Anal Decis Gerenciais - Aula 06

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Aula 06: Vieses de Decisão: alguns exemplos 
 
Objetivo: O objetivo desta aula é apresentar alguns exemplos relacionados aos vieses de 
decisão provenientes do uso das heurísticas de julgamento e dos impactos da Teoria dos 
Prospectos. 
 
6.1 Julgamento probabilístico 
6.1.1 Heurística da disponibilidade 
a) Facilidade de lembrança: muitas pessoas respondem que voar em um jato 
comercial é muito mais arriscado do que dirigir um carro. A tendência da mídia de 
imprimir sensacionalismo a desastres de avião contribui para essa percepção. Na 
verdade, o histórico de segurança nos vôos é muito mais favorável do que o da direção 
de automóveis. Assim, essa situação demonstra que um evento particularmente vívido 
influenciará, sistematicamente, a probabilidade atribuída àquele tipo de acontecimento, 
no futuro, por um indivíduo. Este viés ocorre devido ao fato de que eventos vívidos são 
mais facilmente lembrados e, conseqüentemente, estão mais disponíveis na memória 
quando da realização de julgamentos. 
Bazerman discute um outro exemplo disso. Consideremos o seguinte: uma 
compradora de roupas femininas para uma importante cadeia de lojas de departamento 
está avaliando suas necessidades de aquisição em termos de calçados. A fim de atender 
à demanda por calçados informais, ela precisa escolher entre uma marca já testada e de 
grande saída de tênis e uma linha mais nova de sapatilhas. A compradora lembra-se de 
ter visto várias amigas usando sapatilhas em uma festa recente e conclui que a demanda 
pelas mesmas está crescendo. Ela decide encomendar mais sapatilhas e reduzir o pedido 
dos tênis historicamente populares. Ao fazer sua escolha, a compradora enviesou sua 
decisão de encomenda com base em dados limitados e na facilidade com que lhe vieram 
à mente. A compradora julgou a demanda por sapatilhas por meio da disponibilidade de 
sua lembrança de uma festa recente. Sob a influência desse viés, diminuirá 
consistentemente a probabilidade de que ela venha a comprar os calçados mais 
freqüentemente usados com os quais ela tende a não ter contato social - embora a 
demanda agregada por este tipo de modelo alternativo possa vir a ser maior. 
Kahneman, Slovic e Tversky citam evidências desse viés obtidas em um estudo 
de laboratório em que se lia para os indivíduos listas de nomes de personalidades 
conhecidas de ambos os sexos, sendo-lhes solicitado que determinassem se as listas 
continham mais nomes masculinos ou femininos. Foram apresentadas diferentes listas 
aos dois grupos. Um recebeu listas contendo nomes de mulheres relativamente mais 
famosas do que os homens na lista, mas que incluía, no total, maior número de nomes 
masculinos. O outro grupo recebeu listas ostentando os nomes de homens relativamente 
mais famosos dos que as mulheres na lista, mas incluindo, no total, mais nomes 
femininos. Em ambos os casos, os sujeitos opinaram, incorretamente, que o sexo ao 
qual correspondia o maior número de personalidades era o de maior presença. 
Ainda segundo os autores, existem muitos exemplos advindos do ambiente de 
decisões gerenciais. Na qualidade de agente de compras, uma pessoa tinha que escolher 
um dentre diversos possíveis fornecedores. Ele escolheu a firma cujo nome lhe era mais 
familiar. Posteriormente, veio a descobrir que a proeminência do nome resultava de uma 
recente publicidade negativa relativa a uma extorsão praticada quanto aos recursos das 
empresas suas clientes. 
Os gerentes que realizam avaliações de desempenho são vítimas freqüentes da 
heurística da disponibilidade. Trabalhando com a memória, as circunstâncias vívidas e 
mais facilmente recordadas em relação a determinado empregado parecerão ser mais 
numerosas e irão, dessa forma, pesar mais acentuadamente na avaliação de seu 
desempenho. Os gerentes dão, ainda, um peso maior ao desempenho durante os três 
meses anteriores à avaliação do que ao dos nove meses anteriores do período anual 
correspondente. 
Muitos consumidores ficam aborrecidos com a exposição continuada às 
mesmas mensagens de propaganda e muitas vezes estranham o fato de que o anunciante 
não dê informação mais útil, sem repeti-Ia tantas vezes. Afinal de contas, somos 
espertos o suficiente para compreendê-la desde a primeira vez. Infeliz-mente, já se 
comprovou que tanto a freqüência quanto a vividez da mensagem afetam nossos hábitos 
de compra. Este bombardeamento com mensagens repetidas e desprovidas de 
informação faz com que o produto seja mais facilmente lembrado e é, freqüentemente, a 
melhor maneira de nos induzir a comprá-lo. 
