CONSISTENTEMENTE INCONSISTENTE

Fam oso hoj e apenas por seu trabalho com a teoria m acroeconôm ica, um a das m uitas realizações notáveis de John May nard Key nes foi seu sucesso com o investidor.

Do fim da Prim eira Guerra Mundial ao fim da Segunda Guerra Mundial, Key nes adm inistrou o próprio dinheiro, o da fam ília e de am igos, duas com panhias de seguro britânicas, vários fundos de investim ento e o King’s College da Universidade de Cam bridge. Quando m orreu, em 1946, era um hom em extrem am ente rico, e aqueles de cuj o dinheiro cuidara haviam prosperado além de toda expectativa razoável. Seria um a realização im pressionante em qualquer época, m as essa não era um a época qualquer.4 A econom ia da Grã-Bretanha estagnou na década de 1920. Nos anos 1930, o m undo todo cam baleou sob a Grande Depressão. “Considerando que Key nes fez seus investim entos durante alguns dos piores anos da história, seu retorno é assom broso”, com entou John F. Wasik, autor de um livro sobre os investim entos de Key nes.5

Key nes tinha um a inteligência e um a energia excepcionais, o que certam ente contribuiu para seu sucesso, m as, m ais do que isso, era um hom em dotado de curiosidade insaciável, que adorava colecionar novas ideias — hábito que às vezes o obrigava a m udar de opinião. Ele fazia isso sem queixas. Na verdade, orgulhava-se de sua inclinação por adm itir os erros e adotar novas convicções e insistia com as outras pessoas que fizessem o m esm o. “Não há m al nenhum em adm itir que estam os errados, sobretudo se form os prontam ente pegos”, escreveu ele em 1933.6

“Key nes está sem pre disposto a contradizer não só seus colegas, com o tam bém ele m esm o, sem pre que as circunstâncias fazem isso parecer apropriado”, dizia um perfil em 1945 do econom ista “consistentem ente inconsistente”. “Assim , longe de se sentir culpado por essas m udanças de posição, ele as utiliza com o pretexto para adm oestar aqueles que vê com o m enos ágeis de espírito. Reza a lenda que, num a reunião com Roosevelt em Québec, Churchill enviou a Key nes um cabogram a que dizia: ‘Inclinando-m e por seu ponto de vista’. O barão respondeu: ‘Lam ento saber. Com ecei a m udar de ideia’.”7

Seu histórico com o investidor estava longe de ser im aculado. Em 1920, Key nes quase foi à ruína quando suas previsões sobre m oeda estrangeira se provaram desastrosam ente erradas. Ele voltou a se firm ar das pernas e fez

fortuna para si m esm o e outros ao longo da década. Mas, assim com o Mary Sim pson em 2008, Key nes não viu o desastre de 1929 se aproxim ando e m ais um a vez perdeu m uito dinheiro. Porém se reergueu e foi ainda m ais bem - sucedido do que antes.

Para Key nes, o insucesso era um a oportunidade de aprendizado — de identificar os erros, enxergar novas alternativas e tentar outra vez. Após seus péssim os palpites sobre a m oeda, Key nes não se refugiou na segurança e no conforto. Ele abraçou novas ideias no início da década de 1920, com o fazer o conservador King’s College investir em ações num a época em que as instituições geralm ente aplicavam o dinheiro em im óveis e coisas do tipo. Quando foi pego de calças curtas pela quebra de 1929, suj eitou seu pensam ento a um escrutínio desm oralizante. Key nes concluiu que havia algum a coisa errada com um de seus pressupostos teóricos principais. Os preços das ações nem sem pre refletem o verdadeiro valor das em presas, assim um investidor deve estudar um a em presa à exaustão e entender realm ente seu negócio, seu capital e sua adm inistração na hora de decidir se ela tem valor subj acente suficiente para fazer valer a pena um investim ento a longo prazo. Nos Estados Unidos, m ais ou m enos na m esm a época, essa abordagem foi desenvolvida por Benj am in Graham , que a cham ou de “investim ento em valor”. Ela se tornou a pedra angular da fortuna de Warren Buffett.

