Se você tem um projeto de Data Science, bem definido e especificado, com todos dados limpos e harmonizados, chame a um engenheiro de dados para implementá-lo. Se a definição é incerta, com dados faltantes e ruidosos, chame melhor a um estatístico!… mas se o problema é muito difícil, conceitual e não sabe por onde começar, é melhor chamar a um filosofo, de preferência um popperiano!. (brincadeira)
Para Karl Popper(1902-1994), a verdade não é descoberta, ela é inventada! É, portanto, sempre uma verdade provisória, durando enquanto não for refutada. A verdade está na mente humana, na imaginação e na racionalidade, não escondida como um tesouro nas profundezas da matéria ou no abismo estelar, esperando que o explorador rabdomante a detecte ou desenterre, mostrando-a ao mundo como uma deusa imperecível.
A verdade popperiana é frágil, continuamente sob o fogo dos testes e experimentos que a pesam, tentando miná-la e falsificá-la de acordo com seu vocabulário e substituí-la por outra, algo que já aconteceu e inevitavelmente continuará a acontecer na maioria dos casos, no curso dessa vasta peregrinação do homem no tempo a que chamamos progresso, civilização. A verdade é, em primeiro lugar, uma hipótese ou uma teoria que tenta resolver um problema.
No entanto, o pensamento de Popper não é relativista nem propõe o subjetivismo generalizado dos céticos. O fato da verdade ter ou poder ter uma existência relativa não significa que ela seja relativa. Enquanto dura, enquanto outro não a falsifica, é onipotente. A verdade é precária porque a ciência é falível, assim como os humanos. A possibilidade de erro está sempre presente, mesmo por trás do que nos parece o conhecimento mais sólido. Mas essa consciência do falível não significa que a verdade seja inatingível. Significa que, para chegar à verdade, devemos ser incansáveis na sua verificação, nas experiências que a põem à prova, e prudentes quando alcançamos as certezas, prontos para revisões e emendas, flexíveis perante àqueles que desafiam as verdades estabelecidas.
Algo semelhante pode ser dito no processo de construção de modelos pelos cientistas de dados. Vagando, aprendendo com seus erros, o cientista de dados está cada vez mais familiarizado com o contexto que estuda e consigo mesmo. Este é um processo sem fim que não exclui nem retrocessos nem ziguezagues. Hipóteses e teorias, embora falsas, podem conter doses de informações que nos aproximam do conhecimento da verdade.
Parafraseando a Popper, o modelo matemático não se descobre, se inventa! ■
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