinking about
63
215000
4000
— umas gargalhadas, e isso tudo — nas palestras até aqui.
Vão ter que pensar e eu vou fazer umas perguntas.
03:39
the place of uncertainty and randomness and chance in our world,
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219000
3000
Este é o cenário para a primeira pergunta que vou fazer.
03:42
and how we react to that, and how well we do or don't think about it.
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222000
5000
Imaginem uma moeda a ser lançada ao ar, sucessivamente.
Por alguma razão — que se vai manter bastante vaga —
03:47
So you've had a pretty easy time up till now --
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227000
2000
03:49
a few laughs, and all that kind of thing -- in the talks to date.
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229000
2000
estamos interessados num padrão especial.
03:51
You've got to think, and I'm going to ask you some questions.
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231000
3000
É este — uma cara, seguida por uma coroa, seguida por uma coroa
03:54
So here's the scene for the first question I'm going to ask you.
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234000
2000
Suponham que atiram uma moeda ao ar, repetidas vezes.
03:56
Can you imagine tossing a coin successively?
70
236000
3000
Então, o padrão caras-coroa-coroa, que escolhemos, ocorre aqui.
03:59
And for some reason -- which shall remain rather vague --
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239000
3000
04:02
we're interested in a particular pattern.
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242000
2000
Podemos contar: um, dois, três, quatro, cinco, seis, sete, oito, nove, dez
04:04
Here's one -- a head, followed by a tail, followed by a tail.
73
244000
3000
— acontece após o 10.º lançamento.
04:07
So suppose we toss a coin repeatedly.
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247000
3000
Podem pensar que há coisas mais interessantes para fazer,
04:10
Then the pattern, head-tail-tail, that we've suddenly become fixated with happens here.
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250000
5000
mas tenham paciência.
Imaginem que esta metade da audiência tem moedas e as lançam ao ar,
04:15
And you can count: one, two, three, four, five, six, seven, eight, nine, 10 --
76
255000
4000
até que veem o padrão cara-coroa-coroa.
Pode acontecer que a primeira vez ocorra depois do 10.º lançamento.
04:19
it happens after the 10th toss.
77
259000
2000
04:21
So you might think there are more interesting things to do, but humor me for the moment.
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261000
3000
A segunda vez talvez após o quarto.
A vez seguinte, após o 15.º.
04:24
Imagine this half of the audience each get out coins, and they toss them
79
264000
4000
Fazemos muitos lançamentos e tiramos a média a esses números.
É nisso que eu quero que este lado pense.
04:28
until they first see the pattern head-tail-tail.
80
268000
3000
A outra metade da audiência não gosta de cara-coroa-coroa.
04:31
The first time they do it, maybe it happens after the 10th toss, as here.
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271000
2000
04:33
The second time, maybe it's after the fourth toss.
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273000
2000
Por profundas razões culturais, pensam que é aborrecida.
04:35
The next time, after the 15th toss.
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275000
2000
Estão mais interessados noutro padrão — cara-coroa-cara.
04:37
So you do that lots and lots of times, and you average those numbers.
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277000
3000
Deste lado, recebem as moedas e começam os lançamentos.
04:40
That's what I want this side to think about.
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280000
3000
Contam o número de vezes, até aparecer o padrão cara-coroa-cara
04:43
The other half of the audience doesn't like head-tail-tail --
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283000
2000
e fazem a média. Ok?
04:45
they think, for deep cultural reasons, that's boring --
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285000
3000
Então, deste lado, têm um número
04:48
and they're much more interested in a different pattern -- head-tail-head.
88
288000
3000
— fizeram isso montes de vezes, têm um número exato —
04:51
So, on this side, you get out your coins, and you toss and toss and toss.
89
291000
3000
que é o número médio de lançamentos até cara-coroa-coroa.
04:54
And you count the number of times until the pattern head-tail-head appears
90
294000
3000
Deste lado, têm o número médio de lançamentos até cara-coroa-cara.
04:57
and you average them. OK?
91
297000
3000
Há uma regra matemática fundamental
05:00
So on this side, you've got a number --
92
300000
2000
— se já têm os dois números, uma de três coisas é verdade.
05:02
you've done it lots of times, so you get it accurately --
93
302000
2000
Ou são iguais, ou este é maior do que este,
05:04
which is the average number of tosses until head-tail-tail.
94
304000
3000
ou este é maior do que este.
05:07
On this side, you've got a number -- the average number of tosses until head-tail-head.
95
307000
4000
O que se passa aqui?
Agora vão ter que pensar nisto e vão ter que votar
05:11
So here's a deep mathematical fact --
96
311000
2000
e daqui não saímos.
05:13
if you've got two numbers, one of three things must be true.
97
313000
3000
Não quero dar-vos tempo demais para refletir nisso,
05:16
Either they're the same, or this one's bigger than this one,
98
316000
3000
enquanto não tiverem votado todos.
05:19
or this one's bigger than that one.
99
319000
1000
Comparem o número médio de lançamentos até termos visto cara-coroa-coroa,
05:20
So what's going on here?
100
320000
3000
05:23
So you've all got to think about this, and you've all got to vote --
101
323000
2000
com o número médio de lançamentos até termos visto cara-coroa-cara.
05:25
and we're not moving on.
102
325000
1000
05:26
And I don't want to end up in the two-minute silence
103
326000
2000
05:28
to give you more time to think about it, until everyone's expressed a view. OK.
104
328000
4000
Quem acha que A é verdadeiro,
que, em média, é mais demorado ver caras-coroa-caras do que cara-coroa-coroa?
05:32
So what you want to do is compare the average number of tosses until we first see
105
332000
4000
Quem pensa que B é verdadeiro, que, em média, são iguais?
