Síndrome do Peru de Natal

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Em Finanças Comportamentais, adverte-se contra a adoção do passado como guia do futuro. Há necessidade de ponderar racionalmente sobre cada opção de investimento, analisando o cenário futuro, sem levar em conta os ganhos (ou as perdas) anteriores. O que conta é: o valor que você tem hoje e as opções disponíveis a partir de agora. O valor de aquisição do investimento anterior não interessa mais para a atual decisão.

Para ilustrar, a narrativa é a respeito da Síndrome do Peru de Natal. Durante vários dias seguidos, o peru recebe alimento fácil e farto. Como não tem a visão ampla do seu futuro, ele acredita que é porque o admiram…

Quanto mais bem-sucedido, mais a falsa segurança aumenta. Prevenção: questione se você está vendo apenas parte do problema e com excesso de confiança. Quanto mais ampla for sua visão, mais realista será a decisão de investimento.

Nassim Nicholas Taleb, no livro “A lógica do Cisne Negro: O impacto do altamente improvável”, analisa o problema do peru. Você olha para o passado e deriva alguma regra sobre o futuro. Bem, os problemas em se fazer projeções a partir do passado é que os mesmos dados passados podem confirmar uma teoria e seu contrário exato!

Se você sobreviver até amanhã, isso poderia significar que a) é mais provável que seja imortal ou b) que está mais próximo da morte. Ambas as conclusões se baseiam exatamente nos mesmos dados.

Se você é um peru sendo alimentado por um longo período, pode presumir ingenuamente que a alimentação confirma sua segurança ou ser astuto e considerar que ela confirma o perigo de ser transformado em jantar.

Um comportamento lisonjeiro por parte de um conhecido no passado pode indicar afeição genuína por mim e sua preocupação com meu bem-estar — mas também pode confirmar seu desejo mercenário e calculista de algum dia tomar meu negócio.

Assim, não apenas pode o passado gerar enganos, como também existem muitos graus de liberdade na interpretação de eventos passados.

Para a versão técnica dessa ideia, considere uma série de pontos em uma página representando um número ao longo do tempo. Digamos que seu professor lhe peça para estender a série de pontos. Com um modelo linear, ou seja, usando uma régua, você pode traçar uma linha reta, uma única linha reta do passado para o futuro. O modelo linear é único. Existe uma única linha reta que pode ser projetada de diversos pontos.

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Mas a coisa pode ficar mais complicada. Se não se limitar a uma linha reta, você descobrirá que existe uma família enorme de curvas que podem cumprir a tarefa de ligar os pontos. Se projetar do passado de forma linear, você dará continuidade a uma tendência. Mas possíveis derivações futuras do curso do passado são infinitas.

Foi isso que o filósofo Nelson Goodman chamou de charada da indução: projetamos uma linha reta somente porque temos um modelo linear em mente — o fato de que um número aumentou durante mil dias consecutivos deveria intensificar a confiança de que ele aumentará no futuro. Mas se tiver um modelo não linear em mente, ele pode confirmar que o número deveria declinar no 1.001º dia.

A charada da indução é outra versão da falácia narrativa — você encara uma infinidade de “histórias” que explicam o que viu. A gravidade da charada da indução de Goodman é a seguinte: se não houver mais nem mesmo uma maneira única de se “generalizar” o que se vê, de se fazer uma inferência sobre o desconhecido, então, como se deve operar? A resposta, claramente, será que você deverá empregar o “bom senso”, mas seu bom senso pode não ser tão bem desenvolvido no que diz respeito a algumas variáveis extremas, ou seja, longe da média calculada do passado e extrapolada para o futuro com a usual (e arbitrária) hipótese de “reversão à média”.

O “processo gerador” real pode ser extremamente simples, tipo um ciclo com certa regularidade entre altas e baixas, mas não tem nada a ver com um modelo linear! Algumas partes dele parecem ser lineares e somos enganados quando o extrapolamos em uma linha direta.

 

Os gráficos vistos parcialmente também ilustram uma versão estatística da falácia narrativa — você encontra um modelo que se encaixa no passado. “Regressão linear” ou “R-quadrado” pode acabar enganando você além da conta, até não ter mais graça. Você pode encaixar a parte linear da curva e alegar um R-quadrado alto, significando que seu modelo se encaixa muito bem nos dados e possui grandes poderes preditivos. Tudo isso do nada: você só encaixa o segmento linear da série. Lembre-se sempre de que o “R-quadrado” é inadequado para valores extremos — só serve para promoção acadêmica…

Qual é o uso mais poderoso de nosso cérebro? Precisamente, a capacidade de se projetar conjecturas no futuro e jogar o jogo contrafactual. Supõe-se que essa capacidade de se prevenir mentalmente com conjecturas, mesmo nos livrando das leis da evolução, pois essa capacidade de fazer projeções nos liberta efetivamente da imediata seleção natural de primeira ordem – a reação de um adversário nos atingir –, seja ela própria um produto da evolução.

Nesse caso, seria um contrassenso, pois seria como se a evolução estivesse nós conduzindo, enquanto outros animais vivem submetidos à dependência imediata do ambiente. Nossos cérebros são “máquinas de expectativas”: a mente e a consciência humanas são propriedades emergentes, necessárias para nosso desenvolvimento acelerado.

Por que damos ouvidos a especialistas e às suas previsões? Uma possível explicação seria que a sociedade repousa na especialização, que é efetivamente a divisão do conhecimento. Temos uma tendência natural a dar ouvidos ao especialista, mesmo em campos onde é possível que não haja especialistas.

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