Debate sobre desonestidade – Agora, ao vivo, no Youtube.


Peter Singer, Paul Bloom e Dan Ariely irão discutir agora, ao vivo, suas pesquisas sobre desonestidade, moralidade e ética.

O que o Facebook diz sobre o seu relacionamento?


O time de análise de dados do Facebook fez uma série de 6 posts sobre o valentine’s day (dia dos namorados) nos Estados Unidos.

Recomendo fortemente a leitura de todos. O posts tratam dos seguintes temas:

  • O primeiro post trata de amor e religião e constata que há poucos casais de religiões diferentes, mesmo em países com alta diversidade religiosa.
  • O segundo post trata da diferença de idade entre casais. Na média, homens são mais de dois anos mais velhos do que suas  parceiras.
  • O terceiro post trata da duração dos relacionamentos. Um dos resultados: quanto mais tempo de relacionamento, menor a chance de o casal se separar.
  • O quarto post trata das “melhores” cidades para os solteiros (como são cidades dos EUA, provavelmente não interessará muito os leitores deste blog).
  • O quinto post trata da mudança de comportamento dos casais antes e depois do relacionamento. Esse é um dos mais bacanas. Para quem quiser ler algo em português, a Folha fez uma matéria. Vale reproduzir um gráfico, relacionando a quantidade de posts com palavras positivas e os dias antes/após o início do namoro:

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Os dados confirmam aquilo que você já percebia: casais recém formados postam sobre unicórnios vomitando arco-iris e o efeito pode durar muito, muito tempo (destaque para o gráfico feito com ggplot2).

  • Por fim, o último post trata do que acontece após o término do relacionamento. As interações, principalmente de apoio dos amigos, aumentam bastante.

O Facebook é, muito provavelmente, a organização com a maior base de dados sobre informações pessoais do mundo. O potencial disso é inimaginável. No final do ano passado, eles contrataram o professor da NYU Yann LeCun para liderar o departamento de inteligência articial da empresa – parece que ainda há muita coisa interessante por esperar.

Mais sobre análise de dados do Facebook neste blog, aqui (analise seus próprios dados) e aqui (descubra características  da pessoa – como a orientação sexual – com base no que ela curte).

A economia e as promessas de fim-de-ano


Muitos dizem que a economia é uma ciência bastante abstrata, com poucos conselhos úteis para o dia-a-dia. Se isso já foi verdade (algo com o qual – friso – não concordo), a economia comportamental certamente acabou com o estereótipo. Economistas e psicólogos explicam por que você promete, todo ano, coisas que você não irá cumprir ano que vem. Mas também fornecem meios de superar algumas dessas limitações.

Dan Ariely trouxe um post com 5 promessas de fim-de-ano que provavelmente você conseguirá cumprir. Qual o segredo? Lembre que você, muito provavelmente, desconta o tempo hiperbolicamente. Assim, faça coisas que te “obriguem” a manter a promessa, tal como, por exemplo, a partir de hoje programar uma transferência automática de dinheiro para a poupança (caso sua promessa seja a de poupar mais), ou manter apenas as comidas da sua dieta dentro de casa (caso sua promessa seja melhorar a saúde).

Complementemos Ariely falando um pouco mais sobre força de vontade e hábitos.

Aparentemente, tal como a energia de um músculo, a disciplina, o auto-controle e a força de vontade são exauríveis. Isto é, se você exercer grande esforço de auto-controle para uma atividade durante a manhã, as chances são de que à noite você irá se render às mais simples tentações. Entretanto, continuando com a analogia do músculo, acredita-se ser possível fortalecer o auto-controle por meio da prática.

Daqui, portanto, saem duas dicas para você manter as promessas de fim-de-ano: (i) se você quer mudar coisas que requerem bastante auto-controle (como criar ou extinguir um hábito), faça uma de cada vez. As chances de sucesso serão maiores e, com a prática para implementar a primeira mudança, será menos difícil implementar a segunda. Além disso, (ii) distribua de maneira inteligente as atividades ao longo do dia, poupando energia para aquelas atividades mais importantes que exigem bastante força de vontade.

