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Uma nova pesquisa de um professor da Universidade Estadual da Flórida e colegas explica a matemática por trás de como as predisposições iniciais e informações adicionais afetam a tomada de decisões.
As descobertas da equipe de pesquisa mostram que quando os tomadores de decisão chegam rapidamente a uma conclusão, a decisão é mais influenciada por seu viés inicial, ou uma tendência a errar do lado de uma das escolhas apresentadas. Se os tomadores de decisão esperarem para reunir mais informações, a decisão mais lenta será menos tendenciosa. O trabalho foi publicado hoje em Revisão Física E.
“O resultado básico pode parecer meio intuitivo, mas a matemática que tivemos que empregar para provar isso não era nada trivial”, disse o coautor Bhargav Karamched, professor assistente no Departamento de Matemática da FSU e no Instituto de Biofísica Molecular. “Vimos que para o primeiro decisor em um grupo, a trajetória de sua crença é quase uma linha reta. O último decisor paira ao redor, indo e voltando por um tempo antes de tomar uma decisão. Embora a equação subjacente para a crença de cada agente seja a mesma, exceto por seu viés inicial, as estatísticas e o comportamento de cada indivíduo são muito diferentes.”
Os pesquisadores construíram um modelo matemático que representava um grupo de agentes necessários para decidir entre duas conclusões, uma que era correta e outra que era incorreta. O modelo assumiu que cada ator dentro de um grupo estava agindo racionalmente, ou seja, decidindo com base em seu viés inicial e nas informações que lhes são apresentadas, em vez de ser influenciado pelas decisões de indivíduos ao seu redor.
Mesmo com evidências e assumindo racionalidade perfeita, o viés em direção a uma decisão específica fez com que os primeiros tomadores de decisão no modelo chegassem à conclusão errada 50% das vezes. Quanto mais informações os atores reuniam, mais provável era que eles se comportassem como se não fossem tendenciosos e chegassem a uma conclusão correta.
Claro, no mundo real, as pessoas são influenciadas por todos os tipos de inputs, como suas emoções, as decisões que seus amigos tomaram e outras variáveis. Esta pesquisa oferece uma métrica mostrando como os indivíduos dentro de um grupo devem tomar decisões se estiverem agindo racionalmente. Pesquisas futuras podem comparar dados do mundo real com esta métrica para ver onde as pessoas estão se desviando de escolhas racionais ideais e considerar o que pode ter causado sua divergência.
O modelo dos pesquisadores é conhecido como modelo de difusão de deriva, assim chamado porque combina dois conceitos: a tendência do ator individual de “derivar”, ou mover-se em direção a um resultado baseado em evidências, e a “difusão” aleatória, ou variabilidade das informações apresentadas.
O trabalho poderia ser usado, por exemplo, para entender quando as pessoas estão sendo indevidamente influenciadas por decisões iniciais ou se tornando vítimas de pensamento de grupo. Ele até ajuda a descrever outros cenários complexos com muitos atores individuais, como o sistema imunológico ou o comportamento dos neurônios.
“Ainda há muito trabalho a ser feito para entender a tomada de decisões em situações mais complicadas, como casos em que mais de duas alternativas são apresentadas como escolhas, mas este é um bom ponto de partida”, disse Karamched.
Esta pesquisa foi uma colaboração multiinstitucional envolvendo a candidata a doutorado Samantha Linn e o professor associado Sean D. Lawley da Universidade de Utah, o professor associado Zachary P. Kilpatrick da Universidade do Colorado e o professor Krešimir Josic da Universidade de Houston.
Esta pesquisa foi apoiada pela National Science Foundation e pelos National Institutes of Health.
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