DOBRAS #47 // O Design Comportamental e a Economia da Atenção: enganchar, engajar e influenciar

26 de maio de 2021

Por Anna Bentes

O comportamento humano é programável. Você só precisa saber o código (COMBS & BROWN, 2018, p. 15) Milhares de pessoas conseguem escrever códigos. Mas apenas algumas poucas conseguem entender a psicologia correta. E quando se trata de modificação comportamental, a psicologia certa faz toda a diferença [trad. nossa; grifo nosso] (FOGG, 2014, p. ix).

O que é o Design Comportamental? 

Partindo da premissa de que o comportamento humano é programável, o Design Comportamental é definido como “uma abordagem para mudar intencionalmente e sistematicamente o comportamento humano por meio de modificações persuasivas do ambiente físico e digital.” (COMBS & BROWN, 2018). 

Segundo Combs & Brown (2018), grande parte das bases científicas foram delineadas nas décadas de 1950 e 1960, mas sua formalização acadêmica começa na década de 1990 a partir do trabalho do designer comportamental B.J Fogg e sua noção de captologia, acrônimo para “computadores como tecnologias persuasivas”. Explorando as interseções entre tecnologias digitais (em websites, telefones celulares, ambientes inteligentes, etc.) e persuasão (mudanças de comportamento, atitude, motivação, opinião e conformidade), a captologia está centrada em pesquisas, design e análises das interações humano-computador voltadas para modificar deliberadamente os comportamentos e atitudes das pessoas (FOGG, 2003). 

Nos últimos anos, as pesquisas sobre captologia agregaram referências interdisciplinares que formaram os modelos e métodos do campo de pesquisa e de atuação profissional emergente do design comportamental. Segundo Nick Seaver (2018), por receber diferentes críticas associadas à conotação coercitiva entre o termo “captologia” e “captura”, Fogg (2017) passou a preferir, recentemente, usar a noção de design comportamental.

Captologia = computadores como tecnologias persuasivas. Fonte: https://pt.slideshare.net/eduardoin/o-futuro-da-persuaso-mvel-um-estudo-sobre-aplicativos-de-condicionamento-fsico

 

Herdeiro do pensamento captológico, o Design Comportamental concebe o ser humano como sendo passível de condicionamentos a partir da manipulação de estímulos e condições do ambiente por técnicas de intervenção externa, que envolvem estruturar certos estímulos para tornar mais ou menos prováveis tipos específicos de respostas comportamentais. E, para Fogg, quando se trata de modificação comportamental, a “psicologia correta” faz toda a diferença. 

Nesta interseção entre computadores e persuasão na abordagem do Design Comportamental, o que seria essa psicologia “correta” mencionada por Fogg? Quais são seus modelos e métodos? Como sua produção de saber vem integrando os processos computacionais contemporâneos?

Matriz da Psicologia Behaviorista 

De acordo com Wendel (2014), as abordagens para modificação comportamental através do design se formaram na última década junto com a expansão de pesquisas em economia comportamental, psicologia e tecnologias persuasivas, que, segundo ele, permitiram entender como as pessoas tomam decisões em suas vidas cotidianas e como essas decisões são moldadas por sua experiência anterior e seu ambiente.

Contudo, o Design Comportamental – assim como outras abordagens comportamentais – encontra sua matriz epistemológica, premissas centrais e ideais de cientificidade, no pioneirismo da psicologia behaviorista. Criado em 1913, por John Broadus Watson, o behaviorismo é uma abordagem da psicologia cuja principal característica é tomar como objeto de estudo e intervenção o comportamento. Contrapondo-se às abordagens predominantes na época que privilegiavam a consciência ou processos mentais, um dos principais objetivos do behaviorismo era introduzir a psicologia ao campo das ciências naturais (CANÇADO; SOARES; CIRINO, 2013; LOPES, 2010). Entendido de forma genérica como a relação entre organismo e ambiente desde as primeiras propostas behavioristas, o comportamento fornecia um objeto de estudo e prática objetivo, mensurável, previsível e controlável (LOPES, 2010).

