Segundo Robert J. Shiller, em Narrative Economics, a Economia da Narrativa, quando foi praticada por estudiosos, teve uma má reputação. Em parte, pode ser devido ao fato de a relação entre narrativas e resultados econômicos ser provavelmente complexa e variável no tempo.
O impacto das narrativas sobre a economia é regularmente mencionado nos círculos jornalísticos, mas sem as exigências do rigor acadêmico. O impacto dos relatos jornalísticos das narrativas pode ter sido associado a previsões agressivas não comprovadas ou, muitas vezes, erradas. Mas o advento do big data e de melhores algoritmos de busca semântica pode trazer mais credibilidade ao campo.
A pesquisa em Narrativa Econômica já está a caminho de encontrar melhores métodos quantitativos para entender o impacto das narrativas na economia. A pesquisa textual é uma área pequena, mas em expansão na pesquisa econômica.
Uma busca no banco de dados de documentos de trabalho da NBER encontra menos de cem artigos com as palavras “análise textual”. A análise textual tem sido usada por economistas, por exemplo, para documentar:
- mudanças na afiliação partidária (Kuziemko e Washington, 2015);
- polarização política (Gentzkow et al. 2016); e
- notícias e movimentos especulativos de preços (Roll 1988; Boudoukh et al. 2013).
Mas muito mais poderia ser feito. A análise histórica poderia ser levada adiante em bancos de dados de diários pessoais, sermões, cartas pessoais, anotações de pacientes psiquiatras e mídias sociais.
Deveria haver esforços mais sérios na coleta de dados de séries temporais sobre narrativas, indo além da coleção passiva de palavras de outros, em direção a experimentos ativos capazes de revelarem significado econômico e psicológico.
Desde 1989, Shiller vem coletando alguns desses dados, em questionários sobre preços de ações e preços internos, com perguntas abertas a convidarem o entrevistado a escrever uma frase ou duas. As perguntas são projetadas para estimular o entrevistado a pensar sobre o que está o motivando, para suas respostas poderem ser analisadas na posteridade.
No entanto, Shiller defende a necessidade de haver recursos dedicados à coleta de dados sobre narrativas e reações públicas e entendimentos de narrativas em uma escala séria. Isso poderia ser feito com grupos de foco e mídias sociais.
Mas esta pesquisa ainda hoje precisa de melhorias no rastreamento e quantificação de narrativas. Os pesquisadores têm dificuldade em lidar com um conjunto de narrativas com gradações conflitantes e a superposição delas. Mesmo o modelo epidêmico mais simples mostra nenhuma narrativa atingir a todos, daí é necessário saber:
- a quem uma narrativa particular alcança e
- a quem ela não é amplamente aleatória.
Os significados das palavras dependem do contexto e mudam ao longo do tempo. O significado real de uma história explica seu potencial viral. Isso também pode mudar com o tempo e é difícil de acompanhar em longo prazo.
Existem sérios problemas de inferência de causalidade, distinguindo entre:
- narrativas associadas ao comportamento econômico, apenas porque estão relatando o comportamento, e
- narrativas criadoras de mudanças no comportamento econômico.
Essas questões não são insuperáveis.
Os pesquisadores têm de lidar com questões perturbadoras dos teóricos literários. Aqueles teóricos, como mencionado acima, tentam listar as histórias básicas em toda a literatura. Eles têm de destilar:
- o que define essas histórias,
- o que as torna contagiosas.
Há tantas histórias contagiosas em qualquer época da história a ponto de ser difícil classificá-las. Os teóricos correm o risco de se concentrar em detalhes das histórias vistos como comuns apenas porque os eventos são realmente familiares na vida cotidiana. Eles também enfrentam a dificuldade de contabilizar as mudanças no tempo na lista de histórias.
Pesquisa em informação semântica (o significado das palavras por oposição à sua forma) e semiótica (estudo dos fenômenos culturais considerados como sistemas de significação, tenham ou não a natureza de sistemas de comunicação, incluindo, assim, práticas sociais e comportamentos) está avançando.
Por exemplo, a tradução automática já é um pouco capaz de escolher qual significado da palavra é desejado, olhando para o contexto, em outras palavras adjacentes.
A pesquisa semântica deu um grande salto em 2010, quando a Apple introduziu sua função Siri. Ela permite os usuários façam verbalmente (em inglês) uma pergunta como “Qual é o rio mais longo da África do Sul?” e receba uma resposta verbal direta. A busca semântica está agora se consolidando em todo o mundo.
A busca semântica pode, no entanto, levar muito tempo para alcançar as habilidades da mente humana capacitada para entender as narrativas. Enquanto isso, os pesquisadores ainda podem ser quantitativos no estudo de narrativas se usarem múltiplos assistentes de pesquisa com instruções explícitas para ler narrativas e classificá-las e quantificá-las para sua força motriz emocional essencial.
Avanços na Psicologia, Neurociência e Inteligência Artificial podem ser usados para melhorar nosso senso de estrutura na economia narrativa. E a Economia Comportamental (ou Psicologia Econômica) agradece…
À medida que os métodos de pesquisa avançam, e à medida que mais dados de mídia social se acumulam, a análise textual será um campo mais forte em Economia nos próximos anos.
Isso pode nos permitir ir além dos modelos de feedback do estilo da década de 1930. Os economistas irão além das “múltiplas rodadas de gastos, e se aproximarão de todos os tipos de feedback realmente impulsionadores dos eventos econômicos.
Isso nos ajudará a entender melhor os tipos de manipulações e enganos deliberados pelos quais temos sofrido em favor de O Mercado. Então, poderemos formular algumas políticas econômicas positivas capazes de levarem em conta o pano de fundo das narrativas, contemplando a trilogia O Mercado, O Estado e A Comunidade.
Oportunidades para Pesquisadores em Economia da Narrativa publicado primeiro em https://fernandonogueiracosta.wordpress.com
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