Tomada de Decisão Flashcards
Julgamento - definição
avaliação ou estimativa em relação ao estado (passado, presente, futuro) de um objeto
o Ex. Que clube vai ganhar o jogo de domingo?
o Ex 2. Que cidade, Braga ou Porto, tem mais habitantes?
o Ex 3. Qual a idade média das tripulações das caravelas dos Descobrimentos?
Decisão - definição
Escolha entre alternativas
o Ex. Compro uma bicicleta ou um par de sapatos?
o Ex 2. Candidato-me a psicologia ou faço um curso de culinária?
o Ex 3. Escolho uma opção curricular que me desperta curiosidade, ou uma que contribui para a minha empregabilidade?
Julgamentos e decisões racionais
Julgamentos e decisões racionais implicam sempre alguma redução da complexidade do problema
Racionalidade - definição
é quando decidimos por razões explícitas, defensáveis e consistentes
Razões explicitas
chamamos explícita a uma decisão que podemos explicar
Ex: compro esta peça de roupa porque preciso de me proteger contra o frio e porque é mais barata do que outras alternativas
Por oposição a uma decisão implícita: “não sei porque escolhi esta peça de roupa, foi um impulso”
Razões defensáveis
as minhas razões seguem padrões de raciocínio aceitáveis
Ex. a peça de roupa resolve adequadamente o problema e é mais barata que as alternativas; ficar com mais dinheiro é melhor do que ficar com menos dinheiro.
Razões consistentes
dizemos que a decisão é racional quando as razões são consistentes entre si
Consistência: Preciso da peça de roupa porque tenho frio; vou escolher a camisola mais quente dentro do meu orçamento
Razões inconsistentes: Decidi comprar uma camisola porque tenho frio; a que comprei deixa entrar o frio, mas estava em saldo e é muito bonita!
Julgamentos baseados no conhecimento e na experiência
o Julgamentos complexos: a maior parte dos fenómenos resultam de múltiplas causas, algumas mal conhecidas
o Baseados em conhecimento
o Resultado de uma avaliação cuidadosa
o Integrando toda a informação relevante disponível
o Capacidade que se desenvolve através da experiência
Exs.
Julgamentos:
Judiciais
Médicos
Psicológicos
De engenharia
Culinários
Desportivos
Julgamentos Clínicos e Atuariais - Goldberg (1965)
Análise de 861 perfis do Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI)
o Perfis baseados em 11 sub-escalas do MMPI
o variados outros cálculos normais sobre estas sub-escalas
o Recolhidos em 7 hospitais e clínicas
Análise por 29 especialistas em diagnóstico psicológico/psiquiátrico
o Decisão relativa ao perfil: Neurótico ou Psicótico
Goldberg analisou 861 perfis de MMPI, coletados em 7 hospitais e avaliados por 29 especialistas em diagnóstico. Ele usou 11 sub-escalas e realizou vários cálculos estatísticos sobre esses dados para desenvolver seu Índice de Goldberg, com o objetivo de classificar corretamente os perfis como neuróticos ou psicóticos. O índice foi comparado com as decisões dos especialistas, o que permitiu avaliar sua eficácia.
Goldberg - Subescalas do MMPI
10 indicadores diferentes + 1 escala de mentira = L (lie)
Índex de Goldberg (diagnóstico diferencial psicose x neurose)
L + Pa + Sc – Hy – Pt =
< 45 neurose
> 45 Psicose
Tabela (2)
Goldberg - Resultados
o Analisando o padrão de decisão dos peritos, Goldberg propõe um indicador simples, envolvendo apenas 5 das 11 escalas originais
o Regra: somar 3 destas escalas (L + Pa + Sc ), subtrair a soma de duas outras (- Hy - Pt ):
o Regra é melhor preditor que a média dos juízes
o Regra é melhor preditor que o melhor dos juízes
o Acertos de 70% em relação à evolução futura da situação
Modelos atuariais de julgamento - Modelo de regressão
Dado um critério e um conjunto de sinais (preditores)
o Análise de regressão
o Lógica de uma equação de regressão:
Y’ = Interceção + P1 x w1 + P2 x w2 + P3 x w3 + ….. Pn x wn + erro
Y’ – Estimativa do valor da variável que estamos a tentar prever
Pn - preditores da variável a estimar
w - Coeficiente de cada preditor na equação de regressão
Ver exemplos (2,3)
Propriedades dos modelos atuariais
o Condensam o conhecimento objetivo (as estatísticas) e a intuição de peritos
o Consideram apenas os sinais relevantes
o Ao contrário dos peritos, são absolutamente regulares nos julgamentos que produzem: julgamentos mais corretos mais vezes
o Utilizações
Medicina
Diagnóstico psicológico
Diagnóstico pedagógico
Seguros
…
o Situações que se apresentam regularmente e que são resolvidas da mesma forma
o Situações em que o decisor pode não estar em situação de analisar de forma sistemática os dados (emergências)
o Situações em que a decisão envolve várias dimensões importantes
Multicriteria decision making (MCDM) - como avaliar a melhor alternativa quando temos vários critérios simultaneamente?
