Esta não é uma transcrição fiel ao que foi dito no episódio, mas uma transcrição detalhada da pauta, o que normalmente equivale a 90% do que foi dito no episódio.
Esta pauta foi feita por Patrícia Balthazar , Igor Alcantara e Nicolli Gautério. A vitrine do episódio foi feita por Diego Madeira. O episódio foi apresentado por Igor Alcantara e participaram Patrícia Balthazar e Nicolli Gautério .
O episódio começa com a vinheta Intervalo de Confiança. A trilha foi composta por Rafael Chino. A voz da vinheta é de Letícia Daquer. A voz com os créditos, ao final do episódio, é de Mariana Lima.
Bloco de Apresentações
Igor diz: Estamos começando mais um Intervalo de Confiança, o seu podcast de ciência e jornalismo de dados, uma distribuição uniforme de pensamento crítico. Esse é o nosso episódio número dois.
Esse ano temos visto muitas reportagens sobre a desigualdade na distribuição de renda no Brasil. Que essa desigualdade tem aumentado e que isso é medido pelo coeficiente de Gini. Muitos dados e gráficos são apresentados para mostrar esse crescimento. Mas as questões são: Como essa desigualdade é medida? O que é esse coeficiente de Gini que todo mundo usa?
Hoje vamos abordar os dados relacionados a desigualdade de renda no Brasil e discutiremos sobre como eles são elaborados. Só que eu não estou sozinho. Para me ajudar aqui neste episódio, está aqui a Patrícia Balthazar.
Patrícia diz: Olá pessoal, vamos para mais um episódio aí.
Comentário sobre a transcrição: Igor comenta que essa é a segunda gravação do episódio, pois houve um problema com o áudio da primeira e, por problema de agenda, a Nicolli Gautério não pôde gravar.
Igor diz: O episódio começa logo, mas antes vamos para um super rápido quadro de recados e anúncios.
Bloco de Recados
Igor diz:
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Bom, vamos então para o episódio de hoje.
Bloco Introdutório
Patrícia diz: Quem nunca se deparou com alguma mensagem raivosa dizendo “Olha só, o IBGE ou Datafolha ou qualquer sistema sério de pesquisa está mentindo! Eles falam X, mas nessa enquete da Internet mostra o oposto”? E então, o que falar para essa pessoa? Esse resultado coletado faz algum sentido? O que ele indica? Os institutos de pesquisa estão mesmo mentindo?
Segundo os dados da pesquisa “Qual foi o impacto da crise sobre a pobreza e a distribuição de renda?”, da Fundação Getúlio Vargas, entre o ano de 2014 e 2017 a pobreza subiu 33%, ou seja temos mais 6,3 milhões de novos pobres.
Não vamos aqui discutir a crise, ou sobre o impacto direto dela na vida dos mais pobres, o que vale nesse momento é olharmos esses dados, o que eles nos dizem? Como é definida essa linha de pobreza?
O termo linha da pobreza é utilizado para descrever o nível de renda que uma pessoa ou família não tem condições de obter os recursos necessários para viver. No geral, esses valores são medidos pelo per capita, que é um termo em latim que significa por cabeça.
Igor diz: E como qualquer análise que atravessa questões da sociedade, precisamos levar em conta recortes de gênero, raça e classe. Dependendo de onde um sujeito se encontra entre tais marcadores, serão suas necessidades e o impacto de exploração\opressão sofridos nesse sistema de desigualdade.
Patrícia diz: Diversos órgãos sejam eles nacionais ou internacionais determinam índices dessa linha de pobreza.Temos como exemplo o Banco Mundial, que considera que uma pessoa está abaixo da linha da pobreza se ela tem como renda US$1,90 por dia, o que daria mais ou menos R$7,50 por dia ou R$225,00 por mês, O Banco Mundial utiliza a faixa de US$ 1 dólar por dia por pessoa como linha de indigência (renda suficiente para comprar apenas os alimentos necessários para repor os gastos energéticos) e de US$ 2 dólares por dia por pessoa como linha de pobreza extrema (renda considerada suficiente para satisfazer as necessidades mínimas dos moradores de um domicílio) Já o Governo Federal brasileiro adota como medida de extrema pobreza quem vive com a renda domiciliar per capita abaixo de R$89,00 mensais.
Conceituação Teórica
Igor diz: Antes de aprofundarmos um pouco mais, vamos entender o que estamos falando exatamente quando falamos de desigualdade, de renda per capta, e os assuntos que se relacionam com isso. Lembra que falamos sobre o cálculo de média? Bem básico, né? Então, média está envolta em um tipo de estatística que a gente chama de Medida de Tendência ao Centro. Acontece que pode haver algumas armadilhas quando a gente usa esse tipo de métrica.
