Judgement under Uncertainty: Heuristics and Biases · uma cor e 1 =3 de outra. Um indivíduo...

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Conclusão

Judgement under Uncertainty: Heuristics and

Biases

Science

Igor Koehne

PET-Economia UnB: Periódico

25 de agosto de 2014

Koehne, Igor Judgement under Uncertainty: Heuristics and Biases

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Amos TverskyDaniel Kahneman

Amos Tversky


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Carreira

Undergraduation: Hebrew University of Jerusalem

Doctorate: University of Michigan

Fellow of American Academy of Arts and Sciences

2003 University of Louisville Grawemeyer Award for Psychology


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Campos de pesquisa

Psicologia Cognitiva

Economia Comportamental


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Daniel Kahneman


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Carreira

B.A. The Hebrew University, Jerusalem, 1954, Psicologia eMatemática

Ph.D. University of California, Berkeley, 1961, Psicologia

Fellow, Center for Rationality, Hebrew University, Jerusalem

Eugene Higgins Professor of Psychology, Emeritus, Princeton

University

Professor of Psychology and Public A�airs, Emeritus, and

Senior Scholar, Woodrow Wilson School, Princeton University


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Campos de pesquisa

Psicologia cognitiva

Julgamento e tomada de decisão

Economica Comportamental

Hedonic psychology


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RepresentativenessAvailabilityAdjustment and Anchoring

O que signi�ca heuristics?!

De�nição

Countable noun. A method of learning or solving problems that

allows people to discover things themselves and learn from their own

experiences


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As três heurísticas explicitadas

Representativeness

Availability

Adjustment and Anchoring


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Primeiro viés

Advogado ou engenheiro?

José é um rapaz em seus 30 e poucos. Ele está em um relacionamentoestável e sem �lhos. Uma pessoa de grandes habilidades e muitamotivação, que promete ter sucesso em sua área. Ele possui boasrelações com seus amigos.


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Insensivity to prior probability of outcomes

Em experimento, pessoas baseavam suas respostas mais emuma aproximação com esteriótipos de engenheiro e advogadodo que nas probabilidades fornecidas anteriormente

Apenas na ausência de descrição as pessoas levavam asprobabilidades dadas em conta

Quando deu-se uma descriçao com nenhuma informaçãorelevante, respondiam 0.5 e não a proporção 0.7 - 0.3informada


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Segundo viés

O caso dos hospitais

Há em uma determinada cidade dois hospitais. No hospital maior,tem-se o nascimente de 45 crianças por dia; no hospital menor, tem-se 15. Sabe-se que geralmente 50% são meninos, mas a proporçãoexata varia de dia para dia. Durante um ano, cada hospital registrouos dias nos quais houve mais de 60% de meninos. Em qual hospitalregistou-se mais casos dessa sorte?


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Segundo viés

O caso das bolinhas

Imagine uma urna cheia de bolinhas, sendo que 2/3 delas são deuma cor e 1/3 de outra. Um indivíduo retirou 5 bolinhas da urna ereparou que 4 eram vermelhas e 1 branca. Outro indivíduo retirou20 bolinhas, das quais 12 eram vermelhas e 8 brancas. Qual dosdois indivíduos poderia ser mais con�ante para a�rmar que 2/3 dasbolinhas é vermelho e 1/3 branca, e não o oposto?


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Insensivity to sample sizes

Nesta questão do hospital, a maioria respondeu que aprobabilidade de se ter mais de 60% de meninos é igual paraambos os hospitais

Na questão das bolinhas, a maioria das pessoas acreditava quea primeira amostra apresentava evidência de predominânciavermelha muito mais forte que a segunda amostra, uma vezque a proporção de bolinhas vermelhas era bem maior

Segundo o autor, julgamentos intuitivos são dominados pelaproporção da amostra e acabam por não serem afetados pelotamanho da amostra, o que possui papel crucial nadeterminação das probabilidades posteriormente


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Terceiro viés

Heads or tails?

Qual sequência de heads e tails é mais provável?

1 H-T-H-T-T-H

2 H-H-H-T-T-T

3 H-H-H-H-T-H


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Misconceptions of chance

Pessoas esperam que uma sequência de eventos gerada por umprocesso aleatório irá representar as características essenciaisdaquele processo mesmo nas sequências pequenas

Não só espera-se que as características essenciais repitam-sede maneira global, como também espera-se que as mesmas serepitam localmente, embora uma sequência localmenterepresentativa desvia-se sistematicamente do valor esperado -muitas variações para pouca amostraChances são comumente vistas como um processoauto-corretor

Roleta de festa junina

1 ,2 ,3, 4, 5, 6


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Misconceptions of chance

Não ocorre apenas em indivíduos "ingênuos"

Law of small numbers

Amostras de tamanhos inadequados e sobrevalorização deachados


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Quarto viés

Para qual estudante você teria maior con�ança para prever seu IRA�nal, um que no primeiro semestre só tirou MS ou um que tiroumetade SS e metade MM?