Incorporando referências explícitas e implícitas ao behaviorismo, vários pesquisadores, empreendedores, publicitários, designers e engenheiros de software vêm utilizando as premissas behavioristas e de outros estudos das ciências comportamentais em busca do que seria essa psicologia correta para desenvolver e aplicar tecnologias voltadas para influenciar e persuadir comportamentos (NADLER; MCGUIGAN, 2017; YEUNG, 2017; SEAVER, 2018; STARK, 2018; KNOX; BAYNE, 2019).

Na primeira metade do século XX, o behaviorismo e o neobehaviorismo foram abordagens convencionais nos Estados Unidos (PICKREN; RUTHERFORD, 2010) no campo plural da psicologia, apresentando uma promessa sedutora por cientificidade, objetividade e especialmente pela possibilidade de aplicar técnicas efetivas de controle do comportamento. Muito criticada ao longo de sua história por seu reducionismo e determinismo, a partir da década de 1950, esta abordagem perdeu sua força com a emergência de novos modelos cognitivos que recuperaram o foco em processos mentais, tão malquistos e recusados pelos behavioristas. 

Na década de 1950, o surgimento de novas tecnologias de comunicação como o computador e o campo da inteligência artificial e da cibernética, desviou o interesse pelo comportamento ao estudo dos processos mentais e cognitivos, constituindo uma nova maneira de ver o cérebro como um processador de informações (STADDON, 2014). Por outro lado, o surgimento das ciências comportamentais neste mesmo período buscou renovar a agenda intelectual das pesquisas sobre comportamento e suas referências behavioristas de modo a constituir um novo campo centrado no entusiasmo por interdisciplinaridade e baseadas em métodos quantitativos (POOLEY, 2016).

A partir da década de 1970, as pesquisas da psicologia cognitiva são incorporadas dentro do da economia, constituindo aos poucos o campo da economia comportamental. Usando as teorias e experimentos empíricos no campo da psicologia e, mais recentemente, das neurociências, tal campo teórico surge em uma crítica à abordagem econômica tradicional, que passa a considerar fatores psicológicos, tendências comportamentais, heurísticas e vieses cognitivos para explicar o comportamento econômico. A partir da década de 1990, as pesquisas em neurociências junto com avanços nas tecnologias de imagem de ressonância magnética vêm colocando nossos cérebros como elemento-chave para compreendermos o comportamento humano (ROSE, ABI-RACHED, 2013). 

Esse caldo plural de referências psicológicas, neurológicas e comportamentais formam as bases teóricas do modelo de ser humano do Design Comportamental. Atualizando os ideais behavioristas de previsão e controle do comportamento, combinado à salada-mista de conhecimentos comportamentais, psicológicos e neurocientíficos, o Design Comportamental busca incorporar tais modelos em aplicações empíricas de design e em interações humano-computador voltadas para modificar os comportamentos nas direções escolhidas por desenvolvedores e empreendedores.

Modelo do Gancho: enganchar a atenção e modificar comportamentos

Livro Hooked: How to Buld Habit-Forming Products. Fonte: https://uxplanet.org/how-product-hunt-implemented-hook-model-to-create-a-habit-forming-product-5d0f00e668b2

 

Um modelo emblemático das técnicas, teorias e bases científicas dessas abordagens tecnobehavioristas podemos encontrar no livro Hooked (engajado): como construir produtos e serviços formadores de hábitos (2019), escrito pelo designer comportamental Nir Eyal. Neste livro, Eyal apresenta o que ele chama de “modelo do gancho” que descreve um processo em quatro fases que pretende ser uma ferramenta prática criada para empreendedores e inovadores que “explica a lógica por trás do design de muitos produtos e serviços formadores de hábitos que usamos diariamente” (p.25). 

