MADRID 7 abr. (EUROPA PRESS) -
Se os astrobiólogos examinassem entre 40 e 80 exoplanetas e encontrassem um resultado "perfeito" de não detecção de vida, eles poderiam concluir com segurança que menos de 10 a 20% dos planetas semelhantes abrigam vida. Na Via Láctea, esses 10% corresponderiam a cerca de 10 bilhões de planetas potencialmente habitados.
Uma equipe de pesquisadores, liderada pelo Dr. Daniel Angerhausen, um físico do Grupo de Exoplanetas e Habitabilidade do Professor Sascha Quanz na ETH Zurich e afiliado ao Instituto SETI, chegou a essa conclusão considerando o que poderia ser aprendido sobre a vida no universo se estudos futuros não conseguissem detectar sinais de vida em outros planetas.
O estudo, publicado no The Astronomical Journal e realizado no âmbito do Centro Nacional Suíço de Competência em Pesquisa, PlanetS, baseia-se em uma análise estatística bayesiana para estabelecer o número mínimo de exoplanetas que devem ser observados para obter respostas significativas sobre a frequência de mundos potencialmente habitados.
Essa descoberta permitiria que os pesquisadores estabelecessem um limite superior significativo para a prevalência de vida no universo, uma estimativa que, até agora, permaneceu fora de alcance. No entanto, há uma desvantagem relevante em relação a esse resultado nulo "perfeito": toda observação tem algum nível de incerteza, portanto, é importante entender como isso afeta a solidez das conclusões que podem ser tiradas dos dados.
As incertezas em observações individuais de exoplanetas assumem diferentes formas: a incerteza de interpretação está ligada a falsos negativos, que podem corresponder à omissão de uma bioassinatura e à rotulação errônea de um mundo como desabitado, enquanto a chamada incerteza de amostra introduz vieses nas amostras observadas. Por exemplo, se planetas não representativos forem incluídos mesmo que não atendam a determinados requisitos acordados para a presença de vida.
FAZENDO AS PERGUNTAS CERTAS
"Não se trata apenas do número de planetas que observamos, mas de fazer as perguntas certas e da confiança que podemos ter em ver ou não ver o que estamos procurando", diz Angerhausen. "Se não formos cuidadosos e confiantes demais em nossa capacidade de identificar a vida, até mesmo uma pesquisa em grande escala poderá fornecer resultados enganosos.
Essas considerações são altamente relevantes para missões futuras, como a missão internacional Large Interferometer for Exoplanets (LIFE), liderada pela ETH Zurich. O LIFE tem como objetivo investigar dezenas de exoplanetas semelhantes à Terra em massa, raio e temperatura, estudando suas atmosferas em busca de sinais de água, oxigênio e até mesmo bioassinaturas mais complexas.
De acordo com Angerhausen e seus colaboradores, a boa notícia é que o número esperado de observações será grande o suficiente para tirar conclusões significativas sobre a prevalência de vida no ambiente galáctico da Terra.
Ainda assim, o estudo enfatiza que mesmo os instrumentos avançados requerem uma contabilidade e quantificação cuidadosas das incertezas e vieses para garantir que os resultados sejam estatisticamente significativos.
Para lidar com a incerteza da amostra, por exemplo, os autores destacam que perguntas específicas e mensuráveis, como "Que fração dos planetas rochosos na zona habitável de um sistema solar mostra sinais claros de vapor de água, oxigênio e metano?" são preferíveis à muito mais ambígua "Quantos planetas têm vida?".
A INFLUÊNCIA DO CONHECIMENTO PRÉVIO
Angerhausen e seus colegas também estudaram como o conhecimento prévio assumido - chamado de a priori na estatística bayesiana - sobre determinadas variáveis observacionais afetará os resultados de estudos futuros. Para isso, eles compararam os resultados da estrutura bayesiana com os obtidos usando um método diferente, conhecido como abordagem frequentista, que não inclui a priori.
Para o tamanho da amostra alvo de missões como a LIFE, a influência do a priori escolhido nos resultados da análise bayesiana é limitada e, nesse cenário, ambas as estruturas produzem resultados comparáveis.
Na ciência aplicada, as estatísticas bayesianas e frequentistas às vezes são interpretadas como duas escolas de pensamento opostas. Como estatístico, gosto de pensar nelas como formas alternativas e complementares de entender o mundo e interpretar as probabilidades, diz a coautora Emily Garvin, que atualmente é aluna de doutorado no grupo de Quanz.
Garvin concentrou-se na análise frequentista que ajudou a corroborar os resultados da equipe e a verificar sua abordagem e suposições. Pequenas variações nos objetivos científicos de uma pesquisa podem exigir métodos estatísticos diferentes para fornecer uma resposta confiável e precisa, diz Garvin. Queríamos mostrar como diferentes abordagens fornecem percepções complementares a partir do mesmo conjunto de dados e, dessa forma, apresentar um roteiro para a adoção de diferentes estruturas.
Esse trabalho demonstra a importância de formular as perguntas de pesquisa corretas, escolher a metodologia adequada e implementar projetos de amostragem cuidadosos para uma interpretação estatística confiável dos resultados de um estudo. "Uma única detecção positiva mudaria tudo", diz Angerhausen, "mas mesmo que não encontremos vida, poderemos quantificar o quão raros (ou comuns) podem ser os planetas com bioassinaturas detectáveis.
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