A heurística da representatividade

As heurísticas são atalhos mentais ou regras práticas que utilizamos para fazer julgamentos e tomar decisões de forma rápida e eficiente. Embora sejam muitas vezes úteis, também podem levar a erros.

A heurística da representatividade é um desses atalhos e envolve classificar algo ou alguém com base na sua semelhança com um protótipo, ou instância típica, de uma categoria.

Como funciona a heurística

Quando utilizamos a heurística da representatividade, comparamos a nova informação com os nossos esquemas mentais ou protótipos existentes.

Se a nova informação se ajusta bem às características de um protótipo específico, tendemos a assumir que pertencem a esta categoria, mesmo que esta conclusão não seja estatisticamente a mais provável.

Por exemplo, se encontrarmos alguém bronzeado, que goste de surfar e tenha uma atitude descontraída, podemos rapidamente classificá-lo como "californiano" (assumindo que este é o nosso protótipo para um californiano), embora estatisticamente existam muito mais pessoas noutras regiões que também se enquadram no perfil. com esta descrição.

Ignorância da informação da taxa básica

Um dos principais problemas com a utilização da heurística da representatividade é que muitas vezes nos leva a ignorar a informação da taxa básica, que é informação sobre a frequência relativa de membros de diferentes categorias na população.

Imagine que uma pessoa chamada Brian nos é descrita como alguém calado, usa óculos e gosta de ler poesia.

Se nos perguntassem se o Brian teria maior probabilidade de ser um professor de clássicos ou um camionista, muitas pessoas diriam que é um professor de clássicos porque a descrição se ajusta melhor ao protótipo dessa profissão.

No entanto, isto ignora o facto de que existem muito mais camionistas do que professores de clássicos na população em geral.

Mesmo que a descrição seja mais representativa de um professor de clássicos, a probabilidade estatística pode favorecer que seja um camionista.

Consequências do uso da heurística

Embora a representatividade A heurística possa ser útil para fazer julgamentos rápidos em situações em que a informação é limitada, mas também pode levar a erros e à formação de estereótipos.

Ao basear os nossos julgamentos no quão representativo algo é de uma categoria, podemos ignorar informação mais fiável ou estatisticamente relevante.

Estar ciente desta tendência para classificar com base na semelhança com protótipos e lembrar-se de considerar a informação de taxa básica quando disponível pode ajudar a mitigar os erros associados a esse atalho mental.