Não trabalhe em um lugar só

Essa foi a frase mais marcante do episódio #20 do Happy Hour Remoto! Falamos sobre isso a partir de 12:00

No tempo de nossos pais era normal uma pessoa passar a carreira inteira na mesma empresa. Um bom emprego em uma organização sólida moldava a vida. Desde o local onde a família vai morar até metas de vida eram pensados em torno de um plano de carreira estável.

Hoje o mercado é muito mais dinâmico, e o “funcionário de carreira” se tornou um ser raro. Profissionais com experiências em diferentes empresas passaram a ser vistos inclusive como diferenciais que podem trazer mais experiências diversificadas para uma nova posição.

É inegável o quanto trabalhar em ambientes diferentes é bom para a formação de qualquer profissional. Em cada equipe por onde passamos conhecemos novas dinâmicas, métodos, tecnologias e pessoas, e aumentamos nosso portfólio de skills que poderão ser reutilizadas (ou não) em futuros projetos.

O “ou não” ali em cima é muito importante! Aprender o que não funciona é parte central na construção da senioridade de um profissional, e existe uma probabilidade estatística clara de que quanto maior for o número de diferentes projetos e ambientes por ele tiver passado, maior será o número de lições aprendidas sobre o que não dá certo.

Mas leva muito tempo…

Toda essa trajetória de carreira é muito bonita, mas demanda um tempo enorme ficar trocando de emprego e aprendendo lições em locais diferentes. Até porque para de fato tirar boas lições, não adianta ficar apenas um mês em cada local. É preciso viver ciclos inteiros de projetos para que os aprendizados sejam sólidos.

A melhor forma de acelerar seu crescimento profissional é trabalhar em mais de um local ao mesmo tempo. Na economia do século XXI são crescentes as ofertas de empregos em tempo parcial, e os freelas (mais caretamente também chamados de “contratação temporária com escopo fechado”) abundam! São raras hoje as carreiras que não apresentam possibilidade do profissional ter um contrato temporário para oferecer sua expertise para atuar parcialmente em um projeto.

Como estar fisicamente em dois lugares ao mesmo tempo?

Porém, muitas vezes não é fácil colocar a teoria na prática. A pessoa que passa 2 horas por dia no trânsito dificilmente terá tempo e energia para trabalhar em mais de um coisa. E é aí que nós que trabalhamos de casa temos uma grande vantagem. Para nós, “sair de um trabalho” e “ir para o outro escritório” significa apenas dar alguns cliques. Não levamos nem um minuto neste “deslocamento”.

E não precisar se deslocar até escritórios presenciais nos traz outra grande vantagem: não precisamos nos limitar a trabalhar em locais que sejam fisicamente acessíveis. Em algumas grandes cidades, como Rio e São Paulo, já seria humanamente inviável trabalhar em dois escritórios que não fiquem na mesma região. Mas nós podemos trabalhar para empresas em diferentes cidades. E em diferentes países!

Um profissional que saiba trabalhar de casa abre as portas do mundo para sua carreira. Além de ter todas as vantagens já citadas no início do texto, um trabalhador remoto poderá ter a experiência de atuar em projetos ainda mais diversos, se envolvendo em mercados que podem nem existir em sua cidade e conhecendo pessoas de diferentes culturas e formas totalmente diferentes de construir relações de trabalho.

Com toda essa bagagem cultural diversa, com certeza o remoter se desenvolverá como profissional muito mais rápido que seu colega que se formou no mesmo curso e mora no mesmo prédio, mas que todo dia encara o trânsito e passa todas suas horas produtivas no mesmo lugar.

Dicas de produtividade e felicidade no trabalho remoto você encontra em nosso canal do Youtube, o Happy Hour Remoto, onde compartilhamos dicas rápidas para quem trabalha de casa e realizamos lives toda sexta-feira, às 18h30. Clique no link e inscreva-se agora no canal! http://happyhourremoto.com/

Cuide da higiene de sua atenção

Essa foi a frase mais marcante do episódio #19 do Happy Hour Remoto. Falamos sobre isso a partir de 1:21:25

Muito se fala sobre estarmos vivendo na era da informação, mas poucas vezes paramos para pensar sobre os reflexos práticos desta nova era em nossa saúde mental. Vivemos conectados 24 horas por dia, recebendo estímulos a todo momento pedindo um pouco de nossa atenção. E-mail, WhatsApp, televisão…nós sempre temos algum conteúdo pedindo para ser consumido a cada segundo.

