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The rise of nudge - the unit helping politicians to fathom human behaviour

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ho has signed up an extra 100,000 organ donors a year, persuaded 20% more people to consider switching energy provider, doubled the number of army applicants - and will certainly be consulted on the spending review that calls for £20bn cuts to Whitehall budgets?

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A behavioral literature suggests that nudges can elicit desirable behavior without obvious coercion. Using ATM closures in a dense city as an instrument for minor frictions to physical banking access, we show that affected customers’ travel distance to ATMs increases and their ATM activity declines. Importantly, this small friction induces them to increase their usage of the bank’s digital platform. Other spillover effects include increases in point-of-sale (POS) transactions, electronic funds transfers, automatic bill payments and savings, and a reduction in cash usage. Our results show that minor frictions can help overcome the status-quo bias and facilitate significant behavior change.

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A Grande Aposta (2015) - Mark Baum conhece analista de CDO

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Government is increasingly using nudge thinking-designing environments in ways to help humans make better decisions-to improve outcomes in areas ranging from tax compliance to retirement savings. ​

Ten years ago, Richard Thaler and Cass Sunstein's book Nudge introduced the powerful concept of choice architecture: the idea that subtle tweaks to choice environments can significantly impact our decisions. By designing choice environments in ways that work in harmony with human psychology, we can prompt better decisions-decisions that individuals would make if they had unbounded cognitive abilities and no self-control problems.

Behavioral science, or "nudge thinking," is the use of choice architecture and other techniques to try to influence the choices people make. Academic research has provided powerful theories about human decision-making, and these theories have shown impact in real-world settings across the globe. It turns out that human beings are often busy, distracted, and socially motivated. As a result, our "decisions" are often the result of subconscious, nonrational influences. If the default option for our 401(k) is to invest, we are more likely to save for retirement. If we know our neighbors are recycling, we are more likely to recycle. And if the financial aid form is prepopulated with the family's income data, the student is more likely to attend college.

Though private companies are increasingly taking notice, government agencies have been in the vanguard of this movement, testing nudge theories in hundreds of real-life settings around the world.

In 2010, the United Kingdom's Behavioural Insights Team became the first governmental "nudge unit" to study and harness behavioral patterns for more informed policymaking and improved government services. Since then, there has been a proliferation of formal and informal nudge groups within government agencies, as hundreds of countries, states, and cities have applied the concepts of nudge thinking to improve outcomes.

Broad use cases across government. Recent years have seen nudges go from a novelty to a commonly used tool in the public sector thanks to the presence of hundreds of government nudge units and their impressive track record of beneficial results. Nudges have increased tax compliance in the United Kingdom and the United States, and reduced littering in Scotland. Nudges have encouraged citizens to save more for their retirement in Oregon, more businesses to comply with regulations in Ontario, Canada, and pedestrians to stop jaywalking in Bogota, Colombia.

In public health, in order to reduce antibiotic over-prescribing, the Australian Department of Health's Behavioural Economics and Research Team (BERT) identified general practitioners with high antibiotic prescribing patterns and sent them letters that compared their prescribing patterns with those of other doctors. This intervention, based on a behavioral concept called "social proof," proved successful: BERT was able to reduce the number of antibiotic prescriptions by more than 125,000 over a six-month period.

Partnerships. Another way many governments are using behavioral insights to develop effective policies is to partner with academia, nonprofits, and multilateral organizations. For instance, the World Bank's Mind, Behavior, and Development Unit works closely with local governments worldwide on some of the biggest economic and social problems by evaluating behavioral patterns and designing appropriate interventions. In Tanzania, the World Bank, in partnership with a local mobile service provider, developed behaviorally informed text messages to encourage low-income individuals to save more; the highest savings achieved here was more than 11 percent.

Next-generation nudges. Some governments have also begun transitioning to the next generation of nudges, which increasingly embed design thinking, data, and predictive analytics into government programs. Predictive models based on big data can be used to flag the issues most in need of attention, while behavioral insights can provide the tools to prompt the desired behavior change. Small, often inexpensive changes can yield outsized results. By leveraging big data and machine learning, government agencies can create prescriptive nudges, customized to provide the right nudge to the right person at the right time, thereby maximizing impact. Analogous to precision medicine, the "3D" trifecta of data, digital, and design can ultimately enable what might be called "precision engagement."

