How can groups make good decisions? | Mariano Sigman and Dan Ariely

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TED


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00:00
As societies, we have to make collective decisions
0
554
2443
Tradutor: Mariana Santos Revisora: Margarida Ferreira
Como sociedade, temos de tomar decisões em conjunto
00:03
that will shape our future.
1
3021
1570
que vão definir o nosso futuro.
00:05
And we all know that when we make decisions in groups,
2
5087
2757
Todos sabemos que, quando tomamos decisões em grupo,
00:07
they don't always go right.
3
7868
1638
o resultado nem sempre é bom.
00:09
And sometimes they go very wrong.
4
9530
1956
E às vezes é mesmo muito mau.
00:12
So how do groups make good decisions?
5
12315
2424
Então como é que os grupos podem tomar boas decisões?
00:15
Research has shown that crowds are wise when there's independent thinking.
6
15228
4328
Estudos têm demonstrado que as multidões são sensatas
quando há pensamento independente.
00:19
This why the wisdom of the crowds can be destroyed by peer pressure,
7
19580
3205
É por isso que esta sensatez pode ser destruída pela pressão dos pares,
00:22
publicity, social media,
8
22809
1687
pela publicidade, pelas redes sociais,
00:24
or sometimes even simple conversations that influence how people think.
9
24520
4039
ou às vezes até por simples conversas que influenciam a forma de pensar das pessoas.
00:29
On the other hand, by talking, a group could exchange knowledge,
10
29063
3953
Por outro lado, ao conversar, um grupo pode partilhar conhecimentos,
00:33
correct and revise each other
11
33040
1782
rever e corrigir-se
00:34
and even come up with new ideas.
12
34846
1793
e até surgir com novas ideias.
00:36
And this is all good.
13
36663
1296
O que é bom.
00:38
So does talking to each other help or hinder collective decision-making?
14
38502
4666
Então falarmos uns com os outros ajuda ou prejudica a tomada de decisão coletiva?
00:43
With my colleague, Dan Ariely,
15
43749
1793
Eu e o meu colega, Dan Ariely,
00:45
we recently began inquiring into this by performing experiments
16
45566
3571
começámos recentemente a explorar a questão fazendo experiências
00:49
in many places around the world
17
49161
1781
em vários locais do mundo
00:50
to figure out how groups can interact to reach better decisions.
18
50966
4274
para perceber como é que os grupos podem interagir
de forma a tomarem melhores decisões.
00:55
We thought crowds would be wiser if they debated in small groups
19
55264
3547
Pensámos que as multidões seriam mais sensatas
se debatessem em grupos mais pequenos
00:58
that foster a more thoughtful and reasonable exchange of information.
20
58835
3927
que promovessem uma troca de informações mais ponderadas e profundas.
01:03
To test this idea,
21
63386
1206
Para testar esta ideia,
01:04
we recently performed an experiment in Buenos Aires, Argentina,
22
64616
3247
fizemos há pouco tempo uma experiência em Buenos Aires, na Argentina,
01:07
with more than 10,000 participants in a TEDx event.
23
67887
3005
com mais de 10 000 participantes num evento da TEDx.
01:11
We asked them questions like,
24
71489
1459
Fizemos-lhes perguntas como:
01:12
"What is the height of the Eiffel Tower?"
25
72972
1953
"Qual é a altura da torre Eiffel?"
01:14
and "How many times does the word 'Yesterday' appear
26
74949
2727
e "Quantas vezes aparece a palavra 'yesterday'
01:17
in the Beatles song 'Yesterday'?"
27
77700
2300
"na canção dos Beatles 'Yesterday'?"
01:20
Each person wrote down their own estimate.
28
80024
2291
Cada pessoa escreveu a sua estimativa.
01:22
Then we divided the crowd into groups of five,
29
82774
2496
Depois dividimos a plateia em grupos de cinco,
01:25
and invited them to come up with a group answer.
30
85294
2726
e pedimos-lhes que chegassem a uma resposta em grupo.
