Em diversos campos, desde a ciência até a indústria, a precisão e a acurácia são dois termos fundamentais frequentemente utilizados para descrever o desempenho de medidas e sistemas de medição.

Apesar de serem frequentemente usados de forma intercambiável, esses termos têm significados distintos e capturam aspectos diferentes da qualidade das medições. Especialmente no setor antifraude, é importante entender o que cada um deles significa.

Confira aqui a definição de acurácia e a definição de precisão para entender como as ferramentas antifraude funcionam.

Acurácia e precisão: como definir?

Para entender a diferença entre acurácia e precisão, é essencial compreender as definições de ambos os termos.

O que é acurácia?

O termo “acurácia” tem sua origem na palavra accuracy em inglês. No contexto brasileiro, o conceito ganhou destaque principalmente nas áreas de Física e Matemática, onde passou a ser utilizado para descrever a proximidade entre um resultado experimental e seu valor real. Quanto maior a acurácia, mais autêntico é o resultado.

A acurácia refere-se à proximidade entre o resultado de uma medição e o valor real ou verdadeiro da grandeza medida. Em outras palavras, uma medição é considerada precisa quando está próxima do valor real, indicando que há uma baixa margem de erro sistemático.

Ao aplicarmos esse conceito na tecnologia, a acurácia refere-se à proximidade entre um resultado experimental e o valor de referência real, determinando assim o grau de exatidão. Em termos simples, a acurácia é uma medida que quantifica o nível de erro entre um valor desejado ou ideal e um valor real ou medido.

O que é precisão?

A precisão, por outro lado, refere-se à consistência e repetibilidade das medições. Uma medição é considerada precisa quando resultados semelhantes são obtidos em medições repetidas, independentemente de quão próximos esses resultados estejam do valor verdadeiro.

Em resumo, a precisão destaca a capacidade de um método de produzir resultados consistentes e confiáveis.

Diferença entre acurácia e precisão

A precisão refere-se ao grau de variação que surge a partir de diferentes medições. Em outras palavras, um processo é considerado mais preciso quando há uma menor variação entre os valores obtidos em diferentes medições.

Por outro lado, a acurácia combina tanto a exatidão quanto a precisão. Isso significa que, na acurácia, os resultados de uma experiência não apenas precisam ser consistentes entre si, mas também devem estar próximos do valor de referência ou real utilizado como base.

As definições desses termos podem variar dependendo do contexto. No entanto, ao analisarmos de maneira mais abrangente, o conceito está mais diretamente relacionado à exatidão. Em essência, ele representa a proximidade de um instrumento de medição com a realidade, indicando quão próximo o resultado está do valor real em uma dada situação.

Exemplo de acurácia e de precisão

Para compreender melhor as distinções entre acurácia e precisão, considere o exemplo de um arqueiro que está mirando um alvo. Se os tiros do arqueiro atingem todos o centro do alvo, então suas medições são precisas.

No entanto, se todos os tiros atingem um ponto distante do centro, mas estão agrupados entre si, então as medições são precisas, mas não acuradas. A acurácia exigiria que os tiros estivessem agrupados no centro do alvo.

Acurácia e precisão: para que servem?

Tanto acurácia quanto precisão desempenham papéis cruciais em diversos campos, desde laboratórios científicos até linhas de produção industrial.

A acurácia tem como principal objetivo avaliar o quão próximo uma medição ou resultado apresentado por um instrumento de medição está da realidade. Sua finalidade central reside na verificação do nível de exatidão em diversos processos e sistemas tecnológicos.

Essa avaliação pode ser expressa numericamente em uma escala de 0% a 100%, proporcionando uma medida clara do quão fiel e preciso é o desempenho do instrumento ou do processo em questão.

Na pesquisa científica, a acurácia é vital para garantir que as medições reflitam com precisão os fenômenos estudados. Se as medições não são acuradas, os resultados da pesquisa podem levar a conclusões equivocadas.

Por outro lado, a precisão é crucial para garantir a replicabilidade dos experimentos, permitindo que outros pesquisadores obtenham resultados semelhantes ao repetir o experimento.

Na indústria, especialmente em setores como a manufatura, a precisão é essencial para garantir a consistência na produção. Equipamentos de medição precisos são necessários para monitorar e controlar processos, garantindo que produtos atendam às especificações de qualidade.

A acurácia, por sua vez, é importante para garantir que os produtos finais atendam aos padrões e expectativas do mercado.

Níveis de acurácia

• 0% a 30%: Baixa acurácia, indicando incerteza e alto risco de resultados inconsistentes. Evitar em validações críticas, como identidade.
• 30% a 90%: Acurácia média, com riscos moderados de discrepâncias em relação aos valores reais. Pode ser adotada dependendo do contexto e do impacto do erro.
• 90% a 100%: Alta acurácia, representando precisão elevada e baixo risco. Recomendado, especialmente em validações críticas, onde a exatidão é crucial, como no processo de validação da identidade do usuário. A partir de 90%, os resultados podem ser considerados aprovados, com menor susceptibilidade a variações em relação à referência real.

Principais desafios na busca por acurácia e precisão

Alcançar alta acurácia e precisão nem sempre é uma tarefa simples. Diversos fatores podem influenciar a qualidade das medições, incluindo calibração inadequada de instrumentos, interferências ambientais e erros sistemáticos. O equilíbrio entre acurácia e precisão também é uma consideração importante, uma vez que melhorar a precisão pode resultar em medições menos acuradas e vice-versa.

Em resumo, enquanto acurácia e precisão são frequentemente usadas de maneira intercambiável, é crucial reconhecer suas distinções. A acurácia destaca a proximidade dos resultados em relação ao valor verdadeiro, enquanto a precisão destaca a consistência e repetibilidade das medições. Ambas são vitais em campos que dependem de medições confiáveis, como ciência e indústria, e alcançar o equilíbrio adequado entre esses dois aspectos é essencial para garantir a qualidade e confiabilidade dos resultados.

Acurácia e precisão da biometria de voz

A biometria de voz da Minds Digital possui alta acurácia, sendo uma solução antifraude segura e de baixa fricção. Algumas razões para essa alta precisão incluem:

• Características distintivas: A voz humana possui características distintivas, como padrões de entonação, ritmo, velocidade da fala, e até mesmo características físicas da anatomia vocal, como formato das cordas vocais. Essas características são únicas para cada indivíduo e contribuem para a singularidade da biometria de voz.
• Estabilidade ao longo do tempo: A voz de uma pessoa tende a ser relativamente estável ao longo do tempo, mesmo com mudanças naturais relacionadas à idade. Isso contribui para uma consistência na biometria de voz, facilitando a identificação precisa ao longo do tempo.
• Facilidade de aquisição: A biometria de voz é facilmente adquirida sem a necessidade de dispositivos intrusivos. A captura da voz pode ser feita de maneira não invasiva e, muitas vezes, sem que o usuário perceba, o que facilita sua aceitação e uso.
• Resistência a fraudes: A autenticidade da biometria de voz é difícil de ser comprometida por métodos fraudulentos. Tentativas de imitação da voz são complexas devido à variedade de características que precisam ser reproduzidas com precisão.
• Tecnologias avançadas de processamento de sinal: O avanço nas tecnologias de processamento de sinal e aprendizado de máquina contribui para a melhoria da precisão na identificação de padrões vocais, permitindo sistemas de biometria de voz mais sofisticados.

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