29 - o Padrão Quádruplo

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O PADRÃO QUÁDRUPLO

Sempre que você forma uma avaliação global de um objeto complexo — um carro que talvez queira comprar, seu genro ou uma situação de incerteza —, você atribui pesos às características desse objeto. Isso é apenas um jeito desajeitado de dizer que algumas características influenciam sua avaliação mais do que outras. Essa ponderação ocorre quer você esteja consciente dela, quer não; é uma operação do Sistema 1. Sua avaliação integral de um carro talvez dê mais ou menos peso à economia de combustível, conforto ou aparência.

Seu julgamento a respeito de seu genro depende mais ou menos de quanto ele é rico, belo ou confiável. Similarmente, sua avaliação de uma perspectiva incerta atribui pesos aos resultados possíveis. Os pesos estão certamente correlacionados com as probabilidades desses resultados: uma chance de 50% de ganhar um milhão é muito mais atraente do que uma chance de 1% de ganhar a mesma quantia. A atribuição de pesos é às vezes consciente e deliberada.

Com mais frequência, porém, você é apenas um observador de uma avaliação global gerada pelo seu Sistema 1.

CHANCES MUTÁVEIS

Um dos motivos da popularidade da metáfora do jogo no estudo da tomada de decisão é que ela fornece uma regra natural para a atribuição de pesos aos resultados de uma perspectiva: quanto mais provável um resultado, mais peso ela terá. O valor esperado de uma aposta é a média de seus resultados, cada um ponderado segundo sua probabilidade. Por exemplo, o valor esperado de “20% de chances de ganhar mil dólares e 75% de chances de ganhar cem dólares” é 275 dólares. Nos dias pré-Bernoulli, apostas eram estimadas por seu valor esperado. Bernoulli conservou esse método para atribuir pesos aos resultados, o que é conhecido como princípio de expectativa ( expectation principle), mas aplicou-o ao valor psicológico dos resultados. A utilidade de uma aposta, na teoria dele, é a média das utilidades de seus resultados, cada um ponderado segundo sua probabilidade.

O princípio de expectativa não descreve corretamente como você pensa sobre as probabilidades relacionadas a perspectivas arriscadas. Nos quatro exemplos abaixo, suas chances de receber um milhão melhoram em 5%. As notícias são igualmente boas em cada caso?

A. De 0 a 5%

B. De 5% a 10%

C. De 60% a 65%

D. De 95% a 100%

O princípio de expectativa afirma que sua utilidade aumenta em cada caso em exatamente 5%

da utilidade de receber um milhão de dólares. Essa previsão descreve suas experiências?

Claro que não.

Todo mundo concorda que 0 —› 5% e 95% —› 100% são mais impressionantes do que 5%

—› 10% ou 60% —› 65%. Aumentar as chances de 0 para 5% transforma a situação, criando uma possibilidade que não existia antes, uma esperança de conquistar o prêmio. É uma mudança qualitativa, onde 5 —› 10% é apenas uma melhoria quantitativa. A mudança de 5%

para 10% dobra a probabilidade de vencer, mas há um consenso geral de que o valor psicológico da perspectiva não dobra. O grande impacto de 0 —› 5% ilustra o efeito de possibilidade ( possibility effect), o que faz com que resultados altamente improváveis sejam pesados desproporcionalmente mais do que “merecem”. Pessoas que compram bilhetes de loteria aos montes mostram-se dispostas a pagar muito mais do que o valor esperado por chances muito pequenas de conquistar um grande prêmio.

A melhoria de 95% a 100% é outra mudança qualitativa que exerce um grande impacto, o efeito de certeza ( certainty effect). Resultados que são quase certos recebem menos peso do que a probabilidade deles justifica. Para apreciar o efeito de certeza, imagine que você herdou um milhão de dólares, mas sua cunhada gananciosa contestou o testamento no tribunal. A decisão é esperada para amanhã. Seu advogado lhe assegura que você está bem embasado legalmente e que sua chance de sair vitorioso é de 95%, mas ele toma o cuidado de lembrá-lo que decisões judiciais nunca são perfeitamente previsíveis. Então você é procurado por uma empresa de ajuste de risco, que se oferece para comprar seu caso por 910 mil dólares na hora

— é pegar ou largar. A oferta é mais baixa (em 40 mil dólares!) do que o valor esperado se você aguardar o julgamento (ou seja, 950 mil dólares), mas você tem certeza absoluta de que iria querer rejeitá-la? Se um evento desses realmente acontece em sua vida, você deve saber que uma grande indústria de “acordos estruturados” existe para fornecer certeza a um preço elevado, tirando vantagem do efeito de certeza.

