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Entrevista: A importância da ciência de dados no basquete

Hoje saiu uma entrevista muito legal comigo no Podcast do Blog do Souza, o melhor veículo do país sobre basquete, onde falou sobre o trabalho de ciência de dados aplicado ao basquetebol.

O Podcast está disponível em várias plataforma, e os links para ouvir gratuitamente podem ser encontrados aqui.

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Ciência e esporte: como funciona a análise de dados no basquete brasileiro

Texto originalmente publicado no Diário Lance! em 17/06/2020.

O avanço da tecnologia no mundo possibilitou a coleta de um crescente número de informações. Assim, o termo ciência de dados se popularizou e a profissão segue crescendo cada vez mais. Isso porque através da tecnologia, como computadores, softwares e sensores, os cientistas conseguem transformar uma quantidade massiva de dados em produtos e respostas que guiam tomadas de decisão tanto no âmbito empresarial, quanto no âmbito esportivo.

No esporte, o cientista de dados é aquele que vai olhar para além das estatísticas tradicionais passadas ao vivo durante o jogo, que possuem uma função um pouco mais de entretenimento e uma menor precisão pela demanda de imediatismo. Além de observar as circunstâncias em que cada situação de uma partida ocorre, a ciência de dados também busca cruzar esses dados, descobrindo novas informações.

O que faz a ciência de dados no basquete

No basquete, essa área busca trabalhar mais a fundo que os números contidos nas tradicionais Box Score (caixa tradicional de pontuação e dados do jogo). Para isso, o cientista trabalha em cima de perguntas que guiarão uma análise detalhada de cada lance.

Para analisar um arremessador, por exemplo, ele não observará o aproveitamento de seus arremessos como um todo, mas sim a probabilidade de acerto em situações específicas, que podem incluir o que aconteceu instantes antes do lance. Algumas perguntas que guiam o trabalho do cientista de dados são: “O atleta recebeu um passe parado?”, “Ele driblou com a mão esquerda?”, “Deu um passo para trás?”, “Há quanto tempo está em quadra?”, “Quantos arremessos ele fez nos últimos ataques?”, “A equipe acabou de pedir um tempo?”, “O arremesso foi criado após um bloqueio?”, “Quem era o companheiro que estava fazendo bloqueio para ele?”. Com esse grau de detalhamento se descobre em quais situações o atleta tem seu melhor aproveitamento e o time pode trabalhar para cada vez mais maximizar as chances de conversão.

Além disso, essa análise detalhada redefine alguns conceitos tradicionais do basquete. Um olhar para os números brutos pode apontar para a jogadora que mais roubou bolas na partida, sem levar em conta se, por exemplo, esses lances ocorreram por erro do adversário ou de fato por mérito da atleta. A avaliação de quem é um bom reboteiro não é feita apenas somando a quantidade de bolas recuperadas por cada jogador após um arremesso errado. O cientista de dados cria categorias que classificam os rebotes como “presente”, “disputados” e “sem contestação”, avaliando também o índice de rebotes que a equipe consegue com um determinado atleta em quadra. Assim, o cruzamento da matemática e da análise de cada jogada auxilia a comissão técnica a concluir qual jogador possui maior probabilidade de sucesso em um momento crítico da partida.

A profissão permite investigações com diferentes recortes e não apenas de atletas individualmente. Dessa forma, uma comissão técnica pode olhar objetivamente para dados de duplas, trios ou quartetos de jogadores, verificando o engajamento entre esses atletas e comparando os resultados com o desempenho dos mesmos quando os outros não estão em quadra. Esse tipo de observação permite descobrir claramente o quanto um atleta potencializa os resultados de um determinado companheiro, assim como pode apontar para situações onde dois atletas muito bons produzem mais se não estiverem juntos em quadra.