New Mexico's Department of Workforce Solutions has applied these tools to tackle a thorny problem: claimants improperly collecting unemployment insurance benefits due to inaccurate disclosure of earnings and other information. Officials recognized that most improper claims were minor, rather than serious, scams. So, rather than taking the traditional (and expensive) approach of criminal enforcement, they used low-cost "pop-ups" and other nudges-customized using machine learning-to prompt more accurate disclosure. In the year after the smarter system went live, improper payments fell by half, and unrecovered overpayments have shrunk by almost 75 percent, saving the state almost US$7 million annually.

While the application of behavioral insights has succeeded in accomplishing a variety of effective policy outcomes, there are certain risks associated with the approach. In some cases, government nudges may come off as overly paternalistic, or worse, manipulative. Richard Thaler says that whenever he autographs a copy of Nudge, he writes, "Nudge for good!" Good nudges can help individuals overcome natural human limitations to make better choices. In contrast, choice architecture can also be used in ways that manipulate or exploit our human limitations. (Some commercial nudges-"buy now, pay later!"-fall into this category.) Furthermore, poorly designed nudges may produce counterproductive results or unintended consequences-making thoughtful design and a commitment to testing and learning critical. Despite these concerns, nudge thinking has shown its effectiveness, and should be considered for any policy that involves human behavior.

Data signals

More than 200 public entities worldwide apply behavioral insights.

In 2017, the Organisation for Economic Development and Cooperation (OECD) published "the first-ever global collection of over 100 behavioral insights case studies from around the world and key lessons for public institutions."

Since 2015, the GSA Office of Evaluation Sciences has completed more than 60 tests with more than a dozen agencies.

Dozens of nudge experiments have been conducted by the US Internal Revenue Service.

Approximately 780 projects have been undertaken by the Behavioural Insights Team (BIT) since its inception. The team has also conducted 99 trials in 37 US cities as part of the "What Works Cities" program.

Moving forward

Identify the ultimate objective of a policy, whether it's to discourage rule-breakers or to encourage program buy-in. Behavioral insights can be applied if traditional approaches have failed to yield the desired outcomes in the past.

Choose your nudges. Start with considering the outcomes you are seeking. What design factors may be influencing people's behaviors? Are there social influences at play? What types of nudges might be appropriate? What is the choice architecture and default choice? Are there small barriers that discourage people from making better choices? What interventions can we design to improve outcomes?

Test and assess the impact of the program-this can be crucial to its overall success. Find out what works for whom, why, and how to scale for maximum impact.

Incorporate end-user insights. Check for any behavioral barriers to effective policy response. Reframe and redesign the policy or intervention based on the end-user insights.

Potential benefits

Improve rule compliance;

Increase engagement in public programs; and

Better cost-effectiveness.

Risk factors

Overbearing nudges may affect citizen autonomy;

Poor design or lack of impact measures may yield unintended, possibly negative outcomes; and

May adversely impact welfare for certain target groups.

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Government is increasingly using nudge thinking-designing environments in ways to help humans make better decisions-to improve outcomes in areas ranging from tax compliance to retirement savings. ​ Ten years ago, Richard Thaler and Cass Sunstein's book Nudge introduced the powerful concept of choice architecture: the idea that subtle tweaks to choice environments can significantly impact our decisions.

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Pode ser traduzido por “Mau comportamento” na
construção da economia comportamental.

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Fatores 'irrelevantes' para economia (misbehaving) - Seu Dinheiro

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Fatores 'irrelevantes' para economia (misbehaving) - Seu Dinheiro

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24 de novembro de 2018 6:20 - atualizado às 19:29

Falar sobre livros é sempre um prazer. Contar o que eles têm de mais interessante, onde te prendem, onde pecam e em quais momentos fazem a leitura valer realmente a pena. Mas nada tem o mesmo efeito sobre meu desejo de conhecer uma obra do que a famosa citação. Ver uma frase ou mesmo um trecho que me faz querer ler o restante.

Hoje, tenho a chance de trazer um material inédito para você que, espero, terá esse mesmo resultado. A leitura que venho apresentar mostra de maneiras bastante divertidas como estamos sujeitos a diversos vieses no dia a dia e, como parte dele, no cuidar de nosso dinheiro. Se fosse resumir em uma frase, seria: não acredite no Homo economicus.

