Ilusões matemáticas é o nome de um pequeno texto escrito por Helio Schwartsman na Folha de São Paulo (15-02-15). Referindo-se ao livro de Stanislas Dehaene “The Number Sense”, diz:

“O problema é que assim como não conseguimos evitar ver objetos como sendo de alguma cor, também não conseguimos deixar de perceber números, formas e outros objetos matemáticos como se fossem uma realidade externa. Essa ilusão é tão poderosa, diz Dehaene, que faz com que a matemática pareça um mundo platônico já acabado cujas múltiplas facetas precisamos apenas descobrir.”

Segundo um amigo meu que é matemático, os matemáticos detestam e até prescindem da realidade para o seu trabalho teórico. Quando precisam de dados, simulam. A realidade é por demais imperfeita para poder fazer parte da beleza das equações. Ele devia estar brincando, claro.

Mas é preciso agregar algo mais. Faltou agregar que os matemáticos deixam esta tarefa inglória de lidar com as incertezas do mundo para os estatísticos. Estes, mais espertos e modestos, “escondem” as imprecisões e incertezas da realidade na noção de probabilidade, a qual sempre contém “um erro calculado”. O estatístico nunca afirma, ele faz previsões estatísticas. Algo um pouco melhor ou às vezes pior do que prever a meteorologia. A probabilidade varia de 0 a 1. Quanto mais próxima de 0, menos provável. Quando mais próxima de 1, mais provável. Em educação, quando se consegue uma estimação de um fenômeno que atinja 0,7, ouvem-se rojões. Há quem se contente com menos, até mesmo 0,5 – ou seja, quase um cara ou coroa.

Enfim, às ilusões matemáticas deveríamos acrescentar certas “ilusões” estatísticas. E seria muito bom que os gestores soubessem dos limites confessos da matemática e da estatística para que se encantassem menos com as previsões destas em fenômenos complexos e inglórios como “prever o sucesso futuro de um estudante a partir de um teste” ou “estimar o grau de sucesso esperado para um escola no próximo ano”, ou ainda “definir o bônus de mérito que será pago aos professores levando em conta o nível sócio econômico do aluno e seu desempenho”, ou “estimar a competência do professor a partir do desempenho do aluno” e indagassem mais sobre a saúde das previsões estatísticas com as quais convivem em tempos de responsabilização.

Nestas questões, sejamos honestos, os estatísticos são culpados apenas por omissão. E nem todos. A Associação Americana de Estatística, por exemplo, tem feito um bom trabalho. De fato, alguns estatísticos têm consciência clara das limitações e explicitam os limites das conclusões. Há os que são usados pelas políticas públicas para justificar decisões já tomadas ou a serem tomadas. E outros usam a estatística para dar suporte às suas crenças ideológicas e para “intimidar” o público em geral com sua linguagem costumeira – em especial quando se trata de “provar” a falência da educação pública.

Por exemplo, há muito estatístico liberal se esforçando para demostrar estatisticamente que a miséria das condições de vida da criança e as condições atuais de funcionamento da escola não são um limitador da aprendizagem e sim o que limita a aprendizagem da criança é a competência do professor. O liberal não pode reconhecer publicamente que a miséria gerada pela própria sociedade que ele defende  limite um direito, logo, se sente “obrigado a dar explicações” que poupem o sistema e responsabilizem as pessoas.

Há outros que querem mostrar que o número de crianças dentro de uma sala não é relevante para o trabalho do professor. Um professor empreendedor, responsabilizado e meritocraticamente reconhecido, contornaria estas limitações. O que precisamos é de metas e de um “esforço” recompensado. Há ainda os mais ousados que querem mostrar com ajuda da estatística, que se um país demitisse 5% de seus piores professores e os substituísse por competentes, isso geraria um impacto fantástico no produto interno bruto deste país. O céu é o limite…

Se o gestor bem intencionado e o cidadão comum conhecessem “a cozinha onde estes dados e cálculos muitas vezes são realizados”, teria um pouco mais de cuidado ao aceitar as previsões. Indagaria mais sobre a saúde das informações ou, pelo menos, pelos estudos que contrariam as previsões.