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The illusion of validity

A con�ança que se tem em uma previsão depende em grandeparte do grau de representatividade

Pessoas tendem a ter maior con�ança em previsões baseadasem amostras redundantes, mesmo estas possuindo menorprecisão devido à elevada correlaçao entre suas variáveis


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Availability

Determinar a frequência ou probabilidade de algo baseado emocorrências que a pessoa em questão consegue se lembrar

Útil para estimações

In�uenciado por fatores exógenos à frequência e ouprobabilidade, o que incorre em vieses


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Quinto viés

Roberto Hellery - Marina Gonçalves - Diogo Santos - Joana Brandes -Juliana Carluccio - Neymar Jr. - Johnny Depp - Francisca Cavalcante- Márcia Torres - Luciano Huck - Caroline Teixeira - José Carlos -Gustavo Boechat - Jussara Gomes - Alexandre Godoy - Xuxa - EdyLemon - Bibiana Fonseca - Alberto Junqueira - Pelé - Fátima Yussed- Renato Russo - Guilhermina Andrade - Lionel Messi - JaquelineMarinho - Stephanie Gauss - Paula Boeing - Giovanna Bonicelli -Liza Schuss - André Pinheiro - Maria Martins - Viviane Costa


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Quinto viés

Fátima Bernardes - Julio Costa - Diogo Santos - Ana Maria Braga -Julia Fonseca - William Boner - Maria de Lourdes Mollo - HenriqueTruran - Isadora Silva - Michele Obama - Antonio Castro - PedroTeixeira - João Gonçalves - Xuxa - Dilma - Rodrigo Pinto - JoanaBrandes - Megan Fox - Lucas Okida - Juliana Paes - Victor Torres- Paris Hilton - Rogerio Dias - Gilmar Dutra - Guilherme Lucchesi -Jacinto Silva - Miriam Leitão - Marcos Rodrigues - Gilbert Nunes


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Biases due to retrievability of instances

Quando uma classe de ocorrências é mais facilmentepercebida, seu numero parecerá maior do que o de uma classede ocorrências de mais difícil percepção


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Sexto viés

Escolhendo uma palavra aleatoriamente, é mais provável que elacomece com A ou que termine com A?


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Biases due to the e�ectiveness of a search set

Diferentes tarefas exigem diferentes formas de pesquisa


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Biases of imaginability

Geralmente quando cria-se uma probabilidade de algo que nãose tem registro em memória

Comumente cria-se diversas ocorrências e avalia-se suaprobabilidade pela facilidade com que se cria mentalmente asituação

Presente ao avaliarmos situações do dia-a-dia


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Adjustment and Achoring

Pessoas fazem estimativas começando de um determinadoponto inicial e, a partir dele, fazem ajustes para chegar noresultado �nal

Anchoring é o viés causado pelo ponto inicial


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Oitavo viés

Multiplique

8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1


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Oitavo viés

Multiplique

1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8


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Insu�cient adjustment

Anchoring acontece não apenas quando o ponto inicial é dado,mas também quando o indivíduo baseia sua estimativa em umcálculo incompleto


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Nono viés

Em qual você apostaria?1 eventos simples: retirar uma pedrinha vermelha de um pote

contento 50% pedrinhas vermelhas e 50% brancas

2 eventos conjuntivos: retirar uma pedrinha vermelha sete vezesseguidas, com reposição, de um pote contendo 90% vermelhase 10% brancas

3 eventos disjuntivos: retirar uma pedrinha vermelha pelo menosuma vez em sete tentativas seguidas, com reposiçao, de umpote contendo 10% de vermelhas e 90% de brancas


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Biases in the evaluation of conjuctive and disjunctive events

Pessoas tendem a superestimar eventos conjuntivos esubestimar eventos disjuntivos

O ponto incial se torna o evento elementar. Como oajustamento é insu�ciente, as estimativas �carão perto dovalor referente ao evento elementar

Como a probabilidade de um evento conjuntivo é menor que oevento elementar, e a probabilidade de um evento disjuntivomaior que do evento elementar, a probabilidade de um eventoconjuntivo será superestimada e de um evento disjuntivosubestimada

Viés bastante presente em planejamentos


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Conclusão

Fazer uso de heurística não restringe-se apenas a leigos.Pesquisadores experientes também tendem a utilizar talrecurso quando pensam de maneira intuitiva

Mesmo as pessoas estando expostas regularmente a todosesses eventos, conceitos de amostragem e regressãodi�cilmente são aprendidos por conta própria. Isso se dá,muitas vezes, pelo fato de as pessoas não terem contato comos dados codi�cados de maneira apropriada


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Biases

Science

Igor Koehne

PET-Economia UnB: Periódico

25 de agosto de 2014


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