25/04/2023 - 13:54
Compreender como as crenças são formadas e por que elas podem ser resistentes a evidências contrárias é importante no mundo polarizado de hoje, já que as opiniões divergem fortemente sobre questões que vão desde vacinas até mudanças climáticas.
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Para desmascarar uma crença falsa, pode ser melhor atingir o sistema de crenças de uma pessoa em vez de tentar mudar a crença falsa em si, de acordo com um novo estudo liderado pelo Dartmouth College (EUA) publicado na revista Nature Human Behavior que analisa como as pessoas atualizam suas crenças sobre fraude após a eleição presidencial dos EUA em 2020.
“As pessoas não têm apenas uma única crença, mas um sistema de crenças inter-relacionadas que dependem umas das outras”, disse a autora principal Rotem Botvinik-Nezer, pesquisadora de pós-doutorado no Laboratório de Neurociência Afetiva e Cognitiva do Dartmouth College. “Isso ajuda a explicar por que é realmente difícil mudar as crenças das pessoas sobre a fraude eleitoral apenas mostrando-lhes evidências contra a fraude, pois você pode precisar convencê-las de que a maioria não prefere seu candidato e abordar as outras crenças que ancoram seu sistema.”
Crenças de fraude eleitoral
Por muito tempo, os membros da equipe de pesquisa estudaram o efeito placebo – tratamentos que podem levar a resultados curativos devido ao poder da mente, embora não tenham benefícios terapêuticos – e se interessaram pela visão mais ampla de como as crenças são formadas e atualizadas em situações de alto risco.
Os pesquisadores decidiram analisar as crenças de fraude durante as eleições presidenciais de 2020 nos Estados Unidos. Eles entrevistaram mais de 1.600 americanos em 4 de novembro de 2020, enquanto os votos ainda estavam sendo contados em seis estados importantes.
Os entrevistados relataram suas preferências partidárias e foram testados em crenças de fraude com base em resultados hipotéticos da eleição. Eles foram solicitados a indicar: qual candidato presidencial, Joe Biden ou Donald Trump, queriam que ganhasse e o quanto preferiam seu candidato; qual a probabilidade de seu candidato ganhar o voto verdadeiro na ausência de fraude; e a probabilidade de eles pensarem que a fraude afetaria o resultado real.
Os participantes foram então designados aleatoriamente e lhes foi mostrado um dos dois mapas dos EUA com vencedores hipotéticos nos estados restantes representando uma vitória de Biden ou Trump para presidente; foram então questionados novamente sobre suas crenças de fraude. Isso deu aos pesquisadores a oportunidade de examinar como os entrevistados atualizaram suas crenças sobre fraude eleitoral depois que novas informações foram fornecidas.
Efeitos de conveniência
Aproximadamente três meses após a pesquisa inicial, um subconjunto de entrevistados completou uma pesquisa de acompanhamento relatando suas crenças sobre o verdadeiro vencedor do voto e quem se beneficiou da suposta fraude eleitoral.
Os resultados mostraram que tanto democratas quanto republicanos aumentaram suas crenças em fraude eleitoral quando seu candidato perdeu, mas diminuíram quando seu candidato venceu. Além disso, quanto mais forte a preferência por um candidato, mais forte o viés ou “efeitos de conveniência”, como apelidaram os pesquisadores.
Para entenderem melhor os mecanismos cognitivos de tais efeitos de desejabilidade e predizê-los quantitativamente, os pesquisadores desenvolveram um modelo computacional baseado em probabilidade. “Queríamos determinar se esse fenômeno era irracional, em que as pessoas apenas acreditam no que querem acreditar ou se o processo de atualização de crenças pode ser racional”, disse Botvinik-Nezer.
A equipe criou um modelo bayesiano, comumente usado para modelar como as pessoas fazem inferências racionais. Usando os dados da pesquisa, eles basearam seu modelo em um sistema de três crenças principais: se os entrevistados achavam ou não que havia fraude na eleição antes do resultado; quem eles achavam que iria ganhar o voto verdadeiro; e quem eles pensavam que se beneficiaria com a fraude.
O modelo não continha nenhuma informação sobre as preferências das pessoas quanto a se elas queriam uma vitória de Biden ou Trump. No entanto, a equipe descobriu que ele era capaz de prever com precisão como as pessoas atualizariam suas crenças, dado seu sistema de crenças anteriores.
Curto-circuito
A equipe então comparou seu modelo com outros modelos de atualização de crenças irracionais (acreditar no que você quer acreditar) e descobriu que seu modelo racional explicava melhor os padrões de atualização de crenças. A chave era que democratas e republicanos tendiam a acreditar que seu candidato deveria vencer e que, se houvesse alguma fraude, ela seria cometida pelo grupo partidário adversário.
A ideia psicológica do modelo é que, à medida que obtêm novas informações, as pessoas atualizam suas crenças com base em seu sistema de crenças existente, que é um processo racional que envolve a atribuição causal de novas evidências por meio de explicações concorrentes. “Para os entrevistados que acreditavam fortemente que Trump deveria vencer a eleição de 2020, não fazia sentido para eles que não houvesse pessoas suficientes votando nele, então, para algumas pessoas, pode ter sido racional inferir que pessoas do outro partido grupo deve ter trapaceado ou cometido fraude”, afirmou Botvinik-Nezer.
Os resultados demonstraram que cerca de um terço da amostra atribuiu uma derrota hipotética na eleição quase inteiramente à fraude e não ao voto verdadeiro.
“Nossos resultados mostram que, se você tiver essa outra explicação para o resultado de uma eleição, em que a fraude é uma realidade potencial, torna-se mais plausível que a fraude receba o crédito pela eleição”, observou Tor Wager, professor de neurociência e diretor do Dartmouth Brain Imaging Center. “Quando a fraude eleitoral é considerada plausível, isso causa um curto-circuito na ligação entre a crença no verdadeiro vencedor da eleição e as evidências”, disse Wager. “Portanto, para mudar a crença falsa, você deve se concentrar nas crenças auxiliares que estão sustentando esse curto-circuito.”
