Por que algo acontece? O que causou isso ou aquilo? Como entender a causa dos fenômenos que acontecem na natureza e na nossa sociedade? Para explorar o mundo complexo da causalidade trouxemos um especialista na área, o pesquisador Marcel Ribeiro-Dantas.
Neste episódio, exploramos o que seria causalidade, se a inferência causal varia conforme a complexidade de cada área, se ela é sempre probabilística, se a plausibilidade é importante para entender a causalidade e os perigos de se politizar a ciência.
Marcel é engenheiro de Computação e Automação, especialista em Big Data e mestre em Bioinformática pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Aluno de doutorado na Universidade Sorbonne, em Paris, onde estuda causalidade no contexto de pacientes com câncer. Atualmente é pesquisador no Instituto Curie, mas foi membro co-fundador do Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS) do Hospital Universitário Onofre Lopes (HUOL-UFRN), onde participou de atividades de pesquisa por 9 anos nas áreas de informática em saúde, dispositivos médicos, telemonitoramento de pacientes, telerradiologia, sistemas de recursos humanos em saúde e inteligência artificial. Participou também de atividades de pesquisa em âmbito internacional frutos de cooperações, como com a Universidade de Harvard e o MIT. Atualmente, tem interesse nos seguintes temas: inferência causal, redes biológicas, bioinformática e inteligência artificial.
0:00 Introdução
1:37 Currículo de Marcel Ribeiro-Dantas
2:42 Histórico de Marcel Ribeiro-Dantas
9:15 De onde vem a “causalidade”?
15:39 O que é causalidade e inferência causal?
22:24 Probabilidade e interdisciplinaridade
33:18 Método quantitativo através da história
38:58 Tipos de estudo, causalidade e correlação
45:05 Estudo clínico randomizado e seus desafios
1:05:07 Importância da Plausibilidade
1:17:25 Plausibilidade baixa em estudo positivo: o que acontece?
1:25:32 Critérios de Hill e suas limitações
1:33:16 Modelos qualitativos e quantitativos
1:37:59 Causalidade e estudos escassos
1:42:21 As limitações da ciência e o raciocínio evolutivo
1:45:33 Plausibilidade extrema
1:48:22 A popularização da ciência de dados
1:54:09 Identificação e estimação de causas
1:56:57 Politização da ciência e seus perigos