Ainda mais, a economia institucional e a psicologia tem enfatizado como hábitos, regras de bolso e a dependência da trajetória são elementos pervasivos na sociedade. Isso vale, também, para sua vida pessoal.  Assim, entenda como hábitos funcionam (como eles são criados e mantidos) e use isso a seu favor. Lembre-se que, uma vez que um hábito é criado, a atividade não mais “consome” o seu “estoque” de auto-controle (ou reduz o consumo).

Há muito mais que poderíamos falar, mas a regra geral é a seguinte: entenda como seu cérebro funciona, as armadilhas que ele faz para você mesmo, e use isso a seu favor. A economia e psicologia têm muito a oferecer. Alguns livros que podem te ajudar na empreitada são:

- Thinking, Fast and Slow, do prêmio Nobel Daniel Kahneman (menos de 5 dólares a versão Kindle);

- The Irrational Bundle: Predictably Irrational, The Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty (eBook Bundle) (os três livros do Dan Ariely);

- The Power of Habit: Why We Do What We Do in Life and Business.

Feliz 2014!

E se os economistas escrevessem os cartões de Natal?


Fim de ano e festas chegando, nada mais justo do que aproveitar para reciclar rever posts antigos.

Para o Natal, nada melhor do que repetir o post do ano passado, mas com uma atualização para não dizer que sou completamente preguiçoso.

*** Atualização para 2013 ***

- Entrevista com o “Scrooge” economist  Waldfogel (para saber quem é Waldfogel, leia o post abaixo);

- Como dito no post do ano passado (abaixo), nem todos os economistas são os estraga-prazeres das trocas de presentes natalinas. Na verdade, a maioria (54%) parece não ser.

- Seguindo o link anterior: e se os economistas escrevessem os cartões de Natal? Segue exemplo da grande sensibilidade sobre a alma humana que um economista pode ter.

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*** Post de 2012 ***

É fim de ano. Provavelmente, você foi convidado para participar de um amigo-oculto da sua empresa. Você, animado, comprou aquele vinho bacana… mas, voltou com uma vela de Natal para casa. É capaz, ainda, de a pessoa que voltou com o seu vinho não ser um apreciador da bebida e, caso pudesse, ter preferido ficar com a sua vela.

O mesmo pode acabar acontecendo, também, nas trocas de presentes de Natal em família. Será que aquela roupa que você comprou para seu sobrinho mais novo era, realmente, o melhor uso que ele faria do dinheiro? Muito difícil. Você terá sorte se ele não falar na sua frente (e na frente de todos) que preferia um jogo de PlayStation 3. Nem ele e nem você saem felizes.

Todos esses são exemplos de ineficiência. Os presentes, em geral, perdem muito valor para quem os recebeu. E é aí que o economista, geralmente estraga-prazeres, entra para estimar qual é a perda que os presentes das festas de fim-de-ano geram na economia.

Waldfogel, há cerca de 20 anos, em artigo intitulado “o peso-morto do Natal“, estimou esta ineficiência para os EUA, com base em uma amostra de estudantes de economia de Yale. Resultado: os presentes recebidos perdiam cerca de 10% a 30% do valor, podendo gerar um “desperdício” anual de 4 a 13 bilhões de dólares (isso a dólares de 1992!).

Mas, nem todos os economistas querem acabar com a magia do Natal. E aquele rabisco desenho que seu filho fez especialmente para você, com um “te amo papai!” ao final? O custo foi quase zero, mas o valor do presente é quase inestimável! Deste modo, os resultados de Waldfogel foram contestados por Solnick e Hemenway. Os autores alegaram que amostra utilizada era muito restritiva e, assim, não representativa. Com uma amostra mais abrangente, envolvendo entrevistas em trens e aeroportos, o resultado dos autores foi em direção bastante diversa: dar presentes aumenta, em média, em 214% o valor recebido!