Possibilidade e certeza possuem efeitos similarmente poderosos no domínio das perdas.

Quando um ente querido entra na sala de operações, um risco de 5% de que uma amputação será necessária é muito ruim — muito mais do que a metade tão ruim quanto 10% de risco.

Devido ao efeito de possibilidade, tendemos a exagerar o peso de pequenos riscos e ficamos predispostos a pagar um valor muito maior do que o esperado para eliminá-los completamente. A diferença psicológica entre um risco de 95% de desastre e a certeza de desastre parece ser ainda maior; o fio de esperança de que tudo ainda possa dar certo avulta como muito grande. O peso excessivo dado a probabilidades pequenas aumenta a atratividade tanto de apostas como de apólices de seguro.

A conclusão é inequívoca: os pesos de decisão que as pessoas atribuem a resultados não são idênticos às probabilidades desses resultados, contrariamente ao princípio de expectativa.

Resultados improváveis recebem peso excessivo — isso é o efeito de possibilidade.

Resultados que são quase certos recebem peso insuficiente em relação à certeza existente. O

princípio de expectativa, pelo qual os valores são ponderados segundo sua probabilidade, é

psicologia ruim.

A coisa fica mais interessante, porém, porque há um poderoso argumento de que um tomador de decisão que deseja ser racional deve se conformar ao princípio de expectativa.

Esse foi o ponto principal da versão axiomática da teoria da utilidade que Von Neumann e Morgenstern apresentaram em 1944. Eles provaram que qualquer ponderação de resultados incertos que não seja estritamente proporcional à probabilidade leva a inconsistências

e outros desastres1. A derivação feita por eles do princípio de expectativa a partir de axiomas de escolha racional foi imediatamente reconhecida como uma realização monumental, o que situou a teoria da utilidade esperada no âmago do modelo de agente racional em economia e outras ciências sociais. Trinta anos mais tarde, quando Amos me apresentou ao trabalho deles, ele o fez como se fosse um objeto de adoração. E também me apresentou a um famoso desafio a essa teoria.

O PARADOXO DE ALLAIS

Em 1952, alguns anos após a publicação da teoria de Von Neumann e Morgenstern, um encontro foi realizado em Paris para discutir a economia do risco. Muitos dos mais renomados economistas da época estavam presentes. Os convidados norte-americanos incluíam os futuros laureados com o Nobel Paul Samuelson, Kenneth Arrow e Milton Friedman, bem como o proeminente estatístico Jimmie Savage.

Um dos organizadores do encontro em Paris era Maurice Allais, que também receberia um Prêmio Nobel alguns anos mais tarde. Allais tinha uma surpresa reservada para nós, algumas questões sobre escolha que apresentou ao seu público seleto. Nos termos deste capítulo, Allais pretendia mostrar que seus convidados eram suscetíveis a um efeito de certeza e desse modo violavam a teoria da utilidade esperada e os axiomas de escolha racional nos quais

essa teoria se baseia2. O seguinte conjunto de escolhas é uma versão simplificada do problema que Allais concebeu. Nos problemas A e B, qual você escolheria?

A. 61% de chance de ganhar 520 mil dólares OU 63% de chance de ganhar 500 mil dólares B. 98% de chance de ganhar 520 mil dólares OU 100% de chance de ganhar 500 mil dólares Se você é como a maioria das outras pessoas, preferiu a opção da esquerda no problema A e preferiu a opção da direita no problema B. Se essas foram suas preferências, você acabou de cometer um pecado lógico e violou as regras da escolha racional. Os ilustres economistas reunidos em Paris cometeram pecados similares em uma versão mais complexa do “paradoxo de Allais”.

