O jogo

5.1.1 Análises agregadas

Com as análises é possível se ter uma primeira observação das frequências em que ocorreram cooperações e não cooperações (Tabela 7) por agente. Essa primeira observação pode demonstrar em números absolutos qual foi o tipo de estímulo recebido pelo empreendedor, uma vez que, no exemplo, ele jogou com um Investidor menos cooperativo que ele. Pode-se perceber que a cooperação esteve presente mais frequentemente do que a não cooperação.

#

Agente C NC Total Geral Empreendedor 341 50 391

Investidor 322 67 389 Total Geral 663 117 780

Tabela 7 – Frequência de Cooperações (C) e Não Cooperações (NC) por agente

Adicionalmente, é possível observar se houve diferenças por item de negociação (Tabela 8), o que, no exemplo, revelou pontos de maior discordância entre os agentes. O agente “Investidor” tem suas respostas, não somente, dependentes do histórico de decisões do investidor mas, também, do conjunto de tipos de estratégia cuja seleção é aleatória.

#

Agente – Item C NC Total Geral

Empreendedor 341 50 391 Valor de Saída 110 27 137 Valor do Aporte 113 15 128 Participação % 118 8 126 Investidor 322 67 389 Valor de Saída 104 33 137 Valor do Aporte 105 22 127 Participação % 113 12 125 Total Geral 663 117 780

Tabela 8 – Frequência de C /NC por agente e por item de negociação

Uma outra análise pode ser feita se forem consideradas as interações (Tabela 9), nas quais os mesmos itens de negociação são apresentados. Desconsiderando-se a primeira interação que é programada para cooperação por requisito da “Teoria dos Jogos para Sub- Jogos Infinitamente Repetidos do tipo Dilema dos Prisioneiros”, é possível observar, no exemplo, que logo na primeira chance de decisão que os empreendedores tiveram para decidir, esses tenderam ser mais cooperativos. Na segunda chance de decisão, na terceira interação, há uma evidência, que um “teste” de não cooperação ocorre. Uma vez percebendo o mecanismo de recompensa / punição ele modula o comportamento, não sendo atingida a mesma frequência de não cooperação em nenhuma outra interação.

#

Agente - Interação C NC Total Geral

Empreendedor 341 50 391 1 57 57 2 47 9 56 3 46 10 56 4 48 8 56 5 48 7 55 6 49 7 56 7 46 9 55 Investidor 322 67 389 1 57 57 2 47 9 56 3 44 12 56 4 44 12 56 5 44 11 55 6 44 11 55 7 42 12 54 Total Geral 663 117 780

Tabela 9 - Frequência de C /NC por agente e por interação

Uma análise adicional pode ser feita se forem consideras as rodadas (Tabela 10), nas quais novos itens de negociação são apresentados. Além disso, a evolução das rodadas é necessariamente atrelada à evolução do experimento. Essa característica contém a propriedade de maior exposição às regras do jogo o que faz, mesmo de forma não consciente, com que o empreendedor passe a jogar de forma a obter o melhor resultado que a “regra do jogo” recompensa.

A amostra coletada demonstrou que a exposição às regras, faz os empreendedores abandonem as decisões de não cooperação a medida que eles avancem nas rodadas.

# Agente – Rodada C NC Total Geral

Empreendedor 341 50 391 1 29 20 49 2 36 13 49 3 44 5 49 4 42 4 46 5 40 2 42 6 39 3 42 7 39 3 42 8 37 37 9 35 35 Investidor 322 67 389 1 29 20 49 2 32 17 49 3 40 9 49 4 38 8 46 5 37 5 42 6 39 3 42 7 37 5 42 8 36 36 9 34 34 Total Geral 663 117 780 Tabela 10 - Frequência de C /NC por agente e por rodada

5.1.2 Análises gráficas

Com os dados colhidos pela ferramenta é possível observar os dados de outra forma, a temporal. Para se medir a amostra, pode ser feita uma média dos tempos por item que se deseja analisar. Esses itens podem ser rodadas, variáveis, interações, tipo de decisões, tipo de estratégias adotadas etc.

