Heurística
Heurística, ou técnica heurística, é uma maneira prática de procurar uma solução ou tomar uma decisão quando examinar todas as possibilidades seria lento, caro ou impossível. Em vez de garantir a melhor resposta, ela reduz a busca a caminhos que parecem úteis e procura uma resposta adequada ao objetivo.
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Entre os planos usados para chegar a um resultado, as heurísticas são as estratégias que simplificam a procura ou a escolha.[nota 1] A análise de regressão e a inferência bayesiana também produzem julgamentos e decisões, mas usam relações matemáticas e dados para estimar resultados.[nota 2] Ao deixar de lado parte da informação, uma heurística pode decidir com mais rapidez e menos recursos, e às vezes alcançar maior precisão do que um método mais elaborado. A regra trabalha com informações acessíveis, mesmo quando a relação delas com o problema é aproximada, e pode orientar pessoas, máquinas ou sistemas abstratos.[nota 3] A tentativa e erro aparece em tarefas simples, como encaixar duas peças, e em problemas de álgebra, quando se testam valores possíveis para uma variável.[nota 4] Na matemática, uma pessoa também pode desenhar o problema, acrescentar uma suposição que facilite o raciocínio, simplificar a questão ou percorrer o caminho em duas direções.[nota 5]
Distinções relacionadas
Um algoritmo especifica a sequência de operações que executa uma tarefa, enquanto uma heurística pode abrir mão da garantia de encontrar a melhor solução para ganhar rapidez, usar menos informação ou tornar o procedimento viável.[nota 6] Os conceitos ainda podem se sobrepor, pois uma regra heurística pode ser escrita como algoritmo e incorporada a um procedimento computacional. Embora uma heurística cognitiva possa levar a um viés cognitivo, os dois termos não significam a mesma coisa. A representatividade, a disponibilidade e o efeito de ancoragem economizam esforço e costumam funcionar, mas podem produzir erros sistemáticos e previsíveis em certas condições. O viés é um desvio que reaparece no julgamento, enquanto a heurística é o processo ou a regra que pode produzi-lo.[nota 7]
Panorama dos principais usos
Em todos os seus usos, a heurística orienta uma busca ou decisão sem testar cada possibilidade.[nota 11] Cada área, porém, usa essa ideia para responder a uma pergunta diferente.
Etimologia e uso
A palavra "heurística" vem do grego antigo heurísko, que significa "encontro" ou "descubro", e tem a mesma origem da exclamação "eureca".[nota 12] Como substantivo, a palavra nomeia uma regra, um procedimento ou a arte da descoberta. Como adjetivo, qualifica estratégias, argumentos e métodos que orientam uma busca ou levam a uma solução provisória. Na descoberta matemática, o raciocínio heurístico pode procurar regularidades por indução, comparar problemas por analogia, partir de um caso particular ou avançar para uma generalização.
Matemática e descoberta
Papo de Alexandria resolvia problemas por meio da análise e da síntese.[nota 13] No século XX, George Pólya reuniu procedimentos desse tipo sob o nome "heurística" em How to Solve It, publicado originalmente em 1945. Seu método começa pela compreensão do problema, passa pelo planejamento e pela execução e termina com o exame da resposta encontrada. Desenhar um esquema, trabalhar de trás para a frente e trocar uma questão abstrata por um exemplo concreto estão entre os caminhos possíveis. Outro deles é resolver primeiro uma versão mais geral e depois retornar ao caso específico, procedimento chamado paradoxo do inventor. Como não garantem a melhor solução, essas técnicas podem chegar primeiro a uma resposta válida ou aproximada, ainda sem uma demonstração formal.[nota 14] A intuição entra conscientemente na estratégia, acompanhada do reconhecimento de seus limites. O ensino por descoberta já estava presente no século XIX em trabalhos de David Perkins Page, Herbert Spencer, Charles Alexander McMurry e Frank Morton McMurry.
