“Resumo da parte 2 do livro Rápido e Devagar, de Daniel Kahneman.
Nesta parte do livro, já é esperado que o leitor tenha entendido as diferenças entre os Sistemas 1 e 2 e Kahneman passa a explicar as “armadilhas” e situações em que, fatalmente somos levados a tirar conclusões errôneas por preferirmos usar o instinto a utilizar o conhecimento técnico e a racionalidade.
O autor da inicio, falando sobre a “Lei dos pequenos números”, em uma analogia à Lei dos Grandes números, velha conhecida de quem já cursou Probabilidade e Estatística.
Neste estudo, procura-se explicar o fato de muitas conclusões rotineiras ou mesmo do mundo acadêmico serem baseadas em pesquisas cujas amostras não são suficientemente grandes, fornecendo dados extremos com bem mais frequência do que grandes amostras. Grandes amostras eliminam os desvios com relação a média e trazem conclusões mais próximas da realidade.
Em uma explicação sobre a tendência a confiar em vez de duvidar, ele expõe noticia com conclusões a respeito de uma pesquisa realizada, mas procura nos convencer que nosso Sistema 1 não é propenso a duvidar. Por isto, a menos que a mensagem seja imediatamente desaprovada, por exemplo, pelo fato de a fonte ou algum parâmetro não servir de base ou não ser confiável, esse Sistema reprime estes fatos e a mensagem se espalha como se fosse verdadeira. Isto se dá pelo fato de que sustentar uma dúvida é um trabalho mais árduo do que passar suavemente a uma certeza.
Agora o autor passa a relatar seus estudos sobre situações em que a predileção pelo pensamento causal nos levar a estimar resultados causais para eventos que na verdade são puramente aleatórios. Buscamos padrões nas situações em que vivenciamos e se algo sai da normalidade, a tendência é buscar uma causa externa, porém, nos esquecemos de que a maioria destes fatos são eventos independentes, como lançamentos de dados ou moedas, e que resultados diferentes do normal não precisam ter uma causa.
Outra questão muito intrigante é o efeito ancoragem, que acontece quando se considera um valor particular para uma quantidade desconhecida antes de se estimar essa quantidade, ou seja, quando é fornecido um valor inicial para que os indivíduos tomem de base para darem suas resposta sobre determinado fato e que, mesmo não sendo muito diferente da resposta que se daria inicialmente acaba influenciando e gerando uma nova resposta, mais próxima desta base. Isto ocorre porque damos preferência à percepção do Sistema 1, o efeito priming, ao invés de ajustar a resposta com base no Sistema 2, mais lento e preguiçoso e isto ocorre cada vez mais próximo da âncora quanto mias nossos recursos mentais estiverem esgotados. Esta “ferramenta” é muito utilizada em leilões, no comércio e em negociações, pois, estatisticamente, leva a maior parte das decisões tomadas a se aproximarem da âncora.
Nesta parte, Nobel explica a heurística de disponibilidade, em que, ao tentarmos medir a frequência de certo evento ocorrer, tomamos por base a frequência com que este evento vem à mente. Assim independentemente de, através do Sistema 2 sabermos que um evento é mais frequente que outro com base em conhecimentos estatísticos, se o menos frequente vier primeiro a mente devido a fatos irregulares ocorridos atualmente, teremos a impressão de que estes serão os mais frequentes.
Um dos estudos mais importantes do livro, que, inclusive foi testado com sucesso em sala de aula nesta disciplina, são as conclusões a respeito da “sensibilidade” a taxa-base e a “especialização” a qual somos induzidos a ter, ao atribuir mais frequência a um evento especifico que a um evento maior que engloba este evento menor. Nossa tendência é ignorar as taxas-bases porque crermos que são irrelevantes na presença de uma informação individual. Assim quando é atribuída muita ênfase a uma característica de um evento menor, ignoramos totalmente o Diagrama de Venn, e atribuímos maior probabilidade deste evento ocorrer que um outro que com certeza teria de ocorrer para que este existisse.
Agora, o autor procura diferenciar dois tipos de taxas-base, a taxa-base estatística e a taxa-base causal. As taxas-base estatísticas geralmente são ignoradas quando alguma informação especifica sobre um certo caso em questão é mencionada. Já as taxas-base causais, são tratadas como informações sobre o caso individual, são facilmente combinadas com outra informação especifica do caso (estereótipo) e, geralmente, influenciam muito mais na tomada de decisão ao tentar-se prever a probabilidade de um evento ocorrer. Os estereótipos mencionados, são afirmações aceitas sobre um grupo, que são atribuídas também sobre qualquer um que faça parte deste grupo isoladamente.
Ao relatar um experiência realizada por seus colegas Nisbett eBorgida, da Universidade de Michigan, Daniel chega a conclusão de que, quando certas crenças em comportamentos sociais, são atribuídas ao calculo da probabilidade de comportamentos individuais ocorrerem, os resultados são bem diferentes do esperado. Mas o que é surpreendente, é que, mesmo após os indivíduos serem apresentados a estes resultados, na prática continuam a cometer estes mesmos erros de previsão, ao atribuirmos um peso muito maior a casos individuais que a estatísticas.
Por fim, um dos assuntos mais importantes desta parte é a regressão a média. Este é um fator que mostra que quando um evento sai da média esperada, seja para mais ou para menos, para uma certa amostra, a tendência é que retorne a média posteriormente. O que frequente mente fazemos é atribuir interpretações causais aos desvios em um processo puramente aleatório, respondendo erroneamente a uma regressão à média. Além disto, quanto mias extremo for o desvio da média, mais rápida será sua regressão.
Todas estas conclusões baseadas em experimentos, nos mostram o quanto utilizar o Sistema 2 nos exige um treinamento especial, principalmente para diferenciar experiências mundanas e estereótipos de evidencias empíricas e aplicar racionalmente o que aprendemos.”
Grupo 2
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