Patrícia diz: Medida de Tendência ao Centro é basicamente uma forma de a gente medir onde está o centro dos nossos dados. E, normalmente, o que a gente quer verificar com isso é o que seria um valor típico. Imagine que a gente tem os dados sobre a idade dos brasileiros e brasileiras. Aí vc faz uma aposta com seus amigos. Vocês vão sortear uma pessoa da lista, de forma bem aleatória, e precisam adivinhar a idade dessa pessoa. Quem chegar mais perto da idade real ganha. Que número você usaria para esta aposta? Concorda que o ideal é um número que aumenta suas chances de vencer? Então, se a maioria das pessoas no Brasil são jovens, é melhor você chutar um valor nessa faixa etária.
Então, é isso que uma medida de tendência ao centro calcula. Por isso muitos estudos e políticas públicas se baseiam nela. Não dá para você fazer uma política pública individualizada para cada pessoa, então você escolhe um público alvo e tenta aplicar algo que se adeque ao maior número de pessoas.
A média é a forma mais simples de Medida de Tendência ao Centro, mas não a única, mas vamos aqui entender melhor a média primeiro. Ainda falando de idade. A gente sabe que tem gente que morre bem cedo, com menos de 1 ano de idade, e tem gente que vive mais que 100 anos. Só que esses valores não são típicos. No caso, a maioria da população tem uma idade muito próxima à média de idade.
Igor diz: Agora a gente vai pedir licença ao ouvinte menos familiarizado com questões mais técnicas para aprofundar um pouco a explicação.
A gente já chegou a um acordo de que políticas públicas, como elas tentam atingir o maior número de pessoas, elas não podem ser aplicadas individualmente. Para isso a gente precisa adotar algumas métricas. E existe uma coisa que ajuda nisso que é algo chamado Distribuição. Explicando de forma bem simples, imagine que distribuição é basicamente tu ver como que os valores que estão sendo analisados se distribuem.
Pegue de novo a idade. Imagine que tu coloca num gráfico no eixo X o valor da idade e no eixo Y quantas pessoas tem aquele idade. Não importa muito se esse gráfico é linha ou em barras, imagine apenas um gráfico assim.
Bom, tu concorda que nos extremos do gráfico, ou seja, onde estão as pessoas muito jovens ou muito velhas, a altura desse gráfico é menor? Por que menor? Porque existem menos pessoas nessas faixas etárias. Do mesmo modo, quanto mais perto da média, maior vai ser essa altura. Pelo menos teoricamente. Então esse gráfico seria quase como uma montanha russa. Ele começa baixo, vai subindo, chega no ápice e depois desce.
{E para facilitar vamos colocar uma imagem disso no post deste episódio e no nosso Instagram.}
Se quiser, veja no nosso site no post do episódio uma imagem que mostra melhor isso.
Imagine então que tu calculou a média da idade e achou um valor. Vamos dizer, por exemplo, 26 anos. Aí tu pegou o ponto nesse seu gráfico onde a altura é a maior e viu a idade e descobriu que, veja só, é também 26 anos! Sabe o que isso quer dizer? Que a maior parte das pessoas tem a idade igual a da média. Não só isso, que metade das pessoas tem uma idade menor ou igual a essa média e metade tem uma idade maior ou igual a essa média. Mais ou menos assim.
Quando isso acontece, a gente fala que isso é uma distribuição normal. E tem vários fenômenos bem bacanas na natureza que se baseiam nisso, mas vamos deixar isso para um episódio futuro.
Então, quando a gente encontra casos assim, a gente comemora, já que pode trabalhar com a média já que a maioria das pessoas estará a uma distância relativamente pequena da média.
Só que nem sempre isso acontece e, quando isso não acontece, usar a média como medida pode ser traiçoeiro. Vamos ver outro exemplo para entender melhor?
Patrícia diz: Imagine que eu quero analisar agora os salários pagos em uma determinada empresa. Eu calculo a média e deu, por exemplo, uns 5 mil dinheiros. Isso quer dizer que a maioria das pessoas ganha próximo a esse valor? Não exatamente. Lembra da época da escola que quando você tirava 2 em uma prova tinha que tirar 8 na próxima para passar de ano com média 5? É parecido aqui.
