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A importância das Ciências Comportamentais no desenvolvimento de políticas públicas

Quando criamos políticas, produtos e serviços, tentamos de alguma forma prever o comportamento humano com base em pressupostos acerca de como as pessoas pensam e tomam decisões. É intuitivo derivarmos a nossa visão de governo, de negócios e de sociedade daquilo que pensamos sobre a capacidade e a estrutura decisional das pessoas. Por exemplo, se trabalharmos com a ideia de que, tendo o máximo possível de informação, as pessoas serão capazes de poupar mais dinheiro, ter uma alimentação saudável, ou deixar de falar ao telemóvel enquanto conduzem, então criaremos políticas, produtos e serviços nessa base - daremos o máximo possível de informação às pessoas.

O problema é que, muitas vezes, os modelos sobre o funcionamento humano, nos quais as políticas se baseiam, não representam corretamente a forma como a mente das pessoas realmente funciona. A consequência é a criação de políticas que, apesar de bem-intencionadas, não estão ajustadas ao agente real e, por isso, não são tão eficazes como poderiam ser. Vejamos o seguinte caso: em 2013, o governo dos Estados Unidos lançou uma plataforma online para ajudar as pessoas a escolher um seguro de saúde. Nessa plataforma, as pessoas podiam comparar os preços e características de todos os planos de seguros na sua área de residência. As pessoas tinham, pois, toda a informação de que precisavam para escolherem o melhor seguro de saúde para elas. No entanto, um estudo com uma versão simulada da plataforma mostrou que a maioria das pessoas provavelmente fez, na realidade, más escolhas de seguro de saúde. Nesse estudo, muitas pessoas escolheram um plano, em média, $888 mais caro do que seria necessário! Este é um exemplo que demonstra bem como ter o máximo de informação nem sempre leva a melhores escolhas, e pode inclusivamente levar a uma sobrecarga de informação que dificulta o processo de tomada de decisão.


Quando as políticas não funcionam como seria esperado, e quando isso ocorre de forma sistemática, é preciso reavaliar a forma como se pensa nelas. Praticamente todas as políticas públicas e corporativas têm uma dimensão comportamental, e o seu sucesso depende largamente da medida em que as pessoas se comportam como é desejado. Assim, para criarmos políticas mais eficazes, precisamos aplicar o conhecimento científico sobre como as pessoas realmente pensam e tomam decisões. As políticas fundamentadas nesse conhecimento podem ser designadas como políticas baseadas nas ciências comportamentais. É precisamente no desenvolvimento deste tipo de políticas que nós, na Cloo, trabalhamos diariamente.


As políticas baseadas nas ciências comportamentais representam uma nova abordagem da forma como as políticas são pensadas e criadas: as políticas passam a ser delineadas em torno das pessoas (isto é, da forma como realmente funcionam), e não com base na expectativa de que as pessoas irão reajustar as suas vidas em torno das políticas criadas. Com esta nova abordagem, as políticas passam a ser delineadas com base em pressupostos científicos e realistas sobre como as pessoas decidem, e não com base na expectativa de que as pessoas irão reajustar as suas vidas em torno de políticas criadas a partir de pressupostos idealistas e irrealistas sobre o comportamento humano.


As evidências por todo o mundo têm mostrado que delinear as políticas, os produtos e os serviços em torno dos insights das ciências comportamentais produz excelentes resultados, levando muitas vezes à poupança de dinheiro por pessoas, governos e empresas. A importância destas evidências tem sido 


fortemente reconhecida internacionalmente, nomeadamente em relatórios de instituições multilaterais como o Banco Mundial, a OCDE e a Comissão Europeia.


Os resultados das intervenções das ciências comportamentais têm também mostrado que pequenas mudanças no contexto têm grandes efeitos. Daremos vários exemplos disso mesmo nas nossas próximas publicações, mas queremos deixar-vos já com um exemplo muito conhecido: o programa Save More Tomorrow (SMT).


O SMT é um programa desenhado pelos professores Richard Thaler (vencedor do Prémio Nobel da Economia em 2017) e Shlomo Benartzi (professor de tomada de decisão comportamental na UCLA Anderson School of Management), com o objetivo de aumentar as taxas de poupança para a reforma de cidadãos norte-americanos. O programa consiste em três elementos-chave:


1. Pedir às pessoas que se comprometam no momento presente a poupar mais no futuro para a sua reforma. Este compromisso ajuda as pessoas a evitar a tendência humana para valorizar muito mais os benefícios e custos do presente do que os do futuro;


2. Quando as pessoas são aumentadas, as suas taxas de poupança também são. Isto reduz a influência da aversão à perda [1], porque o dinheiro que as pessoas recebem no final do mês nunca diminui;


3. Quando as pessoas estão inscritas no programa, só saem se tomarem essa decisão activamente (i.e., se fizerem opt-out). Este elemento aplica o poder da inércia, em benefício da poupança das pessoas.


O facto de o SMT incorporar o conhecimento sobre como as pessoas funcionam, ajuda-as a ter comportamentos e decisões financeiras melhores para elas próprias. Segundo dados recentes, o programa ajudou aproximadamente 15 milhões de cidadãos norte-americanos a poupar muito mais para a sua reforma. O SMT é um exemplo de como podemos criar políticas eficazes para problemas sociais e políticos, ao considerarmos a forma como as pessoas pensam e tomam decisões. Os resultados do programa SMT mostram claramente que podemos promover os comportamentos desejados alterando variáveis comportamentais, sem necessariamente alterar a estrutura de inputs e de incentivos económicos (por exemplo, o SMT não atribuiu bónus pela adesão ao programa). Esta abordagem produz resultados muito positivos e a custos comparativamente baixos, representando, por isso, uma opção de políticas muito competitiva para os decisores.



[1] A aversão à perda representa a tendência que as pessoas têm para preferir evitar perdas do que obter ganhos equivalentes.


 

Criado por

André Pinto, MSc, Behavioral Policy Consultant

Referências

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