Intuição vs. Big Data

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Em 6 de maio de 2010, a Bolsa de Valores americana teve a pior queda diária de sua história, quase 10%, um prejuízo de cerca de US$ 1 trilhão. Por sorte, essa tragédia financeira durou apenas 36 minutos e recebeu o apelido de flash crash (quebra relâmpago).

Cinco anos depois do episódio, o Departamento de Justiça dos Estados Unidos disse ter encontrado o culpado: um operador britânico de 36 anos chamado Navinder Singh Sarao. Até o final de maio, Sarao estava detido na Inglaterra, enfrentando um processo de extradição para os EUA.

Sarao é acusado de spoofing, uma espécie de blefe com os robôs que hoje dominam boa parte das operações com ações. Segundo seus acusadores, Sarao postou ordens de compra no valor de US$ 200 milhões, apenas para cancelá-las em seguida. Os robôs, focados em reagir instantaneamente a qualquer oscilação de preços, aceleraram suas operações, criando uma bolha que em seguida estourou. Sarao teria saído da brincadeira com US$ 40 milhões.

Este é um exemplo do tipo de problema que a economia moderna tem de enfrentar: como lidar com a complexidade, e até que ponto sistemas complexos não podem ser manipulados. No campo da tomada de decisões, duas fortes escolas se digladiam. A primeira propõe combater complexidade com complexidade. É a ideia de usar computadores e modelos estatísticos para analisar a multitude de dados. Exemplos em que isso dá certo incluem a análise de dados dos jogadores de beisebol exposta no filme O Homem Que Mudou o Jogo (Moneyball), sobre o treinador que levou um time medíocre às finais; o algoritmo da loja Target, que previu a gravidez de uma adolescente antes dos pais; ou as previsões meteorológicas.

Mas há a tendência oposta: simplicidade. No livro O Poder da Intuição, o alemão Gerd Gigerenzer cita estudos como a comparação entre modelos complexos para determinar se uma empresa iria dar bons resultados e uma simples enquete com transeuntes (os transeuntes acertaram mais que os especialistas). O mais recente peso-pesado a defender a teoria da simplicidade é o professor Donald Sull, da Escola de Negócios Sloan, do MIT. No livro Simple Rules (“Regras simples”), lançado em abril, ele defende que regras simples deram aos jesuítas a flexibilidade que os tornou tão bem-sucedidos em ambientes diversos e adversos; que a formulação das rotas mais eficientes para construir o sistema de transportes de Tóquio foi feita por fungos (os pesquisadores representaram Tóquio e 36 cidades vizinhas com farelos de aveia e observaram os caminhos que os fungos criaram); ou que o Nobel de economia Harry Markowitz, idealizador de um complicado modelo para maximizar investimentos, na vida pessoal usava a simples regra de dividir os fundos igualmente entre ações e títulos.

A batalha entre análise de dados e intuição é mais ou menos como o embate entre o campeão de xadrez Garry Kasparov e o computador Deep Blue, da IBM. Em 1996, Kasparov venceu por 4 a 2. No ano seguinte, Deep Blue venceu por 3,5 a 2,5. Kasparov pediu um tira-teima. O computador foi frio e calculista: saiu de campo.

O método a adotar depende muito da situação. O operador britânico Sarao, por exemplo. Autoridades americanas dizem que ele usou sistemas complexos para criar uma bolha. Ele jura que usou a intuição.

Artigo do site Época Negócios

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