A única convicção consistente do “consistentem ente inconsistente” John May nard Key nes era de que ele podia se sair m elhor. O insucesso não significava que chegara aos lim ites de sua capacidade. Significava que tinha de se concentrar e fazer nova tentativa. Tente, fracasse, analise, aj uste, tente outra vez: Key nes perfazia um ciclo incessante por esses passos.

Key nes operava num plano m ais elevado do que a m aioria de nós, m as esse processo — tentar, fracassar, analisar, aj ustar, tentar outra vez — é fundam ental para o m odo com o todos aprendem os, quase desde o m om ento em que nascem os. Vej am os um bebê aprendendo a sentar. Ele vacila no com eço e, quando j oga a cabeça para trás de m odo a dar um a boa olhada no ventilador de teto... bum ! de volta à alm ofada que sua m ãe pôs ali atrás, porque bebês aprendendo a sentar sem pre caem de costas. A m ãe poderia ter poupado seus apuros deitando o bebê de costas, ou pondo-o num a cadeira, m as ela sabe que, quando a criança cai, aprende que não deveria ter inclinado tanto a cabeça e, da próxim a vez que tentar se sentar, vai ficar um pouco m ais firm e. O bebê ainda terá de praticar essa nova habilidade para torná-la confiável, depois habitual, m as a queda inicial fornece o avanço conceitual. O m esm o processo ocorre m ilhares de vezes durante a infância, de ficar de pé a cam inhar, entrar no ônibus escolar, m anusear os dois direcionais analógicos e todos aqueles botões no j oy stick de m odo que o personagem no videogam e pule no m om ento preciso com a velocidade exata para pegar a j oia e fazer m il pontos.

Adultos tam bém fazem isso. O contador de m eia-idade que escolhe um taco de golfe pela prim eira vez é com o um bebê aprendendo a sentar e, m esm o com instrução profissional, vai fracassar m uitas vezes antes de ser visto com o um j ogador com petente no clube.

Aprendem os novas habilidades fazendo. Melhoram os essas habilidades fazendo m ais. Esses fatos elem entares são verdadeiros até para as aptidões m ais exigentes. Caças m odernos são com putadores voadores altam ente com plexos, m as o aprendizado num a sala não é suficiente para produzir um piloto qualificado. Nem m esm o o tem po passado em avançados sim uladores de voo dará conta disso. Os pilotos precisam de horas de voo, quanto m ais, m elhor. O m esm o é verdade para cirurgiões, banqueiros e executivos.

TENTE

Para dem onstrar os lim ites do aprendizado teórico, o grande filósofo e professor Michael Polany i escreveu um a explicação detalhada da física de andar de bicicleta: “A regra observada pelo ciclista é esta. Quando com eça a cair para a direita, ele vira o guidão para a direita, de m odo que a traj etória da bicicleta é defletida ao longo de um a curva para a direita. Isso resulta num a força centrífuga que em purra o ciclista para a esquerda e com pensa a força gravitacional que o puxa para a direita”. O m ovim ento segue nessa veia e term ina: “Um a sim ples análise m ostra que para um dado ângulo de desequilíbrio a curvatura de cada torcida de guidão é inversam ente proporcional ao quadrado da velocidade em que o ciclista se desloca”. É difícil im aginar um a descrição m ais precisa. “Mas isso nos inform a exatam ente com o andar de bicicleta?”, pergunta Polany i. “Não. Você obviam ente não tem com o aj ustar a curvatura da traj etória de sua bicicleta proporcionalm ente à razão de seu desequilíbrio sobre o quadrado de sua velocidade; e, se pudesse, cairia dela, pois, ao praticar, há um a série de outros fatores a serem levados em consideração que são deixados de fora na form ulação dessa regra.”8

