Dados indígenas nativos: as primeiras evidências arqueológicas
Uma nova pesquisa publicada na revista American Antiquity, referência em arqueologia da América do Norte, apresenta evidências sólidas de que os dados mais antigos conhecidos foram criados e usados por caçadores-coletores indígenas americanos há mais de 12.000 anos. Essas descobertas provêm das Grandes Planícies Ocidentais, no final da última Era do Gelo, e antecedem em milhares de anos os dados mais antigos datados da Idade do Bronze em sociedades do Velho Mundo.
Jogos de azar e dados: raízes profundas na cultura indígena americana
A pesquisa, liderada pelo doutorando Robert J. Madden da Colorado State University, demonstra que os dados, os jogos de azar e as apostas possuem raízes profundas nas culturas indígenas americanas, remontando a pelo menos 12 milênios. Os primeiros exemplos vêm de sítios do período Folsom, no Último Pleistoceno, nos estados de Wyoming, Colorado e Novo México. Além disso, esses artefatos são mais de 6.000 anos mais antigos que dados similares encontrados no Velho Mundo.
Madden afirma que, contrariando a visão tradicional, que atribui os dados e a probabilidade ao Velho Mundo, o registro arqueológico mostra que grupos indígenas antigos criavam objetos para gerar resultados aleatórios e os utilizavam em jogos estruturados, milhares de anos antes do anteriormente reconhecido.
Como eram os dados da Era do Gelo?
Os espécimes mais antigos datam de aproximadamente 12.800 a 12.200 anos atrás. Diferentemente dos dados modernos de seis faces, esses artefatos eram peças de dois lados chamadas “lotes binários”. Eles foram cuidadosamente moldados em ossos, assumindo formas pequenas, portáteis e levemente arredondadas, geralmente ovais ou retangulares, para serem lançados juntos sobre uma superfície.
Cada peça apresentava dois lados distintos, diferenciados por cor, textura ou desenhos, semelhantes à face moeda com “cara” e “coroa”. Um lado funcionava como “face de contagem”. Ao serem lançadas, as peças caíam mostrando um ou outro lado, produzindo um resultado binário com dois possíveis desfechos. Durante o jogo, lançavam-se várias peças simultaneamente, e o resultado dependia da quantidade que caía com a face de contagem para cima.
Segundo Madden, esses dados são ferramentas simples e elegantes, mas evidenciam uma intenção clara: não são subprodutos casuais do trabalho com ossos, e sim objetos projetados para gerar resultados aleatórios.
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Nova metodologia para identificação de dados antigos
Para além de suposições, o estudo apresenta um método morfológico baseado em atributos que consiste em uma lista estruturada de características físicas para identificar dados em coleções arqueológicas. Esse método baseia-se na análise comparativa de 293 conjuntos de dados históricos indígenas americanos registrados pelo etnógrafo Stewart Culin em seu monográfico de 1907, Games of the North American Indians.
Com essa abordagem, os pesquisadores revisitara artefatos anteriormente classificados como possíveis “peças de jogo” ou mesmo ignorados. Aplicando critérios consistentes, Madden conseguiu confirmar se tais objetos atendiam ou não à definição de dados.
Frequentemente, os itens já eram conhecidos há décadas, porém nunca avaliados dentro de um padrão mais amplo. Com esse novo método, o estudo identificou mais de 600 dados diagnósticos e prováveis provenientes de sítios que abrangem todos os grandes períodos da pré-história norte-americana, desde o Último Pleistoceno até após o contato europeu.
Os exemplos mais antigos foram ainda analisados diretamente em coleções de museus, como o Smithsonian Institution, o University of Wyoming Archaeological Repository e o Denver Museum of Nature and Science.
Repensando a origem da probabilidade
Os jogos com dados são frequentemente considerados a interação humana estruturada mais antiga com a aleatoriedade, servindo de base para o desenvolvimento da teoria da probabilidade. Além disso, essa descoberta desafia as concepções tradicionais e abre novas perspectivas sobre a antiguidade da cultura indígena americana.
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Matéria original: https://www.sciencedaily.com/releases/2026/04/260402042731.htm
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