Heurística de reconhecimento - Recognition heuristic

A heurística de reconhecimento , originalmente chamada de princípio de reconhecimento, tem sido usada como modelo na psicologia de julgamento e tomada de decisão e como heurística em inteligência artificial . O objetivo é fazer inferências sobre um critério não acessível diretamente ao tomador de decisão, a partir de um reconhecimento recuperado da memória. Isso é possível se o reconhecimento de alternativas tiver relevância para o critério. Para duas alternativas, a heurística é definida como:

Se um dos dois objetos for reconhecido e o outro não, inferir que o objeto reconhecido tem o valor mais alto em relação ao critério.

A heurística de reconhecimento faz parte da "caixa de ferramentas adaptativa" das heurísticas "rápidas e frugais" propostas por Gigerenzer e Goldstein. É um dos mais econômicos, o que significa que é simples ou econômico. Em seu experimento original, Daniel Goldstein e Gerd Gigerenzer questionaram alunos na Alemanha e nos Estados Unidos sobre as populações de cidades alemãs e americanas. Os participantes receberam pares de nomes de cidades e tiveram que indicar qual cidade tinha mais habitantes. Neste e em experimentos semelhantes, a heurística de reconhecimento descreve normalmente cerca de 80-90% das escolhas dos participantes, nos casos em que eles reconhecem um, mas não o outro objeto (veja as críticas a esta medida abaixo). Surpreendentemente, os estudantes americanos pontuaram mais nas cidades alemãs, enquanto os participantes alemães pontuaram mais nas cidades americanas, apesar de reconhecerem apenas uma fração das cidades estrangeiras. Isso foi rotulado de "efeito menos é mais " e matematicamente formalizado.

Especificidade de domínio

A heurística de reconhecimento é posta como uma estratégia específica de domínio para inferência. É ecologicamente racional confiar na heurística de reconhecimento em domínios onde há uma correlação entre o critério e o reconhecimento. Quanto maior a validade de reconhecimento α para um determinado critério, mais ecologicamente racional será confiar nessa heurística e mais provavelmente as pessoas confiarão nela. Para cada indivíduo, α pode ser calculado por

α = C / (C + W)

onde C é o número de inferências corretas que a heurística de reconhecimento faria, calculado em todos os pares em que uma alternativa é reconhecida e a outra não, e W é o número de inferências erradas. Os domínios nos quais a heurística de reconhecimento foi aplicada com sucesso incluem a previsão de propriedades geográficas (como o tamanho de cidades, montanhas, etc.), de eventos esportivos (como Wimbledon e campeonatos de futebol) e eleições. A pesquisa também mostra que a heurística de reconhecimento é relevante para a ciência do marketing. As heurísticas baseadas em reconhecimento ajudam os consumidores a escolher quais marcas comprar em categorias compradas com frequência. Uma série de estudos abordou a questão de saber se as pessoas confiam na heurística de reconhecimento de uma forma ecologicamente racional. Por exemplo, o reconhecimento do nome de cidades suíças é um indicador válido de sua população (α = 0,86), mas não de sua distância do centro da Suíça (α = 0,51). Pohl relatou que 89% das inferências estavam de acordo com o modelo em julgamentos de população, em comparação com apenas 54% em julgamentos de distância. De forma mais geral, há uma correlação positiva de r = 0,64 entre a validade de reconhecimento e a proporção de julgamentos consistentes com a heurística de reconhecimento em 11 estudos. Outro estudo de Pachur sugeriu que a heurística de reconhecimento é mais provavelmente uma ferramenta para explorar o reconhecimento natural em vez de induzido (ou seja, não provocado em um ambiente de laboratório) quando inferências devem ser feitas a partir da memória. Em um de seus experimentos, os resultados mostraram que havia uma diferença entre os participantes em um ambiente experimental e um não experimental.

Efeito menos é mais

Não deve ser confundido com o efeito menos é melhor .

Se α> β e α, β forem independentes de n, então um efeito menos é mais será observado. Aqui, β é a validade do conhecimento, medida como C / (C + W) para todos os pares em que ambas as alternativas são reconhecidas, en é o número de alternativas que um indivíduo reconhece. Um efeito menos é mais significa que a função entre a precisão en é inversamente em forma de U, em vez de aumentar monotonicamente. Alguns estudos relataram efeitos menos é mais empiricamente entre duas, três ou quatro alternativas e em decisões de grupo), enquanto outros não o fizeram, possivelmente porque o efeito foi previsto como pequeno (ver Katsikopoulos).

