Medidas absolutas ou relativas?

Imagem de Peggy und Marco Lachmann-Anke por Pixabay 

Como mostrar que um investimento em melhoria foi uma boa decisão? Às vezes o benefício é evidente e não precisamos nos preocupar com maiores análises. Mas, na maioria das situações, os ganhos são marginais e devem ser determinados por meio de medidas que permitam comparar o antes e o depois.

Vamos imaginar que investimos na substituição de lâmpadas convencionais por outras mais modernas, na expectativa de que a conta de energia tenha redução, e desejamos avaliar o benefício. Apenas comparar o valor da conta nos dois momentos pode não refletir o ganho; fatores como uma mudança na bandeira tarifária poderiam impactar a análise. Então, melhor que observar os valores monetários, é comparar os consumos em kWh. Isso elimina um ruído (variação no preço) e soluciona parte do problema, mas ainda não é suficiente. Podemos estar comparando meses com diferentes quantidades de dias úteis; o consumo de fevereiro usualmente é menor que o de março.

Uma boa estratégia de análise é substituir os valores absolutos por indicadores relativos ou específicos. Nesse exemplo poderíamos, ao invés de comparar os consumos totais mensais, comparar os consumos por dia útil ou dia trabalhado em cada um dos meses. Essa técnica, útil em muitas situações, elimina diversos efeitos que ocorrem ao longo do tempo, permitindo observar as melhorias e identificar tendências com mais facilidade. Em resumo, na gestão devemos evitar o uso de valores absolutos como indicadores, substituindo-os sempre que possível por medidas relativas ou específicas.

Outro exemplo:

A meta de treinamento de “1500 Horas no ano” (número absoluto) pode ser afetada pela mudança na quantidade de trabalhadores. Já um indicador como “Horas de treinamento por colaborador/ano” (uma relação), não está sujeito a este tipo de problema.

Portanto, sempre insisto que relações, ou indicadores gerados com dados normalizados, isto é, que relacionam um valor absoluto a um fator comum, são melhores. Entretanto, os números absolutos fornecem informações sobre a grandeza dos parâmetros e resultados, sendo muitas vezes essenciais para avaliações técnicas e planejamentos. Por exemplo, a quantidade total de fertilizante produzida em determinado período permite fazer a programação de vendas ou de receitas em período de duração similar.

Os números absolutos são, também, os elementos que permitem o cálculo dos indicadores. Assim, a produção total no mês (número absoluto) permite estimar a produção média diária no período (indicador). Os números absolutos ainda podem ser úteis para a comparação de duas organizações ou sistemas, com o propósito de identificar aquela de maior porte, para que possam ser considerados determinados ganhos de escala.

Logo, os números absolutos, que podem ser expressos em diversas unidades de medida como moeda, toneladas, número de empregados, megawatts etc., permitem:

  • Colher dados de forma consistente.
  • Somar grandezas.
  • Ordenar sistemas por porte ou outra característica.
  • Calcular indicadores.

Logo, entre um e outro, em muitos casos precisamos dos dois. Mas, não há receita. Analise usando o bem senso.

Os Dragões do Éden

Comentários sobre o livro

Capa de Os Dragões do Eden

Uma análise sobre a evolução e o funcionamento do cérebro.

Carl Segan, conhecido principalmente pelos trabalhos de divulgação científica na área da astronomia, neste livro aborda um tema completamente diferente. Ele mostra as características e potencialidades do cérebro, fazendo comparações inclusive com outras formas de vida, e descreve o aprendizado decorrente de vários experimentos neurológicos.

Alguns trechos interessantes, lembrando que a obra é de 2002:

  • O Big Bang pode representar o início do universo ou pode constituir uma descontinuidade na qual a informação da história primitiva do universo foi destruída.
  • A maior parte dos organismos terrestres depende de sua informação genética que é “preestabelecida” no sistema nervoso em intensidade muito maior do que a informação extragenética, que é adquirida durante toda a vida. No caso dos seres humanos, e na verdade no caso de todos os mamíferos, ocorre exatamente o oposto.
  • Essa linguagem genética comum a todas as espécies constitui um ponto de apoio à teoria de que todos os organismos da Terra descendem de um único ancestral, situando a origem da vida há uns quatro bilhões de anos.
  • O mundo é muito velho e os seres humanos, muito recentes. Os acontecimentos importantes em nossas vidas pessoais são medidos em anos ou em unidades ainda menores; nossa vida, em décadas; nossa genealogia familiar, em séculos e toda a história registrada, em milênios. O modo mais didático que conheço para expressar essa cronologia cósmica é imaginar a vida de 15 bilhões de anos do universo (ou pelo menos sua forma atual desde o Big Bang) condensada em um ano. Toda a história conhecida ocupa os últimos 10 segundos do dia 31 de dezembro; e o tempo compreendido entre o declínio da Idade Média e o presente ocupa pouco mais que um segundo.
  • Uma espécie é um grupo capaz de produzir prole fértil através de cruzamento com outros membros da própria espécie, mas não de outras.
  • A menos que exista alguma necessidade biológica excepcionalmente forte para o sono, a seleção natural teria favorecido a evolução dos animais que não dormem.
  • Sem o incentivo vigoroso, a longo prazo e contínuo, da pesquisa científica fundamental, ficamos na posição de comer a própria semente que iria gerar o milho. Podemos escapar da desnutrição por mais um inverno, mas teremos extinta a última esperança de sobrevivência para o inverno seguinte.
  • A seleção natural serviu como uma espécie de peneira intelectual, produzindo cérebros e inteligência cada vez mais competentes para manipular as leis da natureza. Essa sintonia, extraída pela seleção natural, entre nossos cérebros e o universo pode ajudar a explicar um dilema proposto por Einstein: a mais incompreensível propriedade do universo, disse ele, é ser tão compreensível.
  • O capítulo 3 (O cérebro e a carroça) apresenta uma visão interessante e complementar ao processo evolutivo descrito por Darwin. Por exemplo:

