O viés do sobrevivente é uma temática bem difundida no mundo da estatística. De forma concisa, esse viés ocorre quando os dados observáveis não refletem a totalidade da população em estudo, o que pode resultar em decisões equivocadas caso tal distorção não seja identificada. A análise limitada ao conjunto dos “sobreviventes” pode levar a conclusões distorcidas a respeito de determinado grupo.
Um marco histórico essencial para a compreensão desse fenômeno foi proporcionado pelo matemático e estatístico Abraham Wald, em um episódio durante a Segunda Guerra Mundial. Naquela época, a questão de como blindar eficientemente os aviões de combate era premente, já que uma blindagem excessiva poderia comprometer a agilidade das aeronaves. A prática comum era reforçar as áreas mais danificadas nos aviões que retornavam das missões. No entanto, essa abordagem revelou-se ineficaz. Wald, ao observar os aviões que voltavam com danos, percebeu que as verdadeiras áreas críticas para blindagem eram aquelas intactas, pois os aviões que não retornavam provavelmente foram atingidos nelas. Essa percepção alterou radicalmente a estratégia de blindagem, melhorando substancialmente as taxas de sobrevivência das aeronaves.
Essa história ilustra a importância de considerar não somente os resultados positivos, mas também os negativos, pois ambos fornecem insights valiosos. Imagine que se está abordando um grupo de clientes para oferecer um produto. Normalmente são registrados apenas os clientes que aceitaram a proposta e com base no perfil estratégias de marketing são desenvolvidas. No entanto, essa abordagem pode ser falha. O que garante que o perfil da amostra representa o todo? Talvez seja necessário descrever também o perfil dos clientes que recusaram a oferta para criar estratégias mais específicas.
Quando se percebe as informações que os dados não mostram (pelo menos não diretamente) é possível montar estratégias mais específicas para cada caso, aumentando o retorno sobre os investimentos das estratégias. Para um desempenho ótimo daquilo que nós nos propomos a fazer, é necessário enxergar algo além do que nos é mostrado.
Em outubro de 2023 fomos juntos prestigiar o Congresso Nacional de Inteligência Computacional (CBIC). Para nos lembrarmos da importância de entender o que os dados escondem nas entrelinhas, preparamos uma surpresinha para nossa equipe, reiterando nosso compromisso com uma análise de dados mais holística e perspicaz.
Autor: Luiz Alberto Freire Junior
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