Opinião & Análise

Ciências Comportamentais

Regulação e comportamento humano

As ciências comportamentais na base de uma nova forma de regular

Crédito: Pixabay

Este é o primeiro de uma série de artigos no JOTA sobre “Ciências Comportamentais, Direito e Políticas Públicas”. Nosso principal objetivo com esta série é colaborar e debater com juristas, policymakers e outros interessados nas aplicações das Ciências Comportamentais, sobre como desenvolver políticas públicas comportamentais, seus limites éticos e práticas metodológicas. Pretendemos que as ideias possam ser debatidas e, se for o caso, incorporadas de modo prático. O primeiro artigo trata da incorporação de insights das  Ciências Comportamentais à atividade regulatória. Esperamos que gostem!

Regulação e comportamento humano

Regular é difícil. Mesmo reguladores bem-intencionados e capacitados produzem falhas regulatórias. Muitas vezes, pressupostos irrealistas sobre o comportamento humano estão na origem destas falhas. Estes pressupostos, como explicaremos mais à frente, não estão presentes apenas na regulação. O trabalho do regulador é crítico para a sociedade e naturalmente complexo do ponto de vista comportamental.

Porém, ainda assim, parte da sociedade parece ver esta atividade como uma “simples” criação de normas. O objetivo deste artigo e dos seguintes (da mesma série) é mostrar como as Ciências Comportamentais1 podem ajudar os reguladores no complexo exercício da regulação.

De acordo com o puzzle regulatório convencional, as referidas falhas regulatórias deveriam ser raras sempre que a regulação fosse criada por reguladores independentes, com recursos suficientes e que observassem procedimentos técnicos bem definidos. O que vemos na prática é diferente. Mesmo sob tais condições, falhas regulatórias continuam a ocorrer. Uma peça importante está faltando neste puzzle: a incorporação de insights das Ciências Comportamentais ao processo regulatório.

De forma abstrata, economistas, juristas e gestores interessam-se pelo mesmo tema: como os agentes econômicos tomam decisões? Entretanto, existem diferenças críticas entre dois grupos: por um lado, existem aqueles que utilizam as Ciências Comportamentais como fonte para a explicação da tomada de decisão e, por outro, existem aqueles que utilizam os pressupostos comportamentais da Teoria da Escolha Racional (TER).

O primeiro grupo, ao qual vamos chamar de cientistas comportamentais, concentram-se em observar como os agentes reais tomam decisões, comparando os comportamentos observados com o que seria esperado pela TER. Estas observações indicam que os agentes reais geralmente agem de forma sistemática e previsivelmente diferente da esperada pelos pressupostos da racionalidade como definida na TER.

A grande contribuição dos cientistas comportamentais é demonstrar que as assunções da TER podem servir como benchmark sobre como as pessoas agiriam caso fossem agentes econômicos perfeitamente racionais, mas não são úteis como uma descrição realista de como as pessoas tomam decisões no dia-a-dia. Agentes reais sistematicamente tomam decisões de forma impulsiva e imediatista, escolhem de modo pouco consistente com suas preferências e muitas vezes agem de forma abnegada, ferindo de modo crítico alguns dos pressupostos da TER.

Para além disso, os cientistas comportamentais constataram que os agentes reais utilizam heurísticas de modo automático para tomar decisões, ao invés do tradicional processo ideal de deliberação, mais lento, calculista e consciente. Heurísticas são atalhos mentais sistemáticos e previsíveis que facilitam e simplificam a tomada de decisões no dia-a-dia.

Por exemplo, o que é mais perigoso, andar de avião ou de carro? Uma resposta completa exigiria o conhecimento das probabilidades. Porém, geralmente substituímos este cálculo complexo por uma heurística: o mais provável é o que consigo lembrar mais facilmente (heurística da disponibilidade) e, neste caso, lembramo-nos mais facilmente de acidentes trágicos com aviões.

Em termos práticos, o conhecimento de fatores relevantes do comportamento humano permite, por exemplo, a criação de novas ferramentas de regulação, bem como a revisão de medidas já implementadas.

Desde 2018, por exemplo, os restaurantes nos Estados Unidos são obrigados a informar o número de calorias dos alimentos nos menus. O raciocínio subjacente a esta regulação é intuitivo: grande parte dos consumidores prefere alimentos muito calóricos por falta de conhecimento, por isso, caso tenham a informação sobre as calorias, farão melhores escolhas. Uma revisão de estudos nesta área revela que o mero fornecimento de informações sobre calorias provavelmente não terá efeitos significativos sobre o comportamento do consumidor. O que reguladores podem fazer diante deste sinal de atenção?

