SBNeC 2010
Resumo:F.065


Prêmio
F.065Estratégias de decisão em sequências binárias de Markov de ordem zero
Autores:Camila Victorino (USP - Universidade de São Paulo) ; Carolina Feher da Silva (USP - Universidade de São Paulo) ; Carla Fernanda D. Faria (USP - Universidade de São Paulo) ; Marcus Vinícius Chrysóstomo Baldo (USP - Universidade de São Paulo)

Resumo

Introdução: A situação mais simples em uma tomada de decisão é quando apenas duas possibilidades (n = 2) são oferecidas a um dado agente. Muitas vezes, a sequência binária possui uma estrutura aleatória e cada alternativa possui uma probabilidade constante e dependente das m alternativas anteriores (cadeia de Markov estacionária de ordem m). Em um processo de Bernoulli (m=0, n=2), as duas probabilidades p e q são constantes, independem dos estados passados e somam 1. Se p é diferente de q, diferentes espécies podem adotar estratégias distintas, onde algumas tendem à maximização (escolha majoritária da alternativa mais provável) e outras tendem ao pareamento de probabilidades, onde as alternativas com probabilidades p e q são escolhidas com frequências p e q. Objetivos: Em uma sequência de Bernoulli, investigamos em voluntários humanos a estratégia decisional sob duas condições diferentes: informados ou não informados previamente sobre a aleatoriedade da sequência apresentada. Métodos: Submeteram-se ao experimento 90 estudantes de graduação (idade média = 22,5 ± 2,5 anos; 74 mulheres). Cada observador escolhia entre duas opções (lado esquerdo ou lado direito da tela do computador) em uma sequência (300 apresentações) gerada por meio do programa E-prime. Após a escolha, se o estímulo (um círculo preto) surgisse no lado escolhido, o voluntário recebia uma quantidade fixa de pontos. A probabilidade de o estímulo aparecer à direita da tela era mantida constante ao longo do experimento: 70% para metade dos participantes e 30% para a outra metade. Enquanto 72 voluntários não receberam qualquer informação prévia sobre a estrutura das sequências, 18 foram informados que as sequências eram totalmente aleatórias. A análise estatística empregou métodos não-paramétricos. Resultados: A partir dos resultados, os voluntários foram separados em três categorias estratégicas: suprapareadores (escolheram a alternativa mais freqüente em mais de 80% das apresentações); pareadores (escolheram a alternativa mais freqüente entre 60% e 80% das apresentações); subpareadores (escolheram a alternativa mais freqüente em menos de 60% das apresentações). Não observamos diferença estatística entre os gêneros (p=0,714). A informação prévia quanto à estrutura da sequência produziu uma diferença estatisticamente significativa (p = 0,024): 50% dos voluntários que foram informados previamente sobre a aleatoriedade da sequência adotaram uma estratégia suprapareadora (que tende à maximização), enquanto apenas 20% do grupo não informado adotaram a mesma estratégia. A análise da evolução na estratégia adotada por todos os voluntários revelou, ao longo de 3 trechos temporais sucessivos, um aumento na frequência de escolha da alternativa mais provável: 67,4%, 74,5% e 77,3% (p < 0,001), o que sugere uma convergência à maximização. Conclusão: Os resultados replicam e ampliam aqueles reportados na literatura. Enquanto a tendência à estratégia maximizadora e a ausência de diferença entre gêneros já foram descritos, o efeito da informação prévia relativa à aleatoriedade das sequências sobre a estratégia adotada (maximizadora ou pareadora) é uma contribuição original. Além disso, os dados aqui coletados (cadeias de Markov de ordem zero) serão a base de referência para experimentos futuros, onde serão empregadas sequências binárias geradas por cadeias de Markov de ordens superiores.


Palavras-chave:  tomada de decisão, cadeias de Markov, probability matching