De Robert Wiblin · Última atualização em outubro de 2019 · Primeira publicação em abril de 2016
Suponha que você esteja tentando descobrir se deve saber mais sobre saúde nos países em desenvolvimento; ou se tornar pesquisador em energia solar; ou se deve fazer campanha pela reforma da justiça criminal nos EUA. Em qual dessas áreas é mais eficaz focar?
Um ano de trabalho em alguns problemas pode ajudar muito mais pessoas do que um ano de trabalho em outros problemas. Na verdade, nossa análise sugere que o problema no qual você escolhe trabalhar pode ser o maior determinante do impacto social que você terá em sua carreira.
Frequentemente, fazemos uso de uma metodologia informal para comparar problemas, tendo em conta qual seria o potencial impacto positivo que uma pessoa adicional teria trabalhando em um problema: escala, negligência, tratabilidade e sua adequação pessoal. Aqui está uma introdução popular à estrutura.
A aplicação da versão informal à estrutura é útil e boa o suficiente para muitas situações, mas pode levar a alguns problemas, como a contagem dupla. Neste artigo, descreveremos uma versão quantitativa mais precisa dessa metodologia e forneceremos mais detalhes sobre como aplicá-la para fazer suas próprias comparações de áreas.
A estrutura foi criada pela Open Philanthropy. Desenvolvemos ainda mais esse processo em colaboração com a equipe do Future of Humanity Institute, um grupo de pesquisa da Universidade de Oxford que aconselha formuladores de políticas públicas e os principais tomadores de decisão sobre como priorizar problemas globais (saiba mais sobre a pesquisa em prioridades globais).
Esta estrutura é apenas uma ferramenta que usamos para comparar diferentes problemas globais e tem vários pontos fracos. Discutimos alguns dos prós e contras desta abordagem em comparação com abordagens qualitativas e a análise de custo-benefício no final do artigo. Aqui está um processo mais abrangente que você pode usar para comparar problemas globais. Se você estiver coordenando com uma comunidade, também há outros fatores a serem considerados.
Apresentando o nosso modo de definir os fatores
Em última análise, o que queremos saber é o “bem feito” esperado por unidade de recursos investidos no problema. Uma unidade de recursos pode ser um ano de trabalho ou um dólar de doações, ou alguma outra medida.
Isso é difícil de estimar por si só, então precisamos decompor as coisas em componentes que possamos estimar individualmente.
Em nosso artigo introdutório, apresentamos uma divisão aproximada de alguns fatores qualitativos. Aqui está uma versão mais precisa e quantificada da mesma decomposição:
Uma boa razão para fazer dessa forma, é que se multiplicarmos esses três termos juntos, receberemos a fórmula “bem feito” / “pessoa ou $ extra” alocado ao problema:
Então, agora dividimos o “bem feito por $” em três componentes, cada qual com uma definição quantitativa. Quais são esses componentes, em simples português?
- Escala (ou importância): se resolvêssemos o problema, quão bom isso seria para o mundo?
- Solucionabilidade: se dobrássemos os recursos dedicados à resolução deste problema, que fração do problema esperaríamos resolver?
- Negligência: quantos recursos já estão sendo direcionados à resolução deste problema?
Por fim, se você está tentando descobrir em qual problema deve trabalhar, pode adicionar pontos de bônus para problemas nos quais você é mais adequado para trabalhar, que explicaremos com mais detalhes posteriormente.
Abaixo, discutiremos como avaliar cada um por vez, mas antes disso temos mais algumas observações sobre como ajustar esta análise.
Definindo um problema com cuidado
Antes de fazer sua avaliação, certifique-se de ter uma descrição clara do escopo dos problemas que deseja comparar. Isso ajudará você a ser consistente ao pontuar cada fator. Por exemplo, se estivéssemos avaliando a “saúde global”, precisaríamos ser claros sobre:
- Quais doenças estão incluídas (p. ex., tuberculose, HIV, malária, etc.)
- Quais países estamos considerando (ou seja, apenas os países mais pobres ou também os países de renda média?)
Um desafio de qualquer estrutura deste tipo será que problemas “estritamente definidos” cuidadosamente escolhidos tendem a se sair melhor do que os problemas “amplamente definidos”. Por exemplo, “combater a malária” parecerá mais urgente do que “saúde global” porque a malária é um problema de saúde particularmente promissor para no qual trabalhar. Da mesma forma, melhorar a saúde no Quênia parecerá mais impressionante do que melhorar a saúde na Costa Rica. Não há nada de errado com essas descobertas; mas elas podem criar uma impressão enganosa se um problema definido de forma ampla for comparado com um definido de forma estrita. Se você seguir um raciocínio motivado, poderá fazer com que um problema pareça mais ou menos urgente, definindo-o de forma diferente; e isso é algo de que você deve estar ciente ao interpretar essas pontuações.