Para compreender por que essas escolhas são problemáticas, imagine que o resultado será determinado por um sorteio de uma urna que contém cem bolas de gude — você ganha se tirar uma bolinha vermelha, perde se tirar a branca. No problema A, quase todo mundo prefere a

urna da esquerda, embora ela contenha menos bolinhas vermelhas ganhadoras, porque a diferença no tamanho do prêmio é mais marcante do que a diferença nas chances de ganhar. No problema B, uma grande maioria escolhe a urna que garante um ganho de 500 mil dólares.

Além do mais, as pessoas ficam confortáveis com ambas as escolhas — até serem conduzidas pela lógica do problema.

Compare os dois problemas e você verá que as duas urnas do problema B são versões mais favoráveis das urnas do problema A, com 37 bolinhas brancas substituídas por bolinhas ganhadoras vermelhas em cada urna. A melhoria da esquerda é claramente superior à melhoria da direita, uma vez que cada bola de gude vermelha dá a você uma chance de ganhar 520 mil dólares na esquerda e apenas 500 mil na direita. De modo que você começou no primeiro problema com uma preferência pela urna da esquerda, que foi então melhorada mais do que a urna da direita — mas agora você gosta da que está na direita! Esse padrão de escolhas não faz sentido lógico, mas uma explicação psicológica encontra-se prontamente disponível: o efeito de certeza está em operação. A diferença de 2% entre uma chance de 100% e 98% de ganhar no problema B é vastamente mais impressionante do que a mesma diferença entre 63%

e 61% no problema A.

Como Allais havia antecipado, os sofisticados participantes do encontro não notaram que suas preferências violaram a teoria da utilidade até ele chamar sua atenção para o fato, quando o encontro estava prestes a terminar. Allais pretendera que o anúncio caísse como uma bomba: os principais teóricos de decisão no mundo tinham preferências que eram inconsistentes com sua própria visão de racionalidade! Ele aparentemente acreditava que seu público seria persuadido a desistir da abordagem que um tanto quanto desdenhosamente classificara de “a escola americana” e adotaria uma lógica de escolha alternativa que havia desenvolvido. Mas ficou

extremamente decepcionado3.

Os economistas que não eram entusiastas da teoria da decisão na maior parte ignoraram o problema de Allais. Como frequentemente acontece quando uma teoria que tem sido amplamente adotada e é tida como útil é desafiada, eles perceberam o problema como uma anomalia e continuaram usando a teoria da utilidade esperada como se nada tivesse acontecido. Por outro lado, teóricos da decisão — um grupo misto que inclui estatísticos, economistas, filósofos e psicólogos — levaram o desafio de Allais muito a sério. Quando Amos e eu começamos nosso trabalho, um de nossos objetivos iniciais era desenvolver uma explicação psicológica satisfatória para o paradoxo de Allais.

A maioria dos teóricos da decisão, incluindo Allais, particularmente, manteve sua crença na racionalidade humana e tentou torcer as regras da escolha racional para tornar o modelo de Allais permissível. Ao longo dos anos, tem havido inúmeras tentativas de encontrar uma justificação plausível para o efeito de certeza, nenhuma muito convincente. Amos tinha pouca paciência com esses esforços; ele chamava os teóricos que tentavam racionalizar as violações da teoria da utilidade de “advogados dos desavisados”. Fomos em outra direção. Mantivemos a teoria da utilidade como uma lógica de escolha racional, mas abandonamos a ideia de que as

pessoas são escolhedores perfeitamente racionais. Ativemo-nos à tarefa de desenvolver uma teoria psicológica capaz de descrever as escolhas que as pessoas fazem, independente de serem ou não racionais. Na teoria da perspectiva, pesos de decisão não seriam idênticos a probabilidades.

PESOS DE DECISÃO

Muitos anos depois que publicamos a teoria da perspectiva, Amos e eu empreendemos um estudo em que mensuramos os pesos de decisão que explicavam as preferências das pessoas por apostas

com riscos monetários modestos. As estimativas de ganhos4 são mostradas na tabela 4.