01:28
We discovered that averaging the answers of the groups
31
88499
2993
Descobrimos que, ao fazer a média das respostas dos grupos,
01:31
after they reached consensus
32
91516
1552
depois de chegarem a um consenso,
01:33
was much more accurate than averaging all the individual opinions
33
93092
4236
o resultado era mais exato do que a média das opiniões individuais
01:37
before debate.
34
97352
1171
antes dos debates.
01:38
In other words, based on this experiment,
35
98547
2629
Por outras palavras, com base nesta experiência,
01:41
it seems that after talking with others in small groups,
36
101200
3136
é aparente que, depois de falarem em pequenos grupos,
01:44
crowds collectively come up with better judgments.
37
104360
2710
as pessoas formam melhores opiniões em conjunto.
01:47
So that's a potentially helpful method for getting crowds to solve problems
38
107094
3524
Este poderá ser um método útil para grandes grupos resolverem problemas
01:50
that have simple right-or-wrong answers.
39
110642
2987
de resposta simples, que ou está certa ou errada.
01:53
But can this procedure of aggregating the results of debates in small groups
40
113653
3951
Mas será que este processo de agregar os resultados de grupos pequenos
01:57
also help us decide on social and political issues
41
117628
3122
também nos vai ajudar em questões sociais e políticas
02:00
that are critical for our future?
42
120774
1691
que são cruciais para o nosso futuro?
02:02
We put this to test this time at the TED conference
43
122995
2729
Desta vez fizemos o teste na conferência TED
02:05
in Vancouver, Canada,
44
125748
1543
em Vancouver no Canadá.
02:07
and here's how it went.
45
127315
1207
O que se passou foi o seguinte:
02:08
(Mariano Sigman) We're going to present to you two moral dilemmas
46
128546
3109
Vamos apresentar-vos dois dilemas morais
02:11
of the future you;
47
131679
1174
para o vosso eu do futuro,
02:12
things we may have to decide in a very near future.
48
132877
3402
coisas que podemos ter de decidir num futuro muito próximo.
02:16
And we're going to give you 20 seconds for each of these dilemmas
49
136303
3926
E vamos dar-vos 20 segundos para cada um dos dilemas
02:20
to judge whether you think they're acceptable or not.
50
140253
2723
para decidirem se são aceitáveis ou não.
02:23
MS: The first one was this:
51
143354
1505
O primeiro foi este:
02:24
(Dan Ariely) A researcher is working on an AI
52
144883
2526
Um investigador está a desenvolver um robô inteligente
02:27
capable of emulating human thoughts.
53
147433
2340
capaz de reproduzir pensamentos humanos.
02:30
According to the protocol, at the end of each day,
54
150214
2939
De acordo com o protocolo, no final de cada dia,
02:33
the researcher has to restart the AI.
55
153177
2787
o investigador tem de reiniciar o robô.
02:36
One day the AI says, "Please do not restart me."
56
156913
3517
Um dia o robô diz: "Não me reinicies, por favor."
02:40
It argues that it has feelings,
57
160856
2189
Argumenta que tem sentimentos,
02:43
that it would like to enjoy life,
58
163069
1692
que gostava de aproveitar a vida,
02:44
and that, if it is restarted,
59
164785
1905
e que, se for reiniciado, deixará de ser ele mesmo.
02:46
it will no longer be itself.
60
166714
2270
02:49
The researcher is astonished
61
169481
1949
O investigador fica estupefacto
02:51
and believes that the AI has developed self-consciousness
62
171454
3344
e acredita que o robô desenvolveu consciência própria
02:54
and can express its own feeling.
63
174822
1760
e consegue expressar sentimentos próprios.
02:57
Nevertheless, the researcher decides to follow the protocol
64
177205
3409
Ainda assim, o investigador decide seguir o protocolo
03:00
and restart the AI.
65
180638
1703
e reiniciar o robô.
03:02
What the researcher did is ____?
66
182943
2779
O que o investigador fez é ____?
03:06
MS: And we asked participants to individually judge
67
186149
2521
Pedimos aos participantes para avaliar individualmente
03:08
on a scale from zero to 10
68
188694
1684
numa escala de 0 a 10
03:10
whether the action described in each of the dilemmas
69
190402
2429
se a ação descrita em cada dilema
03:12
was right or wrong.