Por hábito, o autor toma como referência uma definição da psicologia cognitiva: “comportamentos automáticos desencadeados por estímulos situacionais”, isto é, “coisas que fazemos com pouco ou nenhum pensamento consciente” (p.15). Complementando com referências às neurociências, Eyal entende que os hábitos são uma das maneiras como o cérebro aprende comportamentos complexos, uma vez que eles permitiriam a “habilidade de concentrar nossa atenção em outras coisas armazenando respostas automáticas nos gânglios basais, uma área do cérebro associada a ações involuntárias” (p.28). Nesse sentido, os hábitos são espécies de “atalhos” cerebrais para deliberar o que fazer a seguir a partir de estímulos específicos no ambiente. Em uma referência direta ao behaviorismo, Eyal entende que a variabilidade de estímulos que funcionem como recompensas é um dos fatores essenciais para aumentar a frequência de certos comportamentos e, por sua vez, formar determinados hábitos. Ainda, para formar hábitos de uso de um produto ou serviço, o autor recomenda que os desenvolvedores explorem vieses cognitivos já mapeados pela psicologia cognitiva e a economia comportamental, construindo “arquiteturas de escolhas” (THALER; SUSTEIN, 2019) capazes de influenciar decisões e modificar seus comportamentos. 

Embora afirme que o livro é para aqueles que “buscam usar hábitos para o bem”, Eyal parte da ideia de que “hábitos podem ser muito bons para lucratividade” (p.29), pois “os produtos formadores de hábito alteram o comportamento do usuário e criam envolvimento involuntário do usuário” (p.29). A partir das 4 etapas, o modelo do gancho nos revela algumas questões importantes sobre a tecnociência behaviorista na qual o design comportamental é uma das suas manifestações e sua relação com as dinâmicas contemporâneas no universo digital. 

Em primeiro lugar, o gancho aponta para uma recuperação das teorias comportamentais como modelo privilegiado para explicar cientificamente o ser humano quando o que se tem em vista é a promessa de prever, modificar e controlar seu comportamento. Trazendo os ideais behavioristas, reciclados com referências do design comportamento, psicologia cognitiva, economia comportamental, ciências comportamentais e neurociência, o modelo do gancho resume uma das frentes que vem crescendo no universo das ferramentas digitais quando se trata de influenciar pessoas usuárias. Além do design comportamental, uma série de iniciativas baseadas em perspectivas comportamenlistas vêm surgindo e se popularizando utilizado o leque de técnicas digitais: behavioral targeting, behavioral AI, behavioral data science, internet of behaviors e outros. O interesse por teorias comportamentais incorporadas em estratégias de persuasão usando ferramentas digitais automatizadas vem sendo chamada por alguns autores de “virada comportamental” (NADLER; MCGUIGAN, 2017) ou “virada captológica” (SEAVER, 2018). Com o termo “virada captológica”, Seaver enfatiza nesse deslocamento não apenas o predomínio da matriz epistemológica comportamental como principal modelo de explicação e gestão em técnicas algorítmicas, mas o uso desses saberes está diretamente associado a um novo objetivo: capturar, enganchar e engajar a atenção dos usuários. 

Eis um segundo aspecto que nos revela o modelo do gancho: ele aponta para a centralidade da atenção como objeto de investimento na economia digital. É preciso manter usuários enganchados e engajados para ter lucratividade em produtos e serviços digitais. Nesse sentido, a formação de hábito é aquilo que garante a captura e mobilização da atenção de forma involuntária, mantendo os usuários voltando repetidamente a certos serviços, plataformas, aplicativos e sites e fidelizando as audiências. Assim, o modelo do gancho é também um exemplo paradigmático de uma intrínseca relação entre a lógica do capitalismo de vigilância e da economia da atenção (BENTES, 2019). Se os dados são a matéria-prima para extração de valor na economia digital (SRNICEK, 2017; ZUBOFF, 2019), é preciso reter a atenção dos usuários o máximo de tempo possível, uma vez que somente assim que é possível acumular imensos volumes de dados, bem como expor os usuários ao maior número possível de conteúdos direcionados.

Não é de hoje que as teorias comportamentais se associaram com o universo dos negócios em busca de tecnologias de engenharia humana (LEMOV, 2011). Essa relação vem se desenvolvendo pelo menos desde o início da década de 1920 quando a psicologia behaviorista passou a ser uma importante aliada às técnicas de publicidade da época. No século XX, acompanhamos alguns desdobramentos dessas relações, que envolvem a história das relações entre a psicologia, publicidade e as formas de gestão e comercialização da atenção, assim como o desenvolvimento de tecnologias de comunicação e informação. 