Um outro exemplo do dia-a-dia das pessoas, mostrado por Kahneman, Slovic e 
Tversky é que, se tivermos efetivamente testemunhado uma casa pegando fogo, o 
impacto sobre nossa avaliação da probabilidade de tais acidentes é possivelmente maior 
do que aquele ao se ler sobre um incêndio no jornal local. Um outro exemplo é o mau 
uso da heurística da disponibilidade na avaliação sobre os riscos percebidos da energia 
nuclear. O fato de que qualquer debate sobre acidentes potenciais, independentemente 
de sua probabilidade de ocorrência, aumentará o Índice de memorização dos mesmos e 
elevará seus riscos percebidos é quase que indiscutível. 
O mercado acionário também tem vários exemplos eloqüentes, encontrados em 
Bazerman, da tendência a reagir em excesso a informações recentes e vívidas. Mas, na 
verdade, os fatos e elementos existentes no mercado, com freqüência, não se alteraram 
substancialmente em conseqüência dessas informações. 
b) Possibilidade de recuperação: ao ser perguntado se existem mais palavras 
que comecem com determinada letra ou se existem mais palavras que têm essa mesma 
letra na terceira posição, provavelmente você irá responder que existem mais palavras 
que comecem com essa letra. Isso acontece porque nossa memória está arrumada como 
se fosse um dicionário e por conta disso é mais fácil recuperar as primeiras letras do que 
as terceiras letras das palavras. Isso mostra que a estrutura de organização das 
informações é fundamental para facilitar a recuperação na memória. 
Suponha que você é o gerente de uma divisão de produto e precisa de apoio 
especializado de informática. Se essa capacitação existe dentro do quadro da divisão de 
Sistemas de Informação Gerencial, a hierarquia organizacional o levará ao recurso 
correto. Se a divisão em questão não possuir capacitação em uma aplicação específica, 
mas ela existir em outra parte da organização, a hierarquia provavelmente virá a 
enviesar a eficácia de sua busca. 
A localização de lojas de varejo é influenciada pela forma pela qual os 
consumidores vasculham suas mentes ao buscarem um bem em particular. Uma razão 
importante para esse padrão é que os consumidores aprendem a localização de um tipo 
específico de produto ou loja e organizam devidamente suas mentes. A fim de 
maximizar o tráfego, o varejista precisa estar em um local que os consumidores 
associam com esse tipo de produto ou loja. 
c) Associações pressupostas: pense no seguinte: o uso de maconha está 
relacionado com a delinqüência? Duas pessoas que se casam com menos de 25 anos, 
geralmente, formam famílias maiores? Ao avaliarem a pergunta sobre a maconha, a 
maioria das pessoas, em geral, recorda diversos usuários de maconha delinqüentes 
supõe uma correlação ou não com base na disponibilidade de dados mentais. No 
entanto, uma análise mais adequada incluiria a lembrança de quatro grupos de 
observação: usuários de maconha que são delinqüentes; usuários de maconha que não 
são delinqüentes; delinqüentes que não usam maconha; e não delinqüentes que não 
usam maconha. Um tratamento semelhante é aplicável à pergunta sobre o casamento, 
em relação à qual também seriam formados quatrogrupos. Isso significa que, quando 
temos uma situação em que são abordados dois eventos, temos pelo menos quatro 
problemáticas possíveis e distintas a serem consideradas na apreciação da associação 
entre os dois eventos dicotômicos, mas nossa tomada de decisão no dia-a-dia 
normalmente ignora esse fato cientificamente válido. 
Bazerman (1994) nos conta que em uma experiência indivíduos recebiam 
informações sobre pacientes psiquiátricos hipotéticos, nas quais estavam incluídos 
diagnósticos clínicos por escrito do paciente e um desenho de uma pessoa feito pelo 
paciente. Solicitava-se aos indivíduos que estimassem a freqüência com que cada 
diagnóstico fosse acompanhado por diferentes características faciais e corporais nos 
desenhos. Em todo o estudo, os sujeitos superestimavam acentuadamente a freqüência 
de pares comumente associados em conjunto. 
 
6.1.2 Heurística da representatividade 
a) Falta de sensibilidade às proporções da base: quando somos perguntados 
sobre a probabilidade de uma pessoa agir de determinada maneira, dadas as 
características e perfil dessa pessoa, somos induzidos a desconsiderar as probabilidades 
da ação, em si, e considerar apenas o perfil e as características descritivas da pessoa. 
Isso acontece porque invertemos a pergunta que deveria ser feita para responder sobre 
essa probabilidade. O que se faz é perguntar qual é a probabilidade de que uma pessoa 
que aja daquela maneira tenha o perfil descrito da pessoa analisada, quando na verdade 
a pergunta certa seria qual a probabilidade de que alguém como a pessoa analisada 
venha a agir da maneira descrita. 
b) Falta de sensibilidade ao tamanho da amostra: quando somos colocados 
frente a problemas em que temos duas amostras de tamanhos diferentes e temos que 
julgar a probabilidade de ocorrência de determinado fato (que tem teoricamente igual 
probabilidade de ocorrência), normalmente nos deixamos levar por critérios de decisão 
que ignoram o tamanho da amostra. Kahneman, Slovic e Tversky nos mostram vários 
exemplos desse viés. 