“MacLean concebeu um modelo cativante da estrutura e da evolução cerebral que ele denomina o cérebro trino. “Somos obrigados”, diz ele, “a nos olhar e a olhar o mundo através dos olhos de três mentalidades bastante diferentes, duas das quais carecem do poder da fala”. O cérebro humano, sustenta MacLean, “compreende três computadores biológicos interligados”, cada um com “sua própria inteligência especial, sua própria subjetividade, seu próprio sentido de tempo e espaço, sua própria memória, suas funções motoras e outras”. Cada cérebro corresponde a uma etapa evolutiva importante separada. Os três cérebros são sabidamente distintos, em termos neuranatômicos e funcionais, e contêm distribuições acentuadamente diferentes dos neuroquímicos dopamina e colinesterase”.

“Eu vos, peço, e ao mundo inteiro, que me mostreis um caráter genérico (…) através do qual se possa distinguir entre o homem e o macaco. Posso assegurar que não conheço nenhum. Desejo que alguém me indique um. Contudo, se tivesse dito que o homem é um macaco, ou vice-versa, ter-me-ia exposto à sanha de todos os eclesiásticos. Pode ser que, como naturalista, eu devesse ter feito isso”. – Carl Linnaeus – Criador da taxonomia, 1788

O bispo Berkeley teve, entretanto, uma réplica sardônica: “Se o fato de os brutos não terem capacidade de abstração for considerado propriedade distintiva desse tipo de animal, receio que grande número daqueles que passam por homens deva ser incluído em seu número”.

Segundo Segan, quando sonhamos o lado esquerdo do cérebro descansa ou executa atividades “internas”. Assim, há mais espaço para que o lado direito, mais criativo, assuma o comando. Isso explicaria porque quase todos os atos criativos famosos consumados em estado onírico são atividades do hemisfério direito, e não do esquerdo.

Por fim, ele polemiza ao afirmar: ‘Quase sem exceção, todas as línguas humanas formaram uma polaridade, uma curva para a direita. “Direito” relaciona-se com a legalidade, o comportamento correto, os elevados princípios morais, a firmeza e a masculinidade; “esquerdo”, com a fraqueza, a covardia, a dispersão de propósito, o mal e a feminilidade.’

E, já próximo do final, ele analisa o desenvolvimento de parte do cérebro como um qualificador do ser humano, inclusive como eventual referência para a decisão da legalidade dos abortos, afirmando “a chave definitiva para a solução da controvérsia sobre o aborto seria a pesquisa da atividade neocortical antes do parto”.

Mas, na edição lida, a tradução para o português, ou a revisão, deixou um pouco a desejar.

Encontrar uma solução para um problema é enormemente facilitado pela certeza de que tal solução existe. – Carl Segan

O livro

Segan, Carl. Os Dragões do Éden. Editora Gradiva. 2002.

Indicador Número de Empregados

O número de empregados é a informação mais básica na gestão de pessoas, uma métrica que deve ser anterior à construção das pirâmides.

O número de empregados (Headcount) é uma estatística importante e o RH frequentemente é cobrado por essa informação porque ela está diretamente associada ao custo da folha, permite determinar o porte da organização e serve para o cálculo de muitos indicadores relacionados à mão de obra. Entretanto, dos pontos de vista técnico e de gestão, o “Número de Pessoas” é uma métrica ruim por ser um valor absoluto e muito abrangente.

O conjunto de trabalhadores de uma empresa inclui os empregados permanentes e temporários, os terceirizados, os aprendizes e os estagiários. Mas, para a métrica Número de Pessoas, interessam apenas os empregados permanentes e temporários, os chamados CLTs.