Smithson explorou o "efeito menos é mais" (LIME) com a heurística de reconhecimento e desafia algumas das suposições originais. O LIME ocorre quando um "agente dependente de reconhecimento tem maior probabilidade de escolher o melhor item do que um agente com mais conhecimento que reconhece mais itens." Um modelo matemático é usado para descrever o LIME e o estudo de Smithson o usou e tentou modificá-lo. O estudo foi feito para fornecer matematicamente uma compreensão de quando o LIME ocorre e explicar as implicações dos resultados. A principal implicação é "que a vantagem da sugestão de reconhecimento depende não apenas da validade da sugestão, mas também da ordem em que os itens são aprendidos".

Evidência neuropsicológica

A heurística de reconhecimento também pode ser descrita usando técnicas de neuroimagem. Vários estudos têm mostrado que as pessoas não usam automaticamente a heurística de reconhecimento quando ela pode ser aplicada, mas avaliam sua validade ecológica. É menos claro, entretanto, como esse processo de avaliação pode ser modelado. Um estudo de ressonância magnética funcional testou se os dois processos, reconhecimento e avaliação, podem ser separados em uma base neural. Os participantes receberam duas tarefas; o primeiro envolveu apenas um julgamento de reconhecimento ("Você já ouviu falar de Modena? Milão?"), enquanto o segundo envolveu uma inferência em que os participantes poderiam contar com a heurística de reconhecimento ("Qual cidade tem a maior população: Milão ou Modena?" ) Para meros julgamentos de reconhecimento, foi relatada a ativação no precuneus, uma área que é conhecida em estudos independentes por responder à confiança de reconhecimento. Na tarefa de inferência, a ativação pré-cuneiforme também foi observada, conforme previsto, e a ativação foi detectada no córtex frontomediano anterior (aFMC), que foi associada em estudos anteriores a julgamentos avaliativos e processamento autorreferencial. A ativação do aFMC pode representar a base neural dessa avaliação da racionalidade ecológica.

Alguns pesquisadores usaram potenciais relacionados a eventos (ERP) para testar os mecanismos psicológicos por trás da heurística de reconhecimento. Rosburg, Mecklinger e Frings usaram um procedimento padrão com uma tarefa de comparação de tamanho de cidade, semelhante ao usado por Goldstein e Gigerenzer. Eles usaram o ERP e analisaram o reconhecimento baseado na familiaridade que ocorre 300-450 milissegundos após o início do estímulo, a fim de prever as decisões dos participantes. Os processos de reconhecimento baseados na familiaridade são relativamente automáticos e rápidos, portanto, esses resultados fornecem evidências de que heurísticas simples, como a heurística de reconhecimento, utilizam processos cognitivos básicos.

Controvérsias

A pesquisa sobre a heurística de reconhecimento gerou uma série de controvérsias.

Trade-offs

A heurística de reconhecimento é um modelo que depende apenas de reconhecimento. Isso leva à previsão testável de que as pessoas que confiam nele ignorarão pistas fortes e contraditórias (ou seja, não faça concessões; as chamadas inferências não compensatórias). Em um experimento de Daniel M. Oppenheimer, os participantes foram apresentados a pares de cidades, que incluíam cidades reais e cidades fictícias. Embora a heurística de reconhecimento preveja que os participantes julgariam as cidades reais (reconhecíveis) como maiores, os participantes julgaram as cidades fictícias (irreconhecíveis) como maiores, mostrando que mais do que o reconhecimento pode desempenhar um papel em tais inferências.

Newell & Fernandez realizaram dois experimentos para tentar testar as afirmações de que a heurística de reconhecimento se distingue da disponibilidade e fluência por meio do tratamento binário da informação e da inconseqüência do conhecimento posterior. Os resultados de seus experimentos não apóiam essas afirmações. Newell & Fernandez e Richter & Späth testaram a previsão não compensatória da heurística de reconhecimento e afirmaram que "a informação de reconhecimento não é usada de forma tudo ou nada, mas é integrada a outros tipos de conhecimento no julgamento e na tomada de decisão".

