The research was correlational, so as the researchers acknowledged, rather than TV shows affecting teenagers' attitudes, it's perfectly plausible that teenagers with traditional attitudes toward gender roles simply tend to favour watching shows like the O.C.

Quantas vezes já não li na imprensa nacional um monte de traduções de matérias curtinhas que falam de resultados "científicos" baseados em uma única correlação? O que diriam estes tradutores-jornalistas-editores se alguém lhes disesse que há uma correlação entre "escolher jornalismo" e "assistir filmes pornôs em excesso"? Telhado de vidro, né? Por isto é bom sempre lembrar que uma correlação não importa.

Note bem, leitor, a história não pára nas pitorescas histórias envolvendo preconceitos de psicólogos contra a televisão. Há muita matéria de economia que parece ser escrita por alguém que parou o curso de estatística na correlação. Há de se ter cuidado ao ler estas coisas...

Por muito interessantes, e importantes, que os dados sejam é necessário ter em conta que os estudos são correlacionais, isto é, mostram de facto a existência de relações existentes entre variáveis mas não apontam nem o sentido dessa relação nem tão pouco definem com certeza que essa relação não é resultado da influência de uma outra variável.

No caso concreto do consumo de tabaco entre os jovens indianos é tão provável este aumento dever-se ao aumento de publicidade feito ao produto, como ter sido esse aumento a levar ao incremento do investimento publicitário. Da mesma forma, é possível que algumas mudanças culturais que têm vindo a suceder na Índia estejam relacionadas com estes dois dados. No caso do estudo acerca do impacto dos genes na predisposição para o consumo do álcool, a quantidade de variáveis que escapam ao controlo dos investigadores é enorme, mesmo quando estamos a falar da comparação de gémeos. É completamente impossível garantir que duas pessoas apenas se distinguem entre si devido ao património genético ou devido às influências sociais que os rodeiam.

Não quero com isto dizer que estes estudos devam ser ignorados. Ambos têm mérito e apontam para situações que vale a pena estudar e avaliar. Preocupa-me no entanto o impacto que os mesmos poderão ter em termos de medidas políticas e sociais. É que se a maioria dos investigadores científicos sabem que correlação não significa causalidade, o resto da população, mesmo aqueles que detém cursos superiores ou ocupam cargos de elevada importância, tendem a negligenciar este "pequeno" pormenor!

Obviamente, todo mundo que passa por uma notícia como esta se pergunta: então o governo usou a Bolsa-Família como moeda de troca eleitoral? É possível. Mas existe uma segunda pergunta que não se confunde com a primeira, embora seja -lhe uma decorrência natural. Trata-se de: uma vez que o Bolsa-Família existe, ele gerou votos adicionais ao presidente da Silva?

Para esta pergunta, veja bem, não basta uma correlação simples, como os jornalistas têm feito. É preciso um pouco mais de trato estatístico com os dados. Qual a diferença entre correlação e causalidade? De forma resumida, eu diria que é o grau de sujeição de seu argumento sobre a causalidade à terrível coincidência. Pode ser que, simplesmente, coincidiu de as variáveis X e Y serem correlacionadas positiva, neutra ou negativamente. A explicação causal necessita um pouco mais. Uma sugestão óbvia é uma regressão múltipla, envolvendo mais variáveis. Eu diria mais. Acho que um bom meio de se iniciar esta análise é aplicar variáveis instrumentais aos dados, sob um arcabouço teórico específico.

Em outras palavras, se eu fosse um jornalista realmente obcecado pelo tema, correria para um pacote econométrico qualquer, importaria os dados, e tentaria provar a causalidade entre Bolsa-Família e votos. Vai que ela existe mesmo...