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Alex Edmans: What to trust in a "post-truth" world
Alex Edmans: No que confiar em um mundo "pós-verdade"
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Só se você estiver realmente aberto à possibilidade de estar errado, você pode aprender, diz o pesquisador Alex Edmans. Em uma palestra perspicaz, ele explora como o viés de confirmação, a tendência de apenas aceitar informações que sustentam suas crenças pessoais, pode levá-lo a se desviar das redes sociais, na política e além, e oferece três ferramentas práticas para encontrar evidências nas quais você possa realmente confiar (Dica: indique alguém para ser o advogado do diabo em sua vida).
Alex Edmans - Finance professor, editor
Alex Edmans uses rigorous academic research to influence real-life business practices -- in particular, how companies can pursue purpose as well as profit. Full bio
Alex Edmans uses rigorous academic research to influence real-life business practices -- in particular, how companies can pursue purpose as well as profit. Full bio
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00:13
Belle Gibson was a happy young Australian.
0
1675
2920
Belle Gibson era
uma jovem australiana feliz.
uma jovem australiana feliz.
00:16
She lived in Perth,
and she loved skateboarding.
and she loved skateboarding.
1
4619
3023
Morava em Perth e adorava andar de skate.
00:20
But in 2009, Belle learned that she had
brain cancer and four months to live.
brain cancer and four months to live.
2
8173
4449
Mas em 2009, Belle descobriu que tinha
câncer no cérebro e quatro meses de vida.
câncer no cérebro e quatro meses de vida.
00:25
Two months of chemo
and radiotherapy had no effect.
and radiotherapy had no effect.
3
13034
3533
Dois meses de quimioterapia
e radioterapia não fizeram efeito.
e radioterapia não fizeram efeito.
00:29
But Belle was determined.
4
17145
1500
Mas Belle era determinada.
00:30
She'd been a fighter her whole life.
5
18669
2130
Ela tinha sido uma lutadora a vida toda.
00:32
From age six, she had to cook
for her brother, who had autism,
for her brother, who had autism,
6
20823
3294
Desde os seis anos, teve que cozinhar
para o irmão, que tinha autismo,
para o irmão, que tinha autismo,
00:36
and her mother,
who had multiple sclerosis.
who had multiple sclerosis.
7
24141
2388
e para a mãe dela,
que tinha esclerose múltipla.
que tinha esclerose múltipla.
00:38
Her father was out of the picture.
8
26553
1754
O pai dela estava fora de cena.
00:40
So Belle fought, with exercise,
with meditation
with meditation
9
28736
3286
Belle lutou, com exercícios, meditação
00:44
and by ditching meat
for fruit and vegetables.
for fruit and vegetables.
10
32046
2840
e trocando a carne por frutas e legumes.
00:47
And she made a complete recovery.
11
35387
2200
E ela teve uma recuperação completa.
A história de Belle se tornou viral.
00:50
Belle's story went viral.
12
38784
1579
00:52
It was tweeted, blogged about,
shared and reached millions of people.
shared and reached millions of people.
13
40387
3393
Foi tuitada, "blogada", compartilhada
e atingiu milhões de pessoas.
e atingiu milhões de pessoas.
00:56
It showed the benefits of shunning
traditional medicine
traditional medicine
14
44246
3111
Mostrou os benefícios de trocar
a medicina tradicional
a medicina tradicional
00:59
for diet and exercise.
15
47381
1467
por dieta e exercício.
01:01
In August 2013, Belle launched
a healthy eating app,
a healthy eating app,
16
49381
4498
Em agosto de 2013, Belle lançou
um aplicativo de alimentação saudável,
um aplicativo de alimentação saudável,
01:05
The Whole Pantry,
17
53903
1349
"The Whole Pantry",
01:07
downloaded 200,000 times
in the first month.
in the first month.
18
55276
4023
baixado 200 mil vezes no primeiro mês.
01:13
But Belle's story was a lie.
19
61228
2799
Mas a história de Belle era mentira.
01:17
Belle never had cancer.
20
65227
1534
Belle nunca teve câncer.
01:19
People shared her story
without ever checking if it was true.
without ever checking if it was true.
21
67601
4133
As pessoas compartilharam a história
dela sem verificar se era verdade.
dela sem verificar se era verdade.
01:24
This is a classic example
of confirmation bias.
of confirmation bias.
22
72815
3220
Este é um exemplo clássico
de viés de confirmação.
de viés de confirmação.
01:28
We accept a story uncritically
if it confirms what we'd like to be true.
if it confirms what we'd like to be true.
23
76403
4676
Aceitamos uma história sem críticas,
se confirma o que gostaríamos ser verdade.
se confirma o que gostaríamos ser verdade.
01:33
And we reject any story
that contradicts it.
that contradicts it.
24
81484
2506
E rejeitamos qualquer história
que contradiga isso.
que contradiga isso.
01:36
How often do we see this
25
84937
1825
Quantas vezes vemos isso nas histórias
que compartilhamos e ignoramos?
que compartilhamos e ignoramos?
01:38
in the stories
that we share and we ignore?
that we share and we ignore?
26
86786
3045
01:41
In politics, in business,
in health advice.
in health advice.
27
89855
4182
Na política, nos negócios,
nas recomendações de saúde.
nas recomendações de saúde.
01:47
The Oxford Dictionary's
word of 2016 was "post-truth."
word of 2016 was "post-truth."
28
95180
4106
A palavra do Oxford Dictionary
de 2016 foi "pós-verdade".
de 2016 foi "pós-verdade".
01:51
And the recognition that we now live
in a post-truth world
in a post-truth world
29
99768
3492
E o reconhecimento de que agora
vivemos em um mundo pós-verdade
vivemos em um mundo pós-verdade
01:55
has led to a much needed emphasis
on checking the facts.
on checking the facts.
30
103284
3364
levou a uma ênfase muito necessária
na verificação dos fatos.
na verificação dos fatos.
O ponto principal dessa palestra
01:59
But the punch line of my talk
31
107339
1397
02:00
is that just checking
the facts is not enough.
the facts is not enough.
