Um estudo publicado no renomado New England Journal of Medicine chegou a um resultado surpreendente: quanto mais chocolate a população de um país consome, maior é o número de ganhadores do Prêmio Nobel naquela nação. Com essa informação, minha sugestão é a de que o governo brasileiro passe a incluir chocolates na merenda escolar, a fim de formarmos grandes cientistas.
Estou certo de que você está classificando minha sugestão como um devaneio: e você está correto! No entanto, o que me assusta é o fato de as pessoas não fazerem o mesmo julgamento quando escutam políticos afirmando que quanto mais armas de fogo existem em uma nação, menores são seus índices de violência, sendo que a metodologia usada em ambas as pesquisas é idêntica.
O lendário cientista Carl Sagan, da Cornell University, dizia que a ciência não é apenas uma ferramenta para descobrir como o mundo funciona, mas, principalmente, um estilo de vida. Posso afirmar que o letramento científico fez com que eu deixasse de ser presa fácil para informações manipuladas, promessas de charlatões, tratamentos médicos milagrosos e livros que prometem riqueza automática. Meu desejo é que esse artigo faça o mesmo por você.
Voltando aos casos das armas de fogo e dos chocolates, sugerir um aumento no consumo dos dois na esperança de aumentar a qualidade da ciência nacional ou reduzir índices de violência não são estratégias confiáveis.
Essas pesquisas usam o método correlacional. Quando um estudo é correlacional, ou seja, quando mostra como duas variáveis se relacionam, um cientista nunca pode afirmar, por exemplo, que armas causam (ou evitam) violência. Tudo o que sabemos em correlações é que as variáveis estão associadas – quando uma sobe, a outra também sobe, por exemplo. No caso de armas e violência, décadas de estudos indicam uma correlação forte entre o aumento na quantidade de armas em um país e índices maiores de violência.
No entanto, os cientistas responsáveis por esses estudos nunca afirmam que armas causam violência. Além disso, um estudo correlacional não consegue determinar a direção da causalidade, ou seja, se armas aumentam a violência ou se é a violência que aumenta a quantidade de armas, se consumir chocolate aumenta a quantidade de ganhadores do Prêmio Nobel ou se países que ganham um Prêmio Nobel se tornam mais ricos e permitem com que as pessoas consumam mais chocolate (ou se existe algum fator desconhecido nesses países que permite seus cidadãos sejam cientistas melhores e também que consumam mais chocolate).
Recentemente, ouvi um médico dizendo em uma entrevista que protetores solares causam câncer. Certamente ele faltou à aula sobre a diferença entre correlação e causalidade. Realmente, existe uma correlação positiva entre uso de protetor solar e câncer de pele. O cidadão sem treinamento científico pode concluir que protetor solar causa câncer de pele, ou que câncer de pele aumenta o uso de protetor solar, mas geralmente esquece de uma terceira variável: a exposição ao Sol.
Quanto mais uma pessoa se expõe ao Sol, mais chances de desenvolver câncer de pele ela apresenta, e mais protetor solar usa.
Em muitas oportunidades os cientistas podem controlar uma grande quantidade de “terceiras variáveis” em estudos correlacionais e, mesmo assim, por ser impossível controlar todas, é também impossível estabelecer relações de causalidade nesses estudos. Um mantra entoado pela comunidade acadêmica é que correlação não significa causa.
Já em um experimento controlado, os cientistas podem isolar o que querem estudar. No caso das armas, podem expor um grupo de participantes a uma arma de fogo, um segundo a uma raquete e um grupo de controle não seria exposto a nada. Agora, põem-se os participantes em uma situação constrangedora e verifica-se qual dos grupos reage mais violentamente.
Quando os cientistas Leonard Berkowitz e Anthony LePage, da Universidade de Wisconsin, realizaram um experimento similar a esse, viram que os participantes que avistavam armas de fogo respondiam de forma mais violenta em comparação com os outros grupos. Com esses dados, os cientistas podem defender a hipótese de que a exposição a armas causa comportamentos violentos.
O método experimental é o único que permite ao cientista atribuir causalidade. Em muitas oportunidades, um experimento como o de Berkowitz e LePage é o melhor que um cientista pode fazer para estudar a relação entre violência e armas, já que seria antiético realizar um estudo em que um grupo de participantes receberia uma arma, um segundo receberia uma faca, o terceiro não receberia nada e, posteriormente, os cientistas analisariam qual dos grupos matou mais pessoas. Para estudar os efeitos de armas de fogo, tabagismo, protetor solar ou consumo de colesterol, a melhor escolha – e às vezes, a única – é a observação correlacional, suplementada por outras informações (por exemplo, se a correlação observada faz sentido biológico – o que acontece no caso do tabaco e problemas de saúde, mas não no de chocolate e Prêmios Nobel).
Para testar uma vacina, um grupo aleatório de pessoas pode tomar a vacina, um segundo tomar um placebo e um terceiro não tomar nada. Posteriormente, analisa-se a quantidade de anticorpos produzidos em cada grupo de participantes. Para testar se videogames violentos causam agressividade, pode-se fazer um grupo de crianças jogar Doom, um outro jogar FIFA e um terceiro não jogar nada. Posteriormente, as crianças dos três grupos se juntariam em um parquinho e os cientistas analisariam quais crianças iriam empurrar, derrubar e bater com mais frequência nas demais.
No entanto, em todos esses casos, um estudo pode apontar para uma direção e outro para a direção contrária. Aqui surge mais um trunfo da ciência: a possibilidade de replicação. Cientistas do mundo todo podem replicar o design desses experimentos e assim, o acúmulo de evidências apontará para a direção correta. É isso mesmo: a ciência é uma ferramenta que corrige a si mesma.
E a replicação é apenas um dos itens que fazem experimentos se tornarem confiáveis: a aleatoriedade, testes duplo-cegos, grupos de controle, níveis de significância estatística e meta-análises permitem com que a ciência seja ainda mais robusta. Não é à toa que cientistas influentes como o astrofísico Neil deGrasse Tyson afirmam que o método científico é a mais importante invenção da Humanidade.
Por ora, saber a diferença entre correlação e causalidade já é um bom começo para desenvolver seu pensamento crítico. Prepara-se, pois todos os dias você vai ler notícias e comentários nas mídias sociais atribuindo causalidade a variáveis correlacionadas e, nessas horas, o cientista dentro de você vai se sentir incomodado. Como um amigo me disse um dia: uma vez que você é picado pelo bichinho da ciência, você nunca mais consome informações da mesma maneira. Espero que a partir de agora, você esteja inoculado contra informações rasas e possa desfrutar de um bom chocolate sem acreditar na promessa de que ele te transformará em um laureado do Prêmio Nobel.
Luiz Gaziri é professor de ciências comportamentais, palestrante e autor finalista do Prêmio Jabuti Acadêmico com a obra “A Arte de Enganar a Si Mesmo.”