É surpreendente, mas em empresas grandes é comum que as áreas financeira e de gestão de pessoas respondam com números diferentes à clássica pergunta “Quantos empregados a empresa tem?” [1]. Isso não é um grande problema, mas internamente o RH precisa ter um critério padronizado ou estabelecer que o número oficial é o fornecido por algum dos sistemas, como o da folha de pagamento, por exemplo.

Força de Trabalho Equivalente

No cálculo da maioria dos indicadores que fazem uso da quantidade de pessoas, o Número de Empregados tem sido substituído, com vantagens, pela Força Equivalente de Trabalho (FTE), que corresponde ao número de pessoas trabalhando em tempo integral (40 horas/semana) que teria a mesma carga horária da equipe existente. Assim, duas pessoas que trabalham 20 horas por semana equivalem a uma em tempo integral, ou 1 FTE.

Usamos FTE para “Força de Trabalho Equivalente”, para preservar a mesma sigla do inglês Full Time Equivalent, já amplamente usada no Brasil. Mas outros nomes, como “Número Ajustado de Empregados”, também são usados [2]. A Força de Trabalho Equivalente permite comparações difíceis em um ambiente em que trabalhadores em tempo parcial ou horas reduzidas são cada vez mais comuns. Assim, muitas empresas monitoram a receita gerada por FTE, a remuneração média por FTE e até o custo da área de RH por FTE.

O cálculo da FTE é feito pela soma do total das horas de trabalho normal (horas contratadas) dos empregados de tempo integral e tempo parcial em uma semana dividido por 40. Ou seja:

FTE = total de horas contratadas do total dos empregados por semana/40

Uma alternativa comum consiste em dividir o total das horas de trabalho em determinado período, por exemplo um mês, pelo número de horas que seriam trabalhadas por um empregado contratado para fazer o equivalente a 40 horas por semana nesse mesmo mês.

Nas análises devemos ser cuidadosos com as métricas que adotam o FTE como denominador, lembrando que este número não representa o número real de pessoas da equipe. Outro cuidado é com os diferentes modos de calcular a FTE. A Saratoga, por exemplo, efetua o cálculo com base nas horas trabalhadas, ao invés das horas contratadas. Este tipo de resultado pode distorcer a comparação de indicadores que fazem uso do FTE.

Um exemplo de uso

O tamanho da função RH tem crescido nos Estados Unidos, com os resultados indicando um aumento de 3% desde 2002, resultando em uma relação de 85 empregados para cada profissional de RH em 2003. Na Europa, entretanto, a mudança foi insignificante. Em 2001, a relação de empregados (FTE) para empregados no RH (FTE) era de 88 para 1 e, em 2003, subiu para 90 para 1. Durante esse tempo, os custos por FTE do departamento de RH na Europa cresceram de €1.107,00 em 2001 para €1.135,00 em 2003.

Fonte: PricewaterhouseCoopers. Key trends in human capital: A global perspective. Jan. 2008.

Meta

Exceto nos casos de downsizing, é muito raro que o RH tenha como objetivo alcançar um número determinado de pessoas. Quando a empresa vai ao mercado para contratar ou, ao contrário, faz desligamentos, ela está buscando fazer adequações que, em princípio, não objetivam alcançar um determinado número de empregados. Portanto, a meta do RH deve ser o preenchimento das posições abertas e não alcançar um número definido de empregados.

Dicas

  • Embora valores como o número médio de empregados em determinado período possam ser fracionários, é melhor arredondar e apresentar sempre como um número inteiro.
  • Em vez de destacar apenas a mudança líquida geral, é melhor mostrar a movimentação das pessoas. Colocar os números de empregados no contexto certo permite responder à questão que efetivamente interessa: Há um déficit ou superávit no grupo de pessoas que atendem necessidades específicas como vendas ou produção?

Em resumo

Gente é o foco da gestão de pessoas. Assim, embora o número de empregados seja uma informação importante para os administradores, na prática não costuma ser um indicador por não estar associado a um resultado desejado. O que se quer, na verdade, é produtividade.

Headcount. Se você não mostra quanto custa, vão imaginar pior. Se você não mostra o benefício, poucos vão ver.

Referências

1. Rubenstein, Paul. 3 Ways to Make Headcount Data More Impactful to Your CEO. November 27, 2018. Disponível em https://www.visier.com/clarity/headcount-data-more-impactful-to-ceo/ Acesso em 28.04.19.

2. Assis, Marcelino Tadeu de. Indicadores de Gestão de Recursos Humanos: usando indicadores demográficos, financeiros e de processos na gestão do capital humano. Qualitymark. Rio de Janeiro. 1ª Edição. 2005.

Eureka! the science and art of insights

Comentários sobre o livro

Capa do livro Eureka!

Escrito por um experiente profissional da indústria de pesquisas, o livro descreve a mecânica pela qual geramos os insights que revolucionam a tecnologia ou apenas nos trazem alguma simplificação na vida pessoal e profissional.