Criando uma escala (logarítmica)
Se você tentar comparar diferentes áreas usando essas pontuações, verá que elas variam muito. Por exemplo, enquanto cerca de US$ 300 bilhões são gastos anualmente em saúde global, menos de US$ 100 milhões são gastos tentando combater a pecuária industrial. Assim, a pecuária industrial é mais de 1.000 vezes mais negligenciada do que a saúde global.
Isso significa que é mais conveniente usar uma “escala logarítmica” para classificar cada componente. A maneira como fazemos isso é que, a cada dois pontos que adicionamos a um problema, isso significa que ele é 10 vezes mais eficaz. Por exemplo, se dermos a um problema uma pontuação de negligência 4 e a outro 6, então queremos dizer que o segundo é 10 vezes mais negligenciado.
Isso é como a escala Richter usada para medir terremotos. Um terremoto Richter 8 é na verdade 10 vezes mais poderoso do que um que é Richter 7.
Usar uma escala logarítmica para cada parte também significa que, em vez de ter que multiplicar Escala, Solucionabilidade e Negligência para obter nossa estimativa geral de custo-efetividade, podemos simplesmente somá-las. (Como os quantitativamente inclinados entre vocês podem se lembrar do ensino médio, isso ocorre porque log(AB) = log(A) + log(B).)
Para facilitar a leitura das pontuações, colocamos todas elas em uma escala entre 0 e 16. Para comparações de custo-efetividade entre diferentes problemas, veremos apenas a diferença de pontuação entre eles.
Como avaliar a escala
Definição
Se resolvêssemos este problema, quanto o mundo se tornaria um lugar melhor?
Por exemplo, o câncer é um problema maior do que a malária porque é responsável por 8% de todos os problemas de saúde em todo o mundo (medidos em QALYs perdidos), enquanto a malária é responsável por 2,7% dos problemas de saúde em todo o mundo.1 Se nos livrássemos de todos os cânceres, reduziríamos significativamente mais os problemas de saúde do que se nos livrássemos de toda a malária.
Uma maneira de medir a escala de um problema é em termos de seu efeito no bem-estar, porque isso é algo com o qual a maioria das pessoas se preocupa, e temos ferramentas para permitir a comparação entre diferentes tipos de benefícios. (Embora não afirmemos que o bem-estar é tudo o que importa – leia mais sobre a definição que temos de impacto social).
Isso significa que a escala aumenta ou (i) afetando um número maior de pessoas, ou (ii) afetando o mesmo número de pessoas de maneira maior, incluindo efeitos de curto e longo prazo. Usamos uma noção ampla de bem-estar, para que o efeito possa melhorar muitos aspectos da vida de alguém, incluindo: felicidade, saúde, senso de significado, relacionamentos positivos e assim por diante.
Na prática, adotamos uma perspectiva de longo prazo, então, para nós, avaliar a escala se resume a descobrir quais questões têm maior significado para as gerações futuras.
Se você tem valores diferentes de nós, poderá fazer uso dessa metodologia usando de uma definição diferente de escala.
Também pode ser útil agrupar fontes instrumentais de valor dentro da escala, como obter informações sobre quais questões são mais importantes ou construir um movimento em torno de um conjunto de questões. Idealmente, também se capturariam os benefícios de transbordamento do progresso nesse problema para outros problemas. As considerações de coordenação, como abordaremos brevemente mais adiante, também podem mudar a forma de avaliar a escala.
Observe que também definimos escala como o bem feito ao resolver todo o problema; no entanto, você também pode fazer a análise resolvendo 10% do problema, desde que faça isso de forma consistente com os outros fatores também.
Como avaliá-la
Às vezes é possível fazer comparações de escala com bastante precisão, quantificadas, como no caso de câncer versus malária acima.
No entanto, muitas vezes esse não é o caso. Isso é particularmente verdadeiro quando você tenta levar em consideração os efeitos indiretos e de longo prazo da solução de um problema. Suponha que você faça uma importante descoberta na física; quantas pessoas serão afetadas? É difícil dizer, mas não devemos concluir disso que os avanços na física não importam.
Para fazer comparações mais amplas entre os problemas, você precisa recorrer a “parâmetros” de escala. Essas são formas mais mensuráveis para comparar escalas que esperamos correlacionar com o impacto social de longo prazo.
