Sob sua ótica mais ampla, todas as formas de análise de dados se baseiam em trabalhos estatísticos, os quais podem ser divididos em dois grandes grupos: correlacionais ou experimentais.

 

Nas análises correlacionais, as pesquisas são feitas com ferramental matemático, sobre dados já existentes, e, portanto, sem interferências do pesquisador nos mesmos. Já nas experimentais, como o próprio nome diz, o pesquisador causa alterações nos dados iniciais, de forma a observar o resultado obtido, as variâncias e repetições dos mesmos, e dai tirar conclusões para a formulação de um modelo.

 

Portanto, como já entendiam os Aymaras, o futuro é invisível para nós, e nenhuma forma de análise é capaz de prevê-lo com segurança, uma vez que estaremos, sempre, expostos aos efeitos de variáveis imprevisíveis. 

 

O estudo "Prevendo o Imprevisível" (Sebastian Reich - Departamento de Matemática - Universidade de Potsdam - 2012), é um entre muitos exemplos das tentativas feitas para minimizar essa constatação. Entretanto, ele conclui com a consideração de que o acontecimento "imprevisto" caracteriza um "estado de erro" do modelo, e o desqualifica, assim como a eliminação dos "outliers" (dados aberrantes ou atípicos), faz parte da fase de preparação de dados tradicional para a análise.

 

Portanto, quaisquer resultados providos por uma análise preditiva de dados devem ser tratados como inferências Bayesianas, ou seja, como uma hipótese teórica, a qual deve ter seus resultados confirmados, seus "outliers" rejeitados ou acolhidos como verdadeiros, invalidando o modelo.

 

Para fins de estudo, recomendo a página "https://www.statsoft.com/textbook", bastante completa sobre o ferramental estatístico básico de que dispomos hoje, assim como o livro "A Lógica do Cisne Negro", citado acima, a respeito da imprevisibilidade.

 

Creio a narrativa desta constatação possa ser encerrada com as seguintes citações do documentário "A Vida Secreta do Caos" (BBC Documentary - 2013):

 

Professor (Matemática e Física - Universidade de Oxford) Lord Robert May: "...pode-se dizer que regras ou equações muito simples, sem nenhuma aleatoriedade nelas, completamente determinadas, ou seja, a respeito das quais se sabe tudo, podem produzir resultados altamente imprevisíveis"

 

Professor (Física Teórica - Universidade de Surrei) Jim Al-Khalili: "Um sistema que é completamente descrito por equações matemáticas conhecidas, é mais que capaz de se tornar imprevisível, sem qualquer interferência exterior" - sobre a definição cientifica de caos.