Recentemente, um artigo na Wired, escrito pelo seu próprio editor, o Chris Anderson, fez uma declaração bombástica: a de que o método científico está obsoleto porque os “algoritmos do Google” podem achar correlação de qualquer coisa com qualquer coisa. Ok, quem ler o artigo vai ver que eu estou supersimplificando e comprimindo tudo em uma frase, mas eu não diria que a versão descomprimida e complicada soa menos bombástica ou mais aceitável. Pelo contrário! 
Nem bem uma semana passou após a emissão dessa opinião, uh, digamos, polêmica, e vários artigos pipocaram pela Internet dizendo basicamente duas coisas: que o método científico continua muito bem, obrigado, e que o autor provavelmente não tem uma noção conceitual muito clara do que é Ciência. Um exemplo particularmente bem-humorado desse contra-ataque é o artigo do Daily Galaxy. Não vou chover muito no molhado e só vou ressaltar um argumento bem interessante que vi por aí para desconstruir essa alegada “obsolescência do método científico”:
Primeiro, vamos desconsiderar as limitações do Google e outros search engines - sim, apesar de impressionantes, eles são ferramentas de domínio e capacidade limitados, feitas especificamente para produzir resultados de buscas de páginas Web (e outros tipos de documentos online) que satisfaçam a maioria das pessoas. Mas vamos supor que em um futuro não muito distante o Google se torne (como quer o editor da Wired) uma espécie de oráculo que saiba tudo de qualquer coisa e que em teoria substitui a Ciência. Vamos supor que alguém pergunte ao oráculo algo como “quero a cura da gripe” e o Google magicamente, usando só correlação de dados, mostre a fórmula da tal droga que cura gripe. Agora, uma pergunta para o leitor: você tomaria essa droga sabendo que ela é apenas o que algoritmos estatísticos “acham” que deve ser uma solução, sendo que ela nunca foi testada sequer em cobaias? Se a sua resposta é “não”, é um sinal de que você considera o método científico, e toda a parte de validação experimental, necessários sim.
Acho que o artigo irrealisticamente entusiástico da Wired é só um indício de uma manifestação recente do que chamo de “Sindrome da Panacéia Universal”. É uma síndrome recorrente, com inúmeras encarnações ao longo da história da Ciência e da Tecnologia, que basicamente são produzidas toda vez que algum recurso inovador e revolucionário se populariza. Essa síndrome aliás pode se materializar em vários níveis e em vários contextos, muitas vezes bem específicos. Por exemplo, no contexto da pesquisa de IA do início dos Anos 90 aqui no Brasil, redes neurais estavam muito na moda e havia um “hype” de que elas poderiam solucionar todos os problemas da aprendizagem de máquina. Também ao longo dos 90, nos campos de engenharia de software e linguagens de programação, havia um hype em torno da Orientação por Objetos, que também era “vendida” por muitos como a solução para todos os problemas do desenvolvimento, engenharia e arquitetura de software. E assim cada época vai adorando suas “balas de prata” até que as pessoas caem na real. (Ou então surja uma nova moda de bala de prata para substituir a anterior.
O hype de panacéia universal que a Wired caiu vítima, porém, além de mais recente é de um nível mais abrangente. Eu o chamo de a Panacéia do Dilúvio de Dados. Porque hoje em dia a capacidade de armazenamento de dados sobe às alturas, armazena-se dados sobre qualquer coisa, os dados são acessíveis de qualquer lugar e, o que talvez seja o ponto crucial, pode-se fazer buscas nesses dados, começa-se a criar no imaginário popular (ou quem sabe seja só no, como diria o Kenji, “imaginário computeiro” a noção de que a resposta para todas as perguntas e a solução para todos os problemas está nessa massa gigantesca de dados online, é só saber minerá-los direito; ela teria se tornado o próprio Logos, o Conhecimento Definitivo.
O meu reality check para isso é primeiro reconhecer que massas gigantescas de dados são sim coisas fascinantes e muito úteis - sei muito bem disso, uma boa parte do meu trabalho nos projetos do Vetta Labs com a Biomind envolve a análise de bases de dados biológicas com nossas ferramentas de aprendizagem de máquina. Mas, uma vez feito esse reconhecimento, também tenho de reconhecer que, em última instância, os resultados da nossa mastigação de dados servem é para sugerir ao biólogo o que eles devem investigar (e às vezes como a investigação deve ser feita) com seus experimentos; não serve de forma alguma para eliminar esses experimentos, mas antes para guiá-los, dar prioridades e mesmo levar à geração de novas hipóteses. De fato, esses métodos de mineração de dados não vieram para depor o Método Científico, mas antes para ajudar a Ciência, como uma nova (e extremamente poderosa) ferramenta analítica. E sinto que essa conclusão que tirei da minha experiência profissional e acadêmica com Bioinformática é generalizável sem problemas para todas áreas da ciência e da tecnologia. Assim, parece que as notícias do assassinato do Método Científico pela Panacéia do Dilúvio de Dados foram grandemente exageradas…
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