Mostrando postagens com marcador ciencia. Mostrar todas as postagens
Mostrando postagens com marcador ciencia. Mostrar todas as postagens

segunda-feira, 15 de dezembro de 2014

Aquecimento global, onde?

A Grande Pausa já persistiu por 17 anos e 11 meses. Na verdade, com três casas decimais em uma base por década, não houve aquecimento global por 18 anos completos. O professor Ross McKitrick, no entanto, aumentou o período com um novo dado estatístico para dizer que não houve aquecimento global por 19 anos.
Qualquer que seja o valor que se adota, está se tornando cada vez mais difícil sustentar que estamos diante de uma "crise climática" causada por nossos pecados passados ​​e presentes de emissão.
Tomando a tendência de mínimos quadrados linear regressão no conjunto de dados da média global mensal, da temperatura mais baixa da troposfera por satélite no sistema de Sensoriamento Remoto ', não houve aquecimento global  por pelo menos 215 meses.
Este é o maior período contínuo, sem qualquer aquecimento no registro instrumental da temperatura global, desde os primeiros registros de satélites em 1979. Ele tem mostrado metade do recorde de temperatura por satélite. No entanto, a Grande Pausa coincide com um contínuo e rápido aumento da concentração de CO2 atmosférico.

Figura 1. RSS média global anomalias mensais de temperatura na baixa troposfera (azul escuro) e tendência (linha azul brilhante grossa), de outubro de 1996 a agosto de 2014 demonstram que não há tendência por 17 anos 11 meses.
O período de hiato de 17 anos e 11 meses, ou 215 meses, é o mais distante que se pode ir no registro de temperatura RSS satélite e ainda mostram uma tendência de sub-zero.
No entanto, o comprimento da Grande pausa no aquecimento global, embora significativo agora, é de menor importância do que a crescente discrepância entre as tendências de temperatura previstas em modelos muito menos condizentes com o mundo e sua real mudança de temperatura que tem sido observada.
Por:  
Esse assunto pode lhe interessar.

