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

Um instrutor de voo veterano disse um dia a Daniel Kahneman que os seus elogios pioravam os cadetes e os seus gritos os melhoravam. Kahneman conta em Pensar Depressa e Devagar (2011) que essa objeção, que num primeiro momento parecia desmontar por completo o que estava a ensinar, lhe deu a experiência de descoberta mais gratificante da sua carreira.

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 apoiada por décadas de estudos com pombos, ratos e pessoas.

No fim da 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 o 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 um pouco pior, e um resultado especialmente mau tende a ser seguido por um um pouco melhor.

Não porque exista uma força compensatória, mas simplesmente porque o extremo, por definição, dificilmente se repete duas vezes seguidas.

O instrutor só elogiava um cadete quando a sua execução tinha sido melhor do que o habitual, por isso era estatisticamente de esperar que a tentativa seguinte fosse um pouco pior, independentemente do elogio.

E só gritava quando a execução tinha sido especialmente má, por isso era de esperar 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 ia convencer a sala, Kahneman recorreu ali mesmo a uma demonstração física: 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 fenómeno com mais de um século de história

Kahneman não descobriu a regressão à média. Descreveu-a Francis Galton em 1886, ao comparar a estatura de pais e filhos: os filhos de pais muito altos eram altos, mas em média um pouco menos do que os pais, e os de pais muito baixos eram baixos, mas um pouco menos. Galton chamou-lhe “regressão em direção à mediocridade”. Hoje entende-se como uma consequência estatística de qualquer correlação imperfeita entre duas medidas, sem necessidade de nenhuma força que empurre para o centro.

O que Kahneman e Amos Tversky acrescentaram foi a parte psicológica. No seu artigo de 1973 sobre a psicologia da previsão mostraram que as intuições das pessoas não têm em conta a regressão quando fazem previsões, e no célebre artigo de 1974 sobre heurísticas e enviesamentos usaram já o caso dos instrutores de voo: quando a regressão aparece, as pessoas inventam-lhe uma causa. É esse o erro do instrutor: o fenómeno estatístico é de Galton; a explicação causal errada é universal.

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 pancadas.

Um jogador que faz 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 acima do habitual.

O mesmo, em sentido contrário, aplica-se a um jogador que faz 77.

A previsão mais razoável para o segundo dia não é que ambos repitam exatamente o resultado do primeiro, mas que ambos se aproximem um pouco mais da média: quem o fez muito bem provavelmente continuará a fazê-lo bem, mas um pouco pior do que da primeira vez, porque é pouco provável que a sua fase de sorte se repita com a mesma intensidade; e quem o fez mal provavelmente melhorará, não porque “aprendeu a lição”, mas porque também não é de prever que a sua má fase continue.

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

Kahneman retira deste episódio uma conclusão incómoda sobre o funcionamento do 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 naturalmente à volta da sua média real, acabamos, nas suas próprias palavras:

estatisticamente castigados por sermos simpáticos e recompensados por sermos desagradáveis.

Não porque a reprimenda funcione de facto melhor do que o elogio, mas porque o próprio padrão 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.

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Fontes

• Galton, F. (1886). Regression towards mediocrity in hereditary stature. The Journal of the Anthropological Institute of Great Britain and Ireland, 15, 246-263. https://doi.org/10.2307/2841583
• Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.
• Kahneman, D. e Tversky, A. (1973). On the psychology of prediction. Psychological Review, 80(4), 237-251. https://doi.org/10.1037/h0034747
• Tversky, A. e Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124-1131. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124