Probabilidade (%) 0 1

2

5

10

20

50

80

90

95

98

99 100

Peso de decisão

0 5,5 8,1 13,2 18,6 26,1 42,1 60,1 71,2 79,3 87,1 91,2 100

Tabela 4

Como você pode ver, os pesos de decisão são idênticos para as probabilidades correspondentes nos extremos: ambas iguais a 0 quando o resultado é impossível, ambas iguais a 100 quando o resultado é certo. Entretanto, os pesos de decisão se afastam abruptamente das probabilidades perto desses pontos. Na extremidade inferior, encontramos o efeito de possibilidade: dá-se peso consideravelmente exagerado a eventos improváveis. Por exemplo, o peso de decisão que corresponde a 2% de chance é 8,1. Se as pessoas se conformassem aos axiomas da escolha racional, o peso de decisão seria 2 — assim o evento raro tem um peso excessivo por um fator de 4. O efeito de certeza no outro extremo da escala de probabilidade é ainda mais surpreendente. Um risco de 2% de não ganhar o prêmio reduz a utilidade da aposta em quase 13%, de 100 a 87,1.

Para apreciar a assimetria entre o efeito de possibilidade e o efeito de certeza, imagine primeiro que você tem uma chance de 1% de ganhar um milhão. Você vai saber o resultado amanhã. Agora, imagine que você tem quase certeza de que vai ganhar um milhão, mas há uma chance de 1% de que não ganhe. Mais uma vez, você vai ficar sabendo do resultado no dia seguinte. A ansiedade da segunda situação parece ser mais proeminente do que a esperança na primeira. O efeito de certeza também é mais notável do que o efeito de possibilidade se o resultado é um desastre cirúrgico, em vez de um ganho financeiro. Compare a intensidade com que você se concentra no tênue fio de esperança em uma operação que quase certamente é fatal, comparado ao medo de um risco de 1%.

A combinação do efeito de certeza e dos efeitos de possibilidade nos dois extremos da escala de probabilidade é inevitavelmente acompanhada de uma sensibilidade inadequada a probabilidades intermediárias. Você pode ver que a faixa de probabilidades entre 5% e 95%

está associada a uma faixa muito menor de pesos de decisão (de 13,2 a 79,3), cerca de dois terços do que é racionalmente esperado. Os neurocientistas confirmaram essas observações, encontrando regiões do cérebro que reagem a mudanças na probabilidade de ganhar um

prêmio. A reação do cérebro a variações de probabilidades é notavelmente semelhante aos pesos de decisão estimados a partir

de escolhas5.

Probabilidades que são extremamente baixas ou altas (abaixo de 1% ou acima de 99%) são um caso especial. É difícil atribuir um único peso de decisão a eventos muito raros, pois eles às vezes são completamente ignorados, determinados na prática como tendo um peso de decisão de zero. Por outro lado, quando você não ignora os eventos muito raros, certamente atribui um peso excessivo a eles. A maioria de nós gasta muito pouco tempo se preocupando com acidentes nucleares ou fantasiando com grandes heranças de parentes desconhecidos.

Entretanto, quando um evento improvável torna-se o foco da atenção, vamos atribuir a ele muito mais peso do que sua probabilidade merece. Além do mais, as pessoas são quase completamente insensíveis a variações de risco entre pequenas probabilidades. Um risco de câncer de 0,001% não é facilmente distinguível de um risco de 0,00001%, embora o primeiro seria traduzido como 3 mil casos de câncer na população dos Estados Unidos e o segundo, como trinta casos.

Quando você presta atenção numa ameaça, você se preocupa — e os pesos de decisão refletem até que ponto se preocupa. Graças ao efeito de possibilidade, a preocupação não é proporcional à probabilidade da ameaça. Diminuir ou amenizar o risco não é adequado; para eliminar a preocupação, a probabilidade deve ser reduzida a zero.

A questão a seguir é adaptada de um estudo da racionalidade de avaliações de consumidores sobre riscos à saúde, que foi publicado por uma equipe de economistas na década de 1980. O

levantamento foi feito entre pais de crianças pequenas6.