Procedimento para análise de apoio à decisão quando temos de decidir entre várias alternativas e temos várias informações quanto a essas alternativas. Neste tipo de situação o mais provável é entrar em stress. Esta metodologia permite não excluir critérios que nós achávamos inicialmente importantes, ou seja, não nos “esquecermos” de argumentos importantes devido à confusão e à quantidade de informação.
MCDM - em excel
Tabelas (4)
Em Excel:
1. Enumerar as alternativas e quantificar as suas caraterísticas importantes, fazendo uma tabela comparativa: uma alternativa por linha e as caraterísticas nas colunas
2. Classificar caraterísticas benéficas (que queremos maximizar) e caraterísticas não-benéficas (que queremos minimizar)
3. Localizar e eliminar as alternativas perfeitamente dominadas, ou seja, que são piores em todos os critérios, quando comparadas com qualquer uma das outras alternativas
4. Normalizar os valores das caraterísticas, criando uma segunda tabela:
a. Nas caraterísticas benéficas: em cada coluna localizar o valor máximo e dividir as alternativas pelo valor máximo
b. Nas caraterísticas não-benéficas: localizar o valor mínimo e dividir este valor pelos valores das alternativas
(o efeito destas duas transformações é reduzirmos todos os valores das alternativas a valores entre 0 e 1 em que 1 é sempre o valor mais desejável)
5. Definir a importância que tem para nós cada uma das caraterísticas. A soma das ponderações deve ser igual a 1. Fazer uma terceira tabela com os valores normalizados ponderados
a. Ex. uma característica importante pode ser quantificada em 0,3 enquanto uma menos importante pode ser apenas 0,05. A soma destas quantificações deve somar 1.
6. Somar as linhas e escolher a que tem o valor máximo
Estrutura de uma decisão
Imagem (5)
Modelo do valor esperado (MVE) - Quantificação
Como definir o valor de algo que reside apenas no futuro e que não podemos ter a certeza absoluta de que vai acontecer?
o Ex. Qual o valor de se ser vacinado contra a COVID19?
A vacina funciona? A imunidade dura quanto tempo? Serei infetado se não tomar a vacina? Vou ter direito a ser vacinado? Depois de vacinado posso contagiar outras pessoas?
A incerteza em relação ao futuro pode ser quantificada, sob a forma de uma probabilidade
As probabilidades variam entre 0 e 1
o Um acontecimento com probabilidade ZERO é um acontecimento IMPOSSÍVEL
o Um acontecimento com probabilidade UM é um acontecimento CERTO
MVE - equação
A ideia de quantificar a incerteza associada a um evento está na base da teoria das probabilidades.
Como definir o valor de algo que reside apenas no futuro e que não podemos ter a certeza absoluta de que vai acontecer?
o O valor esperado (Ve) de um acontecimento futuro é o valor que este acontecimento teria no presente atenuado pela probabilidade de ocorrer realmente:
𝑽𝒆 = 𝒗𝒂𝒍𝒐𝒓 𝒂𝒕𝒖𝒂𝒍, 𝒔𝒆 𝒂𝒄𝒐𝒏𝒕𝒆𝒄𝒆𝒔𝒔𝒆 × 𝒑𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒅𝒂𝒅𝒆 𝒅𝒆 𝒂𝒄𝒐𝒏𝒕𝒆𝒄𝒆
o Valor atual, se acontecesse (definido por nós tendo em conta a situação)
Exemplos (5,6)
MVE - Balanço
Na prática, o modelo do valor esperado diz-nos que num problema de decisão devemos dar atenção ao valor e à probabilidade das alternativas.