Racionalidade limitada
Em meados do século XX, Herbert A. Simon passou a estudar a resolução de problemas e a escolha a partir da racionalidade limitada. Seu modelo parte de pessoas que decidem com restrições de informação e de cálculo, sem supor que consigam examinar todas as alternativas. Simon chamou de satisficing, expressão traduzida como satisfação suficiente, a escolha de uma alternativa que supera um nível de aspiração antes que todas as possibilidades sejam comparadas.[nota 15]
Heurísticas e vieses
Nas décadas de 1970 e 1980, Amos Tversky e Daniel Kahneman investigaram como as pessoas julgam situações incertas. Os experimentos se concentraram na representatividade, na disponibilidade e na ancoragem, junto aos erros sistemáticos que podem surgir desses processos. Essa linha recebeu o nome de pesquisa sobre heurísticas e vieses.
Heurísticas rápidas e frugais
Outra linha, desenvolvida por Gerd Gigerenzer e pelo grupo ABC, formulou as heurísticas como regras explícitas de busca, parada e decisão, que podem ser testadas em ambientes definidos. Seu foco está nas regras rápidas e frugais usadas por pessoas e instituições, com atenção às condições em que cada uma funciona. O ajuste entre regra e ambiente recebe o nome de racionalidade ecológica.
Abordagens contemporâneas
A teoria do processo dual reúne modelos que separam o pensamento rápido e automático do pensamento lento e deliberado.[nota 16] Nenhum dos modos acerta por definição, pois uma resposta rápida pode ser racional e a deliberação também pode falhar. Na teoria do eu cognitivo-experiencial, um sistema é analítico e verbal, enquanto o outro é intuitivo, global e exige pouco esforço. As heurísticas corporificadas acrescentam capacidades sensoriais e motoras, inatas ou aprendidas, às explicações de como alguém responde quando faltam informações. Ao acompanhar o conceito da Grécia Antiga até a psicologia cognitiva e a inteligência artificial, Rudolf Groner propôs uma dimensão de estilo cognitivo chamada "pensamento heurístico versus pensamento algorítmico". Essa preferência pode ser avaliada por questionário.
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Uma heurística pode ser formulada como um modelo de processo, capaz de gerar previsões que depois são comparadas com decisões observadas. Experimentos, simulações e testes com dados novos medem a precisão, a velocidade e a quantidade de informação exigida.[nota 25] Modelos desse tipo já foram aplicados a organizações, assistência à saúde e instituições jurídicas. Uma avaliação completa também define a estratégia de comparação e o ambiente da decisão. Em tarefas de escolha sob risco, o peso dado à probabilidade ou à recompensa coincidiu com maior atividade ligada aos estímulos pertinentes a cada tipo de informação. Essa relação foi medida com modelagem do comportamento e magnetoencefalografia, mas vale para as tarefas examinadas e não estabelece um marcador neural universal das heurísticas.
Representação e espaço de busca
Para orientar uma busca, a heurística precisa partir de uma forma clara do problema, com uma situação inicial, um objetivo e operações capazes de transformar uma situação em outra.[nota 18] Na abordagem de Allen Newell e Herbert A. Simon, resolver o problema equivale a procurar um percurso dentro de um espaço de possibilidades. Como testar cada caminho costuma ser inviável, as heurísticas escolhem os estados, as operações ou os subproblemas que parecem mais promissores.[nota 19] A maneira de formular o problema muda os caminhos disponíveis, porque dividir a tarefa em partes menores, comparar a situação presente com o objetivo ou trabalhar de trás para a frente reduz ou reorganiza o espaço que precisa ser percorrido.
Busca, parada e decisão
Um modelo heurístico pode dizer qual informação procurar, em que momento parar e como escolher. Nas heurísticas de uma única razão, a busca termina quando uma pista basta para separar as alternativas, sem consultar o restante da informação. Na satisfação suficiente, a pessoa examina as opções até encontrar uma que ultrapasse seu nível de aspiração.[nota 20]
Exemplo de uma regra completa
Ao comparar duas alternativas, a heurística de escolher o melhor consulta pistas ordenadas pela capacidade de prever o resultado que interessa.[nota 21] O procedimento fica completo quando se definem três regras. Chamar um procedimento apenas de "atalho" não basta para transformá-lo em um modelo testável. É preciso explicar como a informação entra no processo e leva a uma escolha.[nota 22]
Redução do esforço
O esforço diminui quando a heurística consulta menos pistas, recupera menos alternativas, simplifica o peso dado às informações, combina menos dados ou faz menos comparações. Organizar as heurísticas por esses mecanismos evita dar um nome novo a cada mudança superficial. Psicólogos da psicologia da forma também usaram a exploração consciente do ambiente, chamada "olhar ao redor", para orientar a procura de informações.
