11/10/2023

Quer tomar decisões melhores? Peça menos informações, não mais

Redação do Diário da Saúde

Informação demais é ruim

Provavelmente lhe ensinaram que, quando estiver prestes a tomar uma decisão difícil, você deve primeiro reunir o máximo de informações possível, e então ponderar cada uma delas, até chegar a uma conclusão.

Só há um problema com esse conselho: Ele não funciona, porque a tomada de decisões da maioria das pessoas piora, e não melhora, quando você lhes fornece fatos e detalhes adicionais.

"É contra-intuitivo, porque todos gostamos de pensar que usamos as informações com sabedoria para tomar decisões inteligentes," pondera a professora Samantha Kleinberg, do Instituto Stevens de Tecnologia (EUA). "Mas a realidade é que, quando se trata de informação, mais não é necessariamente melhor."

Para estudar como as pessoas tomam decisões, os pesquisadores normalmente criam diagramas simples, chamados modelos causais, que mostram como diferentes fatores interagem logicamente entre si para produzir resultados específicos. A coisa funciona quando se trata de descrever cenários hipotéticos abstratos, como os cientistas tipicamente usam em seus experimentos, porque a maioria das pessoas consegue raciocinar de maneira eficaz sobre esses modelos, dado que eles não têm qualquer preconceito sobre as hipóteses teóricas: As pessoas tomam boas decisões porque se concentram nas informações que recebem.

Mas Kleinberg demonstrou agora que a coisa não funciona quando se trata de cenários cotidianos, como descobrir como tomar decisões saudáveis sobre a nutrição, por exemplo: A capacidade das pessoas de raciocinar eficazmente com base nas informações que têm praticamente evapora.

"Acreditamos que o conhecimento e as crenças anteriores das pessoas as distraem do modelo causal que têm à sua frente," explicou Kleinberg. "Se estou pensando sobre o que comer, por exemplo, posso ter todos os tipos de preconceitos sobre as melhores coisas para comer - e isso torna mais difícil usar efetivamente as informações que me são apresentadas."

Foco nas informações relevantes

Para verificar esse fenômeno, Kleinberg e sua colega Jessecae Marsh (Universidade de Lehigh) conduziram uma série de experimentos explorando como a tomada de decisão das pessoas varia quando elas são apresentadas a diferentes tipos de modelos causais em uma ampla gama de situações reais, desde comprar uma casa e controlar o peso corporal até escolher uma faculdade e participar das eleições.

Rapidamente se tornou evidente que as pessoas sabem como usar modelos causais, mas mesmo um modelo muito simples rapidamente se tornou praticamente inútil quando apenas um pequeno detalhe adicional - além da informação que é estritamente necessária para tomar uma boa decisão - é adicionado à mistura.

"O que é realmente notável é que mesmo uma pequena quantidade de informação excedente tem um grande efeito negativo na nossa tomada de decisões," disse Kleinberg. "Se você obtiver muita informação, sua tomada de decisão rapidamente se tornará tão ruim como se você não tivesse obtido nenhuma informação."

Por exemplo, se o modelo causal fornece a informação crucial de que comer alimentos salgados em excesso aumenta a pressão arterial, mas também mostra informações estranhas - como "Beber água faz com que tenhamos menos sede", por exemplo - as pessoas passam a ter mais dificuldade em fazer boas escolhas sobre a melhor forma de manter a sua saúde. Contudo, quando a equipe destacou as informações causais relevantes, a capacidade das pessoas de tomar boas decisões retornou rapidamente.

"Isso é significativo porque mostra que o problema não é apenas que as pessoas estão sobrecarregadas pela enorme quantidade de informação - é mais que elas estão lutando para descobrir em quais partes deveriam prestar atenção," concluiu Kleinberg.

Checagem com artigo científico:

Artigo: Less is more: information needs, information wants, and what makes causal models useful
Autores: Samantha Kleinberg, Jessecae K. Marsh
Publicação: Cognitive Research Principles and Implications
Vol.: 8, Article number: 57
DOI: 10.1186/s41235-023-00509-7
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