Pensando fora da caixa: O que Big Data e Machine Learning tem a ver com Psicologia?

Desafio ↩

Antes de seguirmos adiante, uma pergunta: você se acha mais esperto que as demais pessoas?

Que tal responder a uma rápida pergunta e descobrir como você está quando comparado a outras pessoas?

A sua missão é tentar descobrir como os outros participantes irão pensar e assim ver se você é mais esperto que a maioria das pessoas.

It’s play time! ↩

Para isso, nós pedimos aos outros participantes, e a você também, que escolham um número de 0 à 100, sendo que este número que você escolher deve representar seu melhor palpite do que representaria 2/3 da média dos números escolhidos por todos os outros participantes do desafio. Não se preocupe com valores decimais: somente números inteiros serão aceitos e considerados.

Exemplos:

Se a média dos números escolhidos pelos demais for 75, o número vencedor seria 50.
Se a média dos números escolhidos pelos demais for 65, o número vencedor seria 43.

E então? Está pronto para participar?

Pense a respeito: Qual é o número ganhador?

Quando você estiver pronto, informe seu palpite abaixo.

(Você poderá jogar quantas vezes quiser, porém somente seu primeiro palpite será considerado.)

Respondeu? E aí? Acertou o número? Não acertou?

Na verdade, isso pouco importa! Continue lendo para entender o que aconteceu e compreender que tem muito mais que sorte envolvida aqui.

Muito além de um simples palpite ↩

Uma parte considerável das pessoas assume que os demais participantes irão escolher um número aleatório entre 0 e 100 e por isso o valor médio seria 50, o que faria com que a resposta correta fosse 33, pois corresponde à 2/3 de 50.

Porém, uma parte vai um pouco além e dá mais um passo pensando algo na seguinte linha:

Muitos dos demais participantes irão fazer o mesmo cálculo que acabei de realizar e por isso, o valor médio na verdade será 33 e a nova resposta correta não será mais 33, mas sim 22, que é igual à 2/3 da nova média.

E este processo poderia ir se repetindo até chegar no chamado Equilíbrio de Nash: que seria a resposta dada pelas pessoas caso elas tivessem novas chances de responder após saberem o que os outros participantes já responderam. A propósito, neste desafio em particular, zero seria a resposta correspondente ao Equilíbrio de Nash.

Porém, ao invés de atingir este equiíbrio, as pessoas apresentam o que um economista chamado Colin Camerer batizou de “N-step thinking” (ou Pensamento de N-Passos, em tradução livre), onde N é o número de passos que uma pessoa toma para tomar uma decisão.

No nosso desafio, alguém que tenha escolhido aleatoriamente um número qualquer é um Pensador de 0-Passos. Colin Camerer diria que estes participantes estavam sobrecarregados, cansados ou simplesmente preferiram fazer uma tentativa aleatória num primeiro momento e aprender a partir do resultado do que pensar muito a respeito já de início. Por outro lado, se você não deu um palpite aleatório e fez algum esforço tentando imaginar o que outros jogadores fariam, você provavelmente pensou que os outros jogadores pensaram um passo a menos que você.

Para a maioria das pessoas, N é um número pequeno tal como 1, 2, 3 ou 4, simplesmente porque não é natural para nós pensar em múltiplos passos adiante.

E a consequência prática disso na vida real das pessoas é que torna este assunto tão importante, pois são inúmeros os exemplos de situações em que este tipo de situação ocorre.

Um exemplo típico é que muitos podem achar que a melhor época para vender uma casa na praia é no verão porque a procura nesta época seria maior, porém o que importa mesmo é a relação entre:

o número de Pessoas Interessadas em Comprar

E
o número de Pessoas Interessadas em Vender.

Ou seja:

geralmente é melhor tentar vender quando há 50 pessoas interessadas em comprar e 10 pessoas interessadas em vender (razão de 5 potenciais compradores para cada vendedor)
do que tentar vender quando houver 100 pessoas interessadas em comprar e 200 querendo vender (razão de 1/2 potencial comprador para cada vendedor).

E num mundo tão conectado como o nosso, com informação disponível na palma da mão, o efeito deste tipo de fato nunca foi tão relevante e imediato.

Por exemplo, antes do Waze, sempre ficava me perguntando qual seria o melhor caminho para me levar a um destino qualquer. Algumas estações de rádio tentavam ajudar, mas o efeito era limitado pois quando eu ouvia no rádio dizendo que o trânsito pela avenida Paulista estava bom, ficava pensando: quantas pessoas estão ouvindo esta informação neste instante? Se muita gente ouvisse a mesma informação naquele instante, a avenida Paulista ficaria congestionada e deixaria de ser uma boa opção. Frequentemente eu seguia a dica e às vezes dava certo, outras vezes não. Mas o ponto é que eu só saberia quando já fosse muito tarde, isto é: quando eu já estivesse preso no meio do congestionamento na avenida que até há poucos minutos era uma boa opção.

Existem inúmeras outras situações como estas nas mais diversas áreas: moedas, ações, commodities, compra e venda de imóveis, aceitar ou não uma oferta de emprego, escolha da carreira na faculdade. Afinal, se hoje uma determinada carreira apresenta excelentes oportunidades porque há uma carência daquele tipo de profissional (engenheiros de software, por exemplo), adivinhe o que ocorrerá se um número muito grande de pessoas decidir cursar a mesma carreira?

Enfim, a grande questão é:

Por que as pessoas já não repetem este processo várias vezes logo de início e respondem zero já na primeira tentativa?

Não por acaso, este jogo é muito popular entre economistas, teóricos de jogos e psicólogos justamente por destacar a dificuldade que a maioria das pessoas tem em pensar um ou dois passos adiante.

Como bem concluiu um artigo que li no New York Times, e que aliás inspirou este post:

“Isto é uma fraqueza que todos nós temos. A melhor maneira de combatê-la é ter consciência disso e combatê-la.”

Conclusão ↩

E nesse contexto em que a realidade das pessoas muda tão rapidamente, o mesmo ocorrerá com as necessidades e interesses dos visitantes do seu site. Por isso, aquele modus operandi no qual alguém manualmente decidia quais conteúdos deveriam ser exibidos numa seção de “Leia Mais”, ao final de uma página qualquer, não tem mais sentido: afinal, o que é importante agora, daqui a 30 minutos pode não ser mais.

Considerando que psicologia é o estudo científico dos processos mentais e do comportamento do ser humano e as suas interações com o ambiente, a tecnologia de Big Data, apoiada em algoritmos de Machine Learning e Engine Recommendation, podem ter um impacto muito positivo na interação dos seus usuários com o seu site, pois o volume de informações disponível relacionado ao comportamento e interesses dos usuários cresce num ritmo cada vez mais rápido.

Fale com a Just e vamos discutir juntos uma maneira da sua empresa começar (ou continuar) a estar com N-Thinking superior ao dos seus concorrentes.

Para saber mais, consulte: