Um novo estudo dos pesquisadores Gregory Stanley, Jun Zhang e Rick Lewis mostra que, quando decidimos em quem confiar, nosso cérebro atualiza continuamente as crenças sobre as motivações dos outros usando um processo bayesiano sofisticado, em vez de classificar as pessoas em categorias simples como 'generoso' ou 'egoísta'.
A pesquisa
A equipe, cujo trabalho aparece no arXiv, desenvolveu um Modelo Bayesiano de Utilidade (UBM) que representa as crenças sobre as preferências sociais de outra pessoa como uma distribuição de probabilidade contínua sobre os parâmetros de sua função de utilidade. Em jogos de ditador binários repetidos com recompensas aleatórias, os participantes previram as escolhas de agentes pré-programados e uns dos outros. O UBM capturou essas previsões melhor do que alternativas não bayesianas e melhor do que mais de 15.000 modelos que tratam os outros como tipos discretos. Isso sugere que as pessoas rastreiam motivações como posições graduadas em um espaço contínuo, não como categorias.
Como os participantes alternavam entre escolher e prever, a estrutura estimou separadamente as preferências e as crenças sobre as preferências. As utilidades dos escolhedores, ajustadas com uma função de sete parâmetros selecionada entre 526 formas candidatas, mostraram que a maioria das pessoas atribui um peso positivamente confiável ao ganho de um estranho, mas pesa o próprio aproximadamente nove vezes mais. Curiosamente, a aversão a estar à frente superou a aversão a estar atrás, invertendo a ordem canônica encontrada em estudos anteriores. A sensibilidade aos ganhos dos outros e às desigualdades cresce mais do que proporcionalmente com seu tamanho, e preferências antissociais foram mais comuns do que as estimativas anteriores sugeriam. As crenças iniciais dos preditores capturaram o domínio do autointeresse, mas esperavam que a aversão a estar atrás superasse a aversão a estar à frente.
Por que isso importa
Entender como inferimos as motivações dos outros tem implicações práticas para cooperação, negociação e interações sociais cotidianas. Este modelo fornece um espaço comum de sete dimensões para localizar as preferências sociais de qualquer indivíduo e crenças sobre os outros, permitindo comparações entre estudos e meta-análises. Para sua própria cognição, destaca que seu cérebro está constantemente atualizando um modelo sutil das pessoas ao seu redor — um processo do qual você pode se tornar mais consciente e potencialmente melhorar.
O que você pode fazer
Pratique a tomada de perspectiva ativa nas interações diárias: depois que alguém faz uma escolha, tente inferir o valor que atribuiu ao seu resultado versus o próprio. Mantenha uma nota mental de como suas previsões mudam ao longo do tempo — isso exercita seu sistema de inferência social bayesiano.
Fonte: arXiv q-bio.NC
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