Regras simples fazem coisas úteis, mas quais?

Dependendo de quem você perguntar – e seu humor no momento – você pode vir com a impressão de que os seres humanos são uma espécie exclusivamente inteligente, boa em qualquer tipo de tarefas, ou profundamente irracional e, bem, estúpido, propenso a frequentes e severas erros de julgamento. O tópico muitas vezes penetra nas discussões leigas da psicologia e tem sido objeto de muitos livros populares, como a série Previsivelmente Irracional . Parte da razão pela qual as pessoas podem dar essas visões conflitantes da inteligência humana – seja em termos de comportamento ou raciocínio – é a popularidade de explicar o comportamento humano através de heurísticas cognitivas. As heurísticas são essencialmente regras básicas, que se concentram apenas em conjuntos limitados de informações ao tomar decisões. Um exemplo simples, talvez hipotético, de uma heurística pode ser algo como uma "heurística de beleza". Esta heurística pode passar por um lado ao decidir quem entrar em relação, escolher a opção mais atrativa física ; Outras informações – como a riqueza, os traços de personalidade e a inteligência dos companheiros da perspectiva – seriam ignorados pela heurística.

O que funciona bem quando você não percebe a personalidade de alguém à primeira vista.

Ao ignorar as fontes potenciais, as informações podem parecer perversas à primeira vista, dado que o objetivo é fazer a melhor escolha possível, tem potencial para ser uma estratégia útil. Uma dessas razões é que o mundo é um lugar bastante grande, e a coleta de informações é um processo caro. Os benefícios de coletar dados adicionais são superados pelos custos de fazer isso após um determinado ponto, e existem muitas fontes potenciais de informações para escolher. Na medida em que informações adicionais ajudam a fazer uma escolha melhor, fazer a melhor escolha objetiva é muitas vezes uma impossibilidade prática. Nesta visão, as heurísticas compensam a precisão com o esforço, levando a decisões "suficientemente boas". Um benefício relacionado, mas um tanto mais matizado, da heurística vem do problema de erro de amostragem: sempre que você tira amostras de uma população, geralmente há algum grau de erro em sua amostra. Em outras palavras, sua pequena amostra geralmente não é inteiramente representativa da população da qual é desenhada. Por exemplo, se os homens são, em média, 5 polegadas mais altos que as mulheres em todo o mundo, se você selecionar 20 homens e mulheres aleatórios do seu bloco para medir, sua estimativa provavelmente não será precisamente 5 polegadas; pode ser menor ou superior e o grau desse erro pode ser substancial ou insignificante.

De notar, no entanto, é o fato de que quanto menos pessoas da população que você provar, maior será o seu erro: se você estiver selecionando apenas 2 homens e mulheres, sua estimativa provavelmente será mais de 5 polegadas (em uma direção ou outra) em relação a quando você está amostragem 20, em relação a 50, em relação a um milhão. Importante, a questão do erro de amostragem surge para cada fonte de informação que você está usando. Então, a menos que você esteja amostrando grandes quantidades de informações capazes de equilibrar esse erro em todas as fontes de informação que você está usando, as heurísticas que ignoram certas fontes de informação podem realmente levar a melhores escolhas às vezes. Isso ocorre porque o viés introduzido pelas heurísticas pode muito bem ser menos incisivo do que o grau de variação de erro introduzido pela amostragem insuficiente (Gigerenzer, 2010). Assim, embora o uso de heurísticas possa às vezes parecer uma segunda melhor opção, parece haver contextos onde é, de fato, a melhor opção, em relação a uma estratégia de otimização (onde todas as informações disponíveis são usadas).

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Enquanto isso parece estar tudo bem e bom, o leitor agudo notará as condições de contorno necessárias para que as heurísticas sejam de valor: precisam saber de quais fontes de informações prestar atenção. Considere um caso simples em que você tenha cinco potenciais fontes de informação a serem atendidas para prever algum resultado: uma dessas fontes é fortemente preditiva, enquanto as outras quatro são apenas um pouco preditivas. Se você jogar uma estratégia de otimização e tiver quantidade suficiente de informações sobre cada fonte, você fará a melhor previsão possível. Em face de informações limitadas, uma estratégia heurística pode ser melhor, desde que você saiba que não tem informações suficientes e sabe quais fontes de informação ignorar . Se você escolheu qual fonte de informação para atender heuristicamente ao aleatoriamente, você acabaria fazendo uma pior previsão do que o otimizador 80% do tempo. Além disso, se você usou uma heurística porque acreditou erroneamente que você não tinha quantidades suficientes de informações quando você realmente fez, você também fez uma previsão pior do que o otimizador 100% do tempo.

