(Aprendi a não confundir na minha formação em economia
entre correlação e causalidade. Mas até ao momento não tinha lido nada simultaneamente
mais estimulante e consistente sobre a natureza fundamental dessa distinção. A leitura do The Book of Why de Judea Pearl e Dana
Mackunsie prossegue e cada página é uma descoberta.)
O trabalho
profissional está um pouco morno, fruto do tempo, pelo que tem havido tempo para
desbravar o já aqui anunciado The Book of
Why.
Para além da
história da formação das ideias de causalidade e de correlação, com referências
surpreendentes a Galton, Pearson, Sewall Wright que ajudam a compreender a
resistência da ciência a ir além da ideia de correlação, deixo-vos hoje com um
dos parágrafos mais profundos que li sobre a matéria:
“Ao contrário do que se passa com a correlação
e a maioria das outras ferramentas da estatística de mainstream, a análise
causal requer que o utilizador tem de assumir um compromisso subjetivo. Exige que
se conceba um diagrama causal que reflita as suas convicções qualitativas – ou,
melhor ainda, a convicção consensual dos investigadores nesse domínio de expertise
– acerca da topologia dos processos causais em questão. Tem de abandonar o velho
dogma de séculos da objetividade a bem da própria objetividade. No que diz respeito à causalidade, um grão
de sábia subjetividade diz-nos mais sobre o mundo real do que qualquer montante
de objetividade”.
Sim, a ideia
de que está tudo nos dados, little ou
big, em termos de explicação é uma
grande treta.
Um desabafo
final: como seria melhor a economia teórica de hoje se seguisse este simples princípio.
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