Richard H. Thaler, vencedor do Nobel de Economia em 2017, esteve nesta sexta-feira (23) no Brasil em evento de aniversário de 9 anos da Empiricus. A comemoração foi batizada de Misbehaving, justamente o nome do livro de Thaler que será levado às livrarias de todo o país em 2019 pela editora Intrínseca - e que os assinantes da Empiricus Books, clube de assinatura de livros da Empiricus, tiveram a chance de conhecer em primeira mão neste outubro e novembro.

Para você, leitor do Seu Dinheiro, trago o primeiro capítulo - cujo nome dá título a esta coluna -, já com a tradução impecável feita pela Intrínseca:

Misbehaving - capítulo 1

Bem cedo na minha carreira de professor, sem querer consegui irritar a maioria dos meus alunos do curso de microeconomia; e, por incrível que pareça, não teve nada a ver com algo que eu tenha dito em aula. O problema foi causado por um exame.

Eu tinha composto uma prova para distinguir três amplos grupos de alunos: os astros, que realmente dominavam a matéria; o grupo intermediário, que compreendia os conceitos básicos; e o grupo de baixo, que simplesmente não entendia nada.

Para ter sucesso nessa tarefa, o exame devia ter algumas questões que apenas os alunos de nível mais alto poderiam acertar, o que indicava a dificuldade do teste. Tive êxito na minha meta - houve uma grande variação de resultados -, mas os alunos ficaram em polvorosa quando receberam as notas. A principal queixa era que a média tinha sido de só 72 pontos em 100.

A reação foi inusitada porque essa média numérica não tinha nenhum efeito na distribuição das notas de avaliação, pois, nos critérios de classificação de desempenho daquela escola, a nota média era B ou B+, e apenas um reduzido número de alunos ficava com avaliação abaixo de C. Eu havia antecipado a possibilidade de que uma média numérica baixa pudesse causar alguma confusão, então informei em classe como os números seriam traduzidos nas notas reais. Qualquer coisa acima de 80 ganharia A ou A-, resultados acima de 65 ficariam com alguma variação de B, e somente resultados abaixo de 50 corriam perigo de ficar com uma avaliação inferior a C.

Essa distribuição de notas não era diferente da usual, mas esse anúncio não teve nenhum efeito aparente no ânimo dos alunos. Eles continuaram detestando meu exame e tampouco estavam muito contentes comigo. Como jovem professor, preocupado em manter o meu emprego, eu estava determinado a fazer alguma coisa em relação a isso, mas não queria deixar os meus exames mais fáceis. O que fazer?

Finalmente, uma ideia me ocorreu. No exame seguinte, fiz com que o número total de pontos possíveis fosse 137 em vez de 100. Essa versão acabou ficando um pouquinho mais difícil que a primeira, com os alunos acertando apenas 70% das respostas, mas a média numérica foi de animadores 96 pontos. Os alunos ficaram encantados! A nota real de ninguém foi afetada por essa mudança, mas todo mundo ficou feliz.

Desse momento em diante, sempre que ministrava o curso, dava exames com um total de 137 pontos, número que escolhi por dois motivos. Primeiro, porque produzia uma média acima dos 90 pontos, com alguns alunos chegando a alcançar resultados acima de 100, o que gerava uma reação que beirava o êxtase. Segundo: como a divisão por 137 não era fácil de fazer de cabeça, a maioria dos alunos não se dava ao trabalho de converter os resultados em porcentagens.

Para que você não pense que eu os estava enganando, em anos subsequentes incluí a seguinte declaração impressa em negrito no programa de estudos do curso: "Os exames terão um total de 137 pontos em vez dos habituais 100. Este sistema de pontuação não tem efeito na nota de avaliação que você recebe no curso, mas parece que deixa você mais contente." E, de fato, depois que fiz a mudança, nunca mais ouvi uma única queixa de que meus exames eram difíceis demais.

Aos olhos de um economista, meus alunos estariam exibindo um comportamento "desviante" (misbehave). Com isso, quero dizer que suas ações eram inconsistentes com o modelo idealizado de comportamento que está no cerne daquilo que chamamos teoria econômica.

Para um economista, uma pontuação de 96 em 137 (70%) em vez de 72 em 100 não apresenta motivos para deixar alguém mais contente, mas meus alunos ficaram. Ao perceber isso, fui capaz de montar o tipo de exame que queria e ainda assim impedir que os alunos ficassem resmungando.

