São Paulo - Na saúde, no esporte, na imprensa, nas empresas... para onde quer que você olhe, o big data veio para ficar. Não poderia ser diferente na economia, onde o uso de números e mais números para provar (ou refutar) teses sempre foi regra e não exceção.
A diferença é que agora, os bancos de dados são cada vez mais complexos e têm vindo de fontes novas como empresas de tecnologia, capazes de agregar informações valiosas sobre o comportamento das pessoas.
Dois exemplos recentes: um trabalho que encontrou relação entre conteúdo de tuítes e desemprego e outros que mostram como o padrão de buscas no Google pode antecipar e refletir condições econômicas.
Essa nova fronteira permite a análise do comportamento econômico muito mais de perto e com novos critérios, mas também vem com novos desafios.
Um estudo recente de Liran Einav e Jonathan Levin, da Universidade de Stanford, analisou os trabalhos publicados pela prestigiada revista acadêmica American Economic Review nos últimos 8 anos.
Eles descobriram que a porcentagem de estudos baseados em números não disponíveis publicamente está explodindo - de menos de 8% do total em 2006 para quase metade em 2014.
Via de regra, as revistas científicas obrigam os pesquisadores a fornecer os dados que usaram para chegar a suas conclusões. Isso permite que outros estudiosos possam replicar os modelos e questionar os resultados. Dois casos recentes ilustram bem esse processo dos dois lados do espectro ideológico.
No ano passado, um estudante da Amherst College reviu os dados de um estudo de Carmen Reinhart e Kenneth Rogoff segundo o qual países com dívida alta em relação ao PIB tendiam a crescer mais lentamente - uma das bases intelectuais do movimento pela austeridade na Europa.
O problema é que os números estavam cheios de erros, o que fez a dupla ter que se retratar e negar que houvesse agido de má fé.
Este ano, foi a vez do celebrado Thomas Pikkety ter que responder a críticas levantadas pelo Financial Times sobre dados e metodologias utiilizadas em seu bestseller "Capital no Século XXI".
O debate não foi muito além - e o livro acabaria vencendo um prêmio do próprio jornal - mas o próprio Pikkety lembrou na época que isso é tudo parte do jogo: "A razão pela qual eu coloquei todos os meus arquivos excel online é precisamente porque quero promover um debate aberto e transparente sobre essas questões importantes e sensíveis de mensuração."
Naturalmente, big data não significa necessariamente secret data. E no caso de empresas como Facebook e Google, transparência demais bate de frente com a preocupação de seus usuários em relação à privacidade e ao uso de seus dados pessoais.
Mas na medida em que a pesquisa acadêmica caminha para uma multiplicidade de fontes muitas vezes exclusivas, cresce o risco de que eles se tornem reféns da boa vontade de empresas ou de algumas agências governamentais - pois mesmo dados teoricamente públicos podem estar sujeitos à confidencialidade.
"Para conseguir estes dados, economistas acadêmicos precisam desenvolver uma reputação de que tratam suas fontes de forma agradável. Assim, seus incentivos para servir à uma determinada indústria ou a uma autoridade política que controla os dados se torna similar aos dos reguladores", lembra Luigi Zingales, da Universidade de Chicago, em um trabalho recente sobre o assunto.
O debate acadêmico não pode (e nem deve) voltar para trás - os ganhos e potenciais do big data são simplesmente muito fortes para serem ignorados. Mas como em qualquer outro campo, o aumento do sigilo requer uma visão clara também dos seus riscos.
"O principal remédio para reduzir a captura por interesses é a consciência por parte dos economistas de que este risco existe", conclui Zingales.
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1. Grandes ideias
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1/31 (ALEXANDRE BATTIBUGLI)
São Paulo - O
big data é uma das mais promissoras
tendências da
tecnologia. Basicamente, ele consiste na coleta e análise de um grande volume de dados variados em alta velocidade. Da
IBM ao
McDonald's, várias empresas já estão usando a novidade para atingir seus objetivos. Veja agora algumas iniciativas deste tipo.
