Nesse tópico, serão apresentadas as bases teóricas comportamentais do estudo, enfatizando duas teorias da Psicologia Cognitiva: a Heurística da Ancoragem e Ajustamento; e a Teoria de Atualização de Crenças. Dessa forma, observa-se a existência de respostas pouco ortodoxas quanto à modelagem das decisões dos indivíduos, diferente dos julgamentos matematicamente corretos caracterizados pelas teorias estatísticas, principalmente a teoria de probabilidade bayesiana.
Tversky e Kahneman (1974) definem heurísticas como regras simplificadoras do processo decisório. Assim, as pessoas confiam em um número limitado de princípios heurísticos que reduzem as tarefas complexas de avaliar probabilidades e predizer valores para simples operações de julgamento. Os autores ainda enfatizam que as heurísticas apresentam grande utilidade na tomada de decisão, apesar de poderem conduzir a erros severos e sistemáticos.
De acordo com Tonetto et al. (2006), são três as heurísticas utilizadas em julgamentos sob condições de incerteza: (a) ancoragem e ajustamento (comumente utilizada em predições numéricas, quando um valor inicial está disponível); (b) disponibilidade de instâncias ou cenários (utilizada para acessar a frequência de uma classe ou a plausibilidade de um desenvolvimento particular); e (c) representatividade (utilizada no julgamento da
probabilidade de um evento ou objeto “A” pertencer à classe ou processo “B”) (TVERSKY;
KAHNEMAN, 1974).
Vale ressaltar que as heurísticas aqui apresentadas priorizam as clássicas definições de Tversky e Kahneman (1974), visto que Kahneman (2003) excluiu a ancoragem do conceito de heurística. Tonetto et al. (2006) enfatizam que o conceito de heurística passou a ser apresentado como a substituição de atributos, no processo decisório, de forma que elementos omissos ou faltantes sejam substituídos por outros que sejam de domínio prévio das pessoas.
Tversky e Kahneman (1974, p. 1128) ressaltaram que, em muitas situações, as pessoas fazem estimativas partindo de um valor inicial que é ajustado para a produção da resposta final. O valor inicial, ou ponto de partida, pode ser sugerido pela formulação do problema ou pode ser o resultado de um cálculo parcial. No mesmo caso, ajustamentos são tipicamente insuficientes. Isto é, diferentes pontos de partida produzem diferentes estimativas que são enviesadas em direção aos valores iniciais. Tal fenômeno é chamado de ancoragem (SLOVIC; LICHTENSTEIN; 1971 APUD TVERSKY; KAHNEMAN, 1974, p. 1128).
Em estudo que aprofunda os aspectos da heurística da ancoragem e ajustamento, Hogarth e Einhorn (1992) desenvolveram o modelo de atualização de crenças com a intenção de melhor explicar a codificação e o processamento das evidências. De acordo com Kahle, Pinsker e Pennington (2005), desde 1988, pesquisas contábeis corroboram a validade do uso deste modelo para a explicação da revisão de crenças, em detrimento do clássico Teorema de Bayes.
2.3.1 Teoria de Atualização de Crenças
Conforme destacado anteriormente, a teoria de atualização de crenças leva em consideração os efeitos associados à ordem com que as informações são apresentadas aos indivíduos. Para isso, Hogarth e Einhorn (1992) ressaltam o exame da interação entre as características das tarefas executadas e as estratégias de processamento de informações.
Quanto às variáveis inerentes à execução das tarefas, três foram consideradas na formação do modelo científico para a teoria de atualização de crenças. Uma dessas variáveis é a complexidade dos itens individuais das evidências a serem processadas, quando a complexidade figura como uma função do montante de informações de cada parte das evidências que precisam ser processadas, assim como da falta de familiaridade com a tarefa. Hogarth e Einhorn (1992) ressaltam a importância da complexidade para a atualização de crenças, a partir do momento que está relacionada à habilidade humana de processamento. Com isso, quanto maior a complexidade, maior a busca dos indivíduos por simplificação de estratégias para minimizar os esforços cognitivos.
A segunda variável é a extensão das séries de itens, ou tamanho dos blocos de informações apresentados. Essa extensão está associada ao número de evidência a serem avaliadas, tendo os autores classificado as séries em curtas (de 2 a 12 itens) e longas (17 ou mais). Quanto à terceira variável, Hogarth e Einhorn (1992) a designaram por modo de resposta ou modo de processamento. Segundo os autores, modo de resposta é a maneira com que os julgamentos são induzidos, destacando-se os tipos step-by-step (SbS) e end-of-sequence (EoS). O SbS é um procedimento sequencial em que os indivíduos expressam as suas crenças, cada vez que possuem uma nova parte da evidência, enquanto no tipo end-of-sequence (EoS), as opiniões são expressadas apenas após a apresentação de toda a informação.