Há quatro décadas, desde o meu tempo de estudante de pós-graduação, venho me ocupando com relatos que contenham alguma das infinitas maneiras pelas quais pessoas reais diferem das criaturas ficcionais que habitam os modelos econômicos. Nunca foi minha intenção dizer que há algo de errado com as pessoas; nós somos apenas seres humanos - Homo sapiens. Na verdade, o problema está no modelo usado pelos economistas, um modelo que substitui o Homo sapiens por uma criatura ficcional chamada Homo economicus, que gosto de chamar abreviadamente de Econ.

Em comparação com esse mundo imaginário de Econs, os Humanos incidem em vários desvios, e isso significa que os modelos econômicos fazem uma porção de previsões ruins, que podem ter consequências muito mais sérias do que aborrecer um grupo de estudantes. Quase nenhum economista previu a chegada da crise de 2007- 08.1 Pior, muitos acharam que tanto o colapso quanto suas consequências eram impossíveis de acontecer.

Ironicamente, a existência de modelos formais baseados nessa concepção errônea do comportamento humano é o que confere à economia sua reputação como a mais poderosa das ciências sociais, de duas maneiras distintas. A primeira é indiscutível: de todos os cientistas sociais, os economistas têm o pre- domínio da influência em políticas públicas. Na verdade, a economia detém um controle quase integral sobre a assessoria para políticas públicas. Até bem recentemente, cientistas sociais de outras áreas quase não eram convidados à mesa e, quando isso acontecia, ficavam relegados ao equivalente da mesa das crianças em um encontro de família.

A segunda maneira é a intelectual, pois a economia é considerada a mais potente das ciências sociais nesse quesito. Esse poder deriva do fato de a economia ter uma teoria unificada, central, da qual provém quase todo o restante. Se você usa a expressão "teoria econômica", as pessoas sabem a que você está se referindo. Nenhuma outra ciência social tem uma fundação semelhante. Ao contrário, teorias em outras ciências sociais tendem a se voltar a propósitos específicos, para explicar o que acontece em um determinado conjunto de circunstâncias. Na verdade, os economistas frequentemente comparam a economia com a física; assim como a física, ela é construída a partir de algumas premissas centrais.

A premissa central da teoria econômica é que as pessoas escolhem por otimização. De todos os bens e serviços a adquirir, uma família opta pelo melhor dentro de suas possibilidades de compra. Mais ainda, presume-se que as crenças que motivam as escolhas das Econs sejam imparciais. Isto é, nós escolhemos com base naquilo que os economistas chamam de "expectativas racionais". Se pessoas começando um novo negócio acreditam que sua chance de dar certo é, em média, de 75%, então esta deve ser uma estimativa boa do número real de negócios que dão certo. Os Econs não incorrem em excesso de confiança.

Essa premissa de otimização condicionada, ou seja, escolher o melhor a partir de um orçamento limitado, combina-se com outro cavalo de batalha essencial da teoria econômica, o do equilíbrio. Em mercados competitivos onde os preços são livres para subir e descer, eles flutuam de tal modo que a oferta é igual à demanda. Para simplificar um pouco, podemos dizer que Otimização + Equilíbrio = Economia. Essa é uma combinação poderosa, algo a que as outras ciências sociais não conseguem se equiparar.

Existe, no entanto, um problema: as premissas sobre as quais a teoria econômica se fundamenta são falhas. Em primeiro lugar, os problemas de otimização que as pessoas comuns enfrentam são muitas vezes difíceis demais para que elas os resolvam ou sequer cheguem perto de resolver.

Até mesmo uma ida a uma mercearia de tamanho razoável oferece ao comprador milhões de combinações de itens que estão dentro do orçamento familiar. Será que a família realmente escolhe a melhor? E, é claro, nós nos deparamos com problemas muito mais difíceis do que uma ida à mercearia, tais como escolher uma carreira, a hipoteca da casa ou um cônjuge. Dados os índices de fracasso que observamos em todos esses domínios, seria difícil defender o ponto de vista de que todas essas escolhas são ideais.

Em segundo lugar, as crenças a partir das quais as pessoas fazem suas escolhas não deixam de ser enviesadas. Excesso de confiança pode ser um termo inexistente no dicionário dos economistas, mas é uma característica bem estabelecida da natureza humana, e há incontáveis outros vieses que têm sido documentados pelos psicólogos.