Além disso, a análise de jogadores que não aparecem nas estatísticas tradicionais permite identificar a importância deles em quadra para o time, onde se pode descobrir um grande impacto na qualidade da equipe. A demonstração científica da contribuição desses atletas tidos como “invisíveis” permite não só a montagem mais qualificada de elencos, mas também aumenta a autoestima desses jogadores.

Assim, uma comissão técnica que conta com uma equipe de analistas de dados consegue unir o conhecimento do esporte que o técnico possui e o conhecimento estatístico do cientista de dados. Esse trabalho conjunto permite o planejamento de ações específicas que ampliem o aproveitamento das habilidades de cada atletas e, consequentemente, aumentem a probabilidade de vitórias da equipe.

Os desafios e a importância da área no basquete

No brasil, o basquetebol ainda é um esporte muito pouco valorizado e com pouco investimento. Por isso, os campeonato e times costumam contar apenas com dados como quantidade de pontos, de rebotes, de roubadas de bola e de assistências, sem inferências mais profundas. Com poucos recursos e orçamentos apertados, a ciência de dados acaba sendo um investimento distante, até por demandar uma equipe que conta com profissionais mais caros.

Diante do cenário, os times amadores e profissionais brasileiros possuem, em geral uma comissão técnica menor. A Liga Super Basketball (LSB), maior organização de basquete do Rio de Janeiro e uma das maiores liga do esporte amador do país, é uma das pioneiras na utilização da ciência de dados. O time feminino da Liga, Sodiê Doces/LSB RJ, conta com uma comissão técnica formada por profissionais de diversas áreas como uma psicóloga e uma equipe de analista de dados. Henrique de Andrade, cientista de dados da equipe feminina, contou como foi possível a formação de uma equipe tão completa.

– A gente consegue ter essa equipe porque juntamos cientistas de dados voluntários. Sempre admirei o viés social da LSB, trabalho há mais de 15 anos na área e fui atleta de basquete. Por admiração ao trabalho que já conhecia da Liga, ao ver a montagem de uma equipe para a liga nacional, resolvi dedicar um tempinho meu para a equipe feminina, onde atuo com enorme prazer. – contou o analista.

O analista Henrique, que chegou a trabalhar na Wikipedia na Califórnia, também detalhou sobre o trabalho da equipe de cientistas de dados do time desde o começo.

– Antes dos jogos, começamos o trabalho com robôs que pegaram na internet as estatísticas básicas dos principais campeonatos, mas sentimos falta de mais informações. Por isso, passamos a reassistir os jogos e criar novas estatísticas. O time conta com uma equipe de analistas para fazer isso. Além disso, desenvolvemos softwares que ampliam e potencializam o cruzamento de diversas situações de jogo, podendo inclusive ao final criar automaticamente videoclipes de jogadas específicas. Isso é analisado e mostrado para as atletas na preparação para as partidas. A ciência de dados é feita para ser utilizada nos treinos, mostrando o que cada atleta deve fazer diante das situações. No jogo ele fará porque aquilo foi treinado – contou Henrique.

Perguntado sobre seu trabalho dentro de quadra nas competições, Henrique contou que fica no banco ao lado do técnico comparando os dados previstos com os gerados ao vivo para auxiliar decisões como as melhores escalações, jogadas e formas de marcação para ampliar as possibilidades de sucesso do time.

O exemplo da equipe feminina evidencia a importância da análise de dados no esporte, que tem ajudado a equipe a atingir seus objetivos dentro de quadra. O avanço da tecnologia fez com que a profissão crescesse muito na última década, entretanto, no âmbito do esporte no Brasil, a ciência de dados ainda está longe de ter apresentado toda sua potência.

– Estamos apenas começando. Existem milhares de dados a serem coletados e analisados para potencializar a performance de nossas atletas. Conforme mais equipes investirem em ciência de dados mais o basquete brasileiro terá chances de brilhar novamente no cenário internacional – concluiu Henrique.

