Como medir esforço no laboratório? Uma contribuição metodológica
Vários estudos em economia comportamental buscam entender como diferentes incentivos afetam o comportamento humano. Os resultados dessa linha de pesquisa revelam uma variedade de situações em que a resposta a incentivos, sejam eles monetários ou não, difere das previsões da teoria econômica tradicional.
Em um artigo clássico, Colin Camerer, Linda Babcock, George Loewenstein, e Richard Thaler analisaram o comportamento de motoristas de táxi em resposta a aumentos salariais e encontraram evidências de que os taxistas trabalham menos horas quando os salários são maiores, um contraste com a teoria tradicional de oferta de mão-de-obra.
Outro exemplo, descrito em texto de autoria de Steve Levitt, John List, Susanne Neckermann, e Sally Sadoff, avalia o impacto de incentivos monetários e não-monetários sobre o desempenho de estudantes. Um dos resultados indica que, para crianças mais jovens, prêmios não-monetários, como troféus, são mais eficientes para gerar esforço do que prêmios em dinheiro.
Embora essas duas pesquisas sejam baseadas em experimentos de campo, há também experimentos de laboratório desenvolvidos para medir o impacto de incentivos (exemplos aqui, aqui, e aqui). Um dos desafios desse tipo de estudo é como medir o esforço. Nas pesquisas que utilizaram experimentos de campo, citadas anteriormente, as tarefas são realizadas em um ambiente natural, e a medição do esforço é direta: horas trabalhadas e desempenho em um exame, respectivamente.
Uma tarefa ideal para ser utilizada em laboratório precisa ter duas características principais. Em primeiro lugar, não pode ser tão interessante a ponto de os participantes a realizarem mesmo sem recompensa. Essa característica é essencial, pois, caso contrário, uma mudança no nível de incentivos não causaria efeito algum. Em segundo lugar, é preciso haver uma clara medida de esforço, e que tal medida seja determinada por escolhas conscientes do participante. Note que tanto resolver questões em uma prova quanto trabalhar em um táxi satisfazem os dois requisitos.
Nos últimos anos, um método experimental conhecido como slider task tem sido amplamente utilizado em estudos de laboratório. A slider task é uma espécie de jogo de computador que remete aos videogames de décadas passadas. Na tela do computador aparecem 48 pequenas barras horizontais com um indicador móvel, e a tarefa do participante é clicar no indicador e arrastá-lo até exatamente o meio da barra (veja imagem abaixo). Em experimentos, os participantes recebem incentivos para posicionar corretamente o maior número que conseguirem em dois minutos, e o número total de indicadores posicionados corretamente é tido como uma medida do esforço realizado.
Apesar do uso disseminado, e de os autores do estudo original defenderem que o método atende aos requisitos básicos, nenhum estudo até então havia testado os atributos da slider task. Recentemente, como parte da disciplina Economia Experimental, ministrada pelos Professores Lise Vesterlund e Alistair Wilson, alunos da Universidade de Pittsburgh e Carnegie Mellon – inclusive este autor – realizaram um estudo experimental para testar a eficácia da slider task, 1 em particular se o esforço dos participantes é afetado por diferentes incentivos monetários.
No experimento, que contou com 148 estudantes da Universidade de Pittsburgh, os participantes foram divididos em três grupos e completaram a slider task em 10 rodadas de dois minutos. A única diferença entre os grupos era a remuneração recebida por cada slider completado com sucesso: 0.5 centavo, 2 centavos, ou 8 centavos de dólar. Se a slider task realmente possui as duas características essenciais descritas acima, participantes deveriam completar mais sliders quanto maior fosse a remuneração.
Nossos resultados, contudo, não corroboram essa hipótese. Participantes no grupo de 0.5, 2, e 8 centavos completaram, respectivamente, 26.1, 26.6 e 27.3 sliders, em média. Embora a remuneração mais alta esteja associada a médias mais altas, a diferença é muito pequena: um aumento de 1500% na remuneração causou um aumento de menos de 5% na média de sliders completados. No estudo, concluímos que a slider task talvez não seja uma boa escolha para os tipos de pesquisa pelas quais os economistas comportamentais tem se interessado. Com sorte, nossa contribuição pode gerar incentivos para que novas técnicas sejam propostas – e testadas!
1. Uma versão ligeiramente modificada desse artigo será em breve publicada no Journal of the Economic Science Association.↩