(Foto: Marten Bjork/Unsplash)
A recente reportagem publicada pelo jornal Folha de São Paulo, assinada por Rafael Carielo, intitulada “Brasileiro trabalha menos que a média mundial”, afirmando que o brasileiro estaria entre os povos que menos se esforçam no trabalho obteve ampla repercussão nas mídias sociais e em espaços de debate público. O texto tinha, a seu favor, o que toda boa narrativa jornalística requer, um dado de aparência robusta, uma fonte internacional de prestígio e uma conclusão contraintuitiva suficientemente provocativa para mobilizar leitores. A fonte é o Global Working Hours, um alentado estudo de 95 páginas cobrindo aproximadamente 160 países, produzido por Amory Gethin e Emmanuel Saez, publicado em setembro de 2025 pelo National Bureau of Economic Research. O problema da reportagem, contudo, não reside nos dados em si, mas no modo como foram lidos e, sobretudo, no modo como foram apresentados ao público.
É necessário, dessa forma, examinar o que ocorre quando estatística descritiva é tratada como evidência causal, quando um ranking bruto é convertido em diagnóstico cultural, e quando a imprensa, ao simplificar instrumentos analíticos complexos, produz não esclarecimento, mas desinformação qualificada, aquela que é tanto mais perigosa quanto mais verossímil parece.
O ponto de partida analítico é elementar em qualquer curso introdutório de econometria, já que comparar médias brutas entre países estruturalmente distintos é metodologicamente insuficiente para inferir diferenças de comportamento. Trata-se de um problema clássico de viés por variável omitida. Quando se observa que trabalhadores de países de renda média apresentam, em média, indicadores de “esforço” menores do que trabalhadores de economias avançadas, duas interpretações são logicamente possíveis: a primeira, de que há uma diferença comportamental genuína entre populações; a segunda, de que a diferença observada é em função das condições estruturais em que o trabalho ocorre, tais como composição setorial, taxa de informalidade, nível de mecanização, acesso à tecnologia, carga de deslocamento, estrutura etária da força de trabalho e por aí vai. Optar pela primeira interpretação sem controlar a segunda não é jornalismo de dados, é uso decorativo da estatística.
O próprio working paper de Gethin e Saez, ao formular suas hipóteses e especificações, é cuidadoso quanto a esse ponto. Estudos internacionais dessa natureza trabalham com múltiplas variáveis de controle precisamente porque os autores reconhecem a heterogeneidade estrutural entre países. Entre os controles tipicamente recomendados nesse tipo de análise comparativa figuram o PIB per capita, a escolaridade média da força de trabalho, a taxa de desemprego, a estrutura etária, a proporção de emprego formal e a composição setorial da economia. Quando esses fatores são incorporados a modelos de regressão, o que se obtém não é mais a média bruta de cada país, mas o coeficiente residual associado a ele, ou seja, o quanto aquele país desvia do esperado, dado o seu contexto econômico e social. Esse é o indicador analiticamente relevante para qualquer comparação que pretenda medir diferenças de comportamento ou cultura. Não o ranking bruto.
Ao replicar a base de dados e aplicar os controles recomendados pela própria literatura, o resultado se altera significativamente, e o Brasil deixa de aparecer entre os países com menor “esforço” no trabalho e passa a apresentar desempenho compatível, ou mesmo superior, ao esperado para o seu nível de desenvolvimento. Dessa forma, o coeficiente associado ao país muda de direção. Esse resultado não é produto de manipulação estatística, nem de uma escolha ideológica de especificação, mas consequência direta de aplicar à análise o rigor metodológico que o próprio estudo original pressupõe. Tratar essa distinção como detalhe técnico seria o equivalente a afirmar que a diferença entre uma correlação e uma relação causal é irrelevante para o debate público, o que é, evidentemente, falso.
Existe ainda uma segunda camada de complexidade que a reportagem do jornal ignorou completamente, a natureza do dado subjacente ao estudo. Boa parte dos indicadores de “esforço” utilizados em pesquisas internacionais de economia do trabalho é construída a partir de autorrelato, questionários em que os próprios trabalhadores avaliam sua dedicação, intensidade e engajamento profissional. A economia comportamental acumulou, nas últimas três décadas, evidências robustas de que populações diferem sistematicamente na forma como respondem a perguntas subjetivas de avaliação pessoal. Culturas com maior tendência à autocrítica tendem a subestimar seu próprio desempenho em surveys, enquanto culturas com maior tendência à autoafirmação tendem a superestimá-lo. Sem ajustes para esse tipo de viés de resposta, o que exige instrumental metodológico específico, como ancoragem de vinhetas ou técnicas de comparação interpessoal calibrada, diferenças culturais no padrão de resposta podem ser sistematicamente confundidas com diferenças reais de comportamento. Publicar um ranking baseado em autorrelato sem mencionar essa limitação não é simplificação, é omissão.