E para quem trabalha de casa esse cenário tende a ser ainda pior. Não temos aquele momento de se deslocar até o trabalho, e nem as saudáveis pausas para jogar conversa fora 5 minutos com um colega de trabalho enquanto pegamos um café. Quem trabalha de casa tende a ser uma pessoa que gosta do mundo digital, e vive nele não só seus momentos de trabalho, como também suas horas de descanso e lazer.

Não nos permitimos mais ficar entediados. Estamos sempre a uma nova aba ou a um clique no celular em nosso bolso de uma nova distração, e é comum passarmos dias e dias seguidos sem nos desligarmos por mais de cinco minutos de coisas que demandam nossa atenção.

Façamos um teste rápido:

  • Você se lembra da última vez que saiu de casa sem o celular?
  • Você se lembra da última vez que sentou no banheiro sem mexer em nenhum aplicativo?
  • Você se lembra da última refeição que fez em que não estava com o celular ou televisão ligados?
  • Você se lembra da última vez que deitou na cama sem nenhum aparelho eletrônico ligado?
  • Você se lembra da última vez que em uma mesa com amigos ou família você dedica a sua atenção completa para as pessoas, sem a dividir com o celular?

Se você respondeu “não lembro” para qualquer uma dessas perguntas temos um sinal de alerta! E se essa foi sua resposta para todas as perguntas, você com certeza está com um problema de higiene da atenção!

Todos esses estímulos nos mantém em um constante estado de alerta, e não permite descansar de verdade. Eu sei bem disso. Vivo na própria pele essa situação. É muito tentador e fácil nas minhas horas de descanso do trabalho abrir uma rede social ou ligar a televisão. E é exatamente isso que eu faço se estou distraído.

Nosso cérebro está viciado e automaticamente procura por esses prazeres rápidos, que tal como uma droga fornecem uma alegria momentânea, mas que é seguida de uma vontade de consumir mais e mais. E o pior, após as altas descargas de dopamina que essas atividades propiciam, outras atividades cotidianas que oferecem doses imediatas menores de dopamina, como fazer seu trabalho ou cuidar da casa, se tornam ainda menos interessantes de serem feitas.

Mudar hábitos como esse não é uma tarefa fácil. Quando estamos em um ciclo automático de ação a pura força de vontade não funciona! É necessário um “choque de gestão” em nossa rotina, que mapeie quais gatilhos nos levam a determinadas ações. Alcançar esta “atenção plena” em nossos atos é um desafio, árduo, e uma forma que encontrei para auxiliar nesta tarefa é fazer um detox digital.

A proposta é simples: durante 24 horas você não se permitirá consumir nenhum conteúdo digital. Desplugue seu roteador de internet. Tire a televisão da tomada. Desligue seu telefone celular cheio de aplicativos! Durante essas 24 horas você sentirá vontade de buscar essas distrações várias vezes. Mas, sabendo que não terá essa possibilidade, deverá então prestar atenção em si mesmo.

Preste atenção em seu corpo. Como você está se sentindo no momento? Está cansado? Agitado? Ansioso? Perceba quais situações disparam os gatilhos no seu cérebro para as ações que você deseja limitar. Você acabou de realizar uma tarefa árdua? Mudou de ambiente na casa e/ou sentou em um lugar específico?

Parece simples, e realmente é. Mas incrivelmente nós não temos o hábito de prestar atenção em nós mesmos no cotidiano, e é exatamente esta atenção poluída que nos faz entrar tantas vezes no piloto automático ao longo do dia. Quando você simplesmente para e observa o que está acontecendo com seu corpo e sua mente, e começa a entender o que te leva para as distrações, começa a ficar claro o que você poderá fazer quando sentir esta necessidade após o detox.

E tem mais! Depois de alguns minutos se observando, você começará a ficar entediado. Nos últimos tempos passamos a olhar para esse conceito, “tédio”, como algo muito negativo. Para a maioria das pessoas ficar “entediado” é um sinal de desperdício, de vagabundagem. Queremos sempre estarmos nos sentido ocupados com algumas coisas para nos acharmos produtivos, mesmo que seja “um uso produtivo de nosso momento de lazer”.