O texto resultou de extensa pesquisa, incluindo referências a autores e personagens conhecidos, como Carl Segan, Kahneman e Sherlock Holmes, e entrevistas com profissionais de áreas tão inesperadas como arqueólogos, agentes secretos, policiais e pesquisadores em universidades.

O resultado é um livro interessante e inspirador que traz, com  algumas tiradas bem-humoradas, uma nova visão sobre como as ideias surgem e como podem ser cultivadas para se tornarem mais comuns. Recomendo!

Alguns trechos:

  • Gerar um insight envolve cinco etapas: reunir matérias-primas, analisá-las em sua mente, deixar seu inconsciente buscar conexões novas e diferentes, ter um momento de eureca, quando a ideia vem à tona e ter o insight validado.
  • Interpretamos novas informações fazendo conexões com o que já sabemos.
  • Tendemos (inconscientemente) a ignorar informações que não queremos ouvir.

Crítico das soluções automáticas, como as decorrentes do uso da estatística sem levar em conta o contexto, ele alerta:

  • Cuidado com as correlações: As vendas do iPhone estão quase perfeitamente correlacionadas (0,999) com o número de pessoas que morreram por cair de escadas, no mesmo período, nos EUA e no Reino Unido. As vendas do iPhone também estão quase igualmente perfeitamente correlacionadas com o consumo de queijo americano;  gastos dos EUA em ciência, espaço e Tecnologia; e com o comparecimento ao Animal Kingdom da Disney World, de acordo com dados que você pode analisar no divertido site Spurious Correlations.  E embora esses exemplos sejam obviamente ridículos, a mesma coisa pode acontecer em qualquer análise, especialmente se focalizarmos nossa atenção em testes de significância estatística. Então, da próxima vez que alguém perguntar: “Isso é estatisticamente significativo?”  devemos considerar se essa é a pergunta certa. Uma pergunta melhor seria “as diferenças são significativas?

Grenville investigou soluções adotadas em outras atividades, como a da inteligência, entrevistando um profissional da CIA, e descreve, sugerindo adaptações, a metodologia usada pela agência para prevenir – com algum sucesso – os vieses. Sobre o tema, ele afirma:

  • Existem pelo menos 288 vieses cognitivos conhecidos – cobrindo tudo, desde a ancoragem até o efeito Zeigarnik. O problema com o viés cognitivo é que você não pode evitá-lo.  Você pode estar ciente disso.  Você pode tentar mitigá-lo.  Mas você não pode impedir que aconteça.
  • A visão em túnel é perigosa porque pode nos direcionar a encontrar o que esperamos, ao invés do que é real.
  • Mas há outro preconceito, um meta preconceito no qual [a professora de psicologia de Princeton] Emily Pronin e outros trabalharam, chamado de ponto cego do preconceito.  A ideia é que estamos cegos para o fato de que esses vieses cognitivos  nos afetam. Podemos ver os preconceitos em outras pessoas, mas achamos que somos imunes a eles.

E recomenda: Gere mais de uma hipótese.  Se há algo a ser explicado, pense em todas as diferentes maneiras pelas quais isso poderia ser explicado.  Em seguida, pense em testes pelos quais você pode refutar sistematicamente cada uma das alternativas.  A que sobrevive, a hipótese que resiste à refutação nesta seleção darwiniana entre ‘múltiplas hipóteses de trabalho’, tem uma chance muito melhor de ser a resposta certa do que se você simplesmente tivesse adotado a primeira ideia que chamou sua atenção.

Como alternativas para minimizar os problemas causados pelos vieses, ele recomenda o trabalho em equipe e o uso dos métodos estruturados para análise e investigação. Inclusive do mais básico deles, a Lista de Verificação. Afinal, listas de verificação e outras técnicas analíticas estruturadas podem nos lembrar de considerar alternativas e não apenas nos contentar com uma conclusão que seja fácil e faça sentido.

Mas alerta: Processos de análise estruturados – quando mal projetados e mal utilizados – podem emburrecer as coisas. E se excessivamente prescritivo pode, involuntariamente, produzir problemas.

Eu assisto muitos filmes de astronautas… Principalmente Star Wars.  E até Han e Chewie usam uma lista de verificação. – Jon Stewart

Em resumo, ele acredita que os insights, embora misteriosos, podem ser trazidos à luz por meio da aplicação de um processo deliberado e com mentalidades específicas. E cita que no livro The Evolution of Physics, Albert Einstein e Leopold Infeld ressaltam a importância desse processo: “A mera formulação de um problema é muito mais essencial do que sua solução, que pode ser apenas uma questão de habilidades matemáticas ou experimentais.  Levantar novas questões, novas possibilidades, olhar velhos problemas de um novo ângulo, requer imaginação criativa e marca um avanço real na ciência”.