segunda-feira, 2 de dezembro de 2013

As consequências de uma pesquisa manipulada


Uri Simonsohn vê a si mesmo como um cuidadoso analisador de dados mais do que como um delator. Seu trabalho como cientista social na Universidade da Pensilvânia, em Filadélfia (EUA), envolve vasculhar dados de arquivo – de preços de casas a leilão a registros de admissões da faculdade – como parte de sua pesquisa sobre julgamento e tomada de decisão.
Ele suspeita que este olhar o levou a estranhar padrões incomuns em outros resultados de pesquisas psicológicas, como a de Dirk Smeesters, da Universidade Erasmus em Rotterdam, na Holanda, e Lawrence Sanna, na Universidade de Michigan em Ann Arbor (EUA), no verão de 2011.
Em ambos os casos, os dados pareciam bons demais para ser verdade, contendo um excesso de grandes efeitos e resultados estatisticamente significativos. Em um dos artigos de Sanna, Simonsohn notou que uma experiência – em que os voluntários foram supostamente divididos em diferentes grupos – produziu resultados com desvios estranhamente similares. Nos resultados de Smeesters, ele viu uma desconfiada baixa frequência de números redondos e uma semelhança incomum entre muitas das médias. “Se há muito pouco ruído, e os dados são muito confiáveis, podem não ser reais”, diz ele. “Dados reais devem ter erros”.
Simonsohn verificou suas suspeitas através da simulação de experimentos para mostrar o quão improvável os resultados relatados eram. Ele replicou suas análises em outros trabalhos dos mesmos autores e encontrou os mesmos padrões. Além disso, realizou controles, observando que não havia padrões suspeitos na obra de outros psicólogos que usaram os mesmos métodos.
Simonsohn contatou ambos os autores buscando sistematicamente explicações alternativas para as discrepâncias que encontrou. Eventualmente, só uma restou: a de que eles tinham manipulado os dados. Ele ainda se absteve de acusar alguém, pedindo aos pesquisadores dados brutos, delineando suas preocupações e perguntando se outras partes, como um estudante ou assistente de pesquisa, poderiam ter adulterado os dados.
No fim de 2011, Simonsohn soube que a Universidade de Erasmus tinha começado uma investigação. Ele também descobriu que, por causa dos seus inquéritos, a Universidade da Carolina do Norte em Chapel Hill, onde Sanna tinha realizado o seu trabalho, também tinha começado a investigá-la. No verão de 2012, tanto Smeesters quanto Sanna se demitiram de seus cargos, e vários de seus trabalhos foram retratados.
Quando perguntado sobre as duas carreiras que foram arruinadas por suas investigações, Simonsohn pausa. “Eu não me sinto mal com isso”, conclui. “Se estou indo para as mesmas conferências que estas pessoas e publicando nas mesmas revistas, eu não posso simplesmente olhar para o outro lado”.
Simonsohn espera que suas ações estimulem psicólogos a instigar reformas para conter fraudes – uma opção seria exigir que pesquisadores postassem dados brutos, tornando-os mais abertos a verificações por colegas. Ele também quer que os pesquisadores divulguem mais detalhes sobre o seu trabalho, como as variáveis ou tamanhos de amostra planejadas. Isso desestimularia formas mais sutis de adulteração de dados, como experiências contínuas até que os resultados encontrados sejam significativos – o que, em sua opinião, inundam a literatura psicológica com falsos positivos.
Em 1999, perto de sua aposentadoria, Helene Hill decidiu dar uma olhada nas placas de cultura de um companheiro de laboratório. Bióloga de radiação na Universidade de Medicina e Odontologia de Nova Jersey, em Newark (EUA), Hill colaborava com um colega júnior em um projeto para estudar o ” efeito espectador”, um fenômeno pelo qual células expostas a um agente – neste caso, a radiação – influenciam o comportamento dos vizinhos não expostos.
Hill havia treinado o pós-doutorando, Anupam Bishayee, na técnica, e queria ver como ele se saía. As placas, segundo ela, estavam vazias, ainda que Bishayee tivesse relatado mais tarde contagem de células a partir delas.
Hill passou os próximos 14 anos tentando expor o que ela acredita ser um caso de má conduta científica. Painéis da Universidade, do Escritório de Integridade de Pesquisa dos EUA (ORI, na sigla em inglês) e dois tribunais de justiça têm avaliado e rejeitado suas preocupações. Sua convicção lhe custou milhares de dólares em taxas legais e incontáveis horas de leitura através de mais de 30.000 documentos. Também pode acabar lhe custando seu emprego. No entanto, Hill, agora com 84 anos, não tem intenção de recuar. “Uma pessoa tem a obrigação de fazer a coisa certa, se puder”, diz.
Após a primeira observação, Hill e outro pós-doutorando decidiram acompanhar secretamente os experimentos de Bishayee, tirando fotos de suas culturas na incubadora. Quando Bishayee relatou dados de um experimento que eles achavam que estava contaminado com mofo, Hill e seu colega o acusaram de fabricar os resultados, levando suas preocupações à comissão da universidade sobre integridade da pesquisa.
Sob interrogatório, seu colega reconheceu que havia mudado tubos de cultura de Bishayee antes de tirar fotos, o que a comissão viu como potencialmente adulteração de provas. E Hill explicou que tinha usado um microscópio com o qual ela não estava familiarizada ao verificar as culturas de Bishayee, de maneira que o comitê determinou que Hill não tinha evidências suficientes para provar o seu caso.
