Seres humanos mudam de opinião rapidamente. É o caso das reviravoltas eleitorais. Ou lentamente, como mostra a aceitação de que as mudanças climáticas estão acontecendo ou de que pousamos na Lua. Apesar de haver teorias que explicam esse fenômeno, até agora não existiam modelos matemáticos capazes de descrever e prever as mudanças. Agora isso mudou.
Geralmente atribuímos mudanças de opinião ao surgimento e à propagação de uma nova informação. Normalmente mudanças lentas são atribuídas à falta de informação, mas o fenômeno é mais complexo. Já foi demonstrado que em muitos casos as pessoas têm e entendem a informação, mas não mudam de ideia.
Nesse modelo cada pessoa é representada por um nó em uma rede de interações, estando ligada a todas as pessoas com quem troca informações, como amigos, internautas, apresentadores de TV, e assim por diante. Cada pessoa troca informações com os nós com os quais está conectada. O modelo, além de descrever o fluxo de informação, atribui pesos relativos para cada informação trocada entre um par de membros. Isso contempla a constatação que a pessoa pode atribuir mais valor à informação vinda de um cientista, enquanto outra atribui mais valor à informação vinda de líder religioso.
A novidade é a maneira como o modelo trata o processo mental de cada nó da rede (cada pessoa). Os modelos antigos assumiam que quando uma pessoa recebe uma informação de alto valor automaticamente altera a crença. Por exemplo, se uma pessoa recebe a informação de que o homem pousou na Lua de um cientista e atribui alto valor a ele, automaticamente passa a acreditar que pousamos na Lua (daí o valor dos formadores de opinião).
O novo modelo vai além. Cada pessoa, além de receber a nova informação, tenta conciliá-la com o conjunto de crenças que já tem, buscando uma coerência interna mínima. A nova informação pode ou não modificar essas crenças, dependendo do balanço entre a força da nova informação e a força da crença estabelecida. Assim, mesmo respeitando o cientista da Nasa, uma pessoa pode ter um conjunto de crenças tão forte (acreditar, por exemplo, que a Lua é do tamanho que aparece no céu) que mesmo a nova informação, vinda de fonte confiável, não é forte o suficiente para modificar o conjunto de crenças. Por outro lado, se essa pessoa passa a acreditar que a Lua é grande, a nova informação passa a ser coerente com a crença, e muda opinião.
Essa característica humana é bem conhecida dos psicólogos e usada no discurso político. Imagine a população que acredita firmemente que todos os ricos são ladrões. É muito mais simples alterar a opinião sobre uma pessoa informando que ela é rica do que demonstrando que rouba. E o resultado é o mesmo. Já a informação de que apesar de rico o sujeito não é ladrão exige uma modificação na crença básica (rico é ladrão) e é rejeitada em prol da coerência do sistema de crenças.
O modelo final descreve o fluxo e valor de cada informação que passa entre cada nó da rede e a interação dessa informação com o conjunto de crenças de cada indivíduo. Todas essas informações são computadas para determinar se a pessoa vai ou não mudar de opinião. Quando a opinião de um indivíduo muda, ele propaga essa mudança aos contatos, e a estrutura de crenças de toda a rede se altera. O modelo foi testado usando dados do período em que os EUA e a Europa avaliaram o potencial nuclear do Irã e cogitavam invasão. O modelo foi capaz de descrever as flutuações da opinião da população dos EUA a cada nova informação.
É fácil imaginar o poder desses modelos, caso eles se mostrem confiáveis. Não somente será possível calcular a propagação e o impacto na opinião pública de uma nova informação, mas será possível simular possíveis cenários. É fácil imaginar grupos de matemáticos modelando a melhor maneira de controlar as crenças de uma população. Eles farão, com precisão matemática, o trabalho que hoje é feito intuitivamente pelos marqueteiros.
MAIS INFORMAÇÕES: NETWORK SCIENCE ON BELIEF SYSTEM DYNAMICS UNDER LOGIC CONSTRAINTS. SCIENCE VOL. 354 PAG. 321 2016
* É BIÓLOGO
