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28 setembro 2026

As origens e a lógica do grupo controle


O caso da polilaminina traz à tona o debate sobre as regras que governam os testes de medicamentos e em que contextos eles podem ser flexibilizados  

Letícia Naísa e Sofia Moutinho, da Revista Pesquisa FAPESP.

Ilustração de Carolina Daffara

Em fevereiro deste ano, na estreia do jornalista Ernesto Paglia à frente do programa Roda Viva, da TV Cultura, os holofotes recaíram sobre a cientista Tatiana Sampaio. A especialista da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) estava em destaque desde meados de 2025, quando começaram a circular reportagens sobre sua pesquisa com a polilaminina, uma molécula que, em estudos iniciais, mostrou indícios de que poderia ser usada para tratar lesões medulares. Na berlinda, Sampaio foi questionada sobre a necessidade de submeter a substância a estudos clínicos controlados. “Vamos supor que esses 30 pacientes todos voltem a andar. Você teria coragem de fazer um estudo clínico controlado?”, rebateu a pesquisadora.

Próxima fase
O laboratório Cristália anunciou no último dia 16 que vai iniciar o estudo de fase 1 com a polilaminina. A partir de 24 de setembro, cinco pacientes adultos – que tenham sofrido uma lesão grave na medula há menos de 72 horas – devem ser recrutados para participar da pesquisa, que tem como principal objetivo avaliar a segurança do tratamento.

O estudo será realizado no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP e na Santa Casa de Misericórdia.

As declarações reacenderam um debate que atravessa a história da ciência: quando é possível (ou aceitável) dispensar um estudo nesse formato? Atualmente, pesquisas clínicas randomizadas com grupo controle são consideradas uma metodologia padrão-ouro, ou seja, a mais confiável para descobrir se um tratamento é realmente eficaz, mesmo com os dilemas éticos que a rondam. Mas nem sempre foi assim.

“Existe a impressão de que se trata de uma metodologia atemporal. Mas, na verdade, é algo muito recente”, aponta Luiz Alves Araújo Neto, pesquisador da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) e professor de história da medicina na Casa de Oswaldo Cruz. “Até o século 19, o processo de introdução de novas tecnologias e medicamentos era essencialmente clínico: terapias eram testadas caso a caso”, explica o historiador.

Foi no século 20 que esse jeito de fazer as coisas passou a ser questionado e uma nova forma de produção de conhecimento na medicina começou a ser aplicada, a do ensaio clínico como o conhecemos hoje, no qual é possível destacar três características: o grupo controle, a randomização e a ideia de duplo-cego.

Segundo o historiador da Fiocruz, a primeira testagem em massa de que se tem notícia aconteceu em 1910, com o objetivo de avaliar um medicamento contra a sífilis chamado Salvarsan . O teste foi feito em milhares de pessoas, e o remédio funcionou para muitas delas. Mas causava uma série de efeitos colaterais e, em altas doses, era tóxico. Anos depois, foi substituído pela penicilina, que também nunca passou pelo escrutínio de um estudo clínico com grupo controle, mas foi avaliada em testes com soldados durante a Segunda Guerra Mundial. Nessa época, já se instalava a ideia de que um tratamento precisa funcionar em muitas pessoas para ser validado.

O que era o Salvarsan
Composto orgânico à base de arsênico, foi desenvolvido pelo cientista alemão Paul Ehrlich em colaboração com o bacteriologista japonês Sahachiro Hata. Antes dele, a sífilis era tratada com compostos tóxicos de mercúrio e apresentava altas taxas de mortalidade.

Marco inicial

O marco de nascimento dos ensaios clínicos randomizados modernos é o estudo britânico dos anos 1940 sobre a estreptomicina, um medicamento para tratar a tuberculose, conduzido, entre outros pesquisadores, pelo epidemiologista e estatístico Austin Bradford Hill. Desde 1937, o britânico defendia o método da randomização e de grupos controle no estudo de tratamentos.

No artigo sobre o ensaio clínico da estreptomicina, Hill e sua equipe justificam a abordagem destacando que, apesar dos resultados animadores da droga no laboratório e em testes com porcos, ainda não se tinha certeza de que o medicamento seria seguro e benéfico para humanos. “O uso de uma nova droga em alguns poucos casos não pode ser aceito como prova de seu efeito”, escreveram os cientistas, em 1948, no British Medical Journal.

Assim, eles reuniram 107 pacientes e os dividiram em dois grupos: 55 pessoas receberam a estreptomicina e outros 52 o tratamento vigente até então (repouso absoluto). Foi aplicada a metodologia da randomização, ou seja, os pacientes foram escolhidos aleatoriamente para tomar o remédio (mas não a técnica de duplo-cego). O primeiro grupo recebeu a droga, enquanto ao segundo coube só o tratamento padrão da época. A avaliação dos resultados foi feita por profissionais que não participaram da aplicação do tratamento e não sabiam quem tinha recebido a estreptomicina.

Seis meses depois, 28 pacientes tratados com o medicamento apresentaram melhora considerável, enquanto 4 do grupo controle tiveram o mesmo progresso. A taxa de mortalidade no grupo que recebeu a estreptomicina também foi menor. A conclusão dos pesquisadores foi que a droga realmente funcionava e que a metodologia do estudo servia para provar sua eficácia.

“O grupo controle é uma tentativa de resolver uma questão chamada de problema fundamental da inferência causal”, explica o epidemiologista Guilherme Werneck, professor associado do Departamento de Epidemiologia do Instituto de Medicina Social da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) e professor adjunto do Instituto de Estudos de Saúde Coletiva da UFRJ. Para estabelecer uma relação de causa e efeito entre a aplicação de um medicamento e a cura de uma doença, seria necessário testar a mesma pessoa em condições opostas simultaneamente. Ou seja, em um cenário ela receberia o tratamento e no outro não.

“Obviamente, isso é impossível. Não existe um ‘mundo paralelo’ em que se possa testar duas coisas na mesma pessoa”, aponta Werneck. A opção possível é comparar essa pessoa com outra muito parecida com ela, exceto pelo fato de não ter recebido o tratamento. “Claro que não podemos fazer isso na proporção de 1 para 1, tem de ser feito com grupos maiores”, diz o epidemiologista. Por isso, os participantes são separados em grupos, um que recebe o tratamento e outro que não o recebe, sendo chamado de grupo controle.