Por exemplo, os economistas costumam usar o crescimento do PIB como uma medida conveniente para o progresso econômico (embora ela tenha muitos problemas). Nick Bostrom argumentou que o parâmetro-chave para o bem-estar de longo prazo deveria ser se uma ação aumenta ou diminui o risco do fim da civilização – o que ele chamou de risco existencial (N.T.: veja a definição de risco existencial no Glossário).
Aqui está um conjunto de parâmetros (na linha superior), que avaliamos com os seguintes apontamentos:
| Se resolvêssemos este problema, seria equivalente a: | Equivalente a uma redução no risco de extinção (ou aumento no valor esperado do futuro) de: | Equivale a aumentar a produção econômica global proporcionalmente a este valor por ano: | Equivalente a aumentar a renda dos 2 bilhões de pessoas mais pobres do mundo em: | Equivalente a salvar este número de anos de vida saudável a cada ano: | Exemplo ilustrativo |
|---|---|---|---|---|---|
| 16 | 10% | Eliminar o risco de guerra nuclear e pandemias | |||
| 14 | 1% | US$ 100 trilhões | US$ 3 trilhões | 1 bilhão de QALYs | Eliminar a pobreza extrema |
| 12 | 0,1% | US$ 10 trilhões | US$ 300 bilhões | 100 milhões de QALYs | Curar o câncer |
| 10 | 0,01% | US$ 1 trilhão | US$ 30 bilhões | 10 milhões de QALYs | Aumentar a ajuda internacional em um terço e então gastá-la em transferências monetárias |
| 8 | 0,001% | US$ 100 bilhões | US$ 3 bilhões | 1 milhão de QALYs | Eliminar as restrições de uso da terra (N.T: permitindo o adensamento) nas principais cidades dos EUA |
| 6 | 0,0001% | US$ 10 bilhões | US$ 300 milhões | 100.000 QALYs | Remover alguma burocracia desnecessária que toma 5 minutos por dia dos professores dos EUA |
| 4 | 0,00001% | US$ 1 bilhão | US$ 30 milhões | 10.000 QALYs | Identificar todos os asteroides perigosos |
| 2 | 0,000001% | US$ 100 milhões | US$ 3 milhões | 1.000 QALYs | Tornar 10.000 pessoas veganas |
| 0 | 0,0000001% | US$ 10 milhões | 300000 | 100 QALYs | Salvar 3 vidas |
Esse processo é mais robusto quando você está comparando problemas que usam o mesmo parâmetro, p. ex., comparando vários problemas em termos de quanto eles melhoram a saúde. As trocas perpassando as colunas são extremamente incertas e um tópico ativo de pesquisa de grupos como o Future of Humanity Institute.
As trocas perpassando as colunas também são muito sensíveis a grande juízos de valor e de visão de mundo. As pessoas discordam sobre aquilo que mais importa para o bem-estar, que valor dar às pessoas no futuro e que valor dar aos não humanos. Por exemplo, algumas pessoas acreditam que o crescimento econômico geral não é nada bom, por causa de efeitos colaterais não intencionais (p. ex., mudanças climáticas ou a invenção mais rápida de novas tecnologias perigosas). (Esta ferramenta conduz você através de algumas das decisões de julgamento mais importantes.)
Os apontamentos acima refletem nossos próprios julgamentos ponderados sobre como negociar parâmetros diferentes uns contra os outros. Não explicamos totalmente nossos raciocínios, que são difíceis de explicitar. Leia mais sobre como escolher um parâmetro e veja também Considerações Cruciais e Conselhos sobre Filantropia de Nick Bostrom (infelizmente, tanto esse artigo como nossa escolha de parâmetros não estão totalmente atualizados com nosso pensamento mais recente, embora a direção e as ideias gerais ainda estejam corretas).
Se um problema ajudar em várias colunas, concentre-se na coluna em que o problema tem o maior efeito. Como cada linha corresponde a um fator de dez, as linhas superiores dominarão a avaliação geral da escala.
Como avaliar quão negligenciado é um problema
Definição
Quantas pessoas, ou dólares, estão atualmente sendo dedicadas à resolução do problema?
Por que isto é importante?
Depois que uma grande quantidade de recursos for dedicada a um problema, você obterá rendimentos decrescentes. Isso ocorre porque as pessoas aproveitam primeiro as melhores oportunidades de impacto, então, à medida que mais e mais recursos são investidos, fica cada vez mais difícil fazer a diferença. Portanto, muitas vezes é melhor se concentrar em problemas que foram negligenciados pelos outros.