32
108760
2991
é que apenas verificar
os fatos não é suficiente.
os fatos não é suficiente.
02:04
Even if Belle's story were true,
33
112347
2927
Mesmo que a história
de Belle fosse verdadeira,
de Belle fosse verdadeira,
02:07
it would be just as irrelevant.
34
115298
2067
seria igualmente irrelevante.
02:10
Why?
35
118457
1150
Por quê?
02:11
Well, let's look at one of the most
fundamental techniques in statistics.
fundamental techniques in statistics.
36
119957
3508
Bem, vamos ver uma das técnicas
mais fundamentais em estatística.
mais fundamentais em estatística.
02:15
It's called Bayesian inference.
37
123489
2410
Chama-se inferência bayesiana.
02:18
And the very simple version is this:
38
126251
2936
E a versão muito simples é a que segue.
02:21
We care about "does the data
support the theory?"
support the theory?"
39
129211
3268
Nós nos preocupamos com:
"Os dados suportam a teoria?
"Os dados suportam a teoria?
02:25
Does the data increase our belief
that the theory is true?
that the theory is true?
40
133053
3456
Os dados aumentam nossa crença
de que a teoria é verdadeira?"
de que a teoria é verdadeira?"
02:29
But instead, we end up asking,
"Is the data consistent with the theory?"
"Is the data consistent with the theory?"
41
137520
4383
Em vez disso, acabamos perguntando:
"Os dados são consistentes com a teoria?"
"Os dados são consistentes com a teoria?"
02:34
But being consistent with the theory
42
142838
2515
Mas ser consistente com a teoria
02:37
does not mean that the data
supports the theory.
supports the theory.
43
145377
2929
não significa que os dados
suportam a teoria.
suportam a teoria.
02:40
Why?
44
148799
1159
Por quê?
02:41
Because of a crucial
but forgotten third term --
but forgotten third term --
45
149982
3825
Por causa de um terceiro
termo crucial, mas esquecido:
termo crucial, mas esquecido:
02:45
the data could also be consistent
with rival theories.
with rival theories.
46
153831
3558
os dados também podem ser
consistentes com teorias rivais.
consistentes com teorias rivais.
02:49
But due to confirmation bias,
we never consider the rival theories,
we never consider the rival theories,
47
157918
4667
Mas devido ao viés de confirmação,
nunca consideramos as teorias rivais,
nunca consideramos as teorias rivais,
02:54
because we're so protective
of our own pet theory.
of our own pet theory.
48
162609
3151
porque somos muito protetores
da nossa própria teoria de estimação.
da nossa própria teoria de estimação.
02:58
Now, let's look at this for Belle's story.
49
166688
2413
Observemos isso na história de Belle.
03:01
Well, we care about:
Does Belle's story support the theory
Does Belle's story support the theory
50
169125
4214
Bem, nós nos preocupamos com:
"A história de Belle apoia a teoria
"A história de Belle apoia a teoria
03:05
that diet cures cancer?
51
173363
1603
que a dieta cura o câncer?"
03:06
But instead, we end up asking,
52
174990
1787
Em vez disso, acabamos perguntando:
03:08
"Is Belle's story consistent
with diet curing cancer?"
with diet curing cancer?"
53
176801
4045
"A história de Belle é consistente
com a dieta curando o câncer?"
com a dieta curando o câncer?"
03:13
And the answer is yes.
54
181790
1604
E a resposta é sim.
03:15
If diet did cure cancer,
we'd see stories like Belle's.
we'd see stories like Belle's.
55
183839
4103
Se a dieta curasse o câncer,
veríamos histórias como a de Belle.
veríamos histórias como a de Belle.
03:20
But even if diet did not cure cancer,
56
188839
2849
Mas mesmo se a dieta não curasse o câncer,
03:23
we'd still see stories like Belle's.
57
191712
2643
ainda veríamos histórias como a dela.
03:26
A single story in which
a patient apparently self-cured
a patient apparently self-cured
58
194744
5190
Uma única história em que um paciente
aparentemente se autocura
aparentemente se autocura
03:31
just due to being misdiagnosed
in the first place.
in the first place.
59
199958
3174
apenas por ter sido, a princípio,
diagnosticado erroneamente.
diagnosticado erroneamente.
03:35
Just like, even if smoking
was bad for your health,
was bad for your health,
60
203680
3326
Assim como, mesmo que fumar
seja ruim para a saúde,
seja ruim para a saúde,
03:39
you'd still see one smoker
who lived until 100.
who lived until 100.
61
207030
3304
ainda vemos um fumante
que viveu até os 100 anos.
que viveu até os 100 anos.
03:42
(Laughter)
62
210664
1150
(Risos)
03:44
Just like, even if education
was good for your income,
was good for your income,
63
212157
2562
Assim como, mesmo que a educação
seja boa para a renda,
seja boa para a renda,
03:46
you'd still see one multimillionaire
who didn't go to university.
who didn't go to university.
64
214743
4281
ainda vemos um multimilionário
que não frequentou a universidade.
que não frequentou a universidade.
03:51
(Laughter)
65
219048
4984
(Risos)
03:56
So the biggest problem with Belle's story
is not that it was false.
is not that it was false.
66
224056
3911
O maior problema com a história
de Belle não é que ela seja falsa.
de Belle não é que ela seja falsa.
03:59
It's that it's only one story.
67
227991
2531
É ser apenas uma história.
04:03
There might be thousands of other stories
where diet alone failed,
where diet alone failed,
68
231094
4381
Pode haver milhares de outras histórias
em que a dieta sozinha falhou,
em que a dieta sozinha falhou,
04:07
but we never hear about them.
69
235499
1934
mas nunca ouvimos sobre elas.
04:10
We share the outlier cases
because they are new,
because they are new,
70
238141
3896
Compartilhamos os casos atípicos
porque são novos
porque são novos
04:14
and therefore they are news.
71
242061
1867
e, portanto, são notícia.
04:16
We never share the ordinary cases.
72
244657
2476
Nós nunca compartilhamos os casos comuns.
