Carlos Sena

“A Sabedoria das Multidões” (Record, 2006, 376 páginas), de James Surowiecki, colunista e editor da área de negócios da revista New Yorker, reflete sobre o funcionamento de mercados, economia e da vida cotidiana. Você encontra o livro no original, em Inglês (Amazon, Cultura), e em Português.

Ao longo do livro o autor defende o pensamento contrário de Thoreau, Nietzsche, Charles Mackay e outros, para os quais as multidões nunca serão mais sábias do que a média dos seus indivíduos, ou que tendem a tornar-se estúpidas. Por meio de diversos exemplos – o que chega a tornar a leitura um pouco repetitiva e enfadonha – o autor demonstra o contrário: que as multidões normalmente são mais sábias do que o seu indivíduo mais inteligente, desde que existam determinadas condições. Os exemplos variam de experiências de mais de cem anos com a avaliação do peso de um boi, contagem de jujubas em um pote de vidro por alunos universitários, eleições presidenciais, vereditos de um júri, e muitos outros.

Logo no primeiro capítulo, o autor lembra do programa “Who Wants to Be a Millionaire?”, cuja versão no Brasil foi o “Show do Milhão”. O modelo dos dois programas era um concorrente que deveria responder 15 perguntas sobre variedades em seqüência para receber um prêmio de 1 milhão. No formato americano, o concorrente podia escolher previamente um amigo que julgasse ser a pessoa mais inteligente que conhecesse. Caso se deparasse com uma pergunta muito difícil, poderia ligar para este amigo até três vezes, mas também poderia perguntar para a audiência presente ao programa (no Brasil a pergunta para a audiência foi substituída pelo infame trio de universitários). Pesquisas constataram que a audiência do programa se saía muito bem, com uma taxa de acertos de 91%, contra 65% dos especialistas.

Uma conclusão interessante é que, independente do experimento, alguns indivíduos obtém melhores avaliações do que o grupo. No entanto, a cada consulta os indivíduos que tiveram melhores avaliações do que o grupo não são os mesmos, mas outros indivíduos. A conseqüência é que as respostas mais confiáveis vem do grupo, e não do indivíduo que tenha obtido a melhor avaliação recentemente.

O autor denomina de mercado qualquer instituição que reúna pessoas cuja finalidade seja a troca de qualquer tipo de bens, propriedades ou idéias. Por exemplo, os mercados de apostas, a bolsa de valores e as pesquisas eleitorais são tratadas como mercados, e como tal também refletem as constatações do autor. Assim, nas corridas de cavalo a ordem das apostas tende a refletir o resultado final (o cavalo favorito vence na maior parte das vezes, o segundo mais apostado tende a chegar em segundo lugar e assim por diante). São observadas distorções, pois as pessoas tendem a apostar mais em azarões com mais freqüência do que deveriam, e apostam menos em favoritos do que deveriam, no que consistiria um comportamento de busca de risco.

As buscas do Google são um outro fascinante exemplo da sabedoria das multidões. O algorítmo PageRank leva em conta os links entre as páginas para ordenar as páginas mais relevantes. O Google interpreta um link da página A para a página B como se fosse um voto de A em B. Além de uma simples contagem de votos, o Google também leva em conta a importância da página que está referenciando outra. Um voto de uma página importante também torna outra página mais importante. Como nos demais mercados, este sistema funciona melhor quanto maior for o número de “votos”, para não haver distorções de sites pouco importantes ou links irrelevantes.

O autor também explora a criação de mercados pouco convencionais, como o IEM – Iowa Electronic Markets, que permite a negociação de “ações” de candidatos das eleições majoritárias americanas em dólares de verdade. É possível comprar e vender ações de candidatos, e ter lucro real com estas ações. O mais impressionante no entanto é constatar que a margem de erro em 49 eleições entre 1988 e 2000 foi de apenas 1,37% nas eleições presidenciais. Outros mercados semelhantes são o HSX – Hollywood Stock Exchange (previsão de bilheteria dos filmes de Hollywood), NewsFutures (previsões de futuro) e TradeSports (previsão de futuro em Esportes). (Ainda outro mercado é o Trendio, um mercado de palavras “quentes” na Internet). O uso de um mercado para previsão do futuro parece inconseqüente, mas pode ser usado com assustadora precisão para a previsão de atentados terroristas.

No momento da criação de uma nova tecnologia não existe uma definição clara de como ela se deve parecer e várias alternativas aparecem para disputar o sucesso. O exemplo é dos primeiros anos da indústria automobilística, quando haviam carros a vapor, bateria e gasolina, diferentes formas de se dirigir os veículos, diferentes formatos. Até o grande sucesso do Ford Modelo T, ninguém sabia como um carro deveria se parecer. A princípio parece uma dispersão de energia e recursos, mas a seleção das melhores alternativas é um exemplo de sabedoria coletiva. Não há uma reflexão inicial sobre a melhor alternativa, pois não se sabe de antemão quais são as alternativas possíveis. Todas as alternativas são apresentadas ao mercado, que seleciona a melhor alternativa. No entanto, para obter alternativas realmente inovadoras é importante haver variedade – de pensamento, fontes de financiamento, método. Por exemplo, alguém com restrição financeira pode oferecer uma alternativa econômica para um determinado problema.