Por exemplo: determinada cidade tem 2 hospitais. No maior, cerca de 45 bebês 
nascem a cada dia, e no hospital menor, cerca de 15 bebês nascem diariamente. 
Geralmente, aproximadamente 50% de todos os bebês são meninos. Contudo, o 
percentual exato varia de um dia para o outro, podendo às vezes ser superior a 50% e 
em outras inferior. Durante um ano os dois hospitais registraram os dias em que o 
número de meninos nascidos foi igualou superior a 60%. Que hospital, em seu entender, 
registrou maior número de dias assim? As pessoas tendem a ignorar o fato de que a 
teoria da amostragem nos diz que é mais fácil encontrar mais dias que fujam à média 
numa amostra menor, pois esta tem maior probabilidade de desvio em relação ao valor 
médio (neste caso, 50%). 
Outro exemplo: um grupo de pesquisa (A) reuniu amostras de 66 consumidores 
a cada dia, durante 60 dias, enquanto o outro grupo de pesquisa (B) trabalhou com uma 
amostra de 22 consumidores a cada dia por 50 dias. Isso foi feito na realização de um 
teste cego de dois produtos idênticos (na verdade, eles eram iguais, a não ser pelos 
investimentos em marketing que cada um recebia). O teste cego faz com que qualquer 
tipo de diferença seja desprezível, ou seja, a probabilidade de que um respondente diga 
que prefere o produto Xou o produto Y é a mesma (50%). Em que grupo de 
consumidores observou-se maior número de dias nos quais 60% ou mais dos 
consumidores testados preferiram o produto X? Nesse caso, a maioria das pessoas 
respondeu que era a amostra A, pois a mesma tem 60 dias contra 50 da amostra B. A 
estatística mostra-nos exatamente o contrário, pois é mais provável observar mais dias 
com 60% nas amostras diárias com 22 pessoas (menor amostra) do que nas amostras 
diárias com 66 pessoas (maior amostra). Isso, como já foi dito no outro exemplo, deve-
se ao fato de que uma amostra maior tem uma probabilidade menor de desviar-se do 
valor esperado (média = 50%). 
Considere as implicações desse viés na propaganda, em que pessoas treinadas 
em pesquisa de mercado compreendem a necessidade de uma amostra 
consideravelmente grande, mas empregam esse viés para beneficiar seus clientes. 
"Quatro dentre cinco dentistas pesquisados recomendam a goma de mascar sem açúcar 
a seus pacientes que mascam gomas." Não há menção do número de dentistas 
envolvidos na pesquisa e do fato de que, sem esses dados, os resultados da mesma não 
têm qualquer sentido. Caso apenas 5 dentistas (ou qualquer número parecido com este) 
tivessem sido incluídos no levantamento, os resultados com esse tamanho de amostra 
não seriam generalizáveis para a população de dentistas em sua totalidade. 
c) Concepções errôneas do acaso: "Se algo tem uma chance em cada cinco de 
dar certo, e nas últimas quatro vezes deu errado, significa dizer que na próxima vez dará 
certo." A maioria das pessoas se sente bem com essa lógica, ou pelo menos já foi 
culpada de usar uma lógica similar no passado. Contudo, o desempenho das primeiras 
quatro vezes não afetará, diretamente, a quinta vez, sendo, então, essa lógica incorreta. 
Isso nos leva a achar que a chance de dar errado numa quinta vez é baixa. Infelizmente, 
a lógica ignora o fato de que já tivemos que lidar com quatro fracassos seguidos (que é 
uma ocorrência pouco provável), e que o desempenho da quinta vez é independente 
daquele das quatro vezes que o precederam. As pessoas chegam ao ponto de 
considerarem que em uma moeda jogada oito vezes as chances de sair CA-CA-CA-CA-
CA-CA-CACA são menores que sair CA-CO-CO-CA-CA-CO-CA-CO,pois a segunda 
parece ser mais aleatória que a primeira. Isso não é verdade, pois a probabilidade das 
duas ocorrências acima é a mesma por causa da independência de eventos múltiplos 
aleatórios. 
Essa lógica nos fornece a possibilidade de entender a falácia do jogador. Tendo 
perdido várias vezes, na próxima ele irá ganhar, ou, se ganhou com determinado 
número, é bom mudar, pois ele não irá se repetir. Isso poderia levar-nos a uma lógica 
engraçada. Por exemplo, se alguém quer diminuir a chance de um terrorista estar em seu 
avião, é bom essa pessoa levar uma bomba a bordo do mesmo. Afinal, qual a chance de 
existirem duas bombas em um mesmo vôo? Parece ridículo, mas a lógica construída nos 
exemplos anteriores nos levaria a essa estranha conclusão. 
Essa lógica também é aplicável aos esportes. Se um jogador de basquete 
converter seus últimos cinco arremessos, será que isso aumenta a chance de ele 
converter o sexto? A maioria das pessoas diria que sim, um pouco baseadas na crença 
da fase do jogador. É claro que pelo menos aparentemente existem fatores psicológicos 
que possam, de alguma forma, aumentar essa probabilidade, mas isso não é consistente. 