Hill não descansou. Bishayee havia publicado seus resultados em um artigo que a listava como coautora, e seu assessor, Roger Howell, havia usado os dados de Bishayee para apoiar um pedido de ajuda financeira junto aos Institutos Nacionais de Saúde (NIH, na sigla em inglês) em 1999. Hill levou o caso para os investigadores federais na ORI, que conduziram uma pequena análise estatística dos dados de Bishayee. ORI, apesar de achar que o caso tinha mérito, determinou que não havia provas suficientes para confirmar má conduta.
Hill chegou até a entrar com duas ações contra Bishayee. Além de ambas não terem sucesso, lhe deixaram US$ 200.000 (cerca de R$ 400 mil) mais pobre em taxas legais. O juiz Dennis Cavanaugh referiu-se a batalha de Hill como “uma missão de proporções quixotescas, que em última análise deveria ser colocada para descansar”. Hill perdeu seu apelo final em outubro de 2011. Ainda assim, ela diz que seu investimento valeu a pena: a fase de descoberta da ação permitiu-lhe acesso a dez anos de notas do laboratório de Howell.
Com esses dados em mãos, ela se juntou com o estatístico Joel Pitt da Universidade Georgian Court em Lakewood Township, Nova Jersey (EUA), e se debruçou sobre os dados que Bishayee tinha registrado à mão a partir de uma máquina que conta células. A dupla também reuniu conjuntos de dados de outras pessoas que usaram a mesma máquina. Pitt olhou para a frequência dos números que apareceram como o dígito menos significativo de cada contagem gravada. Estes deveriam ter uma distribuição aleatória, mas os dados de Bishayee pareciam favorecer determinados números. Pitt calculou as chances de essas frequências resultantes serem ao acaso: menos de 1 em 100 bilhões. Na visão de Hill, a implicação é clara: Bishayee manipulou os números.
Junto com Pitt, Hill tem tentado, até agora sem sucesso, publicar estas análises estatísticas e divulgar suas alegações, ações que Robert Johnson, o reitor de sua instituição – agora parte da Universidade de Rutgers (EUA) – advertiu que poderia lhe levar a “ação disciplinar adicional, até e incluindo rescisão”. Howell, em uma declaração à Nature, expressou frustração com o tempo que Hill gastou revisitando essa questão, apesar da não constatação de irregularidade.
Muitos cientistas admiram Hill pela coragem de suas convicções, mas também não consideram prudente que ela leve o caso adiante por tanto tempo e com tal despesa. Hill, por sua vez, permanece irredutível. “Eu quero ir até o fim”, diz ela. “Tornou-se quase uma obsessão”.
Dicas anônimas não são novidade. O pseudônimo “Clare Francis” que o diga. Ela ou ele (ou eles, muitos suspeitam que seja um grupo de pessoas) enviou centenas de e-mails a editores de revistas científicas sinalizando casos de suspeita de plágio ou manipulação de dados. Suas queixas concisas, às vezes enigmáticas, resultaram em um punhado de retrações e correções. Por outro lado, muitos dos seus avisos também não levaram a nada.
Francis estima que já enviou “cerca de 100″ e-mails para editores diferentes. Diane Sullenberger, editora-executiva da revista Proceedings of the National Academy of Sciences, afirma que até 80% das denúncias que ela recebe vêm de Francis. E o editor científico Wiley diz que em 2011 o nome de Francis estava em mais da metade de seus pedidos de investigação.
No entanto, apesar de úteis, as dicas de Francis foram sendo cada vez menos usadas porque – independentemente de seu anonimato – muitas de suas reivindicações não podem ser conferidas. Diversas queixas de Francis são oblíquas e difícil de seguir. “É útil saber detalhes específicos sobre as preocupações do ponto de vista científico, não apenas ‘as bandas nos 10 e 60 minutos são geométricas e sobreponíveis’”, diz Sullenberger, referindo-se a alguns dos e-mails de Francis.
Alguns editores de revistas têm alertado Francis que são menos propensos a acompanhar seus pedidos do que outras queixas. Francis tornou esse fato público, o que provocou debate sobre como tais alegações anônimas devem ser tratadas. Por fim, o Comitê de Ética em Publicações americano emitiu suas diretrizes em relação ao caso, dizendo que não importa de onde vêm, “todas as alegações (…) que têm provas específicas e detalhadas para apoiá-las devem ser investigadas”.
Muitos editores não tem tanto um problema com a falta de identidade, mas sim com o suposto “tom” de Francis. Eles creem que, para compensar a inevitável perda de confiança que vem do anonimato, denúncias ganham credibilidade se forem precisas, detalhadas e educadas – o que não seria o perfil de Francis.
Uma coisa que tanto editores quanto Francis podem concordar é que a denúncia anônima deve aumentar nos próximos anos, dado o maior acesso a documentos científicos por pessoas de todo o mundo e a disponibilidade de ferramentas on-line para detectar plágio e manipulação de imagens. Um site, chamado PubPeer, já está se tornando um espaço para comentários anônimos – incluindo postagens em uma veia similar ao estilo de Francis.
Esse crescimento do anonimato é um sinal de que os denunciantes não se sentem protegidos o suficiente dentro do ambiente acadêmico. E, para o bem de toda a categoria, cientistas deveriam se sentir confortáveis em levantar questões sem temer represálias ou danos à sua própria carreira.O que você acha disso ?
Esse assunto pode lhe interessar.
Visão crítica: Revelada a rede capitalista que domina o mundo