Um estudo recente fornece evidências de que um pequeno ajuste pode fazer a diferença. Os autores propõem que a mera provisão de informações sobre calorias falha em considerar como as pessoas processam informações. Americanos (e brasileiros) leem da esquerda para a direita. Isto é, leem o nome do alimento antes da informação sobre a quantidade de calorias. Tarde demais.

Com base nos insights comportamentais de que a saliência e a ordem das informações são fatores relevantes, os autores decidiram testar mudanças na forma que as informações eram colocadas no menu. No estudo, um grupo de participantes recebeu menus em que a informação das calorias seria lida primeiro, no lado esquerdo dos menus. Os resultados indicaram um caminho promissor: os consumidores que utilizaram menus com calorias à esquerda tiveram uma redução, em média, de 24,4% da quantidade de calorias em seus pedidos em comparação com os participantes que receberam menus convencionais.

Este resultado desafia o pressuposto fundamental da racionalidade TER de que as pessoas têm preferências estáveis no tempo e que a simples disponibilização de mais informação relevante é capaz de alterar comportamentos. Um agente econômico racional deveria ser indiferente à posição da informação sobre calorias. Porém, o agente “real” tem suas preferências influenciadas por mudanças sutis do enquadramento das informações.

O exemplo simples das calorias demonstra uma das várias formas através das quais reguladores podem beneficiar da incorporação de insights comportamentais. A seguir, apresentaremos três ideias simples, oriundas da prática dos cientistas comportamentais, que podem ser aplicadas por reguladores no planejamento de regulações mais eficazes.

Insight 1: Assumir que as pessoas são racionais é útil, porém arriscado.

Reguladores costumam assumir um conjunto de pressupostos simples e bem definidos sobre o comportamento humano. Assumir alguns pressupostos facilita a criação de modelos de intervenção claros e elegantes. O conjunto de pressupostos dominante entre reguladores é o da Teoria da Escolha Racional (TER), disseminada no campo jurídico através do desenvolvimento do campo interdisciplinar da Law and Economics.

Adotar um conjunto harmonioso de pressupostos é útil, como acontece com os mapas, pois simplificam a realidade e tornam todo o processo de escolha de medida regulatória menos custoso.

Porém, o preço de se adotar pressupostos muito afastados da realidade cognitiva e comportamental do agente humano poderá ser a diminuição da eficiência, eficácia e efetividade da regulação.

Por exemplo, uma regulação da Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos exige, desde 2013, que a informação sobre consumo de combustível de carros à venda seja apresentada também em galões por milhas (GPM), uma unidade de medida mais linear e intuitiva2. Alterar a unidade de medida não deveria ser um fator relevante para um agente racional, pois se trata de uma mesma informação sendo transmitida. Contudo, a forma pode efetivamente levar os agentes “reais” ao erro.

Insight 2: Os guias utilizados por reguladores não contam toda a história.

Um dos principais guias de referência no Brasil (pps. 45-7) fornece diferentes possibilidades para atuação dos reguladores. De um lado, apresenta os “atos de comando e controle” que abrangem medidas de prescrição, monitorização e punição. De outro, fornece alternativas mais suaves, as opções “não normativas”, que incluem a provisão de informações e alteração de incentivos econômicos. Em comum, estas medidas consideram o alvo da medida regulatória um agente racional, que supostamente toma decisões de forma calculista, consistente e egoísta3. Ocorre que esta é apenas parte da história.

Uma compreensão mais realista do comportamento humano permite o desenvolvimento de novas possibilidades para atuação do regulador. Uma destas novas ferramentas é, por exemplo, a alteração da opção padrão (default option). A opção padrão é a opção a ser selecionada caso o tomador de decisão não faça nada. Esta medida tem por fundamento a constatação de que as pessoas tendem a ficar com a opção previamente definida em contextos de tomada de decisão difíceis ou que envolvam muitas incertezas, como na decisão em vida sobre doar seus órgãos depois da morte.

Estas novas formas de atuação começam a chamar a atenção de reguladores. Em uma publicação da OCDE de 2014, Pete Lunn ressaltou a importância de medidas regulatórias baseadas em insights comportamentais, citando a alteração da opção padrão como uma das novas ferramentas à disposição de reguladores. No mesmo ano, um comunicado de imprensa da União Europeia anunciou banimento do pré-seleção automática de serviços e produtos extras em websites. Por exemplo, consumidores não precisam mais ativamente clicar no “quadradinho com ‘x’” para retirar a seleção de oferta por um seguro extra para uma viagem de avião.