05:36
head-tail-head with the average number of tosses until we first see head-tail-tail.
106
336000
4000
Quem pensa que C é verdadeiro,
que, em média, é menos demorado ver cara-coroa-cara do que cara-coroa-coroa?
05:41
Who thinks that A is true --
107
341000
2000
05:43
that, on average, it'll take longer to see head-tail-head than head-tail-tail?
108
343000
4000
Quem é que não votou?
Isso é muito chato, eu disse que tinham que votar.
05:47
Who thinks that B is true -- that on average, they're the same?
109
347000
3000
(Risos)
A maior parte das pessoas acha que B é que é verdade.
05:51
Who thinks that C is true -- that, on average, it'll take less time
110
351000
2000
Podem ficar tranquilos porque eminentes matemáticos pensam o mesmo.
05:53
to see head-tail-head than head-tail-tail?
111
353000
3000
Mas não é. É A que é verdade,
05:57
OK, who hasn't voted yet? Because that's really naughty -- I said you had to.
112
357000
3000
06:00
(Laughter)
113
360000
1000
Demora mais tempo, em média.
O número médio de lançamentos até cara-coroa-cara é 10
06:02
OK. So most people think B is true.
114
362000
3000
e o número médio de lançamentos até cara-coroa-coroa é 8.
06:05
And you might be relieved to know even rather distinguished mathematicians think that.
115
365000
3000
06:08
It's not. A is true here.
116
368000
4000
Como é que isso pode ser?
Há alguma diferença entre os dois padrões?
06:12
It takes longer, on average.
117
372000
2000
06:14
In fact, the average number of tosses till head-tail-head is 10
118
374000
2000
06:16
and the average number of tosses until head-tail-tail is eight.
119
376000
5000
Há sim. Em cara-coroa-cara a última é igual à primeira.
06:21
How could that be?
120
381000
2000
Se fizessem cara-coroa-cara-coroa-cara, podiam obter facilmente duas ocorrências
06:24
Anything different about the two patterns?
121
384000
3000
do padrão apenas em cinco lançamentos.
Não podem fazer isso com cara-coroa-coroa.
06:30
There is. Head-tail-head overlaps itself.
122
390000
5000
Acontece que isto é importante.
Há duas formas de pensar nisto.
06:35
If you went head-tail-head-tail-head, you can cunningly get two occurrences
123
395000
4000
Vou dar-vos uma delas.
Suponhamos que começamos os lançamentos.
06:39
of the pattern in only five tosses.
124
399000
3000
Lembrem-se, deste lado estão obcecados com cara-coroa-coroa,
06:42
You can't do that with head-tail-tail.
125
402000
2000
e vocês com cara-coroa-cara.
Começamos os lançamentos e sai cara.
06:44
That turns out to be important.
126
404000
2000
06:46
There are two ways of thinking about this.
127
406000
2000
Vocês retorcem-se na cadeira,
06:48
I'll give you one of them.
128
408000
2000
porque pode estar para acontecer uma coisa maravilhosa, espantosa.
06:50
So imagine -- let's suppose we're doing it.
129
410000
2000
06:52
On this side -- remember, you're excited about head-tail-tail;
130
412000
2000
O lançamento seguinte é coroa — vocês ficam entusiasmadíssimos.
06:54
you're excited about head-tail-head.
131
414000
2000
O champanhe no gelo está perto, os copos estão gelados, para a festa.
06:56
We start tossing a coin, and we get a head --
132
416000
3000
Estão à espera, de respiração suspensa, do lançamento final.
06:59
and you start sitting on the edge of your seat
133
419000
1000
07:00
because something great and wonderful, or awesome, might be about to happen.
134
420000
5000
Se for cara, é ótimo.
Ficam contentes e é uma festa.
Se for coroa, desiludidos, põem os copos de lado
07:05
The next toss is a tail -- you get really excited.
135
425000
2000
07:07
The champagne's on ice just next to you; you've got the glasses chilled to celebrate.
136
427000
4000
e mandam embora o champanhe.
Continuam os lançamentos à espera que saia cara.
07:11
You're waiting with bated breath for the final toss.
137
431000
2000
Deste lado, há uma experiência diferente.
07:13
And if it comes down a head, that's great.
138
433000
2000
É o mesmo nas duas primeiras partes da sequência.
07:15
You're done, and you celebrate.
139
435000
2000
07:17
If it's a tail -- well, rather disappointedly, you put the glasses away
140
437000
2000
Ficam um pouco entusiasmados com a primeira cara
07:19
and put the champagne back.
141
439000
2000
— ficam mais entusiasmados com a coroa a seguir.
07:21
And you keep tossing, to wait for the next head, to get excited.
142
441000
3000
Depois lançam a moeda.
Se for coroa, podem abrir o champanhe.
07:25
On this side, there's a different experience.
143
445000
2000
Se for cara, ficam desiludidos
07:27
It's the same for the first two parts of the sequence.
144
447000
3000
mas voltam a estar a um terço do caminho do vosso padrão.
07:30
You're a little bit excited with the first head --
145
450000
2000
Esta é uma maneira informal de apresentar — é por isso que há uma diferença.
07:32
you get rather more excited with the next tail.
146
452000
2000
07:34
Then you toss the coin.
147
454000
2000
Outra forma de pensar nisso.
07:36
If it's a tail, you crack open the champagne.
148
456000
3000
Se lançarmos uma moeda oito milhões de vezes,
07:39
If it's a head you're disappointed,
149
459000
2000
podemos esperar um milhão de cara-coroa-cara
07:41
but you're still a third of the way to your pattern again.
150
461000
3000
e um milhão de cara-coroa-coroa mas cara-coroa-cara pode ocorrer em cachos.