Este modelo pode ser usado em muitas situações…
…mas nem todos os problemas de decisão podem ser reduzidos a estes dois elementos.
o Qual o valor esperado de declararmos o nosso amor à pessoa que amamos?
o Qual o valor esperado de decidirmos fazer o Mestrado em Cognição Humana?
o Qual o valor esperado de adotarmos um gatinho superfofo?
Kahneman e Tversky - Ideias principais
- Comparações de alternativas certas com alternativas incertas – Kahneman e Tversky focam-se nos comportamentos que ocorrem quando as pessoas lidam com escolhas onde o resultado é certo vs quando há incerteza.
- Julgamentos sob incerteza
a. Uma boa história é muito melhor que uma boa estatística – a ideia de ignorância da frequência de base (ex. dos 30% de psicólogos para 70% de engenheiros – a escolha foi mais vezes psicólogo mesmo quando a probabilidade é menor, só porque a história faria sentido)
b. Evitamento da incerteza – preferimos escolher opções que ofereçam mais certeza mesmo que mais arriscadas)
c. Economia do esforço mental (e o efeito de treino) – Para economizar recursos cognitivos, frequentemente recorremos a heurísticas, simplificando o processo de decisão. Isso nem sempre é negativo, mas pode levar a erros. O “efeito de treino” significa que, em situações repetitivas, conseguimos melhorar o desempenho, tornando as decisões mais rápidas e precisas. - A eficácia dos processos cognitivos - Embora as heurísticas economizem tempo e esforço mental, nem sempre levam a decisões corretas
- A interpretação de Gigerenzer e do ABC Group - Enquanto Kahneman e Tversky enfatizam os erros causados pelas heurísticas, Gigerenzer e o ABC Group têm uma visão diferente. Eles argumentam que as heurísticas são ferramentas úteis e eficazes, adaptadas para tomar decisões rápidas em ambientes onde a informação é limitada.
Kahneman e Tversky - Heuristicas e enviesamentos cognitivos
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Kahneman e Tversky - Representatividade
- Representatividade:
Ao usarmos a heurística da representatividade, o que fazemos é estimar a probabilidade de A usando o grau de semelhança entre A e uma classe de acontecimentos conhecida.
o Utilidade: demoramos muito menos tempo a estimar probabilidades;
o Risco: por vezes erramos na estimativa
Ex. No problema das maternidades: a probabilidade do acontecimento “meninos/dia em qualquer das duas maternidades > 60%” é estimada pela semelhança deste acontecimento com o acontecimento “nascimentos em geral” em que sabemos que os meninos nascem com probabilidade ≈ 50%
Resultado: consideramos que a probabilidade destas percentagens de meninos é igual nas duas maternidades, porque achamos que ambas são igualmente boas representantes do fenómeno, e subestimamos o efeito do tamanho da amostra.
Kahneman e Tversky - Disponibilidade
- Disponibilidade
Ao usarmos a heurística da disponibilidade, estimamos probabilidades pela facilidade com que nos lembramos de determinados acontecimentos.
o Utilidade: os acontecimentos mais frequentes são mais fáceis de lembrar, portanto se usarmos a facilidade de recordação como pista para a probabilidade não andamos, em geral, muito longe da realidade.
o Risco: acontecimentos dramáticos, por exemplo uma impressora que avaria na hora errada, são também mais fáceis de recordar (ex. o que é mais provável: A. A impressora avariar quando preciso de usar; B. A impressora avariar em qualquer altura)
Kahneman e Tversky - Aconragem e ajustamento
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Desenvolvimento da teoria dos prospetos - Teoria da utilidade esperada
- Teoria da Utilidade Esperada
A Teoria dos Prospetos desenvolveu-se como uma extensão da Teoria da Utilidade Esperada.