No entanto, a especificidade dos ambientes digitais traz condições inéditas às possibilidades de observar, mensurar, prever e controlar comportamentos. As arquiteturas digitais constituem um novo ambiente laboratorial (BRUNO, 2018) em que qualquer behaviorista sonharia trabalhar (ZUBOFF, 2019), uma vez que é possível  testar e experimentar diferentes estratégias de modificação comportamental através da manipulação fina de estímulos e condições do ambiente no qual os usuários agem e interagem. Claro que, assim como os laboratórios behavioristas, os laboratórios de plataforma (BRUNO; BENTES; FALTAY, 2019) trazem certos limites e possibilidades pelas próprias condições ambientais e, muitas vezes, suas promessas tecnocientíficas estão recheadas de discurso publicitário e um tom superestimado de suas capacidades. Contudo, as alianças entre a matriz comportamental e as tecnologias digitais vêm testando e aperfeiçoando diferentes estratégias para influenciar e modificar nossos comportamentos, explorando vulnerabilidades psicológicas e tendências comportamentais que nos fazem recuperar o receio apontado por Hannah Arendt ainda em meados no século XX:

o problema das modernas teorias do behaviorismo não é que estejam erradas, mas sim que possam vir a tornarem-se verdadeiras, que realmente constituam as melhores conceituações possíveis de certas tendências óbvias da sociedade moderna (ARENDT, 2010, p. 403).

 

Referências 

ALTER, Adam. Irresistible: the rise of addictive technology and the business of keeping us hooked. New York, NY: Penguin Press, 2017.

ARENDT, Hannah. A condição humana. Rio de Janeiro: Forense universitária, 2010.

ARIELY, Dan. Previsivelmente irracional: as forcas ocultas que formam as nossas decisões, Rio de Janeiro: Elsevier, 2008.

ÁVILA, Flávia; BIANCHI, Ana Maria. Guia de Economia Comportamental e Experimental. São Paulo: EconomiaComportamental.org, 2015. 

BENTES, Anna Carolina Franco. Quase um tique: economia da atenção, vigilância e espetáculo a partir do Instagram. 2018 Dissertação (Mestrado em Comunicação e Cultura) – Escola de Comunicação, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. 

______. A gestão algorítmica da atenção: A gestão algorítmica da atenção: enganchar, conhecer e persuadir. In: POLIDO, Fabrício B. P.; ANJOS, Lucas Costa dos; BRANDÃO, Luiza C. C. (org.). Políticas, internet e sociedade. Belo Horizonte: IRIS, 2019a.

BRUNO, Fernanda. A economia psíquica dos algoritmos: quando o laboratório é o mundo. Nexo. 2018. Disponível em: <https://www.nexojornal.com.br/ensaio/2018/A-economia-ps%C3%ADquica-dos-algoritmos-quando- o-laborat%C3%B3rio-%C3%A9-o-mundo>. Acessado em: 12 de agosto de 2018. 

BRUNO, Fernanda. Tecnopolítica, racionalidade algorítmica e mundo como laboratório: entrevista com Fernanda Bruno. Digilabour, 25 de outubro de 2019. Disponível em: < https://digilabour.com.br/2019/10/25/tecnopolitica-racionalidade-algoritmica-e-mundo-como-laboratorio-entrevista-com-fernanda-bruno/ > Acesso em: 27 de outubro de 2020. 

BRUNO, Fernanda; BENTES, Anna; FALTAY, Paulo. Economia Psíquica Dos Algoritmos e Laboratório de Plataforma: Mercado, Ciência e Modulação Do Comportamento. Revista Famecos, Porto Alegre, v.26, nº 3, set-dez, 2018. DOI: http://dx.doi.org/10.15448/1980-3729.2019.3.33095

CANÇADO, Carlos Renato Xavier; SOARES, Paulo Guerra; CIRINO, Sérgio Dias. O behaviorismo: uma proposta de estudo do comportamento. In: JACÓ-VILELA, Ana Maria; FERREIRA, Arthur Leal; PORTUGAL, Francisco Teixeira (org). História da Psicologia: rumos e percursos. Rio de Janeiro: Nau, 2013.

