Vivemos em uma era onde dados moldam nossa realidade diária. A cada interação com nosso smartphone – um simples toque na tela, uma busca na internet, ou uma compra online – geramos um rastro digital valioso. Essas informações alimentam algoritmos que personalizam nossa experiência digital, desde as recomendações de produtos até o conteúdo que consumimos nas redes sociais.

Mas você já parou para pensar em como essas decisões automatizadas afetam sua vida? Imagine-se diante de escolhas cruciais: selecionar um plano de saúde, escolher um seguro para seu carro, ou decidir sobre um investimento. Em cada uma dessas situações, sua capacidade de interpretar dados e estatísticas pode ser a diferença entre uma decisão informada e um erro custoso.

O letramento em dados vai além da simples compreensão de números e gráficos. É uma habilidade fundamental que nos permite navegar criticamente pelo mundo contemporâneo, seja no ambiente profissional – onde cientistas usam big data para revolucionar campos como a bioinformática – ou em nossas decisões cotidianas. Esta competência tornou-se tão essencial quanto a própria alfabetização tradicional, permitindo-nos não apenas consumir informações, mas questioná-las e utilizá-las de forma consciente e eficaz.

Alfabetização de dados em bioinformática: Além da compreensão básica.

No campo da bioinformática, o letramento em dados é a base da pesquisa biológica contemporânea. Os bioinformatas trabalham com enormes conjuntos de dados que incluem sequências genéticas, estruturas de proteínas e caminhos metabólicos, muitas vezes integrando as informações de diferentes fontes para responder aos questionamentos levantados. Sem habilidades sólidas de letramento em dados, os pesquisadores podem ignorar padrões críticos em variações genéticas que poderiam levar a tratamentos inovadores ou, pior ainda, tirar conclusões incorretas que poderiam desviar programas de pesquisa inteiros.

Considere um bioinformata que estuda dados de expressão gênica de pacientes com câncer. Ele precisa entender não apenas a importância biológica de suas descobertas, mas também os princípios estatísticos subjacentes aos métodos de análise, as restrições dos procedimentos de coleta de dados e os possíveis vieses da amostragem. Esse nível de alfabetização em dados garante que as descobertas científicas sejam confiáveis e possam ter um impacto no atendimento ao paciente.

No nosso próximo texto vamos tratar especificamente do lado científico abordando a alfabetização algorítmica e o letramento de Dados na Ciência e como esses aspectos interagem sinergicamente para se atingir os objetivos da pesquisa. 

Necessidade de letramento em dados

Já precisou escolher entre dois planos de celular, ambos com preços similares, mas com diferentes benefícios? Ou decidir qual investimento fazer com base em informações de mercado? Essas são apenas algumas das situações do dia a dia em que o letramento de dados se mostra fundamental.

Desde a saúde até as finanças, passando pelas escolhas de consumo, o letramento de dados nos capacita a tomar decisões mais conscientes e assertivas. Ao compreender estatísticas, gráficos e indicadores, podemos identificar padrões, analisar riscos e oportunidades, e, consequentemente, melhorar nossa qualidade de vida. Quando um médico afirma que um tratamento tem uma taxa de sucesso de 30%, um paciente alfabetizado em dados pode contextualizar essa informação e tomar uma decisão mais informada sobre seus cuidados. Da mesma forma, ao planejar nossas finanças, o conhecimento de conceitos como juros compostos e taxas de retorno nos permite fazer escolhas mais inteligentes e garantir um futuro mais seguro.

O letramento de dados não é apenas uma habilidade útil, mas um direito. Ao entender como os dados são coletados, analisados e utilizados, podemos tomar decisões mais informadas sobre nossa saúde, nossas finanças e nosso futuro. Nos permite ser mais auto suficientes, independentes e menos suscetíveis à manipulação. Podemos questionar as informações que nos são apresentadas e não nos deixarmos levar por notícias falsas ou propagandas enganosas. Em um mundo cada vez mais data-driven, o letramento de dados não é apenas uma habilidade desejável, mas uma necessidade. Ao desenvolver essa competência, estamos investindo em nosso futuro e contribuindo para uma sociedade mais informada e crítica.

A conexão entre letramento em dados e notícias falsas

Talvez o argumento mais convincente para a amplo letramento em dados seja sua capacidade de combater a desinformação. Você já compartilhou uma notícia nas redes sociais sem antes verificar sua veracidade? Se sim, você sabe como identificar se uma informação é verdadeira ou falsa? A disseminação de notícias falsas, ou fake news, é um problema crescente na sociedade atual, e o letramento em dados é uma ferramenta fundamental para combatê-la.

Pessoas com baixo nível de letramento em dados têm dificuldade em identificar informações enganosas. Elas podem, por exemplo, confundir correlação com causalidade, acreditando que dois eventos estão relacionados apenas porque ocorreram simultaneamente. Também podem ser facilmente enganadas por gráficos manipulados ou estatísticas fora de contexto.

Durante a pandemia da COVID-19, vimos como a desinformação se espalhou rapidamente pelas redes sociais. Notícias falsas sobre a origem do vírus, a eficácia de determinados tratamentos e a gravidade da doença levaram muitas pessoas a tomar decisões equivocadas sobre sua saúde e a adotar comportamentos de risco. Por outro lado, aqueles que possuíam um bom nível de letramento em dados foram capazes de identificar e desmascarar essas informações falsas, contribuindo para uma discussão mais embasada e racional sobre a pandemia.

Ao desenvolver nosso senso crítico e questionar as informações que recebemos, contribuímos para uma sociedade mais justa e democrática

Preenchendo a lacuna

A lacuna no conhecimento de dados entre os cientistas e o público em geral cria uma vulnerabilidade em nossa sociedade. Embora os bioinformatas usem ferramentas sofisticadas para analisar conjuntos de dados complexos, muitas pessoas têm dificuldades com os conceitos estatísticos fundamentais. Essa lacuna deve ser resolvida por meio de:

• Reforma educacional: Integração da letramento em dados ao currículo básico da educação infantil
• Engajamento público: Criação de recursos acessíveis para que os adultos desenvolvam suas habilidades de alfabetização em dados
• Responsabilidade da mídia: incentivar a melhor apresentação de informações estatísticas em notícias e mídias sociais.
• Programas comunitários: Criação de workshops e recursos para ensinar habilidades práticas de letramento em dados.

Conclusão:

A alfabetização em dados não é mais uma opção em nosso mundo moderno. Seja no complexo mundo da bioinformática ou na tomada de decisões cotidianas, nossa capacidade de entender e interpretar dados influencia nossa capacidade de tomar decisões informadas e contribuir de forma significativa para a sociedade. À medida que geramos e dependemos de mais dados, fechar a lacuna da alfabetização em dados se torna mais do que apenas uma meta educacional; é um imperativo social. Somente com o aprimoramento da alfabetização em dados podemos esperar criar uma sociedade que tome decisões com base em evidências, e não em mitos, e na verdade, e não na desinformação.