Poder comparar os dois resultados é fundamental, já que existem três razões principais para a melhora de um paciente, de acordo com o epidemiologista Fredi A. Diaz Quijano, professor associado do Departamento de Epidemiologia da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo e diretor do Laboratório de Inferência Causal em Epidemiologia (LINCE-USP).

A primeira delas é a história natural da doença. “Muitas pessoas melhoram espontaneamente”, diz Quijano. “Por exemplo, em diversas moléstias infecciosas o corpo tem mecanismos para controlar e reverter a doença. Até em alguns tipos de traumas há mecanismos que fazem com que muitas pessoas melhorem sem necessidade de nenhuma intervenção”, afirma. A segunda abrange fatores inespecíficos, como o efeito placebo ou o impacto psicológico do cuidado e acompanhamento do paciente por uma equipe médica. A terceira razão é o efeito específico de uma intervenção, como um medicamento.

É justamente para separar essa terceira razão das outras que o grupo controle se faz necessário, já que ele permite isolar e quantificar o mérito de um tratamento. “Sem isso, a hipótese contrária, a de que um medicamento é capaz de fazer mal, também pode ser defendida”, diz Werneck. “Sem ele, ficamos sem mecanismo para contrapor as hipóteses.”

Padrão-ouro

Ao longo do tempo, a possibilidade de confrontar dados sobre dois grupos de pessoas em condições muito parecidas se transformou na maneira mais confiável de se fazer ciência. Segundo Araújo Neto, o contexto do pós-guerra, no final dos anos 1940, foi marcado pelo avanço dos investimentos em pesquisas biomédicas, especialmente nos EUA, na Inglaterra e na França. Além da discussão mais rigorosa sobre causalidade, havia a preocupação crescente com segurança e regulação de substâncias.

“Nesse momento da história, o debate bioético surge com força, muito associado aos crimes de guerra e ao nazismo”, aponta o historiador.

Um dos pontos de virada nos marcos regulatórios foi o desastre da talidomida no final dos anos 1950. A droga foi criada para o tratamento de hanseníase e lúpus, mas passou a ser receitada para tratar enjoos em grávidas. Com o tempo, viu-se que ela estava causando malformações congênitas em milhares de bebês. A empresa alemã responsável pelo medicamento foi processada, assim como governos que disponibilizaram o medicamento.

Por conta disso, em 1962, uma emenda à legislação americana foi aprovada e passou a exigir comprovação de eficácia por meio de estudos controlados antes da aprovação de qualquer novo medicamento. O modelo regulatório se espalhou pelo mundo, inclusive para o Brasil. Hoje, órgãos como a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa) só autorizam a circulação de um novo fármaco após estudos clínicos randomizados com grupo controle.

“Os ensaios clínicos mudaram a lógica de autoridade dentro da medicina, que sempre foi do médico”, aponta Araújo Neto. A produção de dados e atuação de outros profissionais quanto à segurança e eficácia de tratamento desloca essa autoridade para outras disciplinas biomédicas, estruturando a medicina baseada em evidências.

Tensões pandêmicas

Transformar o ensaio clínico em metodologia padrão não foi um processo livre de tensões, especialmente em momentos de crise, como a da Aids. Nos anos 1980, a comunidade LGBTQIAP+ nos EUA pressionou as autoridades para acelerar os protocolos de testagem do AZT, primeiro antirretroviral aprovado contra o HIV. O tempo exigido pela ciência não acompanhava a velocidade com que a doença matava. “Surge um confronto entre a racionalidade da produção de conhecimento e a urgência de quem está morrendo”, explica Araújo Neto.

Em 2020, a pandemia de Covid-19 criou dilemas parecidos. O caso da hidroxicloroquina evidenciou o custo de abrir mão do rigor metodológico em nome da urgência. Estudos iniciais em laboratório apontaram que a droga poderia inibir o coronavírus, mas foram os estudos clínicos randomizados de grande porte que produziram evidências robustas de que não havia benefícios do medicamento nesses casos. Ainda assim, o uso do fármaco foi politizado, e experimentos feitos in vitro estimularam a desinformação.

Mesmo sob pressão do tempo e da ética, os estudos com grupo controle foram mantidos, ainda que sofrendo modificações. Uma vez comprovada a eficácia das vacinas em análises preliminares, as empresas farmacêuticas deveriam oferecê-las aos voluntários do grupo placebo, que seriam informados sobre ter recebido substâncias inócuas por questões éticas – o que não acontece em um estudo clínico observacional. “Em meio à ausência de opções, foi muito tentador abandonar o rigor em nome de uma ação imediata, mas houve persistência da comunidade científica, o que permitiu definir o que funcionava ou não”, avalia o epidemiologista Fredi Quijano, da USP.

Para resolver certos problemas metodológicos da comparação de grupos de tratamento, os ensaios clínicos incorporaram alguns procedimentos. O primeiro é a randomização: os grupos são separados de forma aleatória, não se escolhe quem vai receber uma intervenção e quem não vai. O segundo é o método do duplo-cego. Nem o paciente nem o profissional de saúde sabem quem está recebendo remédio ou placebo. A ideia é que os dois princípios garantam a comparabilidade e a avaliação imparcial.

São também cada vez menos comuns os casos em que pessoas que fazem parte de grupos controle fiquem totalmente sem tratamento. “Para doenças em que já existe alguma opção, o grupo controle vai receber o melhor disponível naquele momento”, afirma Werneck. Esse tipo de exigência está formalizada na Declaração de Helsinque, feita nos anos 1960 pela Associação Médica Mundial, que proibiu o uso de placebo em ensaios clínicos em casos em que já existisse uma intervenção comprovadamente eficaz. A regra foi flexibilizada em 2008, permitindo o uso de placebo em situações metodologicamente justificadas e sem risco de dano sério ou irreversível aos participantes. O Código de Ética Médica brasileiro é ainda mais restritivo: proíbe qualquer vínculo de médicos com estudos que usem placebo como única intervenção sempre que houver medida terapêutica eficaz disponível.

