O MODELO META LEARNING

Marcial Losada define Meta Learning como “a habilidade de uma equipe de dissolver atratores que fecham possibilidades para ação efetiva e para evoluir atratores que abrem possibilidades para ação efetiva56”. O modelo Meta Learning ou Meta-Aprendizagem foi

desenvolvido por meio da observação e da análise das interações entre os membros de sessenta equipes de gerenciamento de unidades de negócios de uma grande organização de processamento de informações enquanto desenvolviam o planejamento estratégico anual. Cada equipe era composta de oito pessoas e teve seu desempenho classificado em alto, médio e baixo segundo avaliações realizadas em relação à lucratividade (por meio de declarações de lucros e perdas de cada unidade), satisfação do cliente (por meio de questionários e entrevistas) e de avaliações 360 graus (superiores, pares e subordinados). As equipes foram agrupadas segundo a classificação obtida, resultando na seguinte distribuição: 15 equipes de alto desempenho, 26 equipes de médio desempenho e 16 equipes de baixo desempenho57.

A observação e a coleta de dados ocorreu em ambiente de laboratório na Universidade de Michigan (CAPTURELAB). Em cada sessão, as interações entre os membros de uma determinada equipe foram gravadas e cronometradas com o auxílio de um software (GROUP ANALYSER) e codificadas por três estudantes da universidade, treinados por Losada para codificar os atos da fala. Um ato de fala foi definido por aquele autor como emissões verbais que, se escritas, seriam separadas por um ponto (uma sentença ou uma frase).

56 _{LOSADA (1999, p. 190).}

Os atos de fala foram codificados segundo três dimensões: a relação entre indagação (questionamento objetivando o exame de uma posição) e argumentação (defesa de uma posição); a relação entre o outro (pessoas, grupos e organizações não relacionadas ao grupo) e eu (o indivíduo, o grupo ou a organização a que pertence); e a relação entre a positividade (na forma de apoio, encorajamento ou apreciação) e a negatividade (na forma de desaprovação, sarcasmo ou cinismo). A confiabilidade das codificações (coeficiente de correlação) foi de 0,97.

Segundo Losada, a escolha das dimensões foi baseada na literatura. A relação entre a positividade e a negatividade é uma dimensão importante nos trabalhos de Bales e Gottman, entre outros. A relação entre indagação e argumentação é citada por Argyris, Schön e Senge. Já a relação entre o outro e eu tem origem nos trabalhos de Bubber, Aron e Csikszentmihaly. Losada afirma que a escolha também se baseou na claridade e na facilidade de codificação e de feedback58.

Uma das funcionalidades do software utilizado era a de geração e análise de dados sobre a conexão entre um ato de fala e o ato seguinte. Tais padrões de comportamento relacional entre os membros foram denominados “nexi” (plural de nexus) e calculados por intermédio da aplicação da função de correlação cruzada entre as séries temporais geradas durante a reunião59. Utilizando o critério de significância (p ≤ 0,001), Losada encontrou os

seguintes valores de nexi: 32 para equipes de alto desempenho, 22 para as de médio desempenho e 18 para as de baixo rendimento.

A figura a seguir apresenta exemplo de conectividade (representada pelas setas entre hexágonos) entre membros de um grupo. As setas representam a conexão entre a interação de um membro e o comportamento seguinte, codificados segundo as dimensões do SYMLOG de Bales. Os números relacionados em cada seta mostram a medida de correlação entre as

58 _{LOSADA e HEAPHY (2004, p. 745) e FREDRICKSON e LOSADA (2005).}

59 _{Segundo Losada, a função de correlação cruzada mede a força e a distância entre um comportamento} particular de um integrante e o de outro membro no tempo (LOSADA e HEAPHY, 2004, p. 748).

interações. Assim, na figura, percebe-se que a interação positiva de Phil está fortemente associada (4) ao comportamento dominante de Ed. Enquanto este centraliza as interações no grupo, Vicky encontra-se isolada, aparentemente desconectada do grupo.

Figura 10: Exemplo de conectividade entre membros de um grupo.

O exame das séries temporais geradas pelo software revelou que as dimensões mensuradas variavam em amplitude segundo padrões que indicavam a presença de uma dinâmica caótica semelhante àquela produzida pelo sistema de equações de Lorenz. O quadro a seguir apresenta os resultados obtidos.

Quadro 7: Resultados para as três dimensões do Meta Learning.

Indagação/Argumentação Positividade/Negatividade Outro/Eu

Alto desempenho 1,143 5,614 0,935

Médio desempenho 0,667 1,855 0,622

Baixo desempenho 0,052 0,363 0,034

Fonte: Traduzido de Losada e Heaphy (2004, p. 747).

Em seguida, Losada gerou dados simulando um sistema de Lorenz com os parâmetros iniciais a = 10, b = 8/3, c = nexi e Z0 = 16 e verificou a semelhança entre as séries assim

obtidas e aquelas obtidas no experimento. O quadro a seguir apresenta a comparação entre os valores da taxa positividade/negatividade encontrados e simulados.

