Porque é que elogiar um bom resultado não parece funcionar, e ralhar por um mau sim?

Daniel Kahneman, psicólogo e prémio Nobel da Economia, conta no seu livro Pensar Depressa e Devagar (2011) um dos episódios que ele próprio descreve como “uma das maiores satisfações” de toda a sua carreira, precisamente por ter nascido de uma objeção que num primeiro momento parecia desmontar por completo o que estava a ensinar.

A objeção do instrutor de voo

Kahneman dava formação a instrutores da Força Aérea Israelita sobre a psicologia do treino eficaz. A sua mensagem era a habitual na investigação comportamental da época: as recompensas pelos progressos costumam ser mais eficazes do que os castigos pelos erros, uma ideia respaldada por décadas de estudos com pombos, ratos e pessoas.

Ao terminar a sua exposição, um dos instrutores mais veteranos levantou a mão com uma objeção concreta, baseada na sua própria experiência:

• Quando elogiava um cadete por executar bem uma manobra acrobática, na tentativa seguinte costumava fazê-la pior.
• Quando, pelo contrário, lhe gritava pelos auscultadores depois de uma má execução, na tentativa seguinte costumava melhorar.

Para o instrutor, a conclusão era evidente: a teoria estava errada, o castigo funcionava e o elogio não. Kahneman descreve esse momento como uma revelação: o instrutor tinha toda a razão naquilo que tinha observado, e ao mesmo tempo estava completamente enganado na explicação que lhe dava.

O que se passava de facto: regressão à média

O que o instrutor tinha detetado, sem saber, era um fenómeno estatístico chamado regressão à média. Quando o desempenho de um cadete numa manobra depende em parte da capacidade e em parte do acaso (uma fase momentânea de boa ou má sorte), um resultado especialmente bom tende a ser seguido, na tentativa seguinte, por um resultado algo pior, e um resultado especialmente mau tende a ser seguido por um algo melhor. Não porque exista uma força compensatória, mas simplesmente porque o extremo, por definição, é pouco provável que se repita duas vezes seguidas.

O instrutor só elogiava um cadete quando a sua execução tinha sido melhor do que o habitual, por isso era estatisticamente esperável que a tentativa seguinte fosse algo pior, independentemente do elogio. E só gritava quando a execução tinha sido especialmente má, por isso era esperável que a tentativa seguinte melhorasse, também independentemente da reprimenda. O instrutor tinha confundido uma flutuação aleatória com uma relação de causa e efeito.

A demonstração improvisada com duas moedas

Consciente de que uma explicação puramente estatística não iria convencer a sala, Kahneman recorreu a uma demonstração física no momento: desenhou um alvo no chão com giz e pediu a cada oficial presente que, de costas para o alvo, lançasse duas moedas seguidas sem olhar.

O padrão que apareceu no quadro foi exatamente o mesmo que o instrutor tinha descrito com as manobras acrobáticas:

• A maioria de quem acertou mais perto do centro no primeiro lançamento fê-lo pior no segundo.
• A maioria de quem falhou mais no primeiro lançamento melhorou no segundo.

E, neste caso, era evidente que nem o elogio nem a reprimenda tinham nada a ver com isso, porque ninguém estava a elogiar nem a gritar com ninguém entre um lançamento e outro: a única explicação possível era a regressão à média.

Um padrão que também aparece no golfe

Kahneman ilustra o mesmo princípio com um exemplo diferente: um torneio de golfe de alto nível em que a pontuação média do primeiro dia é de 72 tacadas. Um jogador que pontua 66 no primeiro dia (muito acima da média) provavelmente tem talento real, mas também é razoável pensar que nesse dia teve, além disso, uma fase de sorte superior ao habitual. O mesmo, em sentido contrário, aplica-se a um jogador que pontua 77.

A previsão mais razoável para o segundo dia não é que ambos repitam exatamente o seu resultado do primeiro, mas que ambos se aproximem um pouco mais da média: quem o fez muito bem provavelmente continue a fazê-lo bem, mas algo pior do que da primeira vez, porque é pouco provável que a sua fase de sorte se repita tão intensa; e quem o fez mal provavelmente melhore, não porque “tenha aprendido a lição”, mas porque a sua má fase também não é previsível que continue.

Porque é que isto importa para além do desporto ou do voo

Kahneman extrai deste episódio uma conclusão incómoda sobre como funciona o feedback na vida quotidiana: como tendemos a elogiar os outros quando o seu comportamento nos agrada e a repreendê-los quando não, e como o desempenho alheio flutua de forma natural à volta da sua média real, acabamos “estatisticamente castigados por sermos simpáticos e recompensados por sermos desagradáveis”, nas suas próprias palavras. Não porque a reprimenda funcione de facto melhor do que o elogio, mas porque o próprio desenho de quando elogiamos e quando repreendemos faz com que a regressão à média jogue quase sempre a favor de quem ralha.

Este mesmo tipo de erro, o de atribuir uma causa ao que na realidade é uma flutuação aleatória, aparece com frequência na forma como se interpreta o desempenho de uma equipa ou de uma pessoa no trabalho, algo relevante para qualquer estilo de liderança que se apoie no reforço positivo ou negativo como ferramenta de gestão, e para qualquer pessoa com um perfil mais analítico na hora de interpretar variações pontuais de desempenho próprio ou alheio.