04:19
They're too ordinary,
they're what normally happens.
they're what normally happens.
73
247157
3213
Eles são muito comuns,
são o que acontece normalmente.
são o que acontece normalmente.
04:23
And that's the true
99 percent that we ignore.
99 percent that we ignore.
74
251125
3095
E são os verdadeiros 99% que ignoramos.
04:26
Just like in society, you can't just
listen to the one percent,
listen to the one percent,
75
254244
2968
Assim como na sociedade,
não podemos escutar só o 1%,
não podemos escutar só o 1%,
os atípicos,
04:29
the outliers,
76
257236
1158
e ignorar os 99%, os comuns.
04:30
and ignore the 99 percent, the ordinary.
77
258418
2666
04:34
Because that's the second example
of confirmation bias.
of confirmation bias.
78
262022
3254
Porque esse é o segundo exemplo
de viés de confirmação.
de viés de confirmação.
04:37
We accept a fact as data.
79
265300
2769
Nós aceitamos um fato como um dado.
04:41
The biggest problem is not
that we live in a post-truth world;
that we live in a post-truth world;
80
269038
3968
O maior problema não é vivermos
em um mundo pós-verdade,
em um mundo pós-verdade,
04:45
it's that we live in a post-data world.
81
273030
3769
é vivermos em um mundo pós-dados.
04:49
We prefer a single story to tons of data.
82
277792
3744
Preferimos uma única história
a toneladas de dados.
a toneladas de dados.
04:54
Now, stories are powerful,
they're vivid, they bring it to life.
they're vivid, they bring it to life.
83
282752
3016
As histórias são poderosas,
são vivas, dão vida.
são vivas, dão vida.
Dizem para começarmos
as palestras com uma história.
as palestras com uma história.
04:57
They tell you to start
every talk with a story.
every talk with a story.
84
285792
2222
05:00
I did.
85
288038
1150
Eu comecei.
05:01
But a single story
is meaningless and misleading
is meaningless and misleading
86
289696
4754
Mas uma única história
é sem sentido e enganosa,
é sem sentido e enganosa,
05:06
unless it's backed up by large-scale data.
87
294474
2849
a menos que seja apoiada
em dados de grande escala.
em dados de grande escala.
05:11
But even if we had large-scale data,
88
299236
2357
Mas mesmo se temos dados em grande escala,
05:13
that might still not be enough.
89
301617
2158
isso pode ainda não ser suficiente.
05:16
Because it could still be consistent
with rival theories.
with rival theories.
90
304260
3138
Porque ainda pode ser consistente
com as teorias rivais.
com as teorias rivais.
05:20
Let me explain.
91
308136
1150
Deixem-me explicar.
05:22
A classic study
by psychologist Peter Wason
by psychologist Peter Wason
92
310072
3262
Um estudo clássico
do psicólogo Peter Wason
do psicólogo Peter Wason
05:25
gives you a set of three numbers
93
313358
1952
nos dá um conjunto de três números
05:27
and asks you to think of the rule
that generated them.
that generated them.
94
315334
2905
e pede que pensemos na regra que os gerou.
05:30
So if you're given two, four, six,
95
318585
4476
Então, se temos dois, quatro, seis,
05:35
what's the rule?
96
323085
1150
qual é a regra?
05:36
Well, most people would think,
it's successive even numbers.
it's successive even numbers.
97
324895
3219
A maioria das pessoas pensaria
que são números pares sucessivos.
que são números pares sucessivos.
05:40
How would you test it?
98
328767
1515
Como testaríamos isso?
05:42
Well, you'd propose other sets
of successive even numbers:
of successive even numbers:
99
330306
3262
Bem, propomos outros conjuntos
de números pares sucessivos:
de números pares sucessivos:
05:45
4, 6, 8 or 12, 14, 16.
100
333592
3318
4, 6, 8 ou 12, 14, 16.
05:49
And Peter would say these sets also work.
101
337546
2800
E Peter diria que esses conjuntos
também funcionam.
também funcionam.
05:53
But knowing that these sets also work,
102
341124
2564
Mas saber que esses conjuntos
também funcionam,
também funcionam,
05:55
knowing that perhaps hundreds of sets
of successive even numbers also work,
of successive even numbers also work,
103
343712
4765
saber que talvez centenas de conjuntos de
números pares sucessivos também funcionem,
números pares sucessivos também funcionem,
06:00
tells you nothing.
104
348501
1348
não nos diz nada.
06:02
Because this is still consistent
with rival theories.
with rival theories.
105
350572
3358
Porque ainda é consistente
com as teorias rivais.
com as teorias rivais.
06:06
Perhaps the rule
is any three even numbers.
is any three even numbers.
106
354889
3205
Talvez a regra seja
quaisquer três números pares.
quaisquer três números pares.
06:11
Or any three increasing numbers.
107
359000
2133
Ou quaisquer três números crescentes.
06:14
And that's the third example
of confirmation bias:
of confirmation bias:
108
362365
2888
E esse é o terceiro exemplo
de viés de confirmação:
de viés de confirmação:
06:17
accepting data as evidence,
109
365277
3689
aceitar dados como evidência,
06:20
even if it's consistent
with rival theories.
with rival theories.
110
368990
3000
mesmo que sejam consistentes
com teorias rivais.
com teorias rivais.
06:24
Data is just a collection of facts.
111
372704
2952
Os dados são apenas uma coleção de fatos.
06:28
Evidence is data that supports
one theory and rules out others.
one theory and rules out others.
112
376402
4923
Evidências são dados que apoiam
uma teoria e excluem outras.
uma teoria e excluem outras.
06:34
So the best way to support your theory
113
382665
2483
A melhor maneira de apoiar uma teoria
06:37
is actually to try to disprove it,
to play devil's advocate.
to play devil's advocate.
114
385172
3930
é na verdade tentar refutá-la,
bancar o advogado do diabo.
bancar o advogado do diabo.
06:41
So test something, like 4, 12, 26.
115
389466
4718
Então testamos algo como 4, 12, 26.