07:44
And that's an informal way of presenting it -- that's why there's a difference.
151
464000
4000
Portanto, se quiserem pôr um milhão de coisas entre oito milhões de posições
07:48
Another way of thinking about it --
152
468000
2000
07:50
if we tossed a coin eight million times,
153
470000
2000
e podemos ter algumas que se sobrepõem, os cachos estarão mais separados.
07:52
then we'd expect a million head-tail-heads
154
472000
2000
07:54
and a million head-tail-tails -- but the head-tail-heads could occur in clumps.
155
474000
7000
É outra forma de tornarmos as coisas intuitivas.
Onde é que eu quero chegar?
É um exemplo muito simples, uma questão de probabilidade fácil
08:01
So if you want to put a million things down amongst eight million positions
156
481000
2000
08:03
and you can have some of them overlapping, the clumps will be further apart.
157
483000
5000
em que toda a gente se engana — e vocês estão bem acompanhados.
Esta é um pequeno desvio para chegar à minha paixão, que é a genética.
08:08
It's another way of getting the intuition.
158
488000
2000
08:10
What's the point I want to make?
159
490000
2000
Há uma ligação entre cara-coroa-cara e cara-coroa-coroa, na genética.
08:12
It's a very, very simple example, an easily stated question in probability,
160
492000
4000
que é a seguinte.
08:16
which every -- you're in good company -- everybody gets wrong.
161
496000
3000
Quando lançamos uma moeda, obtemos uma sequência de caras e coroas.
08:19
This is my little diversion into my real passion, which is genetics.
162
499000
4000
No ADN, há uma sequência que não é de duas coisas — caras e coroas —
08:23
There's a connection between head-tail-heads and head-tail-tails in genetics,
163
503000
3000
mas de quatro letras — A, G, C e T.
E há pequenas tesouras químicas, chamadas enzimas de restrição
08:26
and it's the following.
164
506000
3000
que cortam o ADN sempre que veem determinados padrões.
08:29
When you toss a coin, you get a sequence of heads and tails.
165
509000
3000
É uma ferramenta extremamente útil na moderna biologia molecular.
08:32
When you look at DNA, there's a sequence of not two things -- heads and tails --
166
512000
3000
Não perguntem: "Ao fim de quanto tempo ocorre uma cara-coroa-cara?"
08:35
but four letters -- As, Gs, Cs and Ts.
167
515000
3000
08:38
And there are little chemical scissors, called restriction enzymes
168
518000
3000
perguntem: "De que tamanho são os cachos se usar uma enzima de restrição
08:41
which cut DNA whenever they see particular patterns.
169
521000
2000
"que corta quando vê G-A-A-G, por exemplo?"
08:43
And they're an enormously useful tool in modern molecular biology.
170
523000
4000
"De que tamanho serão esses cachos?"
08:48
And instead of asking the question, "How long until I see a head-tail-head?" --
171
528000
3000
É uma ligação bastante trivial entre probabilidade e genética.
08:51
you can ask, "How big will the chunks be when I use a restriction enzyme
172
531000
3000
Há uma ligação muito mais profunda mas não tenho tempo para entrar nela
08:54
which cuts whenever it sees G-A-A-G, for example?
173
534000
4000
que faz da genética moderna uma área da ciência apaixonante.
08:58
How long will those chunks be?"
174
538000
2000
Vamos ouvir palestras nesta conferência especificamente sobre isso.
09:00
That's a rather trivial connection between probability and genetics.
175
540000
5000
Mas acontece que, para desbloquear os segredos
nos dados gerados pelas modernas tecnologias experimentais,
09:05
There's a much deeper connection, which I don't have time to go into
176
545000
3000
uma parte fundamental tem a ver
09:08
and that is that modern genetics is a really exciting area of science.
177
548000
3000
09:11
And we'll hear some talks later in the conference specifically about that.
178
551000
4000
— tranquilizem-se, eu faço algo de útil no meu trabalho —
com tecnologias mais sofisticada do que a história de cara-coroa-cara,
09:15
But it turns out that unlocking the secrets in the information generated by modern
179
555000
4000
com sofisticados modelos informáticos e matemáticos
09:19
experimental technologies, a key part of that has to do with fairly sophisticated --
180
559000
5000
e técnicas estatísticas modernas.
Vou dar-vos dois pequenos fragmentos — dois exemplos —
09:24
you'll be relieved to know that I do something useful in my day job,
181
564000
3000
de projetos em que estamos envolvidos no meu grupo em Oxford,
09:27
rather more sophisticated than the head-tail-head story --
182
567000
2000
que eu considero apaixonantes.
09:29
but quite sophisticated computer modelings and mathematical modelings
183
569000
4000
Vocês conhecem o Projeto do Genoma Humano.
Foi um projeto que pretendia ler uma cópia do genoma humano.
09:33
and modern statistical techniques.
184
573000
2000
09:35
And I will give you two little snippets -- two examples --
185
575000
3000
09:38
of projects we're involved in in my group in Oxford,
186
578000
3000
A coisa natural a fazer, depois de fazer aquilo
é Projeto o Internacional HapMap,
09:41
both of which I think are rather exciting.
187
581000
2000
09:43
You know about the Human Genome Project.
188
583000
2000
que é uma colaboração entre laboratórios de cinco ou seis países diferentes.
09:45
That was a project which aimed to read one copy of the human genome.
189
585000
4000
Pensem no Projeto do Genoma Humano como aprender o que temos em comum
09:51
The natural thing to do after you've done that --
190
591000
2000
e no Projeto HapMao como tentar compreender
09:53
and that's what this project, the International HapMap Project,
191
593000
2000
onde há diferenças entre pessoas diferentes.