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Tecnologia

Palestra no HackCovid19

Entre os dias 15 e 17 de maio acontecerá o HACKCOVID19, organizado pelo Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF), pela Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) e pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC).

Eu atuarei como mentor durante o evento e apresentarei uma palestra de Warm-up no sábado, dia 09/05, às 19 horas, sobre “MVP (mínimo produto viável): o que é e como fazer”.

A palestra será transmitida ao vivo no canal do CBPF no Youtube para todos os interessados, inscritos ou não no hackathon!

Para participar do hackathon, acesse o site oficial do evento em https://hackcovid-19.devpost.com/

Programação das palestras disponível em http://www.cbpf.br/hackcovid19/pdf/PROGRAMA_HACKCOVID19.pdf

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Trabalho remoto

Happy Hour Remoto

Quando começou o isolamento social muita gente me mandou mensagens pedindo dicas sobre como trabalhar de casa. Vendo a quantidade de pessoas que estava caindo de paraquedas nesta nova realidade resolvi convidar outro profissional, Pedro Marins, que também tem anos de trabalho remoto, para conversarmos ao vivo sobre o assunto.

Assim nasceu o Happy Hour Remoto. Um programa onde batemos um papo descontraído sobre a vida trabalhando de casa e compartilhamos dicas e sugestões de atividades que tornam nosso cotidiano mais produtivo e feliz (e tomamos umas cervejas, claro!).

As primeiras sete edições do programa aconteceram no Instagram, mas a partir de maio os programas serão exibidos no Youtube, sempre ao vivo, toda sexta-feira, às 18h30.

Siga o canal do Happy Hour Remoto no Youtube para ser avisado das próximas transmissões em: https://www.youtube.com/channel/UCVdavRYjlmM_ueJineAfnvQ

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Tecnologia

Podemos confiar na Wikipédia durante a pandemia de COVID-19?

Texto originalmente publicado na Revista Espírito Livre, em abril de 2020.

Sempre admirei o trabalho incrível feito pela Revista Espírito Livre, e me senti honrado quando recebi de meu amigo João Fernando o convite para ser colunista aqui. Pensando sobre qual seria meu tema de estreia, não tive como fugir do assunto que está dominando todas as conversas do momento: a pandemia de COVID-19.

Muito conteúdo tem sido gerado sobre o surto da doença e, nos últimos meses, jornais, televisões, redes sociais e grupos de mensagens estão incansavelmente compartilhando informações sobre o vírus, dicas sobre prevenção, notícias de possíveis curas e vacinas, teorias acerca da origem da pandemia, etc. No meio desta enxurrada de informações, muitas vezes contraditórias e quase nunca com fontes claras rastreáveis, o cidadão fica perdido, sem saber o que é crível e o que é mera especulação ou fake news.

A receita que tenho para saber em qual informação confiar é muito simples: eu acesso a Wikipédia! Alguns podem dizer que estou louco, e que a enciclopédia virtual poderia até ser usada para saber quem ganhou um torneio de futebol, ou a lista de participantes de uma edição do Big Brother, mas que jamais deveria ser levada a sério em um assunto tão importante.

Uma afirmação como essa só pode ser feita por quem não conhece o funcionamento da Wikipédia. A “enciclopédia livre, que qualquer um pode editar” não se tornou um dos sites mais visitados do mundo (o primeiro colocado entre os mantidos por instituições sem fins lucrativos) espalhando achismos e, em seus quase 20 anos de estrada, desenvolveu políticas editoriais que garantem a qualidade de seu conteúdo.

Sendo uma obra escrita por não especialistas, a Wikipédia tem como um de seus princípios ser fonte terciária de informações. Isso significa que, para uma informação ser exibida lá, precisa já ter sido publicada em uma fonte secundária. Na prática, textos auto publicados, declarações, opiniões e todo tipo de informação que não tenha sido validada por uma fonte secundária, considerada fiável pela comunidade, não poderão ser incluídas nos verbetes. Essa lógica é garantida pela política de verificabilidade, que dita a obrigatoriedade de inclusão de referências para toda informação escrita nos verbetes.