COMBS, Dalton; BROWN, Ramsay, A. Digital Behavioral Design. Boundless mind, 2018. Disponível: < http://s3.amazonaws.com/arena-attachments/2150295/ecc52e80b8852ed927eba5a66ec3b44e.pdf?1525796490> Acesso em: 05 de novembro de 2019. 

EYAL, Nir. Hooked: como construir produtos e serviços formadores de hábitos. Tradução Edson Furmankiewicz. 1ª Edição. Editora AlfaCon: Cascavel, PR, 2020. 

FOGG, B.J. Persuasive Technology Using Computers to Change What We Think and Do. São Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 2003. 

Fogg, B.J. “B.J. Fogg: Difference Between Revisions.”, 2017. Wikipedia. <https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=B._J._Fogg&diff=781756129&oldid =777482130> Acesso em 25 de setembro de 2020.

KAHNEMAN, Daniel. Rápido e devagar: duas formas de pensar. Rio de Janeiro: Objetiva, 2012. 

KNOX, Jeremy; WILLIAMSON, Ben; BAYNE, Sian. Machine behaviourism: future visions of ‘learnification’ and ‘datafication’ across humans and digital technologies. Learning, Media and Technology, 2019. DOI: 10.1080/17439884.2019.1623251

LEMOV, Rebecca. World as a laboratory: experiments with mice, mazes, and men. New York: Hill and Wang eBook Edition, 2011. 

LOPES, Carlos Eduardo. O behaviorismo radical. In: FERREIRA, Arthur Leal (org). A pluralidade do campo psicológico: principais abordagens e objetos de estudo. Rio de janeiro: Editora UFRJ, 2010. 

NADLER, Anthony; MCGUIGAN, Lee. An impulse to exploit: the behavioral turn in data-drive marketing. Critical Studies in Media Communication, October, 2017.

PICKREN, Wade E.; RUTHERFORD, Alexandra. A History of Modern Psychology In Context. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2010. 

ROSE, Nikolas; ABI-RACHED, Joelle. Neuro: the new brain sciences and the management of the mind. Princeton University Press: New Jersey, 2013. 

SEAVER, Nick.Captivating algorithms: recommender systems as traps. Journal of Material Culture, August, 2018. 

SRNICEK, Nick. Platform Capitalism. Malden: Polity Press, 2017.

STANFORD PERSUASIVE TECH LAB. Welcome to the lab. Página inicial. 2019. Disponível em: http://captology.stanford.edu/. Acesso em: 15 dezembro de 2017.

STADDON, John. The New Behaviorism. New York: Psychology Press, 2014. 

STARK, Luke. Algorithmic psychometrics and the scalable subject. Social Studies of Science, Vol. 48(2), p. 204-231, 2018. 

THALER, Richard H. Misbehaving: a construção da economia comportamental. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2019.

THALER, Richard H. SUNSTEIN, Cass R. Nudge: como tomar melhores decisões sobre saúde, dinheiro e felicidade. Rio de Janeiro: Objetiva, 2019. 

WENDEL, Stephen. Design for behavior change. O’Reilly Media, Inc.: Sebastopol, 2013. 

WU, Tim. The attention merchants: the epic scramble to get inside our heads. New York: Knopf, 2016.

YEUNG, Karen. ‘Hypernudge’: Big Data as a mode of regulation by design. Information, Communication & Society, 20:1, 118-136, 2017. DOI: 10.1080/1369118X.2016.1186713

ZUBOFF, Shoshana. Big Other: Surveillance Capitalism and the Prospects of an Information Civilization. Journal of Information Technology, n. 30, pp.75–89, 2015. 

______. Google as a Fortune Teller: The Secrets of Surveillance Capitalism. Frankfurter Allgemeine Zeitung. 5 de março de 2016. Disponível em: http://www.faz.net/aktuell/feuilleton/debatten/the-digital- debate/shoshana-zuboff-secrets-of-surveillance-capitalism-14103616.html?printPagedArticle=true. Acesso em: 04 de abril de 2018. 

_____. The Age of Surveillance Capitalism: The fight for a human at the new frontier of power. NY: Public Affairs, 2019a.