09:55
which is a collaboration between labs in five or six different countries.
192
595000
5000
Porque é que nos preocupamos com isso?
Há muitas razões.
A mais importante é que queremos perceber como essas diferenças
10:00
Think of the Human Genome Project as learning what we've got in common,
193
600000
4000
podem tornar as pessoas suscetíveis a uma doença — digamos, diabetes tipo 2 —
10:04
and the HapMap Project is trying to understand
194
604000
2000
10:06
where there are differences between different people.
195
606000
2000
e outras diferenças tornam as pessoas mais suscetíveis a doenças cardíacas,
10:08
Why do we care about that?
196
608000
2000
10:10
Well, there are lots of reasons.
197
610000
2000
10:12
The most pressing one is that we want to understand how some differences
198
612000
4000
ou AVC, ou autismo, etc.
É um projeto importante.
10:16
make some people susceptible to one disease -- type-2 diabetes, for example --
199
616000
4000
Há outro projeto importante,
recém-financiado pela Welcome Trust neste país,
10:20
and other differences make people more susceptible to heart disease,
200
620000
5000
que envolve estudos muito amplos
— milhares de indivíduos, com uma de oito doenças diferentes,
doenças vulgares como diabetes tipo 1 e tipo 2, doenças coronárias,
10:25
or stroke, or autism and so on.
201
625000
2000
10:27
That's one big project.
202
627000
2000
10:29
There's a second big project,
203
629000
2000
doença bipolar, etc. — para tentar perceber a genética.
10:31
recently funded by the Wellcome Trust in this country,
204
631000
2000
10:33
involving very large studies --
205
633000
2000
Tentar perceber quais são as diferenças genéticas que causam as doenças.
10:35
thousands of individuals, with each of eight different diseases,
206
635000
3000
Porque é que queremos fazer isso?
10:38
common diseases like type-1 and type-2 diabetes, and coronary heart disease,
207
638000
4000
Porque sabemos muito pouco sobre a maior parte das doenças humanas.
Não sabemos o que é que as provoca.
10:42
bipolar disease and so on -- to try and understand the genetics.
208
642000
4000
Aprofundando e compreendendo a genética,
abrimos uma janela para a forma como funciona a doença
10:46
To try and understand what it is about genetic differences that causes the diseases.
209
646000
3000
e uma nova forma de pensar nas terapias para as doenças
10:49
Why do we want to do that?
210
649000
2000
e no tratamento preventivo.
10:51
Because we understand very little about most human diseases.
211
651000
3000
Este foi o desvio de que falei, à minha principal paixão.
10:54
We don't know what causes them.
212
654000
2000
10:56
And if we can get in at the bottom and understand the genetics,
213
656000
2000
Voltemos às questões mais prosaicas de pensar na incerteza.
10:58
we'll have a window on the way the disease works,
214
658000
3000
Eis outro questionário.
11:01
and a whole new way about thinking about disease therapies
215
661000
2000
11:03
and preventative treatment and so on.
216
663000
3000
Suponhamos que temos um teste para uma doença
que não é infalível, mas é muito bom.
11:06
So that's, as I said, the little diversion on my main love.
217
666000
3000
Acerta em cheio 99% das vezes.
11:09
Back to some of the more mundane issues of thinking about uncertainty.
218
669000
5000
Escolho um de vocês, ou alguém no meio da rua
e faço-lhe o teste para a doença em questão.
11:14
Here's another quiz for you --
219
674000
2000
Suponhamos que é um teste para o VIH — o vírus que provoca a SIDA —
11:16
now suppose we've got a test for a disease
220
676000
2000
11:18
which isn't infallible, but it's pretty good.
221
678000
2000
e o teste diz que a pessoa tem essa doença.
11:20
It gets it right 99 percent of the time.
222
680000
3000
Qual é a probabilidade que ela a tenha?
11:23
And I take one of you, or I take someone off the street,
223
683000
3000
O teste acerta em cheio 99% das vezes.
11:26
and I test them for the disease in question.
224
686000
2000
Portanto, a resposta natural é 88%.
11:28
Let's suppose there's a test for HIV -- the virus that causes AIDS --
225
688000
4000
Quem é que gosta desta resposta?
11:32
and the test says the person has the disease.
226
692000
3000
Vá, todos têm que participar.
Esqueçam que já não confiam em mim.
11:35
What's the chance that they do?
227
695000
3000
(Risos)
Têm razão em estar um pouco céticos, porque a resposta não é essa.
11:38
The test gets it right 99 percent of the time.
228
698000
2000
11:40
So a natural answer is 99 percent.
229
700000
4000
Essa é a que se pode pensar.
Mas não é a resposta, e não é porque seja apenas parte da história.
11:44
Who likes that answer?
230
704000
2000
11:46
Come on -- everyone's got to get involved.
231
706000
1000
Mas depende de a doença ser vulgar ou rara.
11:47
Don't think you don't trust me anymore.
232
707000
2000
Vou tentar ilustrar isso.
11:49
(Laughter)
233
709000
1000
11:50
Well, you're right to be a bit skeptical, because that's not the answer.
234
710000
3000
Isto é uma representação de um milhão de indivíduos.
11:53
That's what you might think.
235
713000
2000
Pensemos numa doença que seja rara
11:55
It's not the answer, and it's not because it's only part of the story.
236
715000
3000
que afete uma pessoa em 10 000.
11:58
It actually depends on how common or how rare the disease is.
237
718000
3000
Neste milhão de indivíduos, a maioria é saudável
12:01
So let me try and illustrate that.
238
721000
2000
e alguns deles terão a doença.
12:03
Here's a little caricature of a million individuals.