O conhecim ento exigido para andar de bicicleta não pode ser plenam ente capturado em palavras e transm itido aos outros. Precisam os de “conhecim ento tácito”, do tipo que só obtem os sofrendo raladuras. Para aprender a andar de bicicleta, devem os tentar andar em um a. No com eço, é duro. Você cai de um lado, cai do outro. Mas continue tentando e com a prática se torna fácil — e ainda assim , se você tivesse de explicar com o se m antém na vertical, de m aneira a poupar alguém da provação por que passou, não se sairia m elhor do que Polany i. Isso é de um a obviedade ofuscante. Deve ser igualm ente óbvio que aprender a prever exige tentar fazer previsões. Ler livros sobre previsão não é

um substituto para a experiência com a coisa real.9

FRACASSE

Mas nem toda prática aprim ora a habilidade. Precisa ser um a prática instruída. Você precisa saber que erros procurar — e quais práticas m elhores realm ente são as m elhores. Então, não j ogue os livros no fogo. Com o observado antes, estudos randôm icos controlados m ostraram que o dom ínio do conteúdo de um livrinho m inúsculo, nossas diretrizes de treinam ento (ver apêndice), pode m elhorar sua precisão em cerca de 10%. Esses experim entos tam bém m ostraram com o os efeitos do conhecim ento teórico interagem com os da prática. As pessoas que leram o livrinho se beneficiaram m ais da prática e as pessoas que praticaram se beneficiaram m ais de ler o livrinho. A sorte favorece a m ente bem preparada. As diretrizes de treinam ento nos aj udam a extrair as lições corretas de nossas experiências pessoais e a atingir o equilíbrio certo entre as visões de fora e de dentro. E nossas experiências pessoais nos aj udam a infundir conteúdo do m undo real às pálidas abstrações de conhecim ento geral.

Um a prática efetiva tam bém precisa se fazer acom panhar de feedback claro e oportuno. Meu colaborador de pesquisa, Don Moore, observa que os policiais gastam um bom tem po tentando descobrir quem está dizendo a verdade e quem está m entindo, m as a pesquisa revelou que não chegam nem perto de serem tão bons quanto acham que são e que não tendem a m elhorar com a experiência. Isso porque a experiência só não basta. Ela precisa vir acom panhada de um feedback claro.

Quando um policial decide se o suspeito está ou não m entindo, não obtém um feedback im ediato sobre o acerto de seu palpite (com o o suspeito dizer: “Você tem razão! Eu estava m esm o m entindo!”). Em vez disso, os eventos continuam a ocorrer. Podem ser feitas acusações, haver um j ulgam ento, a declaração de um veredicto, ou quem sabe haj a a perspectiva de um acordo. Mas isso talvez leve m eses ou anos, e, m esm o quando há um a resolução, um im enso leque de fatores a poderia ter influenciado. Assim , um policial dificilm ente obtém um feedback que lhe diga, sim , sua avaliação foi correta, ou não, estava errada. Previsivelm ente, psicólogos que testam a capacidade de policiais de enxergar m entiras em um cenário controlado encontram um a enorm e lacuna entre seu grau de certeza e sua habilidade. E esse abism o cresce à m edida que os policiais ficam m ais tarim bados e presum em , com preensivelm ente, que sua experiência os tornou detectores de m entiras m elhores. Com o resultado, o crescim ento de autoconfiança dos policiais é m ais acelerado do que seu crescim ento de precisão, ou sej a, eles se tornam cada vez

m ais superconfiantes.

Lacunas com o essa estão longe de serem incom uns. A pesquisa sobre calibração — até que ponto sua autoconfiança bate com sua precisão — norm alm ente identifica que as pessoas são confiantes em excesso.10 Mas a superconfiança não é um a lei im utável da natureza hum ana. Meteorologistas não costum am sofrer desse m al. Tam pouco j ogadores de bridge calej ados. Isso porque am bos obtêm feedback claro, im ediato. O m eteorologista que prevê chuva torrencial no dia seguinte vai saber que errou se acordar com o sol brilhando. Jogadores de bridge, que estim am quantas vazas ganharão, obtêm resultados ao final de cada rodada. Se suas previsões falharem , eles saberão.