06:46
If you got a yes to that,
that would disprove your theory
that would disprove your theory
116
394938
3683
Se tivermos um sim,
isso refutaria a teoria
isso refutaria a teoria
06:50
of successive even numbers.
117
398645
1936
de números pares sucessivos.
06:53
Yet this test is powerful,
118
401232
2016
No entanto, este teste é poderoso,
06:55
because if you got a no, it would rule out
"any three even numbers"
"any three even numbers"
119
403272
4845
porque se tivéssemos um não,
excluiria três números pares
excluiria três números pares
07:00
and "any three increasing numbers."
120
408141
1712
e quaisquer três números crescentes.
07:01
It would rule out the rival theories,
but not rule out yours.
but not rule out yours.
121
409877
3341
Excluiria as teorias rivais,
mas não as nossas.
mas não as nossas.
07:05
But most people are too afraid
of testing the 4, 12, 26,
of testing the 4, 12, 26,
122
413968
4794
Mas a maioria das pessoas
tem medo de testar o 4, 12, 26,
tem medo de testar o 4, 12, 26,
07:10
because they don't want to get a yes
and prove their pet theory to be wrong.
and prove their pet theory to be wrong.
123
418786
4163
porque não quer receber um sim e provar
que sua teoria de estimação está errada.
que sua teoria de estimação está errada.
07:16
Confirmation bias is not only
about failing to search for new data,
about failing to search for new data,
124
424727
5676
O viés de confirmação não é apenas
sobre a falta de pesquisa de novos dados,
sobre a falta de pesquisa de novos dados,
07:22
but it's also about misinterpreting
data once you receive it.
data once you receive it.
125
430427
3073
mas também de interpretar mal
os dados depois de recebê-los.
os dados depois de recebê-los.
07:26
And this applies outside the lab
to important, real-world problems.
to important, real-world problems.
126
434339
3548
E isso se aplica fora do laboratório
a problemas importantes do mundo real.
a problemas importantes do mundo real.
07:29
Indeed, Thomas Edison famously said,
127
437911
3309
Thomas Edison disse a famosa frase:
07:33
"I have not failed,
128
441244
1888
"Eu não falhei,
07:35
I have found 10,000 ways that won't work."
129
443156
4188
encontrei 10 mil soluções
que não davam certo”.
que não davam certo”.
07:40
Finding out that you're wrong
130
448281
2627
Descobrir que estamos errados
07:42
is the only way to find out what's right.
131
450932
2733
é o único jeito de descobrir o certo.
07:46
Say you're a university
admissions director
admissions director
132
454654
2946
Digamos que somos um diretor
de admissão de universidade
de admissão de universidade
07:49
and your theory is that only
students with good grades
students with good grades
133
457624
2563
e nossa teoria seja que apenas
os alunos com boas notas
os alunos com boas notas
07:52
from rich families do well.
134
460211
1763
e de famílias ricas se saem bem.
07:54
So you only let in such students.
135
462339
2190
Então só aceitamos esses estudantes.
07:56
And they do well.
136
464553
1150
E eles se saem bem.
07:58
But that's also consistent
with the rival theory.
with the rival theory.
137
466482
2772
Mas isso também é consistente
com a teoria rival.
com a teoria rival.
08:01
Perhaps all students
with good grades do well,
with good grades do well,
138
469593
2747
Talvez todos os alunos
com boas notas se saiam bem,
com boas notas se saiam bem,
08:04
rich or poor.
139
472364
1181
ricos ou pobres.
08:06
But you never test that theory
because you never let in poor students
because you never let in poor students
140
474307
3730
Mas nunca testamos essa teoria,
pois nunca aceitamos alunos pobres,
pois nunca aceitamos alunos pobres,
08:10
because you don't want to be proven wrong.
141
478061
2800
porque não queremos
que provem estarmos errados.
que provem estarmos errados.
08:14
So, what have we learned?
142
482577
1857
Então, o que aprendemos?
08:17
A story is not fact,
because it may not be true.
because it may not be true.
143
485315
3560
Uma história não é um fato,
porque pode não ser verdadeira.
porque pode não ser verdadeira.
08:21
A fact is not data,
144
489498
2087
Um fato não é um dado,
08:23
it may not be representative
if it's only one data point.
if it's only one data point.
145
491609
4039
ele pode não ser representativo
se for apenas um ponto de dados.
se for apenas um ponto de dados.
08:28
And data is not evidence --
146
496680
2349
E os dados não são evidências,
08:31
it may not be supportive
if it's consistent with rival theories.
if it's consistent with rival theories.
147
499053
3678
podem não ser sustentáveis se forem
consistentes com teorias rivais.
consistentes com teorias rivais.
08:36
So, what do you do?
148
504146
2277
Então, o que fazemos?
08:39
When you're at
the inflection points of life,
the inflection points of life,
149
507464
2682
Quando estamos nos pontos
de inflexão da vida,
de inflexão da vida,
08:42
deciding on a strategy for your business,
150
510170
2566
decidindo uma estratégia nos negócios,
08:44
a parenting technique for your child
151
512760
2611
uma técnica parental para os filhos
08:47
or a regimen for your health,
152
515395
2428
ou um regime para a saúde;
08:49
how do you ensure
that you don't have a story
that you don't have a story
153
517847
3539
como garantimos que não temos uma história
08:53
but you have evidence?
154
521410
1468
mas sim uma evidência?
08:56
Let me give you three tips.
155
524268
1619
Deixem-me dar três dicas.
08:58
The first is to actively seek
other viewpoints.
other viewpoints.
156
526641
3984
A primeira é buscar ativamente
outros pontos de vista.
outros pontos de vista.
09:02
Read and listen to people
you flagrantly disagree with.
you flagrantly disagree with.
157
530649
3594
Leiam e escutem as pessoas das quais
vocês discordam flagrantemente.
vocês discordam flagrantemente.
09:06
Ninety percent of what they say
may be wrong, in your view.
may be wrong, in your view.
158
534267
3488
Noventa por cento do que dizem
pode estar errado, na opinião de vocês.
pode estar errado, na opinião de vocês.