Terceiro: há muitos fatores que o modelo de otimização deixa de fora, como ilustra a minha história sobre o exame de 137 pontos. Em um mundo de Econs, há uma longa lista de coisas que são supostamente irrelevantes. Mesmo faminto ao fazer compras no domingo, nenhum Econ compraria uma porção particularmente grande daquilo que pretende jantar só na terça-feira; a sua fome de domingo deveria ser irrelevante para a escolha do tamanho da sua refeição de terça. Se já estivesse satisfeito, um Econ não comeria toda a enorme refeição de terça-feira só porque pagou por ela e detesta desperdício; para um Econ, o preço pago no passado por algum alimento não é relevante para a decisão sobre quanto comer agora. Um Econ também não esperaria um presente no aniversário de casamento ou nascimento - que diferença faz uma data? - e ficaria perplexo com a simples ideia de dar presentes. Um Econ saberia que o melhor presente possível é dinheiro vivo; ele permite que o presenteado compre qualquer coisa que considere ideal. Mas, a menos que você seja casado com uma economista, não aconselho a dar dinheiro vivo no seu próximo aniversário de casamento. Pensando bem, mesmo que a sua esposa seja economista, provavelmente não é uma boa ideia.

Você sabe, e eu sei, que não vivemos em um mundo de Econs. Vivemos em um mundo de Humanos. E, igualmente, a maioria dos economistas também é humana, portanto sabem que não vivem em um mundo de Econs. Adam Smith, o pai do pensamento econômico moderno, reconheceu explicitamente esse fato. Antes de escrever A riqueza das nações, seu opus magnum, escreveu um livro dedicado ao tópico das "paixões" humanas,2 uma palavra que não aparece em nenhum livro-texto de economia. Econs não têm paixões; são otimizadores de sangue-frio. Pense no Sr. Spock de Star Trek.

No entanto, esse modelo de comportamento econômico baseado em uma população constituída apenas de Econs floresceu, alçando a economia ao pedestal de influência no qual ela agora se encontra. Críticas ao longo dos anos têm sido varridas por uma profusão de desculpas pobres e alternativas implausíveis cujas explicações partem de evidências empíricas constrangedoras. Mas, uma a uma, essas críticas têm sido amparadas por uma série de estudos que aumentaram progressivamente as apostas em jogo. É fácil desconsiderar uma história acerca das notas de um exame.

É mais difícil desconsiderar estudos que documentam escolhas ruins em domínios de altos montantes, como poupança para aposentadoria, escolha de uma hipoteca ou investimentos no mercado de ações. E é impossível desconsiderar a série de explosões de crescimento, bolhas e colapsos que observamos nos mercados financeiros, a começar por 19 de outubro de 1987, dia em que os preços das ações caíram mais de 20% em todo o mundo, mesmo sem qualquer outra má notícia relevante. Isso foi seguido por uma bolha e um colapso nas ações de tecnologia que rapidamente viraram uma bolha no mercado imobiliário, a qual, por sua vez, causou uma crise financeira global ao rebentar.

É hora de parar de inventar desculpas. Precisamos de uma abordagem enriquecida para fazer pesquisas econômicas, uma abordagem que reconheça a existência e relevância dos Humanos. A boa notícia é que não precisamos jogar fora tudo que sabemos acerca do funcionamento de economias e mercados. Teorias baseadas na premissa de que todo mundo é um Econ não devem ser descartadas. Elas continuam sendo úteis como ponto de partida para modelos mais realistas. E, em algumas circunstâncias especiais, como problemas de fácil resolução ou com pessoas altamente especializadas nas habilidades relevantes ao caso, modelos de Econs podem fornecer uma boa aproximação do que acontece no mundo real. Mas, como veremos, essas situações são a exceção, e não a regra.

Além disso, muito do que os economistas fazem é coletar e analisar dados sobre o funcionamento dos mercados, trabalho feito com cuidado e conhecimento estatístico, e, muito importante salientar, a maioria dessas pesquisas não depende da premissa de que as pessoas otimizam. Duas ferramentas de pesquisa que emergiram nos últimos 25 anos expandiram imensamente o alcance dos economistas para o estudo do mundo. A primeira é o uso de experimentos por meio de testes controlados randomizados, há muito tempo em uso em outros campos científicos, como a medicina. O estudo típico investiga o que acontece quando algumas pessoas recebem algum "tratamento" de interesse. A segunda abordagem é o uso tanto de experimentos que ocorram naturalmente - por exemplo, quando algumas pessoas estão inscritas em um curso e outras não - quanto de técnicas econométricas inteligentes que consigam detectar o impacto de tratamentos, ainda que ninguém tenha planejado a situação para esse propósito.