List e Shogren julgaram que ambos os artigos tinham um problema metodológico. Tentaram, assim, melhorar os resultados com leilões em que os sujeitos indicariam a quanto estavam dispostos a vender seus presentes de Natal. O resultado também foi de um ganho, mas menor do que anterior, entre 121% a 135%.

Por fim, Ruffle e Tykocinski argumentaram que as principais divergências entre os estudos decorreram, não da amostra utilizada, mas da forma como a pergunta foi formulada. Enquanto um perguntou “quanto dinheiro o tornaria indiferente”, para uma platéia de economistas, o outro perguntou “quanto dinheiro o deixaria igualmente feliz”, pois temia que não-economistas pudessem ignorar o conceito de indiferença. Aparentemente, a mera introdução da palavra “feliz” tem um efeito enquadramento poderoso, fazendo com que as estimativas subam cerca de 50% quando comparadas com a pergunta anterior.

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Feliz Natal (e boa sorte)!

Bicicletas aumentam em 30% a permanência de meninas na escola, na Índia.


Foi o que encontraram os pesquisadores Karthik Muralidharan e Nishith Prakash. A bicicleta afeta principalmente as meninas que vivem entre 5 a 10 Km da escola. Isto mostra: (i) como pequenas distâncias, isto é, pequenos custos, podem ter efeito substancial em algo tão importante no longo prazo como a educação; mas, também, que (ii) esses obstáculos podem ser, muitas vezes, resolvidos com medidas bastante simples.

Veja, abaixo, o vídeo dos pesquisadores:

Via Mankiw.

Previsivelmente Irracional


Suponha que a revista The Economist tenha três opções de assinatura:

  • a) Assinatura online por R$59,00
  • b) Assinatura impressa por R$125,00
  • c) Assinatura impressa + Versão online por R$125,00

Qual opção você escolheria?

Em um estudo, 84% das pessoas escolheram a assinatura impressa + online e 16% a assinatura online.  Isto é, as pessoas, na média, preferiram a opção “c” à opção “a”. Ninguém escolheu a opção “b”, afinal, não faria sentido pagar R$125,00 para ter somente a assinatura impressa tendo em vista que, pelo mesmo preço, você pode ter as duas assinaturas.

Agora imagine que a The Economist forneça apenas duas opções:

  • a) Assinatura online por R$59,00
  • c) Assinatura impressa + Versão online por R$125,00

Isto faria alguma diferença na sua escolha?

Neste mesmo estudo, ao apresentar apenas as duas opções, as preferências mudaram! 32% das participantes escolheram a assinatura impressa + online e 68% a assinatura online. Isto é, agora as pessoas preferem “c” a “a”.

Note que houve uma violação na consistência das preferências. A explicação para este comportamento é que, em geral, não temos muita habilidade para comparar preços de forma absoluta, mas o fazemos bem de forma relativa. Pagar R$125,00 reais por uma assinatura impressa e online é um bom negócio?  Olhando apenas as duas opções, “a” e “c”,  pode parecer caro, pois esta opção é mais do que o dobro da outra. Mas, ao colocar a opção “b”  com o mesmo preço da opção “c”, isso induz o consumidor a achar que, ao escolher “c”, está levando de graça a assinatura online – e esta opção passa a ser um ótimo negócio!

Este exemplo é de um trabalho de Dan Ariely, pesquisador de economia comportamental (na linha de Daniel Kahneman), que comecei a acompanhar mais de perto por sugestão de um amigo. Endosso aqui a recomendação. Além deste tema, o autor trata de outros assuntos interessantes: o que te motiva no trabalho? o que leva uma pessoa a ser desonesta? como tomamos decisões importantes?