Ao incorporar um novo tratamento, é preciso que o ensaio clínico também avalie possíveis consequências prejudiciais aos pacientes e, em alguns casos, o estudo pode ser interrompido. “Nos casos de HIV, os primeiros antivirais eram muito menos eficazes e muito mais traumáticos. O paciente podia não morrer de HIV, mas poderia ficar cego, por exemplo”, lembra Werneck. “Os ensaios têm um tempo de duração e um comitê externo que acompanha e pode sugerir a interrupção, seja pela demonstração da eficácia, seja por efeitos colaterais maiores.”

O fim de um ensaio clínico também não significa o fim da avaliação do tratamento. É para isso que existem os estudos clínicos de fase 4 ou pós-comercialização, nos quais grandes números de pacientes são monitorados para analisar os efeitos de um fármaco usado em massa. Nesse caso, os pesquisadores geralmente recorrem a estudos observacionais, que ajudam a identificar efeitos colaterais raros ou benefícios adicionais que não foram percebidos nos ensaios clínicos menores.

Exceções à regra

Existem algumas circunstâncias em que pode ser aplicado o chamado uso compassivo de uma substância ainda sem evidências robustas. É algo que acontece em tratamentos experimentais, fora de um estudo clínico. São situações em que os pacientes não podem esperar o tempo necessário para a conclusão de um estudo mais rigoroso e não há outras opções terapêuticas disponíveis. Nesses casos, protocolos experimentais podem ser aplicados fora do desenho de um ensaio clínico randomizado.

Outro cenário de exceção é quando uma doença é rara demais para reunir participantes suficientes para um ensaio clínico. Foi o que aconteceu com a molécula larotrectinibe, aprovada pela Anvisa em 2019 para uso em tumores que carregam fusões do gene NTRK, bastante raros, sem estudo com braço controle.

Um caminho intermediário acontece na oncologia. Nos EUA, a FDA, a agência reguladora de medicamentos, faz aprovações aceleradas baseadas em estudos de fase 2 quando resultados preliminares se mostram promissores. Um levantamento publicado na revista científica Journal of the American Medical Association (JAMA) em 2022 mostra que, entre 176 medicamentos de hematologia e oncologia aprovados pelo FDA por esse modelo, 38% tiveram o benefício confirmado posteriormente, mais da metade ainda aguardava confirmação e 9% acabaram retirados do mercado depois que o estudo controlado revelou que o efeito inicial não se sustentava. “No Brasil, a Anvisa costuma ser mais conservadora nesse ponto, aguardando os estudos confirmatórios antes de liberar o uso amplo”, diz o oncologista Gilberto de Castro Junior, do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (Icesp).

Fora da medicina

A ideia de comparar dois mundos paralelos para encontrar relações de causalidade nunca ficou restrita ao campo biomédico. Ao longo do século 20, as ciências sociais também passaram a aplicar a metodologia. “Em educação, saúde e demais políticas públicas, é basicamente o que diferencia uma avaliação bem feita de uma pouco confiável”, afirma Naercio Menezes Filho, professor titular da Cátedra Ruth Cardoso no Insper e professor associado da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da USP. Sem um grupo para comparação, é impossível distinguir os efeitos de uma política de outros fatores que afetam uma população.

A metodologia também é aplicada de maneira randomizada e enfrenta dilemas éticos similares, principalmente em situações de urgência, como a pandemia. A política do auxílio emergencial adotada no Brasil, por exemplo, não passou por experimentos com grupo controle, já que não seria ético fazer as pessoas esperarem pelo benefício naquele contexto.

Seja no uso da polilaminina ou na aplicação de uma política pública, a pergunta que ronda os estudos com grupo controle é sempre a mesma: a melhora se deve à intervenção aplicada ou ela teria acontecido de qualquer forma? A resposta raramente é simples. Nos anos 1960, o filósofo da ciência Thomas Kuhn defendeu que um paradigma científico só cai por terra quando surge outro capaz de explicar melhor uma anomalia. É por isso que o grupo controle resiste: não porque seja perfeito, mas porque, até agora, ninguém propôs um substituto à altura.


Este texto foi originalmente publicado por Pesquisa FAPESP de acordo com a licença Creative Commons CC-BY-NC-ND. Leia o original aqui.
















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20 agosto 2026

Da teoria e metodologia à técnica de pesquisa com uso de inteligência artificial

Saiba mais sobre como usar inteligência artificial na síntese de evidências

Teoria e Prática da Avaliação: a experiência de novas(os) servidoras(es) federais com o Manual de Uso de Ferramentas de Inteligência Artificial em Apoio à Análise Ex Ante de Políticas Públicas:

Apresentação no 12° Seminário da Rede Brasileira de Monitoramento e Avaliação.  Sessão Paralela SP11, Tecnologia, dados e avaliação. 
Quinta, 20 de agosto, das 15h10 às 16h25 
Fiocruz-DF, Sala 6 1º Andar. 
Campus da Universidade de Brasília, Asa Norte, Brasília-DF.


Para saber mais:

LASSANCE, Antonio. Como construir políticas públicas, programas e projetos prontos para o monitoramento e a avaliação? Um guia prático de análise ex ante. Brasília, DF: Ipea, 2025. 231p. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/17322

LASSANCE, Antonio. Manual de uso de ferramentas de inteligência artificial na análise ex ante de políticas públicas. Brasília, 2026. Material especialmente produzido para os cursos de formação de servidoras e servidores do 2° Concurso Público Nacional Unificado e para as disciplinas de Análise ex ante, Monitoramento e Avaliação do mestrado do Ipea em Políticas Públicas e Desenvolvimento. Disponível em: https://docs.google.com/document/d/1HQv-ppaerkswHuSQR5urQaeftWWrqoNkowaqKoP74eU/edit?usp=sharing  




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30 março 2026

"Computação é algo importante demais para ser um assunto apenas de homens".




