Raciocínio bayesiano em problemas de base-rate : pensamento heurístico, integração cognitiva e aprendizagem

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Assunção, Hugo Duarte Silva da
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/37680
Resumo: Tese de mestrado, Psicologia (Secção de Cognição Social Aplicada), Universidade de Lisboa, Faculdade de Psicologia, 2018
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spelling Raciocínio bayesiano em problemas de base-rate : pensamento heurístico, integração cognitiva e aprendizagemAmbientes de aprendizagemProbabilidadesIntegraçãoTeses de mestrado - 2018Domínio/Área Científica::Ciências Sociais::PsicologiaTese de mestrado, Psicologia (Secção de Cognição Social Aplicada), Universidade de Lisboa, Faculdade de Psicologia, 2018Nos últimos 50 anos, a investigação tem mostrado a existência de erros sistemáticos em tarefas de julgamento e decisão em condições de incerteza. Os Problemas de Base-Rate (PBR) criados por Kahneman e Tversky (1973) pedem uma previsão probabilística e fornecem duas fontes de informação onde o participante se pode apoiar para dar a sua resposta. A primeira informação apresentada é o base-rate, uma informação quantitativa sobre o número de elementos que compõem dois grupos de pessoas. A segunda informação apresentada é uma descrição individualizante, tipicamente diagnóstica de um dos grupos. Kahneman e Tversky, comparam as respostas dos participantes em problemas onde o base-rate reforçava a diagnosticidade da descrição (problemas inclusivos) com as respostas dos participantes em problemas onde o base-rate se opunha à diagnosticidade da descrição (problemas exclusivos). Não obtendo diferenças ao nível da resposta mediana, estes autores concluíram que a manipulação dos base-rates tinha pouca influência nas probabilidades subjetivas e que os participantes baseavam o seu julgamento maioritariamente na descrição individualizante. Embora muitos estudos tenham confirmado estes resultados, poucos se focaram em estudar a capacidade de integração das duas informações. Nesta tese apresentamos um paradigma de Problemas de Base-Rate onde a diagnosticidade da descrição é quantificada. Esta quantificação permite-nos comparar a resposta de cada participante a uma resposta bayesiana. Respostas próximas da resposta bayesiana revelam um maior grau de integração cognitiva. Respostas afastadas da resposta bayesiana revelam um maior grau de enviesamento. Utilizando este paradigma criámos cinco experiências com a participação de mais de mil participantes. Os resultados obtidos nestas experiências levaram-nos às seguintes conclusões: 1- É possível encontrar diferentes estratégias de resposta aos PBR. Existem participantes que dão mais peso à descrição, participantes que dão mais peso aos base-rates e participantes que fazem a integração cognitiva ponderada das duas informações. 2- O desempenho em PBR correlaciona-se com o desempenho noutras medidas de racionalidade e com os valores obtidos em escalas de estilo cognitivo. 3- Participantes que recebem feedback corretivo obtém um desempenho melhor em PBR. No entanto, um treino em PBR inclusivos não se generaliza para PBR exclusivos. No final desta tese discutem-se as vantagens e as desvantagens do paradigma proposto, as suas limitações e potencialidades para investigações futuras.Ferreira, Mário Augusto Boto, 1967-Repositório da Universidade de LisboaAssunção, Hugo Duarte Silva da2019-03-25T14:21:37Z20182018-07-022018-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/37680TID:202187519porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:34:56Zoai:repositorio.ul.pt:10451/37680Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:51:41.011973Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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