Resumo Julgamento e tomada de decisão

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CAPITULO 15 – JULGAMENTO E TOMADA DE DECISÃO 
 
Os investigadores do julgamento dedicam-se à seguinte questão: “Como é que as 
pessoas integram sugestões múltiplas, incompletas e às vezes contraditórias para inferir 
o que se passa no mundo exterior?” 
 
Os investigadores da tomada de decisão tratam da questão: “Como é que as pessoas 
escolhem que acção devem praticar de forma a atingir objectivos, por vezes instáveis, 
num mundo exterior incerto?” 
 
Julgamento Tomada de Decisão 
Consequências indirectas através da 
decisão que informa 
Consequências directas 
Avaliado pelo seu grau de precisão Avaliada pelas suas potenciais 
consequências 
O julgamento para se tornar decisão tem, 
portanto, apenas que acrescentar 
consequências aos diferentes tipos de 
resultados. 
Envolve resolução de problemas – melhor 
escolha a partir das opções. 
 
 
Contudo, Tomada de Decisão e Resolução de Problemas diferem: 
 
1- Na resolução de problemas temos de formar as nossas próprias hipóteses 
2- As tomadas de decisão são em ambientes imprevisíveis, contrariamente à 
resolução de problemas que ocorre, maioritariamente, em ambientes 
controlados. 
 
Tomada de Decisão – todo o processo de escolha de um curso de acção. 
 
Julgamento – os componentes do processo mais abrangente da tomada de decisão: 
avaliação, estimativa e inferência de que vão ocorrer eventos, e as reacções de quem 
toma a decisão perante estes resultados. 
 
 
JULGAMENTO 
 
Teorema de Bayes: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Exemplo: 
Táxi envolve-se em acidente. 85% dos táxis da cidade são Verdes, 15% são Azuis. 
Testemunha ocular identifica o táxi como sendo Azul. Submetida a testes para 
identificar táxis em diferentes condições, a testemunha errou 20% das vezes. 
 
Logo: 
 
0.15 0.80 0.12 
------ x ------ = ------ 
0.85 0.20 0.17 
 
 
Leia-se, 0.12+0.17= casos possíveis, então, 0.12/0.29=41% do táxi ser Azul; e portanto 
49% ser Verde. 
 
 
 
Negligência das Frequências de Base 
 
A demonstração anterior mostra que muitas vezes as pessoas consideram menos as 
probabilidades anteriores (informações sobre as frequências de base) do que deveriam 
(Teorema de Bayes). Ou seja, a maioria baseou-se apenas no depoimento da testemunha 
e ignorou o número de táxis existentes na cidade. 
 
Frequências de Base – frequência relativa de ocorrência de um evento ou presença de 
um atributo na população. 
 
 
Exemplo: 
85% dos acidentes na cidade envolvem táxis Verdes. 15% táxis Azuis. 
 
Aqui existe uma Relação Causal (entre a probabilidade de haver um acidente e a cor da 
respectiva companhia de táxis) que forçou as pessoas a dar mais importância às 
frequências de base. 
 
 
Exemplo a resolver: 
Um teste detecta que 1 em cada 1000 pessoas é portadora de uma doença. Tem um 
índice falso positivo de 5% (ou seja engana-se 5% dos casos). Qual é a probabilidade de 
uma pessoa que obteve resultado positivo para o teste ser realmente portadora da 
doença? Admitindo que não sabes nada sobre os sintomas e afins. 
 
Resolução na pág. 462 
 
Gigenzer afirma que a nossa experiência do mundo surge tipicamente sobre a forma de 
frequências e não de probabilidades. (Posição discutível) 
Contudo, evidências adicionais provam que até mesmo peritos falham, frequentemente, 
em usar informações acerca de frequências de base quando trabalham com 
probabilidades. 
 
Koehler clarifica esta tópica ao afirmar que a literatura mostra que as frequências de 
base são quase sempre usadas, mas que o seu grau de uso está dependente da estrutura 
da tarefa e da sua representação. Ou seja, quando as FB no ambiente natural são 
ambíguas ou dúbias, não existem regras normativas para o seu uso. Nestes casos, o 
valor de importância das FB num diagnóstico pode ser substancialmente menor 
comparativamente a a experiências de laboratório. 
 
