Apesar de serem amplamente adotadas nos Programas de Gerenciamento de Riscos (PGRs) e em outras avaliações de segurança e saúde no trabalho, as matrizes de risco são frequentemente tratadas como ferramentas infalíveis, como se fossem capazes de traduzir riscos complexos em números exatos e decisões inequívocas. Essa visão, no entanto, é enganosa e pode ser perigosa, especialmente quando aplicada à avaliação de riscos psicossociais.
Quem chama atenção para essa questão é Baybutt, num artigo chamado “Designing Risk Matrices to Avoid Risk Ranking Reversal Errors”. Apesar da popularidade, as matrizes de risco têm limitações sérias que não podem ser ignoradas. Um dos principais problemas é a inversão de classificação de riscos, ou seja, situações em que a matriz acaba atribuindo prioridades erradas. Isso acontece porque um evento que tem uma chance muito pequena de acontecer, mas que seria extremamente grave se acontecesse, pode acabar sendo tratado como menos importante do que um problema mais simples, mas que acontece com mais frequência. Isso é um baita erro, principalmente porque a matriz calcula os riscos como se todos fossem comparáveis, quando, na prática, eles têm naturezas muito diferentes.
Outro ponto é a definição das faixas de severidade e probabilidade, que muitas vezes parece super organizada no papel, mas é totalmente subjetiva. Não existe uma regra fixa dizendo o que é “baixo”, “médio” ou “alto” para cada risco, e isso varia de empresa para empresa, de equipe para equipe. Além disso, essas faixas quase sempre se sobrepõem, o que significa que dois riscos muito diferentes podem acabar caindo no mesmo quadradinho da matriz.
O artigo também chama atenção para um detalhe que, à primeira vista, pode passar despercebido, mas que é muito importante: a diferença entre a forma como o risco acontece na vida real e como ele é representado dentro das matrizes. Na prática, o risco não muda de um valor para outro de maneira “aos pulos”, como se trocasse de uma caixinha para outra. Ele muda de forma contínua, como uma curva suave — que os especialistas chamam de curva hiperbólica. Já dentro da matriz, o que temos são divisões fixas e retas, que formam quadrados bem definidos, como se estivéssemos montando um tabuleiro de xadrez. O problema é que essa forma rígida de dividir os riscos não combina com a maneira como eles realmente se comportam. O risco pode estar “escorregando” bem no meio de duas faixas, e mesmo assim a matriz obriga que ele seja classificado dentro de um quadrado ou outro, o que pode causar erros. O próprio artigo explica que, por causa disso, até metade de uma mesma célula da matriz pode, na verdade, conter situações que deveriam ser tratadas de forma diferente. Ou seja, esse jeito de “encaixotar” o risco pode dar uma sensação falsa de que a avaliação está precisa, quando na verdade não está.
E não para por aí. O modelo que as matrizes usam para calcular o risco, aquele famoso “R = S x P” (risco = severidade vezes probabilidade), também é criticado. Segundo Baybutt, essa fórmula trata os riscos de maneira simplista demais. Ignora que as pessoas normalmente reagem de forma muito diferente a situações de risco extremo, mesmo que sejam raras. Segundo, desconsidera que, muitas vezes, severidade e probabilidade estão longe de ser independentes, e que certos riscos são fruto de interações complexas e até de efeitos acumulados ao longo do tempo.
Agora, se tudo isso já complica a avaliação de riscos mais “tradicionais”, imagine o estrago que isso faz quando tentamos usar uma matriz para analisar riscos psicossociais, como estresse, assédio, pressão no ambiente de trabalho ou conflitos interpessoais. Esses fatores não são tão fáceis de medir ou quantificar como se mede a altura de uma escada ou a pressão de um cilindro. São aspectos subjetivos, que variam de pessoa para pessoa e dependem muito do contexto e da cultura da organização.
Além disso, esses riscos não são isolados. Eles se acumulam com o tempo, se misturam, se reforçam. E não existe uma relação simples de “causa e efeito” que dê para encaixar numa tabela. Reduzir algo tão complexo a uma nota de gravidade 3 e probabilidade 2, por exemplo, pode dar uma falsa sensação de que está tudo sob controle, quando na verdade o problema pode ser muito mais sério.
No fim das contas, a grande lição é que as matrizes de risco são, sim, ferramentas úteis, mas longe de serem suficientes (principalmente quando se trata de saúde mental no trabalho). Ou seja, podem ser um bom começo, mas jamais devem ser o único critério de avaliação. O artigo deixa claro que elas precisam ser usadas com senso crítico e sempre combinadas com outras abordagens, principalmente aquelas que levam em conta a escuta, a percepção dos trabalhadores e a análise do contexto. A ideia aqui não é jogar fora as matrizes, mas lembrar que, quando se trata de riscos psicossociais, simplificar demais pode ser tão perigoso quanto não avaliar nada.
Para mais informações leia o artigo que serviu de referência para o texto:
TAIBI, Yacine; METZLER, Yannick A.; BELLINGRATH, Silke; NEUHAUS, Claus A.; MÜLLER, Andreas. Applying risk matrices for assessing the risk of psychosocial hazards at work. Frontiers in Public Health, v. 10, p. 965262, 2022. DOI: 10.3389/fpubh.2022.965262.
Os artigos reproduzidos neste blog refletem única e exclusivamente a opinião e análise de seus autores. Não se trata de conteúdo produzido pela RSData, não representando, desta forma, a opinião legal da empresa.
