09/07/2020

'A ciência não é cheia de certezas', diz Artur Avila ao G1

Foto: Divulgação IMPA /Daryan Dornelles

Em entrevista ao Blog do Helio Gurovitz, no G1, o pesquisador extraordinário do IMPA e vencedor da Medalha Fields em 2014, Artur Avila, ressaltou que, diferentemente do discurso político, “a ciência não é cheia de certezas”. Na conversa com o jornalista, publicada nesta quarta-feira (8), o matemático falou sobre as dificuldades e oportunidades para cientistas no Brasil, as ambições de modelos matemáticos adotados na pandemia e as origens do pensamento anticientífico.

Artur abordou ainda as limitações da ciência durante pandemia, ao mesmo tempo que ressalta sua absoluta necessidade para compreendermos o momento e encontrarmos caminhos para soluções. “As evidências são parciais, porque você simplesmente não tem condições de esperar o tempo natural da ciência, que é lento, para tomar decisões com o nível de certeza que todos gostaríamos. Gostaria de poder ter mais e mais dados para tomar a decisão correta. Só que não agir pode levar a consequências piores. Pela própria natureza, são questões não só científicas, mas decisões da sociedade. Todos os campos, inclusive ciências humanas, têm de interagir para entendermos como atuar na situação em que estamos.”

A matéria faz parte da iniciativa #CientistaTrabalhando, promovida pelo Instituto Serrapilheira em comemoração ao Dia Nacional da Ciência, 8 de julho. Jornalistas, cientistas e divulgadores estão sendo estimulados a ocupar espaços com grande visibilidade na imprensa e nas redes sociais para falar sobre o processo científico e mostrar como a ciência funciona. O diretor-geral do IMPA, Marcelo Viana, também participa da ação e destinou sua coluna desta quarta-feira ao tema.

Confira a matéria na íntegra:

Da última vez que entrevistei Artur Avila, em 2014, ele estava em Seul. Acabara de receber a Medalha Fields, honraria frequentemente comparada ao Prêmio Nobel, concedida aos melhores matemáticos do mundo com menos de 40 anos. Único brasileiro agraciado com a láurea, Artur é não apenas um dos cientistas de maior sucesso do país. Também é a prova viva de como é possível formar pesquisadores de qualidade internacional aqui no Brasil. Doutorado pelo Instituto de Matemática Pura e Aplicada (Impa) em 2001, ele divide seu tempo desde então entre pesquisas em Paris, Rio de Janeiro, Zurique e aonde mais a matemática o levar. Como parte da iniciativa #CientistaTrabalhando, promovida pelo Instituto Serrapilheira para celebrar o Dia Nacional da Ciência, Artur conversou comigo ontem, enquanto caminhava por ruas e bulevares parisienses. Descreveu as dificuldades e oportunidades para cientistas no Brasil, criticou as ambições de modelos matemáticos adotados na pandemia, analisou as origens do pensamento anticientífico e, distraído, percebeu a certa altura que estava perdido. Queria ir para casa, perto da Praça da Bastilha, mas a caminhada o levara até a Praça da Nação. “Sou totalmente sem noção de direção”, disse. “Fui pra onde o nariz apontou na conversa.” Mas rapidamente recobrou o rumo. Da caminhada e da prosa. Abaixo, os trechos principais:

O que mudou na sua vida depois da Medalha Fields? Você é reconhecido na rua? Pedem autógrafo?

Na carreira acadêmica, isso põe você numa posição mais tranquila. Tenho a vantagem de poder escolher onde vou trabalhar e facilidades pessoais. Mas, no final das contas, matemática é matemática. Entre as ciências, é a que dá menos importância à hierarquia. Não existem argumentos de autoridade. A liderança depende da capacidade de tomar decisões certas a cada hora. Um pesquisador hiper-reconhecido pode dialogar com um estudante principiante e, se o estudante estiver certo e mostrar isso, terá de aceitar. Isso é muito bom, é uma maneira de não viciar a prática. Eu já tinha reconhecimento entre matemáticos antes da medalha. O que mudou foi o reconhecimento fora da matemática, que se traduz no fato, por exemplo, de dar esta entrevista, porque podem considerar que sou alguém a ouvir como cientista. No Brasil, não há tantos cientistas com reconhecimento público. Quando sou levado a encontros com jovens, então, tenho um papel que pode ser motivante, útil para um iniciante ter a ideia de que é possível haver um pesquisador de sucesso internacional vindo do Brasil. No nível pessoal, quando estou no Brasil, não tem muita diferença, não costumo ser reconhecido na rua.

