Saturday, October 18, 2008

Análise Objetiva ou Subjetiva?

Para decidir entre análises que primam pela objetividade ou pela subjetividade temos que decidir onde iremos aplica-las. Primeiro vamos definir os termos para a discussão:

Uma análise objetiva é aquela que pode ser replicada em qualquer lugar do mundo, utilizando um algoritmo que defina o experimento de forma precisa. Uma análise subjetiva não pode ser replicada pois ela faz sentido apenas para um indivíduo (ou um grupo pequeno de indivíduos). Esta última envolve conhecimentos pessoais, superstições e coisas do tipo. Contudo, o conhecimento pessoal, subjetivo pode se tornar objetivo desde que este seja comprovado cientificamente. Assim definimos:

CSC:
conhecimento subjetivo comprovado;

CSP: conhecimento subjetivo particular;

Se o CSC for utilizado em uma análise, esta será objetiva. O mesmo não ocorre com o CSP. Isso não implica que o CSP deve ser descartado, ele deve ser considerado uma hipótese a ser testada e, quem sabe um dia, ele vire um CSC. O CSP ainda pode ser utilizado em teorias dos jogos e em outras situações em que a objetividade não seja essencial. Contudo na ciência, o conhecimento objetivo deve ser mantido como prioridade. O avanço da ciência depende da objetividade dos experimentos e análises para que a hipótese possa ser validada por outros pesquisadores.

O que devemos deixar claro é que qualquer modelo carrega subjetividade em algum nível. Se o modelo considerar apenas o CSC, então ele é dito ser objetivo, se o modelo considera CSP, então ele é dito ser subjetivo.

Em estatística há duas vertentes bem divididas quase como água e óleo. A primeira e mais antiga é a estatística bayesiana, que sofreu um período de descaso por não haver métodos computacionais que tratassem os problemas intrínsecos desta abordagem. Seu retorno se deve basicamente ao advento dos computadores e métodos computacionais. A outra vertente é conhecida como estatística clássica. Há uma diferença básica entre estas duas principais abordagens, a saber:

  1. Na estatística Bayesiana subjetivista considera-se que as quantidades desconhecidas são variáveis aleatórias. Os parâmetros de interesse seguem uma distribuição a priori que não depende de quantidades desconhecidas. A medida de probabilidade conjunta que governa as variáveis observáveis e não observáveis é conhecida.
  2. Na estatística clássica a quantidade de interesse pode ser aleatória ou fixa (índices de probabilidades), a medida que governa os dados observáveis e não observáveis não é conhecida. Tal medida de probabilidade pertence a uma família de probabilidades que será estimada utilizando os dados observados.
É importante notar que esta definição de estatística clássica engloba Bayesianos objetivos.

Assim concluímos este post alertando que análises subjetivas tem seu campo de aplicação. Contudo, este não é o caso da ciência, a não ser que o conhecimento subjetivo inserido na distribuição a priori (no caso da abordagem bayesiana) seja comprovado cientificamente.

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