Ariely mantém um site e blog e acabou de ministrar um curso no Coursera que me surpreendeu positivamente: vídeos animados, engraçados e bem explicados, além de bibliografia muito bem escolhida. O curso já está encerrado, mas se você correr o material ainda se encontra disponível.  Ou você pode conferir as apresentações no TED. Ariely também é autor de três livros de ecomia comportamental para leigos que viraram best-sellers. Todos já foram traduzidos para o português: Previsivelmente Irracional, Positivamente Irracional e A mais pura verdade sobre a desonestidade (em inglês há uma versão do Kindle com os três livros juntos).

Solucionando crimes com matemática e estatística


Enquanto Breaking Bad não volta, comecei a assistir ao seriado Numb3rs, cujo enredo trata do uso da matemática e da estatística na solução de crimes. Confesso que, a princípio, estava receoso. Na maior parte das vezes, filmes e seriados que tratam desses temas costumam, ou mistificar a matemática, ou conter erros crassos.

Todavia, o primeiro episódio da série abordou uma equação para tentar identificar a provável residência de um criminoso, sendo que: (i) os diálogos dos personagens e as explicações faziam sentido; e, algo mais surpreendente, (ii) as equações de background, apesar de não explicadas, pareciam fazer sentido. Desconfiei. Será que era baseado em um caso real?

E era. Bastou pesquisar um pouco no Google para encontrar a história do policial que virou criminologista, Kim Rossmo, em que o episódio foi baseado. E inclusive, encontrar também um livro para leigos, de leitura agradável, que aborda alguns dos temas de matemática por trás do seriado: The Numbers behind Numb3rs.

A primeira equação que Rossmo criou tinha a seguinte cara:

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A intuição por trás da equação pode ser resumida desta forma: o criminoso não gosta de cometer crimes perto da própria residência, pois isso tornaria muito fácil sua identificação; assim, dentro de uma certa zona B, a probabilidade de o criminoso residir em um certo local é menor quanto mais próximo este estiver do crime (esse é o segundo termo da equação). Entretanto, a partir de certo ponto, começa a ser custoso ao criminoso ir mais longe para cometer o crime – assim, a partir dali, a situação se inverte, e locais longe do crime passam a ser menos prováveis (esse é o primeiro termo da equação). Em outras palavras, você tenta calcular a probabilidade de um criminoso morar na coordenada (Xi , Xj), com base na distância desta com as demais coordenadas dos crimes (xn, yn), levando em conta o fato de a residência estar ou não em B. Os parâmetros da equação são estimados de modo a otimizar o modelo com base nos dados de casos passados.

Por mais simples que seja, a equação funcionou muito bem e Kim Rossmo prosseguiu com seus estudos em criminologia. Evidentemente que, como em qualquer modelo, há casos em que a equação falha miseravelmente, como em situações em que os criminosos mudam de residência o tempo inteiro – mas isso não é um problema da equação em si, pois o trabalho de quem a utiliza é justamente identificar se a situação é, ou não, adequada para tanto. Acho que este exemplo ilustra muito bem como sacadas simples e bem aplicadas podem ser muito poderosas!

PS: O tema me interessou bastante e o livro de Rossmo, Geographic Profiling, entrou para a (crescente) wishlist da Amazon.

O peso-morto das festas de fim-de-ano? Ou, como o economista deseja Feliz Natal.


É fim de ano. Provavelmente, você foi convidado para participar de um amigo-oculto da sua empresa. Você, animado, comprou aquele vinho bacana… mas, voltou com uma vela de Natal para casa. É capaz, ainda, de a pessoa que voltou com o seu vinho não ser um apreciador da bebida e, caso pudesse, ter preferido ficar com a sua vela.

O mesmo pode acabar acontecendo, também, nas trocas de presentes de Natal em família. Será que aquela roupa que você comprou para seu sobrinho mais novo era, realmente, o melhor uso que ele faria do dinheiro? Muito difícil. Você terá sorte se ele não falar na sua frente (e na frente de todos) que preferia um jogo de PlayStation 3. Nem ele e nem você saem felizes.