Por exemplo, a imunização (vacinação) de crianças é uma intervenção extremamente eficaz para melhorar a saúde global, mas já está sendo vigorosamente perseguida por governos e várias fundações importantes, incluindo a Fundação Gates. Isso torna menos provável que a imunização apresenta uma grande oportunidade para futuros doadores.
Também é valioso explorar novos problemas porque isso pode nos ajudar a descobrir quais problemas são de fato mais urgentes. Ou seja, há um “valor de informação” adicional ao tentar coisas novas. Se ninguém trabalhou em um problema antes, ele pode facilmente se tornar mais solucionável do que geralmente se pensa.
Existem alguns mecanismos pelos quais áreas de problema podem ver rendimentos crescentes em vez de rendimentos decrescentes. No entanto, achamos que existem bons argumentos teóricos e empíricos de que os rendimentos decrescentes são a norma e que os rendimentos provavelmente diminuem logaritmicamente. Os rendimentos crescentes podem ocorrer em escalas muito pequenas dentro de algumas áreas, embora nem tenhamos certeza disso devido ao valor dos benefícios da informação mencionados acima (rendimentos crescentes parecem ser mais comuns dentro das organizações do que em determinada área/problema).
Observe também que a negligência é apenas um bom indicador se a área estiver sendo negligenciada por maus motivos por outros atores. No entanto, achamos que os mecanismos da sociedade para fazer o bem estão longe de ser eficientes, então, estando tudo o mais igual, o problema ser negligenciado é um bom sinal.
Uma maneira particularmente importante de um problema acabar sendo negligenciado por maus motivos é se as outras pessoas simplesmente não o valorizam. Este artigo argumenta que se você se preocupa com algo X vezes mais do que a pessoa média, você deve esperar ser capaz de ter X vezes mais impacto trabalhando nessa área (conforme seu próprio entendimento). Por exemplo, achamos que os interesses das gerações futuras são drasticamente subvalorizados pela nossa sociedade; portanto, ao trabalharmos em questões que ajudam as gerações futuras, podemos ter muito mais impacto.
Como avaliar
| Pontuação de aglomeração | Qual é o gasto anual direto com o problema? | Qual é o número de funcionários em tempo integral trabalhando no problema? | Qual é o número de apoiadores que estão ativos neste problema? |
|---|---|---|---|
| 12 | $ 100.000 ou menos | 1 ou menos | 1.000 ou menos |
| 10 | US$ 1 milhão | 10 | 10.000 |
| 8 | US$ 10 milhões | 100 | 100.000 |
| 6 | US$ 100 milhões | 1000 | 1 milhão |
| 4 | US$ 1 bilhão | 10.000 | 10 milhões |
| 2 | US$ 10 bilhões | 100.000 | 100 milhões |
| 0 | US$ 100 bilhões | 1 milhão | 1 bilhão (ou seja, todos) |
Um desafio – esforço direto versus indireto e futuro
Muitas vezes, os recursos são involuntariamente dedicados à solução de um problema por grupos que podem objetivar seu interesse próprio ou que estejam trabalhando em um problema adjacente. Nós nos referimos a isso como “esforço indireto”, em contraste com o “esforço direto” de grupos conscientemente focados no problema. Esses esforços indiretos podem ser substanciais. Por exemplo, não se gasta muito dinheiro em pesquisas para prevenir diretamente as causas do envelhecimento, mas muitas partes da pesquisa biomédica estão contribuindo para isso, respondendo a perguntas relacionadas ou desenvolvendo métodos melhores. Embora esse trabalho possa não ter por alvo a redução do envelhecimento especificamente, muito mais é gasto em pesquisas biomédicas em geral do que em pesquisas antienvelhecimento. A maior parte do progresso na prevenção do envelhecimento provavelmente se deve a esses esforços indiretos.
Esforços indiretos são difíceis de medir e é ainda mais difícil levar em conta a utilidade que eles têm para resolver o problema em questão.
Por essa razão, geralmente pontuamos apenas o “esforço direto” em um problema. Isso não seria um problema pois estaríamos subestimando o esforço total? Não, porque levaremos isso em conta no próximo fator: a Solucionabilidade. Os problemas em que a maior parte do esforço efetivo está ocorrendo indiretamente não serão resolvidos rapidamente por um grande aumento em “esforço direto”.
Pode-se também usar uma medida de esforço ponderada pelo direcionamento. Desde que tenha sido aplicado de forma consistente na avaliação de Negligência e Solucionabilidade, isso deverá levar aproximadamente à mesma resposta.
