Pesquisa da FSU Descreve a Matemática Relacionada a Tomada de Decisões

 

Uma nova pesquisa de um professor da Florida State University (FSU) e seus colegas explica a matemática que influencia como predisposições iniciais e informações adicionais afetam a tomada de decisões.

As descobertas da equipe mostram que, quando os tomadores de decisão chegam rapidamente a uma conclusão, a decisão é mais influenciada pelo seu viés inicial, ou seja, uma tendência a favorecer uma das opções apresentadas. Se os tomadores de decisão aguardarem para reunir mais informações, a decisão mais lenta será menos enviesada. O estudo foi publicado hoje na Physical Review E.

“O resultado básico pode parecer intuitivo, mas a matemática que usamos para provar isso foi realmente complexa”, disse o coautor Bhargav Karamched, professor assistente do Departamento de Matemática e do Instituto de Biofísica Molecular da FSU. “Observamos que, para o primeiro decisor em um grupo, a trajetória de sua crença é quase uma linha reta. O último decisor hesita, indo de um lado para o outro por um tempo antes de tomar uma decisão. Mesmo que a equação subjacente para a crença de cada agente seja a mesma, exceto pelo viés inicial, as estatísticas e o comportamento de cada indivíduo são muito diferentes.”

Os pesquisadores desenvolveram um modelo matemático que representava um grupo de agentes que precisava decidir entre duas conclusões, uma correta e outra incorreta. O modelo assumiu que cada ator dentro do grupo agia de maneira racional, ou seja, decidindo com base em seu viés inicial e nas informações apresentadas, em vez de ser influenciado pelas decisões de outros ao seu redor.

Mesmo com evidências e assumindo racionalidade perfeita, o viés em direção a uma decisão específica fez com que os primeiros decisores no modelo chegassem à conclusão errada 50% das vezes. Quanto mais informações os agentes reuniam, mais provável era que agissem como se não fossem enviesados e chegassem à conclusão correta.

Claro, no mundo real, as pessoas são influenciadas por vários fatores, como suas emoções, as decisões de seus amigos e outras variáveis. Esta pesquisa oferece uma métrica mostrando como indivíduos dentro de um grupo devem tomar decisões se estiverem agindo racionalmente. Pesquisas futuras poderiam comparar dados do mundo real com essa métrica para ver onde as pessoas se desviam das escolhas racionalmente ideais e considerar o que pode ter causado esse desvio.

O modelo dos pesquisadores é conhecido como modelo de difusão de deriva, chamado assim porque combina dois conceitos: a tendência do ator individual de “derivar”, ou mover-se em direção a um resultado com base em evidências, e a “difusão” aleatória, ou variabilidade das informações apresentadas.

Este trabalho pode ser usado, por exemplo, para entender quando as pessoas estão sendo indevidamente influenciadas por decisões precoces ou caindo na armadilha do pensamento de grupo. Ele também ajuda a descrever outros cenários complexos com muitos atores individuais, como o sistema imunológico ou o comportamento dos neurônios.

“Ainda há muito trabalho a ser feito para entender a tomada de decisões em situações mais complicadas, como casos em que mais de duas alternativas são apresentadas como escolhas, mas este é um bom ponto de partida”, disse Karamched.