A heurística do afeto ocorre quando impressões subjetivas de bom ou mau atuam como uma heurística, oferecendo julgamentos rápidos e intuitivos. Sentimentos agradáveis e desagradáveis têm um papel fundamental no raciocínio humano, e a heurística do afeto traz consigo alguns vieses adoráveis — alguns dos meus favoritos.
Vamos começar com um dos vieses relativamente menos surpreendentes. Imagine que você vai se mudar para uma nova cidade e precisa enviar um antigo relógio de pêndulo. No primeiro caso, o relógio pertencia ao seu avô e foi um presente especial dos seus avós no seu quinto aniversário. No segundo caso, o relógio foi um presente de um parente distante e você não tem um apego emocional especial a ele. Quanto você estaria disposto a pagar por um seguro que indenizasse US$100 caso o relógio fosse perdido durante o transporte? De acordo com Hsee e Kunreuther, os participantes afirmaram estar dispostos a pagar mais que o dobro no primeiro caso [1]. Isso pode parecer racional — afinal, por que não pagar mais para proteger um objeto de maior valor? — até você perceber que o seguro não oferece proteção especial para o relógio, apenas paga a mesma quantia se qualquer um dos relógios for perdido. (E sim, foi esclarecido que o seguro era fornecido por uma empresa externa e não havia nenhum motivo especial para essa diferença.)
Bem, isso não parece muito absurdo. Talvez se possa argumentar que os participantes estavam buscando resultados emocionais, não financeiros — uma espécie de consolo na compra do seguro.
Agora, considere o seguinte: Yamagishi mostrou que os participantes consideravam uma doença mais perigosa quando era descrita como matando 1.286 pessoas a cada 10.000, em comparação com uma doença que tinha uma probabilidade de morte de 24,14% [2]. Aparentemente, a imagem mental de mil cadáveres é muito mais alarmante do que uma única pessoa com uma probabilidade maior de sobreviver do que de morrer.
Mas a situação piora ainda mais.
Considere que um aeroporto precisa decidir se deve gastar dinheiro para adquirir equipamentos novos, enquanto críticos argumentam que o dinheiro deveria ser investido em outros aspectos da segurança aeroportuária. Slovic et al. apresentaram a dois grupos de participantes argumentos a favor e contra a compra do equipamento, usando uma escala de resposta que variava de 0 (nenhum apoio) a 20 (apoio muito forte) [3]. Um grupo viu a medida descrita como capaz de salvar 150 vidas. O outro grupo viu a medida descrita como capaz de salvar 98% das 150 vidas. A hipótese que motivou o experimento foi a seguinte: salvar 150 vidas soaria vagamente bom — isso é muito? Pouco? — enquanto salvar 98% de algo é claramente ótimo, pois 98% está muito próximo do limite superior da escala de porcentagem. Resultado: o apoio médio para salvar 150 vidas foi de 10,4, enquanto o apoio médio para salvar 98% das 150 vidas foi de 13,6.
Outro exemplo interessante é o relatório de Denes-Raj e Epstein: Os participantes tiveram a oportunidade de ganhar US$ 1 cada vez que retiravam aleatoriamente uma jujuba vermelha de uma tigela, preferindo tirar geralmente de uma tigela com mais jujubas vermelhas, mesmo que a proporção geral de jujubas vermelhas fosse menor. Por exemplo, eles preferiam uma chance de 7 em 100 a uma chance de 1 em 10.
De acordo com Denes-Raj e Epstein [4], esses participantes relataram posteriormente que, embora soubessem que as probabilidades estavam contra eles, sentiam terem uma chance melhor quando havia mais jujubas vermelhas. Isso pode parecer ilógico para um leitor familiarizado com estatística, mas se você refletir mais profundamente, perceberá que faz todo o sentido. Uma probabilidade de 7% contra 10% pode ser uma má notícia, mas é mais do que compensada pelo aumento do número de jujubas vermelhas. É uma probabilidade pior, sim, mas ainda é mais provável que você ganhe, entende? Vale a pena refletir sobre esse pensamento até você alcançar a iluminação sobre como o resto do planeta pensa sobre probabilidade.
Finucane et al. descobriram que, para reatores nucleares, gás natural e conservantes de alimentos, apresentar informações sobre altos benefícios fazia com que as pessoas percebessem riscos menores; apresentar informações sobre maiores riscos fazia com que as pessoas percebessem benefícios menores; e assim por diante em outras situações [5]. As pessoas fundem seus julgamentos sobre aspectos positivos ou negativos particulares de algo em um sentimento geral bom, ou ruim sobre aquela coisa.
Finucane et al. também descobriram que a pressão do tempo aumentava consideravelmente a relação inversa entre o risco percebido e o benefício percebido, o que está de acordo com a descoberta geral de que a pressão do tempo, a falta de informação ou a distração aumentam a predominância da heurística afetiva sobre a deliberação analítica.
Ganzach encontrou o mesmo efeito no campo das finanças [6]. De acordo com a teoria econômica convencional, o retorno e o risco devem se correlacionar positivamente — em outras palavras, as pessoas pagam um preço premium por investimentos seguros, o que diminui o retorno; ações oferecem retornos mais altos do que títulos, mas também possuem um risco correspondente maior. Ao avaliar ações familiares, os analistas julgavam consistentemente os riscos e retornos positivamente correlacionados, como previsto. No entanto, ao avaliar ações desconhecidas, os analistas tendiam a julgá-las como geralmente boas ou ruins — baixo risco e alto retorno, ou alto risco e baixo retorno [7].
Referências
[1] Christopher K. Hsee and Howard C. Kunreuther, “The Affection Effect in Insurance Decisions,” Journal of Risk and Uncertainty 20 (2 2000): 141–159, doi:10.1023/A:1007876907268.
[2] Kimihiko Yamagishi, “When a 12.86% Mortality Is More Dangerous than 24.14%: Implications for Risk Communication,” Applied Cognitive Psychology 11 (6 1997): 461–554.
[3] Paul Slovic et al., “Rational Actors or Rational Fools: Implications of the Affect Heuristic for Behavioral Economics,” Journal of Socio-Economics 31, no. 4 (2002): 329–342, doi:10.1016/S1053-5357(02)00174-9.
[4] Veronika Denes-Raj and Seymour Epstein, “Conflict between Intuitive and Rational Processing: When People Behave against Their Better Judgment,” Journal of Personality and Social Psychology 66 (5 1994): 819–829, doi:10.1037/0022-3514.66.5.819.
[5] Finucane et al., “The Affect Heuristic in Judgments of Risks and Benefits.”
[6] Yoav Ganzach, “Judging Risk and Return of Financial Assets,” Organizational Behavior and Human Decision Processes 83, no. 2 (2000): 353–370, doi:10.1006/obhd.2000.2914.
[7] Slovic et al., “Rational Actors or Rational Fools.”