Uma reanálise desses estudos em nível individual, no entanto, mostrou que normalmente cerca de metade dos participantes seguiu consistentemente a heurística de reconhecimento em cada ensaio, mesmo na presença de até três pistas contraditórias. Além disso, em resposta a essas críticas, Marewski et al. apontou que nenhum dos estudos acima formulou e testou uma estratégia compensatória contra a heurística de reconhecimento, deixando desconhecidas as estratégias nas quais os participantes se apoiavam. Eles testaram cinco modelos compensatórios e descobriram que nenhum poderia prever julgamentos melhor do que o modelo simples da heurística de reconhecimento.

Medição

Uma das principais críticas levantadas aos estudos sobre a heurística de reconhecimento foi que a mera concordância com a heurística de reconhecimento não é uma boa medida de seu uso. Como alternativa, Hilbig et al. proposto para testar a heurística de reconhecimento mais precisamente elaborou um modelo de árvore de processamento multinomial para a heurística de reconhecimento. Um modelo de árvore de processamento multinomial é um modelo estatístico simples frequentemente usado em psicologia cognitiva para dados categóricos. Hilbig et al. afirmaram que um novo modelo de uso da heurística de reconhecimento era necessário devido à confusão entre reconhecimento e conhecimento posterior. O modelo de árvore de processamento multinomial mostrou-se eficaz e Hilbig et al. alegou que forneceu uma medida imparcial da heurística de reconhecimento.

Pachur afirmou que é um modelo imperfeito, mas atualmente ainda é o melhor modelo para prever inferências baseadas em reconhecimento de pessoas. Ele acredita que testes precisos têm um valor limitado basicamente porque certos aspectos da heurística de reconhecimento são freqüentemente ignorados e, portanto, os resultados podem ser inconseqüentes ou enganosos.

Estratégia intuitiva

Hilbig et al. afirmam que as heurísticas têm o objetivo de reduzir o esforço e que a heurística de reconhecimento reduz o esforço de fazer julgamentos ao confiar em uma única sugestão e ignorar outras informações. Em seu estudo, eles descobriram que a heurística de reconhecimento é mais útil no pensamento deliberado do que no pensamento intuitivo. Isso significa que é mais útil quando os pensamentos são intencionais e não impulsivos, em oposição ao pensamento intuitivo, que se baseia mais no impulso do que no raciocínio consciente. Em contraste, um estudo de Pachur e Hertwig descobriu que, na verdade, as respostas mais rápidas são as que estão mais de acordo com a heurística de reconhecimento. Além disso, os julgamentos concordaram mais fortemente com a heurística de reconhecimento sob pressão de tempo. De acordo com essas descobertas, a evidência neural sugere que a heurística de reconhecimento pode ser invocada por padrão.

Apoiar

Goldstein e Gigerenzer afirmam que, devido à sua simplicidade, a heurística de reconhecimento mostra em que grau e em quais situações o comportamento pode ser previsto. Alguns pesquisadores sugerem que a ideia da heurística de reconhecimento deve ser retirada, mas Pachur acredita que uma abordagem diferente deve ser adotada para testá-la. Existem alguns pesquisadores que acreditam que a heurística de reconhecimento deve ser investigada por meio de testes precisos de uso exclusivo de reconhecimento.

Outro estudo de Pachur sugeriu que a heurística de reconhecimento é mais provavelmente uma ferramenta para explorar o reconhecimento natural ao invés do induzido (isto é, não provocado em um ambiente de laboratório) quando inferências devem ser feitas a partir da memória. Em um de seus experimentos, os resultados mostraram que havia uma diferença entre os participantes em um ambiente experimental e um não experimental.

Sinopse

Usando uma abordagem de colaboração adversária , três números especiais da revista de acesso aberto Judgment and Decision Making foram dedicados a desvendar o suporte e os problemas com a heurística de reconhecimento, fornecendo a sinopse mais recente e abrangente do status quo epistêmico. Em seu Editorial para a Edição III, os três editores convidados se esforçam para uma integração cumulativa da teoria.

Notas

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