Outro desafio é como levar em conta o fato de que alguns problemas podem receber muito mais esforço futuro do que outros. Não temos uma maneira geral de resolver isso, exceto que (i) isso é um motivo para não atribuir pontuações de negligência extremamente baixas a qualquer área e que (ii) pode-se tentar considerar um futuro direcionamento de recursos, em vez de considerar apenas os recursos hoje.
Mais dicas de como avaliar
Em vez de tentar avaliar a negligência diretamente, você também pode considerar regras práticas, tal como as seguintes. Isso ajudará você a descobrir o quão negligenciado é um problema e se ele está sendo negligenciado por motivos ruins.
- Existe alguma razão para esperar que este problema não será resolvido pelos: (i) mercados (ii) governos (iii) outros indivíduos que procuram ter um impacto social?
- Dentro da pesquisa, este é um campo novo ou na interseção de duas disciplinas? Essas áreas são mais propensas a serem negligenciadas pelo mundo acadêmico? (Leia mais sobre como escolher um tópico de pesquisa).
- Se você não trabalhar no problema, qual é a probabilidade de outra pessoa tentar fazê-lo?
- Se você trabalhar neste problema, você aprenderá mais sobre como ele é urgente em comparação com outros problemas?
Pensar nessas perguntas pode aumentar sua confiança de que você não deixou passar nada em sua estimativa.
Observe que é importante avaliar a escala e a negligência como um par. Em última análise, nos preocupamos com a proporção dos dois; portanto, você precisa ter certeza de que está avaliando o mesmo problema em ambos os casos. Se você usar uma definição diferente do problema em cada caso, isso prejudicará seus resultados.
Se vários tipos diferentes de entrada estiverem sendo dedicados a um problema, use a coluna com a pontuação mais baixa. É aí que está a maior parte dos recursos totais: p. ex., se cerca de10 bilhões de dólares por ano são investidos em um problema e cerca de 1.000 pessoas em tempo integral trabalham nele, isso significa que é o dinheiro que prepondera e a pontuação deverá ser 4 e não 8.
Finalmente, estamos relutantes em dar notas muito altas para negligência. Mesmo problemas obscuros geralmente atraem a atenção de algum grupo no mundo, e podemos simplesmente não saber sobre esse grupo. Portanto, a menos que tenhamos feito uma pesquisa abrangente para mostrar o contrário, presumiremos que pelo menos US$ 1 milhão está sendo direcionado para um problema.
Definição
Se dobrarmos o esforço direto neste problema, que fração do problema restante esperaríamos resolver?
Por que isto é importante?
Mesmo que um problema seja extremamente importante e altamente negligenciado, isso não significa que seja importante focar na causa. Pode simplesmente haver muito pouco que possamos fazer sobre ela.
Por exemplo, o envelhecimento é um problema de grande escala: quase dois terços dos problemas de saúde globais são resultado do envelhecimento de alguma forma. Também é altamente negligenciado: há apenas um pequeno número de institutos de pesquisa focados em tentar prevenir as causas do envelhecimento físico (em vez de tratar seus sintomas, como câncer, derrame, Alzheimer e assim por diante). No entanto, uma razão pela qual ele é negligenciado é porque muitos cientistas acreditam que é muito difícil resolvê-lo, o que seria um dos principais motivos contra trabalhar no problema, pelo menos agora (embora suas outras vantagens possam ser suficientes para compensar essa desvantagem).
Como avaliar
Usamos estes apontamentos:
| Pontuação de solucionabilidade | Espera-se que, se dobrássemos o esforço direto no problema (descrito na análise de “Negligência”), resolveriamos essa parte do problema (definida na Escala): |
|---|---|
| 8 | 100% |
| 6 | 10% |
| 4 | 1% |
| 2 | 0,1% |
| 0 | 0,01% |
Algumas regras práticas que consideramos incluem:
- Existem intervenções boas em termos de custo-efetividade para progredir neste problema, com evidências rigorosas por trás delas? (Idealmente no alto da hierarquia de evidências).
- Existem intervenções promissoras, mas não comprovadas, que podem ser testadas a baixo custo?
- Existem argumentos teóricos de que deve ser possível obter progresso, tal como um bom histórico em uma área relacionada? (Por exemplo, não podemos provar que a pesquisa médica será eficaz antes do tempo, mas a área tem um histórico de bom desempenho e estimativas aproximadas sugerem que isso seja muito eficaz).
- Existem intervenções que poderiam dar uma grande contribuição para resolver o problema, mesmo que dificilmente funcionem?
Em geral, procuramos encontrar as melhores intervenções para avançar no problema e avaliá-las com base em (i) potencial de ganho, (ii) probabilidade de ganho. Consideramos todas as formas de evidência, desde dados de julgamentos rigorosos até argumentos especulativos. Adotamos uma abordagem bayesiana para avaliar ambos os fatores: nossa probabilidade é que a intervenção não seja muito eficaz, então atualizamos a partir disso dependendo da força das evidências (veja um exemplo). Leia mais sobre como fazer esses tipos de estimativas.
Desafios na avaliação
Este é normalmente o mais difícil dos três fatores para pontuar porque requer antecipar o futuro, em vez de simplesmente medir as coisas que existem atualmente.
Em alguns casos, você pode estimar a solucionabilidade com base na custo-efetividade das técnicas existentes em um campo. Por exemplo, temos uma noção de quantas vidas seriam salvas aumentando os gastos em intervenções globais de saúde com base na experiência passada no combate ao HIV, malária, tuberculose e assim por diante.
Em outros casos – nos quais a resolução de um problema requer técnicas inovadoras – as pontuações são geralmente atribuídas com base em julgamentos, idealmente com base em uma pesquisa da opinião de especialistas.
Algumas abordagens para resolver problemas são incrementais (p. ex., distribuição de mosquiteiros para reduzir a exposição aos mosquitos transmissores da malária); outras oferecem alguma chance de resolver grande parte do problema de uma só vez (p. ex., inventar uma nova vacina contra a malária). Para a pontuação, usamos a abordagem do “valor esperado“. Ou seja, uma chance de 10% de resolver todo um problema é pontuada da mesma forma que um projeto que definitivamente o reduziria em 10%. (Embora a “aversão ao risco” sobre diferentes resultados signifique que eles não são necessariamente igualmente valorosos, essa é uma boa aproximação).
Conforme discutido acima em Negligência, os problemas para os quais a maior parte do trabalho está sendo executado indiretamente (p. ex., ONGs fazendo coisas relacionadas) provavelmente serão resolvidos mais lentamente por meio de um aumento no trabalho “direto”. Isso ocorre porque muitas abordagens promissoras já foram tentadas por outros grupos.
O que significam as pontuações somadas?
Para termos a prova real, podemos somar essas pontuações e convertê-las novamente em uma medida do impacto real de uma pessoa adicional trabalhando em um problema:
| Se o problema tiver esta pontuação: | Uma pessoa extra trabalhando em um problema… | Uma pessoa extra trabalhando em um problema… |
|---|---|---|
| 28 | Economiza 1 milhão de QALYs por ano | Reduz o risco existencial em 0,001% |
| 24 | Economiza 10.000 QALYs por ano | Reduz o risco existencial em 0,00001% |
| 20 | Economiza 100 QALYs por ano (2 vidas) | Reduz o risco existencial em 0,0000001% |
No entanto, esses números são extremamente aproximados, por isso não recomendamos colocar peso sobre eles especificamente. Em vez disso, preferimos usar as pontuações para fazer comparações relativas em vez de estimativas absolutas.
Como avaliar sua adequação pessoal
Embora a adequação pessoal não seja avaliada em nossos perfis de problemas, ela é relevante para suas decisões pessoais. Se você entrar em uma área que considera totalmente desmotivadora, quase não terá impacto. Dentro de um campo, as pessoas com os melhores desempenhos geralmente têm de 10 a 100 vezes mais impacto do que a mediana.
Se você está comparando problemas diferentes, você pode usar essas pontuações extras para dar um bônus aos problemas que você está bem preparado para enfrentar.
Definição
Dadas suas habilidades, recursos, conhecimento, conexões e paixões, qual é a probabilidade de você se destacar nesta área?
Como pode ser avaliado?
- Qual é o seu capital de carreira mais valioso? É especialmente relevante para um problema e não para os outros?
- Quão motivado você esperaria estar se trabalhasse neste problema?
- Que funções específicas você poderia assumir nesse problema? Você espera se destacar ao trabalhar nelas?
Aqui estão nossos conselhos introdutórios sobre como avaliar a adequação pessoal e algumas perguntas adicionais para fazer suas previsões.