Ainda nessa empresa, você foi colocar os dados e percebeu que na verdade a maioria das pessoas ganha menos que 1500 dinheiros por mês. Por que então a média foi tão alta? Porque tem uns 3 nessa empresa que ganham mais que 50 mil. Então na hora que você soma todos os salários e divide pela quantidade de funcionários, você acaba vendo um valor mais alto por causa desses números extremos.
E é aí que a média pode ser uma armadilha. Por exemplo, calcular o aumento da renda de um país para dizer que as pessoas estão vivendo melhor é um erro, porque pode ser que na realidade o que acontece seja apenas que os ricos estejam cada vez mais ricos sem que isso tenha melhorado em nada a renda da maioria da população.
E então entramos no conceito de desigualdade. Desigualdade, do ponto de vista da estatística, mede o quanto dispersos estão os valores. Por isso mesmo, isso é chamado de medida de dispersão. E aqui vamos pedir de novo licença aos ouvintes para um pouco mais de conteúdo teórico.
Uma medida básica de dispersão é você calcular o quanto longe da média estão seus valores. Só que não os valores individualmente, mas no total. E como a gente faz isso? Explicando pode parecer complicado, mas é bem simples. Vamos lá…
Igor diz: Funciona assim. Você pega cada valor individual. Por exemplo, o salário de cada pessoa, e subtrai da média total. Pega essa diferença e guarda num canto. Agora calcula isso para o próximo valor, guarda em outro canto e assim vai fazendo até você ter todas essas diferenças. O que eu tenho agora? Você tem uma lista com a diferença de cada valor para a média.
Só que aqui tem um probleminha. Imagina que a média é 10, por exemplo. Aí um valor é 8 e o outro é 12. Quais serão as diferenças? 2 e -2, beleza? Então, se você somar essas diferenças para ver a diferença total, vai dar quanto? Zero! Só que na realidade deveria ser 4! Só deu dois porque a diferença pra cima cancelou a diferença pra baixo.
Então, para evitar isso, a gente pega essa diferença e eleva ao quadrado. Mas porque elevar ao quadrado? Porque qualquer número ao quadrado é positivo, então elevar ao quadrado elimina o sinal.
Patrícia diz: e agora?
Igor diz: Bom, e agora você pega essas diferenças ao quadrado e soma tudo. Somou? Depois de somar, você divide pela quantidade, igual como se fosse uma média. E a gente faz isso porque se não, um conjunto de números poderia mostrar uma dispersão maior não porque ela fosse de fato mais desigual, mas apenas porque ele tem mais valores.
Deu para entender? Então, essa coisa toda a gente chama de Variância.
Só que a variância tem um problema. Imagina que você está vendo a dispersão de idade. Aí você calcula a variância e deu, por exemplo, 12. O que quer dizer isso? Que a variância é de 12 anos ao quadrado.
Não é esquisito analisar as coisas ao quadrado? É. Então, por que a gente não pega esse valor e tira a raiz quadrada dele? A gente pode fazer isso. Sabe como é o nome dessa medida? Desvio Padrão. E é essa a medida mais comum de dispersão.
Coeficiente de Gini
Igor diz: Agora que a gente já sabe de onde vêm a estatística para as principais medidas de dispersão, vamos entender o que é a medida GINI e para que ela serve.
Patrícia diz: O coeficiente de GINI foi inventado pelo matemático italiano Conrado Gini e essa medida é usada como parâmetro internacional para definir o grau de concentração de renda, assim, ele mostra a diferença entre os mais ricos e os mais pobres. Os seus valores vão de zero a um, onde o zero representa a igualdade total e o um é o oposto, onde apenas uma pessoa concentra toda a riqueza.
Na prática o GINI costuma comparar os 20% mais ricos com os 20% mais pobres, medindo assim essa diferença.
No site de dados do Banco Mundial, Vamos deixar o link na postagem, você consegue consultar as dados da maioria dos países do mundo e construir uma série histórica do coeficiente de GINI. E no post deste episódio você pode encontrar também a fórmula usada para este cálculo além de um mapa que mostra este coeficiente aplicado a diversos países.
Desigualdade no Brasil
Patrícia diz: Vamos falar um pouco dos dados do Brasil, como falamos anteriormente sobre o coeficiente de GINI, vale trazer esse indicador para sabermos como se comporta a desigualdade no nosso país.