Todos esses são exemplos de ineficiência. Os presentes, em geral, perdem muito valor para quem os recebeu. E é aí que o economista, geralmente estraga-prazeres, entra para estimar qual é a perda que os presentes das festas de fim-de-ano geram na economia.

Waldfogel, há cerca de 20 anos, em artigo intitulado “o peso-morto do Natal“, estimou esta ineficiência para os EUA, com base em uma amostra de estudantes de economia de Yale. Resultado: os presentes recebidos perdiam cerca de 10% a 30% do valor, podendo gerar um “desperdício” anual de 4 a 13 bilhões de dólares (isso a dólares de 1992!).

Mas, nem todos os economistas querem acabar com a magia do Natal. E aquele rabisco desenho que seu filho fez especialmente para você, com um “te amo papai!” ao final? O custo foi quase zero, mas o valor do presente é quase inestimável! Deste modo, os resultados de Waldfogel foram contestados por Solnick e Hemenway. Os autores alegaram que amostra utilizada era muito restritiva e, assim, não representativa. Com uma amostra mais abrangente, envolvendo entrevistas em trens e aeroportos, o resultado dos autores foi em direção bastante diversa: dar presentes aumenta, em média, em 214% o valor recebido!

List e Shogren julgaram que ambos os artigos tinham um problema metodológico. Tentaram, assim, melhorar os resultados com leilões em que os sujeitos indicariam a quanto estavam dispostos a vender seus presentes de Natal. O resultado também foi de um ganho, mas menor do que anterior, entre 121% a 135%.

Por fim, Ruffle e Tykocinski argumentaram que as principais divergências entre os estudos decorreram, não da amostra utilizada, mas da forma como a pergunta foi formulada. Enquanto um perguntou “quanto dinheiro o tornaria indiferente”, para uma platéia de economistas, o outro perguntou “quanto dinheiro o deixaria igualmente feliz”, pois temia que não-economistas pudessem ignorar o conceito de indiferença. Aparentemente, a mera introdução da palavra “feliz” tem um efeito enquadramento poderoso, fazendo com que as estimativas subam cerca de 50% quando comparadas com a pergunta anterior.

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Feliz Natal (e boa sorte)!

Um efeito da pobreza


Tinha deixado escapar um post bastante interessante do Alex Tabarrok no Marginal Revolution sobre um artigo que discute um possível efeito imediato da pobreza: com recursos escassos, há uma tendência de focarmos naquilo que é mais urgente e não naquilo que é mais importante.

O paper buscou mostrar, com experimentos, que jogadores com menos “recursos” durante a partida acabaram por, na média, focar nas rodadas mais próximas, prestando menos atenção nas rodadas futuras. Este resultado é intuitivo, pois, dado que nossa razão é limitada, quanto mais problemas urgentes tivermos para lidar, mais difícil será dedicar-se a problemas não-urgentes mas extremamente importantes. Não só esses resultados podem sinalizar um possível (e muitas vezes negligenciado) efeito imediato da pobreza, como também dão (mais) uma explicação geral sobre muitas decisões que tomamos contra nosso próprio bem-estar no longo-prazo.

O culto da significância estatística II: Nate Silver


Após atuar com métodos estatísticos para previsão no Basebol, Nate Silver foi destaque nas previsões para a eleição presidencial dos Estados Unidos. Com a popularidade alcançada, seu livro “The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail-but Some Don’t” virou best-seller na Amazon.