Outro bom exemplo diz respeito aos pesquisadores de psicologia, que são 
Vítimas da "lei dos pequenos números". Eles acreditam que os eventos amostrais 
deveriam ser muito mais representativos da população da qual foram extraídos do que 
determinaria a simples estatística. Eles põem fé demasiada nos resultados de amostras 
iniciais e superestimam a capacidade de replicação dos resultados empíricos. Isso pode 
sugerir que a heurística da representatividade está tão bem institucionalizada em nossos 
processos de decisão que até mesmo o treinamento científico e sua ênfase no uso 
adequado da estatística podem não conseguir, na prática, eliminar sua influência 
enviesadora. 
d) Regressão à média: se temos uma série de demandas passadas das lojas de 
uma rede de supermercado e temos uma estimativa de que as vendas crescerão 10% 
para o próximo período em relação ao período passado, temos o sentimento quase 
incontrolável de dizer que as vendasde cada loja irão aumentar em 10%. Isso 
significaria dizer que as vendas do passado e do futuro têm correlação positiva perfeita. 
Note que essa informação não está contida no problema, mas é uma suposição natural e 
quase inevitável. 
Em casos extremos esse pensamento parece ser mais natural e até mais 
coerente. Vejamos: quando um jogador de futebol marca seis gols em uma partida 
espera-se que seu rendimento na próxima partida seja menor; quando um vendedor bate 
a meta de vendas de determinado mês em 200% espera-se que no mês seguinte seu 
rendimento seja menor; ou, ainda, quando um aluno mediano (notas entre 5 e 6) tira 
notas excelentes (9 ou 10) em um período espera-se que seu rendimento caia no 
próximo. Nesses casos, a regressão à média mostra-se mais intuitiva devido ao fato de 
que esses desempenhos são tão extremos que sabemos que não irão durar. Assim, sob 
circunstâncias muito pouco usuais, esperamos que o desempenho regrida à média. 
Outro exemplo pode ser tirado de Kahneman, Slovic e Tversky,6 no qual a 
regressão à média levou a uma superestimação da eficácia da punição e subestimação 
do poder da recompensa. Em uma discussão sobre treinamento de vôo, instrutores 
experientes observaram que o elogio para um pouso muito suave era tipicamente 
seguido de uma aterrissagem menos feliz na tentativa seguinte, ao passo que uma crítica 
dura após um pouso ruim era, via de regra, seguida por uma melhoria na tentativa 
subseqüente. Os instrutores concluíram que as recompensas verbais são negativas para o 
aprendizado, enquanto os castigos verbais são benéficos. É óbvio que a tendência do 
desempenho de regredir à média pode responder pelos resultados; o feedback verbal 
pode não ter exercido nenhum efeito. No entanto, à medida que os instrutores estavam 
propensos a uma tomada de decisão enviesada, eles estariam sujeitos a chegarem à 
conclusão falsa de que a punição é mais eficaz do que o reforço positivo na moldagem 
do comportamento. 
Os gerentes, quando analisam o desempenho de um empregado e utilizam isso 
para prever o comportamento futuro deste no desempenho de suas tarefas, podem 
cometer erros por não estarem levando em consideração as questões de regressão à 
media ou de correlação existente entre os períodos passado e futuro. Essas funções 
podem ser consideradas explicações falsas para os desvios de desempenho, fazendo, 
assim, com que sejam planejados de forma indevida esforços futuros de melhoria. 
e) Falácia da conjunção: quando somos colocados frente a uma série de 
possíveis caminhos que uma pessoa, descrita anteriormente, pode seguir, somos levados 
a esquecer o princípio estatístico de que um evento que é formado pela conjunção de 
dois outros eventos tem uma probabilidade menor de ocorrência do que cada um dos 
eventos isolados. Nosso julgamento fica muito mais baseado na pequena descrição, com 
base na representatividade de cada evento em relação à mesma, do que em um 
julgamento com bases estatísticas sólidas. Isso acontece mesmo quando temos alguma 
consciência de que estatisticamente estamos cometendo um grande erro. A heurística da 
representatividade leva as pessoas a fazer julgamentos de acordo com o grau ao qual um 
evento específico corresponde a uma categoria mais ampla dentro de suas mentes, 
mesmo que este seja a combinação de dois outros eventos que também estão sendo 
avaliados. O que não levamos em consideração nesta análise é que, se existe um evento 
A, um evento B e um terceiro evento AB, o último tem que ter menos probabilidade de 
ocorrência que qualquer um dos dois primeiros. Isso porque AB é interseção dos 
conjuntos representativos dos eventos A e B.A interseção precisa ser obrigatoriamente 
igual ou menor que o evento de menor probabilidade. 