Você é um dos cientistas brasileiros mais bem-sucedidos. Também mora há muito tempo fora do país. Quais as dificuldades de fazer ciência no Brasil? Há vantagens?

Há dificuldades específicas do Brasil e existe um panorama mais geral, internacional. Não devemos ter essa ideia de que a vida do cientista fora do país é essa maravilha toda. Depende do nível da carreira. Fora, a situação do jovem pesquisador que tenha terminado um doutorado costuma ser bastante precária. Não há empregos permanentes por muito tempo. Muitos ficam em situação de dificuldade, de pós-doutorado em pós-doutorado, com poucos anos de diferença, frequentemente têm que mudar de país. Fica difícil criar laços familiares. É psicologicamente bem pesado, mas é a realidade. Um pesquisador que atingiu a estabilidade já terá uma situação diferente. Isso é válido na Europa, nos Estados Unidos e em outros lugares. No Brasil, existem dificuldades específicas, que se traduzem em problemas e oportunidades também. A ciência no Brasil é jovem em comparação com os grandes centros internacionais. Uma dificuldade que vem daí, associada a outros problemas do país, é que não existe política estável de pesquisa. Mas existe alguma coisa que pode ser positiva em relação à Europa: essa mesma juventude significa que há um potencial de crescimento bem maior. Na Europa, a situação está saturada, a comunidade acadêmica está consolidada, não há espaço para crescer. Só há abertura para novos pesquisadores na medida em que outros se aposentam. No Brasil, há potencial de crescimento. Não é realizado de maneira eficaz, mas é algo que dá esperança.

O que o Impa, onde você se formou, tem de diferente em comparação com o resto da ciência nacional?

É uma instituição não muito comum no cenário brasileiro. Por uma questão da formação e questões históricas, foi um instituto criado com uma concepção específica, por pesquisadores independentes, que tentaram fazer um grupo pequeno, focado na excelência. Cresceu com a ideia de sempre chegar num alto nível internacional de pesquisa. Isso foi possível, em particular, porque você não precisava de recursos para competir imediatamente. Precisava criar a oportunidade de atrair pessoas. Mas isso é menos complicado que competir com um laboratório no exterior. Não é uma instituição ligada a uma universidade, que sofra as mesmas pressões. Está focada na pesquisa e no ensino de pós-graduação, embora depois tenha se tornado algo que influencia a matemática num nível maior no Brasil. Várias coisas permitem que o Impa tenha se estabelecido nessa situação ao longo do tempo. Hoje funciona de maneira eficiente, tem reconhecimento internacional, as questões práticas são bem resolvidas. Mesmo que seja afetado pelo que acontece no nível nacional, continua insulado das principais dificuldades que afetam outros departamentos e universidades.

Que tipo de dificuldade?

A maioria dos governos que se estabelecem não tem muita noção de por que se investe em ciência e de como a ciência funciona. Entra governo, sai governo, você tem a impressão de que o ministério correspondente é um adendo para distribuir cargos a aliados políticos, não algo central ao país. Não há política de desenvolvimento científico. Na instabilidade, pode haver oportunidades num certo momento, depois muda a situação, aí elas são cortadas brutalmente. Isso afeta todo mundo que tinha investido sua educação e seus sonhos, que acaba tendo as esperanças traídas por sucessivas decisões governamentais. Minha impressão é que é algo que acham que têm de fazer, mas não sabem por que nem como se faz.