Ele também valoriza a sabedoria popular e insere várias citações no texto. Destaquei algumas:

Vemos apenas o que sabemos. – Johann Wolfgang von Goethe

Os seres humanos são animais em busca de padrões que preferem até mesmo uma teoria ruim ou uma teoria da conspiração a nenhuma teoria. – Christopher Hitchens

Não coloque sua fé no que as estatísticas dizem até que você tenha considerado cuidadosamente o que elas não dizem. – William W. Watt

A história da ciência, como a história de todas as ideias humanas, é uma história de sonhos irresponsáveis, de obstinação e de erro.  Mas a ciência é uma das poucas atividades humanas – talvez a única – em que os erros são sistematicamente criticados e com bastante frequência, com o tempo, corrigidos. – Karl Popper

A dúvida é uma condição incômoda, mas a certeza é ridícula. – Voltaire.

Aparelhos elaborados desempenham um papel importante na ciência de hoje, mas às vezes me pergunto se não estamos inclinados a esquecer que o instrumento mais importante na pesquisa deve ser sempre a mente do homem. – Kevin Dunbar

Reservar um tempo para pensar sobre o que está ausente é um desafio. Não há nada para olhar, nenhum número para analisar, nenhum teste para sugerir significância. Nada! – Andrew Grenvile

O livro

Andrew Grenville, Andrew. Eureka! the science and art of insights. Maru, Toronto. 2020. Disponível na Amazon.

REVIEW (English)

Written by a seasoned research industry professional, the book describes the mechanics by which we generate the insights that either revolutionize technology or just bring us some simplification in our personal and professional lives.

The text resulted from extensive research, including references to well-known authors and characters such as Carl Segan, Kahneman and Sherlock Holmes, and interviews with professionals in such unexpected fields as archaeologists, secret agents, law enforcement officers and university researchers.

The result is an interesting and inspiring book that brings, with some humorous tirades, a fresh look at how ideas emerge and how they can be cultivated to become more common. I recommend!

Reunião de Análise Crítica

A Análise Crítica, ou verificação criteriosa dos processos e seus resultados, deve ser feita de forma sistemática e frequente.

Uma das etapas mais importantes deste processo é a Reunião de Análise Crítica, em que diferentes opiniões, conhecimentos e pontos de vista enriquecem as interpretações. O planejamento da reunião deve incluir:

• Lista de participantes, tomando o cuidado de incluir todos os envolvidos, independentemente do nível hierárquico, pois não é uma reunião de gerentes ou supervisores, mas de profissionais.

• Frequência, que pode ser mensal, trimestral, etc., conforme as características do processo sob análise, mas não deve variar.

• Disponibilidade dos dados, de preferência também na forma de gráficos ou diagramas, além das tabelas, para facilitar a interpretação.

A análise crítica deve observar dois aspectos: os resultados obtidos, comparativamente às expectativas, e a execução física dos planos de ações para melhoria ou correção.

Thinking Fast and Slow

Comentários e um resuminho sobre o livro

O livro é interessante e descreve influências em nosso comportamento que sequer imaginamos, justificando com exemplos alicerçados em pesquisas científicas. Muitos dos experimentos descritos são curiosos e têm resultados surpreendentes, ao menos para não psicólogos.

O texto explora a forma humana de pensar, analisar e decidir com base nos dois processos relativamente independentes e mostra o quão irracionais somos na maioria das análises casuais e nas decisões do dia a dia, explicando os mecanismos psicológicos e evolutivos que levam o ser humano a se comportar com pouca racionalidade.

O autor descreve nossa vida mental pela metáfora de dois agentes, chamados Sistema 1 e Sistema 2, que respectivamente produzem os pensamentos rápido e lento.

O Sistema 1 opera de forma automática e rápida, com pouco ou nenhum esforço e nenhuma sensação de controle voluntário.

O Sistema 2 atribui atenção às atividades mentais complexas que a exigem, incluindo cálculos complexos.  As operações do Sistema 2 são frequentemente associadas à experiência subjetiva de escolha e concentração.

O Sistema 1 responde mais fortemente às perdas do que aos ganhos (aversão à perda), o que explica muitas decisões pouco racionais. Enquanto a estatística exige pensar em muitas coisas ao mesmo tempo, algo que o Sistema 1 não foi projetado para fazer.