09:10
But what if 10 percent is right?
159
538728
2133
Mas e se 10% estiverem certos?
09:13
As Aristotle said,
160
541851
1619
Como Aristóteles disse:
09:15
"The mark of an educated man
161
543494
2214
"É o sinal de uma mente educada
09:17
is the ability to entertain a thought
162
545732
3397
ser capaz de entreter um pensamento
09:21
without necessarily accepting it."
163
549153
2333
sem aceitá-lo".
09:24
Surround yourself with people
who challenge you,
who challenge you,
164
552649
2254
Cerquem-se de pessoas que lhes desafiam
e criem uma cultura que encoraje
ativamente a dissidência.
ativamente a dissidência.
09:26
and create a culture
that actively encourages dissent.
that actively encourages dissent.
165
554917
3699
09:31
Some banks suffered from groupthink,
166
559347
2318
Alguns bancos sofreram
com o pensamento de grupo,
com o pensamento de grupo,
09:33
where staff were too afraid to challenge
management's lending decisions,
management's lending decisions,
167
561689
4309
em que o pessoal tinha medo de desafiar
as decisões de empréstimo da gerência,
as decisões de empréstimo da gerência,
09:38
contributing to the financial crisis.
168
566022
2466
contribuindo para a crise financeira.
09:41
In a meeting, appoint someone
to be devil's advocate
to be devil's advocate
169
569029
4199
Numa reunião, nomeiem alguém
para ser o advogado do diabo
para ser o advogado do diabo
09:45
against your pet idea.
170
573252
1642
contra a sua ideia de estimação.
09:47
And don't just hear another viewpoint --
171
575720
2571
E não apenas escutem outro ponto de vista,
09:50
listen to it, as well.
172
578315
2176
mas prestem atenção.
09:53
As psychologist Stephen Covey said,
173
581389
2404
Como o psicólogo Stephen Covey disse:
09:55
"Listen with the intent to understand,
174
583817
3397
"Escute com a intenção de entender,
09:59
not the intent to reply."
175
587238
1666
não com a intenção de responder".
10:01
A dissenting viewpoint
is something to learn from
is something to learn from
176
589642
3492
Um ponto de vista dissidente
é algo para aprender,
é algo para aprender,
10:05
not to argue against.
177
593158
1548
não para argumentar contra.
10:07
Which takes us to the other
forgotten terms in Bayesian inference.
forgotten terms in Bayesian inference.
178
595690
3866
O que nos leva aos outros termos
esquecidos na inferência bayesiana,
esquecidos na inferência bayesiana,
10:12
Because data allows you to learn,
179
600198
2324
porque os dados permitem que aprendamos,
10:14
but learning is only relative
to a starting point.
to a starting point.
180
602546
3515
mas a aprendizagem é apenas relativa
para um ponto de partida.
para um ponto de partida.
10:18
If you started with complete certainty
that your pet theory must be true,
that your pet theory must be true,
181
606085
5716
Se começamos com certeza absoluta
de que nossa teoria de estimação
tem que ser verdadeira,
tem que ser verdadeira,
10:23
then your view won't change --
182
611825
1897
então nossa opinião não mudará,
10:25
regardless of what data you see.
183
613746
2466
independentemente dos dados que virmos.
10:28
Only if you are truly open
to the possibility of being wrong
to the possibility of being wrong
184
616641
4391
Só se estivermos realmente abertos
à possibilidade de estarmos errados
à possibilidade de estarmos errados
10:33
can you ever learn.
185
621056
1267
poderemos aprender.
10:35
As Leo Tolstoy wrote,
186
623580
2095
Como Leo Tolstoy escreveu:
10:37
"The most difficult subjects
187
625699
2182
"Os temas mais difíceis
10:39
can be explained to the most
slow-witted man
slow-witted man
188
627905
3135
podem ser explicados ao homem
de raciocínio mais lento,
de raciocínio mais lento,
10:43
if he has not formed
any idea of them already.
any idea of them already.
189
631064
2753
se ele ainda não formulou
qualquer ideia sobre eles.
qualquer ideia sobre eles.
10:46
But the simplest thing
190
634365
1873
Mas a coisa mais simples
10:48
cannot be made clear
to the most intelligent man
to the most intelligent man
191
636262
3071
não pode ser esclarecida
ao homem mais inteligente,
ao homem mais inteligente,
10:51
if he is firmly persuaded
that he knows already."
that he knows already."
192
639357
3334
se está firmemente convencido
de que ele já sabe".
de que ele já sabe".
10:56
Tip number two is "listen to experts."
193
644500
3743
A dica número dois é:
"Escutem os especialistas".
"Escutem os especialistas".
11:01
Now, that's perhaps the most
unpopular advice that I could give you.
unpopular advice that I could give you.
194
649040
3492
Esse talvez seja o conselho
mais impopular que posso lhes dar.
mais impopular que posso lhes dar.
11:04
(Laughter)
195
652556
1220
(Risos)
11:05
British politician Michael Gove
famously said that people in this country
famously said that people in this country
196
653800
4738
O político britânico Michael Gove
disse que as pessoas neste país
disse que as pessoas neste país
11:10
have had enough of experts.
197
658562
2276
estão cansadas de especialistas.
11:13
A recent poll showed that more people
would trust their hairdresser --
would trust their hairdresser --
198
661696
3508
Uma pesquisa recente mostrou
que mais pessoas confiam no cabeleireiro,
que mais pessoas confiam no cabeleireiro,
11:17
(Laughter)
199
665228
2285
(Risos)
11:19
or the man on the street
200
667537
1833
ou num homem qualquer na rua,
11:21
than they would leaders of businesses,
the health service and even charities.
the health service and even charities.
201
669394
4305
do que em líderes de empresas, serviços
de saúde e até instituições de caridade.
de saúde e até instituições de caridade.
11:26
So we respect a teeth-whitening formula
discovered by a mom,
discovered by a mom,
202
674227
3977
Respeitamos uma fórmula de clareamento
dos dentes descoberta por uma mãe
dos dentes descoberta por uma mãe
11:30
or we listen to an actress's view
on vaccination.
on vaccination.