Assim como nos outros exemplos, é importante que haja diversidade também nos indivíduos que compõe o mercado. Tanto em um júri popular, no Show do Milhão, nos mercados de investimento, como na escolha do melhor produto, quanto mais diverso for o mercado, melhor tende a ser escolha.

Uma das conclusões do livro, portanto, vai contra o que parece ser o senso comum, pois o valor da especialização é freqüentemente superestimado. As melhores decisões podem vir de grupos variados, em lugar de deixar a decisão a cargo de uma ou duas pessoas extremamente inteligentes. Os especialistas têm um conhecimento profundo em poucas áreas do conhecimento, ou seja, seu conhecimento é profundo e estreito. E mesmo tendo conhecimento especializado, pesquisas mostram grandes divergências entre especialistas sobre o mesmo assunto. Em resumo, o autor apóia-se em pesquisas para dizer que não é possível alguém se tornar especialista em algo amplo como a tomada de decisões. Um grupo variado de pessoas inteligentes pode produzir excelentes decisões, enquanto que caçar “a” pessoa mais inteligente pode ser infrutífero.

Outra face da variedade é a diversidade cognitiva que ela proporciona. Grupos coesos tendem a pensar de forma parecida, e alternativas que fogem ao senso comum do grupo tendem a ser descartadas muito cedo. Desta forma o pensamento inovador é perigosamente desestimulado. O autor cita experimentos que demonstraram o comportamento de “seguir a manada” (ou Maria-vai-com-as-outras). Quanto mais as pessoas seguem o senso comum, mais a decisão dos próximos indivíduos vai sendo distorcida.

As cascatas de informações reforçam o sentimento de seguir a manada. Quando uma primeira experiência é bem sucedida e a notícia é divulgada para o mercado, a tendência dos próximos indivíduos é repetir a mesma experiência em lugar de escolher outra alternativa. O problema com as cascatas é que depois de um certo ponto as pessoas deixam de prestar atenção ao próprio conhecimento e passam simplesmente a imitar as outras pessoas.

As bolhas nos mercados de investimento são exemplos de cascatas de informação. As pessoas passam a investir em determinada ação ou segmento de mercado simplesmente porque outras pessoas estão fazendo o mesmo. Quando as pessoas começam a descobrir que aquela ações está sobrevalorizada e começam a se desfazer delas, as outras pessoas tendem a imitá-las, mesmo depois que o valor da ação chega no patamar adequado. A informação, que geralmente é visto como algo fundamental, pode ser o fator que alimenta o desastre. Os noticiários em tempo real das bolsas na CNBC foi um grande fator tanto para a formação como do estouro da bolha da Internet. Tanto a bolha quanto o estouro da bolha são irracionais e alimentadas pela imitação. Por outro lado, as cascatas também podem ser positivas, como ilustram os exemplos da padronização do parafuso ou da introdução do milho transgênico, onde a imitação levou a ganhos de escala.

Os fatores determinantes para que as decisões das multidões sejam realmente mais sábias do que as de especialistas são:

• O tamanho do grupo – quanto mais indivíduos, melhor
• A diversidade do grupo – seja de formação, de condição econômica, de classe social, de orientação política, de atitudes em relação ao risco
• Diversidade cognitiva – quando os indivíduos não conversam entre si, ou não tem afinidades de grupo, e emitem suas avaliações individuais os resultados tendem a ser melhores

A descentralização favorece a especialização e a produtividade. Exemplos clássicos de descentralização são os bandos de pássaros, as economias de livre mercado, as cidades e as redes de computadores. Em teoria, quanto mais próxima de um problema está uma pessoa, mais provável é que ela tenha uma boa solução para ele. O grande desafio da descentralização é garantir a coordenação entre as diferentes partes do sistema. O Linux é um excelente exemplo de descentralização, onde um grande grupo de programadores voluntários é responsável por encontrar bugs, revisar código e sugerir melhorias, sendo que todo o trabalho é direcionado aos “tenentes” e ao próprio Linus Torvalds para o coordenação do projeto como um todo. Provavelmente o grupo sozinho poderia ter tomado excelentes decisões, mas é certo que se não houvesse a coordenação do grupo de Linus, o Linux não seria o que é hoje.

A parte 2 do livro ilustra com inúmeros exemplos os diferentes tipos de problemas. Em resumo, os problemas discutidos no livro podem ser classificados em:

• Problemas cognitivos, que são aqueles que buscam resolver ou encontrar a melhor resposta para um problema. O acerto do número de jujubas no pote de vidro e os resultados de busca no Google são exemplos de problemas cognitivos
• Problemas de coordenação, que são aqueles onde os diferentes elementos de um grupo precisam coordenar suas atividades com os outros. Os mercados de compra e venda, o desenvolvimento do Linux e o trânsito são exemplos de problemas de coordenação;
• Problemas de colaboração, onde os elementos de um grupo precisam dividir tarefas entre si para alcançar resultados que não poderiam ser alcançados individualmente. O Projeto Genoma, a pesquisa da AIDS e a descoberta de estrelas são problemas de colaboração.

O autor finaliza o livro com um libelo democrático. Apesar de dar contra-exemplos da democracia americana, o autor finaliza com sua crença de que a democracia é um exemplo da sabedoria das multidões. Parafraseando Churchill, para quem a democracia era o menos pior de todos os regimes, é melhor ter uma democracia do que um regime autocrático.