Ademais, existe a famosa “Lei de Linus”, cunhada por Eric Raymond ao explicar como o desenvolvimento de softwares livres funciona: “Dados olhos suficientes, todos os erros são óbvios”, que se aplica muito bem à Wikipédia. Toda edição feita passa pelo escrutínio de filtros de edição e bots, que podem impedir ou rapidamente reverter uma edição que seja identificada com um padrão danoso para o site. Após os controles automatizados atuam os humanos patrulhadores, que utilizam ferramentas para monitorar a página de mudanças recentes da Wikipédia, revisando todas as edições salvas em tempo real. E os vigilantes, que escolhem páginas para vigiar e recebem alertas por e-mail toda vez que uma edição é feita em um dos verbetes de sua lista.

Agora que você já começou a entender como a Wikipédia funciona podemos voltar ao COVID-19, e observar o que os wikipedistas tem produzido sobre ele.1

Imagem do vírus SARS-CoV-2 disponível na Wikipédia desde o dia 13 de fevereiro de 2020, com a legenda: “Imagem de viriões de SARS-CoV-2 obtida por microscópio eletrónico de varrimento, em que se observa partículas virais a emergir de uma célula”. Licença: domínio público. Autor NIAID Rocky Mountain Laboratories (RML), U.S. NIH. Fonte: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:SARS-CoV-2_49534865371.jpg .

Quando o vírus foi identificado, em dezembro de 2019, já existia um verbete chamado “Coronavírus” na Wikipédia. Essa palavra é utilizada para denominar um grupo de vírus, e o verbete já versava sobre os agentes infecciosos responsáveis por outras doenças, como SARS e MERS. Essa página apresentava em dezembro de 2019 uma audiência de 11 acessos por dia, e oferecia a seus leitores um simplório conteúdo de 1.421 bytes, com duas referências, não sendo atualizada desde 2015. Mas chega janeiro de 2020, e com ele o interesse crescente pelo assunto. Logo no início do ano o verbete vê uma escalada monstruosa de acessos, chegando ao pico de 167.158 acessos no dia 29 de janeiro de 2020. E, junto com o interesse dos leitores, também cresce o engajamento dos editores.

Nos dias seguintes o verbete passa a ser massivamente editado por várias pessoas, aumentando em 12 vezes seu tamanho e expandindo em 1000% seu número de referências!2 Calma que ainda tem mais! Com o aumento do interesse no assunto, os wikipedistas começaram a criar novos verbetes para detalhar questões específicas sobre o tema, como “Coronavírus da Síndrome Respiratória Aguda Grave 2”, para tratar deste novo vírus em si, “COVID-19”, para falar da nova doença, “Pandemia de COVID-19”, para explorar o surto vivido agora pelo mundo e “Pesquisa de vacina para COVID-19”. Vejamos na tabela a seguir alguns dados de edição e de visita destes artigos:

Verbete Data de criação Total de visitas Visitas diárias em 2020 Edições Editores Bytes Referências
Coronavírus 15/07/05 438.989 20.904 23 8 18.860 29
Pandemia de COVID-19 20/01/20 260.873 12.423 304 58 90.679 337
COVID-19 11/02/20 111.352 5.302 113 31 68.793 103
Coronavírus da Síndrome Respiratória Aguda Grave 2 20/01/20 42.354 1.949 101 37 10.947 19
Pesquisa de vacina para COVID-19 15/03/20 335 16 7 2 21.573 42