Isso é essencial. Para aprender com o fracasso, devem os saber quando fracassam os. O bebê que cai para trás sabe. Assim com o a criança que rala o j oelho quando cai da bicicleta. E o contador j ogando golfe que m anda um a bola fácil para o bunker. E, por saberem , eles podem pensar no que deu errado, fazer o aj uste e tentar outra vez.

Infelizm ente, a m aioria dos previsores não obtêm o feedback de alta qualidade que aj uda os m eteorologistas e os j ogadores de bridge a m elhorar. Há dois m otivos principais para isso.

A linguagem am bígua é um deles, e dos grandes. Com o vim os no capítulo 3, term os vagos com o “possivelm ente” e “provavelm ente” tornam im possível j ulgar previsões. Quando um previsor diz que algo pode ou deve acontecer, pode ou deve estar dizendo quase qualquer coisa. O m esm o é verdade para incontáveis outras expressões — com o a referência de Steve Ballm er à “fatia significativa do m ercado” — que talvez soem precisas, m as que a um exam e m ais detido se revelam indistintas com o um a neblina. Mesm o um observador im parcial teria de fazer força para extrair um feedback significativo de previsões vagas, m as m uitas vezes o j uiz é o próprio previsor. Isso só piora o problem a.

Considere o efeito Forer, assim cham ado por causa do psicólogo Bertram Forer, que pediu a alguns alunos para preencher um teste de personalidade, depois lhes atribuiu perfis individuais baseado nos resultados e perguntou em que m edida o teste captara bem suas personalidades individuais. As pessoas ficaram im pressionadas com o teste, dando-lhe um a nota m édia de 4,2 em 5 possíveis — algo notável, pois Forer na verdade pegara afirm ações vagas com o “você tem grande necessidade de ser querido e adm irado pelos outros” de um livro sobre astrologia, elaborara um perfil com elas e entregara o m esm o perfil para todo m undo.11 Linguagem vaga é linguagem elástica. Os alunos a esticaram para que se encaixasse em suas autoim agens, ainda que acreditassem estar j ulgando o teste com obj etividade. A lição para previsores que j ulguem as próprias previsões vagas é: não se iludam .

A segunda grande barreira para o feedback é a dem ora. Quando as previsões se estendem por m eses ou anos, a espera por um resultado perm ite às

falhas de m em ória se im iscuírem . Você sabe com o se sente hoj e sobre o futuro. Mas à m edida que os eventos se desenrolam , será que é capaz de recordar sua previsão de form a precisa? Há um a boa chance de que a resposta sej a não. Não só você vai ter de com bater o esquecim ento norm al, com o tam bém é provável que sofra o que os psicólogos cham am de viés retrospectivo.

Se você tiver idade bastante hoj e para considerar que era um ser consciente em 1991, responda à pergunta: na época, com o você avaliava a probabilidade de que o presidente em exercício, George H. W. Bush, ganhasse a reeleição em 1992? Todos sabem os que Bush pai perdeu para Bill Clinton, m as talvez você se lem bre que ele ficou popular após a vitória na Guerra do Golfo. Então talvez você pensasse que suas chances eram m uito boas, m as, obviam ente, ele tam bém enfrentava um a chance m uito boa de perder. Cinquenta-cinquenta, talvez? Ou quem sabe você achava que a guerra lhe conferia certa vantagem , digam os, um a chance de vitória de 60% ou 70%? Na verdade, a lem brança de sua avaliação m uito provavelm ente está errada. E num a direção previsível. Posso dem onstrar isso desencavando dos arquivos um esquete do Saturday Night Live de 1991 que capturava a atm osfera política da época. A cena é um debate entre os principais candidatos para a indicação dem ocrata em 1992.

Moderadora: Boa noite. Sou Fay Sullivan, da Liga de Eleitoras. Bem - vindos ao prim eiro de um a série de debates entre os cinco principais dem ocratas que estão tentando evitar ser forçados por seu partido a concorrer em vão com o presidente George Bush. A m aioria j á anunciou que não está interessada na indicação. Mas todos eles, é claro, estão sob enorm e pressão para bancarem o trouxa que vai assum ir a inútil tarefa de concorrer contra esse presidente em exercício m uito popular. Eles são... o senador Bill Bradley, de Nova Jersey...

