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# Biologia# Neurociência

A Ciência Por Trás das Nossas Escolhas

Aprenda como a gente toma decisões baseado em risco e percepção.

Yi-Long Lu, Yang-Fan Lu, Xiangjuan Ren, Hang Zhang

― 7 min ler


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Quando a gente faz escolhas, seja decidir o que comer ou escolher um emprego, geralmente estamos pesando diferentes opções. A verdade é que muitas dessas decisões podem ser resumidas em um jogo de azar. É, isso mesmo, um jogo de azar! Só que não o tipo com dados e cartas. A gente faz escolhas com base nos resultados potenciais e na probabilidade de acontecerem, bem parecido com apostar em um cavalo. Alguns pesquisadores estudaram como a gente toma essas decisões, e é uma viagem e tanto.

A Velha Teoria: Teoria da Utilidade Esperada

Era uma vez uma teoria popular chamada Teoria da Utilidade Esperada (EUT). Essa teoria dizia que as pessoas são como robôs superinteligentes que sempre fazem a melhor escolha com base nos resultados esperados. Em outras palavras, se você tivesse que escolher entre uma coisa certa (como um biscoito) e um joguinho (como a chance de ganhar um bolo gigante), você escolheria a opção que traz mais felicidade em média.

Mas, no fim das contas, as pessoas não são robôs superinteligentes. Elas começaram a fazer decisões que não faziam sentido segundo a EUT. Por exemplo, muitas vezes as pessoas pareciam preferir o biscoito certo em vez da chance do bolo gigante quando as apostas eram muito altas ou muito baixas. Esse comportamento inesperado deixou alguns pesquisadores coçando a cabeça.

O Novo Chegado: Teoria do Prospecto Cumulativo

Aí entra o novo chegado: Teoria do Prospecto Cumulativo (CPT). Essa nova teoria aceitou algumas ideias da EUT, mas deu uma reviravolta! Propôs que as pessoas não estão apenas calculando a utilidade esperada de forma mecânica-em vez disso, a gente pesa as probabilidades de um jeito diferente. Se a chance de ganhar é muito pequena, a gente pode achar que é um negócio maior do que realmente é. Basicamente, a gente adora exagerar a probabilidade de ganhar quando as apostas são baixas e subestimar quando são altas.

Imagina que você tem a escolha entre ganhar uma quantia irrisória (tipo 10 centavos) ou nada, versus a chance de ganhar uma quantia enorme (como um milhão) com a mesma chance de perder. A maioria das pessoas reage de forma diferente dependendo se está apostando pequenas quantias ou enormes.

O Efeito Amendoim: Uma Quirquice na Tomada de Decisão

Chegando na parte divertida-tem um fenômeno curioso conhecido como o "efeito amendoim." Sim, você leu certo-amendoim! Esse efeito sugere que quando as apostas são pequenas (tipo o dinheiro do seu lanche), as pessoas tendem a ser mais aventureiras e a correr riscos, mas quando as apostas são altas (como suas economias de toda a vida), elas ficam cautelosas e preferem a coisa certa. Isso nos faz perguntar: Por que agimos assim?

As Pessoas Não São Robôs: Heurísticas e Vieses

Muitos especialistas acreditam que os humanos não são racionais o tempo todo. Às vezes usamos atalhos mentais, ou heurísticas, para tomar decisões. Isso significa que podemos ignorar alguns detalhes porque, vamos ser sinceros, pensar demais é cansativo! Um exemplo disso é a "heurística maximax," onde só nos importamos com o melhor resultado possível das opções, deixando o resto de lado. É como pedir a maior pizza sem se preocupar com quantos recheios você realmente quer.

Mas nem todas as heurísticas são iguais; algumas podem levar a vieses estranhos. Por exemplo, se estamos diante de escolhas arriscadas, podemos favorecer opções que parecem mais atraentes, mas que podem nos levar a decisões erradas. Esse comportamento não é sempre consistente-às vezes somos ousados, e às vezes cautelosos, dependendo da situação.

A Abordagem da Racionalidade Limitada

Chegamos a uma parte mais sutil. Pesquisadores introduziram a ideia de racionalidade limitada. Em vez de imaginar as pessoas como calculadoras perfeitas, essa teoria nos vê como tendo cérebros limitados que fazem o melhor que podem com os recursos disponíveis. Imagine seu cérebro como a bateria de um smartphone-em alguns dias você está completamente carregado, e em outros, mal consegue passar o dia.

Com a racionalidade limitada, a ideia é que alocamos nossos recursos mentais limitados com base na importância da decisão. Decisões mais significativas recebem mais atenção, enquanto as triviais podem nem receber um segundo olhar.

A Estrutura ARRM: Uma Nova Maneira de Pensar Sobre Decisões

Para lidar com as peculiaridades e complexidades das decisões, foi desenvolvida uma estrutura chamada Módulos Racionais de Recursos Montáveis (ARRM). É meio complicado, mas relaxa. Tudo que significa é que quebra o processo de tomada de decisão em partes gerenciáveis para a gente entender como as pessoas supostamente trabalham com seus recursos limitados.