Em vários estudos, segundo Kahneman, Slovic e Tversky,isso pôde ser 
observado. Por exemplo: a informação: "Uma completa suspensão das relações 
diplomáticas entre Estados Unidos e a União Soviética", quando levada a especialistas 
no assunto, teve o julgamento de ser menos provável do que a informação: "Uma 
invasão russa da Polônia e uma completa suspensão de relações diplomáticas entre 
Estados Unidos e a União Soviética." Ora, não precisamos entender de relações 
internacionais para julgar que a suspensão é necessariamente mais provável que a 
invasão e a suspensão, por mais provável que seja a invasão. Contudo, a invasão russa, 
seguida de uma crise diplomática, propicia uma história mais intuitivamente viável do 
que simplesmente a crise diplomática. Se não, vejamos: digamos que acontecer só a 
suspensão seja um evento de baixíssima probabilidade e que a invasão seja um evento 
de altíssima probabilidade. A ocorrência dos dois em conjunto (é necessário que ocorra 
tanto um como o outro conjuntamente) é obrigatoriamente menos provável que de 
qualquer um deles em separado. O que teimamos em imaginar é que o evento muito 
provável aumenta de alguma maneira a possibilidade de ocorrência do evento menos 
provável quando temos os dois eventos em conjunto para patamares superiores ao do 
evento menos provável sozinho. 
Da mesma forma, no campo dos desastres naturais, isso pode ser visto. A 
informação "de que uma enchente significativa em algum lugar na América do Norte, 
onde 1.000 pessoas se afogariam" foi julgada como menos provável do que a 
informação "de que um terremoto na Califórnia causaria uma enchente em que mais de 
1000 pessoas se afogariam". É claro que a segunda informação é um subconjunto da 
primeira, e que, por menos prováveis que fossem, existem outros eventos que poderiam 
causar enchentes na América do Norte. Na pior das hipóteses poderíamos até julgar as 
duas com igual possibilidade de ocorrência, desde que considerássemos que não haveria 
nenhuma outra possibilidade de ocorrência de enchente em nenhum outro lugar da 
América do Norte que não fosse pelos terremotos da Califórnia. Se isso não parece ser 
muito razoável, imagine aceitar que a segunda informação é mais provável que a 
primeira! 
Os mesmos autores mostram que isso também acontece em eventos esportivos, 
comportamento criminoso e julgamentos médicos. Nossa preocupação óbvia, com a 
tomada de decisão enviesada resultante da falácia da conjunção, é que, se fizermos 
desvios sistemáticos da racionalidade na previsão de resultados futuros, estaremos 
menos preparados para tratar com esses eventos. 
 
6.1.3 Heurística da ancoragem e do ajustamento 
a) Ajuste insuficiente da âncora: quando recebemos alguma informação a 
respeito de algo que precisamos julgar, normalmente utilizamos essa informação como 
referência para nossa opinião ou decisão. Ou seja, nossa decisão ajusta-se a esse valor, 
que serve como uma âncora em nosso processo de julgamento. Mesmo quando essa 
informação inicial se apresenta irrelevante, vários estudos mostram que costumamos 
usá-Ia e que por isso somos fortemente enviesados em função da mesma em nosso 
julgamento. 
Um exemplo disso seria o estudo mostrado em Kahneman, Slovic e Tversky, 
em que se solicitou a vários indivíduos que estimassem o percentual de países africanos 
nas Nações Unidas. Cada um recebeu um número aleatório (obtido em uma roleta) 
como ponto de partida. A partir daí, as pessoas deveriam declarar se o valor efetivo da 
quantidade era maior ou menor do que esse valor aleatório, desenvolvendo então sua 
melhor estimativa para a quantidade real. Constatou-se que os valores arbitrários da 
roleta tinham um significativo impacto sobre as estimativas. Por exemplo, para os 
grupos que recebiam 10 países e 65 países como ponto de partida, as estimativas 
medianas eram de 25 e 45, respectivamente. Assim, embora os sujeitos tivessem 
consciência do caráter aleatório e não relacionado coma tarefa de julgamento da âncora, 
esta exercia um efeito marcante sobre seus julgamentos. 
Outro bom exemplo são as negociações de salário. Elas constituem um 
contexto muito comum para a observação da ancoragem no mundo gerencial. Por 
exemplo, maiores remunerações freqüentemente vêm na forma de um aumento 
percentual. O que é que acontece se alguém tem desde o início um salário 
substancialmente menor do que deveria? Esse procedimento não só não irá corrigir essa 
desigualdade, como irá trabalhar em favor do funcionário que recebe um maior salário, 
aumentando ainda mais a diferença em termos absolutos. Assim, o que vemos é que 
esse tipo de sistema aceita como normais as injustiças passadas como âncora e toma 
inadequados os ajustamentos com base naqueles pontos. 
Outros exemplos podem ser obtidos em Bazerman: a síndrome da primeira 
impressão é uma forte representação desse viés. Quando encontramos alguém pela 
primeira vez é comum darmos tanta ênfase às primeiras impressões que não chegamos 
mais tarde a ajustar adequadamente nossa opinião. 