Amostragem Natural 
 
 
Já vimos então que os julgamentos baseiam-se mais na frequência do que nas 
probabilidades da sua ocorrência. 
 
Foi com base neste pressuposto que Gigerenzer e Hoffrage criaram uma abordagem 
diferente, a Abordagem Natural. Trata de uma forma evolucionária de estudar diferentes 
problemas do quotidiano e baseia-se na noção de amostragem natural, que os autores 
definem como “o processo de encontrar, sequencialmente, exemplos na população. 
 
É impossi´vel negar que tais frequências fornecem informações valiosas para se faze 
julgamentos, contudo no mundo real encontramos apenas uma pequena amostra dos 
eventos e portanto as frequências de vários acontecimentos nesta amostra pode ser 
muito selectiva e muito diferente das amostras naturais e subjectivas. 
 
Ou seja, a noção que os julgamentos são mais precisos quando as informações são 
apresentadas em frequências em vez de probabilidades nem sempre corresponde a 
verdade. Um exemplo crasso disso é uma experiência realizada por Griffin e Buehler 
onde pediram aos alunos que fizessem uma estimativa de um prazo de entrega para um 
determinado trabalho. As probabilidades determinaram que 73% dos projectos 
estivessem terminados a tempo, as frequências 65%. Na verdade, apenas 48% dos 
trabalhos foram entregues atempadamente. A isto os autores concluíram que “sob a 
maioria das circunstâncias da vida real, os julgamentos da vida intuitiva são igualmente 
tendenciosos, independentemente de ser usada a frequência ou a probabilidade”. 
 
Em jeito de conclusão, os dois aspectos principais da abordagem teórica de Gigerenzer e 
Hoffrage são: em primeiro lugar, aceitar que o uso da amostragem natural pode 
melhorar a precisão dos nossos julgamentos; e em segundo lugar, reconhecer, também, 
que os julgamentos com base em informações de frequência são, variavelmente, mais 
bem fundamentados do que os com base em probabilidades. 
No entanto, aliadas as duas desvantagens supracitadas (a da selectividade da 
amostragem natural e o facto das informações de frequência não serem 100% infalíveis) 
é de referir que mesmo quando os julgamentos são significativamente mais precisos 
quando baseados em frequência em vez de probabilidades, não significa que os 
resultados tenham uma explicação em termos evolutivos. 
 
 
 
 
 
Heurística da Representatividade (para explicar o porquê de muitas vezes ignorarmos as 
informações de frequência de base) 
 
 
Kahneman e Tversky definem heurística de representatividade como “quando os 
eventos representativos ou típicos de uma classe são designados com uma alta 
probabilidade de ocorrência. Se um evento é extremamente semelhante à maioria dos 
outros numa população, consideramo-lo representativo.” 
 
Exemplo: Perante a seguinte descrição de um indivíduo diga que profissão acha que este 
exerce. (Advogado / Engenheiro). Considera, contudo, que das 100 descrições, 70 
correspondem a Advogados e 30 a Engenheiros. 
 
Jack é um homem de 45 anos de idade. Ele é casado e tem quatro filhos. É em geral 
conservador, cuidadoso e ambicioso. Não demonstra grande interesse político e social e 
dedica a maior parte do tempo livre aos seus variados hobbies que incluem carpintaria, 
navegação e problemas matemáticos. 
 
Se respondeste Advogado tenho a dizer que és burro(a) e volta a ler a merda da 
definição de Heurística da Representatividade. 
Se respondeste Engenheiro tenho-te a dizer que caíste na falácia da Heurística da 
Representatividade, mas que já percebeste o seu conceito (o que era o propósito do 
exercício, não existindo resposta 100% correcta). 
 
 
Ou seja, com isto tudo pretendo mostrar que as pessoas ignoram a frequência de base, 
como era o caso da informação da distribuição das descrições, e erram muitas vezes ao 
caírem numa heurística de representatividade. 
 