Essas novas ferramentas geraram estudos sobre uma vasta gama de tópicos importantes para a sociedade. Entre os "tratamentos" estudados, incluem-se o aumento do nível educacional, o ensino em uma turma menor ou com um professor melhor, o oferecimento de consultorias administrativas, a ajuda na procura de emprego, a condenação à prisão, a mudança para um bairro menos pobre, o atendimento médico de um serviço público de saúde, e assim por diante. Esses estudos mostram que é possível aprender muita coisa sobre o mundo sem impor modelos baseados em otimização e, em alguns casos, fornecem evidências seguras com as quais é possível testar tais modelos e averiguar se eles se encaixam nas respostas humanas reais.

A premissa de que todos os agentes estão otimizando não é fundamental para boa parte da teoria econômica, mesmo que a população em estudo seja de especialistas. Por exemplo, é bastante segura a predição de que uma baixa no preço do fertilizante faz com que os agricultores o utilizem em maior quantidade, mesmo que muitos deles demorem a mudar suas práticas em resposta às condições de mercado. A predição é segura porque é vaga: ela revela apenas a direção para a qual se encaminha o resultado. Isto equivale a prever que, quando maçãs caírem da árvore, elas cairão para baixo e não para cima. A previsão está certa no que afirma, mas não é exatamente a lei da gravidade.

Os economistas se metem em apuros quando fazem alguma previsão altamente específica que depende de todo mundo ser economicamente sofisticado. Voltemos ao exemplo da agricultura. Digamos que os cientistas descubram que os agricultores teriam melhores resultados usando mais, ou menos, fertilizante do que tem sido o costume. Caso se pressuponha que as pessoas fazem a coisa certa uma vez que tenham a informação adequada, então a única receita para uma política apropriada é tornar tal informação acessível a todos. Publicar essas descobertas, torná-las prontamente acessíveis aos agricultores e deixar a magia dos mercados cuidar do resto.

A menos que todos os agricultores sejam Econs, este é um mau conselho. Talvez empresas multinacionais de alimentos sejam rápidas em adotar os mais recentes achados de pesquisa, mas e o comportamento de camponeses agricul- tores3 na Índia ou na África?

De maneira similar, se você acredita que todo mundo vai poupar exatamente a quantia certa para a aposentadoria - como qualquer Econ faria - e concluir a partir dessa análise que não há razão para ajudar as pessoas a poupar - digamos, criando planos de previdência -, então estará perdendo a chance de melhorar a situação de muita gente. E, se você acredita que bolhas financeiras são teoricamente impossíveis e é o responsável por um banco central, então poderá cometer erros sérios - o que Alan Greenspan, para seu crédito, admitiu ter acontecido com ele.

Não precisamos parar de inventar modelos abstratos que descrevam o comportamento de Econs imaginários. Porém, precisamos parar de presumir que esses modelos são descrições acuradas do comportamento e parar de basear decisões sobre políticas em tais análises falhas. E temos que começar a prestar atenção àqueles fatores supostamente irrelevantes, que daqui por diante chamarei abreviadamente de FSIs.

Se já é difícil mudar a mentalidade das pessoas em relação ao que comem no café da manhã, imagine em relação aos problemas nos quais trabalharam a vida toda. Durante anos, muitos economistas resistiram intensamente ao apelo de basear seus modelos em caracterizações mais precisas do comportamento humano. Mas graças a um influxo de economistas jovens e criativos, dispostos a assumir alguns riscos e romper com os modos tradicionais de fazer economia, o sonho de uma versão enriquecida de teoria econômica está sendo realizado. O campo veio a se tornar conhecido como "economia comportamental". Não se trata de outra disciplina: ainda é economia, mas é economia feita com fortes contribuições de boa psicologia e de outras ciências sociais.