Alguns destaques:

  • Você dispõe de um orçamento limitado de atenção que pode alocar às atividades. Isso influencia as análises e as decisões.
  • As pupilas são indicadores sensíveis de esforço mental – dilatam-se substancialmente quando as pessoas multiplicam números de dois dígitos e dilatam-se mais se os problemas forem ainda mais difíceis.
  • Uma compreensão mais profunda de julgamentos e escolhas requer um vocabulário mais rico do que o disponível na linguagem cotidiana.
  • A essência das heurísticas intuitivas é que, quando nos deparamos com uma pergunta difícil, geralmente respondemos à outra mais fácil, geralmente sem perceber a substituição.
  • Prestamos mais atenção ao conteúdo das mensagens do que às informações sobre sua confiabilidade e, como resultado, terminamos com uma visão do mundo ao nosso redor que é mais simples e mais coerente do que os dados justificam.
  • Além do nível de renda de saciedade, você pode comprar experiências mais prazerosas, mas perderá parte de sua capacidade de aproveitar as mais baratas!
  • Na prática as pessoas não aprendem nada com meras estatísticas. Um ou dois casos individuais representativos, para influenciar o Sistema 1, são mais eficazes.
  • Empresas com CEOs premiados posteriormente apresentam desempenho inferior, tanto no valor das ações quanto no desempenho operacional. Ao mesmo tempo, a remuneração do CEO aumenta, os CEOs passam mais tempo em atividades fora da empresa – como escrever livros e participar de conselhos externos – e são mais propensos a se envolver no gerenciamento de resultados.
  • Em suas decisões, as pessoas superestimam as probabilidades de eventos improváveis e exageram as chances de ocorrer eventos improváveis
  • Conforme previsto pelo chamado mecanismo de “negligência do denominador” eventos de baixa probabilidade são muito mais ponderados quando descritos em termos de frequências relativas (quantas) do que quando declarados em termos mais abstratos de “chances”, “risco” ou “probabilidade” (qual a probabilidade). Por exemplo, se querem que as pessoas se preocupem com o risco, o descrevem como 1 morte por 1.000, ao invés de 0,1%.
  • A assimetria no risco de arrependimento favorece escolhas convencionais e avessas ao risco.
  • Os dois “eus” são o eu da experiência, que vive a vida, e o eu da lembrança, que registra os pontos e faz as escolhas. O segundo influencia mais as decisões que tomamos.
  • Uma linguagem mais rica é essencial para a habilidade de crítica construtiva.

Um caso representativo da lógica.

Considere dois proprietários de automóveis que buscam reduzir seus custos:

Adam muda de um bebedor de gasolina de 12 mpg (milhas por galão) para um bebedor ligeiramente menos voraz que funciona a 14 mpg.

A ambientalmente virtuosa Beth muda de um de um carro de 30 mpg para um que consegue 40 mpg.

Suponha que os dois motoristas viajem distâncias iguais ao longo de um ano. Quem vai economizar mais gasolina com a troca do veículo? Você quase certamente compartilha da intuição generalizada de que a ação de Beth é mais significativa do que a de Adam: ela reduziu o mpg em 10 milhas em vez de 2, e em um terço (de 30 para 40) em vez de um sexto (de 12 para 14). Agora envolva seu Sistema 2 e resolva-o. Se os dois proprietários de carros dirigirem 10.000 milhas, Adam reduzirá seu consumo de escandalosos 833 galões para ainda chocantes 714 galões, com uma economia de 119 galões. O uso de combustível de Beth cairá de 333 galões para 250, economizando apenas 83 galões. O quadro de mpg está errado e deve ser substituído pelo quadro de galões por milha (ou litros por 100 quilômetros, que é usado na maioria dos outros países). As intuições enganosas fomentadas pela estrutura do mpg provavelmente enganarão os formuladores de políticas, bem como os compradores de automóveis.

Uma leitura recomendada para todos, mas especialmente para jornalistas e outros profissionais da comunicação, que têm responsabilidade por entender e transmitir informações.

Nossa reconfortante convicção de que o mundo faz sentido repousa sobre uma base segura: nossa capacidade quase ilimitada de ignorar nossa ignorância. – Daniel Kahneman

O Significado de Tudo – Pensamentos de um cidadão-cientista

Uma interpretação filosófica e bem fundamentada da ciência.

Comentários sobre o livro

O livro apresenta uma série de três palestras proferidas pelo Dr. Richard Feynman, em abril de 1963,  na Universidade de Washington (Seattle).

O livro tem 3 partes. A primeira é uma ótima introdução à filosofia da ciência.

Na segunda ele comenta as relações entre a ciência e a religião e entre a ciência e a política, com ênfase na liberdade de pensamento e expressão.

Na terceira parte ele retorna com uma belíssima aula sobre a filosofia da ciência, um texto que faria muito bem a todas as pessoas, especialmente aos jornalistas, que têm a responsabilidade de interpretar e comunicar fatos para o público.