Você pode até não perceber, mas usa o BM25 todo dia. O Okapi BM25 ou, simplesmente, BM25, sendo o "BM" a abreviação de "best match" (melhor correspondência), é uma função de classificação usada por mecanismos de busca para estimar a relevância e aderência de documentos ante uma determinada consulta. Desde o Google até o Consensus se valem dessa criação genial.
Os fundamentos que levaram ao BM25 vieram da abordagem de recuperação probabilística. Essa abordagem foi concebida e desenvolvida, entre os anos de 1970 e 1980, principalmente por Karen Spärck Jones (foto acima) e Stephen E. Robertson.
Karen era uma ativista em defesa do envolvimento das mulheres na computação. Foi quem cunhou uma frase que se tornou uma verdadeira bandeira a esse respeito: 
"Computação é algo importante demais para ser um assunto apenas de homens".
("Computing is too important to be left to men.") 

Podemos e devemos manter esse importante recado vivo e atual, trocando "computação" por "inteligência artificial".




You might not even realize it, but you use BM25 every single day. Okapi BM25—or simply BM25, where "BM" stands for "best match"—is a ranking function used by search engines to estimate the relevance and fit of documents relative to a given search query. Everything from Google to Consensus relies on this brilliant creation.

The fundamentals that led to BM25 originated from the probabilistic retrieval approach. This approach was conceived and developed between the 1970s and 1980s, primarily by Karen Spärck Jones and Stephen E. Robertson.

Karen was an activist for women's involvement in computing. She was the one who coined a phrase that became a true rallying cry for the cause:

"Computing is too important to be left to men."

We can and should keep this important message alive and relevant today by swapping "computing" for "artificial intelligence."











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19 março 2026

Para que servem os conceitos?



Sem definir conceitos, simplesmente não sabemos do que estamos falando.
Em pesquisa que faça uso de metodologia científica, eles são cruciais para definir problemas e produzir explicações. Fome, doenças crônicas, pobreza, analfabetismo funcional, violência, política, Estado, democracia, o que significam esses termos? 

Parece uma tarefa trivial, mas não é. O mais comum é uma babel de termos que supostamente servem de conceitos, quando, de fato, são palavras muitas vezes polissêmicas, que variam conforme o interlocutor, e não um conceito definidor e operacionalizável em uma pesquisa. Portanto, para uma palavra ser tomada como um conceito, existe um passo importante a ser dado.

Em Dez erros recorrentes em artigos acadêmicos, o professor Adriano Codato relata sua experiência de editor, por mais de três décadas, da Revista de Sociologia e Política. Um dos problemas crônicos é justamente o mal uso de conceitos.

Por exemplo, conceitos que ficam no nível retórico. São, no muito, palavras descritivas, sem potencial analítica. O pulo do gato entre um conceito retórico, meramente descritivo, e um conceito propriamente dito está no fato de que ele deve ser uma ferramenta para qualificar e especificar um objeto ou fenômeno. 
Na prática, é o conceito que permite dizer o que  que se inclui e exclui. Um bom conceito traz o que Codato (não só ele) chama de "critérios de fronteira", usados para "distinguir empiricamente casos que pertencem ou não àquilo que o conceito descreve". Essa distinção permite o passo seguinte: operacionalizar a análise, por exemplo, deduzindo a partir do conceito os "indicadores observáveis e mensuráveis coerentes com a definição analítica".

Exemplos dados por Codato: 
"A noção de 'populismo' é usada para rotular candidatos sem critérios claros. O que foi analisado? Discurso? Estratégia de campanha? Ideologia? O conceito de 'capacidade estatal' aparece como sinônimo de 'eficiência administrativa' e sem indicadores definidos. Ou 'polarização' é 'o' assunto do artigo, mas não há medidas de distância (ideológica, afetiva, discursiva)."

Um exemplo de operacionalização de um conceito está no famoso artigo de Kenneth Bollen: Democracia política: armadilhas conceituais e de mensuração.

No tópico "Conceptual Issues" (Questões Conceituais), Bollen exemplifica: 
"O ponto de partida na avaliação da validade das medidas de democracia política é a definição teórica do conceito. Claramente, fornecer uma definição de democracia política que todos aceitem é impossível. Eu me contentarei com o objetivo menos ambicioso de fornecer uma definição de trabalho de democracia política e contrastá-la com outras definições.
Eu defino democracia política como a medida em que o poder político das elites é minimizado e o das não-elites é maximizado (Bollen 1980:372). Por poder político, refiro-me à capacidade de controlar o sistema de governo nacional. As elites são os membros de uma sociedade que detêm uma quantidade desproporcional do poder político. Estes incluem os membros dos ramos executivo, judiciário e legislativo do Estado, bem como líderes de partidos políticos, governos locais, empresas, sindicatos, associações profissionais ou órgãos religiosos."

O artigo vale a pena como inspiração do exercício essencial e necessário de definir e operacionalizar um conceito para se chegar em evidências. A jornada é longa. A definição conceitual é apenas o primeiro e um dos mais importantes passos. 















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04 agosto 2024

COMO VOCÊ COMUNICA informações e dados técnicos?

Minha apresentação na Conferência Nacional do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) sobre Comunicação na Era Digital: produção, disseminação e certificação de informações.


 

Os órgãos públicos produzem diversas informações sobre o ciclo de políticas públicas, incluindo não apenas perspectivas aprofundadas sobre a expansão dos direitos de cidadania, mas também dados sobre o relacionamento das pessoas com o poder público. 
As oportunidades de disseminação de tais informações podem ser incrementadas com o auxílio de novos formatos e suportes, que tornam cada vez mais necessária a garantia da proteção e autenticidade dos dados.

Coordenação do grupo de trabalho: Luciana Ferreira Lau, Gerência de Biblioteca, Informação e Memória – IBGE

Participantes:
• Danilo Rothberg, Universidade Estadual Paulista - Unesp
• Iluska Coutinho, Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF
• Diana Paula de Souza, Gerência de Conteúdo e Promoção - IBGE
• Ana Laura Moura dos Santos Azevedo, Gerência de Conteúdo e Promoção - IBGE



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19 julho 2024

OS DOIS HEMISFÉRIOS DO MESMO MUNDO DA PESQUISA

A Interação e as Diferenças entre Análise Exploratória de Dados (EDA) e Análise Confirmatória de Dados (CDA)

E atenção: jamais confunda Análise Exploratória de Dados com análise inicial de dados.




