Quando o resultado de uma eleição é contestado, as pessoas céticas em relação ao resultado podem ser influenciadas por figuras de autoridade que se posicionam de um lado ou de outro. Essas figuras podem ser monitores independentes, figuras políticas ou organizações de notícias. No entanto, estes esforços de “desmascaramento” nem sempre têm o efeito desejado e, em alguns casos, podem levar as pessoas a agarrarem-se mais firmemente à sua posição original.
Neurocientistas e cientistas políticos do MIT e da Universidade da Califórnia em Berkeley criaram agora um modelo computacional que analisa os factores que ajudam a determinar se os esforços de desmistificação irão persuadir as pessoas a mudarem as suas crenças sobre a legitimidade de uma eleição. As suas descobertas sugerem que, embora a desmistificação falhe na maior parte das vezes, pode ser bem-sucedida nas condições certas.
Por exemplo, o modelo mostrou que a desmistificação bem-sucedida é mais provável se as pessoas estiverem menos certas das suas crenças originais e se acreditarem que a autoridade é imparcial ou fortemente motivada por um desejo de precisão. Também ajuda quando uma autoridade se manifesta a favor de um resultado que vai contra um preconceito que supostamente defende: por exemplo, a Fox News declara que Joseph R. Biden venceu no Arizona nas eleições presidenciais dos EUA em 2020.
“Quando as pessoas veem um ato de desmascaramento, elas o tratam como uma ação humana e o entendem da mesma forma que entendem as ações humanas – isto é, como algo que alguém fez por seus próprios motivos”, diz Rebecca Saxe, professora da John W. Jarve. de Ciências do Cérebro e Cognitivas, membro do Instituto McGovern de Pesquisa do Cérebro do MIT e autor sênior do estudo. “Usamos um modelo geral muito simples de como as pessoas entendem as ações de outras pessoas e descobrimos que isso é tudo que você precisa para descrever esse fenômeno complexo.”
As conclusões podem ter implicações à medida que os Estados Unidos se preparam para as eleições presidenciais que terão lugar em 5 de Novembro, pois ajudam a revelar as condições que teriam maior probabilidade de levar as pessoas a aceitarem o resultado eleitoral.
O estudante de pós-graduação do MIT, Setayesh Radkani, é o autor principal do artigo, que aparece hoje em uma edição especial da revista com tema eleitoral. Nexus do PNAS. Marika Landau-Wells PhD ’18, ex-pós-doutorado do MIT que agora é professora assistente de ciência política na Universidade da Califórnia em Berkeley, também é autora do estudo.
Motivação de modelagem
No seu trabalho sobre o desmascaramento eleitoral, a equipa do MIT adoptou uma abordagem inovadora, com base no extenso trabalho de Saxe que estuda a “teoria da mente” – como as pessoas pensam sobre os pensamentos e motivações de outras pessoas.
Como parte da sua tese de doutoramento, Radkani tem vindo a desenvolver um modelo computacional dos processos cognitivos que ocorrem quando as pessoas veem outras pessoas a serem punidas por uma autoridade. Nem todos interpretam as ações punitivas da mesma maneira, dependendo de suas crenças anteriores sobre a ação e a autoridade. Alguns podem ver a autoridade agindo legitimamente para punir um ato errado, enquanto outros podem ver uma autoridade exagerando para emitir uma punição injusta.
No ano passado, depois de participarem num workshop do MIT sobre o tema da polarização nas sociedades, Saxe e Radkani tiveram a ideia de aplicar o modelo à forma como as pessoas reagem a uma autoridade que tenta influenciar as suas crenças políticas. Eles recrutaram Landau-Wells, que recebeu seu doutorado em ciências políticas antes de trabalhar como pós-doutorado no laboratório de Saxe, para se juntar a seus esforços, e Landau sugeriu aplicar o modelo para desmascarar crenças sobre a legitimidade de um resultado eleitoral.
