Martin Short disse que 98% é fracasso. O que a pesquisa de Simonton diz sobre isso

Resposta curta: no documentário Marty, Life Is Short, Martin Short diz a John Mulaney que 98% do ofício é fracasso, segundo o Whats on Netflix. Outra resenha o cita falando em 80%, então o número é de ofício, não de estatística. A pesquisa sobre carreiras criativas aponta algo parecido: a taxa de acerto por obra tende a ficar estável ao longo da carreira (segundo um resumo do artigo de Simonton de 1997), e o que muda é quantas tentativas a pessoa faz. Isso vale como hipótese de trabalho, não como garantia de que mais volume gera mais resultado.

O caso: a frase dita a Mulaney

No documentário da Netflix sobre Martin Short, há uma cena em que John Mulaney lamenta o desempenho da sitcom Mulaney, que teve vida curta e na qual Short atuou. Segundo o Whats on Netflix, a resposta foi: "John, this is what it is. 98% of it is failure. This is what the job is". Em tradução livre: é assim mesmo, 98% é fracasso, esse é o trabalho.

Em outra fonte, a resenha do site Original Cin, a frase aparece com outro número: "My career has been 80 percent failure and I think those are pretty good odds". Ou seja, minha carreira é 80% fracasso e acho que são boas chances. Uma terceira resenha, do The Banner, cita 90%, mas sem apresentar como fala direta. Três fontes, três números. A leitura honesta é que Short usa a porcentagem como figura de linguagem para dizer "errar é a regra do ofício". Ninguém contou os projetos dele.

Uma versão que circula diz que ele chamou 2% de "ótima chance". Não encontrei essa formulação em nenhuma das fontes que li. O que encontrei foi "boas chances" ligado ao número de 80%. Por isso este artigo não usa os 2%.

O mecanismo: a regra das chances iguais

O psicólogo Dean Keith Simonton formulou, no artigo "Creative productivity: A predictive and explanatory model of career trajectories and landmarks" (Psychological Review, 1997), a ideia conhecida como regra das chances iguais. Na descrição de Friis-Olivarius e Christensen (2019), ela diz que "o número de ideias bem-sucedidas é proporcional ao número de ideias geradas". Pela regra, a proporção de acertos sobre o total de obras é aproximadamente estável ao longo da carreira.

Uma ressalva importante sobre a minha leitura: não consegui abrir o texto integral de 1997. O que descrevo vem de um resumo do artigo, escrito por Jim Davies, que afirma que a proporção de obras importantes sobre o total produzido é estável na carreira e que a relação entre quantidade e qualidade é forte, mas não perfeita (correlação entre 0,5 e 0,7). O mesmo resumo traz uma frase que ajuda a não romantizar o volume: quanto mais produtos, mais produtos bem-sucedidos, e também mais produtos malsucedidos.

Quem	O que a fonte diz	Como eu li
Simonton (1997), via resumo de Davies	A proporção de acertos sobre o total é estável na carreira	Afirmado por resumo, sem confirmação no texto integral
Friis-Olivarius e Christensen (2019)	Os testes da relação entre quantidade e qualidade dão resultados mistos, com casos de relação positiva, nenhuma e até negativa	Lido; ressalva importante sobre a regra
Sinatra e colegas (2016)	O trabalho de maior impacto cai em posição aleatória na sequência de publicações	Lido; base de 2.887 físicos, mais outros campos
Liu e colegas (2018)	Os acertos vêm em sequências ("hot streaks"), sem mudança detectável no volume	Lido; artistas, diretores de cinema e cientistas

O que dois estudos grandes complicam

Dois estudos de grande escala dão corpo à parte "aleatória" da ideia, e um deles a complica.

Sinatra, Wang, Deville, Song e Barabási (2016, Science) analisaram as carreiras de 2.887 físicos, além de dados de outros campos. Acharam que o impacto, medido por publicações influentes, se distribui de modo aleatório dentro da sequência de publicações de cada cientista. O modelo deles inclui um fator Q, individual e estável, que não depende do estágio da carreira. E tem uma conclusão que tempera o entusiasmo com volume: os autores escrevem que aumentar a produtividade, sozinha, não eleva muito a chance de um trabalho de impacto muito alto. Esse tipo de acerto pede Q alto e sorte.

Liu, Wang, Sinatra, Giles, Song e Wang (2018, Nature) estudaram artistas, diretores de cinema e cientistas. Acharam que os acertos de cada carreira se agrupam em sequências: pelo menos uma "hot streak" em 91% dos artistas, 82% dos diretores e 90% dos cientistas. Essa sequência surge em ponto aleatório da carreira e não vem acompanhada de mudança detectável no volume de produção. Ou seja, a taxa de acerto não é perfeitamente constante: há períodos em que a pessoa acerta bem acima da própria mediana, sem que ela tenha produzido mais.