Ao se observar o Gráfico 1 pode-se constatar que há uma queda do tempo médio de respostas ao longo das interações até a quinta interação. Na sexta e sétima interações o tempo médio apresenta um valor relativamente alto.

Gráfico 1 – Tempo médio de respostas por interações

. Para que se possa explicar há uma série de investigações que podem ser feitas. No Gráfico 2 é possível constatar um fator potencialmente explicativo. Ao separar o tempo médio de resposta ao longo das interações por tipo de decisão, observa-se tal fator.

Uma forma de se averiguar se o tipo de decisão é, um fator que, potencialmente, influencia o tempo médio de respostas é possível observar no Gráfico 3 que há uma diferença entre tempo médio da decisão de cooperação e a de não cooperação.

Gráfico 3 – Tempo médio de respostas por tipo de decisão

Outra análise possível pode ser feita com a observação do tempo médio de resposta entre rodadas no Gráfico 4.

O primeiro ponto que pôde ser destacado na amostra dos dados captados pela ferramenta é que na primeira rodada, início do experimento, os empreendedores decidem em um tempo maior do que em qualquer outra rodada.

O segundo ponto que foi observado, foi a falta de um padrão mais conclusivo sobre o tempo médio de resposta e a evolução das rodadas.

Ao se investigar possíveis fatores explicativos como o tipo de decisão (Gráfico 5), o tipo de estratégia que o investidor adotou (Gráfico 6), a alternativa escolhida (Gráfico 7), não foi possível, a priori, se estabelecer uma relação.

Gráfico 4 – Tempo médio de resposta por rodadas

Gráfico 6 - Tempo médio de resposta por rodadas e por tipo de estratégia do investidor

Gráfico 7 - Tempo médio de resposta por rodadas e por alternativa escolhida

Um outro exemplo de possibilidade de análise pode ser elaborado se for observado o tempo de resposta e as rodadas juntamente com as interações, as quais, dessa forma, refletem a sequência inteira do jogo (Gráfico 8).

Gráfico 8 – Tempo médio de resposta por rodada e interação conjuntamente

Pode ser observado o “efeito aprendizagem” do funcionamento da ferramenta, visto que mesmo em diferentes rodadas que possuem novas variáveis e em diferentes negociações nas quais os valores de saída, aporte e participação acionária são mudados há uma queda do tempo médio de resposta.

Havendo necessidade de melhor entendimento do “efeito aprendizagem” pode ser elaborado um gráfico no qual seja possível observar o mesmo tempo médio de resposta por rodada e interação conjuntamente, por tipo de decisão. No Gráfico 9 é possível observar que além do tempo médio de respostas não cooperativas são menores, essas deixaram de ocorrer a partir do fim da sétima rodada.

Se for retomado o Gráfico 5 é possível observar que os empreendedores deixaram de tomar a decisão do tipo não cooperação a partir da oitava rodada. Uma possível explicação é o “efeito aprendizagem” da regra do jogo a qual é o Equilíbrio de Nash previsto pela “Teoria dos Jogos para Sub-Jogos Infinitamente Repetidos do tipo Dilema dos Prisioneiros”.

Gráfico 9 - Tempo médio de resposta por rodada e interação conjuntamente, por tipo de decisão

5.2 _{Survey SVO}

Da forma que a ferramenta está implementada, na primeira parte do experimento está, na primeira posição, a Survey SVO, a qual permite avaliar, a partir de respostas atitudinais, se o perfil do empreendedor tende mais para o altruísmo ou par o egoísmo.

É possível, a partir da base de dados que a ferramenta gera, dados agregados nos quais pode se verificar questões nas quais há mais dissenso e nas que há predominância de consenso (Gráfico 10).

Na amostra de exemplo adotada pode se observar que nas quarta e oitava questões as três alternativas aparecem como escolhidas, nas demais essa não aparecem (Gráfico 11). Tais alternativas representam forte tendência altruísta.

