HomeA importância dos algoritmos e modelos para um mundo mais racional
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A ascensão da economia comportamental
Uma das principais premissas da teoria econômica é que as pessoas tomarão decisões com base na otimização. O "homo economicus", ou homem econômico - termo utilizado para designar os agentes que representam os humanos na teoria - definirá suas escolhas e ações por meio da racionalidade, visando maximizar seu bem-estar econômico. Outro fundamento dessa teoria é o conceito de equilíbrio, como o presente no balanço de oferta e demanda: os preços sempre oscilarão livremente até que um equilíbrio seja encontrado.
Esta teoria econômica clássica tem sido a base para muitos modelos e estudos ao longo dos anos. Os mercados financeiros, a indústria de seguros, os departamentos de precificação e marketing e muitos outros consideram os seres humanos racionais ao tomar decisões para definir suas carteiras de investimentos, apólices de seguro e preços de produtos, por exemplo. No entanto, ela não tem sido suficiente para evitar bolhas e colapsos econômicos como a bolha da tecnologia no final do século passado e a crise financeira de 2008. O distanciamento entre as decisões teóricas e os resultados obtidos gerou críticas e ceticismo.
As principais críticas à teoria estão relacionadas às principais premissas. Em primeiro lugar, os problemas de otimização enfrentados por uma pessoa comum costumam ser muito difíceis de resolver: uma simples visita a uma mercearia pode levar a muitas decisões entre centenas de itens que não serão totalmente examinados, por exemplo. Outra falha está relacionada à racionalidade dos agentes: as crenças e emoções das pessoas são sempre levadas em consideração na tomada de decisões reais, e são inúmeros os vieses documentados que as afetam.
Para melhor compreender e adaptar a teoria econômica, pesquisadores de outras áreas, como sociologia e psicologia, juntaram-se a economistas e realizaram diversos experimentos, dando origem à chamada economia comportamental. Por definição, ela estuda os efeitos de fatores psicológicos, cognitivos, emocionais, culturais e sociais nas decisões de indivíduos e instituições, e ajuda a teoria tradicional a adaptar seus modelos à realidade, onde as decisões dos agentes não são consistentes com a racionalidade e os problemas são complexos.
Vieses, atalhos cognitivos e ruídos como origem dos erros de decisões das pessoas
Como já mencionado, devido à complexidade dos problemas com que costumamos lidar e para economizar energia pensando, tendemos a tomar decisões com pouco raciocínio, confiando na intuição. Isso leva a muitos atalhos cognitivos (também chamados de heurísticas), vieses e ruídos no processo. Daniel Kahneman e Amos Tversky1, considerados por muitos os pais da Economia Comportamental, agrupam esses vieses em três atalhos cognitivos principais: representatividade (o grau provável em que um objeto representa um tipo particular); disponibilidade (a avaliação subjetiva da probabilidade de um evento com base nas ocorrências que vêm à mente); e o ajuste de âncora (estimativas subjetivas que são feitas a partir de um valor inicial e ajustadas para obter a resposta final, sendo que esses ajustes geralmente são insuficientes).
Vamos aprofundar na heurística da representatividade para exemplificar esses vieses. É usado quando as pessoas julgam a probabilidade de que um objeto ou evento A pertence à classe B observando o grau em que A se assemelha a B, negligenciando informações sobre a probabilidade geral de B. Por exemplo, suponha o seguinte problema:
Bob é um fã de ópera e gosta de visitar museus de arte quando está de férias. Quando era pequeno, gostava de jogar xadrez com a família e amigos. Qual situação é mais provável?
A. Bob toca trompete em uma grande orquestra sinfônica
B. Bob é um fazendeiro
A maioria das pessoas escolherá a opção A, porque a descrição de Bob representa melhor o estereótipo de um músico clássico. No entanto, a probabilidade de que a opção B seja verdadeira é muito maior, uma vez que os fazendeiros constituem uma parte muito maior da população.
Outro exercício que demonstra isso é o problema de Linda:
Linda tem 31 anos, é solteira, falante e uma pessoa brilhante. Ela se formou em filosofia e, em seus tempos de estudante, estava muito preocupada com as questões de discriminação e justiça social, além de participar de manifestações antinucleares. O que é mais provável?
B. Linda é caixa de banco e participa ativamente do movimento feminista.
Devido à representatividade de B, a maioria escolherá esta opção, mesmo que a probabilidade de dois eventos ocorrerem juntos seja sempre menor ou igual à probabilidade de um dos eventos ocorrer sozinho.
