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Como os humanos tomam decisões quando os resultados são incertos? Uma maneira possível seria calcular o valor esperado de cada opção multiplicando cada valor de resultado possível por sua probabilidade e, em seguida, escolhendo a opção com o valor esperado mais alto. Embora essa estratégia maximize o retorno esperado, não é isso que as pessoas tendem a fazer. Em particular, as pessoas parecem ser influenciadas irracionalmente pelos resultados passados de suas decisões ao fazer escolhas subsequentes.
Pesquisadores da Universidade de Tsukuba desenvolveram e validaram um modelo (“teoria da perspectiva dinâmica”) que integra o modelo mais popular em economia comportamental para descrever a tomada de decisão sob incerteza – a teoria da perspectiva e um modelo bem estabelecido de aprendizado da neurociência — teoria da aprendizagem por reforço. Este modelo descreveu com mais precisão as decisões que as pessoas e os macacos tomaram ao enfrentar o risco do que a teoria da perspectiva ou a teoria do aprendizado por reforço sozinha.
Especificamente, os pesquisadores pediram a 70 pessoas que escolhessem repetidamente entre duas loterias nas quais pudessem ganhar alguma recompensa com alguma probabilidade. As loterias variavam no tamanho da recompensa, na probabilidade de recebê-la e na quantidade de risco envolvida. Os resultados mostraram que imediatamente após experimentar um resultado maior do que o valor esperado da opção selecionada, os participantes se comportaram como se a probabilidade de ganhar na próxima loteria aumentasse. O autor sênior do estudo, o professor assistente Hiroshi Yamada, diz “Esse comportamento é surpreendente porque as probabilidades de vitória foram claramente descritas para os participantes (os participantes não tiveram que aprender com a experiência) e essas probabilidades também eram completamente independentes dos resultados anteriores.” Usando seu modelo de teoria de perspectiva dinâmica, os pesquisadores foram capazes de determinar que a mudança no comportamento é impulsionada por uma mudança na percepção das probabilidades, e não por uma mudança na avaliação das recompensas.
Yamada também diz: “Esse aprendizado de eventos inesperados fundamenta a teoria do aprendizado por reforço e é um algoritmo bem conhecido que ocorre quando as pessoas precisam aprender as recompensas da experiência. É interessante que ocorra mesmo que o aprendizado não seja necessário.”
Em experimentos semelhantes com macacos, cujos cérebros se assemelham muito aos dos humanos, foram observados essencialmente os mesmos resultados. Os pesquisadores comentaram que a semelhança no comportamento humano e do macaco foi notável neste estudo.
Com base nos resultados desta pesquisa, espera-se que a investigação do cérebro do macaco leve à compreensão dos mecanismos cerebrais envolvidos na percepção de recompensas e probabilidades que todos nós usamos ao tomar decisões arriscadas, bem como a alegria sentimos quando temos sucesso.
Este estudo foi financiado por JSPS KAKENHI Grant Numbers JP:15H05374 e 21H02797, Takeda Science Foundation, Council for Addiction Behavior Studies, Narishige Neuroscience Research Foundation, Moonshot R&D JPMJMS2294 (HY) e ARC DP190100489 (AT).
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