Realizou-se ainda outro estudo, para tentar sensibilizar mais os participantes para a 
existência da FB. Contrapôs-se numa caixa de plástico 70 bolas brancas e 30 verdes que 
ora correspondiam a 70 descrições de engenheiros e 30 de advogados ora o contrário 
(para a mesma descrição que acima). Aqui as pessoas (ao verem a merda do verde e do 
branco)consciencializaram-se mais para as informações de FB e houve resultados 
melhores. 
 
 
 
Envolvida também na falácia de representatividade está a falácia de conjunção. 
Esta é a crença equívoca que a combinação de dois eventos é mais provável que 
qualquer um dos dois separadamente. 
 
Exemplo: 
Linda tem 31 anos de idade é feia como a merda, é solteira, sincera e muito brilhante. É 
formada em Filosofia. Quando era aluna, era profundamente interessada em questões de 
discriminação e justiça social e também participou em manifestações anti nucleares. 
 
 
 
Pediu-se aos participantes para “colocar” a Linda numa das seguintes categorias: caixa 
de banco, feminista ou caixa de banco e feminista. 
A maior parte dos participantes colocou Linda na última categoria, caindo assim na 
falácia de conjunção pois todas as “caixas de banco feministas” pertencem a categoria 
mais ampla de “caixas de banco” e “feministas”. 
 
 
 
 
Heurística da Disponibilidade 
 
Tversky e Kahneman, “estimar as frequências de eventos com base na facilidade ou 
dificuldade em recuperar informações da nossa memória de longo prazo”. 
 
Exemplo: 
Assumindo que lê um texto em Inglês, é mais provável uma palavra de 3 letras começar 
pela letra “r” ou ter a letra “r” como terceira letra? 
 
A maioria dos participantes deu a primeira resposta (começar por “r”) pois, na verdade, 
não só é maior o número de palavras em língua inglesa iniciadas pela letra “r”,como a 
nossa memória mais facilmente se lembra das mesmas. (eg red, rat, rap, rot, etc…) 
 
No entanto existem outros casos em que a heurística de disponibilidade induz em erro. 
Outro estudo realizado pelos mesmos autores, pediu-se para identificar se a maior parte 
das palavras (de língua inglesa) presentes num determinado texto, terminavam em “ing” 
ou em “-n-”. Ao que os participantes responderam “ing”, incorrectamente pois as 
palavras que terminam em “ing” também terminam em “ -n-”. 
 
Tversky e Koehler apresentaram a sua teoria de apoio a esta heurística ao afirmar que 
um evento parece mais ou menos provável de acordo com a forma como este é descrito. 
 
Exemplo: 
Se eu perguntar se achas que vais morrer este Verão, a resposta de qualquer 
“participante” será maioritariamente negativa. 
 
Contudo se a pergunta for feita desta forma: Qual é a probabilidade de este Verão 
contraíres ma doença mortal e incurável, teres um acidente de carro ou o teu avião cair? 
Parece mais provável a ocorrência de qualquer um destes eventos. 
 
Isto comprova-se pois: 
1- Uma descrição explícita atrai mais atenção para os aspectos do evento de que 
uma descrição generalista. 
2- As limitações da memória actuam de tal forma que as pessoas não consideram 
todas as informações ditas relevantes, a não ser que estas lhes sejam fornecidas. 
 
 
 
 
 
 
Ainda de referir e relembrar a ideia que a ocorrência de uma probabilidade isolada é 
sempre considerada inferior a uma probabilidade combinada. 
 
Exemplo: 
Os participantes forma confrontados com seguinte escolha: 
 
Para este Verão preferes um seguro de saúde que cubra hospitalização por qualquer 
motivo. 
OU 
Um seguro de hospitalização que cubra qualquer caso de doença ou acidente. 
 
As ofertas são iguais, mas devido a natureza mais descritiva da segunda opção, as 
pessoas caem, outra vez, na falácia da heurística de disponibilidade. 
 
Estudos semelhantes foram realizados em peritos (médicos, advogados e afins) nas suas 
áreas específicas e, ao contrário do que se esperava, estes também caem, em registos 
também elevados, na falácia supracitada. 
 
Em suma, está comprovado o facto da heurística de disponibilidade, à semelhança de 
todas as outras ter um papel importante no julgamento. Contudo não é claro porque é 
que as pessoas negligenciam informações relevantes nem porque é que a presença de 
uma determinada probabilidade referente à “experiência” aumenta a efectividade e 
veracidade das respostas. 
 