Ambos os casos foram apresentados por Kahneman e Tversky e são usados apenas para ilustrar os atalhos cognitivos, mas é possível imaginar o "dano" que eles podem causar na tomada de decisões. Outros vieses cognitivos com exemplos simples podem ser encontrados no infográfico abaixo criado por Racounter.net.
Falta de racionalidade na tomada de decisão nas organizações
Além do impacto nas escolhas de cada pessoa, esses “comportamentos equivocados” podem gerar muitas decisões questionáveis para instituições e organizações, como governos e empresas. Um exemplo de como os agentes institucionais do mundo real não seguem a teoria econômica pode ser encontrado nos estudos realizados por Richard Lester2, na década de 1940.
Ele entrevistou muitos gerentes e CEOs para entender como eles decidiam o nível de produção de suas empresas e o número de trabalhadores que precisavam contratar ou demitir. Um agente racional levaria em conta o marginalismo, segundo o qual vale a pena produzir até que a receita marginal seja maior do que o custo marginal; um trabalhador será contratado se a receita marginal obtida com seu trabalho for maior do que o salário pago. No entanto, Lester descobriu que a maioria dos gerentes parecia não se importar com esses fatores, mas sim em ideias simples, como vender o máximo possível. Isso levantou a questão se os agentes de mercado eram realmente racionais em uma época em que o debate da economia comportamental ainda não havia começado.
Outro pesquisador chamado Fritz Machlup3 entrou na discussão iniciada por Lester, afirmando que mesmo que os gestores não mencionassem o marginalismo e os fundamentos da teoria da firma, suas decisões e ações se aproximariam da teoria. Os indivíduos agem "como se" equilibrassem benefícios e custos marginais, mesmo que não o fizessem explicitamente em suas mentes. Em outras palavras, ainda se não soubessem o motivo, eles agiriam como um agente racional.
Embora na época Machlup fosse considerado o "vencedor" do debate (a ideia de "como se" foi reforçada por muitos outros economistas, como Milton Friedman, e o debate foi considerado "encerrado"), após as descobertas de vieses e atalhos por parte de Kahneman e Tversky, era impossível sustentar a ideia de que a intuição humana sempre se aproximaria das decisões racionais.
Como melhorar a tomada de decisões para gerar um mundo mais racional?
Para evitar o impacto de vieses e atalhos cognitivos na tomada de decisão, a receita de Kahneman4 é que as organizações analisem o julgamento humano com "pensamento disciplinado" por meio do uso de algoritmos. As indicações da sua pesquisa são inequívocas, disse ele: Quando se trata de tomar decisões, os algoritmos são superiores às pessoas. “Os algoritmos são livres de ruído. As pessoas não", disse ele. "Quando você coloca dados na frente de um algoritmo, sempre obterá a mesma resposta na outra extremidade "
Isso é especialmente verdadeiro em alguns campos, como medicina (diagnóstico de doenças como o câncer) e mercados financeiros (risco de crédito, alocação de carteira), entre muitos outros. Nestes casos, chamados de "ambientes de baixa validação", existe um grau significativo de complexidade, incerteza e imprevisibilidade, e pouco feedback para transformar experiência em expertise. E, de acordo com pesquisas, algoritmos simples empataram ou superaram humanos e seus critérios de decisão "complexos", essencialmente todas as vezes.
A visão da Cassotis reflete este tipo de solução: queremos trazer racionalidade para a tomada de decisões nas organizações. Por meio da utilização de modelos matemáticos e algoritmos, pretendemos aumentar a precisão dos tomadores de decisão, potencializando sua experiência e intuição com ferramentas fáceis de usar para apoiar seus processos.
Você enfrenta problemas complexos, que podem estar sujeitos a vieses cognitivos e ruídos ao tomar decisões? Se sim, não hesite em nos contactar!
Referencias:
- New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011. Kahneman, Daniel. Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux, 2011.
- Lester, Richard A. "Shortcomings of Marginal Analysis for Wage-Employment Problems." The American Economic Review 36, no. 1 (1946): 63-82. Consulta realizada el 31 de mayo de 2021. http://www.jstor.org/stable/1802256.
- Machlup, Fritz. "Marginal Analysis and Empirical Research." The American Economic Review 36, no. 4 (1946): 519-54. Consulta realizada el 31 de mayo de 2021. http://www.jstor.org/stable/1801722
- "Daniel Kahneman’s Strategy for How Your Firm Can Think Smarter" Knowledge@Wharton, 8 de junio de, 2016, consulta realizada el 31 de mayo de 2021. https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/nobel-winner-daniel-kahnemans-strategy-firm-can-think-smarter/
Coautor: Fabio Silva - Gerente Sênior na Cassotis Consulting