Mas, o tédio tem um poder transformador! Ao nos permitirmos momentos de ócio completo damos um merecido e necessário descanso para nossa mente! E como nossa mente é incrível! Em pouco tempo, quando ela começa a dar sinais de relaxamento, você não só consegue dedicar mais pensamentos a coisas que são realmente importantes para você, e não escolhidas pelo algoritmo de qualquer rede social, como também desintoxicado das descargas enormes de dopamina, você se percebe incrivelmente mais disposto a realizar tarefas que, apesar de importantes, antes pareciam tão difíceis ou chatas de serem começadas.

Eu realmente não tenho palavras para descrever os resultados positivos de um detox digital. No dia seguinte você já olha para o celular com outros olhos. Não que eu não entre em redes sociais ou assista à um vídeo no YouTube. Mas, com minha higiene da atenção bem feita, eu consigo escolher exatamente quando e o que consumir, sendo o senhor de meu tempo, e não escravo de minhas distrações.

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Só monitore o que você pode mudar: Use métricas acionáveis!

O assunto encerrou o episódio 18 do Happy Hour Remoto, a partir de 1:06:00.

No mundo do trabalho remoto existem trocentas ferramentas que prometem aumentar sua produtividade. Na grande maioria delas, você precisa investir um bom tempo cadastrando projetos, tarefas, prazos, tempo gasto, sensações…

É tentador querer utilizar todas! Sabemos que vivemos em um mundo onde quanto mais informações tivermos sobre determinado assunto, melhores decisões poderemos tomar. Então, parece fazer sentido criarmos cada vez mais dados sobre nossa performance para podermos melhorá-la.

Mas, nem tudo são flores. É muito comum pessoas se empolgarem com um aplicativo e investirem um bom tempo o alimentando, e depois serem bombardeados com vários gráficos e métricas que na prática não ajudam em nada. Ou pior: se dedicarem um bom tempo o alimentando para depois simplesmente o abandonarem.

A chave para não cair nessa cilada é muito simples: métricas acionáveis! Sempre que você decidir gastar energia para medir alguma coisa, deve ter clareza do motivo de estar interessado em ter aquelas informações estruturadas, e já decidir previamente qual ação você poderá tomar a depender do resultado apresentado.

As métricas que você cria apenas por criar, sem ter uma ação clara para realizar sobre elas, são chamadas de “métricas de vaidade”. Assim como uma princesa perguntando ao seu espelho mágico se existe alguém mais linda que ela no mundo, a resposta encontrada poderá até alimentar seu ego temporariamente, mas não trará nenhum benefício real para sua vida.

Quando você cria uma métrica acionável precisa pensar com antecedência o que poderá mudar a depender do resultado encontrado. Isso te trás pelo menos três grandes vantagens:

  • Ao saber o que poderá ser melhorado, você visualiza com clareza o benefício que será obtido com seu esforço de monitorar seu trabalho, podendo avaliar se sua relação com o custo de tempo e energia empreendidos na missão realmente valem a pena.
  • Tendo em mente exatamente o que fará dependendo do resultado, você consegue escolher métricas melhores. “Descrever é prescrever”, já dizia um antigo sábio. Quando você já sabe onde quer chegar, poderá investir apenas nas métricas relacionadas diretamente ao seu objetivo.
  • Tomada de ação rápida para a melhoria! Quando você já definiu antecipadamente qual ação será tomada em cima do resultado da medição, a procrastinação perde espaço. Nada de passar horas olhando para gráficos, tentando interpretar o que pode você tirar de útil deles. Você simplesmente compara o resultado com a expectativa planejada e atua conforme havia previsto.

É tentador querermos medir tudo que fazemos. Especialmente para mim, que atuo com ciência de dados, muitas vezes soa um grande desperdício não coletar todos os dados que me forem possíveis. Mas, é preciso lembrar que coletar dados demanda tempo e energia, e se eles não tiverem uma função clara, serão apenas mais um elemento causador de distrações e ansiedades no seu dia-a-dia.

Então, lembre-se: antes de começar a medir qualquer coisa se pergunte “o que eu farei com essa informação?” e crie métricas acionáveis!

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Técnica Pomodoro: Descanse antes de cansar!

O assunto foi destaque do episódio 17 do Happy Hour Remoto, a partir de 37:10.

É muito comum trabalharmos focados até cansar. Parece a coisa óbvia a ser feita. “Enquanto eu estiver com energia, sigo trabalhando”. Se na cultura dos escritórios tradicionais isso já acontece, no trabalho remoto esta prática é ainda mais comum.

