Na pandemia, falta testagem e qualidade de dados

A falta de dados prejudica a tomada de decisão

Imagem ilustrativa (Foto: Freepik)

Antes da presente epidemia, um dos temas mais em voga girava em torno de Data. A produção gigantesca de dados da sociedade junto com a evolução na capacidade de processamento dos mesmos. O Big Data. Ao mesmo tempo, quer ao nível empresarial, de investimento ou na política nunca fomos tão obcecados com dados, modelagem, estimativas, previsões e projeções.

É irônico, pois, que no maior evento à escala global desde II Guerra Mundial estejamos tão cegos ao nível de dados e que as conclusões que podemos tirar do pouco que sabemos esteja tão sujeita a polêmica. Esta situação obviamente tem profundos efeitos sociais e econômicos na presente pandemia mas vai perdurar se não houver um entendimento do que os dados e modelos nos dizem e das conclusões que podemos tirar dos mesmos.

Em primeiro lugar, os problemas com dados não são novos. E qualquer decisão baseada em projeções depende…enfim, da qualidade dos dados usados.

Por exemplo, na área da contabilidade pública, existem inúmeros problemas na contabilização do valor agregado e na consequente medição dos acréscimos de produtividade do setor resultantes da revolução tecnológica que observamos nos últimos 20/30 anos.

Caso não estejamos a capturar adequadamente este fenômeno, e tem muitos indícios que de fato, não estamos, isto quer dizer que o PIB de muitos países está bastante subestimado e que em consequência estivemos em muitos países vários anos a seguir políticas orçamentais ultra restritivas e que todos os coeficientes de dívida pública sobre o PIB exageram também o problema da dívida pública.

Tal ajudaria a explicar em parte o porquê de vivermos um período de tantos anos de baixa inflação a nível global, um fenômeno que a ciência econômica ainda tem muita dificuldade em explicar.

Voltando à pandemia, a dificuldade de testagem sentida aqui no Brasil e em muitos outros países dificulta por demais a decisão de onde e quando  relaxar ou de apertar o isolamento. Sabendo que uma epidemia só de fato se interrompe quando 70-80 por cento da população tomou contato com a doença, ou foi vacinado, como saber quando o “normal” irá estar próximo?

As decisões de investimento são assim não só impactadas pelos efeitos econômicos do isolamento social imposto mas sobretudo pela falta de clareza no regresso a algo parecido com a normalidade.

A incerteza ao nível de dados agrava ainda mais a busca pela certeza nos modelos epidemiológicos, algo que estes nunca poderão entregar pela sua própria natureza. Essa  não é a sua função sobretudo quando eles são uma função do comportamento de hoje, uma realidade que se altera inclusive pela própria informação que o próprio modelo transmite.

Mais importante em modelos de qualquer natureza, sejam eles financeiros ou epidemiológicos, é a informação de sensibilidade à alteração de pressupostos do que o valor absoluto de qualquer variável que se obtém. Modelagem é sempre uma realidade simplificada e projetada e portanto as suas  projeções quando olhadas em valor absoluto têm sempre associado uma probabilidade.

No caso da pandemia da covid-19, dois pressupostos continuam sendo críticos e originam intervalos importantes de casos e óbitos: a taxa de isolamento social e o percentual da população já exposta à doença.

O primeiro depende de decisões políticas e do consequente comportamento humano. O segundo, hoje, está envolto em total mistério dada a ausência de testagem numa escala adequada.

A falta de testagem e a consequente falta de qualidade no dados epidemiológicos, dificulta de sobremaneira a simbiose que as nossas sociedades têm de atingir com o vírus.

Eliminar a pandemia não é um cenário credível a curto e médio prazo e daí que tenhamos de atingir um equilíbrio onde se possa ir gerindo de forma controlada a propagação da doença na população em equilíbrio com  a capacidade do sistema de saúde e indo reabrindo as atividades onde quociente benefício econômico e potencial de contágio. Para isso precisamos de testar, testar e testar. De Data. Big Data.

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