Se olharmos os dados referentes aos últimos 13 anos, percebe pouca variação no coeficiente de GINI nacional, principalmente quando comparamos com nossos vizinhos, no ano de 2015 enquanto o Brasil tinha o valor de 51,3, o Uruguai o valor foi de 40,1, na Argentina 41, 4. Se olharmos a série histórica de 2005 à 2015, passamos de 56,3 para 51,3, sendo esse último o menor valor dessa série. Em 10 anos tivemos uma queda de 5 pontos, que só lembrando, isso nos aproxima de uma sociedade mais igualitária, porém no ano de 2016 esse valor voltou a crescer e em apenas um ano atingimos 53,7, chegando ao aumento de 2,4 pontos.
Na recente pesquisa de Doutorado de Pedro Souza, de 2016, com o Título: “A desigualdade vista do topo:a concentração de renda entre os mais ricos no Brasil, 1926 – 2013” nos dá um parâmetro do tamanho da desigualdade no Brasil. Foi constatado que, no recorte dos anos de 1926 a 2013, a concentração de renda entre os 1% mais ricos da população brasileira teve pequenas oscilações, sendo seu crescimento maior nos anos de regime militar e apresentando um declínio nos anos de democracia. A partir do período de 2006, há uma estabilidade nessa concentração, sendo que no ano de 2013 o 1% mais rico da população brasileira concentrava 25% da renda total do país.
Igor diz: Além disso os dados divulgados pelo Banco Mundial nos alerta que entre 2014 – 2017 21% da população brasileira, isso é, 43,5 milhões de pessoas em nosso país vivem com até US$5,50 por dia, isso seria em torno de R$20,00 por dia e considerando um mês de 30 dias, daria R$600,00 por mês.
Alguém já parou pra pensar o que seria viver com R$600,00 por mês? Mas pensa na situação que não é esse valor e seus familiares bancando o básico para a sua sobrevivência. Imagina esse valor para você pagar as contas básicas e comer, isso porque não estamos falando da situação de pagar um aluguel e/ou uma medicação, isso é um valor desumano.
Além disso, quando olhamos como essa renda está distribuída, percebemos que a desigualdade acontece também na questão de gênero e racial. No relatório divulgado pela OXFAM em 2017, mostra que a maior parte das pessoas negras, isso é, 67% ganham até 1,5 salários mínimos, nessa mesma faixa salárial temos 45% de pessoas brancas. Quando olhamos os valores salariais maiores, percebe-se que a quantidade de pessoas negras é cada vez menor. No caso, se pegarmos a faixa 1,5 a 5 salários mínimos, a concentração de brancos é de 43%, enquanto a de negros é de 29%. Isso nos mostra que a cor da sua pele em parte influencia na questão de renda, claro que existem outras variáveis que têm impacto direto nesses valores e pretendemos abordá-las em outros episódios.
Patrícia diz: Nosso país foi constituído a partir da desigualdade. Genocídio de povos negros, indígenas, a necropolítica (a forma como o soberano exerce poder sobre os corpos que considera matáveis, descartáveis e utiliza-os como força de trabalho. manter vivos\apenas sobrevivendo seria mais lucrativo) como ferramenta para a consolidação do poder imperialista. Nossa história foi construída e ensinada para que tais práticas fossem naturalizadas. Por isso estudos como esse em que demonstram os aspectos comparativos entre raça, classe e gênero são importantes em análise sobre desigualdade. Mesmo se os números mostram uma superação da desigualdade em relação a classe mas não gênero, tal aspecto não deve ser considerado um avanço. Da mesma forma que em relação aos outros aspectos como raça, que aponta o estudo. Em algumas teorias feministas, considera-se que enquanto não for desmontado o esquema patriarcal, e ai tb colonial, não haverá o desmonte do capitalismo como temos, e assim tb não haverá mudanças significativas em relação a desigualdade.” a liberdade é negra, mas a igualdade é branca.” – dito popular que circulava pelo rjna época pós emancipação Só há igualdade qdo tdo é quiparado n adianta só classe pq nem todo mundo tem o mesmo acesso – informação, cultura etc quem ta na perifa\interior gastaria mais etc.
Quadro Desvio Padrão
Igor diz: Então pessoal, entramos agora no já famossísimo, #sqn, quadro Desvio Padrão, onde nós premiamos a cada episódio uma notícia ou fato onde os envolvidos cometeram erros em relação a análise ou interpretação ou mesmo divulgação de dados. Como gravamos o episódio com antecedência, provavelmente o assunto não estará mais em evidência quando você estiver escutando, mas vale pelo registro histórico.
Sobre o episódio desta semana, conta pra nós Paty, quem é o vencedor?