Há ignorância a respeito da importância da ciência mesmo na elite política?

De como a ciência funciona também. Não sabem nem para que nem como se faz. As decisões tomadas são incompatíveis com ciência de qualidade. Você cria grupos, inicia projetos, depois corta. Toda essa ciência que para no meio do caminho não obtém resultados. Costumo fazer uma analogia: o governo é sensível à ideia de que é importante buscar estabilidade nos mercados, para investidores sentirem confiança e apostarem no país. Essa compreensão é fácil na economia. Pois o mesmo raciocínio se aplica à ciência. Você não desenvolverá ciência numa situação de instabilidade. Isso vale do ponto de vista pessoal. Quem tem certas características e habilidades não investirá a juventude numa direção, quando de repente tudo pode mudar completamente. Você faz um doutorado, acaba, daí as coisas não existem mais. Não é razoável. Não dá para atrair capital humano para fazer um investimento pessoal nessa situação. Dependendo de como for, as pessoas não vão topar. O mesmo talento de que precisam para ser cientistas capazes serve para arrumar empregos mais estáveis. Por mais que você ame fazer ciência, que isso faça você sonhar, pode ser até loucura seguir a carreira num panorama assim.

Do ponto de vista do trabalho, a matemática é diferente?

Cada atividade científica tem suas características. A matemática é uma coisa relativamente barata de fazer, se comparada a ciências em que você tenha experimentos. Se não tiver condições e recursos para eles, simplesmente não pode avançar. Em matemática, só é preciso ter os pesquisadores. Na maioria dos casos, trabalham com a própria cabeça, precisam apenas de um quadro negro ou coisa do tipo. É uma atividade mais barata.

Nunca a ciência foi tão atacada. Na pandemia, o negacionismo tem consequências dramáticas. Existe algo que possamos fazer? Como sair desse impasse?

Nem é preciso entrar em muitos exemplos – penso logo nas vacinas – para ver que a postura anticientífica é atraente em certos meios. Por que isso acontece? Primeiro, está associado à polarização política. As pessoas escolhem seu campo a priori. Estão tão atreladas à própria posição, que a ciência que desafiá-la precisa ser descartada para continuarem a viver bem. Quando se recusam a criticar o próprio campo ideológico, isso conduz, de certa maneira, a rejeitar a ciência que apresentar uma crítica a ele. É parte da maneira como as pessoas vivenciam a política. Todo mundo na verdade está exposto a isso. É preciso reconhecer que, em qualquer lado da polarização que você esteja, filtrará as informações e rejeitará conclusões científicas contrárias. Não é questão de dizer que todo mundo é igual. Mas, quando a gente faz uma crítica – e deve sempre criticar – a posições como o terraplanismo, é sempre bom ver se não se dispõe a fazer o mesmo quando a crítica vier na sua própria direção. O discurso político é muito raso para comportar a complexidade de uma discussão científica. Inclusive porque a ciência não é cheia de certezas. Lidar com a nuance e com a maneira como ela se desenvolve, com margens de erro, é complicado. Quando vira um Fla-Flu, quando você fica torcendo pra sair o resultado que quer, não olha para a ciência como uma fonte de saber, mas só para tentar justificar ações que já tinha decidido anteriormente.

Isso vale para a pandemia, não?

É realmente um assunto complexo. As pesquisas que a gente tem que fazer neste momento são muito difíceis. As evidências são parciais, porque você simplesmente não tem condições de esperar o tempo natural da ciência, que é lento, para tomar decisões com o nível de certeza que todos gostaríamos. Gostaria de poder ter mais e mais dados para tomar a decisão correta. Só que não agir pode levar a consequências piores. Pela própria natureza, são questões não só científicas, mas decisões da sociedade. Todos os campos, inclusive ciências humanas, têm de interagir para entendermos como atuar na situação em que estamos. E não só ciência. A ciência só pode fazer uma parte do papel. Por outro lado, para além das asneiras e teses conspiratórias, a população passa a encarar a ciência como um recurso numa situação dessas. Os cientistas é que vão ajudar. Não sendo milagreiros, eles são nossa melhor esperança. Isso reforça a importância da ciência.