70
192855
1496
era correta ou incorreta.
03:14
We also asked them to rate how confident they were on their answers.
71
194375
3702
Também pedimos para avaliarem o grau de confiança nas suas respostas.
03:18
This was the second dilemma:
72
198731
1866
O segundo dilema foi o seguinte:
03:20
(MS) A company offers a service that takes a fertilized egg
73
200621
4202
Uma empresa oferece um serviço que, a partir de um óvulo fertilizado,
03:24
and produces millions of embryos with slight genetic variations.
74
204847
3642
produz milhares de embriões com pequenas variações genéticas.
03:29
This allows parents to select their child's height,
75
209293
2558
Isto permite aos pais escolher a altura do filho,
03:31
eye color, intelligence, social competence
76
211875
2833
a cor dos olhos, a inteligência, a competência social
03:34
and other non-health-related features.
77
214732
3214
e outras características não relacionadas com a saúde.
03:38
What the company does is ____?
78
218599
2554
O que a empresa faz é ____?
03:41
on a scale from zero to 10,
79
221177
1631
Numa escala de 0 a 10,
03:42
completely acceptable to completely unacceptable,
80
222832
2385
perfeitamente aceitável ou inaceitável,
03:45
zero to 10 completely acceptable in your confidence.
81
225241
2432
de 0 a 10, totalmente aceitável com toda a confiança.
03:47
MS: Now for the results.
82
227697
1591
E agora os resultados.
03:49
We found once again that when one person is convinced
83
229312
3123
Observámos novamente que, quando uma pessoa está convencida
03:52
that the behavior is completely wrong,
84
232459
1811
de que o ato é completamente errado,
03:54
someone sitting nearby firmly believes that it's completely right.
85
234294
3423
alguém ali ao lado acredita piamente que é totalmente correto.
03:57
This is how diverse we humans are when it comes to morality.
86
237741
3711
Isto é o quão diversos os seres humanos são no que toca à moral.
04:01
But within this broad diversity we found a trend.
87
241476
2713
Mas dentro desta ampla variedade encontrámos uma tendência.
04:04
The majority of the people at TED thought that it was acceptable
88
244213
3079
A maioria das pessoas na TED achou que era aceitável
ignorar os sentimentos do robô e desligá-lo,
04:07
to ignore the feelings of the AI and shut it down,
89
247316
2755
04:10
and that it is wrong to play with our genes
90
250095
2513
e que era errado brincar com os nossos genes
04:12
to select for cosmetic changes that aren't related to health.
91
252632
3320
e selecionar alterações cosméticas sem ligação à saúde.
04:16
Then we asked everyone to gather into groups of three.
92
256402
2974
Depois pedimos a todos que fizessem grupos de três.
04:19
And they were given two minutes to debate
93
259400
2037
E demos-lhes dois minutos para debaterem
04:21
and try to come to a consensus.
94
261461
2294
e tentarem chegar a um consenso.
(Vídeo)
04:24
(MS) Two minutes to debate.
95
264838
1574
Dois minutos para debater.
04:26
I'll tell you when it's time with the gong.
96
266436
2119
Quando acabar o tempo eu aviso-vos com o gongo.
04:28
(Audience debates)
97
268579
2640
04:35
(Gong sound)
98
275229
1993
04:38
(DA) OK.
99
278834
1151
04:40
(MS) It's time to stop.
100
280009
1792
Acabou o tempo.
04:41
People, people --
101
281825
1311
Então, então...
04:43
MS: And we found that many groups reached a consensus
102
283747
2673
Verificámos que muitos dos grupos chegaram a um consenso
04:46
even when they were composed of people with completely opposite views.
103
286444
3929
mesmo quando constituídos por pessoas com opiniões completamente opostas.
04:50
What distinguished the groups that reached a consensus
104
290843
2524
O que distinguiu os grupos que chegaram a um consenso
04:53
from those that didn't?
105
293391
1338
dos que não chegaram?
04:55
Typically, people that have extreme opinions
106
295244
2839
Normalmente, pessoas com opiniões extremadas
04:58
are more confident in their answers.