Outro estudo interessante pode ser obtido em Bazerman sobre o mercado 
imobiliário. Uma pesquisa foi feita em uma associação de corretores de imóveis, que 
indicaram acreditar que pudessem estimar o valor das propriedades dentro de um 
intervalo de mais ou menos 5% em relação a seu valor verdadeiro ou de avaliação. 
Além disso, eles foram unânimes em afirmar que não consideravam o preço de catálogo 
da propriedade em suas estimativas pessoais do valor "verdadeiro". Foi pedido, então, 
que quatro grupos de corretores e de estudantes de graduação estimassem o valor de 
uma casa de verdade. Tanto os corretores quanto os estudantes foram distribuídos 
aleatoriamente em um dos quatro grupos experimentais. Em cada um dos grupos, todos 
os participantes receberam uma publicação de dez páginas com informações sobre a 
casa que estava sendo vendida. A publicação incluía não apenas os antecedentes da 
casa, mas também muitas informações sobre preços e características de outras casas na 
área que haviam sido recentemente vendidas. A única diferença nas informações 
prestadas aos quatro grupos era o preço de catálogo da casa, que foi estabelecido em + 
11%, + 4%, - 4% e - 11% do valor real de avaliação da propriedade. Após a leitura do 
material, todos os participantes fizeram uma visita à casa, assim como à vizinhança a 
seu redor. Solicitou-se, então, aos participantes, sua estimativa do preço da casa. Os 
resultados finais sugeriram que tanto corretores quanto estudantes foram 
significativamente afetados pelo preço de catálogo (a âncora) na determinação do valor. 
Porém, enquanto os estudantes admitiram prontamente a influência do preço de catálogo 
em suas decisões, todos os corretores negaram terem-se valido desse preço como uma 
âncora para suas avaliações da propriedade, apesar das evidências mostrarem o 
contrário. Esse estudo permite que observemos que mesmo especialistas estão sujeitos 
aos efeitos do viés da ancoragem e eles estão menos suscetíveis à percepção dos efeitos 
desse viés em suas decisões. 
Em outro estudo Bazerman mostra-nos o efeito deste viés em dois grupos de 
auditores. A pergunta era sobre o percentual de empresas auditadas pelas maiores 
empresas de auditoria que tinham fraudes gerenciais na diretoria. O primeiro grupo 
precisava responder primeiro se esse número era superior ou inferior a 1% e somente 
depois precisava estimar qual seria esse percentual. No segundo grupo a pergunta era 
direta, ou seja, os auditores respondiam sobre sua estimativa sem um referencial. Uma 
análise das respostas mostrou que o primeiro grupo estimou que em média o percentual 
era de 1,655% e o segundo grupo estimou algo em torno de 43,11 %. Isso nos mostra 
que os auditores, que são conhecedores desse tipo de problemática apresentada, também 
foram afetados pelo viés da ancoragem e ajustamento. 
b) Eventos conjuntivos e disjuntivos: quando somos colocados frente a eventos 
conjuntivos e disjuntivos, costumamos esquecer que os primeiros pressupõem a 
ocorrência de todos os eventos ao mesmo tempo, enquanto os segundos pressupõem a 
ocorrência de apenas um deles. Somos muitas vezes levados por outras informações 
contidas em cada alternativa e que por muitas vezes não são relevantes (ou são menos 
relevantes) para a tomada de decisão. 
A superestimação de eventos conjuntivos constitui urna explicação poderosa 
dos problemas de prazos em projetos (obras, novos produtos etc.) que exigem um 
planejamento em diversos estágios. Considere o seguinte, segundo Kahneman, Slovic e 
Tversky, na análise deste viés: você está planejando a construção de um projeto que 
consiste de cinco componentes distintos. Sua programação está apertada, e cada 
componente tem que ser terminado em um tempo específico a fim de atender a urna 
data limite contratual. Você cumprirá essa data limite?; você está gerenciando um 
projeto de consultoria que consiste de seis equipes, cadaurna das quais está analisando 
urna alternativa diferente. As alternativas não podem ser comparadas até que todas as 
equipes concluam suas porções. Você poderá cumprir a data limite?; após três anos de 
estudos, os estudantes de doutorado via de regra superestimam consideravelmente a 
probabilidade de terminarem suas teses em um prazo de um ano. A essa altura, eles 
podem, em geral, lhe dizer quanto tempo cada componente restante demorará. Por que 
eles não conseguem terminar em um ano? 
Cada uma das situações anteriores mostra urna série de eventos que precisam 
ocorrer ao mesmo tempo, sem os quais os prazos não serão cumpridos. Esse é 
normalmente um fator que é esquecido na hora de prever o prazo final de entrega de um 
projeto e que gera problemas no cumprimento dos prazos acordados. 