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2. Combater o câncer
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2/31 (US National Cancer Institute)
Em parceria com um consórcio da área de saúde, a IBM está usando seu
supercomputador Watson para escanear mutações genéticas e descobrir o melhor tratamento para cada tipo de câncer.
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3. Medir inflação
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3/31 (Arquivo)
Em São Francisco,a startup Premise paga 700 colaboradores que tiram fotos do preço e disponibilidade de alguns produtos nas prateleiras de 25 cidades na Ásia, América Latina (incluindo o Brasil) e Estados Unidos. Reunidos, os dados são usados para
medir inflação.
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4. Encontrar namorados
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4/31 (Reprodução/Youtube/Schwarzkopf)
O
OkCupid e outros sites de encontro já usam big data para identificar entre seus usuários cadastrados quais são aqueles que tem a maior chance de formar casais com potencial de dar certo.
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5. Acabar com engarrafamentos
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5/31 (Yasuyoshi Chiba/AFP)
A Prefeitura de
Dublin fez um acordo com IBM e usou câmeras e GPS para monitorar trânsito da cidade a fim de evitar congestionamentos e a lotação de transportes públicos.
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6. Analisar clima
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6/31 (Getty Images)
Sensores em
Birmingham medem índices que, enviados às centrais de meteorologia, ajudam na previsão do tempo.
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7. Rastrear o lixo
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7/31 (Rogério Montenegro)
O MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts, em inglês) convidou 500 moradores de
Seattle a etiquetarem o lixo para estudo de logística que visava melhorar o fluxo dos detritos pela cidade.
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8. Evitar suicídios
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8/31 (Flickr//jasonahowie/CC)
O
Durkheim é um projeto que acompanha redes sociais para detectar palavras e frases que caracterizem o autor como um potencial suicida.
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9. Substituir currículos
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9/31 (Flicker/Creative Commons/ italian voice/ filtro)
A
Votorantim e outras empresas já estão substituindo a velha análise de currículos pela coleta e observação de dados publicados pelos candidatos sobre si em redes sociais e outros espaços da internet.
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10. Detectar infartos
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10/31 (Luke Walker / Stock Xchng)
Pesquisadores do MIT, da Universidade de Michigan, do Hospital Brigham de Boston e da Escola de Medicina da Harvard desenvolveram uma ferramenta que coleta e analisa dados para determinar com mais precisão a possibilidade de
ataques cardíacos e até risco de morte em pacientes que já sofrem do coração.
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11. Estipular preços
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11/31 (Scott Eells/Bloomberg)
Nos EUA, sites como o
Netflix, lojas, empresas aéreas já usam big data para estipular variações no preço dos produtos e serviços que oferecem
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12. Desenvolver vacinas
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12/31 (George Frey/Getty Images/Getty Images)
A
Merck usa big data para colher dados que, reunidos e analisados, são usados para identificar padrões que ajudam no desenvolvimento de vacinas pela empresa.
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13. Localizar startups
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13/31 (Getty Images)
A
Mattermark desenvolveu em parceria com a Bloomberg um mecanismo que usa o big data para prever quem está mais propenso a abrir uma pequena empresa num grupo de 1,5 milhão de pessoas que vive nas proximidades de Nova York.
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14. Achar panes
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14/31 (Divulgação)
Em parceria com a fabricante de equipamentos de mineração
Thiess, a IBM desenvolveu um modelo que consegue prever quando as máquinas vão dar pane - o que permite que as empresas se adiantem e economizem em gastos com reparo.
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15. Superar a dengue
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15/31 (James Gathany/Wikimedia Commons)
A IBM desenvolveu um modelo que articula dados como chuvas, temperatura e acidez do solo para prever surtos de
dengue e malária.
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16. Entender o consumidor
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16/31 (Getty Images)
Hoje, grandes redes como o
Walmart usam dados recolhidos por sensores, redes sociais e outras fontes para entender tentar melhor como se comporta o consumidor e assim, atendê-lo melhor.
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17. Eleger candidatos
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17/31 (JEWEL SAMAD/AFP)
Nas eleições de 2012,
Barack Obama recolheu por 18 meses dados sobre seus eleitores na internet. Isso permitiu uma melhor compreensão dos interesses e preocupações do eleitorado e, provavelmente, o ajudou a ser reeleito presidente dos EUA.