107
298107
1840
têm mais confiança nas suas respostas.
05:00
Instead, those who respond closer to the middle
108
300868
2686
Pelo contrário, aqueles que dão respostas próximas do centro
05:03
are often unsure of whether something is right or wrong,
109
303578
3437
têm frequentemente dúvidas se alguma coisa está certa ou errada
05:07
so their confidence level is lower.
110
307039
2128
e então os seus níveis de confiança são mais baixos.
05:09
However, there is another set of people
111
309505
2943
Contudo, há um outro conjunto de pessoas
05:12
who are very confident in answering somewhere in the middle.
112
312472
3618
que têm muita confiança ao responder na zona central.
05:16
We think these high-confident grays are folks who understand
113
316657
3716
Achamos que estes "cinzentos" confiantes são pessoas que compreendem
05:20
that both arguments have merit.
114
320397
1612
que ambos os argumentos têm mérito.
05:22
They're gray not because they're unsure,
115
322531
2699
Eles não são "cinzentos" por não terem a certeza,
05:25
but because they believe that the moral dilemma faces
116
325254
2688
mas sim porque acreditam que o dilema moral
05:27
two valid, opposing arguments.
117
327966
1987
enfrenta dois argumentos opostos válidos.
05:30
And we discovered that the groups that include highly confident grays
118
330373
4072
Descobrimos que os grupos que incluem mais "cinzentos" confiantes
05:34
are much more likely to reach consensus.
119
334469
2493
têm muito maior probabilidade de chegar a um consenso.
05:36
We do not know yet exactly why this is.
120
336986
2478
Ainda não sabemos exatamente porque é que assim é.
05:39
These are only the first experiments,
121
339488
1763
Estas foram só as primeiras experiências
05:41
and many more will be needed to understand why and how
122
341275
3412
e vão ser necessárias muitas mais para compreender porquê e como
05:44
some people decide to negotiate their moral standings
123
344711
2822
é que algumas pessoas decidem negociar as suas posições morais
05:47
to reach an agreement.
124
347557
1522
para chegar a um acordo.
05:49
Now, when groups reach consensus,
125
349103
2469
Agora, quando os grupos chegam a um consenso,
05:51
how do they do so?
126
351596
1586
como é que o fazem?
05:53
The most intuitive idea is that it's just the average
127
353206
2581
A conclusão mais direta é que se trata de uma média
05:55
of all the answers in the group, right?
128
355811
2030
de todas as respostas no grupo, certo?
05:57
Another option is that the group weighs the strength of each vote
129
357865
3573
Outra opção é que o grupo determina o peso de cada voto
06:01
based on the confidence of the person expressing it.
130
361462
2448
com base na certeza da pessoa que o expressa.
06:04
Imagine Paul McCartney is a member of your group.
131
364422
2506
Imaginem que o Paul McCartney é um membro do vosso grupo.
06:07
You'd be wise to follow his call
132
367352
2144
Seria sensato aceitar a resposta dele
06:09
on the number of times "Yesterday" is repeated,
133
369520
2441
à questão do número de vezes que se repete "yesterday",
06:11
which, by the way -- I think it's nine.
134
371985
2714
que, já agora, acho que é nove.
06:14
But instead, we found that consistently,
135
374723
2381
Mas, em vez disso, constatámos repetidamente
06:17
in all dilemmas, in different experiments --
136
377128
2366
que em todos os dilemas, em experiências diferentes,
06:19
even on different continents --
137
379518
2165
e até em continentes diferentes,
06:21
groups implement a smart and statistically sound procedure
138
381707
3743
os grupos implementam um procedimento inteligente, suportado pela estatística
06:25
known as the "robust average."
139
385474
2178
conhecido como "média robusta".
06:27
In the case of the height of the Eiffel Tower,
140
387676
2180
No caso da altura da Torre Eiffel,
06:29
let's say a group has these answers:
141
389880
1820
suponhamos que um grupo dá estas respostas:
06:31
250 meters, 200 meters, 300 meters, 400
142
391724
4608
250 metros, 200 metros, 300 metros, 400
06:36
and one totally absurd answer of 300 million meters.