Quadro 8: Comparação entre os valores de P/N encontrados na sério temporal e na simulação.

Dados da série temporal Dados da simulação

Alto desempenho 5,614 5,625

Médio desempenho 1,855 1,875

Baixo desempenho 0,363 0,375

Fonte: Traduzido de Losada e Heaphy (2004, p. 758).

No modelo Meta Learning, as variáveis x, y e z correspondem, respectivamente, aos valores das relações indagação/argumentação, outro/eu e positividade/negatividade.As equações do modelo Meta Learning são apresentadas na figura a seguir.

Quadro 9: Equações do modelo Meta Learning. ) (Z X a X = − (4) bY XZ Y = − (5) Z XY cX Z = − − (6) Fonte: Losada (1999, p.182).

Comparando-se o conjunto de equações acima com aquele do atrator de Lorenz, percebe-se que as variáveis Y e Z estão trocadas. O valor c, que equivale ao número de Rayleigh (que determina se o sistema exibirá ou não a dinâmica complexa), foi identificado como a variável nexi (conectividade entre os membros da equipe). Os parâmetros a e b não foram identificados na dinâmica do grupo e os valores que lhes foram atribuídos foram aqueles sugeridos por Saltzman e utilizados por Lorenz.

Definido o conjunto de equações do sistema, Losada criou um diagrama de blocos que demonstra as relações entre as variáveis, a dinâmica esperada e o desempenho das equipes. A figura a seguir apresenta o diagrama.

Figura 11: Modelo Meta Learning

Fonte: Losada e Heaphy (2004, p.751).

Efetuando uma série de manipulações algébricas baseadas nas equações do modelo e nas coordenadas dos pontos C1 e C2, Losada e Heaphy obtêm três equações que demonstram

as relações entre positividade/negatividade e conectividade e espaço emocional60. As

equações são apresentadas na figura a seguir.

60 _{Losada define espaço emocional como a relação entre a positividade e a negatividade (E = Z = P/N)} (LOSADA, 1999, p. 182).

Quadro 10: Relação entre espaço emocional, taxa P/N e conectividade.

E = c - 1 (7)

P/N = (E – i) b-1 (8)

P/N = (c – i – 1) b-1 (9)

Fonte: Compilado de Losada e Heaphy (2004).

A equação (7) é a coordenada Z dos pontos C1 e C2. A equação (8) foi obtida da

observação das relações entre a variável P/N obtidas na série temporal e na simulação e a posição dos pontos C1 e C2 (o parâmetro i refere-se ao valor inicial de P/N fornecido para a

simulação). A equação (9) foi obtida da substituição de (7) em (8). A figura a seguir apresenta o espaço emocional definido pela equação (7) e projetado sobre o plano formado pelas dimensões indagação/argumentação e outro/eu.

Figura 12: Espaço emocional projetado sobre indagação/argumentação e outro/eu.

A figura mostra que o alto desempenho está associado ao equilíbrio entre indagação e argumentação e entre o outro e o eu, e que as equipes que apresentam desempenho mediano ou baixo apresentam tendência a argumentar mais do que indagar, mantendo o foco cada vez mais centrado em si mesmas.

Um fator importante do modelo Meta Learning é de que o estudo apóia os achados de outros pesquisadores como Gottman e Fredrickson de que é preciso haver uma maior proporção de afeto positivo do que de afeto negativo percebidos para que haja o florescimento do indivíduo e das relações humanas61. Segundo o modelo Meta Learning, admitindo-se um

valor de 24,7462 para a conectividade c, o valor de Z que representa a taxa P/N mínima para a

qual o sistema pode exibir dinâmica complexa é de 2,9. No modelo, este valor é denominado de linha de Losada63. Esta linha representa o limite inferior de uma faixa de valores onde o

comportamento caótico é possível.

Segundo Losada e Heaphy (2004), o modelo fortalece a convicção da necessidade de criação e manutenção de laços (conexões) fortes entre os integrantes das equipes e do equilíbrio entre o poder criador da positividade e a crítica responsável (feedback negativo), apresentada na medida certa, para que haja alto desempenho.

3.4 Considerações

A definição de Lewin dos grupos como totalidades dinâmicas que realizam formas de equilíbrio em um campo de forças exerceu forte influência no pensamento dos pesquisadores nas décadas que se seguiram. Os modelos de Bales, baseados em anos de observações de reuniões de pequenos grupos, apresentam e descrevem as interações entre seus participantes como comportamentos guiados por valores assimilados pelos processos de socialização e

61 _{FREDRICKSON e LOSADA (2005).}

62 _{Valor para o qual a dinâmica complexa é possível (LORENZ, 1963).}

construídos por intermédio do acúmulo de experiências, estando em estreito acordo com a teoria do desenho da ação professada por Argyris e Schön. De fato, os processos de influência responsáveis pela dinâmica do desenvolvimento do grupo em fases também podem ser entendidos como ações desenhadas segundo valores declarados ou não pelos indivíduos. Nesse sentido, os participantes influenciam e sofrem influência mútua por meio das ações executadas em função de sua percepção do espaço social, ações que geram expectativas de resultados e demonstram intenções, buscando sustentar uma auto-imagem aceitável, reduzir a ansiedade e garantir a aceitação dos demais integrantes do grupo.