segunda-feira, 29 de agosto de 2011

A ameaça dos algoritmos

Um especialista em algoritmos alertou para as consequências da influência cada vez maior dos sistemas de códigos operacionais em diversos aspectos da vida das pessoas.

Serviços inteligentes


Em uma palestra durante a conferência TED no mês de julho, na Escócia, o americano Kevin Slavin disse que "a matemática que os computadores usam para decidir as coisas" está se infiltrando em diferentes áreas as nossas vidas.
Slavin disse que os "serviços inteligentes" oferecidos por lojas de internet - que calculam livros e filmes nos quais o cliente pode estar interessado -, por sites como o Facebook e pelos mecanismos de busca como o Google comprovam que operações computacionais complexas e invisíveis controlam cada vez mais a relação das pessoas com o mundo eletrônico.
Como exemplos, ele citou um "robô-faxineiro" que mapeia a melhor maneira de realizar os afazeres domésticos e os algoritmos que estão gradualmente controlando os negócios em Wall Street e o mercado financeiro.
"Estamos escrevendo coisas que não podemos mais ler", alertou o especialista. "Nós criamos algo ilegível e perdemos a noção do que realmente está acontecendo no mundo que criamos", disse ele.
Livro milionário
De acordo com Slavin, o caso recente de erro nos algoritmos usados pela livraria online Amazon é um dos principais exemplos do caos que pode ser instalado quando um código se torna inteligente o suficiente para operar sem a intervenção humana.
No início do ano, o algoritmo que regula os preços da loja de livros pareceu entrar em guerra consigo mesmo.
Os valores dos produtos começaram a aumentar em competição uns com os outros e um dos livros, The Making of a Fly (A construção de uma mosca, em tradução livre) - um livro sobre a biologia molecular de uma mosca - chegou a custar US$ 23,6 milhões (R$ 37,7 milhões).
Slavin afirma que, na medida que os códigos matemáticos se tornam mais sofisticados, eles se infiltram até mesmo em nossas preferências e decidem que produtos culturais estarão disponíveis para nós.
Decidindo as vidas virtuais
A empresa britânica Epagogix está levando este conceito a sua conclusão lógica e usando algoritmos para prever o que faz com que um filme seja um sucesso de bilheteria.
O sistema usa uma série de medidas - o roteiro, a trama, os atores, as locações - e os cruza com as bilheterias de outros filmes similares para prever quanto dinheiro o novo produto irá ganhar.
De acordo com o diretor-executivo da empresa, Nick Meaney, o código "ajudou estúdios a tomarem decisões sobre fazer ou não fazer um filme".
No caso de um dos projetos - para o qual foi estipulado um custo de produção de 180 milhões de libras (R$ 473 bilhões) - o algoritmo estimou que o filme ganharia somente cerca de 30 milhões de libras nas bilheterias, o que significava que não valia a pena fazê-lo.
No entanto, Meaney diz que o papel dos algoritmos na indústria cinematográfica não é tão grande.
"Filmes são feitos por diversas razões e dizer que nós ditamos que filmes são feitos nos dá mais influência do que temos", disse.
Negócios automáticos
De acordo com Kevin Slavin, até 70% das transações de Wall Street hoje são conduzidas por algoritmos, no que é chamado de "caixa-preta" ou "algo-negócio".
Isso significa que, além de negociantes especializados, banqueiros e corretores agora empregam também milhares de matemáticos e físicos.
Mas Slavin diz que, mesmo com o auxílio de técnicos e especialistas, um algoritmo fora de controle foi o responsável pela chamada "quebra-relâmpago" do dia 6 de maio de 2010, em que uma queda de cinco minutos nas bolsas de valores causou um caos momentâneo.
Um negociador que agiu de má-fé foi considerado o culpado pela queda de 10% no índice Dow Jones mas, na realidade, a culpa era do programa de computador que ele estava usando.
O algoritmo vendeu 75 mil ações com um valor de 2,6 bilhões de libras em somente 20 minutos, fazendo com que outros sistemas de negociação rápida fizessem o mesmo.
A partir deste episódio, os reguladores foram forçados a introduzir mecanismos que interrompem as negociações se as máquinas começarem a se comportar de modo incorreto.
Para Slavin, na medida que os algoritmos expandem sua influência para além das máquinas, é chegada a hora de saber exatamente o que eles sabem e se ainda há tempo de domá-los.