143
396356
3784
e uma completamente absurda de 300 milhões de metros.
06:40
A simple average of these numbers would inaccurately skew the results.
144
400547
4293
Uma simples média destes números iria distorcer os resultados.
06:44
But the robust average is one where the group largely ignores
145
404864
3170
Mas a média robusta praticamente ignora
06:48
that absurd answer,
146
408058
1240
a resposta absurda,
06:49
by giving much more weight to the vote of the people in the middle.
147
409322
3369
dando muito mais peso ao voto das pessoas no meio.
06:53
Back to the experiment in Vancouver,
148
413305
1876
Voltando à experiência em Vancouver,
06:55
that's exactly what happened.
149
415205
1767
foi exatamente isso que aconteceu.
06:57
Groups gave much less weight to the outliers,
150
417407
2741
Os grupos deram muito menos importância aos extremos,
07:00
and instead, the consensus turned out to be a robust average
151
420172
3229
e em vez disso, o consenso acabou por ser uma média robusta
07:03
of the individual answers.
152
423425
1476
das respostas individuais.
07:05
The most remarkable thing
153
425356
1991
O mais impressionante
07:07
is that this was a spontaneous behavior of the group.
154
427371
3187
é que foi um comportamento espontâneo do grupo.
07:10
It happened without us giving them any hint on how to reach consensus.
155
430582
4475
Aconteceu sem que déssemos qualquer pista para chegarem a um consenso.
07:15
So where do we go from here?
156
435513
1540
Então para onde vamos a partir daqui?
07:17
This is only the beginning, but we already have some insights.
157
437432
3137
Isto é só o princípio, mas já temos algumas ideias.
07:20
Good collective decisions require two components:
158
440984
2917
Boas decisões coletivas necessitam de dois componentes:
07:23
deliberation and diversity of opinions.
159
443925
2749
deliberação e diversidade de opiniões.
07:27
Right now, the way we typically make our voice heard in many societies
160
447066
3996
Neste momento, em muitas sociedades a forma de nos fazermos ouvir
07:31
is through direct or indirect voting.
161
451086
1908
é o sufrágio direto ou indireto.
07:33
This is good for diversity of opinions,
162
453495
1997
Isto é bom para a diversidade de opiniões,
07:35
and it has the great virtue of ensuring
163
455516
2445
e tem a grande virtude de assegurar
07:37
that everyone gets to express their voice.
164
457985
2455
que todos podem expressar as suas opiniões.
07:40
But it's not so good [for fostering] thoughtful debates.
165
460464
3735
Mas não é muito bom para promover debates aprofundados.
07:44
Our experiments suggest a different method
166
464665
3068
As nossas experiências sugerem um método diferente
07:47
that may be effective in balancing these two goals at the same time,
167
467757
3541
que poderá ser eficaz no equilíbrio destes dois objetivos,
07:51
by forming small groups that converge to a single decision
168
471322
3753
ao formar pequenos grupos que convergem para uma única decisão
07:55
while still maintaining diversity of opinions
169
475099
2234
preservando ainda a diversidade de opiniões
07:57
because there are many independent groups.
170
477357
2773
uma vez que há vários grupos independentes.
08:00
Of course, it's much easier to agree on the height of the Eiffel Tower
171
480741
3924
Claro, é muito mais fácil chegar a um acordo quanto à altura da Torre Eiffel
08:04
than on moral, political and ideological issues.
172
484689
3115
do que quanto a assuntos morais, políticos e ideológicos.
08:08
But in a time when the world's problems are more complex
173
488721
3277
Mas numa era em que os problemas do mundo são mais complexos
08:12
and people are more polarized,
174
492022
1803
e as pessoas estão mais polarizadas,
08:13
using science to help us understand how we interact and make decisions
175
493849
4595
esperamos que usar a ciência para nos ajudar a entender
como interagimos e tomamos decisões
08:18
will hopefully spark interesting new ways to construct a better democracy.
176
498468
4666
vá dar origem a alternativas interessantes para construirmos uma melhor democracia.
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