Seleção e aprendizagem de estratégias
A heurística escolhida pode mudar de uma tarefa para outra porque as pessoas procuram equilibrar precisão, esforço e tempo diante das características de cada problema. A experiência pode alterar o que uma pessoa espera de cada estratégia e, com isso, a chance de escolhê-la outra vez. No modelo de aprendizagem por seleção de estratégias, conhecido pela sigla inglesa SSL, a retroalimentação atualiza essas expectativas e muda as escolhas futuras.[nota 23]
Substituição de atributos
Na substituição de atributos, uma pergunta difícil é trocada sem intenção consciente por outra mais fácil. Quando calcular o atributo que realmente interessa exige muito esforço, a pessoa pode responder a partir de uma característica mais acessível.[nota 24] A troca ajuda a explicar julgamentos que deixam de levar em conta a regressão à média.
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Como as heurísticas podem ser agrupadas pela maneira como funcionam, pela informação que usam, pela tarefa que resolvem ou pela área em que são aplicadas, não existe uma classificação única. As famílias abaixo se sobrepõem e não esgotam todas as possibilidades. Ao produzir e revisar conhecimento, as heurísticas epistêmicas ajudam a escolher quais perguntas fazer e quais caminhos investigar.[nota 28] Na metodologia de Imre Lakatos, a heurística positiva aponta caminhos a seguir e a negativa aponta caminhos a evitar. No ensino de ciências, uma regra pode pedir que o estudante procure mecanismos numa escala menor que a do fenômeno, examine seus elementos e confira se a explicação se ajusta ao que foi observado. O conhecimento também pode ser revisto quando a experiência entra em conflito com a maneira preferida de organizá-lo. Na construção de teorias, uma heurística pode dar ao pesquisador uma estrutura provisória para organizar o problema. Em Karl Marx, isso ocorre nos modelos de base e superestrutura, organismo social e desenvolvimento dialético. Outros caminhos substituem estruturas discretas por um limite contínuo, procuram reunir explicações numa teoria comum ou buscam princípios de otimalidade. Na neurobiologia de Alan Hodgkin e Andrew Huxley, também foram examinadas heurísticas reducionistas e não reducionistas.
Heurísticas de uma única razão
A heurística do padrão aceita a opção já selecionada, e o efeito padrão ocorre quando uma alternativa é escolhida com mais frequência por ter sido apresentada dessa maneira. A força do efeito muda bastante de uma tarefa para outra. Aqui, a apresentação das alternativas dirige a escolha, sem uma busca sequencial por pistas.
Reconhecimento e fluência
Quando uma de duas alternativas é reconhecida e a outra não, a heurística do reconhecimento escolhe a reconhecida como a de maior valor no critério avaliado, deixando de lado outras pistas. Se as duas forem reconhecidas, a heurística da fluência favorece aquela que veio à mente mais depressa.
Ponderação igual e integração de pistas
Quando todas as pistas recebem o mesmo peso, a heurística de contagem simplesmente soma quantas favorecem cada opção. A heurística da igualdade, também chamada regra 1/N, divide os recursos igualmente entre N alternativas.[nota 26]
Heurísticas de rastreamento
Ao acompanhar um objeto em movimento, as heurísticas de rastreamento ajustam a ação continuamente. Quem tenta interceptar uma bola pode usar a heurística do olhar e correr de modo a manter constante o ângulo pelo qual enxerga a bola.
Julgamentos sob incerteza
A heurística da representatividade estima a probabilidade de uma coisa ou de um acontecimento pela semelhança com uma categoria ou um exemplo típico. A heurística de disponibilidade estima a frequência ou a probabilidade pela facilidade com que exemplos ou associações vêm à mente. Na ancoragem e ajustamento, uma informação inicial se torna o ponto de partida das estimativas posteriores, e a correção feita a partir dela pode ser insuficiente.[nota 27] A heurística do afeto permite que reações emocionais rápidas orientem uma avaliação de risco ou benefício.