Suponha que você atualmente esteja utilizando um inseticida que custe dez dólares o spray e que resulte em 15 casos de envenenamento por inalação e 15 casos de envenenamento infantil para cada 10 mil sprays inseticidas que são usados.

Você fica sabendo de um inseticida mais caro que reduz cada um dos riscos a cinco para cada 10 mil sprays. Quanto estaria disposto a pagar por ele?

Os pais estavam dispostos a gastar um adicional de 2,38 dólares, em média, para reduzir os riscos em dois terços de 15 por 10 mil sprays para cinco. Estavam dispostos a pagar 8,09 dólares, mais do que o triplo, para eliminar completamente o risco. Outras perguntas mostraram que os pais trataram os dois riscos (inalação e envenenamento infantil) como preocupações separadas e estavam dispostos a pagar um prêmio de certeza para a completa eliminação tanto de um como do outro. Esse prêmio é compatível

com a psicologia da preocupação7, mas não com o modelo racional.

O PADRÃO QUÁDRUPLO

Quando Amos e eu iniciamos nosso trabalho em teoria da perspectiva, rapidamente chegamos a duas conclusões: as pessoas atribuem valores a ganhos e perdas, mais do que a riqueza, e os pesos de decisão que atribuem a resultados são diferentes de probabilidades. Nenhuma das ideias era completamente nova, mas combinadas explicavam um padrão distintivo de preferências que chamamos de padrão quádruplo. O nome pegou. Os cenários estão ilustrados abaixo.

GANHOS

PERDAS

ALTA

95% de chance de ganhar 10 mil dólares 95% de chance de perder 10 mil dólares PROBABILIDADE

M edo de decepção

Esperança de evitar perda

Efeito de certeza

AVERSÃO AO RISCO

BUSCA DE RISCO

Aceitação de acordo desfavorável Rejeição de acordo favorável

BAIXA

5% de chance de ganhar 10 mil dólares

5% de chance de perder 10 mil dólares

PROBABILIDADE

Esperança de grande ganho

M edo de grande perda

Efeito de

BUSCA DE RISCO

AVERSÃO AO RISCO

possibilidade

Rejeição de acordo favorável

Aceitação de acordo desfavorável

Figura 13

• A fileira de cima em cada célula mostra uma perspectiva ilustrativa.

• A segunda fileira caracteriza a emoção central que a perspectiva evoca.

• A terceira fileira indica como a maioria das pessoas se comporta quando recebe a oferta de uma escolha entre uma aposta e um ganho (ou perda) certo que corresponde ao seu valor esperado (por exemplo, entre “95% de chance de ganhar 10 mil dólares” e “9.500 com certeza”). Afirma-se que as escolhas apresentam aversão ao risco se a coisa segura é preferida, busca de risco se a aposta é preferida.

• A quarta fileira descreve as atitudes esperadas de um acusado e um querelante quando discutem um acordo numa ação civil.

O padrão quádruplo ( fourfold pattern) de preferências é considerado uma das realizações centrais da teoria da perspectiva. Três das quatro células são familiares; a quarta (no alto, à direita) era nova e inesperada.

• A do alto, à esquerda, é a que Bernoulli discutia: pessoas são avessas ao risco quando consideram perspectivas com uma chance substancial de conquistar um grande ganho. Elas estão dispostas a aceitar menos do que o valor esperado de uma aposta para assegurar um ganho certo.

• O efeito de possibilidade na célula inferior esquerda explica por que loterias são populares. Quando o prêmio máximo é muito grande, os compradores de bilhetes parecem indiferentes ao fato de que sua chance de ganhar é minúscula. Um bilhete de loteria é o exemplo supremo do efeito de possibilidade. Sem um bilhete você não pode ganhar, com um bilhete você tem uma chance, e seja essa chance ínfima ou meramente pequena, faz pouca diferença. Claro, o que as pessoas adquirem quando

compram um bilhete é mais do que uma chance de ganhar; é o direito de sonhar agradavelmente com ganhar.

