Determinism and Backcasting in Futures Studies– Resenha Crítica
Autores: Mattias Höjer e Lars-Göran Mattsson
Referência: HÖJER, Mattias; MATTSSON, Lars-Göran. Determinism and backcasting in futures studies. 1999. Disponível em: http://hdl.handle.net/10419/114346.
1 Objetivo da pesquisa
Höjer e Mattsson analisam os riscos de abordagens utilizadas nos estudos de futuros que extrapolam tendências históricas ou estabelecem relações causais simplificadas. Os pesquisadores discutem quatro exemplos relacionados ao transporte: os ciclos de mudança sociotécnica, a relação entre transporte e comunicação, a hipótese de tempo de deslocamento constante e a relação entre densidade urbana e consumo de gasolina. Também apresentam o backcasting e discutem sua relação com o forecasting e a modelagem matemática.
2 Metodologia
O trabalho desenvolve uma análise crítica de quatro abordagens utilizadas em estudos sobre o futuro dos transportes. Os pesquisadores examinam séries históricas, dados comparativos entre cidades, hipóteses explicativas e interpretações de relações estatísticas, questionando a confiabilidade dos dados, as premissas teóricas e as conclusões extraídas. Em seguida, discutem conceitualmente o backcasting, sua aplicação ao planejamento e o papel dos modelos matemáticos na análise dos caminhos necessários para alcançar futuros desejáveis.
3 Principais resultados
Os pesquisadores argumentam que tendências históricas e correlações não devem ser interpretadas automaticamente como leis capazes de determinar o futuro. Os quatro exemplos examinados apresentam limitações relacionadas à simplificação dos mecanismos sociais, à qualidade dos dados e à dificuldade de distinguir correlação de causalidade. Quando utilizadas sem análise crítica, essas abordagens podem reforçar trajetórias existentes e ocultar alternativas de desenvolvimento.
Como alternativa, Höjer e Mattsson apresentam o backcasting, uma abordagem que parte de uma imagem de futuro desejável e investiga quais mudanças, decisões e condições seriam necessárias para alcançá-la. Sua contribuição é especialmente relevante quando as tendências identificadas apontam para resultados indesejáveis e as soluções convencionais se mostram insuficientes.
Os pesquisadores, contudo, não propõem abandonar o forecasting nem a modelagem matemática. O forecasting ajuda a identificar a possibilidade de que metas não sejam alcançadas; o backcasting permite formular cenários alternativos; e os modelos matemáticos podem contribuir para avaliar a viabilidade desses cenários e os caminhos para sua realização.
4 Considerações finais
O artigo contribui para os estudos de futuros ao questionar o determinismo presente em interpretações simplistas de tendências e de relações estatísticas. Sua principal contribuição está em mostrar que compreender possíveis trajetórias futuras exige examinar os mecanismos que as produzem, as premissas das análises e as possibilidades de intervenção.
O backcasting amplia o espaço de reflexão ao permitir que o planejamento parta de objetivos desejáveis, em vez de se limitar à continuidade do ambiente atual. Entretanto, os próprios pesquisadores ressaltam que a construção de cenários não basta: é necessário analisar sua viabilidade e identificar ações concretas a serem implementadas. Assim, o texto defende uma abordagem crítica e integrada, na qual projeções, cenários e modelos desempenham funções distintas e complementares.
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