Com isso, os autores também reconhecem o impacto do método com o qual os indivíduos processam as informações em seus julgamentos subsequentes. Para Hogarth e Einhorn (1992), duas variáveis adicionais de codificação afetam as predições do modelo proposto: (a) Modo de processamento (SbS e EoS); e (b) Tipo de tarefa (avaliação e estimação).
Quando o modo SbS é empregado, o indivíduo ajusta a sua opinião de forma incremental para cada evidência processada sequencialmente. O modo de processamento EoS faz com que os indivíduos agreguem todos os itens antes da integração com a ancora, o que pode ser cognitivamente exigente. Ademais, observa-se que o modo de processamento deve depender da exigência cognitiva da tarefa, esperando que o modo SbS seja utilizado para tarefas mais complexas, onde os indivíduos continuamente integrarão as informações com a ancora, enquanto o modo EoS é usado para tarefas mais simples, onde agregar a informação mais recente é cognitivamente mais fácil.
Para Hogarth e Einhorn (1992), os tipos de tarefas apresentam clara distinção. Os autores apontam as tarefas de avaliação como aquelas em que as informações são codificadas de forma binária (positiva/ negativa; verdadeiro/ falso). Com relação às tarefas de estimativa, estas envolvem uma escala unipolar, onde a média móvel que reflete a posição de cada nova evidência em relação à opinião atual é avaliada.
Dessa forma, assume-se que as crenças individuais dos indivíduos são revisadas por meio de um processo sequencial de ancoragem e ajustamento. Nesse processo, a opinião atual funciona como âncora, ajustada pelo impacto das informações subsequentes. Assim, a
Equação 1 apresenta a representação algébrica do modelo, proposto por Hogarth e Einhorn (1992).
]
)
(
[
1w
s
x
R
S
S
k
k
k k
Equação 1Onde
S
k é igual ao grau de crença em determinada hipótese, após a avaliação de k partes deevidências
(0S
k1)
.S
k1é igual à ancora ou crença anterior. A força inicial da crença é apresentada comoS
0. Dessa forma,s(x
k)
é a avaliação subjetiva de k partes de evidências.R
é o ponto de referência contra o qual o impacto de k partes de evidências é avaliado. Opeso do ajustamento para k partes de evidências é representado por
w
k(0w
k1)
.De acordo com Hogarth e Einhorn (1992), o peso do ajustamento para k parte de evidência (
w
k) pode ser definido como segue na Equação 2.
R
x
s
onde
S
R
x
s
onde
S
k k k k)
(
)
1
(
)
(
1 1
Equação 2Conforme apresentado na Equação 2, α e β representam a sensibilidade dos indivíduos quanto às evidências negativas e positivas, respectivamente. Estas variáveis aparecem como funções das variáveis individuais e externas, que impactam o julgamento e a tomada de decisão.
De acordo com as equações apresentadas,
w
k está relacionado à força da ancora por meio de um efeito contraste, onde as ancoras grandes são mais prejudiciais do que ancoras menores para a mesma evidência negativa. Dessa forma, para uma evidência negativa, o tamanho da atualização de crenças é proporcional à crença anterior,S
k1, e proporcional ao inverso dacrença anterior,
1S
k1, para evidência positiva.Analisando os modos de resposta, Hogarth e Einhorn (1992) ressaltaram que, para o processamento SbS,
w
k dependerá do sinal da nova evidência e do nível da ancora,S
k1. Noentanto, em processamentos EoS, que o indivíduo apenas faz um ajuste, o modelo pode ser simplificado como segue na Equação 3.
]
)
,...,
(
[
1 0w
s
x
x
R
S
S
k
k k
Equação 3Nesse caso,
s(x
1,...,x
k)
é uma média ponderada dos itens que seguem a ancora.O modelo de atualização de crenças faz previsões, levando em consideração a informação que está sendo avaliada. O mesmo questiona as condições em que ocorrem os seguintes efeitos: (a) prioridade (primacy effect). Este que sempre será previsto para pequenas séries de informação simples, avaliadas através do processamento EoS, e eventualmente previsto para o processamento de longas séries de informações (onde ocorre o decréscimo no α e no β esperados); (b) recente (recency effect). Para pequenas séries de informação simples e complexa (muitos detalhes), o modelo prediz esse efeito para o processamento SbS de evidências mescladas; e (c) sem ordem (no order effect). Efeito que será observado para evidências invariáveis no processamento SbS de pequenas séries de informações simples e complexas.
Após a descrição dos efeitos considerados no modelo de atualização de crenças, vale ressaltar que as hipóteses comportamentais desse estudo consideram a ocorrência do efeito recente no processamento SbS de evidências. Com isso, a teoria desenvolvida por Hogarth e Einhorn (1992), associadas ao conhecimento da anatomia cerebral, bem como as funções neuropsicológicas das áreas do cérebro, permitirá a correta análise do mapeamento cognitivo cerebral dos indivíduos. Para isso, os aspectos acerca do cérebro serão devidamente apresentados no tópico seguinte.