A subestimação de eventos disjuntivos explica nossa surpresa quando um 
evento pouco provável ocorre. Kahneman, Slovic e Tversky argumentam que um 
sistema complexo corno um reator nuclear ou corpo humano apresentará defeito se 
qualquer urna de suas partes apresentar falhas. Mesmo quando a probabilidade de falha 
de cada parte for pequena, a probabilidade de falha total pode ser elevada se houver 
muitos componentes envolvidos. Porém, esse viés pode ter seu lado positivo, senão 
vejamos: numa segunda-feira à noite (22:00 h) você recebe um telefonema informando-
lhe que você tem que estar no escritório central às 9:30 h da manhã seguinte. Você liga 
para todas as cinco companhias aéreas que têm vôos que podem chegar a seu destino 
desejado até às 9:00 h da manhã seguinte e recebe a informação de que todos os vôos 
estão lotados. Ao perguntar sobre a probabilidade de conseguir um assento em cada um 
dos vôos caso vá ao aeroporto pela manhã, você fica desapontado ao ouvir que elas são 
de 30%, 25%, 15%, 20% e 25%. Conseqüentemente, você não espera chegar até seu 
destino a tempo. Neste caso, o viés disjuntivo o leva a esperar pelo pior. Mas, na 
verdade, se as estimativas estiverem corretas, não enviesadas e forem independentes, há 
uma chance de 73,225% de que você embarque em um dos vôos. Isso pode ser 
representado pelo cálculo [0,30 + (0,70 x 0,25) + (0,70 x 0,75 x 0,15) + (0,70 x 0,75 x 
0,85 x 0,20) + (0,70 x 0,75 x 0,85 x 0,80 x 0,25)], ou simplesmente [1 - (0,70 x 0,75 x 
0,85 x 0,80 x 0,75)]. 
c) Excesso de confiança: quando as pessoas são colocadas em situações em que 
precisam dar suas opiniões a respeito de determinado valor, estabelecendo uma faixa de 
confiança, as respostas sistematicamente se encontram fora dessa faixa. Isso demonstra 
o que se denomina de excesso de confiança. Essa situação torna-se ainda mais crítica 
quando as pessoas são colocadas frente a questões nas quais não têm domínio. O 
excessode confiança nessas situações é ainda mais crítico. Mas por que uma pessoa 
deveria preocupar-se com isso? Se você tem alguma dúvida, olhe com atenção estas 
situações colocadas por Bazerman: você é um médico e está considerando a realização 
de uma operação difícil. A família do paciente precisa saber a probabilidade de que ele 
venha a sobreviver e você responde que é de 95%. Você será culpado de negligência 
médica caso tenda a ser excessivamente confiante em suas projeções de sobrevivência?; 
você trabalha para a Comissão de Regulamentação Nuclear e está 99,9% confiante de 
que não haverá vazamento em um reator. Será que podemos ter fé em sua confiança? 
Caso contrário, podemos estar correndo imensos riscos de excesso de confiança nessa 
questão?; sua empresa está sendo ameaçada com uma ação judicial de vários milhões de 
reais. Se você perder, sua firma estará fora do mercado. Você tem 98% de confiança de 
que a empresa não perderá nos tribunais. Será esse grau de certeza suficiente para que 
você recomende a rejeição de um acordo extrajudicial? Com base no que você sabe 
agora, você ainda se sente bem com sua estimativa de 98%?; você desenvolveu um 
plano de marketing para um novo produto. Você tem tanta confiança no mesmo que não 
desenvolveu quaisquer medidas contingenciais para um fracasso precoce no mercado, 
mas o resultado é que seu plano desmorona. Será que seu excesso de confiança afastará 
qualquer esperança de que se promovam mudanças na estratégia de marketing? 
Em cada um desses exemplos, apresentaram-se problemas sérios que podem 
decorrer da tendência a um excesso de confiança. Assim, ao mesmo tempo em que a 
confiança em suas capacidades é necessária para que possa ser bem-sucedido em sua 
vida, e talvez inspirar confiança nos outros, você pode desejar monitorar seu excesso de 
confiança para alcançar uma tomada de decisão mais eficaz. 
 
6.1.4 Vieses genéricos 
a) Armadilha da confirmação: segundo Bazerman, a demonstração original 
desse viés vem dos estudos de Wason, 1que apresentou a várias pessoas a seqüência de 
três números 2-4-6. A tarefa era a de descobrir a regra numérica a que os três números 
se conformavam. Para determiná-la, permitia-se que as pessoas gerassem outros 
conjuntos de três números, que o condutor do estudo classificaria como sendo ou não 
conformes à regra. As pessoas poderiam parar em qualquer ponto) caso pensassem 
haver descoberto a regra. Aregra) sem que as pessoas soubessem, era: quaisquer três 
números ascendentes. Para solucionar e encontrar a verdadeira motivação para a 
seqüência era necessária uma série de evidências de não-confirmação, ao invés de 
evidências de confirmação. Porém, apenas cerca de 20% das pessoas acertaram a 
seqüência. Isso porque a grande maioria buscava evidências de confirmação de sua 
intuição, tentando acertar com a apresentação de seqüências tais como 1-2-3, 10-15-
20,3-5-7 e outras nas quais se buscava conseguir mostrar semelhança entre suas 
expectativas e a seqüência apresentada. 