Heurísticas sociais
Quando a decisão toma a conduta alheia como pista, entram em ação heurísticas sociais de imitação, reciprocidade ou combinação de julgamentos. A imitação pode seguir a maioria do grupo ou a pessoa que obteve o melhor resultado. A estratégia olho por olho começa cooperando e, a partir daí, repete a última ação do parceiro. A Sabedoria da multidão combina avaliações e funciona melhor quando os erros individuais não caminham todos na mesma direção. A pressão social pode diminuir a diversidade e a independência das estimativas. Na psicologia política, a origem de uma mensagem pode orientar o julgamento quando a informação é limitada. Em um experimento sobre desinformação, as correções diminuíram a crença em afirmações falsas. As avaliações dos políticos, porém, só caíram diante de uma quantidade muito maior de informações falsas, e mesmo essa mudança foi pequena. A heurística do merecimento relaciona o apoio a benefícios sociais ao esforço ou à sorte atribuídos aos beneficiários.
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Heurísticas e vieses
Avaliar uma heurística exige olhar além de sua simplicidade e medir a precisão, a informação necessária, o tempo gasto e os erros produzidos. Regras econômicas e geralmente eficazes podem gerar desvios sistemáticos em tarefas específicas. Mesmo quando chega a uma resposta enviesada, o processamento rápido pode perceber, sem plena consciência, que ela entra em conflito com princípios lógicos ou probabilísticos.
Caixa de ferramentas adaptativa e racionalidade ecológica
A expressão caixa de ferramentas adaptativa compara as capacidades de decisão a ferramentas escolhidas para trabalhos diferentes. Ela reúne as heurísticas e as capacidades mentais que uma pessoa ou espécie pode combinar para criar regras de decisão, como a memória de reconhecimento, o acompanhamento de frequências e objetos e a imitação.[nota 29] A racionalidade ecológica depende do encaixe entre a estrutura de uma heurística e o ambiente em que ela é usada.[nota 30] Observações e experimentos permitem descobrir quais regras as pessoas usam. Modelos formais e simulações ajudam a definir em quais condições cada regra tende a funcionar. A estratégia escolhida por uma pessoa ou organização pode mudar conforme a informação disponível e a previsibilidade do ambiente. Ainda permanecem perguntas sobre o desempenho em ambientes dinâmicos e estratégicos, a aprendizagem sem supervisão e a origem das estruturas ambientais às quais as heurísticas se ajustam.
Risco, incerteza e condições de sucesso
Quando há risco, as ações possíveis, seus resultados e suas probabilidades são conhecidos ou podem ser modelados. Na incerteza, parte dessa informação não está disponível.[nota 31] Uma heurística nem sempre troca precisão por menor esforço. Em certos ambientes, ignorar parte da informação reduz o sobreajuste e melhora previsões feitas com amostras pequenas ou pouco previsíveis.[nota 32] Esse efeito recebe o nome "menos é mais", mas uma regra simples não será superior em qualquer situação. Seu desempenho depende do problema, dos dados e da estratégia usada na comparação.
Efeitos sociais e estereótipos
Ao avaliar uma pessoa, um objeto ou uma situação que não observou diretamente, alguém pode usar um estereótipo como heurística e aplicar ao caso particular características atribuídas a uma categoria. O jornalista Walter Lippmann chamou os estereótipos de "imagens em nossas cabeças" no livro Public Opinion, de 1922. Embora reduzam o esforço mental, essas simplificações podem criar generalizações falsas e sustentar preconceitos.
