Neuroeconomia

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Zero
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Neuroeconomia: Uso da Neurociência para Previsões Econômicas por Colin F. Camerer
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Colin F. Camerer (1959–) foi educado na Johns Hopkins e na Universidade de Chicago e, desde 1994, é professor de economia no California Institute of Tecnology. A pesquisa de Camerer encontra-se na fronteira entre Psicologia Cognitiva, Neurofisiologia E Economia. Ele está profundamente envolvido na Economia Experimental, e seu livro, Behavioral Game Theory, é a mais abrangente pesquisa recente sobre experimentação em economia.

A Neuroeconomia busca fundamentar a teoria econômica em mecanismos neurais detalhados, expressos matematicamente, e fazem previsões comportamentais. Uma descoberta é aquele tipo de economia simples para decisões de vida ou morte (comida, sexo e o perigo) ocorrem no cérebro como as teorias racionais assumem serem tomadas.

Outro conjunto de descobertas parecem apoiar a base neural de construções postuladas em Economia, como a preferência por imediatismo e ponderação não linear de pequenas e grandes probabilidades.

Uma terceira direção mostra como compreender os circuitos neurais permite previsões e experimentos causais. Eles mostram dependência do estado de preferência revelada, exceto quando os estados são variáveis ​​biológicas e neurais.

A Neuroeconomia busca fundamentar a teoria microeconômica em detalhes sobre como o cérebro funciona. Neuroeconomia é um subcampo da Economia Comportamental. Usa evidências empíricas de limites na computação, força de vontade e ganância para inspirar novas teorias.

É também um subcampo da Economia Experimental porque a Neuroeconomia requer o domínio das dificuldades referentes às ferramentas experimentais. Elas são novas para economistas.

Para muitos neurocientistas, a maior promessa da Neuroeconomia é fornecer teorias e projetos experimentais para Neurociência. Eles sentem os tipos de modelos e tarefas usados pelos economistas rotineiramente podem contribuir para a “neurociência de sistemas”, ou seja, uma compreensão da cognição de ordem superior. Este é um desafio para os neurocientistas acostumados a se concentrar em detalhes muito sutis da neurobiologia e áreas específicas do cérebro.

Para os economistas modernos, a abordagem neuroeconômica parece ser uma transformação do pensamento econômico. Por volta da virada do século XIX, economistas neoclássicos fizeram uma escolha metodológica clara, para tratar a mente como uma caixa preta e ignorar seus detalhes para fins de teoria econômica. Em uma carta de 1897, Pareto escreveu:

“É um fato empírico as Ciências Naturais terem progredido apenas quando tomaram princípios secundários como ponto de partida, em vez de tentar descobrir a essência das coisas . . . A Economia Política Pura tem, portanto, um grande interesse em confiar tão pouco quanto possível no domínio da Psicologia”.

A visão de Pareto de a Psicologia ser deliberadamente ignorada foi parcialmente reflexo de um pessimismo de sua época, sobre a capacidade de entender o cérebro bem o suficiente para usar detalhes neurais como base para a economia individual. Este pessimismo também se manifestou na psicologia behaviorista de Watson e Skinner, que desviaram a atenção do “mentalismo” de seu tempo para as relações e condicionamento estímulo-resposta.

Como William Jevons escreveu um pouco antes, em “Teoria da Economia Política”:

“Hesito em dizer: os homens sempre terão os meios de medir diretamente os sentimentos de o coração humano. É a partir dos efeitos quantitativos dos sentimentos que devemos estimar seus valores comparativos” (Jevons, 1871).

Este pessimismo da virada do século sobre a compreensão do cérebro levou diretamente para o surgimento de modelos de escolha racional “como se” [as if] na economia neoclássica.

Modelos deste tipo postulam comportamento individual consistente com princípios lógicos, mas não colocam qualquer peso probatório em testes diretos de se esses princípios são seguidos. Por exemplo, se as escolhas de um consumidor são transitivas e completas, então ela age como se atribuísse utilitários numéricos para pacotes de mercadorias e escolhe o pacote com a maior utilidade, mas a medição direta da utilidade é considerada irrelevante como um teste da teoria.

A ignorância da Psicologia defendida explicitamente por Pareto foi cimentada pelo desenvolvimento de “Economia Positiva” de Milton Friedman (1953). Friedman, e os muitos economistas influenciados por sua visão, defenderam dois princípios para julgar teorias a usarem premissas A para fazer uma previsão P:

1. As premissas A devem ser julgadas pela precisão implicada matematicamente das previsões P.
2. Se suposições falsas podem produzir previsões precisas, mesmo quando as suposições parecem falsos, sua fraqueza empírica deve ser tolerada se ela levar a previsões precisas P.
Colin F. Camerer endossa de todo o coração o primeiro princípio (1), mas não seu corolário, isto é, o princípio (2).

