A verdade está nos dados ou não? : Discussões sobre o que é verdadeiro na era do Big Data, das fake news e da pós-verdade

A ideia deste livro não é filosofar sobre a verdade. Queremos saber como chegar à verdade, de preferência com base em dados ou fatos. Em alguns casos, a verdade é única. Por exemplo, “a Terra é redonda”. Mas a verdade pode mudar ao longo do tempo, quando conseguimos novas informações (as quebras de paradigmas bem discutidas por Thomas Kuhn). Duas pessoas podem discordar sobre uma temperatura (está quente ou frio?). Também é verdade que pessoas enxergam fisicamente de forma diferente. As percepções sensoriais podem nos enganar. E a memória pode nos trair.

Entretanto, em alguns casos, não podemos admitir diferentes verdades. Temos que respeitar as opiniões contrárias mas buscar a verdade única. No julgamento de um réu por assassinato, a verdade tem que ser uma só de duas opções. No tocante também a tratamentos médicos e vacinas, ninguém que ser paciente de um médico que não sabe qual medicamento indicar. A meia verdade ou as verdades relativas podem matar tanto quanto a falta de conhecimento.

É preciso buscar a verdade, ainda que não a tenhamos no momento. Precisamos de métodos científicos, técnicas para coleta de dados, observações, experimentos, simulações, precisamos de instrumentos e de modelos teóricos. Precisamos validar modelos, confirmar teorias e refutar hipóteses falsas. Se não houver certeza, que então trabalhemos com estatística e probabilidade.

Precisamos dados, fatos e evidências. Temos muitos dados (Big Data) à disposição e temos ferramenta para análise. Precisamos sincronizar dados, ferramentas e mentes para entender o que os dados nos dizem. Discutiremos como coletar dados com as novas tecnologias de Internet das Coisas e Inteligência Artificial. Mas também discutiremos que a análise dos dados também pode levar a interpretações equivocadas ou dúbias.

A quem se destina este livro:
•Jornalistas que queiram procurar e escrever sobre fatos e verdades;
•Cientistas que estão procurando verdades em seus experimentos e observações;
•Analistas e cientistas de dados que queiram extrair a verdade de seus dados;
•Leitores e cidadãos críticos que queiram entender como as verdades são desviadas e que então desejem saber como chegar até as verdades lendo textos de fontes confiáveis;
•Pessoas que queiram entender as limitações humanas para armazenar e transmitir informações, o que gera confusões de fatos e opiniões;
•Profissionais que queiram saber como transmitir mais precisamente fatos e informações;
•Pessoas que desejam entender como separar fatos de interpretações;
•Pesquisadores que precisam entender que a coleta de informações por humanos é falha e possui limitações (e como isto acontece);
•Profissionais que trabalham com observação de fatos e que procuram fazer registros mais fiéis de dados;
•Sociólogos e filósofos que estão tentando entender o comportamento humano na era da Pós-Verdade;
•Profissionais de tecnologia de informação, software, computação e sistemas automatizados que queiram entender os equívocos possíveis na coleta, armazenamento e transmissão de dados digitais;
•Profissionais que precisam avaliar a credibilidade de fontes de informações;
•Profissionais de saúde preocupados em saber as melhores práticas e medicamentos para cada diagnóstico.