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#74 - Causalidade: A Ciência da Causa e Efeito (com Marcel Ribeiro-Dantas)
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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.
-----------REFERÊNCIAS DO EPISÓDIO----------
Mais informações sobre Marcel RIbeiro-Dantas:
http://mribeirodantas.me/
Artigos Publicados por Marcel RIbeiro-Dantas:
Google Scholar
Livro - The Book of Why: The New Science of Cause and Effect
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--------ASSUNTOS DO EPISÓDIO-------
(0:00) Introdução
(1:37) Currículo do convidado
(2:42) Histórico do convidado
(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
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