Um viajante regular estãoplanejando uma viagem ao exterior, mas não comprou sua passagem de avia£o. Assim, ela visita vários sites que podem prever se o custo de sua passagem aumentara¡ ou diminuira¡.

Dois sites afirmam que a probabilidade de um aumento iminente de prea§os anã, respectivamente, de 60% e 50%. Nosso viajante faz as contas e calcula a probabilidade de 55%.

Ela então tenta dois outros sites, e ambos fornecem suas previsaµes em forma verbal: Um aumento, concordam os sites, é"prova¡vel". A partir disso, o viajante conclui que a chance de um aumento nos prea§os é"muito prova¡vel".

Essa curiosa diferença em como as previsaµes numanãricas e verbais são calculadas éobservada em uma nova pesquisa, publicada na revista Management Science , do professor de marketing da Universidade Johns Hopkins, Robert Mislavsky . Em uma sanãrie de oito experimentos com mais de 7.000 participantes, Mislavsky e a co-autora Celia Gaertig, da Universidade de Chicago, descobriram que as pessoas que assistiam a mais de uma previsão de probabilidade numanãrica calcularam a média dos números, levando a um número menor do que o maior dado - como no 55% do exemplo acima.

No entanto, quando os participantes olharam para várias previsaµes na forma verbal, eles chegaram a uma conclusão mais certa do que a vista em qualquer uma das previsaµes individuais - como no outro exemplo acima, com duas previsaµes de "prova¡vel" levando a uma determinação de "muito prova¡vel."

Aparentemente, esse comportamento não foi causado por qualquer crena§a entre os participantes de que uma previsão verbal adicional fornecesse mais informações novas ou melhor orientação do que uma previsão numanãrica adicional faria.

Mislavsky diz que os pesquisadores examinaram várias explicações possa­veis - por exemplo, como os participantes podem ter percebido a confianção e eficácia dos previsores, e se os participantes confiaram mais na intuição ou na razãopara chegar a s suas conclusaµes.

"No final das contas, não encontramos evidaªncias fortes para uma explicação em particular, mas épossí­vel que os participantes usaram alguma combinação entre esses mecanismos ao responder a s previsaµes", acrescenta Mislavsky, professor assistente da Johns Hopkins Carey Business School.

Os dois coautores dizem que pouca pesquisa atéagora examinou como as pessoas fazem julgamentos depois de combinar previsaµes de fontes externas - e que a pesquisa, eles apontam, tem se concentrado em previsaµes numanãricas. Nenhuma pesquisa anterior estudou como as pessoas combinam várias previsaµes verbais, de acordo com Mislavsky e Gaertig.

Eles observam que, embora as previsaµes numanãricas parea§am mais precisas devido ao uso de números, essas declarações podem carecer de "direção".

“Por exemplo, se hádois candidatos em uma disputa pola­tica, 40% de chance de ganhar não parece promissor. Mas se houver vários candidatos, aquele com 40% provavelmente vencera¡. Com uma previsão verbal, se vocêdisse um candidato tem 'probabilidade' de ganhar, o que émuito mais claro do que tentar descobrir como uma previsão numanãrica pode se aplicar a  situação. A previsão verbal pode não ter a precisão de uma declaração numanãrica, mas fornece uma direção mais clara ", diz Mislavsky .

Ele acrescenta que o novo artigo pode beneficiar pesquisadores que estudam aconselhamento e tomada de decisão em condições incertas, bem como qualquer pessoa que busque ou fornea§a conselhos selecionados de várias fontes.

"Um número crescente de plataformas oferece previsaµes, como Kayak, Hopper, Fuelcaster e FiveThirtyEight", diz Mislavsky. "Quando essas plataformas estãotentando determinar como usar ou apresentar maºltiplas previsaµes, todas elas estariam bem servidas para considerar as diferentes maneiras como as pessoas combinam probabilidades verbais vs. numanãricas, como pretendemos mostrar neste estudo."