Cass R. Sunstein*

Não é estranho que os executivos queiram prever o futuro e que tentem antecipar quais serão os produtos de sucesso, quais os candidatos a uma vaga que terão um excelente desempenho e quando abrirá as portas da nova sucursal da empresa. Sob algumas condições, a melhor maneira de responder tais questionamentos consiste em perguntar para um grupo numeroso de pessoas e se ater à opinião da maioria.

Segundo afirma James Surowiecki em The wisdom of crowds (A sabedoria das multidões, Editora Record), as conclusões de um grupo grande podem, de alguma forma, ser melhores do que as dos experts, pela simples razão de que esses grupos reúnem o conhecimento disperso e, com freqüência, o que poderia ser descrito como o “julgamento estatístico” do grupo, ou a opinião média, é surpreendentemente bom.

Não é fácil, no entanto, perceber quando e por que os julgamentos estatísticos serão adequados. As melhores explicações provêm do Marquês de Condorcet, um nobre francês que, em 1785, expôs uma explicação aritmética conhecida como o “teorema do júri de Condorcet”. Para entender como funciona o teorema, suponhamos que várias pessoas respondam à mesma pergunta e que há duas respostas possíveis (correta e incorreta).

Suponhamos também que a probabilidade de que cada pessoa responda corretamente supera os 50%. Com poucos cálculos, o teorema demonstra que a probabilidade de que a maioria responda de maneira acertada se aproxima de 100% à medida que o tamanho do grupo aumenta.

Em poucas palavras, os grupos dão melhores respostas do que os indivíduos isolados e os grandes grupos dão respostas mais acertadas do que os pequenos, desde que se cumpram as duas condições: que a resposta da maioria “ganhe” e que cada pessoa tenha mais probabilidades de acertar do que de errar. Os especialistas em ciências sociais estenderam o teorema de Condorcet para perguntas com mais de duas respostas possíveis, visto que enquanto for mais factível que as pessoas escolham as respostas certas, a resposta da maioria tende a ser a correta quando o grupo for suficientemente grande.

O teorema ajuda a entender o assombroso crescimento dos “mercados de previsão”, nos quais as pessoas arriscam sua opinião sobre acontecimentos futuros. Os exemplos mais famosos são os Mercados Eletrônicos de Iowa, que invariavelmente superam as pesquisas de previsão das eleições presidenciais, e o “Hollywood Stock Exchange”, que conseguiu antecipar muitos sucessos de bilheteria (previu 15 dos últimos 16 principais ganhadores do Oscar).

Algumas empresas, como a Microsoft, Google e Eli Lilly, incentivam seus funcionários a participar nos “mercados de previsão”, apostando nos produtos que serão bons vendedores, quando serão inaugurados novos escritórios e para quanto vão subir os lucros do trimestre.

No entanto, aqueles que entrarem nos mercados de previsão deveriam levar em conta a advertência que formulara o mesmo Condorcet: suponhamos que cada indivíduo tem mais probabilidades de errar do que de acertar, porque muito poucos no grupo têm acesso à informação precisa. Nesse caso, a probabilidade de que a maioria decida corretamente se aproxima de zero à medida que o grupo aumenta.

Por isso, faz sentido que os executivos perguntem à opinião de seus funcionários sobre os ciclos de produção dos produtos próprios, mas seria inútil perguntar pelas datas de desenvolvimento de produtos da concorrência. Quando a maioria pode errar porque carece de informação relevante, é melhor ignorar sua opinião e, em vez disso, recorrer aos especialistas.

© 2006 Harvard Business School Publishing, distribuído por New York Times Syndicate

17/04/2007
Sunstein, Cass R.

Autor do livro Infotopia: how many minds produce knowledge, publicado por Oxford University Press.

Fonte: HSM online

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