Basicamente, ARRM vê como as pessoas dividem seu esforço mental entre os diferentes aspectos da tomada de decisão. Sugere que, ao fazer escolhas, consideramos tanto o valor do que temos a ganhar (ou perder) quanto quão provável aquele resultado é.

Atenção e Tomada de Decisão: O Que Chama Nossa Atenção?

Uma reviravolta interessante em tudo isso é o papel da atenção. Já foi provado que o que a gente presta atenção afeta nossas decisões. Por exemplo, quando focamos muito nas possíveis recompensas, podemos ignorar os riscos. Pesquisadores analisaram como isso impacta nossas escolhas, e descobriram que nossa atenção pode até mudar a forma como percebemos as probabilidades.

Então, se você está fixado naquele bolo gigante, é bem provável que subestime as chances de realmente ganhá-lo. As decisões não são só sobre cálculos racionais; elas são influenciadas por onde olhamos e por quanto tempo.

Aplicações no Mundo Real: De Comprar Petiscos a Grandes Investimentos

Então, o que tudo isso significa para a nossa vida cotidiana? As ideias dessas teorias podem ser aplicadas a várias situações, desde escolher qual petisco comprar até fazer investimentos financeiros importantes. Entender o efeito amendoim e como tomamos decisões pode ajudar empresas a criar produtos ou estratégias de marketing melhores que atendam aos nossos hábitos peculiares de tomada de decisão.

Testando as Teorias: Usando Experimentos para Compreender Decisões

Os cientistas têm trabalhado duro, criando experimentos para testar essas ideias. Eles analisaram como as pessoas reagem a diferentes tipos de apostas em uma configuração estruturada que ajuda a revelar os processos de tomada de decisão subjacentes. É meio como colocar uma lupa sobre nossas mentes para ver o que realmente está acontecendo quando fazemos escolhas.

Estudando como as pessoas reagem a diferentes apostas e probabilidades, os pesquisadores conseguem coletar dados valiosos que apoiam ou desafiam teorias existentes. Seja por meio de pesquisas ou observações comportamentais, esses experimentos ajudam a esclarecer como nossas mentes funcionam quando enfrentamos riscos.

Conclusões: O Que Aprendemos?

No final, a maneira como tomamos decisões está longe de ser simples. A mistura de atalhos cognitivos, recursos limitados e as peculiaridades da natureza humana desempenham um papel na formação das nossas escolhas. É meio como uma receita, onde todos os ingredientes se juntam para criar algo único-às vezes delicioso, e outras vezes... bem, vamos apenas dizer que poderia usar um pouco mais de tempero!

Direções Futuras: Mais Pesquisas pela Frente

Conforme os pesquisadores se aprofundam na tomada de decisões, ainda há muito a aprender. Novos experimentos podem ajudar a explorar territórios desconhecidos, como como vários fatores interagem em ambientes complexos ou como lidamos com decisões em situações imprevisíveis. A parte divertida é que a cada estudo, temos uma visão mais clara do mundo louco e maravilhoso da tomada de decisão humana.

E quem sabe? Talvez um dia, a gente finalmente descubra por que de repente crave um montão de donuts quando tá só saindo pra fazer compras! Até lá, é uma jornada curiosa e divertida entender nossas próprias mentes.

Fonte original

Título: Exploring the bounded rationality in human decision anomalies through an assemblable computational framework

Resumo: Some seemingly irrational decision behaviors (anomalies), once seen as flaws in human cognition, have recently received explanations from a rational perspective. The basic idea is that the brain has limited cognitive resources to process the quantities (e.g., value, probability, time, etc.) required for decision making, with specific biases arising as byproducts of the resource allocation that is optimized for the environment. While appealing for providing normative accounts, the existing resource-rational models have limitations such as inconsistent assumptions across models, a focus on single environmental factors, and limited coverage of decision anomalies. One challenging anomaly is the peanuts effect, a pervasive phenomenon in decision-making under risk that implies an interdependence between the processing of value and probability. To extend the resource rationality approach to explain the peanuts effect, here we develop a computational framework--the Assemblable Resource-Rational Modules (ARRM)--that integrates ideas from different lines of boundedly-rational decision models as freely assembled modules. The framework can accommodate the joint functioning of multiple environmental factors, and allow new models to be built and tested along with the existing ones, potentially opening a wider range of decision phenomena to bounded rationality modeling. For one new and three published datasets that cover two different task paradigms and both the gain and loss domains, our boundedly-rational models reproduce two characteristic features of the peanuts effect and outperform previous models in fitting human decision behaviors.

Autores: Yi-Long Lu, Yang-Fan Lu, Xiangjuan Ren, Hang Zhang

Última atualização: 2024-10-31 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.16.562648

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.16.562648.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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