Só que existem dois grandes problemas que são ignorados por quem passa horas a fio trabalhando sem parar:

  • A cada hora que passa você fica mais improdutivo.
  • Quando você cansa é difícil de se recuperar.

O primeiro problema é mais conhecido do público em geral. Você com certeza já sabe que depois de três horas trabalhando não está mais tão produtivo quanto na primeira, e que depois de dez horas sem parar seu cérebro já está derretendo, e seu rendimento está baixíssimo.

Sabendo disso, a maioria das pessoas quando percebe que sua produtividade está baixando, provavelmente ali pela terceira hora de trabalho, resolve descansar para recarregar as energias e voltar ao trabalho. Mas, é exatamente aqui que o segundo problema ataca.

Quando você já está cansado, é mais difícil descansar. Quando seu corpo já está dolorido e sua mente não aguenta mais aquela tarefa, você precisará de mais tempo de descanso, e dificilmente voltará ao nível de produtividade que começou o dia.

Pode parecer contraintuitivo, mas a resposta para essa questão é descansar antes de cansar. Quando você se obriga a fazer pequenas pausas antes de estar cansado, a recuperação é muito mais rápida e leve.

Para auxiliar nesta missão eu utilizo a técnica do Pomodoro. Criada pelo consultor de produtividade Francesco Cirillo no final dos anos 80, ela propõe uma forma de trabalhar muito simples: Você deve trabalhar 25 minutos com foco total, e parar 5 minutos.

O nome do método é inspirado neste tomatinho de cozinha, que pode ser usado em sua mesa de trabalho para medir o seu tempo.

Vale destacar que durante os minutos de trabalho o foco deve ser total. Todas as distrações devem ser evitadas. Celulares devem estar modo avião, abas com redes sociais devem estar fechadas. Se você mora com outras pessoas, explique para elas que você dará atenção no momento do intervalo, e crie alguma forma de deixar sinalizado para os demais quando você estiver no modo “não perturbe”.

Eu particularmente não me adaptei bem a proposta de Cirrilo de trabalhar 25 e descansar 5. Eu demoro um pouco a conseguir mergulhar plenamente em uma tarefa quando a começo, e ficava com a sensação de que não tinha feito quase nada quando já era hora de parar, e depois eu perderia um bom tempo para me focar novamente.

Assim como os 5 minutos de intervalo ficaram pequenos demais para mim. Seja vendo redes sociais, fazendo um lanche ou colocando roupa suja para lavar, eu sempre acabava esticando o intervalo para 8 ou 9 minutos…

Com a observação de meu comportamento eu fui adaptando o Pomodoro para minha realidade, e hoje estou muito feliz trabalhando 1 hora focado e tirando 15 minutos de intervalo.

Para quem nunca trabalhou desta forma pode parecer que gasto tempo demais ao longo do dia com os intervalos, mas existem dois fatores importantíssimos que fazem valer totalmente a pena essa forma de trabalhar:

  • Em um dia de trabalho “tradicional”, as micro interrupções já tomam um tempo enorme, a maioria das pessoas que não percebe o quanto. Eu as concentro em bloco do dia, não precisando dezenas (ou centenas) de vezes ao longo do dia retomar o foco após uma distração.
  • Eu nunca estou cansado trabalhando. Fazendo meus descansos planejados mantenho um alto nível de produtividade ao longo do dia, não tendo a esperada perda de foco nas últimas horas do dia.

E se o Pomodoro já é ótimo para melhorar a produtividade no trabalho, ele também ajuda a ter uma maior qualidade de vida em outros aspectos do meu dia. Sabendo que tenho bloco de tempo determinados ao longo do dia para me afastar do trabalho, consigo concatenar pequenas tarefas domésticas que não precisam se acumular para a noite (ou para o final de semana…)

E, se tudo isso não fosse suficiente, ainda existe a maravilhosa sensação de chegar ao final de um longo dia produtivo de trabalho sem se sentir esgotado! Sabe aquela sensação que você tem ao sentar no sofá depois de ficar 10 horas grudado na tela do computador e só querer olhar para o teto mal tendo forças para conversar ou fazer qualquer outra atividade? Fazendo Pomodoro ela não acontece! Você termina o dia muito mais inteiro e com energia para fazer mais coisas de sua vida além de trabalhar.

Lembre-se descanse antes de se cansar! Teste a técnica Pomorodo, aprenda com o seu corpo e sua mente quais intervalos de tempo funcionam para você e nos conte o resultado!

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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.

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

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.

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.

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