Também é um desafio para os próprios cientistas, que não estão acostumados a fazer a ciência em tempo real…

Não é aquilo a que eu, pelo menos, estou acostumado (risos). Faço matemática pura, num tempo em que não existem deadlines. Meus problemas não respondem às pressões do mundo real. Mas, como muita gente que não é epidemiologista nem especialista, me interessei pelos temas e tentei entender quais eram as dificuldades. Há primeiro problemas metodológicos: como obter dados de qualidade enquanto há pessoas morrendo? Não é a situação ideal para conseguir dados muito limpos, e você tem de lidar com o tem. Isso também pode levar a questões teóricas: como lidar com esses dados ruins para chegar a alguma conclusão que preste?

Como a área que você pesquisa, sistemas dinâmicos, se relaciona com o que a gente está vivendo na pandemia?

Gosto de brincar que, quando olho para as equações gravitacionais, formulo questões que dizem respeito a escalas de tempo muito maiores que a vida do Sistema Solar. São modelos em que o fato o Sol ter explodido não interfere no que vejo. Obviamente, olhando para a pandemia, interessado em estimar qual era a real situação, tentei fazer considerações sobre as possíveis dificuldades. Na minha capacidade de analisar, observei que, de maneira geral, há a tendência de a modelagem ser feita em excesso. O problema é às vezes ter confiança demais nos modelos. Há modelos extremamente complexos, complicados demais para a situação atual, porque as incertezas passam por cima das capacidades deles. Falo isso orientado por sistemas dinâmicos. Quando modelo com extrema precisão o que acontece, tenho perfeita noção de que essa análise tão fina só será válida se valer esse modelo. Se houver uma pequena variação, talvez precise de uma análise mais robusta. As pessoas ficam achando que, se puserem mais e mais complexidade no modelo, podem ter mais confiança. Isso não é necessariamente verdade. Você precisa aceitar a incerteza. Pensa no problema que a gente está tentando entender: a progressão da pandemia nos estágios iniciais. Seria fundamental ser capaz de dar uma previsão válida para daqui a algumas semanas, para orientar os recursos. Seria desejável. Por outro lado, a natureza do problema introduz um nível de incerteza tão grande que torna um pouco inúteis os números que sairiam daí. A natureza das interações humanas e a heterogeneidade das redes de relações podem ter muito mais relevância. O pessoal estava tentando achar números que representassem a transmissão, mas o mais importante podem ser pequenos detalhes da rede de interação, especialmente num momento de pequena prevalência do vírus. Os modelos se tornam bem mais robustos quando boa parte da população já está infectada, aí se torna mais razoável supor certas uniformidades na distribuição. A gente tem o desejo de poder dar a melhor informação possível, mas o que a ciência frequentemente ensina, quando olho para problemas da realidade, é que você deve se preocupar com o limite do que poderia conhecer. Deve tentar identificar o ponto além do qual você não terá mais certeza, por mais que se esforce, por mais que tente modelar. Cheguei a isso. É uma coisa compreendida em previsões de tempo. A incerteza faz com que, por mais que você coloque novas estações meteorológicas, chega um momento – e não é muito longe – em que não consegue dizer se faz sol ou chuva. A perda de informação é muito rápida, você não consegue lutar contra efeitos exponenciais. A situação da pandemia não é muito diferente. Mas esse conhecimento que a ciência traz, mesmo que seja um conhecimento negativo, é útil, porque você fica sabendo como pode reagir. A gente sabe que terá de tomar uma decisão diante de uma situação inerentemente incerta. Talvez não seja a informação que a gente gostaria, mas é alguma coisa.

Quem olha para a ciência esperando a verdade, como uma espécie de oráculo que separa o certo do errado, está no fundo iludido. Quanto do negacionismo não se origina nessa expectativa absolutista diante da verdade? Afinal, a ciência não tem resposta para tudo.