• A célula inferior direita é onde a segurança é comprada. As pessoas estão dispostas a pagar muito mais por segurança do que por valor esperado — e é assim que as companhias de seguro cobrem seus custos e obtêm seus lucros. Aqui, novamente, as pessoas compram mais do que proteção contra um desastre improvável; elas eliminam uma preocupação e adquirem paz de espírito.

Os resultados para a célula superior direita inicialmente nos surpreenderam. Estávamos acostumados a pensar em termos de aversão ao risco, a não ser para a célula inferior esquerda, onde loterias são preferidas. Quando olhamos para nossas escolhas por opções ruins, rapidamente percebemos que éramos tão propensos à busca de risco no campo das perdas como éramos propensos à aversão à perda no campo dos ganhos. Não fomos os primeiros a observar a busca de risco com perspectivas negativas — pelo menos dois autores haviam relatado esse fato, mas eles não deram

grande importância a isso8. Entretanto, tivemos a felicidade de contar com uma estrutura geral que tornou a descoberta da atração pelo risco fácil de interpretar, e isso foi um marco crucial em nosso pensamento. De fato, identificamos dois motivos para esse efeito.

Primeiro, há uma sensibilidade decrescente. A perda certa é muito aversiva porque a reação a uma perda de novecentos dólares é mais do que 90% tão intensa quanto a reação a uma perda de mil dólares. O segundo fator pode ser ainda mais poderoso: o peso de decisão que corresponde a uma probabilidade de 90% é apenas cerca de 71, muito mais baixo do que a probabilidade. O resultado é que quando você considera uma escolha entre uma perda certa e uma aposta com alta probabilidade de uma perda ainda maior, a sensibilidade decrescente torna a perda certa mais aversiva, e o efeito de certeza reduz a aversividade da aposta. Os mesmos dois fatores realçam a atratividade da coisa segura e reduzem a atratividade da aposta quando os resultados são positivos.

A forma da função de valor e os pesos de decisão contribuem ambos para o padrão observado na fileira superior da figura 13. Na fileira de baixo, porém, os dois fatores operam em direções opostas: a sensitividade decrescente continua a favorecer a aversão ao risco para os ganhos e a busca de risco para as perdas, mas o peso excessivo de baixas probabilidades supera esse efeito e produz o padrão observado de aposta para ganhos e de precaução para perdas.

Muitas situações humanas desafortunadas se revelam na célula superior direita. É aí que pessoas que enfrentam opções muito ruins fazem apostas desesperadas, aceitando uma alta probabilidade de deixar as coisas piores em troca de uma pequena esperança de evitar uma grande perda. A tomada de risco desse tipo com frequência transforma fracassos administráveis em desastres. O pensamento de aceitar a grande perda certa é doloroso demais,

e a esperança de completo alívio, atraente demais, para tomar a decisão sensata de que chegou a hora de diminuir os prejuízos. É nesse ponto que negócios que estão perdendo terreno para uma tecnologia superior desperdiçam os ativos remanescentes em vãs tentativas de alcançá-la.

Como a derrota é tão difícil de aceitar, o lado que está perdendo nas guerras muitas vezes continua a lutar muito depois do ponto em que a vitória do outro lado já é certa, e apenas uma questão de tempo.

APOSTANDO À SOMBRA DA LEI

O jurista Chris Guthrie forneceu uma aplicação convincente do padrão quádruplo para duas situações em que o queixoso e o réu num processo civil consideram a possibilidade de um acordo. As situações diferem na força da ação judicial do queixoso.