Esta é uma abordagem clássica para a tomada de decisões sob risco. A ideia básica é que, ao escolher entre diferentes alternativas, as pessoas ponderam cada resultado possível (bom ou mau) com base na sua utilidade (quão desejável ou indesejável é o resultado) e na probabilidade de esse resultado acontecer.
o Valor e utilidade - o valor de algo é medido em termos de sua utilidade, ou seja, quanto mais algo tem valor, em termos de satisfação/bem-estar, mais utilidade tem. As decisões racionais, segundo essa teoria, são aquelas que maximizam a utilidade esperada.
o Integração do património na tomada de decisão
Desenvolvimento da teoria dos prospetos - Teoria da utilidade esperada: Pressupostos
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Desenvolvimento da teoria dos prospetos - Teoria dos prospetos
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Desenvolvimento da teoria dos prospetos - Fases da tomada de decisão
- Edição (editing)/Interpretaçao do problema de decisão: organização das opções
a. Classificação em ganhos ou perdas
b. Eliminação de alternativas irrelevantes
c. Eliminação de componentes que não diferenciam as alternativas - Avaliação: ponderação das opções baseando-se no valor e probabilidade
a. Ganhos ou perdas: o valor vai depender de como a alternativa é vista (função do valor)
b. Probabilidades altas ou baixas: as pessoas ponderam as probabilidades de cada prospeto (mas de uma forma distorcida – função da ponderação da probabilidade)
Teoria dos prospetos - Ganhos e perdas
Ganhos e perdas (segundo a teoria dos prospetos)
O património anterior (aquilo que é possuído antes de fazer uma escolha) à decisão entre prospetos é um ponto de referência que distingue entre ganhos e perdas
o Ganhos e perdas são sentidos (e avaliados) de forma diferente
Sensibilidade às perdas é maior que a sensibilidade aos ganhos
Teoria dos prospetos - Ganhos e perdas: Efeito do Enquadramento
Efeito de enquadramento (Framing Effect)
As decisões das pessoas podem ser influenciadas pela forma como as opções são apresentadas ou “enquadradas. No exemplo anterior (ganhar/perder 500€ vs. Ganhar/perder 1000€) foi um exemplo claro do efeito do enquadramento e neste caso demonstra a aversão à perda.
O Efeito de Enquadramento está relacionado à forma como ganhos e perdas são percebidos emocionalmente:
* Ganhos: As pessoas tendem a ser aversas ao risco quando estão a pensar em termos de ganhos. Preferem uma opção segura (mesmo que seja menor) a uma opção arriscada com potencial para ganhar mais (neste caso escolhem a opção B).
* Perdas: As pessoas tornam-se propensas ao risco quando o enquadramento está em termos de perdas. Preferem correr o risco para evitar uma perda garantida, mesmo que o risco envolva a possibilidade de uma perda ainda maior (neste caso escolhem a opção A).
Teoria dos prospetos - Função do valor (v)
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Teoria dos prospetos - Função da ponderação
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Teoria dos prospetos - Generalização
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Risco e incerteza
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Risco e incerteza - Experiência de Ellsberg
Escolher entre duas situações:
o Apostar qual é a cor de uma bola retirada de um saco onde há 100 bolas vermelhas e 50 bolas verdes
o Apostar qual é a cor de uma bola retirada de um saco onde há 100 bolas, com proporção não conhecida de bolas vermelhas e verdes
Preferimos normalmente a primeira situação. Porquê?
Ellsberg mostra que as pessoas preferem tomar decisões em situações onde têm mais informação, mesmo que irrelevante, a enfrentar incerteza total.
Risco e incerteza - Generalização da ideia de Ellsberg e exemplo
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Em suma da teoria dos prospetos…
Ponto de referência e framing
o O nosso património num determinado momento, mas também a forma como a escolha nos é apresentada, contribuem para definir o que são ganhos e perdas
A estimação subjetiva de probabilidades segue o padrão de sobre - e subestimações descrito
A ideia central é que, em vez de tomarem decisões puramente racionais (maximização de utilidade esperada), as pessoas frequentemente mostram aversão à perda e distorcem probabilidades.
o A distorção de probabilidades e a maior sensibilidade às perdas do que aos ganhos explicam o padrão inconsistente encontrado empiricamente
A Experiência de Ellsberg ilustra a aversão à incerteza, que Tversky e Kahneman interpretam como um erro de julgamento, levando às críticas do ABC Group, que argumentam que essa aversão deve ser vista como uma adaptação racional ao ambiente
Críticas do ABC Group a Tversky e Kahneman
“Não é defeito, é feitio” – as heurísticas não são defeitos, mas ferramentas adaptativas
o O programa de Kahneman e Tversky parte do pressuposto de que os decisores têm capacidades de processamento insuficientes e usam uma versão incompleta, imperfeita de um modelo perfeito - as pessoas não têm capacidades cognitivas ilimitadas para processar toda a informação de forma exaustiva e que, portanto, as decisões que tomam são distorcidas pela aplicação de heurísticas, levando a erros previsíveis.
