Como se combate o populismo? "Com eleições", responde Fukuyama

[jnop2001]

Será que isto resulta também para o sentimento bolsista.

Os meus cumprimentos caros forenses


"Hipotética revolução (no 'marketing')



Carlos Lourenço
Universidade de Tilburg

Imagine que 0,1% das mulheres com 50 anos têm cancro da mama, 85% das mulheres com cancro da mama têm uma mamografia

positiva e que 5% das mulheres sem a doença também têm um teste positivo. Qual a probabilidade de uma mulher de 50

anos ter cancro da mama dado que a mamografia foi positiva? Embora a maioria possa responder cerca de 0,85, a resposta

correcta é apenas 0,017, o que equivale a dizer que a probabilidade de um resultado positivo ser um falso positivo é

tão alta quanto 0,983. Este resultado contra-intuitivo é dado pelo teorema proposto por Thomas Bayes * no séc. XVIII

baseado em probabilidades condicionais, e que está na origem da actual revolução na ciência estatística que contagia

velozmente diversas áreas do saber.

Dito de forma simples, o teorema de Bayes resume o processo de aprendizagem em que probabilidades iniciais (ter

cancro) são revistas na presença de nova informação (teste positivo), espelhando o próprio método científico. Mais,

existe evidência empírica de que o funcionamento do cérebro humano e a percepção da realidade seguem a lógica

bayesiana, como mostra um estudo a ser publicado este ano na Psychological Science.

O actual crescimento exponencial de publicações com aplicações bayesianas deve-se ao desenvolvimento das técnicas de

simulação e ao aumento da capacidade de computação dos últimos dez anos. No âmbito das ciências económicas e

empresariais, é talvez em marketing que se verifica a maior receptividade à estatística bayesiana, facto que motivou a

publicação em Dezembro último do livro Bayesian Statistics and Marketing. Curiosamente, o prémio ADMES/Marktest 2005

foi atribuído a um estudo bayesiano sobre o comércio electrónico. **

O sucesso dos métodos bayesianos na investigação em marketing deve-se sobretudo a dois factores. Primeiro, a

formalização bayesiana adapta-se naturalmente a muitos dos problemas estudados pelo marketing, em que o comportamento

dos consumidores e empresas reflecte fenómenos dinâmicos de aprendizagem. Questões como a formação da percepção da

qualidade à medida que o consumidor acumula experiência com o produto e a percepção do nível geral de preços de um

supermercado através da exposição a diversas fontes de informação indoor e outdoor são exemplos relevantes. Segundo,

sendo verdade que esta simbiose não é um exclusivo do marketing, é certo que a sua preocupação em desenvolver o melhor

modelo estatístico possível a ser adoptado pela gestão sem excessivas preocupações teóricas, permite-lhe absorver e

desenvolver rapidamente novos métodos quantitativos.

Se esta é ou não a transição para um novo paradigma científico, dependerá talvez da introdução da estatística

bayesiana nos currículos universitários. Por enquanto, na investigação quantitativa em marketing, bayesiano é a

palavra- -de-ordem. C

* O teorema de Bayes é dado por P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B). ** Sismeiro, C., R.E. Bucklin (2004), Modeling Purchase

Behavior at an E-Commerce Web Site: A Task-Completion Approach, Journal of Marketing Research, 41(3), 306-323. " in DN ( economia )