As teorias de formação de crenças são altamente interdisciplinares, abrangendo filosofia, psicologia, economia, ciência política, sociologia e, mais recentemente, ciência cognitiva e inteligência artificial. Enquanto a literatura anterior focava crenças como estados cognitivos individuais, pesquisas contemporâneas veem crenças como resultado de interações entre cognição, ambientes sociais, instituições, mídia e tecnologia. (PubMed Central (PMC))
Uma forma útil de organizar a literatura de forma breve é em seis grandes tradições.
| Tradição | Pergunta central | Autores representativos |
|---|---|---|
| Racional/Bayesiana | Como agentes racionais devem atualizar crenças? | Bayes, Savage, Ramsey, Jeffrey |
| Comportamental | Por que as pessoas se desviam sistematicamente da atualização bayesiana? | Kahneman, Tversky, Gigerenzer, Gennaioli & Shleifer |
| Aprendizado Social | Como crenças se espalham por grupos e redes? | Banerjee, Bikhchandani, Hirshleifer, Welch, Acemoglu |
| Construtivista & Cultural | Como instituições e narrativas moldam crenças? | Berger & Luckmann, Shiller, Beckert, Akerlof & Snower |
| Computacional/Cognitiva | Como o cérebro representa e revisa crenças? | Griffiths, Tenenbaum, Gopnik |
| IA & Ambiente Digital | Como algoritmos influenciam a formação de crenças? | Svetlova, Lombrozo, Rigoli |
1. Teorias Racionais (Bayesianas)
A abordagem clássica assume que indivíduos começam com crenças prévias e as revisam quando novas informações chegam usando a regra de Bayes.
Formalmente,
Onde:
H = hipótese
E = evidência
P(H) — sua crença prévia de que a hipótese é verdadeira antes de ver a evidência. Pense nisso como seu ponto de partida.
P(E | H) — quão provável seria a evidência se a hipótese fosse verdadeira. Isso indica o quanto a hipótese explica a evidência.
P(E) — quão provável é a evidência no geral, considerando todas as hipóteses possíveis. É um fator de normalização para que as probabilidades somem 1.
P(H | E) — sua crença posterior: quão provável é a hipótese depois de ver a evidência.
O arcabouço bayesiano domina economia, estatística, inteligência artificial e teoria da decisão. Suas principais forças: consistência interna, referência normativa, e tratabilidade matemática. Principais contribuintes: Thomas Bayes, Frank Ramsey, Leonard Savage e Richard Jeffrey. A ciência cognitiva bayesiana moderna argumenta que humanos realizam aproximadamente inferência probabilística sob incerteza. (Frontiers).
2. Teorias Comportamentais
A partir dos anos 1970, psicólogos desafiaram o benchmark bayesiano. A descoberta central: as pessoas raramente processam informação de forma ótima. Em vez disso, usam heurísticas, atalhos cognitivos e respostas emocionais. Exemplos: viés de confirmação; raciocínio motivado; heurística da disponibilidade; ancoragem e excesso de confiança.
A Teoria da Perspectiva (Prospect Theory) de Kahneman e Tversky se tornou a base da economia comportamental. Sommer, Musolino e Hemmer (2024) argumentam que a atualização de crenças pode ser aproximadamente bayesiana, mas os vieses surgem na seleção e avaliação da evidência. (PubMed)
3. Teorias de Aprendizado Social
Indivíduos raramente aprendem apenas com evidência direta. Eles observam outros. A literatura estuda imitação, reputação, comportamento de manada, cascatas informacionais, e redes sociais. Contribuições importantes: Banerjee (1992) Bikhchandani, Hirshleifer & Welch (1992), Acemoglu et al. (2011).
Insight central: indivíduos racionais podem gerar resultados coletivamente irracionais.
Cascatas informacionais ocorrem quando pessoas ignoram sua própria informação e seguem os predecessores. Isso explica: bolhas financeiras, corridas bancárias, desinformação viral, adoção de tecnologias, polarização política.
Revisões recentes sintetizam três décadas dessa literatura. (AEA Publications)
4. Abordagens Narrativas e Institucionais
Outra literatura argumenta que crenças não podem ser entendidas independentemente da cultura. Crenças são construídas socialmente por meio de: linguagem, instituições, histórias, ideologia e identidades compartilhadas. Autores representativos: Berger & Luckmann, Robert Shiller, Jens Beckert, George Akerlof e Dennis Snower.
Pergunta central:
Mais do que perguntar: “Que informação as pessoas recebem?”, pergunta-se: “Quais histórias se tornam socialmente legítimas?”
Shiller, em Narrative Economics, explica bolhas, expectativas de inflação e crenças políticas.
5. Abordagens Computacionais e Desenvolvimentistas
Cientistas cognitivos modelam a formação de crenças como inferência probabilística implementada pelo cérebro. Crianças são vistas como “pequenos cientistas”.
Pesquisadores tais como Alison Gopnik, Joshua Tenenbaum, e Fei Xu argumentam que humanos constroem teorias intuitivas sobre física, psicologia, causalidade e intenções de outras pessoas. Crenças emergem de aprendizado bayesiano hierárquico. (ScienceDirect).
6. Formação de Crenças na Era Digital
Pesquisas recentes estudam como tecnologias digitais remodelam crenças. Ao invés de aprender apenas com experiência pessoal, indivíduos aprendem com sistemas de recomendação, motores de busca, redes sociais, assistentes de IA e avaliações online.
Svetlova (2022) argumenta que algoritmos devem ser vistos como participantes ativos na formação de expectativas. (OUP Academic). Pesquisas recentes mostram que opiniões agregadas (likes, avaliações, pesquisas) tornam-se evidência por si mesmas. (Nature)
Síntese Emergente
Revisões recentes convergem para um modelo em camadas. A formação de crenças envolve aquisição de informação, avaliação da evidência, atualização de crenças, interação social, reforço institucional e ação comportamental.
Crenças emergem da interação entre cognição, incentivos, redes sociais, tecnologia e cultura (PubMed Central (PMC)).
Debates não resolvidos
- Bayesiano vs. comportamental
- Individual vs. social
- Razão vs. motivação
- Humanos vs. algoritmos
- Estático vs. dinâmico
Relevância para a Teoria da Economia Informacional (TEI)
A literatura se alinha à nossa TEI, mas nossa estrutura vai mais além: enfatiza como a infraestrutura informacional — capacidade computacional, dados, conectividade, plataformas digitais e IA — determina quais informações existem, como são processadas, e quais crenças podem emergir em escala.
Em resumo, em nossa TEI as crenças se tornam produtos endógenos de sistemas informacionais.
Se sua empresa, organização ou instituição deseja saber mais sobre formação de crenças, não hesite em nos contatar!
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