239
723000
4000
De facto, se for esta a prevalência da doença,
12:07
So let's think about a disease that affects --
240
727000
3000
cerca de 100 terão a doença e os restantes não.
12:10
it's pretty rare, it affects one person in 10,000.
241
730000
2000
Agora suponhamos que os testamos a todos.
12:12
Amongst these million individuals, most of them are healthy
242
732000
3000
O que acontece?
Entre os 100 que têm a doença,
12:15
and some of them will have the disease.
243
735000
2000
o teste acertará 99% das vezes e 99 terão um resultado positivo.
12:17
And in fact, if this is the prevalence of the disease,
244
737000
3000
12:20
about 100 will have the disease and the rest won't.
245
740000
3000
Entre as outras pessoas que não têm a doença,
12:23
So now suppose we test them all.
246
743000
2000
o teste acertará 99% das vezes.
12:25
What happens?
247
745000
2000
Só estará errado 1% das vezes.
12:27
Well, amongst the 100 who do have the disease,
248
747000
2000
Mas há tanta gente que o número de falsos positivos será enorme.
12:29
the test will get it right 99 percent of the time, and 99 will test positive.
249
749000
5000
Por outras palavras,
12:34
Amongst all these other people who don't have the disease,
250
754000
2000
de todos os que obtiverem positivo — estes são os indivíduos envolvido —
12:36
the test will get it right 99 percent of the time.
251
756000
3000
12:39
It'll only get it wrong one percent of the time.
252
759000
2000
menos de um em 100 têm mesmo a doença.
12:41
But there are so many of them that there'll be an enormous number of false positives.
253
761000
4000
Portanto, apesar de pensarmos que o teste é rigoroso, a parte importante da história
12:45
Put that another way --
254
765000
2000
12:47
of all of them who test positive -- so here they are, the individuals involved --
255
767000
5000
é que precisamos de mais informações.
12:52
less than one in 100 actually have the disease.
256
772000
5000
Esta é a intuição fundamental.
Quando sabemos que o teste é positivo,
12:57
So even though we think the test is accurate, the important part of the story is
257
777000
4000
temos que avaliar a plausibilidade de duas explicações opostas.
13:01
there's another bit of information we need.
258
781000
3000
Cada uma dessas explicações é, em parte, provável e, em parte, improvável.
13:04
Here's the key intuition.
259
784000
2000
Uma das explicações é que a pessoa não tem a doença
13:07
What we have to do, once we know the test is positive,
260
787000
3000
— que é uma probabilidade forte, se agarrarmos numa pessoa ao acaso —
13:10
is to weigh up the plausibility, or the likelihood, of two competing explanations.
261
790000
6000
mas o teste está errado, o que é pouco provável.
A outra explicação é que a pessoa tem a doença — o que é improvável —
13:16
Each of those explanations has a likely bit and an unlikely bit.
262
796000
3000
13:19
One explanation is that the person doesn't have the disease --
263
799000
3000
mas o teste está correto, o que é provável.
13:22
that's overwhelmingly likely, if you pick someone at random --
264
802000
3000
E acabamos com um número
— um pouco menor do que um em 100 —
13:25
but the test gets it wrong, which is unlikely.
265
805000
3000
que depende da probabilidade
13:29
The other explanation is that the person does have the disease -- that's unlikely --
266
809000
3000
de uma das explicações estar ligada à outra.
13:32
but the test gets it right, which is likely.
267
812000
3000
Cada uma delas, consideradas em conjunto, é pouco provável.
13:35
And the number we end up with --
268
815000
2000
Este é um exemplo mais atual, exatamente da mesma coisa.
13:37
that number which is a little bit less than one in 100 --
269
817000
3000
Os britânicos aqui conhecem um caso que ficou célebre
13:40
is to do with how likely one of those explanations is relative to the other.
270
820000
6000
duma mulher chamada Sally Clark, cujos dois bebés morreram subitamente.
13:46
Each of them taken together is unlikely.
271
826000
2000
Inicialmente, pensou-se que eles tinham morrido de "morte súbita",
13:49
Here's a more topical example of exactly the same thing.
272
829000
3000
13:52
Those of you in Britain will know about what's become rather a celebrated case
273
832000
4000
ou seja, "Síndrome da morte súbita infantil".
Por diversas razões, foi depois acusada de homicídio.
13:56
of a woman called Sally Clark, who had two babies who died suddenly.
274
836000
5000
No julgamento dela, um pediatra de renome testemunhou
14:01
And initially, it was thought that they died of what's known informally as "cot death,"
275
841000
4000
que a possibilidade de duas mortes súbitas de bebés, numa família como a dela
14:05
and more formally as "Sudden Infant Death Syndrome."
276
845000
3000
— que trabalhava e não era fumadora — era de uma em 73 milhões.
14:08
For various reasons, she was later charged with murder.
277
848000
2000
14:10
And at the trial, her trial, a very distinguished pediatrician gave evidence
278
850000
4000
Para abreviar, ela foi condenada.
14:14
that the chance of two cot deaths, innocent deaths, in a family like hers --
279
854000
5000
Mais tarde, há pouco tempo, foi absolvida num segundo apelo.
14:19
which was professional and non-smoking -- was one in 73 million.
280
859000
6000
Só para contextualizar, podem imaginar como deve ser terrível
perder um filho, ainda por cima dois, se estiverem inocentes,
14:26
To cut a long story short, she was convicted at the time.
281
866000
3000
e ser condenada por tê-los matado.
14:29
Later, and fairly recently, acquitted on appeal -- in fact, on the second appeal.
282
869000
5000
Sofrer a tensão do julgamento, ser condenada por homicídio,
estar numa prisão, onde as prisioneiras
14:34
And just to set it in context, you can imagine how awful it is for someone
283
874000
4000
pensam que matara os filhos — é terrível acontecer isso a alguém.