Insight 3: É importante fazer experimentos antes de escalar boas ideias

Reguladores costumam separar a atividade regulatória em dois momentos e deixar os testes para o segundo momento. Primeiro, há a fase de seleção da melhor medida regulatória, a ser escolhida por meio da “Análise de Impacto Regulatório” (AIR). Manuais de AIR sugerem que esta seleção seja realizada com base em projeções acerca dos possíveis impactos de diferentes alternativas de ação. Em um momento posterior, os resultados da regulação implementada são medidos por meio da “Análise de Resultado Regulatório” (ARR). Desta forma, muitas medidas regulatórias são implementadas antes de serem testadas, tendo por base a confiança nas intuições e experiência dos reguladores.

Algumas agências regulatórias já começam a fazer diferente. Por exemplo, o Departamento de Proteção Financeira do Consumidor dos Estados Unidos (CFPB) realizou pré-testes para verificar a compreensão e usabilidade de formulários obrigatórios com informações sobre termos e riscos de contratos de hipoteca. A opção por realizar pré-testes em menor escala e com resultados escaláveis é mais vantajosa, pois permite conter os prejuízos das falhas regulatórias à amostra do estudo e acelerar o processo de descoberta dos acertos regulatórios.

Conclusão

Um dos principais objetivos da regulação é regular comportamentos. Para alcançar este objetivo, é preciso levar a sério o que dizem as Ciências Comportamentais sobre o comportamento humano. Nosso objetivo neste artigo foi demonstrar de modo introdutório as vantagens da inserção das Ciências Comportamentais no processo regulatório e esclarecer como reguladores podem aplicar os insights comportamentais em sua atividade.

Esperamos que este e os próximos artigos desta série sirvam para o desenvolvimento de regulações informadas pelos insights comportamentais (behavioral insights) no Brasil.

Referências

BAUER, J.; REISCH, L. Behavioural Insights and (Un)healthy Dietary Choices: a Review of Current Evidence. Journal of Consumer Policy, v. 42, pp. 3-45, 2018.

CASA CIVIL DA PRESIDÊNCIA DA REPÚBLICA. Diretrizes gerais e guia orientativo para elaboração de Análise de Impacto Regulatório – AIR. Brasília: Presidência da República, 2018.

DALLAS, S.; LIU, P.; UBEL, P. Don’t Count Calorie Labeling Out: Calorie Counts on the Left Side of Menu Items Lead to Lower Calorie Food Choices. Journal of Consumer Psychology, v. 29, pp. 60-69, 2019.

JOHNSON, E.; GOLDSTEIN, D. Do defaults save lives? Science, v. 302, pp. 1338–1339, 2003.

LARRICK, R.; SOLL, J. The MPG illusion. Science, v. 320, pp. 1593-4, 2008.

LUNN, P. Regulatory Policy and Behavioural Economics. Paris: OECD Publishing, 2014.

 


1 Ciências Comportamentais é um termo amplo, de certa forma vago e definido de diversas formas. Representa uma área do conhecimento constituída por diversas áreas científicas e abordagens metodológicas. Algumas definições incluem a Psicologia, a Antropologia, a Sociologia, a Economia, outras incluem áreas como a Biologia, a Psiquiatria, a Neurociência entre outras. A Economia Comportamental é considerada uma das áreas constituintes das Ciências Comportamentais.

2 Para ilustrar a ideia da não linearidade da medida de milhas por galão (MPG), apresentaremos um exemplo adaptado ao contexto brasileiro, utilizando a medida de quilômetros por litro (QPL). Um veículo que anda 20 QPL é duas vezes mais eficiente do que um que anda 10 QPL. Em termos absolutos, o consumidor economiza 5 litros de gasolina a cada 100 quilômetros percorridos optando pelo veículo de 20 QPL. Porém, um veículo que percorre 50 QPL é apenas um pouco mais eficiente do que percorre 40 QPL. Neste caso, o consumidor economiza não mais do que 0,5 litro de gasolina a cada 100 quilômetros percorridos. Apesar de a diferença em QPL ser a mesma em ambos os casos, na primeira comparação a economia de combustível é quatro vezes maior do que na segunda.

3 Muitos autores preferem utilizar o termo “auto-interessado” ou utilizar os termos como sinônimos. O auto-interesse é mais amplo e pode abranger ações auto-interessadas não egoístas. Esta é uma controvérsia afastada do tema do artigo, por isso, assumimos a posição referida de que auto-interesse e egoísmo são conceitos diferentes.


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