Biólogos teóricos testam dois modos de raciocínio social e encontram verdades surpreendentes na simplicidade
Crédito:Domínio Público CC0 Imagine uma pequena aldeia onde cada ação tomada por alguém, boa ou má, é seguida silenciosamente por vizinhos sempre atentos e intrometidos. A reputação de um indivíduo é construída através dessas ações e observações, que determinam como os outros irão tratá-lo. Eles ajudam um vizinho e provavelmente receberão ajuda de outras pessoas em troca; eles dão as costas ao vizinho e ficam isolados. Mas o que acontece quando as pessoas cometem erros, quando as boas ações passam despercebidas ou quando os erros levam a culpas injustas?
Aqui, o estudo do comportamento cruza-se com o raciocínio bayesiano e abdutivo, diz Erol Akçay, biólogo teórico da Escola de Artes e Ciências da Universidade da Pensilvânia.
O raciocínio bayesiano refere-se a um método de avaliação de probabilidade, no qual os indivíduos utilizam conhecimentos prévios aliados a novas evidências para atualizar suas crenças ou estimativas sobre uma determinada condição, neste caso a reputação de outros moradores. Embora o raciocínio abdutivo envolva uma abordagem simples do tipo “o que você vê é o que você obtém” para racionalizar e tomar uma decisão, diz Akçay.
Em dois artigos, um deles publicado na PLoS Computational Biology e o outro no Journal of Theoretical Biology , pesquisadores do Departamento de Biologia exploraram como essas estratégias de raciocínio podem ser efetivamente modeladas e aplicadas para melhorar a compreensão dos biólogos sobre a dinâmica social.
Fazendo uma suposição fundamentada
A Biologia Computacional PLoS O artigo investiga como os métodos estatísticos bayesianos podem ser usados para avaliar a probabilidade de erros e alinhar os julgamentos dos atores dentro de uma rede social com uma compreensão mais sutil da reputação. “É algo que normalmente fazemos quando tentamos oferecer uma explicação para alguns fenómenos sem solução óbvia, direta ou intuitiva”, diz Akçay.
Bryce Morsky, coautor de ambos os artigos e agora professor assistente na Florida State University, iniciou o trabalho durante sua pesquisa de pós-doutorado no laboratório de Akçay. Ele diz que inicialmente acreditava que a contabilização de erros de julgamento poderia melhorar substancialmente o sistema de recompensa e punição que sustenta a cooperação e que esperava que uma melhor compreensão destes erros e a sua incorporação no modelo promoveriam uma cooperação mais eficaz.
“Essencialmente, a hipótese era que a redução de erros levaria a uma avaliação mais precisa das reputações, o que, por sua vez, promoveria a cooperação”, diz ele.
A equipe desenvolveu um modelo matemático para simular o raciocínio bayesiano. Envolveu um modelo teórico de jogo onde os indivíduos interagem dentro de uma estrutura de encontros baseados em doações. Outros indivíduos na simulação avaliam a reputação dos atores com base nas suas ações, influenciadas por diversas normas sociais predefinidas.
No contexto da aldeia, isto significa julgar cada aldeão pelas suas ações – seja ajudando outro (bom) ou não o fazendo (ruim) – mas também tendo em conta a sua reputação histórica e o potencial que não avaliou corretamente.
“Então, por exemplo, se você observar alguém se comportando mal, mas antes pensava que ele era bom, mantenha a mente aberta para o que talvez não tenha visto corretamente. Isso permite um cálculo diferenciado das atualizações de reputação”, diz Morsky. Ele e seus colegas usam este modelo para ver como os erros e o raciocínio afetariam a percepção e a dinâmica social dos moradores.
As cinco principais normas sociais que o estudo explora são:pontuação, rejeição, permanência simples, permanência e julgamento severo; cada um afeta a reputação e o comportamento subsequente dos indivíduos de maneira diferente, alterando os resultados evolutivos das estratégias cooperativas.
"Em alguns cenários, particularmente sob pontuação, o raciocínio bayesiano melhorou a cooperação, diz Morsky. "Mas sob outras normas, como o julgamento de Stern, geralmente resultou em menos cooperação devido a critérios de julgamento mais rígidos."