Aqui está um apontamento que você pode querer usar:
| Pontuação de adequação pessoal | Quão bem combinadas são suas habilidades para esta área? |
|---|---|
| 4 | Você é excepcionalmente adequado à área. Você está bem motivado e pode ser um líder mundial na área. |
| 2 | Você tem uma adequação razoável ao campo. Encontra-se bastante motivado e possui algumas habilidades relevantes. |
| 0 | Você é ativamente mal-adequado a este campo porque não se encontra motivado para trabalhar nele ou não tem as habilidades relevantes. |
Observe que a importância da adequação pessoal depende de como você planeja contribuir. Um grande empreendedor ou pesquisador tem muito mais impacto do que um mediano, então, se você planeja contribuir de qualquer uma dessas maneiras, a adequação é muito importante. No entanto, se você está ganhando para doar, a adequação é menos relevante porque você está investindo seu dinheiro em vez de suas habilidades únicas. Então, para avaliar a adequação pessoal com mais profundidade, você pode estimar seu percentual em campo e depois multiplicar por um fator que depende da variação do desempenho em campo.
Tenha em mente que é fácil subestimar até que ponto você pode se tornar conhecedor e apaixonado por um novo problema. Estamos inclinados a continuar fazendo aquilo que já fazíamos antes — a “falácia do custo irrecuperável” — e subestimamos o quanto nossas preferências e paixões mudarão.
Por fim, lembre-se de que um único problema geralmente pode ser abordado de várias maneiras. Se você quer trabalhar na saúde global, você pode trabalhar no mundo em desenvolvimento, conduzir pesquisas biomédicas, entrar na política e muitas outras opções. Se um caminho não parece se adequar bem a você, outro pode se adequar.
Outros fatores para comparar oportunidades de carreira
Para chegar a uma visão completa sobre aceitar um emprego, você também precisa considerar os outros fatores em nossa estrutura de carreira, como:
- Quão influente sua posição pode chegar a ser.
- Quanto capital de carreira você pode obter.
- O valor da informação de trabalhar nesta opção.
Neste artigo, abordamos apenas comparações entre as áreas/problemas, mas isso não é tudo de relevante a ser considerado.
Como devemos interpretar os resultados?
Se você usou nossos apontamentos acima, você pode somar as pontuações para obter uma resposta aproximada de em qual problema será mais eficaz trabalhar.2 Tenha em mente que essas pontuações são imprecisas, e somá-las aumenta ainda mais a incerteza, pois só medimos cada uma de forma imprecisa. Isso significa que você precisa considerar a pontuação final somada com um pouco de ceticismo – ou melhor, muito ceticismo.
Aqui no 80.000 Horas, consideramos que, se a diferença na pontuação entre dois problemas for de 4 ou mais, temos um nível razoável de confiança de que seja um problema mais eficaz de trabalhar. Se a diferença for de 3 ou menos, parece estar dentro da margem de erro.
As pontuações obtidas ao usar essa metodologia sugerem que alguns problemas são 10.000 vezes mais eficazes de trabalhar do que outros. No entanto, não acreditamos que as diferenças sejam realmente tão grandes. Por um lado, nossas pontuações precisam ser temperadas por avaliações de senso comum sobre o mundo. Se a pontuação de um problema parece muito alta, é possível que simplesmente tenhamos cometido um erro e não tenhamos percebido. Em segundo lugar, porque o futuro é tão imprevisível, trabalhar em problemas que não parecem urgentes pode se tornar algo muito útil de maneiras inesperadas. Isso limita o quanto um problema pode ser mais urgente do que outro.
Algumas outras razões para sermos modestos sobre o que esta pesquisa de priorização pode nos mostrar são discutidas aqui.
Para obter mais dicas sobre como fazer julgamentos difíceis, consulte nossa lista de verificação.
Como esta abordagem se compara à análise de custo-efetividade comum?
O que queremos saber é o seguinte: “se eu adicionar uma unidade a mais de recursos para resolver este problema, quanto bem ao mundo será realizado”? A abordagem acima analisa os problemas com uma “vista aérea” e então tenta avaliar a importância de alocar mais recursos para resolvê-los.
Uma abordagem alternativa seria observar a custo-efetividade de intervenções anteriores para lidar com diferentes problemas e compará-las diretamente umas com as outras. Por exemplo, você pode analisar estudos de diferentes abordagens que conhecemos para melhorar a educação ou a saúde e, em seguida, calcular qual delas ajudaria mais as pessoas com um financiamento adicional de US$ 1 milhão. Se esse tipo de dados de custo-efetividade estiver disponível e você já tiver um resultado comum, essa é uma abordagem sensata. Por exemplo, na economia da saúde, as pessoas costumam calcular “QALYs por dólar” para diferentes intervenções.
