Pesquisadores explicam por que a confiança na unanimidade
é mal fundamentada.
Sob uma
antiga lei judaica, se um júri considerasse um suspeito culpado por unanimidade
em um julgamento, o suspeito seria absolvido.
Este
raciocínio parece contrariar a lógica, mas os legisladores da época haviam
percebido que, em um processo judicial, decisões unânimes geralmente indicam a
presença de algum erro sistêmico. Quando algo parece bom demais para ser
verdade, provavelmente é.
Em um novo
estudo que será publicado na revista Proceedings
of the Royal Society, uma equipe de pesquisadores australianos e franceses
investigou esse chamado “paradoxo da unanimidade”.
“Se muitas
testemunhas independentes confirmam, por unanimidade, a identidade de um
suspeito de um crime, assumimos que todos eles não podem estar errados”, disse
o coautor do estudo Derek Abbott, um físico e engenheiro eletrônico da
Universidade de Adelaide, na Austrália. “A unanimidade é, muitas vezes,
considerada confiável. No entanto, a probabilidade de um grande número de
pessoas concordar é pequena, por isso a confiança na unanimidade é mal
fundamentada.”
Os
pesquisadores demonstraram o paradoxo usando como exemplo um moderno esquema de
reconhecimento de suspeitos da polícia, através do qual testemunhas apontam o criminoso
em meio a uma fileira de suspeitos.
Os
pesquisadores mostraram que, na medida em que cresce o número de testemunhas
unânimes, a chance de o grupo estar certo diminui, até o momento em que a
opinião do grupo se iguala a um palpite aleatório.
Nesse caso
de esquemas de identificação de suspeitos, o erro sistêmico pode ser qualquer
tipo de preconceito, como por exemplo na forma como os suspeitos são
apresentados às testemunhas ou um preconceito pessoal cultivado por elas.
Os pesquisadores mostraram que até mesmo um
pequeno preconceito pode ter um impacto enorme sobre os resultados.
Conclusões
unânimes são válidas apenas quando preconceitos são inexistentes, disseram
os pesquisadores. Abbot dá o exemplo de testemunhas orientadas a identificar
uma maçã em uma fileira de bananas, uma tarefa tão fácil que é quase impossível
não acertar. Nesse caso, a unanimidade é isenta de preconceito.
Por outro
lado, identificar um criminoso é muito mais complicado. Experimentos simulados
mostram que as taxas de erro na identificação podem chegar a 48%, especialmente
quando a testemunha viu o criminoso rapidamente, no momento da
fuga. Nessas situações, uma identificação unânime seria altamente
improvável.
Há diversas
outras áreas onde o paradoxo da unanimidade emerge, apontam os pesquisadores. O
recente escândalo da Volkswagen, por exemplo, é um bom exemplo. A empresa
alterou de forma fraudulenta o chip do computador programado para monitorar as
emissões de motores a diesel, minimizando essas emissões.
Durante os
testes, a baixa emissão consistente dos carros da marca alemã era um fenômeno
bom demais para ser verdade. Os fiscalizadores começaram a suspeitar quando
perceberam que as emissões ficavam abaixo do normal tanto em carros novos
como naqueles com mais de cinco anos de uso.
Essa unanimidade de resultados excelentes
expôs a adulteração sistêmica dos sistemas de monitoramento de
emissões.
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