Podemos ver que três dos novos artigos já receberam uma enorme atenção dos usuários, e o último já apresenta um volume considerável de informações para um verbete com menos de uma semana de vida. Vale também destacar que o verbete Coronavírus tem 36 vigilantes, que recebem e-mails a cada edição feita, e o “Pandemia de COVID-19” conta com 42. E, enquanto finalizo este artigo, os verbetes “Coronavírus”, “COVID-19” e “Coronavírus da Síndrome Respiratória Aguda Grave 2” estão protegidos para usuários autoconfirmados (cadeado azul no topo da página ao lado do título), o que significa que usuários anônimos e recém criados não podem editar essa página. E, o atual maior verbete sobre o tema, “Pandemia de COVID-19”, está protegido para autorrevisores (cadeado cinza), o que significa que somente pode ser editado por um grupo ainda menor de editores, previamente reconhecidos como bons contribuidores da enciclopédia.3

Sabendo de tudo isso tenho certeza que agora você poderá acessar a Wikipédia com mais tranquilidade. Mas não esqueça: ela é apenas uma (muito boa!) enciclopédia. Se quiser realmente se aprofundar no tema e ler o que os especialistas estão produzindo agora sobre o assunto, nenhuma enciclopédia será suficiente para sanar sua curiosidade. Você deverá mergulhar na literatura especializada sobre o assunto para encontrar o que busca. Imagino agora que o leitor deva estar se perguntando: mas onde encontrarei tal literatura específica de forma estruturada e catalogada para saber o que e onde ler? Uma dica: dê uma olhada na seção de Referências que aparece ao final de todo verbete da Wikipédia, você pode se surpreender 😉

1Todos os dados aqui citados foram obtidos no fechamento desta edição, no dia 19/03/2020.

2Dados sobre os verbetes podem ser encontrados em https://tools.wmflabs.org/pageviews/?project=pt.wikipedia.org&platform=all-access&agent=user&range=latest-20&pages=COVID-19|Coronav%C3%ADrus_da_S%C3%ADndrome_Respirat%C3%B3ria_Aguda_Grave_2|Coronav%C3%ADrus|Pesquisa_de_vacina_para_COVID-19|Pandemia_de_COVID-19 .

3Não caberá neste texto uma explicação mais detalhada sobre o funcionamento dos grupos de usuários e níveis de proteção de páginas, mas o assunto pode vir a ser tratado em um artigo futuro se for de interesse dos leitores da revista.

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CTS Direito Inovador Tecnologia

COVID-19 e a tsunami de dados

Muita gente inteligente repete como um mantra a seguinte frase: “dado gera informação e informação gera conhecimento”. Mas, poucos se perguntam uma coisa muito importante: qual a origem deste dado que principia a tão repetida sequência de fatores que levaria ao conhecimento?

O dado não é algo “dado”, que está pronto na natureza e basta magicamente ser colhido para que informações sejam extraídas dele. Seja através de pesquisas, análises, softwares, fórmulas matemáticas, observações… todo dado é construído, independente da metodologia adotada para sua confecção.

Isto significa então que não podemos confiar nos dados? Claro que não! Mas significa que precisamos entender o processo de construção dos dados que utilizaremos. Se “dados geram informações” e “informações geram conhecimentos”, podemos afirmar também que “conhecimentos geram dados”, e os detentores deste conhecimento sobre a criação dos dados estarão sempre um passo à frente dos que utilizam os mesmo dados sem conhecer sua história.

Não digo aqui que um profissional que for utilizar ciência de dados em seu trabalho precisa entender todos os detalhes de cada metodologia de pesquisa, software ou fórmula estatística utilizada no processo de construção de seus dados, mas é imprescindível que ele entenda de forma macro quais as escolhas feitas por sua equipe de pesquisadores, programadores e/ou softwares, e seja capaz de debater com eles mudanças de abordagem para a criação de dados mais eficientes para contar a história que deseja.

Assim, entendendo os dados como elementos construídos deliberadamente, que carregam em si escolhas e recortes feitos a priori, o profissional deixa de ser presa fácil para contra argumentações “baseadas em dados”. Inclusive, passa a ter elementos para se defender de antagonistas que tentem fazer seus dados “confessarem” algo que eles não foram criados para dizer.