"A diferença entre Análise Exploratória de Dados (EDA) e Análise Confirmatória de Dados (CDA) é mais proeminente no início de uma análise. A EDA começa com os dados. Lendo o texto clássico de Tukey, encontra-se repleto do puro prazer de simplesmente 'rabiscar números' (hoje os dados são mais do que números). Essa é a essência da EDA, uma essência que se perdeu na maior parte do que hoje é chamado de EDA. O que a maioria das pessoas chama de EDA hoje (resumido em Staniak & Biecek, 2019) deve ser considerado como análise inicial de dados (IDA), que emerge da escola britânica de análise de dados, com o termo cunhado por Chatfield (1985). Chatfield enfatiza "a necessidade de ver a IDA e a inferência clássica como complementares e não como rivais" [...]. Para Chatfield, a IDA é o quarto passo no processo de análise, após clarificar os objetivos, coletar dados de forma apropriada, investigar a estrutura e a qualidade dos dados, sendo seguida pela realização de uma análise estatística formal, comparando os resultados com descobertas anteriores e, por fim, comunicando os resultados. Assim, a IDA é preliminar à análise estatística formal, embora Chatfield argumente que às vezes a IDA é tudo o que é necessário. Isso é muito diferente da EDA de Tukey, que é mais a do descobridor, que recebe uma criatura exótica e tem a tarefa de nos informar sobre sua magia, ou a falta dela.

Quando você começa com os dados, o primeiro passo é a abstração (que pode parecer um passo para trás) para definir quais tipos de variáveis estão presentes, como os dados foram coletados. Os tipos de variáveis informarão os tipos de gráficos que são apropriados, os tipos de agregações ou modelos que podem ser ajustados para entender os padrões dentro de uma variável e entre variáveis. (Isso é o que Tukey poderia chamar de ‘rabiscar números’.) Também é um bom momento para sentar e ponderar, e delinear explicitamente o que se pode esperar ver quando aplicarmos as técnicas aos dados. Porque isso ajuda a explicitar o que seria interessante (hipótese alternativa) e não interessante (hipótese nula ou conjuntos de referência). Na realidade, a taxonomia fornecida pela Figura 1 não reflete que na prática as linhas entre EDA e CDA podem ser muito mais borradas. Muitas vezes, pode-se começar com CDA, fazer um desvio ortogonal ao objetivo e encontrar padrões inesperados nas medições. Inversamente, alguém começando com EDA pode usar a riqueza das ferramentas computacionais de hoje para calcular a probabilidade de se ver um determinado padrão. A introdução de Cook e Swayne (2007) fornece um exemplo claro e simples de EDA e CDA lado a lado, e uma discussão sobre a interação entre os dois, e sobre questões de investigação de dados, descoberta falsa versus a tragédia da não descoberta. Deve-se notar que a construção de modelos não é sinônimo de CDA e é frequentemente um empreendimento da EDA. Todas as críticas de investigação de dados direcionadas aos gráficos de dados são adequadamente direcionadas também à construção de modelos.

Um exemplo da estreita conexão entre modelagem e EDA pode ser encontrado em Hand et al. (2000), descrevendo uma análise de transações de cartões de crédito para compras em postos de gasolina no Reino Unido. Um padrão interessante de modos em £10, £15, £20, ... é visto a partir de um histograma, e isso é seguido pela construção de um modelo de mistura para capturar esse padrão, que se espera possa ser usado no futuro com novos dados.

O estreito acoplamento de modelagem e gráficos interativos tem sido o objetivo da pesquisa em gráficos estatísticos desde o início. Isso se reflete no trabalho mais antigo de Tukey e pode ser visto repetidamente em vídeos históricos disponíveis na biblioteca de vídeos da ASA (ASA Statistical Graphics Section, 2021). Os padrões de ouro são XLispStat (Tierney, 1991) e DataDesk (Velleman, 2012). O surgimento do R (R Core Team, 2018) como o próximo nível a partir do S (Becker et al., 1988), na verdade, reflete o estreito acoplamento de modelagem e gráficos. O que falta no R são os gráficos interativos de alto nível — uma área de esforço muito ativa agora por vários pesquisadores.

Além disso, formalismos recentes, incluindo dados organizados (Wickham, 2014) e a gramática dos gráficos (Wickham, 2016; L. Wilkinson, 2005), fortalecem a inferência a partir da EDA usando gráficos.


COOK, Dianne; REID, Nancy; TANAKA, Emi. The foundation is available for thinking about data visualization inferentially. Harvard Data Science Review, n. 3.3, 2021. Available at:
https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/mpdasaqt/release/2
 











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17 julho 2024

VOCÊ JÁ COMETEU ALGUM CRIME GRÁFICO QUE PODERIA TER SIDO EVITADO FACILMENTE?

Como fazer e como NÃO fazer gráficos? Eis a questão.


A revista The Economist mostra alguns de seus arrependimentos e as devidas revisões das formas de visualização de gráficos que não eram as mais adequadas para expor informações a seu público leitor.

Diz a revista:
Erros, cometemos alguns.
Aprendendo com nossos erros na visualização de dados.
(Mistakes, we’ve drawn a few. Learning from our errors in data visualisation)

Os erros mais comuns detectados foram: 
  • Truncar a escala; 
  • Forçar uma correlação selecionando dados de forma tendenciosa (o famoso cherry-picking, ou seja, escolher o que mais convém); 
  • Escolher o método errado de visualização; 
  • Estender demais o “esforço mental” que o público leitor deve fazer para entender uma informação que poderia estar exposta de forma mais simples; 
  • Usar as cores de modo confuso; 
  • Incluir detalhes além do absolutamente necessário; 
  • Entulhar dados demais em espaço de menos. 
Ao final, a autora da matéria pergunta: você já cometeu um "crime gráfico" que poderia ter sido corrigido facilmente? 

Leia a matéria e compare os gráficos, antes e depois (como eles poderiam ser melhores).














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18 dezembro 2019

The History Manifesto

Leading historians David Armitage and Jo Guldi identify a recent shift back to longer-term narratives, following many decades of increasing specialization, which they argue is vital for the future of historical scholarship and how it is communicated.