 
Heurística da Numerosidade (termo “Brasileiro”, se encontrarem o equivalente 
Português digam por favor) 
 
Pelham, Sumatra e Myaskovsky, “esta heurística envolve inferir excessivamente 
quantidade ou valor a partir do número de componentes em que uma entidade é 
dividida.” 
 
Exemplo: 
Muitos alimentos em pequenos pedaços transmitem uma noção maior de que um só bife 
de grandes dimensões. 
Uma piza parece maior quando as fatias são dispostas em linha recta do que quando 
apresentada em círculo. 
 
 
Nesta abordagem de Tversky e Kahneman há, no entanto, que referir, em primeiro 
lugar, algumas limitações relativamente a como e quando são usadas as heurísticas 
referidas; e, em segundo lugar, algumas falhas no entendimento das questões propostas 
por parte dos participantes devido a uma por vezes medíocre apresentação do problema. 
Em terceiro lugar, esta pesquisa está bastante desligada das realidades do quotidiano na 
medida em que os nossos julgamentos estão igualmente condicionados por inúmeros 
factores tais como as nossas emoções, motivações, preconceitos e afins. 
Para finalizar, os autores prestam pouca atenção às diferenças individuais, que pode 
constituir uma omissão importante. 
 
 
 
 
Heurísticas Rápidas e Frugais 
 
Gigerenzer, Todd e o grupo de pesquisa da ABC definem-nas como: “regras simples da 
caixa de ferramentas adaptativas da mente para tomar decisões com recursos mentais 
realistas” 
 
Uma destas heurísticas é a heurística, ou estratégia, “escolha o melhor”. 
 
Esta estratégia compreende, então, 3 componentes: 
1- Procurar indícios para se estabelecer a validade – Regra de Procura 
2- Parar depois de encontrar um indício discriminatório – Regra de Paragem 
3- Escolher o resultado – Regra de Decisão 
 
O exemplo mais usado desta estratégia constitui a heurística do reconhecimento: “ se 
entre dois objectos é reconhecido um e outro não, assume-se que o objecto conhecido 
tem maior valor de validade e respeito que o outro”. 
 
Exemplo: 
 
Apresentam-nos duas cidades, pedem-nos para dizer qual delas tem maior de número de 
habitantes e como só conhecemos uma das duas, escolhemos essa e descartamos 
imediatamente a outra. 
 
É de referir que as pessoas podem muitas vezes apenas considerar que a cidade que 
conhecem é de facto maior por saberem as dimensões da cidade e não apenas por 
descartarem a outra opção através da heurística do reconhecimento. 
 
Para tal foram realizados estudos com nomes de cidades pequenas situadas perto de 
Stanford, e com nomes fictícios de outras cidades (mas que contudo soavam plausíveis). 
Aqui ficou demonstrado que as pessoas apenas optaram 37% das vezes pela cidade 
conhecida como sendo “a maior”, pondo em evidência o detrimento da heurística pelo 
facto de realmente se conhecer uma das cidades referidas. 
 
É tempo então de referir as limitações das heurísticas rápidas e frugais. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Enquanto é inegável o facto que constituem estratégias simples, mas contudo eficazes 
para a resolução de alguns problemas, existem 3 limitações principais que não podemos 
deixar de salientar. 
 
1- Em primeiro lugar são usadas menos vezes do que está previsto teoricamente 
como mostra o último estudo citado. 
2- Segundo, alguns processos envolvidos no desenvolvimento de teorias científicos 
e afins mostram-se demasiado complexos para a usa aplicação. 
3- Ainda em seguimento da alínea superior, comparar duas cidades e escolher qual 
a maior não é bem comparar dois homens (no caso de uma mulher) e escolher 
com qual deles há de casar… As mulheres querem considerar sempre todas as 
evidências! 
4- A menos que possamos “a priori” especificar que condições fazem usar uma ou 
outra heurística – e qual o grau de preferência de uma em detrimento de outra – 
o poder de prognóstico das heurísticas rápidas e frugais permanece questionável.