Compreender a mente e o comportamento do ser humano está no centro da psicologia. Mas, para caracterizar como o comportamento das pessoas muda ao longo do tempo, acredito que a psicologia por si só não é suficiente e que outras ideias precisam ser integradas. As ideias matemáticas, por exemplo.
Meu modelo, publicado na revista acadêmica Frontiers in Psychology, é inspirado no trabalho do matemático americano Norbert Wiener, que viveu na primeira metade do século 20.
Mas esse artigo não é - nem pode ser - apenas o ponto nevrálgico de uma discussão muito antiga, e que usa a filosofia e a fragilidade da percepção humana não apenas para teorizar, mas para convencer, com quem quer que esteja em volta, sobre o prazer que é uma experiência de coletividade.
Basear soluções na nova equação da Medicina: afinal, como é que mudamos nossas percepções a respeito das coisas que nos acontecem ao longo da vida? Em que medida temos que fazer escolhas entre um conjunto de novas alternativas, não por influência física ou psicológica, mas por conforto, porque o que entendíamos como certo lá atrás não se mostrou verdadeiro?
Escolhemos a partir de informações previamente estabelecidas, e limitadas, que analisamos parcialmente antes de tomar decisões racionais, mesmo sabendo que o resultado delas determina nossos padrões de comportamento.
Para entender esses padrões, precisamos da matemática no processamento de informações.
Na situação abaixo, por exemplo, o estado da mente de uma pessoa é representado pela probabilidade que ela atribui a diferentes alternativas para resolver a situação pela qual está vivendo. Por exemplo:
- Qual produto comprar;
- Para qual escola mandar o filho;
- Em qual candidato votar em uma eleição; E assim por diante.
À medida que coletamos informações parciais, ficamos menos incertos. Por exemplo, ao ler as avaliações de outros clientes, vamos eliminando dúvidas e aumentando a probabilidade de decidir qual produto comprar. Essa atualização mental se expressa em uma fórmula matemática elaborada pelo inglês Thomas Bayes no século XVIII.
Essencialmente, a equação capta como uma mente racional toma decisões avaliando várias alternativas incertas.
Ao combinar esse conceito com a matemática da informação (especificamente o processamento de sinais, que remonta à década de 1940, podemos entender o comportamento das pessoas ou da sociedade, orientado pela forma como as informações são processadas ao longo do tempo. Foi apenas recentemente que meus colegas e eu percebemos o quanto essa abordagem pode ser útil.
Como funciona a matemática da informação?
Na prática, conseguimos aplicá-la com sucesso para modelar dois tipos de comportamento:
Nos mercados financeiros - os participantes do mercado respondem a novas informações, o que leva a mudanças nos preços das ações;
Nas plantas verdes - uma flor processa informações sobre a localização do sol e as folhas se posicionam em sua direção.
Também mostrei que ela pode ser usada para modelar a dinâmica das estatísticas de pesquisas de opinião associadas a uma eleição ou a um referendo. Ou seja, é possível gerar uma fórmula que forneça a probabilidade real de um determinado candidato vencer uma eleição futura, com base nas estatísticas de pesquisas de hoje e em como as informações serão divulgadas no futuro.
Nessa nova abordagem “baseada em informações”, o comportamento de uma pessoa – ou grupo de pessoas – ao longo do tempo é deduzido por meio da modelagem do fluxo de informações. Assim, por exemplo, é possível perguntar o que aconteceria com o resultado de uma eleição (a probabilidade de uma variação percentual) se houver “notícias falsas” de uma determinada magnitude e frequência em circulação.
Mas talvez o mais inesperado sejam os indicadores que podemos obter sobre o processo humano de tomada de decisões. Agora entendemos, por exemplo, que uma das principais características da atualização de Bayes é que cada alternativa, seja ela a correta ou não, pode influenciar fortemente a maneira como nos comportamos.
Se não tivermos uma ideia preconcebida, seremos atraídos por todas as alternativas, independentemente dos méritos de cada uma, e estaremos indecisos enquanto não houver mais informações, ainda que demore muitíssimo. É o ponto de maior incerteza, e uma mente racional deseja reduzir as incógnitas para tomar uma decisão.
Por outro lado, se alguém tiver uma convicção muito forte em uma das alternativas, qualquer que seja a informação, essa posição dificilmente mudará por um longo tempo – é um estado agradável de alta certeza.
Esse comportamento está ligado ao “viés de confirmação” automático que temos enraizado. Interpretamos as informações de forma a confirmar nossos pontos de vista prévios, inclusive quando há contradição. Na psicologia, o viés de confirmação é visto como um comportamento irracional, ao contrário da lógica de Bayes. De fato, é um comportamento perfeitamente racional, compatível com a lógica de Bayes – uma mente racional simplesmente deseja uma certeza elevada.
A mentira tem lógica?
A abordagem matemática pode descrever até mesmo o comportamento de um mitomaníaco (que mente de maneira patológica). Mas é possível distinguir a mentira de um mal-entendido genuíno? Parece que a resposta é “sim”, e com um alto grau de convicção.
Se uma pessoa considera improvável uma alternativa que é obviamente verdadeira – o que significa que ela está entendendo mal – então, à medida que informações parciais são reveladas aos poucos, sua percepção mudará lentamente em direção à verdade, ainda que flutuando ao longo do tempo. Em outras palavras, mesmo que a pessoa acredite firmemente em uma alternativa falsa, sua visão converge para a verdadeira quanto mais dados ela obtiver durante a vida, ou seja, o que pode tardar anos.
No caso de uma pessoa que mente – de acordo com nosso modelo –, o comportamento difere radicalmente: a mentira precisa esconder uma verdade, logo, uma das alternativas falsas será escolhida e defendida como a verdade absoluta (ao ponto de que eles mesmos podem quase acreditar). Em seguida, à medida que a verdade é gradualmente revelada e essa posição se torna insustentável, eles escolherão outra alternativa falsa de forma muito rápida e assertiva.
Portanto, um mentiroso racional (no sentido de alguém que segue a lógica de Bayes) mudará de opinião com mais rapidez e frequência, comportando-se de maneira bastante errática, o que pode nos ajudar a identificá-lo. É certo, porém, que eles terão uma convicção tão forte que podem induzir aqueles com conhecimento limitado da verdade, gerando um mal-entendido na análise.
E é claro que, sem acesso ao pensamento de alguém, nunca se pode ter 100% de certeza de nada. Além do mais, para quem já conheceu um mitomaníaco, esse comportamento pode parecer familiar e automaticamente ativar o viés de confirmação. O que os modelos matemáticos mostram, então, é que é estatisticamente muito improvável que um padrão tão errático de comportamento surja de um mal-entendido genuíno.
A matemática baseada em informações é altamente eficaz para prever as estatísticas de um comportamento futuro das pessoas a partir das informações presentes – ou da própria desinformação, neste caso. Trata-se de uma ferramenta promissora para analisar e prevenir, em especial, os efeitos daninhos da desinformação.