Senador Bill Bradley: Eu não sou candidato a presidente em 1992. Moderador: O líder da m aioria na câm ara, Dick Gephardt, do Missouri... Deputado Dick Gephardt: Eu não estou interessado na indicação do m eu

partido.

E vai ficando cada vez m ais absurdo. Nesse debate, cada candidato faz elogio em cim a de elogio aos adversários, ao m esm o tem po que ataca ferozm ente a si próprio — porque Bush pai certam ente esm agaria quem quer que aparecesse pela frente. Todo m undo sabia disso. Foi por essa razão que os principais líderes dem ocratas não contestaram a indicação daquele ano, abrindo cam inho para um obscuro governador do Arkansas, Bill Clinton.

Um a vez que sabem os o desfecho de algo, esse conhecim ento distorce nossa percepção do que pensávam os antes de saber o resultado: isso é viés

retrospectivo. Baruch Fischhoff foi o prim eiro a docum entar o fenôm eno em um a série de elegantes experim entos. Um deles fazia a pessoa estim ar a probabilidade de im portantes eventos m undiais na época da pesquisa de Fischhoff — Nixon vai se encontrar pessoalm ente com Mao? —, depois recordar sua estim ativa após o evento ter ou não ter ocorrido. Saber o resultado invariavelm ente m odificava a estim ativa, m esm o quando as pessoas tentavam não deixar que seu j uízo fosse influenciado. O efeito pode ser sutil, m as tam bém pode ser m uito grande. Em 1988, quando a União Soviética estava im plem entando grandes reform as que deixaram as pessoas incertas em relação ao futuro do país, pedi a especialistas para avaliar qual a probabilidade de que o Partido Com unista perdesse seu m onopólio do poder na União Soviética nos cinco anos seguintes. Em 1991, o m undo assistiu em choque à desintegração da União Soviética. Assim , em 1992-3 voltei aos especialistas, lem brei-os da pergunta de 1988 e lhes pedi para recordar suas estim ativas. Em m édia, os especialistas recordaram um núm ero 31 pontos percentuais acim a do valor correto. Assim , um especialista que achou que havia um a chance de apenas 10% podia lem brar de si m esm o com o tendo pensado haver um a chance de 40% ou 50%. Houve até um caso em que um especialista que cravou a probabilidade em 20% lem brava dela com o sendo de 70% — o que ilustra por que o viés retrospectivo é às vezes conhecido com o efeito eu-j á-sabia.

Previsores que usam linguagem am bígua e se apoiam em lem branças falhas para recuperar antigas previsões não obtêm feedback claro, o que torna im possível aprender pela experiência. Eles são com o j ogadores de basquete fazendo lances livres no escuro. O único feedback que recebem são os sons — o eco da bola batendo no aro, o baque surdo da bola acertando a tabela, o zunido da bola roçando na rede. Um veterano que executou m ilhares de lances livres com as luzes acesas pode aprender a relacionar os sons a cestas ou erros. Mas não os novatos. Um “chuá!” pode significar um a cesta direta ou um péssim o arrem esso que passou por baixo. Um “clunk!” audível significa que a bola bateu no aro, m as será que entrou ou não? Eles não têm com o ter certeza. Claro que podem se convencer de que sabem o que estão fazendo, m as na realidade não sabem , e se arrem essarem por sem anas a fio talvez fiquem m ais confiantes — pratiquei tanto que devo estar excelente! —, m as não vão m elhorar nos lances livres. Só se as luzes forem acesas as pessoas poderão ter um feedback claro. Apenas então podem aprender e m elhorar.

Quando Tim Minto previu as ondas de refugiados sírios em 2014, obteve um índice de Brier de 0,07. Isso é claro, preciso e significativo, um resultado