Um exemplo que todo mundo está acompanhando agora é a evolução dos casos de COVID-19 pelo mundo. A todo momento vemos na TV e nas redes sociais gráficos sobre a evolução diária dos casos de contaminação ao redor do mundo e comparativos de sua letalidade em cada país. Mas, não vejo ninguém comentando sobre qual o caminho percorrido por esses dados, e fico com várias perguntas na cabeça sobre a história por trás destes dados

Como cada país reporta seus casos de contaminação? Aqui no Brasil, por exemplo, o sistema de saúde é descentralizado, e unidades de atendimento nas pontas enviam relatórios periódicos ao Ministério da Saúde, que não tem informações ao vivo do que está acontecendo. 

Quem está sendo testado? A diferença de espaço amostral muda totalmente uma análise estatística. Se um país só testa quem chegou doente no hospital e o outro está testando o máximo de pessoas possível, esses resultados podem ser comparados?

Ainda sobre o recorte amostral da população: todos os países estão testando seus mortos? Qual a chance de em um local pessoas estarem sendo enterradas sem nunca sabermos que estavam contaminadas, enquanto em outro lugar, que testa todas as pessoas, essas mortes serem contabilizadas?

E sobre mortos; como é decretado que alguém morreu por conta da COVID-19? Pacientes que já estavam internados com uma doença terminal e tiveram o vírus encontrado em seu sangue contam? E pessoas contaminadas que tiveram complicações generalizadas? E as pessoas com outras doenças, com alta possibilidade de cura em situações normais, que não conseguiram leitos em UTI pois todos estavam ocupados com enfermos da COVID-19, também são contabilizados como vítimas do SARS-CoV-2?

Como os testes são feitos? Existem diferentes metodologias e equipamentos para testar a presença do SARS-CoV-2 em uma pessoa, e novas formas estão sendo criadas enquanto a pandemia evolui. Os resultados serão sempre os mesmos para casos idênticos testados de forma diferente? 

Como estão sendo tratados os resultados leves? Resultados de exames de presença de um vírus no sangue não são binários. A resposta “está contaminado” ou “não está contaminado” é dada usando qual recorte de presença do agente virótico no organismo? Todos os países estão usando o mesmo critério?

E para todas essas perguntas ainda vale outro questionamento: os países estão mantendo internamente a mesma metodologia ao longo do tempo ou estão a alterando? Se um país passa a testar mais pessoas e a curva de infectados sobe, isso significa que mais pessoas se contaminaram ou que antes elas simplesmente não haviam sido aferidas?

Com todas essas reflexões não quero de forma nenhuma dizer que os dados sobre a COVID-19 são falsos, e que você não deveria confirmar neles. Afirmo sim que esses dados (assim como todos os dados do mundo) carregam consigo subjetividades originadas nas escolhas que necessariamente são feitas para a construção de um dado.

Então, o que fazer na prática? Sabendo que o dado não é uma dádiva, encontrada pura e neutra na natureza pronta para ser utilizada, se você quiser se aprofundar em um assunto e entender como uma tese está sendo construída e sustentada por números, não poderá simplesmente confiar nos dados apresentados por seus antagonistas, e necessariamente precisará compreender a origem e a confecção dos dados que estiverem sendo apresentados. Assim, sabendo quais histórias eles contam, você terá elementos para refutar conclusões que estejam sendo feitas a partir destes dados e, eventualmente, criar novos dados que revelem novos fatos sobre o mesmo caso.

Complexo esse assunto, né? Por isso que criamos um curso inteiro de “Mergulho em Ciência de Dados” no Programa Direito Inovador. Cadastre-se agora gratuitamente e tenha acesso hoje mesmo às primeiras aulas!

