Só deixando um adendo para as pessoas que não entendem como funcionam esses e... · maniero

Só deixando um adendo para as pessoas que não entendem como funcionam esses estudos.

A primeira coisa que a pessoa precisa saber é que estudo não prova nada. A não ser quando há uma prova embutida nele, mas isso é raro.

Boa parte dos estudos são criados para fazer volume, para obter pontuação em área acadêmica. Ou então são encomendados por alguém que tem algum interesse que quer mostrar para as pessoas e dizer: "olha tem um estudo que mostra que é tal coisa".

Muitos estudos são extremamente furados, com critérios ou dados ruins, principalmente agora que muitos são feitos com IA.

Sabe estudo que pede a opinião das pessoas, pois bem, as pessoas respondem coisas que não são a realidade, especialmente em alguns países como o Brasil onde tem um caso famosos que não vou trazer aqui mas terminou com a frase "Brasileiro não sabe responder pesquisa".

Existe uma quantidade razoável de estudos fraudulentos. Alguns possuem erros crassos.

Um estudo pode estar escondendo uma série de informações importantes para avaliar aquilo como algo viável. Pode ser por "sacanagem" ou só escolhas erradas que o pesquisador fez.

Estudo bom é aquele que é publicado em revistas confiáveis, que se abe que não vende espaço, e que seja confirmado por outros estudos independentes com mesmo resultado, mesmo usando outra metodologia. Isso é raro de acontecer.

Na verdade, não é incomum aparecer um estudo que refuta um estudo.

Tem estudos que podem ser lidos por alguém experiente e notar algumas falhas, lembrar de outros estudos que invalidam este. A maioria das pessoas não possui essa capacidade até por não estarem acostumadas a ler estudos, muitas vezes só lê alguém comentando o estudo.

Sabe aquele negócio de estudo que diz que o ovo faz e outro que diz que faz mal. Ambos estão certos, e vale para qualquer coisa, vinho, produtos não comestíveis, etc. Tem estudo para "provar" tudo. Você pode criar um estudo e já direcionar o que quer. Mesmo não fazendo isso pode achar divergências reais de outros estudos.

Mas a questão pior não é estudos divergentes, mas como você fica sabendo deles. Sem ler e saber interpretar bem o estudo, fica à mercê de quem fez o resumo, que pode dar uma ideia mais equivocada ainda. A imprensa não tem costumo de adotar rigor científico, ela costuma simplificar para ser acessível à população, mesmo sem querer, acabam desinformando.

O texto acima não deixa tão claro o que é resumo do estudo e o que não é.

Algumas informações precisam de muito mais validações, alguns dados parecem falsos (não que seja de propósito) dentro da experiência de mais de 40 anos na área que eu tenho e boa parte dedicada em estudar linguagens, e vendo estudos que dizem o contrário. Tem vários estudos que mostram que no longo prazo linguagens mais robustas, que exigem que o código mostre melhor a intenção, acabam sendo mais produtivos. Ou seja, nese caso Python se dá realmente muito bem para fazer scripts e soluções de baixa manutenção, mas o jogo vira se vai ter muita manutenção. Não sei se Rust, mas Java ou C# ganham com muita facilidade de Python.

De qualquer forma a comparação parece descabida porque você só vai usar Rust, se você é um desenvolvedor profissional com P maiúsculo, se voê preciso não só de efiências, mas pr incipalmente previsibilidade de execucão e/ou acesso em nível mais baixo. Python serve a outros propósitos nunca será usado onde Rust é a opção certa. Note que eu sei que algumas pessoas usam Rust onde deveria usar Kotlin, Swift ou outra coisa, aí é outro problema.

O mesmo pode ser dito de Python, é uma linguagem criada para fazer scripts, não mais que isso. A sua evolução permitiu que pudesse ser usada em outras aplicações, em alguns casos até complexas, mas não quer dizer que ela seja ideal, ou seja, da mesma forma que a pessoa usa Rust porque é a linguagem "xodó" dele, mesmo que não precise das características que a linguagem oferece para aquela aplicação, as pessoas fazem o mesmo com Python e usam "para tudo" porque é o "xodó" dela.

Ou seja, o estudo já começa ruim em ser irrelevante para uma escolha puramente técnica.

E eu não tenho muita coisa contra a pessoa usar a linguagem "xodó" dela, desde que por ser um "xodó" a pessoa se dedique imensamente a ela e saiba extrair o último pingo de suco dela, que não atrapalhe de forma alguma o projeto em todos os sentidos, especialmente no longo prazo (na maioria dos casos) e a escolha seja feita com ciência absoluta que o componente "xodó" pesou muito na decisão.

Sempre se pergunte:

O que o estudo não está mostrando?
Por qual motivo não visível ele foi feito?
Ele foi feito com todo o rigor científico?
Ele é apoiado de outras formas?

Para finalizar os itens 3 e 4 precisariam de dados confiáveis para serem válidos, aquilo parece um chute completo, inclusive porque eu já vi estudos que as escolha de linguagem muda muito a taxa de bugs, e até é um dos motivos que Rust foi criada. E lembre-se que entregar rápido é diferente de fazer manutenção rápida, e também não esqueça que a maioria dos softwares gasta muito mais tempo fazendo manutenção.

Farei algo que muitos pedem para aprender a programar corretamente, gratuitamente (não vendo nada, é retribuição na minha aposentadoria) (links aqui).

Alguns comentários:

Primeiro - a ideia desse post era muito mais falar "linguagens não são balas de prata" do que de fato comparar as linguagens, mas Python e Rust são de fato comparáveis em alguns cenários. Ambas são linguagens de propósito geral, as duas são usadas pra fazer APIs por exemplo. Claro que Rust é melhor que Python em várias aplicações, mas existem tradeoffs, não é bala de prata diferentemente do que dizem.

Segundo - falar que estudos podem ser falhos está tecnicamente correto, mas realmente não é útil. Seria mais útil analisar a metodologia e os dados, como foi feito, quais foram os resultados. Até isso ser feito, um estudo que pode ser reproduzido pegando os mesmos dados e seguindo a metodologia sempre vai ser mais confiável que evidência anedótica.

Um segredo: eu fui ler os estudos pensando "linguagens mais simples certamente são mais produtivas, mas são piores pra manter e geram mais bugs" - as evidências dizem que processo importa muito mais que a linguagem.

"os itens 3 e 4 precisariam de dados confiáveis para serem válidos" - novamente, o estudo tá aí. Os dados tão aí, a metodologia, os resultados. Você pode reproduzir. Pode questionar a metodologia, não os resultados (já que eles são reproduzíveis).

Acho que vale a pena ler de fato o estudo e não só o meu post, talvez te dê uma luz maior.

Edit: acabei de perceber que eu não linkei esse estudo específico no post, erro meu. De fato ficou estranho falar "um estudo tal" sem citar a fonte. Deu ruim quando tava traduzindo, esqueci de linkar esse aqui (no blog tá linkado). Bem, aqui está o estudo pra você criticar a metodologia em vez dos resultados se quiser.