o Ou seja, parte dos modelos normativos e modeliza o comportamento real pela presença, distorção ou ausência de elementos normativos na tomada de decisão em análise
Argumento evolutivo: alguma vantagem estes padrões de decisão terão de ter se ainda cá estamos
o O equilíbrio rapidez x rigor (ao longo da evolução, o nosso cérebro foi atingindo um equilíbrio entre a rapidez das nossas decisões e o rigor das mesmas – apesar de nem sempre maximizarmos o rigor, ainda proporciona um nível adequado de precisão, suficiente para a sobrevivência em contextos reais.)
o Decisões rápidas e frugais (decisões feitas com pouca informação): ex. qual cidade tem mais pessoas, Munique ou Duisburg? Normalmente a escolha é Munique. Esta decisão foi rápida e frugal dado que Munique é uma cidade muito mais falada do que Duisburg, o que a torna uma opção mais provável de ser escolhida
Decisões Rápidas e frugais - A ideia de validade ecológica
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Decisões Rápidas e frugais - Estrutura informacional do contexto
A perspetiva do ABC Group reconhece que utilizamos as informações/pistas que obtemos do contexto/ambiente, para tomar decisões rápidas e eficazes. Posto isto, é preciso perceber que:
1. Os organismos existem num ambiente de estimulação constante e confusa
o Estes estímulos não estão necessariamente ordenados e arrumados
o Ao longo do tempo evolutivo, os processos percetivos dos organismos evoluíram em interação com este fluxo ambíguo de informação – permitindo-nos filtrar e organizar
o O resultado desta evolução foi a seleção da capacidade de ajustamento destes processos percetivos à ambiguidade do contexto – tornando-nos capazes de extrair pistas relevantes do ambiente e fazer inferências sobre o mundo com base nessas pistas.
2. A perceção é probabilística
o Os organismos detetam/usam pistas para estimar a probabilidade de objetos ou processos no ambiente
Ex. a convergência binocular e a sobreposição de objetos são exemplos de pistas visuais que nos ajudam a percecionar o mundo a 3 dimensões:
3. Os organismos:
o extraem informação do seu contexto
o fazem inferências sobre a estrutura desta informação
Exemplo: heurística de reconhecimento: é mais provável que eu tenha ouvido falar de uma cidade distante se ela for uma grande cidade. O conteúdo da memória é uma pista; o facto de que a informação sobre as grandes cidades é mais difundida é um aspeto da estrutura informacional do contexto
Decisões Rápidas e frugais - Top-down e Bottom-up
Top- down e bottom-up
Assim sendo, durante as decisões obtemos informação através de 2 processos:
1. Perceção do mundo exterior (bottom-up)
o Atenção – o que atrai a nossa atenção
o Deteção de padrões
o Ação – a informação que resulta da nossa ação (nos interagimos com o meio – ex. chutamos uma bola e percecionamos o que acontece)
2. Ativação de estruturas de conhecimento disponíveis em memória (top-down) – ex. sala de Ames
o Reconhecimento de situações
o Ajustamento da informação exterior às nossas expectativas
o Complementação da informação exterior com o nosso conhecimento
o Aumento da capacidade preditiva
O uso de ambos os tipos de processamento (top-down e bottom-up) reflete a forma como as heurísticas operam. Muitas vezes, combinamos informação sensorial imediata com conhecimento anterior para tomar decisões rápidas.
The Adaptive Toolbox (arsenal adaptativo)
O arsenal adaptativo, descreve um repertório de heurísticas e estratégias de tomada de decisão rápidas e eficazes que os humanos (e outros organismos) desenvolveram para lidar com situações complexas de incerteza e informação limitada.
