A maior rede de estudos do Brasil

Grátis
Pensamento e Linguagem

Pré-visualização | Página 8 de 9

é conceptualizada como sendo de alguma forma hierárquica, uma vez que são as disposições ao nível da mente reflexiva que ativam o funcionamento dos mecanismos da mente algorítmica que irão permitir a posterior substituição da resposta heurística e intuitiva fornecida pela mente autónoma. 
Deste modo, apesar do modelo tripartido da mente respeitar e conservar algumas das suposições dos modelos dualistas de julgamento, a verdade é que acrescenta algumas novas premissas com impacto. Por exemplo, embora as propriedades atribuídas ao raciocínio heurístico continuem a ser maioritariamente representadas na conceptualização da mente autónoma, o entendimento do sistema analítico ou baseado em regras altera-se significativamente, uma vez que passa a ser compreendido como uma estrutura organizada em dois níveis de processamento distintos através da divisão em mente reflexiva e algorítmica.
Com efeito, a conceptualização da mente como uma estrutura tripartida parece ser mais do que uma abstração teórica, uma vez que é apoiada pela observação de que diferentes disfunções cognitivas têm consequências distintas nos três tipos de mente. 
Desta forma, por exemplo, dificuldades na mente autónoma parecem estar associadas a disfunções cognitivas como o autismo ou a agnosia. Por sua vez, no que diz respeito à mente algorítmica, verifica-se que disrupções a este nível parecem estar relacionados com incapacidades na habilidade cognitiva. Para além disso, e por último, dificuldades na mente reflexiva parecem refletir dificuldades no nível de funcionamento intencional.
Desta forma, e de acordo com a conceptualização da mente como uma estrutura tripartida, para conseguir distinguir as circunstâncias que influenciam a utilização do raciocínio analítico ou baseado em regras das condições em que a resposta heurística é dominante, é necessário diferenciar as variáveis que afetam a mente algorítmica dos fatores que atingem diretamente o funcionamento da mente reflexiva.
Intuições vs. Fórmulas:
Paul Meehl foi um dos psicólogos mais versáteis no século XX. No seu livro, reviu os resultados de 20 estudos que tinha analisado onde as predições clínicas baseadas nas impressões subjetivas de profissionais treinados eram vistas como sendo mais precisas do que predições estatísticas feitas através da combinação de scores ou avaliações de acordo com uma certa regra.
Num dos seus estudos, conselheiros treinados entrevistaram cada aluno de uma escola por 45 minutos. Também tinham acesso às suas notas escolares, a vários testes de aptidão e um texto de 4 páginas escritas pelo aluno. O algoritmo estatístico utilizou apenas uma fração desta informação: as notas escolares e um teste de aptidão. Mesmo assim, a fórmula foi mais precisa do que 11 dos 14 conselheiros.
Porque é que as avaliações dos experts foram inferiores às avaliações do algoritmo? Os experts tentam ser espertos, fora da caixa, e consideram combinações complexas de características para fazerem as suas predições. A complexidade pode funcionar em alguns casos, mas geralmente diminui a validade. Combinações simples de características são melhores. Muitos estudos mostraram que os decisores humanos são inferiores a uma fórmula, mesmo quando o valor sugerido é dado pela fórmula. Eles sentem que podem rejeitar a fórmula porque têm informação adicional sobre o caso.
Outra razão para a inferioridade do julgamento dos experts é pelo facto de os humanos serem altamente inconsistentes ao fazerem uma revisão dos julgamentos de informações complexas. Quando lhes é pedido para avaliarem duas vezes a mesma informação, frequentemente dão respostas diferentes. Julgamentos incertos não podem ser preditores válidos de nada.
Esta grande inconsistência é devida provavelmente à necessidade extrema de contexto por parte do sistema 1. Sabemos, devido a estudos de priming, que estímulos que passam despercebidos no ambiente têm uma influência substancial nos nossos pensamentos e ações. Estas influências flutuam de momento para momento. O rápido prazer de uma brisa de ar fresco num dia de calor pode fazer-nos ligeiramente mais positivos e otimistas acerca de um determinado assunto que temos de avaliar no momento.