Se você estiver comparando dois problemas que usam parâmetros diferentes, ainda poderá compará-los desde que tenha um fator de conversão, embora as comparações se tornem muito mais incertas. Por exemplo, você pode comparar intervenções de saúde com intervenções de mudança climática, definindo a taxa na qual você trocaria 1 QALY por 1 tonelada de dióxido de carbono evitado. Nossos apontamentos na seção de escala acima mostra aproximadamente como trocaríamos alguns parâmetros por outros.
Alternativamente, você pode tentar converter todos os benefícios em termos de dólares e realizar uma “análise de custo-benefício“. Isso é expresso como uma razão de custos para benefícios, ambos em dólares.
A principal razão para não adotar essa abordagem é que é extremamente difícil em muitos casos:
- Defesa político, no qual as circunstâncias com as quais você está trabalhando mudam constantemente.
- Pesquisa original, na qual ninguém sabe quanto tempo levará para fazer uma nova descoberta.
- Qualquer campo em que não se conheçam intervenções, ou as que conhecemos não são bem estudadas.
É por essa razão que criamos a estrutura alternativa acima que pode ser aplicada a quase qualquer problema.
Vantagens e desvantagens da priorização quantitativa de problemas
Existem vários benefícios em passar pelo processo acima:
- Quantificar explicitamente os resultados pode permitir que você perceba diferenças grandes e robustas na efetividade que podem ser difíceis de perceber qualitativamente e ajuda a evitar a negligência ao escopo.
- Passar pelo processo de fazer essas estimativas é uma ótima maneira de testar sua compreensão de um problema, pois força você a ser explícito sobre suas suposições e como elas se encaixam.
- Uma análise claramente definida pode ajudar outras pessoas a entender e criticar seu raciocínio, ajudando você a entender o problema e o quão urgente ele é.
Mas há uma grande desvantagem que precisamos ter em mente:
- Na prática, esses tipos de estimativas geralmente envolvem níveis muito altos de incerteza. Isso significa que seus resultados não são robustos: suposições diferentes podem alterar muito a conclusão da análise. Como resultado, corre-se o risco de ser enganado por um modelo incompleto, quando teria sido melhor partir para uma análise qualitativa mais ampla, ou simples senso comum.
É por isso que não simplesmente seguimos os resultados de nossas pontuações. Em vez disso, consideramos outras formas de evidência em nossos perfis de problemas para fazer uma avaliação geral.
Para saber mais sobre este tópico, consulte a discussão da GiveWell sobre os pontos fracos do “pensamento sequencial” (que corresponde a uma abordagem que depende muito da análise de custo-efetividade) em comparação com o “pensamento por agrupamento”. (N.T: veja também a definição em nosso Glossário) Você também pode ver uma discussão dos prós e contras da quantificação.
Como levar em conta a coordenação?
Um indivíduo só pode se concentrar em uma ou duas áreas por vez, mas um grande grupo de pessoas trabalhando juntas provavelmente deve se espalhar por várias.
Quando isso acontece, há fatores adicionais a serem considerados ao escolher uma área de problema. Em vez de tentar identificar o problema mais premente na margem, o objetivo é descobrir:
- A alocação ideal de pessoas nessas questões e em qual direção essa alocação deve seguir.
- Onde está sua vantagem comparativa em comparação com outras pessoas do grupo.
Chamamos isso de “abordagem do portfólio“. Leia mais.
Levar em conta a coordenação também pode ter outros efeitos sobre quais problemas priorizar. Por exemplo, pode valer mais a pena trabalhar em uma certa área do que pareceria à primeira vista, a fim de obter uma solução de acordo ou fazer comércio moral com as outras pessoas com quem você está trabalhando de modo coordenado. Leia mais.
Conclusão
Mostramos como comparar diferentes problemas em cada um de nossos fatores da estrutura: escala, negligência, solucionabilidade e adequação pessoal.
Embora seja difícil medir a efetividade com precisão, as diferenças identificadas entre os problemas geralmente são muito grandes. Isso sugere que mesmo medições imprecisas podem ser um guia útil, quando comparadas a apenas confiar na intuição.
Notas e referências
1. Dados da Carga Global de Doenças 2013. Disponível em: http://vizhub.healthdata.org/gbd-compare/
2. Os três fatores se multiplicam, ou seja, dez vezes a escala significa que o problema é cerca de dez vezes mais urgente. os apontamentos no entanto, usam uma escala log, então você precisa somar as pontuações. (Porque log(ABC) = logA + logB + logC).
Você pode conferir a versão mais recente deste artigo, em inglês, no link: https://80000hours.org/articles/problem-framework/