Aqui está o porquê: primeiro, se as suposições A são falsas, mas levam a uma previsão, eles presumivelmente o fazem por causa de uma condição de “reparo” oculta R$ (isto é, (não-A e R) → P é uma teoria mais completa em ambas as extremidades em vez de A → P). Então, o foco apropriado da pesquisa progressiva deve ser a especificação da suposição de reparo R e explorar suas implicações, em conjunto com suposições mais precisas.

Em segundo lugar, a importância de fazer boas previsões (1) é precisamente o razão para explorar suposições alternativas baseadas em Psicologia e fatos neurocientíficos. Fazemos isso na Economia Comportamental porque esperamos os modelos baseados em suposições mais precisas fazerem algo interessante: novas previsões e melhores previsões gerais.

Modelos de simulação, baseados em suposições duvidosas, funcionam claramente bem em muitos temas vistos de maneira superficial, e sempre o fará (assim como o valor esperado ainda é uma ferramenta útil para alguns tipos de análise, embora seja uma restrição severa da utilidade esperada).

Testes das previsões tipo “como se” [as if], ou seja, hipóteses para a escolha racional também estabeleceram muitas anomalias empíricas. A Economia Comportamental descreve estas regularidades e sugere modelos formais para explicá-las.

Os debates entre a escolha racional e os modelos comportamentais geralmente giram em torno de construções psicológicas, como aversão à perda (Kahneman e Tversky, 1979), o papel da aprendizagem e pensamento estratégico limitado, uma preferência para recompensas imediatas e preferências precisas sobre alocações sociais, não observadas diretamente. Mas a tecnologia agora nos permite abrir a caixa preta da mente e observar a atividade cerebral diretamente. Isso só pode aumentar o desenvolvimento de teorias baseadas em suposições mais precisas e fazer melhores previsões como resultado.

Uma analogia com a Economia Organizacional ilustra o potencial da Neuroeconomia. Até a década de 1970, a Teoria da Empresa era basicamente um modelo de forma reduzida de como capital e trabalho são combinados para criar uma função de produção.

A ideia de uma empresa apenas combinar trabalho e capital é obviamente uma simplificação grosseira. Ela negligencia os detalhes das relações principal-agente, troca de presentes e salários de eficiência, redes sociais a favorecer a troca em empresas, a substituição de autoridade por preços, cultura corporativa e assim por diante. Mas essa simplificação grosseira é útil, para o objetivo de construir uma curva de oferta da indústria.

Mais tarde, a Teoria do Contrato abriu a caixa preta da empresa e modelou os detalhes do nexo de contratos entre acionistas, trabalhadores e gerentes. A nova teoria da empresa substitui a (perenemente útil) ficção de uma empresa maximizadora do lucro com um único objetivo, com mais relato detalhado de como os componentes da empresa – indivíduos, hierarquias, e redes – interagem e se comunicam para determinar o comportamento da empresa.

A Neuroeconomia propõe fazer o mesmo tratando um agente econômico individual como uma empresa. A última frase do parágrafo anterior pode ser exatamente reescrito para substituir as empresas e os componentes das empresas por indivíduos e componentes neurais de indivíduos. Reescrever essa frase resulta nisto:

“A teoria neuroeconômica do indivíduo substitui a (perenemente útil) ficção de um indivíduo maximizador da utilidade e tem um único objetivo: obter uma descrição mais detalhada de como os componentes do indivíduo – regiões do cérebro, controle cognitivo e circuitos neurais – interagem e se comunicam para determinar o comportamento individual.”

O rápido surgimento de várias abordagens dual-self ou dual-process testifica quão bem a teoria econômica pode ser adaptada para estudar o cérebro como uma organização de componentes em interação. Autores enfatizam a luta entre um jogador de longo prazo e um jogador de curto prazo, adaptado de modelos teóricos do jogo. Outros enfatizam a restrição dos processos “executivos” controlados colocados em processos de funcionamento automático. Ainda outros enfatizam o impulsivo estado “quente” (semelhantes ao processo automático, mas talvez impulsionado por fatores viscerais como desejo ou fome de drogas) e estado “frio”. Enfatizam também processos deliberados e afetivos, bem como um processo de controle cortical restringe um processo informado de forma assimétrica.

Até agora, há pouca evidência neural testando esses vários modelos e comparando-os. Esta, portanto, é uma direção óbvia e imediata para a pesquisa (e contribuirá para Neurociência básica também).

É importante notar: o foco da pesquisa neuroeconômica até agora é em grande parte nas bases microeconômicas da escolha do consumidor, avaliando o risco das apostas e o pensamento estratégico. Resta saber se a medição neural será útil para compreender fenômenos macroeconômicos como confiança do consumidor ou bolhas do mercado de ações.

No entanto, muitos desses fenômenos macro podem surgir da interação de muitos cérebros intimamente ligados por meio de redes sociais e respostas comuns a emoções e novos choques. Podem ser recíprocos ou contagiosos. Se sim, macro modelos poderiam explorar como o resultado da atividade cerebral tem um efeito multiplicador na economia.
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