14:38
to have lost one child, and then two, if they're innocent,
284
878000
3000
E aconteceu, em grande parte, porque o especialista
14:41
to be convicted of murdering them.
285
881000
2000
14:43
To be put through the stress of the trial, convicted of murdering them --
286
883000
2000
interpretou mal as estatísticas, de duas formas diferentes.
14:45
and to spend time in a women's prison, where all the other prisoners
287
885000
3000
14:48
think you killed your children -- is a really awful thing to happen to someone.
288
888000
5000
Onde é que ele foi buscar o número de um em 73 milhões?
Leu alguma investigação que dizia que a probabilidade de uma morte súbita
14:53
And it happened in large part here because the expert got the statistics
289
893000
5000
numa família como a de Sally Clark era de uma em 8500.
14:58
horribly wrong, in two different ways.
290
898000
3000
E disse: "Parto do princípio que, se há uma morte súbita numa família,
15:01
So where did he get the one in 73 million number?
291
901000
4000
"a hipótese de uma segunda criança morrer de morte súbita, não muda".
15:05
He looked at some research, which said the chance of one cot death in a family
292
905000
3000
15:08
like Sally Clark's is about one in 8,500.
293
908000
5000
É o que os estatísticos chamam de "presunção de independência".
É como dizer: "Se numa moeda ao ar sair caras à primeira",
15:13
So he said, "I'll assume that if you have one cot death in a family,
294
913000
4000
"isso não afeta a hipótese de obter caras à segunda vez".
Assim, se lançarmos uma moeda duas vezes seguidas,
15:17
the chance of a second child dying from cot death aren't changed."
295
917000
4000
a hipótese de sair caras duas vezes
é 50% — da primeira vez — vezes 50% — da segunda vez.
15:21
So that's what statisticians would call an assumption of independence.
296
921000
3000
15:24
It's like saying, "If you toss a coin and get a head the first time,
297
924000
2000
Então, ele disse:
"Parto do princípio que são dois acontecimentos independentes.
15:26
that won't affect the chance of getting a head the second time."
298
926000
3000
15:29
So if you toss a coin twice, the chance of getting a head twice are a half --
299
929000
5000
"Quando multiplicamos 8500 por 8500,
"obtemos 73 milhões".
Nada disto foi explicado ao tribunal, como uma presunção
15:34
that's the chance the first time -- times a half -- the chance a second time.
300
934000
3000
nem apresentado ao júri dessa forma.
15:37
So he said, "Here,
301
937000
2000
Infelizmente — e lamentavelmente —
15:39
I'll assume that these events are independent.
302
939000
4000
primeiro que tudo, numa situação destas, devia ter sido verificada empiricamente.
15:43
When you multiply 8,500 together twice,
303
943000
2000
15:45
you get about 73 million."
304
945000
2000
E em segundo lugar, é obviamente falsa.
15:47
And none of this was stated to the court as an assumption
305
947000
2000
15:49
or presented to the jury that way.
306
949000
2000
Há imensas coisas que não sabemos sobre mortes súbitas de bebés.
15:52
Unfortunately here -- and, really, regrettably --
307
952000
3000
Pode tratar-se de fatores ambientais que desconhecemos,
15:55
first of all, in a situation like this you'd have to verify it empirically.
308
955000
4000
e é muito provável que haja fatores genéticos que desconhecemos
15:59
And secondly, it's palpably false.
309
959000
2000
Assim, se há uma morte súbita na família, deve-se pô-la num grupo de risco.
16:02
There are lots and lots of things that we don't know about sudden infant deaths.
310
962000
5000
Provavelmente, tem esses fatores de risco ambientais
16:07
It might well be that there are environmental factors that we're not aware of,
311
967000
3000
e/ou fatores de risco genético que desconhecemos.
E argumentar que há probabilidade de uma segunda morte
16:10
and it's pretty likely to be the case that there are
312
970000
2000
16:12
genetic factors we're not aware of.
313
972000
2000
sem conhecer essas informações, é idiota.
16:14
So if a family suffers from one cot death, you'd put them in a high-risk group.
314
974000
3000
É pior que idiota, é muito má ciência.
16:17
They've probably got these environmental risk factors
315
977000
2000
16:19
and/or genetic risk factors we don't know about.
316
979000
3000
Apesar disso, foi como foi apresentado, e no tribunal ninguém o contestou.
16:22
And to argue, then, that the chance of a second death is as if you didn't know
317
982000
3000
Este é o primeiro problema.
16:25
that information is really silly.
318
985000
3000
O segundo problema é: o que significa o número de um em 73 milhões?
16:28
It's worse than silly -- it's really bad science.
319
988000
4000
Depois de Sally Clark ser condenada
16:32
Nonetheless, that's how it was presented, and at trial nobody even argued it.
320
992000
5000
— podem imaginar, deu grande estrilho na imprensa —
um dos jornalistas de um dos mais respeitados jornais da Grã-Bretanha
16:37
That's the first problem.
321
997000
2000
16:39
The second problem is, what does the number of one in 73 million mean?
322
999000
4000
escreveu que o especialista tinha dito:
16:43
So after Sally Clark was convicted --
323
1003000
2000
"A hipótese de que ela estivesse inocente era de uma em 73 milhões".
16:45
you can imagine, it made rather a splash in the press --
324
1005000
4000
16:49
one of the journalists from one of Britain's more reputable newspapers wrote that
325
1009000
7000
Isto é um erro de lógica.
É exatamente o mesmo erro de lógica como o erro de pensar
que, segundo o teste de doenças, que é 99% rigoroso,
16:56
what the expert had said was,
326
1016000
2000
a hipótese de ter a doença é de 99%.