A razão básica para adicionar Humanos às teorias econômicas é melhorar a acurácia das predições feitas a partir delas. Mas há outro benefício em incluir pessoas reais à mistura. A economia comportamental é mais interessante e mais divertida do que a economia tradicional. É a ciência não sombria.4

A economia comportamental é agora um ramo em crescimento, e seus adeptos podem ser encontrados nas melhores universidades ao redor do mundo. Economistas e cientistas comportamentais estão se tornando, de forma mais ampla, uma pequena parte do establishment responsável pela criação de políticas públicas em tempos recentes.

Em 2010, o governo do Reino Unido formou uma equipe de análises comportamentais, o Behavioural Insights Team, e agora outros países estão se juntando a esse movimento para criar equipes especiais com a missão de incorporar os achados de outras ciências sociais à formulação de políticas públicas. O mundo dos negócios também está aderindo, percebendo que uma compreensão mais profunda do comportamento humano é tão importante para dirigir um empreendimento bem-sucedido quanto a compreensão de demonstrações financeiras e a gestão de operações. Afinal, são Humanos que dirigem empresas, e seus funcionários e clientes também são Humanos.

Este livro é a história de como isso aconteceu, ou melhor, de como eu vi acontecer. Embora não tenha feito toda a pesquisa - como vocês já sabem, sou preguiçoso demais para isso -, eu estava por perto no começo e participei do movimento que criou esse campo. Seguindo o dito de Amos, haverá muitas histórias pela frente, porém os meus principais objetivos são contar a narrativa de como tudo aconteceu e explicar algumas das coisas que aprendemos pelo caminho. Sem nenhuma surpresa, houve muitas querelas com tradicionalistas que defendiam a maneira usual de se lidar com economia. Esses atritos nem sempre foram divertidos na época, mas, como uma experiência de viagem ruim, dão boas histórias depois, e a necessidade de lutar essas batalhas tornou o campo mais forte.

Como qualquer outra história, esta não segue em progressão linear, com uma ideia levando naturalmente a outra. Muitas ideias foram se infiltrando em épocas diferentes e com velocidades diferentes. Como resultado, a estrutura organizacional do livro é, ao mesmo tempo, cronológica e por tópicos. Eis uma breve prévia. Começamos nos primórdios, lá longe, na época em que eu era aluno de pós-graduação e estava coletando exemplos para uma lista de comportamentos estranhos que não pareciam se encaixar nos modelos que estava aprendendo em aula. A primeira seção do livro é dedicada àqueles primeiros anos em mata virgem e descreve alguns dos desafios que foram vencidos pelos muitos que questionavam o valor dessa empreitada. Voltamo-nos então para a série de tópicos que ocuparam a maior parte da minha atenção durante os primeiros 15 anos da minha carreira de pesquisa: contabilidade mental, autocontrole, justiça e finanças.

Meu objetivo é explicar o que meus colegas e eu aprendemos ao longo do caminho, de modo que você mesmo possa usar essas percepções para melhorar a sua compreensão sobre seus colegas Humanos. Mas também pode haver lições proveitosas sobre como tentar mudar a maneira como as pessoas pensam sobre as coisas, especialmente quando fazem um grande investimento na manutenção do status quo. Posteriormente, voltamo-nos para esforços de pesquisa mais recentes, desde o comportamento dos motoristas de táxi em Nova York, passando pelo recrutamento de jogadores na NFL - a liga de futebol americano -, até o comportamento de participantes em programas de apostas com valores altos na TV. No final, chegamos a Londres, ao número 10 da Downing Street, onde está emergindo um novo conjunto de desafios e oportunidades animadores.

Meu único conselho para ler o livro é parar de ler quando ele deixar de ser divertido. Se fizer o contrário disso, bem, isso seria apenas mais um desvio.

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Os fatores supostamente irrelevantes: o "misbehaving" de Richard Thaler

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24 de novembro de 2018 6:20 - atualizado às 19:29 Falar sobre livros é sempre um prazer. Contar o que eles têm de mais interessante, onde te prendem, onde pecam e em quais momentos fazem a leitura valer realmente a pena. Mas nada tem o mesmo efeito sobre meu desejo de conhecer uma obra do que a famosa citação.

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Pode ser considerado como um estímulo/incentivo para tomada de decisões.

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Golpe Duplo - Trailer Oficial 1 (leg) [HD]

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Nudge é um estímulo, um empurrãozinho, um cutucão;
é qualquer aspecto da arquitetura das escolhas capaz de
mudar o comportamento das pessoas de forma previsível.

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MINDSPACE