2 h 5 min

#74 - Causalidade: A Ciência da Causa e Efeito (com Marcel Ribeiro-Dantas‪)‬ Universo Generalista

    • Ciência

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
https://amzn.to/3snKnGM

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-------- Tratamento de áudio -----------

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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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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.


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(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

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