“Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis.” A frase do estatístico George Box resume um ponto central da ciência: quase nunca estudamos o mundo diretamente, e sim por meio de modelos, representações simplificadas que capturam o que importa para uma pergunta.
Uma analogia
Um modelo é como um mapa de metrô. Ele distorce distâncias e ignora ruas, e por isso mesmo é ótimo para saber onde trocar de linha. Mas seria péssimo para ir a pé.
Explicando para uma criança
Um globo é um modelo da Terra: é muito menor e não tem pessoas nem árvores, mas ajuda a entender onde ficam os países. Cientistas usam modelos assim, às vezes feitos de contas no computador.
Ao fim desta lição, você vai conseguir
- Distinguir tipos de modelo usados na ciência.
- Explicar por que modelos idealizam.
- Aplicar critérios para avaliar a confiabilidade de um modelo.
Ajuda ter lido: Hipótese, teoria e lei, Ciências formais, naturais e humanas.
Antes de ler: o que você pensa?
Alguém diz: “modelos climáticos são só suposições de computador, não dá para confiar”.
Como avaliar essa crítica?
Ver o que a lição responde
Verificando se os modelos acertaram previsões passadas (os antigos acertaram bem), se modelos independentes concordam e se os pressupostos são públicos.
Tipos de modelo
- Físicos: maquetes de aviões em túneis de vento, o modelo de dupla hélice de arame de Watson e Crick.
- Matemáticos: equações que descrevem crescimento populacional, epidemias ou órbitas.
- Computacionais: simulações do clima, de galáxias, do trânsito, de proteínas.
- Organismos-modelo: moscas, camundongos, leveduras, estudados para entender processos gerais (com limites sérios, como mostra a dificuldade de transferir resultados de animais para humanos).
Por que simplificar
Um mapa do tamanho do território seria inútil, como na história de Borges. Modelos idealizam de propósito: o plano sem atrito, o gás de partículas pontuais, o consumidor perfeitamente racional. A pergunta não é se o modelo é realista em tudo, mas se é realista no que importa para o objetivo.
Como avaliar um modelo
- Previsões testadas: o modelo acertou casos que não foram usados para construí-lo?
- Robustez: modelos diferentes, com pressupostos diferentes, chegam a conclusões parecidas?
- Sensibilidade: pequenas mudanças nos pressupostos mudam muito o resultado?
- Transparência: os pressupostos e o código estão disponíveis?
- Faixa de validade: o modelo está sendo usado dentro das condições em que foi testado?
Exemplos
Os modelos climáticos dos anos 1970 e 1980 previram com boa precisão o aquecimento que viria, como mostrou uma avaliação publicada em 2020. Já modelos epidemiológicos do início da pandemia de Covid-19 variaram muito, porque dependiam de parâmetros ainda desconhecidos e do comportamento das pessoas, que muda em resposta às próprias previsões.
Para guardar
- Modelos simplificam de propósito; valem pelo que capturam bem.
- Avalie por previsões testadas, robustez, sensibilidade, transparência e faixa de validade.
- Modelos antigos do clima acertaram bem; modelos de epidemias novas variam mais.
Para pensar
Que modelo simplificado você usa no dia a dia para decidir algo, como um mapa mental do trânsito?
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