This provocative and thoughtful book makes an important intervention in the debate about the role of history and the humanities in a digital age. It will provoke discussion among policymakers, activists and entrepreneurs as well as ordinary listeners, viewers, readers, students and teachers.






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25 maio 2017

Era uma vez uma teoria...

... muito elegante e que, após mais de meio século, se mostra ainda extremamente robusta.

É uma espécie de canivete suíço que serve, entre tantas outras coisas, para o desenho e a avaliação de políticas públicas.

A teoria diz que determinados insumos (inputs), empregados em determinados processos, geram produtos (outputs) que, entregues cumulativamente, conformam resultados (outcomes), e esses, no longo prazo, geram impactos.

No desenho e avaliação de políticas públicas, uma das formas mais conhecidas de uso dessa teoria se dá por meio do chamado modelo lógico de programas:



Alternativamente neste link: Pdf em Google Drive


Apresentação feita pelo pesquisador do Ipea, Antonio Lassance, durante o workshop sobre avaliação de políticas públicas, promovido pelo Ipea em 17 de maio de 2017.


















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10 setembro 2016

Quem não conhece Paulo Freire não sabe o que está perdendo


e quem detesta Paulo Freire não sabe o que está falando 

Sua pedagogia prima pela autonomia do educando na construção dos saberes


Artigo de Paulo Cavalcante e Yllan de Mattos na Revista de História da Biblioteca Nacional.  


“Chega de doutrinação marxista. Basta de Paulo Freire”. Espanto geral. O que o nome do educador Paulo Freire estaria fazendo em uma manifestação contra a presidente Dilma Rousseff e o PT? 

Era março de 2015, e os protestos se davam no rastro da crise econômica, da desarticulação política das bases de sustentação do segundo mandato da presidente Dilma Rousseff e da corrosão de sua credibilidade. Mas a caixa de Pandora da vida política nacional havia sido destampada dois anos antes, nas manifestações de 2013, que liberaram das conhecidas amarras cordiais os males do autoritarismo, do ódio, da intolerância, do preconceito e do desapreço à democracia.

Haveria na obra de Paulo Freire alguma mensagem capaz de autorizar tamanha indignação e reprovação?

“Doutrinador” é aquele que prega, instrui, incute em alguém uma crença, um ponto de vista ou um princípio sectário, ou seja, realiza uma transferência de conteúdos, de si para o objeto de sua doutrinação. Nada está mais distante do pensamento pedagógico de Paulo Freire do que isto. Ele repele com contundência qualquer procedimento doutrinador: “Ensinar não é transferir conhecimento, mas criar as possibilidades para a sua produção ou a sua construção”, escreveu em Pedagogia da autonomia.

Suas recomendações sobre os saberes necessários à prática educativa são claras. Desde logo, e sempre, a prática: “A educação como prática da liberdade, ao contrário daquela que é prática da dominação, implica na negação do homem abstrato, isolado, solto, desligado do mundo, assim como também na negação do mundo como uma realidade ausente de homens”, ensinou em Pedagogia do oprimido. O homem em suas relações com o mundo. Este é o pressuposto de toda compreensão e de toda ação educativa capaz de promover a autonomia e a libertação das pessoas. Não é que o mundo seja necessariamente uma prisão. Ele até pode ser, e muitas vezes é. O que importa aqui é pôr o homem em seu contexto, rompendo o aparente curso natural das coisas e identificando o conjunto de suas relações. Colocadas em perspectiva, elas se reconfiguram e geram conhecimento histórico sobre si e sobre o mundo, para si e para o mundo.

Promover a tomada de consciência e a transformação do indivíduo em sujeito qualificado de sua própria história: eis a prática (práxis) educativa de Paulo Freire. Ele assim o diz, sobre si mesmo, em Educação como prática da liberdade: “Todo o empenho do Autor se fixou na busca desse homem-sujeito que, necessariamente, implicaria em uma sociedade também sujeito. Sempre lhe pareceu, dentro das condições históricas de sua sociedade, inadiável e indispensável uma ampla conscientização das massas brasileiras, através de uma educação que as colocasse numa postura de autorreflexão e de reflexão sobre o seu tempo e espaço. (...) Autorreflexão que as levará ao aprofundamento consequente de sua tomada de consciência e de que resultará sua inserção na História, não mais como espectadoras, mas como figurantes e autoras”.

Onde encontrar o ímpeto doutrinador em alguém que, em vez de pregar e impor, pergunta e escuta para compreender? Quando Paulo Freire retornou ao Brasil, em agosto de 1979, uma avalanche de repórteres cercou-o para saber sua opinião sobre a situação do país na época. Ele respondeu: “Vim  para reaprender o Brasil e, enquanto estiver no processo de reaprendizagem, de reconhecimento do Brasil, não tenho muito a dizer. Tenho mais o que perguntar”. Sua atitude, antes de ser dogmática e taxativa, demonstra uma abertura irrestrita para o mundo, como aprendiz. 

A chave para compreendermos a acusação de “doutrinador marxista” contra Paulo Freire não está em sua obra. Encontra-se na mentalidade daqueles que produziram a mensagem, em sua compreensão estreita do que é educação e do que é ensinar. Essas pessoas acreditam piamente no mito da neutralidade da ação docente, segundo o qual o professor não tem cara, não tem lado, não toma partido, não pensa nem intervém de modo transformador na realidade social. Para elas, o professor deve estar unicamente comprometido com a sagrada missão de transmitir conteúdos anonimamente escolhidos, aparentemente desinteressados e oficialmente listados. Conteúdos supostamente eficazes, pragmáticos e destinados a aplacar a sanha competitiva por boas posições escolares e universitárias que tenham o condão de assegurar condições ideais de disputa nas escassas oportunidades de uma sociedade excludente. Na verdade, o acusador grita contra o espelho. É ele, e não Paulo Freire, quem prega a doutrinação. Qual? Diríamos, sem medo de errar: a “doutrinação bancária”, aquela que transfere “ao outro, tomado como paciente de seu pensar, a inteligibilidade das coisas, dos fatos, dos conceitos”.

