Entender as relações de causalidade é fundamental para compreender o mundo ao nosso redor. Saber o que leva uma variável – como uma espécie biológica, uma região eleitoral, uma ação na bolsa de valores ou o clima local – a mudar de estado pode ser crucial para moldá-la no futuro. No entanto, identificar a causa raiz de um efeito é desafiador em sistemas reais, onde diversas variáveis interagem de forma complexa. Para abordar esse problema, engenheiros do MIT desenvolveram um método que identifica quais variáveis provavelmente influenciam outras em sistemas complexos, criando um “mapa de causalidade” que revela relações de causa e efeito.
O método baseia-se em um algoritmo que analisa dados coletados ao longo do tempo, medindo as interações entre variáveis e estimando até que ponto mudanças em uma delas podem prever o estado de outra. Por exemplo, ele pode avaliar como a população de sardinhas em uma região pode influenciar a de anchovas no mesmo local. Além disso, o algoritmo distingue diferentes tipos de relações causais, como sinergias – em que uma variável só afeta outra se combinada com uma terceira – e redundâncias, onde mudanças em variáveis distintas têm os mesmos efeitos.
Outro recurso do algoritmo é a estimativa de “vazamento de causalidade”, que mede até que ponto o comportamento do sistema não pode ser explicado pelas variáveis conhecidas, sugerindo a necessidade de considerar influências desconhecidas. Essa abordagem tem potencial para aplicações amplas, desde a compreensão da evolução de espécies em ecossistemas até a análise da comunicação entre neurônios no cérebro e a interação de variáveis climáticas entre regiões.
Os engenheiros planejam utilizar a ferramenta em problemas aeroespaciais, como identificar aspectos no design de aeronaves que otimizem o consumo de combustível. Embutindo a causalidade em modelos, esperam compreender melhor as relações entre variáveis de design e a eficiência do veículo. Os resultados da pesquisa, conduzida em colaboração com outros especialistas do MIT, foram publicados na revista Nature Communications.
A inovação do método está em sua abordagem baseada na teoria da informação, concebida pelo professor emérito do MIT Claude Shannon. O algoritmo trata o sistema como uma rede de mensagens, onde variáveis “enviam” informações umas para as outras. Essa troca é avaliada para determinar o grau de influência causal, permitindo a análise simultânea de várias variáveis. O método gera um mapa que diferencia relações causais únicas, sinérgicas e redundantes, além de identificar lacunas no conhecimento disponível.
Batizado de SURD (Synergistic-Unique-Redundant Decomposition), o método foi testado em diversos casos de referência, incluindo interações entre predadores e presas e medições climáticas. Ele superou outros métodos existentes, identificando com sucesso vínculos causais em todos os casos. Disponível online, o SURD tem potencial para avançar em áreas como pesquisa climática, neurociência, economia, epidemiologia e dinâmicas de fluidos, entre outras.