203
678228
3198
ou escutamos a opinião
de uma atriz sobre vacinação.
de uma atriz sobre vacinação.
11:33
We like people who tell it like it is,
who go with their gut,
who go with their gut,
204
681450
2865
Gostamos de quem fala sem rodeios,
de quem segue os instintos,
de quem segue os instintos,
11:36
and we call them authentic.
205
684339
1800
e os chamamos de autênticos.
11:38
But gut feel can only get you so far.
206
686847
3214
Mas o instinto só nos leva
até certo ponto.
até certo ponto.
11:42
Gut feel would tell you never to give
water to a baby with diarrhea,
water to a baby with diarrhea,
207
690736
4436
O instinto poderia dizer para nunca
darmos água a um bebê com diarreia,
darmos água a um bebê com diarreia,
11:47
because it would just
flow out the other end.
flow out the other end.
208
695196
2318
porque apenas sairia pelo outro lado.
11:49
Expertise tells you otherwise.
209
697538
2578
Os especialistas dizem o contrário.
11:53
You'd never trust your surgery
to the man on the street.
to the man on the street.
210
701149
3428
Nunca confiaríamos uma cirurgia
para um homem qualquer na rua.
para um homem qualquer na rua.
11:56
You'd want an expert
who spent years doing surgery
who spent years doing surgery
211
704887
3587
Queremos um especialista
que passou anos fazendo cirurgias
que passou anos fazendo cirurgias
12:00
and knows the best techniques.
212
708498
2000
e conhece as melhores técnicas.
12:03
But that should apply
to every major decision.
to every major decision.
213
711514
3133
Mas isso deve se aplicar
a todas as decisões importantes.
a todas as decisões importantes.
12:07
Politics, business, health advice
214
715255
4556
Política, negócios, recomendações de saúde
12:11
require expertise, just like surgery.
215
719835
2896
requerem especialização,
assim como a cirurgia.
assim como a cirurgia.
12:16
So then, why are experts so mistrusted?
216
724474
3539
Então, por que desconfiamos
tanto dos especialistas?
tanto dos especialistas?
12:20
Well, one reason
is they're seen as out of touch.
is they're seen as out of touch.
217
728981
3239
Uma razão é que são vistos como
insensíveis às dificuldades dos outros.
insensíveis às dificuldades dos outros.
12:24
A millionaire CEO couldn't possibly
speak for the man on the street.
speak for the man on the street.
218
732244
4090
Um CEO milionário jamais poderia falar
por um homem qualquer na rua.
por um homem qualquer na rua.
12:29
But true expertise is found on evidence.
219
737455
3559
Mas a verdadeira especialidade
é encontrada nas evidências.
é encontrada nas evidências.
12:33
And evidence stands up
for the man on the street
for the man on the street
220
741447
2905
E as evidências defendem
o homem qualquer na rua
o homem qualquer na rua
12:36
and against the elites.
221
744376
1533
e é contra as elites.
12:38
Because evidence forces you to prove it.
222
746456
2667
Porque a evidência nos força a provar.
12:41
Evidence prevents the elites
from imposing their own view
from imposing their own view
223
749774
4421
As evidências impedem que as elites
imponham a própria opinião
imponham a própria opinião
12:46
without proof.
224
754219
1150
sem provas.
12:49
A second reason
why experts are not trusted
why experts are not trusted
225
757006
2071
A segunda razão de não serem confiáveis,
é que especialistas diferentes
dizem coisas diferentes.
dizem coisas diferentes.
12:51
is that different experts
say different things.
say different things.
226
759101
3087
12:54
For every expert who claimed that leaving
the EU would be bad for Britain,
the EU would be bad for Britain,
227
762212
4476
Pra cada especialista que alegou que seria
ruim para a Grã-Bretanha deixar a UE,
ruim para a Grã-Bretanha deixar a UE,
12:58
another expert claimed it would be good.
228
766712
2429
outro alegou que seria bom.
13:01
Half of these so-called experts
will be wrong.
will be wrong.
229
769165
3767
Metade desses chamados
especialistas estará errada.
especialistas estará errada.
13:05
And I have to admit that most papers
written by experts are wrong.
written by experts are wrong.
230
773774
4243
E admito que a maioria dos artigos
escritos por especialistas está errada.
escritos por especialistas está errada.
13:10
Or at best, make claims that
the evidence doesn't actually support.
the evidence doesn't actually support.
231
778520
3505
Ou, no mínimo, faz afirmações
que as evidências não suportam realmente.
que as evidências não suportam realmente.
13:14
So we can't just take
an expert's word for it.
an expert's word for it.
232
782990
3133
Portanto, não podemos apenas
aceitar a palavra de um especialista.
aceitar a palavra de um especialista.
13:18
In November 2016, a study
on executive pay hit national headlines.
on executive pay hit national headlines.
233
786776
6034
Em novembro de 2016, um estudo sobre
remuneração de executivos foi manchete.
remuneração de executivos foi manchete.
13:25
Even though none of the newspapers
who covered the study
who covered the study
234
793240
2890
Embora nenhum dos jornais
que cobriu o estudo
que cobriu o estudo
13:28
had even seen the study.
235
796154
1600
tenha sequer visto esse estudo.
13:30
It wasn't even out yet.
236
798685
1533
Ainda não tinha sido publicado.
13:32
They just took the author's word for it,
237
800708
2204
Eles apenas acreditaram no autor,
assim como aconteceu com Belle.
13:35
just like with Belle.
238
803768
1400
13:38
Nor does it mean that we can
just handpick any study
just handpick any study
239
806093
2436
Significa que não podemos
escolher qualquer estudo
escolher qualquer estudo
13:40
that happens to support our viewpoint --
240
808553
2111
que por acaso apoie nosso ponto de vista;
13:42
that would, again, be confirmation bias.
241
810688
2103
seria, novamente, um viés de confirmação.