 
1 WASON,Peter C. Reasoning. In: FOSS, B. M. CEd.).New horizons in psychology. Harmondsworth: 
Penquim, 1966. 
b) Retrospecto: considere as seguintes questões: você é um aficcionado por 
futebol e está assistindo a um jogo crítico no qual sua equipe está perdendo de 3 x 2. 
Faltando três segundos para o término do jogo, e estando a bola na área do oponente, o 
lateral faz um cruzamento malsucedido na linha de fundo. Sua reação imediata é: "eu já 
sabia que ele não deveria ter tentado esta jogada"; você está de carro em uma zona 
desconhecida e sua mulher está dirigindo. Vocês se aproximam de uma encruzilhada 
sem sinais de identificação, e sua mulher decide virar para a direita. Seis quilômetros e 
quinze minutos depois fica bem claro que vocês estão perdidos. Você exclama: "eu 
sabia que você deveria ter virado à esquerda naquele cruzamento"; um gerente que 
trabalha para você contratou ano passado um novo supervisar. Você tinha pleno 
conhecimento, à época, das alternativas de que ele dispunha, e deixou que ele 
selecionasse o novo empregado a seu próprio critério. Você acaba de receber os dados 
de produção sobre cada um dos supervisares. Os dados sobre o novo empregado são 
terríveis. Você chama o gerente e alega: "havia inúmeros indícios de que ele (o 
supervisar novo) não era o homem certo para a função"; como diretor de marketing de 
uma organização de bens de consumo, você acaba de apresentar os resultados de um 
grande estudo de seis meses sobre as atuais preferências dos consumidores para os 
produtos fabricados por sua organização. Após a conclusão de sua apresentação, um 
vice-presidente sênior reage: "eu não sei por que gastamos tanto tempo e dinheiro para 
coletar estes dados, já que eu poderia ter-lhe dito de antemão quais iriam ser os 
resultados". Todas essas situações mostram o viés do retrospecto. 
Embora o uso dos quesitos de questionários tenha enfatizado os vieses criados 
por nossas heurísticas, deve-se ressaltar o fato de que, no conjunto, o uso dessas 
heurísticas resulta em um número muito maior de decisões adequadas do que o 
contrário. Nossas mentes adotam essas heurísticas porque, na média, qualquer perda na 
qualidade das decisões é contrabalançada pelo tempo que se economiza. Contudo, 
argumentamos contra uma aceitação genérica da heurística com base nessa lógica. Em 
primeiro lugar, como pudemos demonstrar nessa discussão, há muitos casos em que a 
perda na qualidade das decisões é muito mais importante do que o tempo poupado pelo 
uso da heurística. Em segundo lugar, a lógica precedente sugere que aceitemos 
voluntariamente os trade-offs associados ao uso da heurística. Mas, na verdade, isso não 
é assim: a maioria de nós não tem consciência de sua existência e de seu impacto 
contínuo sobre nossa tomada de decisão. A dificuldade com as heurísticas reside no fato 
de que, em geral, não reconhecemos que as estamos usando e, conseqüentemente, não 
somos capazes de distinguir entre situações em que seu emprego seria mais ou menos 
apropriado. A chave para a melhoria do julgamento, portanto, está em aprender a 
distinguir entre os usos adequados e inadequados da heurística. 
 
6.2 Julgamento de valor 
• Capacidade de controlar o acaso: os jogadores tendem a jogar os dados com 
mais força quando querem tirar números mais altos e os apostadores da 
loteria acreditam que sua capacidade de escolher os números eleva sua 
probabilidade de ganhar. 
• Comportamento em relação ao risco (aversão ou propensão): ao se comparar 
o comportamento de 82 pessoas em relação a nove parâmetros de risco não 
se constataram evidências de que as pessoas seguissem racionalmente um 
tipo de comportamento em relação ao risco. Isso quer dizer que as pessoas 
se mostravam agressivas (propensas) em relação ao risco em determinadas 
situações, mas podiam ser conservadoras (avessas) em outras. Por exemplo, 
uma pessoa que vive do jogo pode ser conservadora em relação à saúde ou 
aos estudos dos filhos. E pessoas que eram conservadoras em seus trabalhos 
poderiam escolher esportes radicais, e de muito risco, nos finais de semana. 
• Quando somos colocados frente a uma decisão, de maneira geral, nos 
deixamos influenciar pela forma na qual as alternativas nos são 
apresentadas. Ou seja, a descrição das opções ao problema nos faz tomar 
decisões diferentes, mesmo quando essas opções são exatamente iguais em 
termos práticos de resultados esperados. A maioria das pessoas escolheria 
urna alternativa, ao invés de urna outra, pelo simples fato de que a escolhida 
estaria abordando a solução por seus aspectos positivos e não por seus 
aspectos negativos. Ou seja, quando os aspectos negativos são abordadosde 
forma explícita e os positivos ficam implícitos, as pessoas se negam a 
escolher a alternativa sob a forma negativa corno preferida. Isso inclusive 
poderia fazer com que as pessoas mudassem seus comportamentos em 
relação ao risco, de avessos para propensos.