Quando o errado “dá certo” ou Dinheiro não é tudo na vida

Há uma semana, publiquei um artigo científico na revista Journal of Fisheries Management and Ecology. No entanto, o artigo saiu complemente diferente do que eu imaginava quando comecei a pesquisa. Ele simplesmente deu um resultado oposto daquilo que eu previa. Embora no começo acreditasse que iria ser excomungado pela minha orientadora, hoje eu vejo que o resultado negativo se tornou algo muito mais interessante. Ou seja, agradeço aos Deuses da Ciência por a minha pesquisa ter dado errado.

Eu faço a minha pesquisa no Pantanal, especificamente na Borda Oeste daquela região. Ali, um longo conflito entre comunidades locais e a gestão de áreas protegidas integrais (como Parque Nacional e Áreas Protegidas Privadas – RPPNs) me mostrava que era preciso um zoneamento da área. Algo como olhar o que era mais importante para cada um e separar o que seria de quem. Não era complicado. Na verdade, existem diversos modelos matemáticos complexos que ajudam nessa decisão. Na prática, é algo como entender onde a onça vai, entender onde o pescador vai e separar os dois. Só que para dar um pouco mais de validade, a gente usa uma modelagem matemática (p.ex. Marxan, Zoonation).

Modelagem e a realidade

Bom, na tentativa de trazer a solução, eu fiz duas modelagens. A primeira utilizando as vegetações da região e as áreas que os pescadores mais utilizavam. A segunda utilizei os mesmos tipos de vegetação, no entanto, comparada com o território das comunidades. Os modelos ficaram lindos. Todos os parâmetros foram atendidos e eu acreditava que tinha na minha mão uma linda prova de como tudo poderia se resolver. Eu provava que a modelagem matemática poderia trazer a paz mundial, se não ao mundo, ao menos à Borda Oeste do Pantanal Brasileiro.

Mas existia um passo que precisava ser feito. Algo que infelizmente poucos pesquisadores fazem: perguntar para as pessoas o que eles acham daqueles resultados. Ou seja, um modelo pode ser lindo, mas se ninguém gostar, ele irá ser simplesmente um bando de números sem sentido. A aprovação das pessoas que irão utilizar os resultados é fundamental. Não importa se o modelo é matematicamente correto, o que importa é se ele funciona na realidade.

Diria aqui que uma modelagem matemática é algo como o aplicativo de celular Tinder, considerado pelos seus criadores “a maior fonte grátis de namoro”. Imagine alguém procurando um(a) parceiro(a). Com certeza, logo, o aplicativo irá encontrar outra pessoa tem aquelas características perfeitas. Tudo se encaixa. A solução para a vontade de ambos. No entanto, após o encontro eles percebem que a lógica do aplicativo é um pouco diferente da lógica humana. E nós como seres racionais precisamos de certa irracionalidade nos relacionamentos. Às vezes, o oposto é o certo, e o certo é o errado. E por fim, tudo que era errado, na verdade é certo. Algo que, infelizmente, os aplicativos ainda não conseguiram entender.

Da teoria à prática

Foi mais ou menos assim que as comunidades entenderam a minha solução. Ninguém gostou. Tudo era lindo e maravilhoso. Disseram que as cores dos mapas eram bem bonitas. Mas o desenho não servia de nada. Primeiro a vida deles não era apenas pescar. Eles, como todo mundo, queriam visitar amigos – e eu não tinha considerado isso na minha modelagem. Outra coisa é que eles queriam poder mudar de casa quando alguma coisa acontecia, coisa que eu também não consegui prever na minha modelagem. Basicamente, a vida dessas pessoas é dinâmica, o tempo todo eles tomam caminhos e decisões diferentes. Dizer que eles deveriam seguir apenas o caminho que a modelagem tinha dito não iria rolar.

Voltei para casa com o rabo entre as pernas. Eu que acreditava que iria trazer a solução para todos os conflitos, e voltei com um problema maior ainda. Algum dos 2-3 leitores desse post, provavelmente amigos que se sentirão obrigados a ler, vão pensar “E aí, você resolveu esse problema? Incorporou essas coisas todas que eles pediram na modelagem?”. A resposta é não.

Não encontrei a solução de como incorporar a dinamicidade da vida em uma modelagem matemática. Tirei algumas conclusões importantes. Por exemplo, as pessoas das comunidades não apenas pescam para sobreviver. A sua vida é muito mais complexa do que maximizar a quantidade de peixe que pescam. Ou seja, dinheiro não é tudo na vida. Outro ponto é que a vida é imprevisível e, às vezes, o errado está certo e o certo está errado. Talvez, ao invés de criarmos uma solução, devemos criar várias. E a cada momento entendermos quais delas devemos seguir. Algo como um processo interativo. Só que para isso precisaríamos de muitas mudanças, por exemplo, áreas protegidas deveriam ter bordas flexíveis que se adaptam a cada novo cenário. Enfim, como disse, acabei o artigo com muito mais dúvidas. Mas que se tornaram algo muito mais interessante do que simplesmente encontrar a solução que não funciona.

Quem quiser pode acessar o artigo aqui:

Chiaravalloti-2017-Fisheries_Management_and_Ecology

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