Junte as peças. Simonton, na leitura de Davies, descreve uma taxa estável por tentativa. Sinatra mostra que o momento do melhor trabalho é imprevisível. Liu mostra que o acerto vem em ondas. Os três apontam na mesma direção: não dá para prever qual tentativa vai funcionar, e a senioridade, por si só, não garante uma taxa melhor.

O que a história costuma errar

• "98% é uma estatística de Martin Short." É uma fala de ofício, e outra resenha o cita com 80%.
• "A pesquisa provou que quem tenta mais acerta mais." A relação é positiva, mas os estudos que a testam têm resultados mistos, e Sinatra mostra que volume sozinho não eleva muito a chance de um acerto enorme.
• "Todo mundo tem a mesma taxa de acerto." A regra descreve a taxa dentro de uma carreira. Entre pessoas, o modelo de Sinatra prevê fatores Q diferentes.
• "Os acertos aparecem isolados." Em Liu e colegas, eles aparecem em sequência.
• "A prova veio de gente comum." Friis-Olivarius e Christensen observam que quase todo o trabalho sobre a regra vem de pessoas de alto desempenho.

Uma conta para dimensionar a amostra

Exemplo ilustrativo, cálculo próprio, supondo tentativas independentes e taxa de acerto fixa (suposição simplificadora, que as pesquisas acima não garantem). Se a chance de acerto de cada tentativa fosse de 10%, a probabilidade de ter pelo menos um acerto em 5 tentativas seria de cerca de 41%, e em 20 tentativas, de cerca de 88%. Se a chance fosse de 2%, seriam cerca de 10% em 5 tentativas, e seria preciso por volta de 35 tentativas para chegar perto de 50%. Os números não são da eBuz nem de ninguém: servem só para mostrar que, com chance baixa, cinco tentativas dizem pouco.

O que isso muda no seu negócio

Tudo abaixo são hipóteses a testar, não promessas de resultado.

1. Conte tentativas, não só acertos. Mantenha um registro simples: o que foi publicado, a data, a métrica que importa (resposta, clique, venda, resposta de leitor). Sem denominador, 98% de fracasso vira sensação.
2. Defina antes quantas tentativas valem um julgamento. Se uma peça rara costuma acertar uma em dez, decidir depois de cinco é decidir com pouco dado. Escreva o número antes de começar.
3. Varie uma coisa por vez. Mudar título, ângulo e formato juntos impede de saber o que fez diferença. Troque um elemento e anote.
4. Compare com a sua própria linha de base. A taxa é sua, da sua audiência e do seu tema. Comparar com a de outra pessoa não diz nada. Veja também 10 testes da oferta.
5. Olhe a sequência. Se os acertos vêm em ondas, como em Liu e colegas, uma semana ruim após uma boa não é veredito. Revise por janelas de várias peças, não por peça.

Para o lado do aprendizado deliberado, leia também o mito das 10.000 horas e a prática deliberada.

Quando NÃO usar essa lição

• Quando a tentativa tem custo alto ou irreversível. Repetir é barato num post e caro em obra, contratação ou promessa feita a cliente.
• Quando você repete sem registrar. Volume sem registro é só barulho. A taxa só vale se você mede.
• Quando o erro é sistemático. Se todas as tentativas falham pelo mesmo motivo (oferta errada, público errado), mais tentativas repetem o erro. Nesse caso, mude a causa antes de contar.
• Quando a regra é lida como lei. Os estudos de quantidade e qualidade têm resultados mistos, e a base dominante é de pessoas de alto desempenho.
• Quando o objetivo é um único acerto enorme. Segundo Sinatra e colegas, volume sozinho não eleva muito essa chance.

Fontes

• Whats on Netflix, 10 revelações do documentário Marty, Life Is Short: a fala de Short a Mulaney, com o número de 98%.
• Original Cin, resenha do documentário: a versão de 80% e "boas chances", e a sitcom de vida curta.
• The Banner, resenha do documentário: a cena com Mulaney e o número de 90%, que não é apresentado como fala direta.
• Simonton, lista de publicações (UC Davis): a referência de 1997 (Psychological Review, 104, 66-89).
• Resumo de Jim Davies sobre Simonton (1997): a proporção estável de acertos e a correlação entre quantidade e qualidade (resumo, não o texto integral).
• Friis-Olivarius e Christensen (2019), Frontiers in Psychology: a definição da regra e os resultados mistos.
• Sinatra e colegas (2016), Science: impacto aleatório na sequência e limite do volume.
• Liu e colegas (2018), Nature: sequências de acertos sem mudança de volume.

Para continuar, veja os outros casos do Swipe File e o Mapa de Contexto da eBuz.