Em seu artigo de 1927, “A law of comparative judgment” (Uma lei de julgamento comparativo), o psicólogo americano L. L. Thurstone propôs que, quando as pessoas selecionam uma opção entre múltiplas alternativas, elas estão escolhendo aquela que tem o maior valor para elas, mesmo que não possam atribuir um número específico a essa escolha.
Thurstone foi pioneiro da “psicometria” — um campo construído sobre a premissa de que processos mentais, que não podemos ver, podem, no entanto, ser medidos e quantificados. Seu artigo de 1927 lançou as bases para o que hoje são chamados de modelos de utilidade aleatória, que fornecem uma estrutura matemática para descrever as preferências humanas — informações que podem ser utilizadas, por sua vez, para fazer previsões sobre várias situações hipotéticas.
Modelos de utilidade aleatória (RUMs) são assim chamados porque avaliam a “utilidade”, ou benefício, que pode ser obtida de uma determinada escolha — como decidir qual livro ler primeiro entre a pilha de romances que você trouxe da biblioteca. “Esses modelos são inerentemente aleatórios”, explica Gabriele Farina, professor assistente no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) do MIT e pesquisador principal no Laboratório de Sistemas de Informação e Decisão (LIDS), “porque as pessoas são diferentes. Cada um tem suas próprias preferências, e até mesmo essas preferências podem variar de tempos em tempos.” Por exemplo, alguém que normalmente escolhe café em vez de chá pela manhã, e prefere chá depois do jantar, pode, ocasionalmente, misturar essa ordem completamente.
Os RUMs, sem dúvida, são frequentemente usados no governo e na indústria em situações de consequências muito maiores do que a seleção de uma bebida quente (ou gelada). Os modelos rotineiramente facilitam previsões sobre o que as pessoas decidirão fazer em cenários contrafactuais (“e se”) como: Como elas chegarão ao trabalho ou à escola se uma grande
Fonte: MIT News - AI
Publicado em 2026-06-11