The Adaptive Toolbox- Componentes das heurísticas
Componentes das heurísticas
o Regras de exploração (duração, intensidade, frequência, …): Determinam até que ponto continuamos a procurar informação antes de tomar uma decisão
o Regras de paragem: Definem quando devemos parar de procurar mais informações. Normalmente, paramos quando encontramos uma pista que discrimina suficientemente entre as opções.
o Regras de decisão: São as regras que aplicamos para escolher a alternativa correta com base nas pistas que já recolhemos (ex. a regra “take-the-best” sugere que devemos escolher a opção que se baseia na pista mais válida disponível).
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The Adaptive Toolbox- Capacidades evolutivas
As heurísticas que utilizamos foram selecionadas ao longo da evolução porque nos permitiram tomar decisões eficazes em ambientes complexos e incertos. Assim, capacidades como: Memória, perceção, atenção e capacidades cognitivas como a numeracia, evoluíram por seleção natural porque nos ajudaram a usar essas heurísticas de forma eficaz.
The Adaptive Toolbox- Repertório de heurísticas
Estratégias de julgamento/decisão rápidas e frugais, que ignoram informação disponível
o Ecologicamente racional se: Esta coluna descreve as condições em que cada heurística é eficaz no mundo real (dependendo de certas características do ambiente, como a validade das pistas ou a distribuição da informação.)
* Heurística de reconhecimento
* Heurística da Fluência
* Take-the-best/ escolher a melhor
* Tallying/contabilizando
* Satisficing/satisfatória
* Regra de um salto/ One-bounce rule
The Adaptive Toolbox-Heurística de reconhecimento
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The Adaptive Toolbox- Heurística da Fluência
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The Adaptive Toolbox- Take-the-best/ escolher a melhor
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The Adaptive Toolbox- Tallying/contabilizando
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The Adaptive Toolbox- Regra de um salto/ One-bounce rule
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The Adaptive Toolbox- Satisficing/satisfatória
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Heurística de prioridade - fases
Heurística de prioridade (Brandstätter, Gigerenzer & Hertwig, 2006)
Decidimos por fases, tentando manter a decisão sempre o mais simples possível
1. Identificar os ganhos mínimos e evitar o mais baixo
2. Identificar as probabilidades associadas aos ganhos mínimos e escolher a mais baixa
3. Identificar o ganho máximo e escolher essa alternativa
Heurística de prioridade - Esquema
página 14 - figura 5
Heurística de prioridade - Exemplo
página 14 - figura 6
Decisões Sociais
A interação social pode tomar muitas formas (por isso, as decisões sociais são mais complexas que as decisões nas teorias anteriores, porque na maioria dependem das decisões de outros)
Algumas destas formas de interação podem ser modelizadas por jogos simples como o dilema dos prisioneiros ou o jogo do ultimato.
Jogos
As situações sociais podem ser vistas como jogos
Em que o resultado da minha decisão depende da decisão de outro (ao tentamos prever as decisões dos outros, somos muitas vezes influenciados nas nossas próprias decisões)
Jogos- Questões
Questões (que podem surgir nestas situações):
Qual a estratégia racional num jogo?
o Ou seja, qual a estratégia que resulta num mínimo de prejuízo?
Qual é a estratégia desejável?
Jogos - Tipos
- Soma zero
- Soma não-zero
Jogo soma zero - Definição
- Soma zero
o Os ganhos de um jogador são obtidos à custa dos ganhos do outro (se eu ganho o outro perde)
o Ex. jogos de cartas; xadrez; corrida; competição por uma vaga no trabalho
Jogo soma não-zero - Definição
o Os ganhos de cada jogador podem ser ambos positivos - Os ganhos de um jogador não são necessariamente obtidos à custa de outro jogador
o O valor final do jogo (Ganhos e perdas) pode ser diferente em cada jogo
o Espaço para cooperação ou pelo menos coordenação (coordenação normalmente implica cooperação)
Jogos de Soma não-zero - representação standard
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4 jogos não trivais
- Chicken
- Guerra dos sexos
- Ayrton
- Dilema dos prisioneiros
Jogo não trivial - 1. Chicken
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Jogo não trivial - 2. Guerra dos sexos
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Jogo não trivial - 3. Ayrton
Página 16
Jogo não trivial - 4. Dilema dos prisioneiros
Página 16
- Dilema dos prisioneiros - estrutura de ganhos e generalização de situações reais
Página 16
