Nate Silver e previsões perfeitas

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Como disse na semana passada, um dos pontos altos do Joint Statistical Meetings (JSM), que aconteceram no mês passado em Montréal, foi a palestra de Nate Silver. Como eu sei que foi um dos pontos altos? 

• Todos com quem falei no congresso foram lá assistir ele falar;
• Todos os tweets que vi sobre o JSM reprcutiram a palestra de Nate Silver;
• Um auditório gigantesco estava abarrotado de gente, muitos de pé ou sentados no chão (como eu).

Quem é Nate Silver e porque todo esse sucesso? Nate Silver ficou famoso em 2008 ao prever corretamente o resultado das eleições presidenciais americanas em 49 dos 50 estados. E atingiu o estrelato ao melhorar sua marca e prever corretamente o mesmo resultado nas eleições de 2012 em todos os estados. Também no ano passado, ele publicou o livro The Signal and the Noise que foi muito bem recebido pela crítica  e o popularizou ainda mais. Ele divulga seus resultados através de seu blog fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/

Nate começou sua carreira fazendo previsões esportivas em beisebol. Em algum ponto, voltou-se para a política onde adquiriu visibilidade internacional com seu blog, vinculado ao New York Times. Recentemente, ele vendeu seu blog para a ESPN. Hoje em dia, ele tem uma agenda para lá de ocupada; contratá-lo para uma palestra envolve colocar no mínimo 4 ou 5 zeros depois do cifrão.

Por tudo isso, a palestra de Nate no JSM foi precedida de uma grande expectativa. Nate teve forte formação matemática e costuma ser reconhecido pela mídia e publico em geral como um estatístico. Isso é muito bom para a profissão de Estatístico e talvez ele possa ser descrito como o estatístico mais famoso mundialmente neste momento. Entretanto, não foi assim que ele se apresentou perante a platéia de estatísticos no JSM. Ele enfatizou muito mais seus lados economista (formação que ele obteve na Universidade de Chicago) e jornalista. 

Ele começou sua palestra falando um pouco de seu background e sua história de vida. Depois, enunciou alguns princípios básicos (acho que foram 10) que ele recomenda que todos sigam. Alguns deles eram óbvios mas é sempre bom repassa-los. Exemplos:

• dados tem um contexto, ou seja, não se deve tratar números sem levar em conta o fenômeno que eles procuram representar. Esse ponto tem sido tratado rotineiramente aqui no blog (ver qualquer postagem do assunto Análise de Dados);
• médias são bons sumarizadores. Essa frase óbvia é muitas vezes neglicenciada e Nate falou muito sobre a equivocada tendência que muitas pessoas, inclusive a mídia, tem de não seguir essa regra para por exemplo, enfatizar os extremos;
• ser Bayesiano faz mais sentido. Ném preciso comentar minha concordância com esse preceito.

Esses pontos foram tratados de forma um tanto superficial. Em particular, nenhum detalhe minimamente técnico a respeito de seus sistemas de previsões foi apresentado, frustando boa parte da platéia. Sua palestra estava agendada para durar por quase 2 horas, incluindo perguntas e debate. Isso presupunha uma apresentação durando em torno de 1 hora. Entretanto, sua fala durou pouco mais de meia hora. Nesse sentido, a palestra acabou se tornando uma espécie de anti-climax do evento.