p Os especialistas nem sempre concordam uns com os outros ao fazer previsões ou diagnósticos. Então, como podemos descobrir qual especialista em um grupo toma as melhores e mais precisas decisões? Uma equipe interdisciplinar de pesquisadores do Instituto Max Planck para o Desenvolvimento Humano e do Instituto Leibniz de Ecologia de Água Doce e Pesca Interior desenvolveu um método simples para identificar os especialistas mais precisos e o testou com sucesso em vários grupos. Suas descobertas foram publicadas em Avanços da Ciência . p Uma massa na mamografia indica câncer de mama? A Sérvia será membro da UE em 2025? Haverá mais inundações na Alemanha em cinco anos? Os diagnósticos e previsões feitas pelos médicos, cientistas, e os especialistas costumam ter consequências de longo alcance. E em muitos casos, só anos depois é possível dizer qual especialista fez a ligação certa com mais frequência.

p Uma equipe de pesquisa interdisciplinar do Instituto Max Planck para o Desenvolvimento Humano e do Instituto Leibniz de Ecologia de Água Doce e Pesca Interior desenvolveu um novo método simples que pode ser usado para identificar os melhores tomadores de decisão de um grupo de especialistas sem precisar saber se eles as decisões - passadas ou presentes - são corretas ou incorretas. "Contanto que pelo menos metade de todas as decisões feitas dentro do grupo sejam corretas - o que normalmente é o caso em grupos de especialistas - e que cada pessoa tenha feito cerca de 20 decisões sim / não, este método provou funcionar muito bem, "diz Max Wolf, pesquisador do Instituto Leibniz de Ecologia de Água Doce e Pesca Interior e co-autor do estudo.

p O método foi desenvolvido com base em percepções da inteligência coletiva. Baseia-se em uma suposição simples:os indivíduos em um grupo de especialistas que tomam decisões que são mais semelhantes às decisões dos outros também tomam as melhores decisões. Para decisões sim / não, esta suposição é facilmente confirmada por meio de modelagem matemática. Para testar se o método também funciona em grupos reais, os pesquisadores analisaram previsões publicadas e diagnósticos feitos por vários grupos em diferentes campos.

p Por exemplo, os pesquisadores examinaram os diagnósticos feitos por 100 radiologistas nos EUA. No início dos anos 2000, os radiologistas interpretaram as mamografias de 155 mulheres para determinar se elas tinham ou não câncer de mama. A equipe de pesquisa analisou os dados para identificar os radiologistas cujas decisões foram, na média, mais semelhantes às decisões dos outros. Como tiveram acesso a informações de acompanhamento sobre o estado de saúde das 155 mulheres examinadas, os pesquisadores também foram capazes de determinar quais radiologistas fizeram os diagnósticos mais precisos e, portanto, melhores. Eles eram os mesmos radiologistas identificados com o novo método estatístico.

p "Tem sido demonstrado repetidamente que os especialistas que são bons em suas áreas são bons de maneira semelhante, ao passo que os de baixo desempenho são ruins de maneiras muito diferentes. Trabalhando com base nesta observação, desenvolvemos este novo método e o testamos em várias áreas, "diz Ralf Kurvers, autor e pesquisador principal do Center for Adaptive Rationality do Max Planck Institute for Human Development.

p Além dos diagnósticos dos radiologistas, a equipe de pesquisa analisou diagnósticos de câncer de pele feitos por 40 dermatologistas italianos; previsões geopolíticas feitas por 90 analistas na plataforma online Good Judgment Project; e os resultados de um teste simples de conhecimentos gerais, em que 100 participantes foram solicitados a identificar a maior das duas cidades americanas.

p “Acreditamos que a relação entre similaridade e precisão nas decisões pode ser uma ferramenta eficaz para a prática. O método pode ser usado para melhorar os processos de tomada de decisão coletiva e individual em diagnósticos médicos, análises de risco ambiental, e o mundo dos negócios, "diz o co-autor Stefan Herzog, também pesquisador do Center for Adaptive Rationality.