O caminho da autonomia e da liberdade aberto por Freire não foi concebido para o educando como doação de uma inteligência superior que se compraz na realização daquilo que considera ser o bem, ou seja, como alguém (sujeito) que sabe o que é melhor para o outro (objeto). A grandeza do pensamento de Freire está na redução da distância em relação ao educando, na disponibilidade para escutá-lo em suas diferenças, na abertura de dialógica para a transformação recíproca: são dois sujeitos em troca aberta, franca e transformadora. Enfim, o caminho é partilhado com o educando: “Ninguém é sujeito da autonomia de ninguém. (...) A autonomia, enquanto amadurecimento do ser para si, é processo, é vir a ser”.

A mentalidade conservadora dos acusadores rechaça a dimensão política da pedagogia concebida e posta em prática por Paulo Freire. “Ensinar exige reconhecer que a educação é ideológica”, esclarece o educador. É por conta disso, provavelmente, que a mensagem no protesto decide ir além de uma doutrinação qualquer, e a qualifica: Freire estaria ligado a uma “doutrinação marxista”. Talvez sem saber, o acusador reedita uma crítica conservadora muito antiga contra Paulo Freire, baseada no fato de que seu trabalho é tão pedagógico como político. Mas é isso mesmo. Como afirmou Moacir Gadotti, o educador é político enquanto educador e o político é educador pelo próprio fato de ser político. Freire complementa: “seria uma ingenuidade reduzir todo o político ao pedagógico, assim como seria ingênuo fazer o contrário. (...) quando se descobre uma certa e possível especificidade do político, percebe-se também que essa especificidade não foi suficiente para proibir a presença do pedagógico nela. Quando se descobre por sua vez a especificidade do pedagógico, nota-se que não lhe é possível proibir a entrada do político”.

Quanto à alcunha de “marxista”, pretensamente desqualificadora, é preciso dizer que Paulo Freire jamais deixou de destacar o papel emancipatório atribuído por Karl Marx à ciência e à pesquisa. Além disso, juntamente com outros intelectuais marxistas, como Leandro Konder e Carlos Nelson Coutinho, o educador não só foi crítico de posições dogmáticas e mecanicistas, como reconheceu o valor universal da democracia e lutou intensamente para o seu desenvolvimento no Brasil. Sobre os confrontos em torno do seu legado, o próprio Marx certa vez disse: “O diabo os leve! O que sei é que eu não sou marxista”.

A pedagogia de Paulo Freire é radical, isto é, vem da e vai à raiz das coisas. Privilegia a cultura, os saberes e os valores dos educandos como ponto de partida e chegada de uma educação como prática da liberdade e da transformação. Quando lecionou a primeira aula em Angicos, no interior do Rio Grande do Norte, em 1963, Freire falou sobre o universo que cercava os estudantes: a leitura do mundo precede a leitura da palavra. No quadro negro, não escreveu “Ivo viu a uva”. Escreveu coisas oriundas daquele cotidiano popular, como “tijolo”. De imediato, o educando reconheceu-se naquela palavra e naquele contexto. Nada mais lhe era alheio: ele havia se tornado sujeito da aula. 

Esse encontro cultural acolheu e inseriu o educando, abrindo o caminho para a sua transformação. Por isso mesmo, é um ato político em seu sentido histórico: a discussão da polis em que vivemos e na qual queremos viver. Este talvez seja um dos pontos centrais da famosa citação do educador, replicada nas redes sociais como resposta dada pela Unesco ao cartaz levantado contra Paulo Freire: “Educação não transforma o mundo. Educação muda pessoas. Pessoas transformam o mundo”.

Paulo Cavalcante é professor da Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro e do Mestrado Profissional em Ensino de História em Rede Nacional – ProfHistória.
Yllan de Mattos é professor da Universidade Estadual Paulista e autor de A Inquisição Contestada (Mauad-X/Faperj, 2014).

Saiba Mais

GADOTTI, Moacir; FREIRE, Paulo & GUIMARÃES, Sérgio. Pedagogia: diálogo e conflito. 7. ed. São Paulo: Cortez, 2006. 
FREIRE, Paulo. Educação como prática da liberdade. 20. ed. Rio de Janeiro: Paz e Terra, 1991.
FREIRE, Paulo. Pedagogia da autonomia: saberes necessários à prática educativa. 24. ed. São Paulo: Paz e Terra, 1996.
FREIRE, Paulo. Pedagogia do oprimido. 44. ed. Rio de Janeiro: Paz e Terra, 2006.















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24 junho 2016

Mapas mentais: um jeito simples de plotar ideias complexas

Use uma ferramenta online e aberta ("opensource") do tipo MindMup.




Sobre os mapas mentais: para que e como?

Do churrasco de final de semana à aeronave mais sofisticada, tudo cabe em um mapa mental.



Mapa mental de um churrasco. Clique para ampliar ou abra pelo link. 



Mapa mental de uma aeronave Boeing


Trata-se de uma técnica de visualização muito útil para o planejamento tático-operacional, como o do churrasco ou o da aeronave, ou estratégico, como a vida de um órgão público, uma associação, um sindicato ou uma empresa privada.

Além de plotar ideias complexas de forma simples, é uma ferramenta colaborativa. Pode ser usada em grupos grandes ou de forma estruturada, dividindo o grupo maior em "ramos" de assuntos que serão esmiuçados em grupos menores.

O mapa começa com um objetivo, preocupação ou assunto central que será ramificado. Cada ramo ganha vida própria e será detalhado tanto ou quanto se julgue necessário para cobrir todos os detalhes a serem lembrados. Em complemento, usam-se cores e imagens associados aos ramos para facilitar a visualização e memorização.

É útil para:
- A compreensão e solução de problemas; 
- A gestão de informações; 
- O estudo e a memorização; 
- A organização de ideias colhidas em tempestades de ideias ('brainstorming"), exercícios de SWOT (forças e fraquezas, riscos e oportunidades), mapeamento de atores, entre outras.


Tenho insistido com colegas de planejamento estratégico que as ferramentas de mapa mental, graças ao computador e ao projetor, tornaram-se mais amigáveis e práticas que as velhas cartelas (tarjetas). É possível, pelo menos, combinar o uso de cartelas individuais, nas fases preliminares, com o uso dos mapas mentais na hora de se organizar os núcleos de ideias e construir árvores explicativas ou modelos lógicos.




A ideia de usar mapas mentais como ferramentas estruturadoras de ideias e planos é atribuída a Tony Buzan:

"Tony Buzan’s books with the BBC have sold over three million copies, and have transformed the lives of millions of people worldwide since they were first published in 1974." (BBC Press Office)












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15 março 2016

Atores, agendas e conjuntura: mapeamento, rasteamento e análise


Curso ministrado na Escola Nacional de Administração Pública 
para servidores públicos federais

Fevereiro de 2017

Programa


Mapas mentais:
FreeMup -  ferramenta online e aberta de mapas mentais
Use o programa de mapas mentais que você prefere ou, alternativamente, baixe o programa Freemind.
Confeccione seu mapa e faça o download em formato pdf para envio ao e-mail da Enap: aperfcarreiras@enap.gov.br   



Exemplo de estrutura do mapa mental: Mindmup.com ou em pdf

Referências básicas:

CAIRNEY, Paul. Policy Concepts in 1000 Words: The Advocacy Coalition Framework  https://paulcairney.wordpress.com/2013/10/30/policy-concepts-in-1000-words-the-advocacy-coalition-framework/ CAPELARI, Mauro G. M., Calmon, Paulo du Pin e ARAÚJO, Suely M. V. G. Coalizões de advocacia: levantamento das teses e dissertações nacionais. Brasília: Centro de Estudos Avançados de Governo e de Administração Pública - Ceag-UnB, 2014. Série Textos de Discussão Ceag-UnB 003/14 Disponível em <http://site.ceag.unb.br/ceagarquivos/public/arquivos/biblioteca/23368586224a 9daa2fd7a82ca9b2e46b.pdf>


KINGDON, John W. Como chega a hora de uma ideia? In: SARAVIA, Enrique e FERRAREZI, Elisabete (org.). Políticas públicas: coletânea. Brasília: ENAP, 2006. V. 1. Disponível em https://drive.google.com/file/d/1M6RBER7GEER_WYmY9ojXkcu-b46I3ZXQIpjOMibnaEBn42g1fDaCtjFTfdDt/view?usp=sharing

KINGDON, John W. Juntando as coisas. In: SARAVIA, Enrique e FERRAREZI, Elisabete (org.). Políticas públicas: coletânea. Brasília: ENAP, 2006. V. 1.  Disponível em <link>


NORTH, Douglass C. Instituciones, cambio institucional y desempeño económico. México: Fondo de Econômica, 1993. <link>




Referências complementares:
BRELÀZ, Gabriela de. Advocacy das organizações da sociedade civil: um estudo comparativo entre Brasil e Estados Unidos. S. Paulo: FGV, 2007. Dissertação de mestrado. Disponível em https://bibliotecadigital.fgv.br/dspace/bitstream/handle/10438/2444/136543.pdf?sequence=2&isAllowed=n


CAIRNEY, Paul Cairney and zahariadis, Nikolaos. Multiple streams analysis: A flexible metaphor presents an opportunity to operationalize agenda setting processes. Forthcoming in Handbook of Public Policy Agenda-Setting, Edited by Nikolaos Zahariadis, Edward Elgar, 2016. Avaiable at:   https://paulcairney.files.wordpress.com/2013/10/cairney-zahariadis-multiple-streams-2016.pdf


CRUZ, Sebastião C. Velasco e. Teoria e método na análise de conjuntura. Educação & Sociedade, ano XXI, n 145 o 72, Agosto 2000. Disponível em http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-73302000000300008

GOMIDE, Alexandre Ávila. Agenda Governamental e Formulação de Políticas Públicas: o projeto de lei de diretrizes da política nacional de mobilidade urbana. Brasília: IPEA, 2008. Disponível em http://www.ipea.gov.br/sites/000/2/eventos/982.pdf

INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA. Carta de Conjuntura. Brasília: IPEA. 14 de maio de 2012. http://www.ipea.gov.br/portal/index.php?option=com_alphacontent&view=alphacontent&Itemid=59

LASSANCE. Temas relevantes da agenda federativa. Brasília: IPEA, outubro de 2012. Disponível em <link>

GALA, Paulo. A Teoria Institucional de Douglass North. Revista de Economia Política, vol. 23, nº 2 (90), abril-junho/2003. Disponível em http://www.rep.org.br/pdf/90-6.pdf

SANTIAGO, Claudia e MORAES, Reginaldo Carmello de Moraes. Como fazer análise de conjuntura. Brasília: CNTE, 2008. http://www.cnte.org.br/images/stories/esforce/pdf/programaformacao_eixo02_fasciculo03_analiseconjuntura.pdf

SANTOS, Fábio Pereira dos. Coalizões de interesses e a configuração política da agricultura familiar no Brasil. S. Paulo: Fundação Getúlio Vargas, 2011. <link>

SARAVIA, E.  e FERRAREZI, E. Políticas públicas: coletânea. (Org.): Brasília: ENAP, 2006. Volumes 1 e 2. Disponível em <link >

SCHMEER, Kammi. Stakeholder analysis guidelines. Washington, D.C.: Center for Democracy and Governance, September 2000. <link>

WEIBLE, Christopher M., SABATIER, Paul A., JENKINS-SMITH, Hank C.; NOHRSTEDT, Daniel; HENRY, Adam Douglas, and DeLEON, Peter. A quarter century of the Advocacy Coalition Framework: an introduction to the special issue. The Policy Studies Journal, Vol. 39, No. 3, 2011, pp. 349-360. Disponível em <link>  

WOLF, Felipe. O comportamento dos deputados na Câmara Federal: uma abordagem de redes sociais. Brasília: Universidade de Brasília, 2008. Dissertação de mestrado Ipol/UnB. Disponível em <link>






23 junho 2015

The Shakespeare Algorithm

É possível encontrar regularidades matemáticas por trás do que chamamos de estilo? É possível dizer que ele funciona como uma impressão digital?


What can we learn from data-mining Shakespeare? 

"“The Cuckoo’s Calling,” a detective novel, could only have been written by the fantasy author J. K. Rowling; Federalist No. 49, although published under a pseudonym, could only have been written by James Madison."

Fonte: New Yorker




 
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