IC #07 – É possível prever o futuro?

Desde o início da história da civilização humana nós temos uma grande dificuldade de lidar com a incerteza. Tanto que tentamos sempre construir explicações e ver significado nas coisas mais banais. Não saber o porque de uma coisa nunca foi algo aceitável e tanto religiões quanto a ciência nasceram da nossa urgência em saber a explicação de tudo entre o céu e a Terra. Só que não bastasse isso, nós ainda temos uma grande necessidade em saber o que ainda nem aconteceu. Somos seres tridimensionais querendo de uma forma desesperada ter acesso a uma quase inacessível dimensão temporal. Mas será que é possível de fato prever o futuro? Ou, quem sabe, saber qual o futuro mais provável? Aliás, o que significa o termo “mais provável”?
É este o assunto do programa de hoje.

Apresentou este episódio Igor Alcantara; e participaram Márcio Moraes e Patrícia Balthazar. A edição foi feita por Márcio Moraes e a vitrine do episódio por Diego Madeira. As vinhetas de todos os episódios foram compostas por Rafael Chino.

A transcrição deste episódio está disponível neste link. Caso queira colaborar conosco com a transcrição dos episódios, escrevendo textos, pautas ou de outras formas, entre em contato conosco.

As imagens usadas na Vitrine do episódio, com exceção da marca Intervalo de Confiança, foram extraídas do site pexels.com.

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Recados

Se você quer aprender mais sobre Ciência e Dados, incluindo estatística e Machine Learning, acesse o site do Igor Alcantara e conheça alguns dos seus cursos. Dentre esses, há o curso Fundamentos de Ciência de Dados em Python pela plataforma Udemy.

A Patrícia Balthazar e seus coelhos podem ser encontrados no Instagram @sakuraeeddy.

O Mário Moraes pode ser encontrado podcast É Pau, É Pedra, o maior podcast colaborativo do Brasil. 

NLP do Episódio

A seguir você encontra uma análise de NLP (Natural Language Processing – Processamento de Linguagem Natural) do episódio. As imagens e dados foram gerados usando a linguagem R.

Foram excluídos os blocos de apresentação, encerramento, Desvio Padrão e Espaço Amostral para que apenas o conteúdo principal do episódio estivesse em evidência. Também foram excluídos comentários extras feitos pelos participantes.

Para efeito deste episódio, é considerada uma palavra uma sequência de três ou mais letras. Foram excluídas as preposições, advérbios e artigos mais comuns como “com”, “mais”, “mas”, “por”, etc.

O NLP a seguir e parcial e sob revisão. Após a transcrição do episódio for final nos próximos dias, esta seção será revista e os dados reajustados.

Análise Geral

Foram faladas no episódio 2285 palavras. A seguir alguns gráficos e tabelas demonstrando as citações mais usadas no geral.

Palavra	Ocorrências
Gente	63
Então	43
Chance	34
Probabilidade	32
Melhor	30
Porta	29
Prêmio	28
Bem	27
Forma	27
Vezes	26

O episódio tem no total 82 minutos. Destes, os quadros de abertura, recados e encerramento somam 15 minutos. O quadro Desvio padrão tem 7 minutos e o quadro Espaço Amostral tem 6 minutos. A pauta principal do episódio é abordada em 54 minutos. Considerando o total de palavras falados, há uma média de 42 palavras por minuto. Esses valores estão arredondados para facilitar a compreensão.

Apresentador: Igor Alcantara

O programa foi apresentado por Igor Alcantara, que falou um total de 581 palavras. Abaixo a nuvem das palavras mais faladas por ele.

Participante: Patrícia Balthazar

Participou do episódio Patrícia Balthazar, que falou um total de 795 palavras. Abaixo a nuvem das palavras mais faladas por ela.

Participante: Márcio Moraes

Participou do episódio Márcio Moraes, que falou um total de 909 palavras. Abaixo a nuvem das palavras mais faladas por ele.