Morsky explica que na Pontuação se aplica uma regra simples:é bom cooperar (dar) e ruim desertar (não dar), independentemente da reputação do destinatário. Considerando que, sob o julgamento Stern, não apenas as ações dos indivíduos são consideradas, mas suas decisões também são avaliadas criticamente com base na reputação do destinatário.
No contexto do cenário dos vizinhos intrometidos, se um aldeão decidir ajudar outro, esta acção é notada positivamente na Pontuação, independentemente de quem recebe a ajuda ou da sua posição na aldeia. Por outro lado, sob o Julgamento Stern, se um aldeão escolhe ajudar alguém com má reputação, isso é notado negativamente, dizem os pesquisadores.
Acrescenta que a falta de cooperação foi particularmente evidente em normas em que o raciocínio bayesiano levou a uma menor tolerância a erros, o que poderia exacerbar divergências sobre reputações em vez de as resolver. Isto, juntamente com o conhecimento de que os humanos não pesam todas as informações relevantes antes de decidir com quem trabalhar, levou Akçay e Morsky a investigar outros modos de raciocínio.
Mais do que apenas um palpite
Enquanto trabalhava no laboratório de Akçay, Morsky recrutou Neel Pandula, então estudante do segundo ano do ensino médio. “Nos conhecemos por meio do programa Penn Laboratory Experience in the Natural Sciences”, diz Morsky. "À luz do modelo de raciocínio bayesiano, Neel propôs o raciocínio abdutivo como outra abordagem para modelar o raciocínio, e então começamos a escrever esse artigo para o Journal of Theoretical Biology , do qual ele se tornou o primeiro autor."
Pandula, agora estudante do primeiro ano na Faculdade de Artes e Ciências, explica que ele e Morsky usaram a Teoria de Dempster-Shafer – uma estrutura probabilística para inferir as melhores explicações – para formar a base da sua abordagem.
“O que é fundamental aqui é que a Teoria Dempter-Shafer permite um pouco de flexibilidade no tratamento da incerteza e permite a integração de novas evidências em sistemas de crenças existentes sem se comprometer totalmente com uma única hipótese, a menos que a evidência seja forte”, diz Pandula.
Por exemplo, os investigadores explicam que, numa aldeia, ver uma pessoa boa ajudar outra pessoa boa está alinhado com as normas sociais e é prontamente aceite pelos observadores. No entanto, se um aldeão conhecido como mau for visto a ajudar uma pessoa boa, isso contradiz estas normas, levando os observadores a questionar as reputações envolvidas ou a exactidão da sua observação. Em seguida, utilizam as regras do raciocínio abdutivo, especificamente a teoria de Dempster-Shafer, considerando taxas de erro e comportamentos típicos para determinar a verdade mais provável por trás da ação inesperada.
A equipa previu que o raciocínio abdutivo lidaria com erros nas avaliações de reputação de forma mais eficaz, especialmente em ambientes públicos onde os indivíduos podem ser pressionados de uma forma ou de outra, resultando em discrepâncias e erros. No âmbito da pontuação e de outras normas, descobriram que o raciocínio abdutivo poderia promover melhor a cooperação do que o bayesiano em ambientes públicos.
Akçay diz que foi uma surpresa ver que, ao navegar nas redes sociais, um mecanismo de raciocínio tão simples, "cognitivamente 'barato e preguiçoso', prova ser eficaz para lidar com os desafios associados à reciprocidade indireta".
Morsky observa que em ambos os modelos os investigadores optaram por não ter em conta qualquer custo de uma carga cognitiva. "Você esperaria que realizar uma tarefa exigente, como lembrar quais indivíduos fizeram o quê e usar isso para informá-lo sobre o que eles provavelmente farão a seguir, produziria algum resultado positivo e pró-social. No entanto, mesmo que você torne esse esforço gratuito, sob Bayesian raciocínio, geralmente prejudica a cooperação."
No seguimento, os investigadores estão interessados em explorar como os métodos de raciocínio de baixo custo, como o raciocínio abdutivo, podem ser favorecidos evolutivamente em círculos sociais maiores e mais complexos. E estão interessados em aplicar estes métodos de raciocínio a outros sistemas sociais.