Alguns trechos selecionados e que merecem reflexão:

  • Existem grandes ideias desenvolvidas na história do homem, e essas ideias não duram a menos que sejam passadas propositalmente e claramente de geração em geração.
  • O conhecimento não tem valor real se tudo o que você pode me dizer é o que aconteceu ontem.
  • Todo conhecimento científico é incerto.
  • A taxa de desenvolvimento da ciência não é a taxa em que você faz observações apenas, mas, muito mais importante, a taxa em que você cria coisas novas para testar.
  • Não há lógica em calcular a probabilidade ou a chance de que algo aconteça depois que aconteceu.
  • Ninguém entende o mundo em que estamos, mas algumas pessoas entendem mais que as outras.
  • A cada homem é dada a chave dos portões do céu.  A mesma chave abre as portas do inferno. – Referindo-se ao uso da tecnologia para o bem ou para o mal.
  • Existem várias técnicas especiais associadas à prática de fazer observações, e muito do que é chamado de filosofia da ciência se preocupa com a discussão dessas técnicas.
  • Todos os outros aspectos e características da ciência podem ser entendidos diretamente quando entendemos que a observação é o julgamento final de uma ideia.
  • Na ciência, não há interesse nos antecedentes do autor de uma ideia ou em seu motivo para defendê-la.
  • A exceção testa a regra. Esse é o princípio da ciência.  Se houver uma exceção a qualquer regra, e se isso puder ser provado por observação, essa regra está errada.
  • É surpreendente que as pessoas não acreditem que haja imaginação na ciência. É um tipo de imaginação muito interessante, ao contrário da do artista. A grande dificuldade é tentar imaginar algo que você nunca viu, que seja consistente em todos os detalhes com o que já foi visto, e que seja diferente do que foi pensado; além disso, deve ser definitiva e não uma proposição vaga. Isso é realmente difícil.
  • Repórteres e comentaristas de jornais – há um grande número deles que presumem que o público é mais estúpido do que eles, que o público não consegue entender coisas que eles [os repórteres e os comentaristas] não conseguem entender. – Richard Feynman

A nota do editor encerra com a mensagem: “Ouro puro, poesia pura, Feynman puro”. É verdade, também em minha pouco importante opinião. Ler os livros do Feynman é prazeroso como conversar com alguém inteligente.

O livro

Feynman, Richard.  O Significado de Tudo: Pensamentos de um cidadão-cientista (The meaning of it all). Perseus Books. Reading, Massachusetts. 1998.

Vale a pena usar indicadores?

Desenho de um executivo apontando para um quadro com um gráfico de linha indicando crescimento do indicador – Clique em “Autorizar imagens” para ver.

Os gurus da administração insistem que a boa gestão deve ser baseada em fatos e dados. Por isso, defendem o uso de indicadores. Também os prêmios e as normas de qualidade na gestão enfatizam que usar métricas é essencial.

Mas, no dia a dia, o uso de indicadores é frequentemente associado ao controle e à burocracia. Isso faz com que a ferramenta seja mal vista pelos colaboradores.

Segue uma lista dos benefícios no uso de indicadores bem escolhidos:

  • Mostrar o sucesso – a melhoria dos resultados, especialmente quando apresentada graficamente, é uma forma convincente de mostrar o sucesso da gestão, estimulando e motivando a equipe.
  • Monitorar o desempenho – o monitoramento dos resultados permite antecipar quando um processo tende a sair do controle ou dos limites especificados.
  • Delegar – a objetividade e o foco possíveis, quando o diálogo é feito com a ajuda de indicadores e metas, facilita a delegação e a autonomia das pessoas e equipes.
  • Compreender a contribuição – a divulgação das relações entre os indicadores permite que as pessoas, equipes e áreas percebam de que forma participam dos resultados da organização, trazendo um senso de pertencimento.
  • Aprimorar os processos – o acompanhamento dos resultados dos indicadores favorece o aprendizado e a busca de alcançar as metas, estimula a melhoria contínua dos processos.
  • Comparar com outros (benchmaking) – permite identificar boas práticas e estimula a melhoria e a troca de experiências.
  • Dar foco ao que é importante – a referência periódica aos indicadores evidencia, para as pessoas, os pontos importantes para o processo ou para a organização.

Essas vantagens são reais? Existe mais alguma? Comente.

Envisioning Information: Narratives of space and time

Comentários sobre o livro

Capa do livro Envisioning Information

O livro, embora interessante, difere dos anteriores [1, 2 e 3] na objetividade e enfoque prático. Assim, mais do que orientar à produção de gráficos e imagens visualmente comunicativos, o texto apresenta muitas curiosidades e chama a atenção para detalhes que tornam a observação do mundo mais interessante. Seja pela exposição feita por Galileu sobre as luas de Júpiter, seja pelas características dos impressos com horários de trens e aviões ou, ainda, por analisar notações usadas para descrever passos de dança.

De qualquer modo, é uma leitura interessante para profissionais envolvidos na comunicação ou nas artes visuais.

Alguns destaques do texto:

  • Apesar da beleza e da utilidade do melhor trabalho, o design da informação despertou pouca atenção crítica ou estética: não há Museu de Arte Cognitiva.
  • Não importa o que aconteça, a premissa moral operacional do design da informação deve ser que nossos leitores estejam alertas e cuidadosos; eles podem estar ocupados, ansiosos para seguir em frente, mas não são estúpidos.
  • Dados espalhados por páginas e páginas exigem que os visualizadores confiem na memória visual – uma habilidade fraca – para fazer um contraste, uma comparação, uma escolha.
  • A quantidade de detalhes é uma questão completamente separada da dificuldade de leitura. A desordem e a confusão são falhas de design, não atributos de informação.
  • Na leitura, não lemos letras, mas palavras, palavras como um todo, como uma “imagem da palavra”. Estudos de oftalmologia mostram que, quanto mais as letras são diferenciadas umas das outras, mais fácil é a leitura.
  • A simplicidade é uma preferência estética, não uma estratégia de exibição de informações, não um guia para a clareza.
  • Entre os recursos mais poderosos para reduzir o ruído e enriquecer o conteúdo dos displays está a técnica de estratificação e separação, estratificando visualmente vários aspectos dos dados.

Outras citações

Medidas da variabilidade estão no cerne do raciocínio quantitativo.  – R. A. Fisher, fundador da estatística moderna, em 1925.

Não há nada tão misterioso quanto um fato claramente descrito. – Garry Winogrand, fotógrafo

Pintar bem é simplesmente isto: colocar a cor certa no lugar certo. – Paul Klee

Referência

  1. Tufte, Edward R. Data Analysis for Politics and Policy. Yale University. Prentice Hall. Inc., Englewood Cliffs. N.J. 1974. Meus comentários em: https://www.linkedin.com/pulse/data-analysis-politics-policy-d%C3%B3rian-bachmann/
  2. Tufte, Edward R. Data Analysis for Politics and Policy. Yale University. Prentice Hall. Inc., Englewood Cliffs. N.J. 1974. Meus comentários em: https://www.linkedin.com/pulse/data-analysis-politics-policy-d%C3%B3rian-bachmann/
  3. Tufte, Edward R. Data Analysis for Politics and Policy. Yale University. Prentice Hall. Inc., Englewood Cliffs. N.J. 1974. Meus comentários em: https://www.linkedin.com/pulse/data-analysis-politics-policy-d%C3%B3rian-bachmann/

O livro

Tufte, Edward R. Envisioning Information: Narratives of space and time. Graphics Press. Connecticut. Sixth printing, February 1998.

Previsões são úteis para estabelecer metas. Mas, cuidado com elas!

Previsões (forecastings) são estimativas da probabilidade de um determinado resultado acontecer ou ser alcançado. Uma boa previsão inclui palavras como: É certo que, é bem provável que, possivelmente vai, é incerto se, é pouco provável que etc.

Na prática, usamos informações históricas:

E estimamos ocorrências futuras [1]:

As previsões são parte do processo para estabelecer metas adequadas. Se o processo está estável, podemos concluir que – se não fizermos nada – os resultados existentes serão mantidos ao longo do tempo. Assim, qualquer meta superior ao resultado atual representa algum progresso.

Se a previsão indica que os resultados irão piorar ao longo do tempo, como a produção de uma máquina que está envelhecendo ou a venda de um produto que está se tornando obsoleto, a meta para manter o desempenho atual já tem uma dose de desafio.

Projeções apontam expectativas. Metas devem apontar intenções.

Então, antes de estabelecer uma meta, quase sempre é útil prever o resultado que seria obtido se não houvesse qualquer ação corretiva ou de melhoria. Só assim poderemos escolher uma  meta que atenda aos requisitos de ser, ao mesmo tempo, desafiante e factível.

O trabalho de fazer previsões também é útil para conhecer melhor os processos, o que resulta não só em metas mais consistentes, mas também em planos de ações mais bem elaborados.

Alguns métodos para fazer previsões [2]:

  • Intuição.
  • Projeção ou extrapolação de tendência.
  • Consenso, como o método Delphi.
  • Simulação.
  • Descrição de cenários.
  • Árvore de decisões.
  • Combinação de previsões.

Dica: É importante que as projeções, quando representadas em um gráfico como continuidade de resultados já obtidos, sejam mostradas de uma forma diferente, por exemplo por uma linha tracejada ou uma barra de cor diferente (de preferência mais suave).

Na análise de dados, use sempre o termo previsão. Quem faz predição é astrólogo.

Referências

1 – Administração da Produção p/ BNDES (Profissional Administração) – 2019. Aula 00. Prof. Tiago Zanolla. Estratégia Concursos. p. 29. Disponível em www.estrategiaconcursos.com.br. Acesso em 26.03.20.

2 – Walonick, David S. An Overview of Forecasting Methodology. Disponível em https://www.statpac.org/research-library/forecasting.htm Acesso em 20.11.18.

Veja também:

  • Silver, Nate. The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail-But Some Don’t. The Penguin Press. New York, 2012. (Em inglês) – Que mostra os cuidados e perigos das projeções.