A pesquisa sugere uma conclusão surpreendente: para maximizar a precisão preditiva, as decisões finais devem ser deixadas para as fórmulas, especialmente em ambientes com baixa validade. Na admissão de estudantes em faculdades de medicina, por exemplo, a decisão final é geralmente feita pelo membro da faculdade que entrevistou o estudante. A evidência é fragmentária, mas é possível fazer uma conjetura: ao conduzir a entrevista, é provável que a precisão no processo de admissão diminua se for esse mesmo entrevistador a fazer a decisão final. Entrevistadores demasiado confiantes nas suas intuições vão dar um peso maior a impressões pessoais e menos peso a outras fontes de informação, baixando a validade. 
As práticas estatísticas dominantes nas ciências sociais servem para determinar os pesos de diferentes preditores, seguindo um algoritmo, a regressão múltipla.
A lógica da regressão múltipla é indiscutível: encontra a fórmula ideal para combinar os diferentes pesos dos diferentes preditores. No entanto, Dawes observou que o algoritmo estatístico complexo adiciona pouco ou nenhum valor. Uma pessoa pode obter um resultado similar ao selecionar um conjunto de scores que têm alguma validade para prever o resultado e ajustar os valores para os tornar comparáveis. Uma fórmula que combina estes preditores com pesos iguais é provavelmente tão preciso na sua previsão quanto a fórmula da regressão linear ideal.
Fórmulas que determinam pesos iguais para todos os preditores são superiores porque não são afetados por acidentes de amostragem.
Intuição dos experts: quando podemos confiar nela?:
Gary Klein fazia parte do grupo NDM, que rejeitava o foco nos enviesamentos das heurísticas e nesta abordagem. Eles criticavam este modelo por ser demasiado preocupado com as falhas e por ser dirigido por experimentos artificiais ao invés de estudarem pessoas reais a fazerem coisas que importam. São altamente céticos acerca do uso de algoritmos rígidos de modo a substituir o julgamento humano.
Maravilhas e falhas:
O livro de Gladwell abre com a história memorável de experts da arte a serem confrontados com um objeto que é descrito como sendo um exemplar de uma estátua do movimento Kouros. Muitos dos experts tinham fortes reações viscerais: sentiam no seu âmago que a estátua era falsa, mas não eram capazes de articular o porquê de sentirem isso. Os experts acabaram por concordar que a estátua era falsa mas sem saber explicar o porquê, sendo esta a própria definição de intuição.
Esta história parece implicar que a busca sistemática pela pista que fez os experts adotarem uma determinada posição, falhou. No entanto, Kahneman e Klein rejeitaram essa conclusão.
Intuição como reconhecimento:
A visão de Klein acerca da intuição foi moldada por uma série de estudos acerca de comandantes de bombeiros: Klein investigou como é que os comandantes conseguiam fazer boas decisões sem fazer comparações. A hipótese inicial era de que os comandantes se deveriam restringir a sua análise a um par de opções, mas esta hipótese estava incorreta. De facto, os comandantes normalmente geravam apenas uma única opção. Poderiam, assim, recorrer ao seu repertório de padrões que haviam já compilado durante mais de uma década de experiência real e visual para identificarem qual a opção mais plausível. Eles avaliavam esta opção através da estimulação mental para verificar se esse padrão se aplica à situação em questão. Se este padrão parecer apropriado, os complementos iriam implementá-lo. Se o plano tivesse deficiências, seria alterado. Se fosse dificilmente alterável, iriam passar para o próximo padrão plausível.
Klein tornou esta descrição numa teoria das decisões chamada Recognition-primed decision model (RPD) que se aplicava aos bombeiros mas também descreve o expertise em outros domínios, incluindo o xadrez. Este processo envolve o sistema