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18. Ver jogos de basquete
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18/31 (Jamie McDonald/Getty Images)
Nos EUA, a
NBA fez um acordo com a SAP e a Stats LLC para oferecer aos telespectadores de jogos de basquete estatistícas detelhadas dos times e jogadores do esporte.
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19. Oferecer filmes
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19/31 (Divulgação)
Hoje, o Netflix já usa dados de big data para
indicar filmes para os usuários do site de acordo com suas preferências.
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20. Promover Lady Gaga
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20/31 (Getty Images)
Troy Carter, empresário da cantora
Lady Gaga, é um apaixonado por big data. Não por acaso, a cantora conta com uma rede social própria para seus fãs criada por ele:
littlemonsters.com. Um dos objetivos do site é identificar e atender as preferências dos fãs da cantora.
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21. Gerir cidade
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21/31 (Wikimedia/Mario Roberto Duran Ortiz)
No Rio de Janeiro, o
Centro de Operações reúne dados recolhidos por câmeras e outros suportes afim de mapear a cidade e apontar locais com problemas - que são repassados a 30 órgãos públicos que podem solucioná-los.
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22. Fornecer iogurte
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22/31 (EXAME)
A
Danone vem usando modelos da IBM baseados em big data para organizar da melhor maneira o fornecimento de seus produtos nos EUA.
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23. Vencer prêmios
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23/31 (AFP)
Em 2011, ficou famoso o desafio no qual o supercomputador da IBM Watson venceu o
Jeopardy, jogo de perguntas e respostas da TV americana. Quando foi construído, o Watson exigiu 10 gabinetes - o que dá uma ideia de sua capacidade de processar dados.
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24. Poupar tempo
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24/31 (Chris Hondros/Getty Images)
Nos EUA, o uso de dados de big data pela rede de lojas
Macy's permitiu que caísse de 27h para 1h o tempo necessário para rever o preço dos produtos à venda na cadeia.
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25. Ganhar dinheiro
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25/31 (Davis Turner/Getty Images)
Por meio do programa BankAmeriDeals,
Bank of America devolve a seus clientes parte do dinheiro gasto em compras feitas com cartões de crédito e débito do banco. A vantagem é oferecida pelo banco de acordo com a análise de dados de compras passadas de seus clientes.
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26. Vender lanches
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26/31 (GettyImages)
O
McDonald's usa big data para aprimorar seu atendimento no drive-thru, contabilizando e relacionando informações ligadas a este tipo de serviço para torná-lo mais eficiente.
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27. Atender melhor
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27/31 (REUTERS/Andrew Winning)
O
Bank of America registrou um ganho de produtividade e economizou cerca 15 milhões de dólares após descobrir que funcionários que conversavam mais atendiam mais rapidamente (e assim, deixá-los conversar).
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28. Evitar fraudes
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28/31 (Daniel Acker/Bloomberg)
Em parceria com a
Accenture, uma grande operadora de celular brasileira (que a Accenture não conta qual é por razões contratuais) desenvolveu um sistema baseado em big data voltado para a indústria financeira. Ao informar dados relativos à localização de smartphones, a novidade pretende inibir as fraudes nas compras com cartão.
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29. Espionar pessoas
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29/31 (Bobby Yip/Reuters)
Em 2013, Edward Snowden revelou a existência na NSA do
X-Keyscore, que captura todo o conteúdo que trafega na conexão interceptada para, depois, analisá-lo e extrair os dados desejados. Só em 2012, agências federais dos EUA gastaram 5 bilhões de dólares com pesquisas em big data - o investimento deve chegar a
8 bilhões de dólares em 2017.
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30. Estudar o universo
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30/31 (NASA/AFP)
O centro de dados do
CERN, laboratório suíço que estuda a origem do universo e outros temas, conta com 65 mil processadores que analisam 30 petabytes de dados por ano. É big data ou não é?
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31. Agora, conheça locais onde o big data já está a serviço das pessoas
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31/31 (Wikimedia)