Quando os vetores encontram seu limite – e o futuro da previsão social

Ao longo desta série, venho propondo que as sociedades podem ser compreendidas como sistemas compostos de múltiplos vetores em interação contínua. Dei exemplos relacionados à economia, política, cultura, tecnologia e ciência, enfocando o comportamento coletivo por meio de uma metáfora com vetores, que representariam as direções de indivíduos e grupos. O intuito dessa ideia é ajudar a explicar por que mudanças estruturais não ocorrem apenas porque sabemos o que fazer, mas porque diferentes forças passam a apontar na mesma direção. Neste último artigo, apresento um exemplo e discuto algumas técnicas de modelagem matemática que permitem acessar esses vetores por meio de indicadores. Ainda que não seja possível prever o futuro, tais abordagens permitem estimar, de forma probabilística, a direção em que o sistema se orienta.

A tentação de prever o futuro da sociedade — e, possivelmente, controlá-la — não é nova. O tema aparece de forma emblemática na ficção científica de Isaac Asimov, na trilogia Fundação, por meio de Hari Seldon e de sua psico-história, na qual grandes populações obedeceriam a leis estatísticas capazes de antecipar o curso da história. No início da narrativa, o Império Galáctico encontra-se em declínio. Em termos vetoriais, múltiplas dimensões — políticas, econômicas, tecnológicas e culturais — já apontam para a desintegração. A psico-história não impede o colapso, mas projeta suas consequências e propõe uma estratégia: criar a Fundação, um núcleo de conhecimento capaz de reduzir o período de barbárie subsequente. Aqui aparece um ponto central da abordagem: não se trata de eliminar forças, mas de reorganizar o resultado do sistema.

A própria trilogia introduz, no entanto, um limite importante. O personagem do Mulo representa uma força fora do modelo — um agente capaz de alterar profundamente a dinâmica sem ter sido previsto. Ele evidencia que a validade de qualquer tentativa de antecipação depende da estabilidade estrutural do sistema. Quando surge um elemento de grande magnitude não incorporado ao modelo, a trajetória pode ser reconfigurada.

Embora pertença ao campo da ficção, essa formulação captura uma intuição relevante: sistemas sociais, quando observados em larga escala, podem apresentar regularidades. A ciência contemporânea sugere, contudo, que essas regularidades não são leis fixas, mas sim padrões condicionais que emergem de interações complexas e dependem da configuração do sistema.

Diversas abordagens científicas caminham nessa direção. A cliodinâmica busca padrões históricos em grandes bases de dados. A dinâmica de sistemas modela interações por meio de estoques, fluxos e retroalimentações. Modelos baseados em agentes simulam comportamentos locais que, ao se agregarem, produzem padrões globais. Mais recentemente, a análise de redes tem se consolidado como uma ferramenta particularmente eficaz para compreender estruturas complexas.

Foi justamente essa abordagem que utilizamos ao examinar a cidade de São Paulo durante a pandemia de covid-19. Ao tratar a cidade como um sistema composto de variáveis interconectadas, a análise de redes permitiu observar como fatores como renda, educação, mobilidade, densidade populacional e acesso a serviços se organizam em estruturas relacionais e condicionam o comportamento coletivo. Em vez de uma cadeia linear de causas e efeitos, emerge uma rede de influências, na qual cada elemento adquire significado a partir de suas conexões.

Nesse tipo de análise, os elementos do sistema são representados em forma de nós, enquanto suas interações formam conexões. A relevância de cada variável não depende apenas de seu valor isolado, mas também de sua posição na rede. Influência desproporcional sobre o comportamento do sistema.

Traduzida para a linguagem dos vetores, essa leitura sugere que diferentes forças têm magnitudes distintas e capacidades de reorientação desiguais. No caso da estrutura urbana, variáveis como educação, renda e saneamento emergem como componentes centrais, modulando múltiplas dimensões simultaneamente. A dinâmica social revela-se, assim, não apenas multicausal, mas também estruturalmente organizada.

Durante a pandemia, essa dinâmica se tornou evidente. Inicialmente, os casos concentraram-se em regiões mais centrais e globalmente conectadas, refletindo padrões de mobilidade e de renda. Com o avanço da doença, a distribuição de impactos passou a refletir outra configuração: regiões com maior densidade populacional e menor acesso à infraestrutura apresentaram maior vulnerabilidade. Esse deslocamento ao longo do tempo ilustra como diferentes configurações produzem trajetórias distintas.

Essa leitura abre espaço para uma questão natural: é possível formalizar essas relações?

Há hoje diversas alternativas de modelagem. Os Caminhos Socioeconômicos Compartilhados (SSPs), utilizados pelo Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas, combinam variáveis sociais, econômicas e tecnológicas para explorar possíveis trajetórias. Outras abordagens, como a teoria dos jogos evolutivos, os modelos de transição de fase e a teoria de controle, ajudam a compreender como padrões coletivos emergem, se estabilizam e, em certos momentos, se reorganizam.

Ainda assim, todos esses modelos compartilham uma limitação importante. Sistemas sociais são abertos, reflexivos e adaptativos. Os próprios agentes alteram seu comportamento ao interpretarem o sistema. Políticas públicas, mudanças culturais e respostas a crises reconfiguram continuamente as forças em jogo. A pandemia evidenciou esse fenômeno: decisões institucionais e comportamentos individuais modificaram dinamicamente a estrutura das interações.

A previsibilidade, nesse contexto, não depende apenas da qualidade dos modelos, mas também do grau de estabilidade do sistema. Quando há reconfiguração constante, o comportamento coletivo torna-se mais difícil de antecipar. Quando há maior convergência entre as forças, a trajetória tende a se estabilizar — não em termos de eventos específicos, mas sim na direção.

Essa distinção é fundamental. O futuro não se apresenta como um ponto fixo a ser calculado, mas como uma resultante em formação, cuja orientação depende do equilíbrio dinâmico entre múltiplas dimensões.

Diante disso, a questão central deixa de ser a previsão exata de eventos e passa a ser a compreensão das direções possíveis. É nesse deslocamento que também surge a possibilidade de ação.

Em sistemas complexos, mudanças estruturais não decorrem de uma única variável dominante, mas sim da convergência entre diferentes dimensões. A eficácia das intervenções depende menos de sua intensidade isolada e mais de sua capacidade de promover alinhamento.

Nesse sentido, a ideia de vetores não substitui os modelos matemáticos, mas oferece uma linguagem capaz de integrá-los. Ela permite compreender diferentes abordagens como variações de um mesmo princípio: a interação entre forças que, ao se alinharem, produzem direção.

Ao longo desta série, percorremos diferentes dimensões dessa ideia — da biologia às cidades, da ciência à política — sempre guiados por uma mesma pergunta: o que faz com que sistemas complexos mudem de direção?

A ciência contemporânea talvez não consiga prever o futuro com precisão absoluta — e talvez nunca consiga. Mas isso não significa impotência. Significa mudança de perspectiva. O futuro deixa de ser algo a ser antecipado como um evento e passa a ser compreendido como uma direção em construção.

E direção, como vimos desde o início, não é uma propriedade de um único fator. É o resultado do alinhamento — ou do desalinhamento — das forças que compõem o sistema.

Nesse sentido, o desafio do nosso tempo não é apenas produzir conhecimento, mas também reorganizar os vetores que orientam a sociedade.

Porque, no fim, o futuro não será definido apenas pelo que sabemos — mas pela direção que conseguimos construir coletivamente.

(*) Marcos Buckeridge, professor do Instituto de Biociências da USP 

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