O livro é voltado para o público geral, e trata dos percalços enfrentados no mundo da previsão, tentando distinguir quando e como a estatística pode ser utilizada e boas previsões podem ser feitas. Nate discute o trabalho de Kahneman sobre vieses cognitivos muito comuns, presentes principalmente quando lidamos com incerteza e probabilidade; discute o trabalho de Tetlock, que mostrou como, na média, “experts” políticos não são muito melhores do que um simples “cara-e-coroa” –  a não ser que eles tenham certas características, como uma visão plural e interdisciplinar, conhecimento sobre a própria ignorância entre outros fatores. Essas são armadilhas que todos que lidam com dados devem estar cientes, para buscar evitá-las.

Nate defende a necessidade de se ter uma teoria sólida para se tratar os dados –  e que essa necessidade aumenta no mundo com dados cada vez mais abundantes. Alega que, em geral, áreas em que previsões geralmente falham são aquelas em que a teoria ainda é nebulosa e que recorrem demasiadamente a modelos data-driven.  Ele aborda também a dificuldade inerente a sistemas não-lineares, sistemas dinâmicos,  leis de potência entre outras fatores que, se negligenciados, podem resultar em péssimas previsões.

Nate traz diversos exemplos (às vezes chega a ser exaustivo) para ilustrar seu ponto, passando por Basebol, Clima, Terremotos, Economia, Pôquer etc.

Mas, o capítulo 8 do livro foi o que me mais chamou a atenção. Em um livro para o público geral, e que virou best-seller, Nate resgata a literatura sobre as críticas aos testes de significância estatística (uma discussão mais extensa aqui, wikipedia aquialguns temas no blog aqui). Ele cita:

- o texto do Nickerson “Null Hypothesis Significance Testing: A Review of an Old and Continuing Controversy”;

- o texto do Cohen “The Earth Is Round (p < .05)”;

- o texto do Gill “The insignificance of null hypothesis significance testing”;

Entre outros. O tom que ele usa não é leve, atribuindo grande parte da culpa pelos métodos atualmente utilizados a Fisher. Seguem alguns trechos:

“Fisher é provavelmente mais responsável do que qualquer outro indivíduo pelos métodos estatísticos que ainda permanecem em amplo uso hoje. Ele desenvolveu a terminologia do teste de significância estatística e muito de sua metodologia” (p. 353).

“Estes métodos [testes de significância] desencorajam o pesquisador de considerar o contexto ou a plausibilidade de suas hipóteses [...] assim, você verá artigos aparentemente sérios sobre como sapos podem prever terremotos, ou como lojas como a Target geram grupos de ódio racial, que aplicam testes frequentistas para produzir resultados “estatisticamente significantes” (mas manifestamente ridículos)” (p.253).

“Os métodos fisherianos não nos encorajam a pensar sobre quais correlações implicam em causalidade e quais não. Talvez não seja surpresa que depois de passar uma vida interia pensando assim, Fisher perdeu a habilidade de dizer a diferença [entre causalidade e correlação] (p.255). Nate faz referência ao fato de Fisher defender que fumar não causa câncer.

Como o livro se tornou um best-seller, é bem provável que isso desperte a curiosidade do aluno, que geralmente aprende passivamente um algoritmo qualquer na sala de aula; e também que chame mais a atenção dos pesquisadores (e professores) sobre a forma como estão fazendo inferência. Por este motivo, acho que o impacto do livro será bastante positivo. O Nate propõe o uso de métodos Bayesianos; mas, como o livro não é técnico – e o universo bayesiano bastante amplo – difícil saber quais ele realmente defende. De qualquer forma, não caberiar aqui discutir isso agora (o Larry Wasserman chegou ao ponto de dizer que vai mostrar ao próprio Nate que ele não é baeysiano, mas sim que é um raving frequentista, desfilando como bayesiano. Vamos ver o que vai sair disso…).

Em resumo, vale lembrar que este não é um livro técnico e que, tampouco, Nate irá te ensinar a fazer previsões. Mas conseguirá fazer você refletir sobre as possibilidades e limitações, tanto dos pesquisadores quanto dos métodos estatísticos, em uma leitura agradável e recheada de exemplos práticos.