13:44
Nor does it mean
that if seven studies show A
that if seven studies show A
242
812815
2555
Tampouco significa que,
se sete estudos demostrarem A,
se sete estudos demostrarem A,
13:47
and three show B,
243
815394
1668
e três demonstrarem B,
13:49
that A must be true.
244
817086
1483
que A deve ser verdade.
13:51
What matters is the quality,
245
819109
2659
O que importa é a qualidade
13:53
and not the quantity of expertise.
246
821792
2817
e não a quantidade da especialidade.
13:57
So we should do two things.
247
825879
1800
Então devemos fazer duas coisas.
14:00
First, we should critically examine
the credentials of the authors.
the credentials of the authors.
248
828434
4578
Primeiro, devemos examinar criticamente
as credenciais dos autores.
as credenciais dos autores.
14:05
Just like you'd critically examine
the credentials of a potential surgeon.
the credentials of a potential surgeon.
249
833807
4143
Assim como examinaríamos criticamente as
credenciais de um cirurgião em potencial.
credenciais de um cirurgião em potencial.
14:10
Are they truly experts in the matter,
250
838347
3206
São realmente especialistas no assunto
14:13
or do they have a vested interest?
251
841577
2267
ou eles têm um interesse pessoal?
14:16
Second, we should pay particular attention
252
844768
2523
Em segundo lugar,
devemos prestar especial atenção
devemos prestar especial atenção
14:19
to papers published
in the top academic journals.
in the top academic journals.
253
847315
3889
nos artigos publicados
nos principais periódicos acadêmicos.
nos principais periódicos acadêmicos.
14:24
Now, academics are often accused
of being detached from the real world.
of being detached from the real world.
254
852038
3861
Acadêmicos são frequentemente acusados
de serem distantes do mundo real.
de serem distantes do mundo real.
14:28
But this detachment gives you
years to spend on a study.
years to spend on a study.
255
856585
3730
Mas esse distanciamento proporciona
anos para a dedicação a um estudo.
anos para a dedicação a um estudo.
14:32
To really nail down a result,
256
860339
1905
Para realmente conseguir um resultado,
14:34
to rule out those rival theories,
257
862268
2015
para descartar aquelas teorias rivais
14:36
and to distinguish correlation
from causation.
from causation.
258
864307
3134
e distinguir a correlação da causalidade.
14:40
And academic journals involve peer review,
259
868172
3477
E periódicos acadêmicos
envolvem revisão por pares,
envolvem revisão por pares,
14:43
where a paper is rigorously scrutinized
260
871673
2294
em que um artigo é rigorosamente analisado
14:45
(Laughter)
261
873991
1419
(Risos)
14:47
by the world's leading minds.
262
875434
1934
pelas principais mentes do mundo.
14:50
The better the journal,
the higher the standard.
the higher the standard.
263
878434
2556
Quanto melhor o periódico, maior o padrão.
14:53
The most elite journals
reject 95 percent of papers.
reject 95 percent of papers.
264
881014
5148
Os periódicos mais elitistas
rejeitam 95% dos artigos.
rejeitam 95% dos artigos.
14:59
Now, academic evidence is not everything.
265
887434
3333
A evidência acadêmica não é tudo.
15:03
Real-world experience is critical, also.
266
891109
2667
A experiência do mundo real
também é crucial.
também é crucial.
15:06
And peer review is not perfect,
mistakes are made.
mistakes are made.
267
894465
3400
E a revisão por pares não é perfeita,
erros são cometidos.
erros são cometidos.
15:10
But it's better to go
with something checked
with something checked
268
898530
2063
Mas é melhor seguir com algo verificado
15:12
than something unchecked.
269
900617
1667
do que com algo não verificado.
15:14
If we latch onto a study
because we like the findings,
because we like the findings,
270
902696
3199
Se nos apegarmos a um estudo
porque gostamos dos resultados,
porque gostamos dos resultados,
15:17
without considering who it's by
or whether it's even been vetted,
or whether it's even been vetted,
271
905919
3888
sem considerar de quem é
ou se ele foi analisado,
ou se ele foi analisado,
15:21
there is a massive chance
that that study is misleading.
that that study is misleading.
272
909831
3627
há uma grande chance
de que esse estudo seja enganoso.
de que esse estudo seja enganoso.
15:26
And those of us who claim to be experts
273
914894
2580
E aqueles de nós
que afirmam ser especialistas
que afirmam ser especialistas
15:29
should recognize the limitations
of our analysis.
of our analysis.
274
917498
3253
devem reconhecer as limitações
de nossa análise.
de nossa análise.
15:33
Very rarely is it possible to prove
or predict something with certainty,
or predict something with certainty,
275
921244
4563
Muito raramente é possível provar
ou prever algo com certeza,
ou prever algo com certeza,
15:38
yet it's so tempting to make
a sweeping, unqualified statement.
a sweeping, unqualified statement.
276
926292
4369
no entanto, é muito tentador fazer
declarações abrangentes e absolutas.
declarações abrangentes e absolutas.
15:43
It's easier to turn into a headline
or to be tweeted in 140 characters.
or to be tweeted in 140 characters.
277
931069
4344
É mais fácil transformar-se numa manchete
ou ser tuitado em 140 caracteres.
ou ser tuitado em 140 caracteres.
15:48
But even evidence may not be proof.
278
936417
3142
Mas mesmo a evidência
pode não ser uma prova.
pode não ser uma prova.
15:52
It may not be universal,
it may not apply in every setting.
it may not apply in every setting.
279
940481
4210
Pode não ser universal, pode não
se aplicar a todas as configurações.
se aplicar a todas as configurações.
15:57
So don't say, "Red wine
causes longer life,"
causes longer life,"
280
945252
4920
Então não digam: "O vinho tinto
leva a uma vida mais longa",
leva a uma vida mais longa",
16:02
when the evidence is only that red wine
is correlated with longer life.
is correlated with longer life.
281
950196
4682
quando a evidência é só que o vinho tinto
está relacionado a uma vida mais longa.
está relacionado a uma vida mais longa.
16:07
And only then in people
who exercise as well.
who exercise as well.
