A tomada de decisões é parte integrante da nossa vida cotidiana. Quando se trata de decisões importantes, geralmente queremos trabalhar com os outros - assumindo que os grupos são melhores que os indivíduos. Afinal de contas, foi demonstrado que este é o caso em ambos seres humanos e animais. Comitês, painéis e jurados geralmente alcançamsabedoria das multidões”Compartilhando opiniões e pontos de vista individuais - discutindo-os dentro do grupo até que haja consenso.

Mas duas cabeças nem sempre são melhores que uma. A presença de um líder excessivamente dominante, restrições de tempo e dinâmicas sociais dissipar as vantagens dos grupos. Em um estudo recente, publicado em Relatórios Científicos, investigamos as melhores condições para tomar decisões quando as circunstâncias são incertas. Em outras palavras, se não formos capazes de tomar uma decisão totalmente informada, será que estamos melhores sozinhos ou em grupos?

Na presença de incerteza, a informação vinda dos sentidos geralmente não é suficiente para tomar decisões acuradas. Também em decisões perceptivas, como procurar um objeto específico em uma imagem, o raciocínio não ajuda. Em tais circunstâncias, as melhores decisões são geralmente aquelas feitas usando gut sensação. No entanto, a pesquisa sugere que discutir sua decisão com os outros deve melhorar seu desempenho.

Em nossos experimentos, mostramos aos participantes uma sequência de imagens de ambientes árticos com uma multidão de pinguins e, possivelmente, um urso polar. As imagens foram manipuladas como estas duas espécies mora em pólos opostos. Após cada imagem, os participantes tiveram que decidir, o mais rápido possível, se havia um urso polar na foto. Cada imagem foi mostrada por um quarto de segundo, tornando a tarefa bastante difícil para um indivíduo - veja a animação abaixo.

Existe um urso polar? (Dica: sim).

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Recrutamos participantes do 34 e os dividimos em três conjuntos. Nos conjuntos A e B (participantes 10 cada), as pessoas realizaram o experimento isoladamente sem interação entre si. Após cada decisão, os participantes do set B também indicaram como estavam confiantes nessa decisão. Como todos os participantes estavam vendo as mesmas imagens, estudamos o desempenho de possíveis pares e grupos que poderíamos formar agregando suas respostas.

No conjunto C, formamos sete pares aleatoriamente e colocamos cada participante em uma sala separada. Permitimos que cada par trocasse informações durante o experimento. Um membro de cada par tomou duas decisões: uma baseada na única informação perceptiva (apelidada de primeira resposta) e uma levando em consideração também a primeira resposta do outro membro e seu grau de confiança (segunda resposta).

Ao emparelhar participantes isolados (conjuntos A e B) simplesmente adicionando suas respostas, a sabedoria das multidões fez a diferença: os pares eram mais precisos que os indivíduos. Se o par não concordar com uma decisão, usamos a decisão do membro mais confiante. No entanto, surpreendentemente, comunicar os participantes do conjunto C causou mais 50% de erros do que os participantes isolados dos conjuntos A e B. Em outras palavras, ter pessoas trabalhando juntas, em oposição a fazer a mesma tarefa sozinho, não melhora o desempenho: piora .

A comunicação em grupo não só aumentou o número de decisões erradas tomadas pelas pessoas, como também tornou os participantes incapazes de avaliar corretamente sua confiança na decisão. Sabemos que as pessoas que se sentem muito confiantes sobre uma decisão têm mais probabilidade de estar corretas do que as pessoas que se sentem menos confiantes. Embora isso fosse verdade para o conjunto B, no conjunto C a confiança de decisão não se correlacionava com a resposta correta ou não.

O que aconteceu no experimento foi que pessoas confiantes (mas imprecisas) convenceram pessoas menos confiantes (mas precisas) a mudar suas opiniões para a decisão errada. Por isso, pedir aos participantes que comuniquem o seu grau de confiança após cada decisão é arriscado.

Lendo a mente inconsciente

No estudo, também analisamos a atividade cerebral dos diferentes tomadores de decisão usando eletroencefalografia (EEG), que usa eletrodos colocados no couro cabeludo para rastrear e registrar ondas cerebrais. O objetivo era encontrar padrões para avaliar a qualidade de uma decisão sem perguntar aos participantes como eles estavam confiantes.

Descobrimos que a intensidade das ondas cerebrais em regiões específicas do cérebro reflete a decisão de confiança do usuário. Em seguida, desenvolvemos uma interface cérebro-computador (BCI) (um computador diretamente conectado ao EEG) para prever a confiança na decisão de cada participante, usando seus sinais cerebrais e o tempo de resposta por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Nossa interface foi projetada para explorar a mente inconsciente e capturar evidências da confiança da decisão antes que outro raciocínio entre em ação.

Ao usar nosso BCI, os participantes não receberam nenhum feedback relacionado ao seu nível de confiança. Dessa forma, poderíamos determinar em quem confiar mais em cada decisão com base apenas na atividade cerebral - algo que nos ajudou a melhorar a precisão das decisões de pares e grupos ao somar as respostas posteriormente.

Nossos resultados sugerem que duas mentes são melhores que uma durante a incerteza apenas se as pessoas não trocarem informações. Além disso, as decisões ótimas do grupo podem ser tomadas usando nosso BCI para estabelecer quais membros do grupo devem confiar mais de acordo com seus sinais cerebrais.

Isso poderia ajudar uma variedade de locais de trabalho a melhorar a tomada de decisões. Para alcançar o máximo desempenho, precisaríamos de vários usuários isolados equipados com BCI. Isto é particularmente válido para cenários em que decisões erradas podem ter sérias consequências. Por exemplo, na vigilância, onde policiais monitoram câmeras de segurança para identificar ameaças em uma cena. Ou em finanças, permitir que os corretores tomem decisões melhores e economizem dinheiro. Da mesma forma, na área da saúde, os radiologistas poderiam ser auxiliados pelo nosso BCI para fazer um melhor diagnóstico sobre as imagens de raios-X. Isso, por sua vez, poderia realmente ajudar a salvar vidas.

Sobre o autor

Davide Valeriani, pesquisador de pós-doutorado em Interfaces Cérebro-Computador e co-fundador da EyeWink Ltd., Universidade de Essex

Este artigo foi originalmente publicado em A Conversação. Leia o artigo original.

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