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Em sistemas de inteligência artificial, uma função heurística dá um valor aos ramos de um espaço de estados para estimar quais deles podem levar ao objetivo.[nota 38] A função pode ser definida pelo projetista ou ajustada por um sistema de aprendizagem que seleciona heurísticas a partir de dados.[nota 39] O equilíbrio entre viés e variância explica por que, em certas condições, uma estratégia simples pode prever melhor do que um modelo mais flexível. Na otimização e na inteligência computacional, problemas reais podem tornar a busca exata lenta ou inviável. Uma heurística construtiva monta a solução elemento por elemento. Uma heurística de vizinhança começa com uma solução viável e tenta melhorá-la.[nota 40] Uma heurística sistemática percorre uma árvore de soluções por regras de ramificação e corte, enquanto os métodos híbridos combinam estratégias. As meta-heurísticas coordenam a exploração do espaço de busca e procuram equilibrar a visita a novas regiões com o exame mais cuidadoso das regiões promissoras.[nota 41] Seus métodos podem acompanhar uma única solução ou uma população de soluções.
Psicologia e economia comportamental
Na psicologia, regras simples ajudam a explicar como as pessoas decidem, julgam e resolvem problemas difíceis com informação incompleta. Os experimentos procuram descobrir quando cada regra é usada e em que ambiente funciona. Uma mesma heurística pode acertar em certas condições e produzir erros sistemáticos em outras. Na economia comportamental, as heurísticas explicam escolhas que não seguem a hipótese de racionalidade perfeita.[nota 33] Ancoragem, representatividade, disponibilidade e afeto foram examinados em decisões financeiras, consumo, negociação e avaliação de riscos. Modelos adaptativos ajustam a conduta futura por meio de retroalimentação, reforço e relações entre estímulos, respostas e resultados.[nota 34]
Matemática e educação
Antes de chegar a uma demonstração formal, quem resolve um problema matemático pode procurar uma questão parecida, acrescentar uma construção auxiliar, trabalhar de trás para a frente, estudar um caso particular ou tentar uma generalização. No ensino heurístico, o estudante participa da descoberta das relações usadas na solução, em vez de apenas repetir um procedimento pronto. O termo também ocorre em resultados especializados, como o princípio heurístico de Lawrence Zalcman para a teoria das funções complexas.
Medicina e saúde
Quando há pouco tempo ou falta informação, uma heurística pode tornar o julgamento clínico mais manejável, embora a simplificação também possa introduzir erros. Árvores rápidas e frugais e outras regras explícitas já foram testadas em triagem, diagnóstico e escolhas de tratamento. Elas são comparadas com outros procedimentos pela precisão, pela transparência e pelos recursos que exigem.[nota 35] Como processos rápidos e lentos podem acertar ou falhar, raciocínio rápido, uso de heurísticas e erro não são equivalentes. A qualidade do diagnóstico depende muito do conhecimento disponível e da experiência.
Filosofia
Quando algo mais simples é usado para compreender outra coisa, ele recebe o nome de recurso heurístico. Um mapa é um exemplo familiar.[nota 36] Um modelo científico também simplifica propriedades do objeto estudado para torná-las mais fáceis de examinar. Histórias e metáforas podem fazer o mesmo. Na República, de Platão, a cidade justa construída no argumento permite investigar a justiça no indivíduo sem precisar ser entendida como um programa político diretamente realizável. Em filosofia, "heurística" também nomeia uma regra prática, um procedimento ou um método. A filosofia da ciência examina seu uso na criação de hipóteses, modelos e teorias. Karl Popper, Imre Lakatos, Lindley Darden e William C. Wimsatt estudaram sua relação com a descoberta científica.
Direito e políticas públicas
Na teoria do direito, sobretudo na análise econômica do direito, regras heurísticas são usadas quando uma avaliação individual de cada caso seria impraticável para a administração pública.[nota 37] Normas gerais podem substituir avaliações que exigiriam tempo, informação ou recursos excessivos. No direito de patentes, um prazo igual para todas as patentes pode não acompanhar o período de retorno econômico de cada produto ou setor, o que levou a propostas de durações diferentes, inclusive para patente de softwares.
Interação humano-computador e design
Na interação humano-computador, a avaliação heurística procura problemas de usabilidade ao comparar uma interface com princípios gerais. A capacidade desses princípios de explicar falhas conhecidas foi comparada com conjuntos de problemas encontrados em interfaces. Nesse uso, a palavra "heurística" se refere a critérios práticos de inspeção, sem precisar explicar o processo mental do avaliador.
