Um trecho de Gigerenzer

Quando você olha seu aplicativo de tempo e lá tem que a chance de chuva é de 50% para amanhã de manhã e 50% para amanhã no período da tarde, o que isso realmente significa? Essa questão está no livro Preparados para o Risco, de Gerd Gigerenzer.  

Uma possível resposta para a questão acima é que a chance de chuva no dia é de 100%. Mas a resposta é bisonha. Mas o que significa a informação de que há 50% de chance de chuva de manhã? Uma possibilidade é imaginar que em 50% da sua cidade irá chover. Outra possibilidade é que uma reunião de meteorologista mostrou que metade deles acredita que irá chover e metade não.  

Muitas pessoas não sabem realmente o que significa uma chance de chuva de 50%. Basicamente, os meteorologistas afirmam é que em metade dos dias, como amanhã, irá chover e quem em metade não irá chover. Devemos lembrar que esses profissionais são extremamente calibrados no anúncio da previsão, indicando que seus modelos são bastantes precisos. 

Sobre a previsão do tempo, há um ponto muito interessante que está presente no livro do Nate Silver. Você sabia que a previsão do tempo anunciada na televisão é propositalmente enviesada? Assim, quando há 30% de chance de chuva para o dia de amanhã, a televisão destaca que haverá chance de chuva, com frases do tipo "pode chover". Isso tem a ver o fato de as pessoas lembrarem mais quando a apresentadora da previsão do tempo errou dizendo que não teria chuva e choveu.  

Ou seja, eles não estão preocupados com a REPRESENTAÇÃO FIEL. Besteira. O seu público não quer ser surpreendido com uma chuva. É preferível estar com um guarda-chuva e não ter tido a chuva do que estar sem e se molhar. Eu acredito que o usuário prefere o conservadorismo à fidedignidade. 

Foto: Osman Rana

Vantagens da boa previsão

Eis o abstract: 

We provide the first revealed preference estimates of the benefits of routine weather forecasts. The benefits come from how people use advance information to reduce mortality from heat and cold. Theoretically, more accurate forecasts reduce mortality if and only if mortality risk is convex in forecast errors. We test for such convexity using data on the universe of mortality events and weather forecasts for a twelve-year period in the U.S. Results show that erroneously mild forecasts increase mortality whereas erroneously extreme forecasts do not reduce mortality. Making forecasts 50% more accurate would save 2,200 lives per year. The public would be willing to pay $112 billion to make forecasts 50% more accurate over the remainder of the century, of which $22 billion reflects how forecasts facilitate adaptation to climate change.

Apesar do aumento substancial da qualidade da previsão do tempo, colocar mais fundos públicos nesta atividade pode ser interessante. O texto mostra a quantidade de vidas salvas. Uma reportagem sobre a pesquisa pode ser encontrada aqui. 

Sobre a qualidade crescente das previsões meteorológicas, vide o livro Sinal e Ruído, de Nate Silver. Um ponto interessante é que a previsão de calor salva mais vidas humanas que a previsão do frio. Isto parece contra-intuitivo. Mas é do texto acima. 

Foto: Angela Compagnone