Imposturas eleitorais e estatística

Em momentos de eleições, há sempre muita informação e argumentos para sensibilizar o eleitor, e uma boa parte deles embasados em dados. O curioso é que a sentença anterior também pode ser interpretada em termos estatísticos.

O problema começa justamente ao tentar quantificar situações, pois qualquer um pode interpretar qualquer coisa sobre “uma boa parte” – seria isto algo maior que a metade? Ou menor? Quão grande (ou pequena) seria esta “boa parte”?

O matemático e jornalista Charles Seife (n. 1972) escreveu certa feita em seu interessante livro “Os Números (Não) Mentem” (Zahar, 2012): “quando se trata de enganar, o uso de números é a ferramenta mais eficaz para manipular o público”. De fato, qualquer fraude pode ganhar veracidade ao se empregar a matemática, fundamentando teses das mais absurdas. Como exemplo, Seife citou a famosa bravata do advogado e político americano Joseph Raymond McCarthy (1908 - 1957), então senador por volta de 1950, que afirmava ter uma lista de 205 funcionários públicos do Departamento de Estado que eram membros infiltrados do Partido Comunista, e consequentemente de uma rede de espionagem. Vale lembrar que naquela época o comunismo era o inimigo publico No. 1 nos EUA. O número chegou a 207, caiu para 57 e finalmente se estabilizou em 81, dias depois – mas nunca foram revelados dados suficientes para que se checassem as afirmações. Daí surgiu o termo Macartismo: pouco importava se fosse mentira – o estrago estava feito, e a histeria, instaurada.

De certa forma, o momento em que vivemos pode ser facilmente caracterizado por um extraordinário (e crescente) volume de números por trás das notícias. No entanto, mesmo se utilizando muitos dados ainda é possível mentir – mas é preciso esclarecer que existem bons dados, e outros nem tanto – o que a estatística faz é meramente coletar, organizar, analisar, visualizar e interpretar dados. Assim, é possível matematicamente estabelecer inverdades ao se utilizar dados espúrios, enganosos ou mesmo inconsistentes.

Exemplos existem aos montes de gente que recorre a estes procedimentos para tentar convencer as pessoas de bobagens, falácias e absurdos – teias de falsidades que servem como um perigoso mecanismo de persuasão. E para que fique bem claro: tais situações ocorrem tanto à direita quanto à esquerda.

Como outro exemplo, pode-se encontrar um “bom número” de pessoas que, após as eleições, afirmam estupefatas: “não é possível que o candidato(a) xis tenha vencido – não conheço ninguém que votou nele(a)”. Embora verdadeira, estatisticamente tal frase corresponde ao que se pode chamar de pequena amostragem – pode simplesmente corresponder a um grupo de pessoas, amigos ou mesmo familiares – com visões e interesses similares de vida. Tal retrato enganoso pode mascarar a verdade, de que tal candidato(a) venceu a eleição por abranger uma população maior, e não somente a um determinado perfil amostral, correspondente daquelas pessoas, que provavelmente pertencem a extratos sociais ou mesmo condições financeiras diversas. O que é necessário esclarecer é que a estatística não pode provar nada com absoluta certeza.

O matemático e escritor letão-sueco Andrejs Dunkels (1939 - 1998) definiu muito bem o conhecimento obtido pela transformação de números em informações úteis para tomadas de decisão: “it is easy to lie with statistics. It is hard to tell the truth without it” (“é fácil mentir com a estatística. Mas é difícil dizer a verdade sem ela”). Quase absolutamente verdadeiro, estatisticamente falando...