Abordagem de Algoritmo Para a Resolução de Problemas na Psicologia

Veja aqui tudo o que você precisa saber sobre essa abordagem de resolução de problemas e descubra como ela pode te ajudar a superar suas adversidades

23.07.2023 | João Vitor Santos

Ao resolver um problema, escolher a abordagem certa geralmente é a chave para chegar à melhor solução. Em psicologia, uma dessas abordagens de resolução de problemas é conhecida como algoritmo. Embora muitas vezes pensado puramente como um termo matemático, o mesmo tipo de processo pode ser seguido em psicologia para encontrar a resposta correta ao resolver um problema ou tomar uma decisão.

Um algoritmo é um conjunto definido de procedimentos passo a passo que fornece a resposta correta para um problema específico. Seguindo as instruções corretamente, você certamente chegará à resposta certa.

Um algoritmo geralmente é expresso na forma de um gráfico, onde um quadrado representa cada etapa. As setas se ramificam de cada etapa para apontar possíveis direções que você pode seguir para resolver o problema. Em alguns casos, você deve seguir um determinado conjunto de etapas para resolver o problema. Em outros casos, você pode seguir caminhos diferentes que levarão à mesma solução.

Este artigo discute como os algoritmos são usados como uma abordagem para a solução de problemas. Ele também aborda como os psicólogos comparam essa abordagem com outras formas de resolver problemas.

Exemplos de Algoritmos

Existem muitos exemplos diferentes de como os algoritmos podem ser usados na vida diária. Alguns comuns incluem:

• Uma receita para cozinhar um determinado prato;
• O método que um mecanismo de pesquisa usa para encontrar informações na Internet;
• Instruções de como montar uma bicicleta;
• Instruções para resolver um cubo mágico;
• Um processo para determinar que tipo de tratamento é mais apropriado para certos tipos de condições de saúde mental;

Razões para usar algoritmos em psicologia

A vantagem de usar um algoritmo para resolver um problema ou tomar uma decisão é que sempre produz a melhor resposta possível. Existem situações em que usar um algoritmo pode ser a melhor abordagem:

• Quando a precisão é crucial: Isso é útil em situações em que a precisão é crítica ou em que problemas semelhantes precisam ser resolvidos com frequência. Em muitos casos, programas de computador podem ser projetados para acelerar esse processo. Os dados precisam então ser colocados no sistema para que o algoritmo possa ser executado para chegar à solução correta;
• Quando cada decisão precisa seguir o mesmo processo: Essas abordagens passo a passo podem ser úteis em situações em que cada decisão deve ser tomada seguindo o mesmo processo. Como o processo segue um procedimento prescrito, você pode ter certeza de que chegará à resposta correta todas as vezes.

Potenciais Armadilhas ao Usar Algoritmos

A desvantagem de usar um algoritmo para resolver o problema é que esse processo tende a ser muito demorado. Portanto, se você enfrentar uma situação em que uma decisão precisa ser tomada muito rapidamente, talvez seja melhor usar uma estratégia diferente de solução de problemas.

Por exemplo, um médico de pronto-socorro tomando uma decisão sobre como tratar um paciente pode usar uma abordagem de algoritmo. No entanto, isso seria muito demorado e o tratamento precisa ser implementado rapidamente. Nesse caso, o médico confiaria em seus conhecimentos e experiências anteriores para escolher rapidamente o que considera a abordagem de tratamento correta.

Recapitulando

Os algoritmos podem ser uma ótima opção de solução de problemas quando a resposta precisa ser 100% precisa ou quando cada decisão precisa seguir o mesmo processo. Uma abordagem diferente pode ser necessária se a velocidade for a principal preocupação.

Algoritmos vs. Heurística

Na psicologia, os algoritmos são frequentemente contrastados com a heurística. Ambos podem ser úteis na resolução de problemas, mas é importante entender as diferenças entre eles.

O que é uma heurística?

Uma heurística é um atalho mental que permite que as pessoas façam julgamentos rapidamente e resolvam problemas.

Esses atalhos mentais são normalmente informados por nossas experiências passadas e nos permitem agir rapidamente. No entanto, as heurísticas são mais uma regra prática; eles nem sempre garantem uma solução correta.

Então, como você determina quando usar uma heurística e quando usar um algoritmo? Ao resolver problemas, decidir qual método usar depende da necessidade de precisão ou velocidade.

Quando usar um algoritmo

Se for necessária precisão total, é melhor usar um algoritmo. Ao usar um algoritmo, a precisão é aumentada e os possíveis erros são minimizados.

Se você estiver trabalhando em uma situação em que precisa absolutamente da resposta correta ou da melhor resposta possível, sua melhor aposta é usar um algoritmo. Quando você está resolvendo problemas para sua lição de matemática, não quer arriscar sua nota em um palpite.

Seguindo um algoritmo, você pode garantir que chegará à resposta correta para cada problema.

Quando usar uma heurística

Por outro lado, se o tempo for um problema, talvez seja melhor usar uma heurística. Erros podem ocorrer, mas essa abordagem permite decisões rápidas quando o tempo é essencial.

As heurísticas são mais comumente usadas em situações cotidianas, como descobrir a melhor rota para ir do ponto A ao ponto B.

Embora você possa usar um algoritmo para mapear todas as rotas possíveis e determinar qual seria a mais rápida, isso seria um processo muito demorado. Em vez disso, sua melhor opção seria usar uma rota que você sabe que funcionou bem no passado.

Uma última dica

Os psicólogos que estudam a solução de problemas descreveram dois processos principais que as pessoas utilizam para chegar a conclusões: algoritmos e heurísticas. Saber qual abordagem usar é importante porque esses dois métodos podem variar em termos de velocidade e precisão.

Embora cada situação seja única, convém usar um algoritmo quando a precisão for a principal preocupação. Mas se o tempo é essencial, um algoritmo provavelmente não é a melhor escolha.