16:58
"The chance that she was innocent was one in 73 million."
327
1018000
5000
No exemplo da doença, tivemos que ter em conta duas coisas,
17:03
Now, that's a logical error.
328
1023000
2000
17:05
It's exactly the same logical error as the logical error of thinking that
329
1025000
3000
uma que era a possibilidade de o teste ter acertado ou não.
17:08
after the disease test, which is 99 percent accurate,
330
1028000
2000
E a outra era a possibilidade, a priori, de a pessoa ter a doença ou não.
17:10
the chance of having the disease is 99 percent.
331
1030000
4000
É exatamente o mesmo neste contexto.
17:14
In the disease example, we had to bear in mind two things,
332
1034000
4000
Há duas explicações envolvidas.
17:18
one of which was the possibility that the test got it right or not.
333
1038000
4000
Queremos saber quão prováveis, ou relativamente prováveis,
17:22
And the other one was the chance, a priori, that the person had the disease or not.
334
1042000
4000
são essas duas explicações diferentes.
Uma delas é que Sally Clark estava inocente
17:26
It's exactly the same in this context.
335
1046000
3000
— o que, a priori, era esmagadoramente provável —
17:29
There are two things involved -- two parts to the explanation.
336
1049000
4000
a maior parte das mães não mata os filhos.
A segunda parte da explicação
17:33
We want to know how likely, or relatively how likely, two different explanations are.
337
1053000
4000
é que ela sofrera um acontecimento extraordinariamente improvável.
17:37
One of them is that Sally Clark was innocent --
338
1057000
3000
Não tão improvável como um em 73 milhões, mas muito improvável na mesma.
17:40
which is, a priori, overwhelmingly likely --
339
1060000
2000
A outra explicação é que ela era culpada.
17:42
most mothers don't kill their children.
340
1062000
3000
Podemos pensar a priori numa coisa improvável.
17:45
And the second part of the explanation
341
1065000
2000
— mas, no contexto de um julgamento criminal,
17:47
is that she suffered an incredibly unlikely event.
342
1067000
3000
temos que pensar que é improvável, dada a presunção de inocência.
17:50
Not as unlikely as one in 73 million, but nonetheless rather unlikely.
343
1070000
4000
Mas, se ela tinha tentado matar os bebés, tinha conseguido.
17:54
The other explanation is that she was guilty.
344
1074000
2000
Portanto, a probabilidade de ela estar inocente não é de uma em 73 milhões.
17:56
Now, we probably think a priori that's unlikely.
345
1076000
2000
17:58
And we certainly should think in the context of a criminal trial
346
1078000
3000
Não sabemos qual é.
Tem a ver com a avaliação do peso das outras provas contra ela
18:01
that that's unlikely, because of the presumption of innocence.
347
1081000
3000
18:04
And then if she were trying to kill the children, she succeeded.
348
1084000
4000
e das provas estatísticas.
18:08
So the chance that she's innocent isn't one in 73 million.
349
1088000
4000
Sabemos que as crianças morreram.
O que interessa é a probabilidade ou improbabilidade
18:12
We don't know what it is.
350
1092000
2000
das duas explicações, uma em relação à outra.
18:14
It has to do with weighing up the strength of the other evidence against her
351
1094000
4000
São ambas implausíveis.
18:18
and the statistical evidence.
352
1098000
2000
É uma situação em que os erros na estatística
18:20
We know the children died.
353
1100000
2000
tiveram consequências profundas e extremamente infelizes.
18:22
What matters is how likely or unlikely, relative to each other,
354
1102000
4000
Há duas outras mulheres que foram condenadas
18:26
the two explanations are.
355
1106000
2000
com base em provas deste pediatra, que vieram a ser libertadas no apelo.
18:28
And they're both implausible.
356
1108000
2000
Muitos casos foram revistos.
18:31
There's a situation where errors in statistics had really profound
357
1111000
4000
E é especialmente atual, porque enfrenta hoje uma carga de descrédito
18:35
and really unfortunate consequences.
358
1115000
3000
no Conselho Médico Geral da Grã-Bretanha
18:38
In fact, there are two other women who were convicted on the basis of the
359
1118000
2000
Para concluir, que mensagens levar para casa a partir disto?
18:40
evidence of this pediatrician, who have subsequently been released on appeal.
360
1120000
4000
Sabemos que o aleatório e a incerteza e o acaso
18:44
Many cases were reviewed.
361
1124000
2000
18:46
And it's particularly topical because he's currently facing a disrepute charge
362
1126000
4000
fazem parte da nossa vida quotidiana.
18:50
at Britain's General Medical Council.
363
1130000
3000
Também é verdade — embora vocês, enquanto coletivo, sejam muito especiais —
18:53
So just to conclude -- what are the take-home messages from this?
364
1133000
4000
que vocês são típicos em não seguir os exemplos que dei.
18:57
Well, we know that randomness and uncertainty and chance
365
1137000
4000
Está bem documentado que as pessoas interpretam mal as coisas.
19:01
are very much a part of our everyday life.
366
1141000
3000
Fazem erros de lógica ao raciocinar com incerteza.
19:04
It's also true -- and, although, you, as a collective, are very special in many ways,
367
1144000
5000
Lidamos lindamente com as subtilezas da linguagem
19:09
you're completely typical in not getting the examples I gave right.
368
1149000
4000
e há questões evolucionárias sobre como chegámos lá.
Mas não somos bons a raciocinar com a incerteza.
19:13
It's very well documented that people get things wrong.
369
1153000
3000
É um problema da nossa vida quotidiana.
19:16
They make errors of logic in reasoning with uncertainty.