A gente tem muita incerteza, principalmente nessa situação em que faz ciência em tempo real. Não é o tempo natural da ciência. Pessoalmente, reservo a palavra “negacionismo” para situações bem estabelecidas. Há tanta incerteza no momento, que usá-la muito cedo acaba por associá-la a situações mais claras, em que o consenso científico é muito maior. Não é que eu tenha dúvidas da ciência, não tenho nenhuma. Mas é que isso encoraja o pessoal a reagir de maneira mais virulenta. A ciência, neste momento principalmente, aparentará oscilar. Uma hora os cientistas recomendarão uma coisa, outra hora podem recomendar o contrário. Não é bom usar prematuramente essa terminologia, numa situação em que a coisa pode mudar. O problema de quem adota uma posição inerentemente anticientífica é que, por acidente completo, de repente pode estar certo por acaso. Se as recomendações se tornarem o contrário do que eram, não quer dizer que a ciência estava errada. A ciência foi apenas ampliando o conhecimento. Usando essa terminologia, porém, as pessoas se sentirão encorajadas a fazer interpretações de que a ciência na verdade tem uma função política. É por isso que tento evitar. É um vocabulário que pode encorajar o lado anticientífico. A gente tem que aceitar a incerteza e dizer que existe uma gama de possíveis conclusões a partir do nosso conhecimento atual. E guardar o negacionismo para situações mais claras, como o Holocausto, bem diferente de questões que os cientistas ainda debatem. É preciso evitar o excesso no uso de linguagem, porque a gente pensa que está ajudando a clarificar uma coisa, mas pode ter o efeito inverso: levar as pessoas a duvidar mais ainda, porque as incertezas evidentes podem dar a impressão de que a ciência não é uma coisa séria.

O que seria mais importante para os leigos entenderem de como funciona a ciência ou a matemática?

A gente usa o termo ciência para várias coisas diferentes. Minha área particular, de que posso falar com conhecimento de causa, lida com conceitos totalmente abstratos, com pouca preocupação com as possíveis aplicações. O trabalho do matemático, nessa concepção quase artística, é útil no desenvolvimento de outros campos da matemática, mais aplicados. Descobertas em certos contextos particulares, dissociados de aplicações, podem depois ser essenciais em aplicações. Isso acontece a todo momento. Também funciona de maneira mais geral. Áreas científicas diversas podem se beneficiar mutuamente. A física se beneficia da matemática. A matemática se beneficia da física. A física cria problemas que chamarão atenção dos matemáticos e abrirão perspectivas que não teriam sido descobertas isoladamente. Existe essa coerência. Quando se pensa no desenvolvimento da ciência, é particularmente importante enxergá-la como um todo. É equivocado tentar traçar cedo demais em que direção a pesquisa deve ir. Pode ser tentador, se a gente tem recursos limitados, dirigir esses parcos recursos para tentar fazer coisas úteis de maneira mais direta. Mas isso não levará aos melhores resultados, mesmo dentro dessa perspectiva limitada. Simplesmente porque você não sabe. A pesquisa original, aquela que pode ser chamada realmente de pesquisa, só responderá àquilo você não sabia antes. Envolve um processo de descoberta em que não se sabe de onde as coisas virão. Podem vir de outra área que você nunca poderia intuir. Precisa haver então um desenvolvimento amplo para responder mesmo às questões práticas, mesmo àquelas que parecem bem claras. Falo em geral isso restrito à matemática. Você precisa pensar na matemática unificada, não dá pra pensar em pura e aplicada. É preciso haver o diálogo, porque é o diálogo que leva as coisas para frente. A mesma perspectiva funciona de maneira mais ampla nas interações da matemática com outras ciências e das demais ciências entre si. É algo que precisa ser compreendido quando se faz qualquer política de ciência. As pessoas acham que a ciência existe para responder a questões precisas, que é possível dar recursos para responder somente a essas questões. Mas aí você não responde nem a elas, nem coisa nenhuma, porque não faz ciência de verdade.