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Direito Inovador Tecnologia

Programa de Imersão em Direito Inovador

Com prazer anuncio que farei parte da coordenação do Programa de Imersão em Direito Inovador, uma série de cursos a distância criados por profissionais de pelo menos 8 diferentes ramos do conhecimento que, juntos, e depois de anos de estrada no front de combate do dia a dia, decidiram criar um caminho mais assertivo, concreto e acessível para construir e compartilhar conhecimentos multidisciplinares nas áreas do Direito, de Ciência de Dados, Design, Analytics, Jurimetria, Gestão, Tecnologia e Pesquisa.

A primeira versão do site já está no ar com detalhes sobre nossos três primeiros cursos: “Direito Digital” e “Mergulho na Ciência de Dados” e “Narrativa, Visual Law & Legal Design”.

Acesse agora e inscreva-se gratuitamente para ter acesso em primeira mão às aulas inaugurais!

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Cotidiano

Manual de alforria pessoal

Na cabeça o sucesso de hoje é um tapa na cara do eu de ontem. Conseguir fazer agora dói, pois mostra que era capaz e poderia ter feito antes. Nessa lógica, a melhor forma de se sentir menos mal com os fracassos de outrora é não obter sucesso hoje. Assim, a culpa deve ser do sistema, do universo, de ter se engajado em algo que é para si. Qualquer coisa pode ser culpada, menos suas escolhas.


Com isto se coloca em um lugar mental em que o fracasso é mais confortável que o sucesso, e se blinda do chicote do passado com o chicote do presente, que tem o peso de um momento e não de muitos anos. Quando se ver neste local é preciso prestar atenção em como o corpo reage, e aceitar que a mente tem esses gatilhos. Que do jeito dela tenta proteger. E é exatamente neste momento que é preciso ser lúcido, e lembrar que infinitos chicotes no presente doem mais que um pesado chicote do passado. E mais. Um segundo após uma nova chicotada masoquista do presente ela se soma ao chicote passado, que a cada momento fica mais grosso e mais pesado.


Quando lucidamente se ver nesta situação deve-se mentalizar o chicote futuro, e lembrar que este sim é o mais pesado de todos. A certeza da chicotada futura é o estado mental mais angustiante e imobilizante, a do passado é letra morta e a do presente é a que deve ser encarada. Em nome de um futuro sem chicotes é preciso aceitar as chicotadas do passado, e pensar na doce liberdade que somente existirá se conseguir domar o chicote presente.

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Cotidiano

A distância

Ah, a distância! O que tem de amendrontadora tem de poderosa. Como tudo parece tão duro, firme e imutável sem ela.


Se ter uma rotina faz bem ao homem, sair dela é o supra-sumo da benfeitoria. Imersos na rotina temos o olhar míope da formiga, que consegue ver cada detalhe, e trabalhamos mentalmente todos eles. Como uma boa formiga em cima de uma mesa, analisaremos todos os grãos de açúcar ali abandonados e bolaremos as melhores estratégias para nos alimentarmos deles.


Mas então a distância nos permite o olhar amplo da águia. O olhar que não consegue reparar quantos grãos de açúcar existem na mesa, e nem bolar estratégias para transportá-los e protegê-los. Mas é esse olhar que permite ver que existem vários outros alimentos além da mesa, e que toda a logística e complexidade dos grãos de açúcar da mesa talvez não sejam tão importantes assim.  De cima se vê que existem várias mesas, prateleiras, potes, frutas. Fontes infinitas de alimento para a pança e a alma de formigas e humanos.


Ser formiga é bom. Detalhes do cotidiano são apaixonantes e nos moldam. Mas devemos sempre lembrar de montar em uma águia e nos distanciar da mesa. Ver o todo e repensar nossas preocupações. Saindo da mesa nos permitimos sair da caixa.

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Tecnologia

O que é MVP?

Já está no ar minha entrevista para o programa BNDES Garagem onde falamos sobre criação de MVPs e mais um monte de outras coisas relacionadas a criação de produtos digitais!

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