Gráfico 10 – SVO – Quantidade de resposta por proposição por alternativa

5.3 Survey CABLE

A segunda survey que está na primeira parte do experimento é a do CABLE. Ao se analisar todas as treze proposições de forma agregada, é possível se observar qual é a moda do grau de concordância Gráfico 12. No caso da amostra tomada como exemplo pode ser observado que há uma tendência de concordância com as afirmações de forma geral.

Gráfico 12 – Contagem do nível de concordância com as afirmações da amostra

Ao se analisar cada proposição é possível observar quais são mais consensuais e quais as frequências de discordância e concordância são maiores do que as posições mais centrais.

Na amostra um exemplo de tendência de concordância pode ser observado na proposição quatro (Gráfico 13) a qual enuncia “A minha cooperação com investidor seria maior em estágios iniciais do negócio (pioneirismo, tornar-se lucrativa, sem dinheiro etc.), do que em estágios mais maduros”.

Um exemplo de tendência de indiferença pode ser observado na proposição sete (Gráfico 14) a qual enuncia “Se o Investidor fosse demograficamente parecido comigo (idade, raça, escolaridade, nascimento, etc..), a parceria fluiria melhor”.

Um exemplo de tendência de discordância pode ser observado na proposição um (Gráfico 15) a qual enuncia “Quanto maior a pressão de tempo para apresentar informações sobre o meu negócio, mais eu cooperaria com o Investidor”.

Gráfico 13 – CABLE – Proposição 4

Gráfico 15 – CABLE – Proposição 1

5.4 _{Considerações adicionais}

A presente dissertação teve como objetivo construir uma ferramenta de captação de comportamento do empreendedor que tornaria possível a investigação, de forma experimental, do surgimento de comportamentos tidos como potencialmente cooperativos, de forma espontânea por parte de empreendedores, em resposta às decisões modeladas de Investidores de Estágio Inicial (Early Stage) na interação estratégica entre estes, no momento do “Fechamento do Negócio” na indústria de Private Equity e Venture Capital (P.E. / V.C.), à luz da Teoria dos Jogos. Foi feita uma breve revisão teórica das características da indústria de

Private Equity e Venture Capital e da Teoria dos Jogos. A situação de interação estratégica

que melhor se adequou à investigação foi a de Equilíbrio de Nash Perfeito em Sub-Jogos Infinitamente Repetidos em uma situação do tipo Dilema dos Prisioneiros. O jogo, o seu modelamento e implementação foram construídos de forma a capturar os dados do comportamento do empreendedor. Juntamente com ele os instrumentos de controle (Cadastro, SVO, Cable) formaram uma base de dados relacional, a qual tem a possibilidade de cruzamento de informações entre eles, sendo que tais instrumentos funcionam como um mapeamento de variáveis de controle para validação futura do jogo.

Pode haver a conjectura de que o comportamento modelado do investidor pode não ser aderente ao comportamento “real” dos investidores caracterizados nesta dissertação, porém

ele foi feito a partir dos pressupostos das regras do Equilíbrio de Nash Perfeito em Sub-Jogos Infinitamente Repetidos em uma situação do tipo Dilema dos Prisioneiros, fazendo com que possíveis desvios sejam mínimos dada a prevalência da racionalidade econômica. As proxies de cooperação, apesar de robustas, podem ser aprofundadas.

É possível destacar um achado, ainda que de forma preliminar, que é o “efeito aprendizagem” observado ao se analisar as respostas dos empreendedores os quais, com o aumento da exposição ao jogo, passam em média a responder de forma mais rápida e de forma cooperativa do ponto de vista do longo prazo, mesmo havendo a possibilidade de maiores ganhos imediatos. Para o reforço desta asserção são necessárias, novamente, uma maior quantidade de respondentes e uma análise multivariada a fim de se investigar fatores de discriminação, correlação etc. Os possíveis desdobramentos, a partir de então, são o uso como uma ferramenta de diagnóstico de perfis comportamentais de empreendedores, como uma ferramenta de treinamento para empreendedores que visam aporte de investidores, como uma ferramenta de treinamento para sujeitos que estejam em interações estratégicas caracterizadas nesta dissertação.

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