282
955379
2770
E só nas pessoas que se exercitam também.
16:11
Tip number three
is "pause before sharing anything."
is "pause before sharing anything."
283
959868
3966
A dica número três é: "Pensem antes
de compartilhar qualquer coisa".
de compartilhar qualquer coisa".
16:16
The Hippocratic oath says,
"First, do no harm."
"First, do no harm."
284
964907
3464
O juramento de Hipócrates diz:
"Primeiro, não faça mal".
"Primeiro, não faça mal".
16:21
What we share is potentially contagious,
285
969046
3134
O que nós compartilhamos
é potencialmente contagioso,
é potencialmente contagioso,
16:24
so be very careful about what we spread.
286
972204
3683
então tenham muito cuidado
com o que espalham.
com o que espalham.
16:28
Our goal should not be
to get likes or retweets.
to get likes or retweets.
287
976632
2953
Nosso objetivo não deve ser
obter curtidas ou retuítes.
obter curtidas ou retuítes.
16:31
Otherwise, we only share the consensus;
we don't challenge anyone's thinking.
we don't challenge anyone's thinking.
288
979609
3985
Senão, compartilhamos apenas o consenso,
não desafiamos o pensamento de ninguém.
não desafiamos o pensamento de ninguém.
16:36
Otherwise, we only share what sounds good,
289
984085
2905
Senão, só compartilhamos o que soa bem,
16:39
regardless of whether it's evidence.
290
987014
2400
independentemente de ser uma evidência.
16:42
Instead, we should ask the following:
291
990188
2466
Em vez disso devemos perguntar o seguinte:
16:45
If it's a story, is it true?
292
993572
2135
"Se é uma história, é verdade?
16:47
If it's true, is it backed up
by large-scale evidence?
by large-scale evidence?
293
995731
2865
Se é verdade, é apoiada
por evidências em larga escala?
por evidências em larga escala?
16:50
If it is, who is it by,
what are their credentials?
what are their credentials?
294
998620
2595
Se é, de quem é, quais são as credenciais?
16:53
Is it published,
how rigorous is the journal?
how rigorous is the journal?
295
1001239
2756
Foi publicada,
quão rigoroso é o periódico?"
quão rigoroso é o periódico?"
16:56
And ask yourself
the million-dollar question:
the million-dollar question:
296
1004733
2317
E façam a si mesmos
a pergunta de US$ 1 milhão:
a pergunta de US$ 1 milhão:
16:59
If the same study was written by the same
authors with the same credentials
authors with the same credentials
297
1007980
4023
"Se o mesmo estudo fosse escrito pelos
mesmos autores com as mesmas credenciais,
mesmos autores com as mesmas credenciais,
17:05
but found the opposite results,
298
1013130
1587
e encontrasse resultados opostos,
17:07
would you still be willing
to believe it and to share it?
to believe it and to share it?
299
1015608
3694
vocês ainda estariam dispostos
a acreditar e compartilhar isso?"
a acreditar e compartilhar isso?"
17:13
Treating any problem --
300
1021442
2246
Lidar com qualquer problema,
17:15
a nation's economic problem
or an individual's health problem,
or an individual's health problem,
301
1023712
3792
um problema econômico de uma nação
ou um problema de saúde de um indivíduo,
ou um problema de saúde de um indivíduo,
17:19
is difficult.
302
1027528
1150
é difícil.
17:21
So we must ensure that we have
the very best evidence to guide us.
the very best evidence to guide us.
303
1029242
4383
Portanto, devemos garantir que temos
as melhores evidências para nos guiar.
as melhores evidências para nos guiar.
17:26
Only if it's true can it be fact.
304
1034188
2681
Só se for verdade, pode ser um fato.
17:29
Only if it's representative
can it be data.
can it be data.
305
1037601
2781
Só se for representativo pode ser um dado.
17:33
Only if it's supportive
can it be evidence.
can it be evidence.
306
1041128
3165
Só se for sustentado,
pode ser uma evidência.
pode ser uma evidência.
17:36
And only with evidence
can we move from a post-truth world
can we move from a post-truth world
307
1044317
5167
E só com evidências podemos
mudar de um mundo pós-verdade
mudar de um mundo pós-verdade
17:41
to a pro-truth world.
308
1049508
1583
para um mundo pró-verdade.
17:44
Thank you very much.
309
1052183
1334
Muito obrigado.
17:45
(Applause)
310
1053541
1150
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Alex Edmans - Finance professor, editorAlex Edmans uses rigorous academic research to influence real-life business practices -- in particular, how companies can pursue purpose as well as profit.
Why you should listen
Alex Edmans is professor of finance at London Business School and managing editor of the Review of Finance, the leading academic finance journal in Europe. He is an expert in corporate governance, executive compensation, corporate social responsibility and behavioral economics.
Edmans has a unique combination of deep academic rigor and practical business experience. He's particularly passionate about translating complex academic research into practical ideas that can then be applied to real-life problems. He has spoken at the World Economic Forum in Davos, at the World Bank Distinguished Speaker Series and in the UK House of Commons. Edmans is heavily involved in the ongoing reform of corporate governance, in particular to ensure that both the diagnosis of problems and suggested solutions are based on rigorous evidence rather than anecdote. He was appointed by the UK government to study the effect of share buybacks on executive pay and investment. Edmans also serves on the Steering Group of The Purposeful Company, which aims to embed purpose into the heart of business, and on Royal London Asset Management's Responsible Investment Advisory Committee.
Edmans has been interviewed by Bloomberg, BBC, CNBC, CNN, ESPN, Fox, ITV, NPR, Reuters, Sky News and Sky Sports, and has written for the Wall Street Journal, Financial Times and Harvard Business Review. He runs a blog, Access to Finance, that makes academic research accessible to a general audience, and was appointed Mercers' School Memorial Professor of Business by Gresham College, to give free lectures to the public. Edmans was previously a tenured professor at Wharton, where he won 14 teaching awards in six years. At LBS, he won the Excellence in Teaching award, LBS's highest teaching accolade.
Alex Edmans | Speaker | TED.com