Acrescente-se a isso a questão do tempo de deslocamento, há muito documentada na literatura brasileira sobre as condições de trabalho. Pesquisas de uso do tempo que incorporam o trajeto casa-trabalho como componente da jornada efetiva – critério metodologicamente defensável, uma vez que o deslocamento é custo direto do trabalho assalariado – mostram que o trabalhador brasileiro, especialmente o metropolitano, dedica ao trabalho e ao seu acesso uma carga semanal que rivaliza com a de economias desenvolvidas. A PNAD Contínua, assim como a maioria das pesquisas internacionais de força de trabalho, mede exclusivamente as horas trabalhadas no local de trabalho. Ao excluir o deslocamento, o indicador subestima sistematicamente a carga total imposta ao trabalhador de países com infraestrutura de mobilidade precária, condição que descreve com precisão a realidade das grandes metrópoles brasileiras, onde jornadas de duas a quatro horas de deslocamento diário são documentadas e frequentes. Rankings construídos sobre essa base comparativamente assimétrica penalizam estruturalmente os trabalhadores dos países menos desenvolvidos, não por trabalharem menos, mas por viverem em sistemas urbanos menos eficientes.
O problema, portanto, vai além do caso específico da reportagem sobre o esforço no trabalho, ele aponta para uma tensão estrutural entre o jornalismo de dados, que se expandiu vigorosamente na imprensa brasileira na última década, e o domínio efetivo dos instrumentos analíticos que esse jornalismo mobiliza. Dados quantitativos complexos, produzidos em contextos de pesquisa acadêmica, chegam às redações com toda a sua aparência de objetividade e rigor, mas frequentemente sem os elementos contextuais que dariam ao leitor as condições mínimas para avaliar a solidez das conclusões apresentadas. O resultado é uma paradoxal inversão epistemológica, haja vista que quanto mais sofisticado o dado, mais fácil parece ser tomá-lo como verdade incontestável, precisamente porque poucos leitores (e, às vezes, poucos repórteres) dispõem dos instrumentos técnicos necessários para questioná-lo.
Não se trata de atribuir má-fé à cobertura jornalística, pois rankings internacionais são sedutores porque são simples, e a simplicidade tem valor comunicativo inegável. O problema é quando a simplicidade comunicativa vem acompanhada de uma pretensão de completude analítica que o instrumento utilizado simplesmente não comporta. Um ranking descritivo informa, uma regressão controlada explica, a diferença entre os dois não é de grau, é de natureza. E quando o primeiro é apresentado com a autoridade do segundo, o leitor é induzido a uma conclusão que os dados, corretamente tratados, não sustentam.
O caso é particularmente relevante porque a narrativa do trabalhador brasileiro “preguiçoso” não é novidade, pois percorre décadas de debate público e tem sido instrumentalizada, em diferentes conjunturas, para justificar reformas trabalhistas, pressionar por flexibilização de direitos e naturalizar diferenciais salariais. A legitimação dessa narrativa por meio de dados internacionais de aparente solidez acadêmica não é, portanto, evento isolado, é a reedição contemporânea de um argumento antigo com roupagem estatística nova. A utilização seletiva de indicadores de produtividade setorial para construir conclusões sobre o comportamento geral da força de trabalho constitui erro metodológico que confunde a produtividade do trabalhador com o modelo organizacional imposto pelo empregador ou pela estrutura econômica em que opera.
A questão que fica, para o campo do jornalismo especializado, é de ordem deontológica e técnica ao mesmo tempo. Em que medida as redações estão equipadas para distinguir entre estatística descritiva e inferência causal? Que mecanismos de verificação metodológica são aplicados quando um dado quantitativo internacional é incorporado a uma reportagem de grande impacto? Existe, nas práticas editoriais das grandes publicações, algum protocolo de consulta a especialistas em metodologia, e não apenas em conteúdo temático, antes da publicação de análises baseadas em dados de alta complexidade? Essas perguntas não são retóricas, são, neste momento, genuinamente abertas.
O debate público sobre o trabalho no Brasil é legítimo, necessário e urgente. O país enfrenta transformações estruturais profundas no mercado de trabalho – precarização, uberização, informalidade crescente, desigualdade salarial persistente – que demandam análise rigorosa e cobertura qualificada. Entretanto, esse debate não é amparado por manchetes construídas sobre rankings metodologicamente frágeis, mas por um jornalismo capaz de distinguir o que os dados dizem do que parecem dizer, capaz de perguntar, antes de publicar, o que os autores do estudo efetivamente recomendam como interpretação, e capaz de explicar ao leitor, com honestidade intelectual, os limites do instrumento utilizado.
A diferença entre uma média e uma regressão pode parecer, à primeira vista, questão de especialistas, porém, neste caso específico, ela muda completamente a história que se conta sobre milhões de trabalhadores brasileiros. E histórias contadas com dados errados, ainda que involuntariamente, produzem consequências reais – políticas, institucionais e simbólicas – que os dados corretos, publicados depois, raramente conseguem desfazer com a mesma força. Essa assimetria entre o impacto do erro e o alcance da correção é, por si só, razão suficiente para que o jornalismo de dados trate a metodologia não como apêndice técnico, mas como condição de credibilidade.
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Ramsés Albertoni é Professor de Artes, Pesquisador de Pós-doutorado em Artes (PPGCA-UFF), Doutor em Artes (PPGACL-UFJF), Pesquisador do Grupo de Pesquisa Arte & Democracia.