370
1156000
3000
Como ouviram em muitas palestras, a estatística sustenta
muita investigação na ciência — ciência social, medicina,
19:20
We can cope with the subtleties of language brilliantly --
371
1160000
2000
19:22
and there are interesting evolutionary questions about how we got here.
372
1162000
3000
e em muitas coisas da indústria.
O controlo de qualidade,
19:25
We are not good at reasoning with uncertainty.
373
1165000
3000
que tem um importante impacto no fabrico industrial
19:28
That's an issue in our everyday lives.
374
1168000
2000
repousa na estatística.
19:30
As you've heard from many of the talks, statistics underpins an enormous amount
375
1170000
3000
É uma coisa que fazemos mal.
No mínimo, devíamos reconhecer isso, mas temos tendência para não o fazer.
19:33
of research in science -- in social science, in medicine
376
1173000
3000
19:36
and indeed, quite a lot of industry.
377
1176000
2000
Para voltar ao contexto legal e ao julgamento de Sally Clark,
19:38
All of quality control, which has had a major impact on industrial processing,
378
1178000
4000
todos os advogados aceitavam o que o especialista disse.
19:42
is underpinned by statistics.
379
1182000
2000
Se aparecesse um pediatra que dissesse a um júri:
19:44
It's something we're bad at doing.
380
1184000
2000
19:46
At the very least, we should recognize that, and we tend not to.
381
1186000
3000
"Sei construir pontes. Construí uma na estrada.
"Por favor, usem-na para voltar para casa".
19:49
To go back to the legal context, at the Sally Clark trial
382
1189000
4000
teriam dito: "Os pediatras não sabem construir pontes.
19:53
all of the lawyers just accepted what the expert said.
383
1193000
4000
"Isso é trabalho de engenheiros".
Por outro lado, ele apareceu e disse, ou sugeriu:
19:57
So if a pediatrician had come out and said to a jury,
384
1197000
2000
"Sei raciocinar com a incerteza. Sei fazer estatísticas."
19:59
"I know how to build bridges. I've built one down the road.
385
1199000
3000
Todos disseram: "Ótimo, Ele é especialista".
20:02
Please drive your car home over it,"
386
1202000
2000
Precisamos de perceber onde está ou não está a nossa competência.
20:04
they would have said, "Well, pediatricians don't know how to build bridges.
387
1204000
2000
20:06
That's what engineers do."
388
1206000
2000
São exatamente as mesmas coisas que surgem hoje, no perfil do ADN,
20:08
On the other hand, he came out and effectively said, or implied,
389
1208000
3000
quando os cientistas e advogados e, nalguns casos, os juízes,
20:11
"I know how to reason with uncertainty. I know how to do statistics."
390
1211000
3000
20:14
And everyone said, "Well, that's fine. He's an expert."
391
1214000
3000
interpretam mal as provas, de forma rotineira.
20:17
So we need to understand where our competence is and isn't.
392
1217000
3000
Normalmente, é de forma inocente, mas interpretam mal as provas.
20:20
Exactly the same kinds of issues arose in the early days of DNA profiling,
393
1220000
4000
Os cientistas forenses disseram:
"A hipótese de este tipo estar inocente é de uma em três milhões".
20:24
when scientists, and lawyers and in some cases judges,
394
1224000
4000
Mesmo a acreditar neste número — tal como os 73 milhões para um —
20:28
routinely misrepresented evidence.
395
1228000
3000
não é isso o que eu quero dizer.
Já houve recursos de apelos com êxito
20:32
Usually -- one hopes -- innocently, but misrepresented evidence.
396
1232000
3000
na Grã-Bretanha e não só por causa disso.
20:35
Forensic scientists said, "The chance that this guy's innocent is one in three million."
397
1235000
5000
Para acabar, no contexto do sistema legal,
é muito bonito dizer: Vamos fazer o nosso melhor para apresentar provas",
20:40
Even if you believe the number, just like the 73 million to one,
398
1240000
2000
20:42
that's not what it meant.
399
1242000
2000
Mas, cada vez mais, no caso do perfil de ADN — este é outro —
20:44
And there have been celebrated appeal cases
400
1244000
2000
esperamos que os júris, que são pessoas vulgares
20:46
in Britain and elsewhere because of that.
401
1246000
2000
20:48
And just to finish in the context of the legal system.
402
1248000
3000
— e está documentado que são muito maus nisto —
esperamos que os júris consigam lidar com o tipo de raciocínio que se mantém.
20:51
It's all very well to say, "Let's do our best to present the evidence."
403
1251000
4000
Noutras esferas da vida, as pessoas discutem — exceto talvez na política —
20:55
But more and more, in cases of DNA profiling -- this is another one --
404
1255000
3000
20:58
we expect juries, who are ordinary people --
405
1258000
3000
noutras esferas da vida, se as pessoas discutem sem lógica
21:01
and it's documented they're very bad at this --
406
1261000
2000
diríamos que isso não é bom.
21:03
we expect juries to be able to cope with the sorts of reasoning that goes on.
407
1263000
4000
Esperamos isso dos políticos e não esperamos muito mais.
21:07
In other spheres of life, if people argued -- well, except possibly for politics --
408
1267000
5000
No caso da incerteza, estamos sempre a enganar-nos
e, no mínimo, devíamos ter consciência disso.
21:12
but in other spheres of life, if people argued illogically,
409
1272000
2000
Devíamos fazer qualquer coisa quanto a isso.
21:14
we'd say that's not a good thing.
410
1274000
2000
Obrigado.
21:16
We sort of expect it of politicians and don't hope for much more.
411
1276000
4000
21:20
In the case of uncertainty, we get it wrong all the time --
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and at the very least, we should be aware of that,
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and ideally, we might try and do something about it.
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Thanks very much.
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