"Eu gosto dessas chances; US $ 10.000 em azul! (A heurística de cor favorita) "

Assim, enquanto as heurísticas podem levar a melhores decisões do que as tentativas de otimização às vezes, os contextos em que eles gerenciam essa façanha são limitados. Para que essas regras de decisão rápida e frugal sejam úteis, você precisa estar ciente da quantidade de informações que você possui, bem como de quais heurísticas são apropriadas para quais situações. Se você está tentando entender por que as pessoas usam qualquer heurística específica, então, seria necessário fazer previsões substancialmente mais texturizadas sobre as funções responsáveis ​​pela existência da heurística em primeiro lugar. Considere a seguinte heurística, sugerida por Gigerenzer (2010): se houver um padrão, não faça nada sobre isso . Essa heurística é usada para explicar, neste caso, as taxas radicalmente diferentes de ser um doador de órgãos entre países: enquanto apenas 4,3% dos dinamarqueses são doadores, quase todos na Suécia são (aproximadamente 85%). Uma vez que as atitudes explícitas sobre a disposição de ser um doador não parecem diferir substancialmente entre os dois países, a variação pode ser um mistério; isto é, até que se perceba que os dinamarqueses têm uma política de "opt in" para ser um doador, enquanto os suecos têm um "opt out". A opção padrão parece ser responsável por dirigir a maior parte da variação nas taxas de status de doador de órgãos.

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Embora tal explicação heurística possa parecer, pelo menos inicialmente, ser satisfatória (na medida em que explica uma grande parte da variância), deixa um que quer em certos aspectos. Seja como for, a heurística parece mais uma descrição de um fenômeno (a opção padrão às vezes) em vez de uma explicação (por que isso importa, e em que circunstâncias podemos esperar que não?). Embora eu não tenha dados sobre isso, eu imagino se você trouxe assuntos para o laboratório e apresentou-lhes uma opção para dar ao experimentador US $ 5 ou o experimentador dar-lhes US $ 5, mas destacou a primeira opção como padrão, você provavelmente encontrará muito poucos pessoas que não ignoraram a heurística padrão. Por que, então, a heurística padrão pode ser tão persuasiva para que as pessoas sejam ou não sejam doadoras de órgãos, mas profundamente não-persuasivas em levar as pessoas a desistir do dinheiro? A função de hipótese de Gigerenzer para a coordenação heurística e grupal padrão – não nos ajuda aqui, pois as pessoas podem, em princípio, coordenar em torno de dar ou receber. Talvez se possa postular que outra heurística – digamos, quando possível, se beneficie com os outros – está no trabalho na nova decisão, mas sem uma teoria clara e adequadamente texturizada para prever quando uma heurística ou outra estará em jogo, nós não conseguimos Não expliquei esses resultados.

A este respeito, então, as heurísticas (como variáveis ​​explicativas) compartilham a mesma falha teórica que outras "explicações de uma palavra" (como "cultura", "normas", "aprendizagem", "situação" ou coisas similares invocadas com freqüência por psicólogos). Na melhor das hipóteses, eles parecem descrever algumas pistas comuns apontadas por vários mecanismos cognitivos, como as relações de autoridade (o que Gigerenzer sugeriu formou a seguinte heurística: se uma pessoa é uma autoridade, siga os pedidos ) ou o comportamento dos pares ( o imitate-your- heurística dos pares: faça o que seus colegas fazem ) sem nos contar mais nada. Essas descrições, ao que parece, podem até mesmo soltar a palavra "heurística" e não piorar para isso. De fato, dado que Gigerenzer (2010) menciona a possibilidade de várias heurísticas influenciar uma única decisão, não está claro para mim que ele ainda esteja discutindo heurísticas. Isso ocorre porque as heurísticas são projetadas especificamente para ignorar certas fontes de informação , como mencionado inicialmente. Muitas heurísticas trabalhando em conjunto, cada uma das quais dabble em uma fonte diferente de informação que os outros ignoram parecem se assemelhar a uma estratégia de otimização mais próxima do que a heurística.

E se você quiser manter o termo, você precisa ficar dentro das linhas.

Embora a linguagem das heurísticas possa revelar-se uma maneira rápida e frugal de indicar resultados, acaba por ser um método pobre de explicá-los ou ceder muito sobre o valor preditivo. Ao determinar se alguma decisão determina mesmo uma heurística em primeiro lugar, parece que os defensores do modelo heurístico demonstram por que alguma fonte (s) de informação deve ser ignorada antes de algum limite (ou se tal um limite ainda existe). O que, segundo me pergunto, as heurísticas têm que dizer sobre a variação nas respostas aos dilemas do bonde e da passarela, ou a variação nas visões morais sobre temas como o aborto ou drogas recreativas (onde as pessoas não estão notavelmente de acordo)? Tanto quanto sei, focar-se em heurísticas per se nesses casos é improvável que faça muito para avançar. Talvez, no entanto, há uma heurística heurística que possa nos fornecer uma boa regra de ouro para quando devemos esperar que as heurísticas sejam valiosas …

Referências : Gigerenzer, G. (2010). Satisficing Moral: Repensando o Comportamento Moral como Tópicos de Racionalidade Limitada em Ciências Cognitivas., 2, 528-554

Copyright Jesse Marczyk