Após a eliminação do Brasil (e Alemanha, Espanha, Argentina, Portugal) na Copa do Mundo de 2018, é possível dizer que a grande maioria das previsões baseadas em coisas da moda com nomes bonitos, como Inteligência Artificial, Machine Learning, Redes Neurais, falhou!
E daí? O que isto quer dizer? Duas coisas:
– Não ridicularizar as análises porque erraram,
– Não endeusar as análises quando acertam.
Forecast 1:
Forecast 2:
Forecast 3:
Forecast 4:
Todos os algoritmos citados são baseados em modelos, que por sua vez derivam de dados do passado. Cada algoritmo em particular leva em conta algum aspecto relevante: seja a tradição do time, o desempenho destes nas últimas partidas, histórico contra times semelhantes aos dos jogos da Copa… alguns algoritmos podem tentar ser mais precisos, e modelar o desempenho de cada jogador de um time contra cada jogador de outro, etc…
Porém, o que interessa não é desempenho passado, mas sim, o futuro. A hipótese utilizada em 100% desses modelos é a de que o passado pode ser utilizado para fazer uma previsão do futuro. Há domínios em que esta hipótese é verdadeira, digamos, para fazer reconhecimento de imagens (reconhecemos um carro porque este vai continuar tendo características de um carro, tanto hoje quanto no futuro).
O futebol não é um domínio muito bom para forecasts, porque o passado não necessariamente vai explicar o futuro. Cristiano Ronaldo pode ter arrebentado em 99% dos jogos, mas no único jogo decisivo, pode passar em branco. Casemiro pode ser muito eficaz contra os belgas, mas não dá para prever quando ele ficará fora por cartão. Se dois times jogassem 100 vezes, é provável que a média estatística se concretizasse, porém, na vida real ocorre um único jogo, em que uma retranca de um time mediano pode parar o melhor ataque do mundo.
A conclusão é que as análises são válidas, importantes, e devem ser levadas em conta, principalmente num domínio em que o histórico pode explicar o futuro, como o comportamento do consumidor.
E o contraponto é que algumas análises podem até acertar, mas isso não quer dizer que vão acertar tudo para todo o sempre. Diante de inúmeras previsões de inúmeras pessoas, alguma delas acertará exatamente o campeão. O ser humano tem a tendência de se impressionar com quem acerta o futuro, como o polvo Paul, que simplesmente teve sorte.
Ao invés de tentar prever o futuro, devemos estar preparados para os melhores e os piores cenários que podem ocorrer.
E o meu chute?
Inglaterra campeã, pelo efeito Guardiola (quando ele trabalha no país em questão, o nível do futebol do país sobe).
Queria ver o desempenho de algoritmos que façam previsões ao longo das rodadas, tendo informações conforme elas aconteçam, no estilo bolão. Será que acompanhando os dados, as zebras seriam mais previsíveis? Já leu o livro Superforecasting, Arnaldo? Aborda muito bem o tema das previsões.
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Pedro, não li o Superforecasting. Obrigado pela dica. Para mim, forecasts não servem para prever o futuro, e sim para se preparar para este.
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