A simplificação das dimensões do comportamento humano característica dos modelos de dinâmica de grupo induzem à conclusão simplista de que o desempenho dos integrantes será elevado sempre que seu comportamento for amistoso para com os demais e desde que haja aceitação de orientação da tarefa dada por um líder cujo poder e autoridade tenham sido delegados pelo grupo. Conforme visto, os grupos estão sujeitos aos processos de normalização (alinhamento) e conformação nos quais os valores e, portanto, as expectativas do líder ou grupo dominante são impostas e aceitas pelos demais, como forma de redução de incertezas e ansiedades. A aceitação amistosa e inconteste de um determinado ponto de vista, ainda que satisfazendo temporariamente as expectativas do grupo, conduz à perda de diversidade e aumento da rigidez do sistema, resultando, no longo prazo, em desempenhos cada vez mais baixos. O paradigma da dinâmica não-linear mostra que a capacidade do grupo de transitar entre posições opostas em busca de estabilidade, com possível alternância de poder entre uma ou mais facções ou subgrupos e, conseqüentemente, mudança de orientação, garante a flexibilidade do sistema e o equilíbrio dinâmico, sustentando o grupo em regiões de transição de fase, sendo de fundamental importância para o alto rendimento no longo prazo.

Nos grupos de trabalho, a flexibilidade da estrutura significa abertura em relação ao próximo, que surge nas relações interpessoais como fruto da confiança adquirida no dia a dia.

A relação entre o desempenho e a flexibilidade dos limites ou bordas dos sistemas leva a crer que, no grupo, esta última pode ser avaliada, segundo o modelo Meta Learning, utilizando-se a conectividade e, conseqüentemente, a relação entre a positividade e a negatividade apurada nos atos de fala e nas interações não-verbais. A positividade refere-se à aceitação do próximo e de suas idéias, e a negatividade, à sua rejeição. Da mesma forma, demonstrações de tensão ou de alívio desta também são consideradas. Conforme mostra Losada, a taxa P/N é uma relação não-linear que não representa ponto de alavancagem, visto ser necessário exprimir ao menos três vezes mais positividade do que negatividade para obter-se e manter-se conectividade suficiente entre os membros de forma a gerar dinâmica complexa em um grupo de trabalho. Levando em consideração os resultados alcançados pelos pesquisadores de Palo alto no tratamento de grupos familiares e procurando generalizá-los para o contexto dos grupos de trabalho, o líder ou interventor que pretenda transformar o espaço emocional restritivo existente em determinado grupo em outro de características expansivas deverá estimular os comportamentos desviantes que conduzam à inclusão dos diversos pontos de vista (inovações), ao invés de tentar cercear os processos de normalização e conformação.

A polarização do grupo, que segundo Bales é um fenômeno de natureza fractal observado também em subgrupos ou facções, pode ser visualizado no modelo Meta Learning na tendência do fluxo de completar circuitos espiralados alternadamente ao redor de C1 e C2,

sem nunca se cruzar, quando a conectividade assume valores críticos, mudando de circuito

quando a relação entre a positividade e a negatividade assume o valor máximo relativo. O fenômeno representa a alternância de posicionamentos no discurso entre os membros do grupo, que buscam compreender os pontos de vista alheios ou apenas sustentar suas próprias posições, de modo a evidenciar ou justificar as contradições existentes no discurso. A dinâmica não-linear mostra que um sistema em que um pólo se opõe a dois outros é capaz de

apresentar processos autocatalíticos e auto-organização (autopoiese endógena). Em um grupo, a diversidade de opiniões enriquece o diálogo e, conseqüentemente, o texto ou discurso.

À exceção da dimensão positividade-negatividade, as dimensões que descrevem a interação em grupos segundo o método Meta Learning não podem ser relacionadas diretamente às dimensões ortogonais do método SYMLOG de Bales. Enquanto a relação P-N refere-se aos comportamentos verbais e não-verbais, as relações indagação-argumentação (I- A) e outro-eu (O-E) referem-se principalmente aos comportamentos verbais. Por outro lado, no método SYMLOG todas as dimensões ortogonais são aferidas considerando-se os dois tipos de comportamento. Os dois métodos também diferem quanto à forma de cálculo dos valores das dimensões: no SYMLOG as variáveis são calculadas como vetores e no Meta Learning, como taxas. Por fim, no SYMLOG, a correlação entre as variáveis e os comportamentos que elas quantificam foi extensivamente estudada e validada por vários pesquisadores, enquanto o modelo Meta Learning ainda carece de convalidação por terceiros. Para os fins deste estudo, o modelo Meta Learning presta-se mais para verificar a variação da dinâmica do grupo em relação à construção do conhecimento do que os métodos de Bales devido ao fato de que suas variáveis estão mais proximamente relacionadas aos comportamentos verbais de aprendizagem.