O modelo computacional criado por Radkani é baseado na inferência bayesiana, o que permite ao modelo atualizar continuamente suas previsões sobre as crenças das pessoas à medida que recebem novas informações. Esta abordagem trata o desmascaramento como uma acção que uma pessoa empreende pelas suas próprias razões. As pessoas que observam a declaração da autoridade fazem então a sua própria interpretação da razão pela qual a pessoa disse o que disse. Com base nessa interpretação, as pessoas podem ou não mudar as suas próprias crenças sobre o resultado da eleição.
Além disso, o modelo não pressupõe que quaisquer crenças sejam necessariamente incorretas ou que qualquer grupo de pessoas esteja agindo irracionalmente.
“A única suposição que fizemos é que existem dois grupos na sociedade que diferem nas suas perspectivas sobre um tema: um deles pensa que a eleição foi roubada e o outro grupo não”, diz Radkani. “Fora isso, estes grupos são semelhantes. Partilham as suas crenças sobre a autoridade – quais são os diferentes motivos da autoridade e quão motivada é a autoridade por cada um desses motivos.”
Os investigadores modelaram mais de 200 cenários diferentes em que uma autoridade tenta desmascarar uma crença sustentada por um grupo relativamente à validade de um resultado eleitoral.
Cada vez que executavam o modelo, os investigadores alteravam os níveis de certeza das crenças originais de cada grupo e também variavam as percepções dos grupos sobre as motivações da autoridade. Em alguns casos, os grupos acreditavam que a autoridade era motivada pela promoção da precisão, e noutros não. Os investigadores também alteraram as percepções dos grupos sobre se a autoridade era tendenciosa em relação a um determinado ponto de vista e até que ponto os grupos acreditavam nessas percepções.
Construindo consenso
Em cada cenário, os investigadores usaram o modelo para prever como cada grupo responderia a uma série de cinco declarações feitas por uma autoridade que tentava convencê-los de que a eleição tinha sido legítima. Os investigadores descobriram que na maioria dos cenários analisados, as crenças permaneceram polarizadas e, em alguns casos, tornaram-se ainda mais polarizadas. Esta polarização também poderia estender-se a novos tópicos não relacionados com o contexto original da eleição, descobriram os investigadores.
Contudo, em algumas circunstâncias, a desmistificação foi bem sucedida e as crenças convergiram para um resultado aceite. Isto era mais provável de acontecer quando as pessoas estavam inicialmente mais incertas sobre as suas crenças originais.
“Quando as pessoas estão muito, muito certas, torna-se difícil movê-las. Portanto, em essência, muito deste desmascaramento da autoridade não importa”, diz Landau-Wells. “No entanto, há muitas pessoas que estão nesta faixa incerta. Elas têm dúvidas, mas não têm crenças firmes. Uma das lições deste artigo é que estamos em um espaço onde o modelo diz que você pode afetam as crenças das pessoas e as movem em direção a coisas verdadeiras.”
Outro fator que pode levar à convergência de crenças é se as pessoas acreditam que a autoridade é imparcial e altamente motivada pela precisão. Ainda mais persuasivo é quando uma autoridade faz uma afirmação que vai contra o seu preconceito percebido – por exemplo, os governadores republicanos declaram que as eleições nos seus estados foram justas, apesar de o candidato democrata ter vencido.
À medida que se aproximam as eleições presidenciais de 2024, têm sido feitos esforços de base para formar observadores eleitorais apartidários que possam atestar se uma eleição foi legítima. Este tipo de organizações pode estar bem posicionado para ajudar a influenciar as pessoas que possam ter dúvidas sobre a legitimidade das eleições, dizem os investigadores.
“Eles estão tentando treinar as pessoas para serem independentes, imparciais e comprometidas com a verdade do resultado mais do que qualquer outra coisa. Esses são os tipos de entidades que você deseja. queremos que tenham sucesso como sendo vistos como verdadeiros, porque neste espaço de incerteza, essas são as vozes que podem levar as pessoas a um resultado preciso”, diz Landau-Wells.
A pesquisa foi financiada, em parte, pela Fundação Patrick J. McGovern e pela Fundação Guggenheim.