Patrícia diz: O prêmio deste episódio foi difícil escolher. A gente estava em dúvida principalmente entre dois: Um foi quando o nosso presidente Jair Bolsonaro falou que os dados de desmatamento divulgados pelo INPE são falsos, sem nem ao menos conhecer esses dados, o contexto deles ou mesmo apresentar uma prova do que ele estava dizendo.
Já o segundo candidato ao prêmio é o próprio Jair Bolsonaro quando ele disse que no Brasil não há pessoas passando fome. Ou seja, nosso presidente mitológico ganharia o prêmio de qualquer modo, nem que seja pelo conjunto da obra. Só que, dentre esses dois, até por ter relação com este episódio e com o anterior, a gente decidiu premiá-lo pelo comentário sobre a fome.
Vamos contextualizar um pouco o que aconteceu, caso o ouvinte não se lembre deste fato. Em um evento com a presença de jornalistas no dia 19 de Julho deste ano de 2019, o presidente , respondendo a uma pergunta do El País, Ele disse:
“Falar que se passa fome no Brasil é uma grande mentira. Passa-se mal, não come bem. Aí eu concordo. Agora, passar fome, não”
Depois ele ainda completou:
“Você não vê gente, mesmo pobre, pelas ruas com físico esquelético como a gente vê em alguns outros países pelo mundo”.
Igor diz: Mas então, ele está errado?
Patrícia diz: Então, lembra que no episódio anterior falamos sobre amostra e viés de amostragem? Isso é um dos problemas que aconteceu aqui. O presidente cometeu, só pra começar, dois erros: primeiro, ele se baseou numa definição de fome visual, que não é o que nenhum órgão internacional ou nacional usa. Para ele, uma pessoa que passa fome é apenas aquela que tem o aspecto esquelético. Segundo erro, ele se baseou apenas no que ele vê pelas ruas. Ele fez uma afirmação sem se preocupar em analisar os dados e entender o que é considerado fome pelos milhares de estudos a respeito do tema.
Sobre ele fazer uma afirmação baseado no que ele vê nas ruas e extrapolar isso achando que a mesma regra se aplica a todo o país, a gente comentou bastante no episódio anterior e o ouvinte já entende que isso é um erro grave. A nossa visão ou a percepção que temos a partir da nossa bolha não é um retrato da realidade total, ela é enviesada por nossa visão de mundo e ambiente de circulação e convívio.
Igor diz: Sobre o outro erro, vamos falar um pouco disso. Existem diferentes graus de fome. A princípio, considera-se duas situações para determinar que uma pessoa passa fome:
1 – A pessoa passa pelo menos um dia inteiro sem acesso a comida no período de um ano.
2 – A pessoa vai para a cama na maioria dos dias sem ter ingerido a quantidade mínima de calorias necessárias para a manutenção de suas atividades.
Óbvio que aqui não se considera as pessoas que fazem isso por opção religiosa ou que estão passando por uma dieta voluntária.
E, sobre esses dados, o índice de pessoas em condição alimentar grave era de 4.5% até 2015, mas esse número em 2017 e 2018 saltou para 5,5%. Isso quer dizer que pelo menos 5.2 MILHÕES de pessoas passam fome no Brasil. Ou seja, elas se enquadram em um dos dois grupos que citamos.
E esses dados não são do PT, da URSAL ou do Foro de São Paulo. Eles são da FAO, que é o órgão da ONU para Agricultura e Alimentação. E esse dado foi corroborado por acadêmicos e institutos no mundo inteiro.
No link deste post você poderá encontrar um link para o relatório completo da FAO sobre fome no mundo.
Então é isso, não se delongando muito se não este quadro vira outro episódio. Parabéns Sr. Presidente, se quiser podemos mandar o seu prêmio pelo Whatsapp, tá ok?
Quadro Espaço Amostral
Igor diz: Chegou então a hora do quadro Espaço Amostral, onde cada um de nós faz uma indicação aos nossos ouvintes. E como hoje eu estou no cargo de ditador, ou apresentador, eu começo.
Minha indicação é o documentário na Netflix: Nada é Privado, o Escândalo da Cambridge Analytica e o Anticast #309: Big Data e Marketing Político.
Já você, Paty, o que você indica.
Patrícia diz: Eu indico o documento Austeridade e Retrocesso, que estará disponível para download no post deste episódio.
Igor diz: Já a Nicolli deixou como insicação o livro Sobre o autoritarismo Brasileiro – Lilia Mortiz Schwarcz
Encerramento
Participantes se despedem e fazem propaganda de seus sites e projetos pessoais.