Como em uma situação que vimos antes, você é o queixoso em uma ação civil em que está pleiteando uma vultosa soma em danos morais. O julgamento vai muito bem e seu advogado cita a opinião de especialistas de que você tem uma chance de 95% de vencer imediatamente, mas acrescenta a advertência: “A gente nunca sabe realmente o resultado enquanto o júri não se pronunciar.” Seu advogado insiste com você para aceitar um acordo em que você talvez receba apenas 90% do que está pleiteando. Você se encontra na célula esquerda superior do padrão quádruplo, e a questão em sua cabeça é: “Estou disposto a permitir até mesmo a pequena chance de que eu não receba absolutamente nada? Mesmo 90% do que pleiteei é um bocado de dinheiro, e posso sair daqui com isso agora mesmo.” Duas emoções são evocadas, ambas impelindo na mesma direção: a atração de um ganho certo (e substancial) e o medo da decepção intensa e do arrependimento se você rejeitar um acordo e perder no tribunal. Você pode sentir a pressão que tipicamente leva a um comportamento precavido nessa situação. É

provável que o queixoso com uma ação judicial forte seja avesso ao risco.

Agora ponha-se na pele do réu no mesmo caso. Embora você não tenha desistido completamente da esperança de uma decisão em seu favor, você percebe que o julgamento está indo mal. Os advogados do queixoso propuseram um acordo em que você teria de pagar 90%

da reivindicação original deles, e está claro que não vão aceitar menos. Você faz acordo ou tenta continuar com a ação? Como você enfrenta uma alta probabilidade de perda, sua situação pertence à célula superior direita. A tentação de ir para a briga é forte: o acordo que o queixoso ofereceu é quase tão doloroso quanto o pior resultado que você enfrenta, e ainda há esperança de sair vencedor no tribunal. Aqui, mais uma vez, duas emoções estão envolvidas: a perda segura é detestável e a possibilidade de vencer no tribunal é altamente atraente. Um réu com um caso fraco tem boa probabilidade de buscar o risco, de estar preparado para apostar, em vez de aceitar um acordo muito desfavorável. No confronto entre um queixoso avesso ao risco e um réu que busca o risco, o réu leva a melhor. A posição superior de negociação do réu deve estar refletida nos acordos negociados, com o queixoso fechando um acordo por menos do que o resultado estatisticamente esperado do julgamento. Essa previsão a partir do padrão quádruplo foi confirmada por experimentos conduzidos com estudantes de direito e

juízes em exercício, e também pelas análises de negociações reais

à sombra de processos civis9.

Agora considere um “litígio frívolo”, em que um queixoso com um caso frágil entra com uma ação ambiciosa que com grande probabilidade fracassará no tribunal. Ambas as partes estão cientes das probabilidades, e ambas sabem que na eventualidade de um acordo o queixoso receberá apenas uma pequena fração da quantia pleiteada. A negociação do acordo é conduzida na fileira inferior do padrão quádruplo. O queixoso está na célula esquerda, com uma pequena chance de ganhar uma quantia muito grande; o pleito

frívolo10 é o bilhete de loteria para um grande prêmio. Exagerar o peso da pequena chance de sucesso é natural nessa situação, levando o queixoso a ser audacioso e agressivo na negociação. Para o réu, a ação judicial é um aborrecimento com um pequeno risco de um resultado muito ruim. Exagerar o peso da pequena chance de uma grande perda favorece a aversão ao risco, e fazer acordo por uma quantia modesta é o equivalente a comprar seguro contra o evento improvável de um veredito ruim. Agora um está na pele do outro: o queixoso está disposto a apostar e o réu quer estar a salvo. Queixosos com reivindicações frívolas têm probabilidade de obter um acordo mais generoso do que justificam as estatísticas da situação.

As decisões descritas pelo padrão quádruplo não são obviamente irracionais. Você pode simpatizar em cada caso com os sentimentos do queixoso e do réu que os levaram a adotar uma postura combativa ou conciliatória. A longo prazo, porém, desvios do valor esperado provavelmente serão custosos. Considere uma grande organização, a municipalidade de Nova York, e suponha que ela enfrente duzentos processos “frívolos” todo ano, cada um com uma chance de 5% de custar um milhão de dólares para os cofres públicos. Suponha ainda que em cada caso a cidade possa entrar num acordo para pagar 100 mil dólares. A cidade considera duas políticas alternativas que irá aplicar a todos os casos assim: fazer acordo ou ir a julgamento. (Para simplificar, estou ignorando os custos legais.)

• Se a cidade entra em litígio em todos os duzentos casos, ela vai perder dez, com uma perda total de 10 milhões de dólares.