SOCIAL FINANCE E A TRANSMISSÃO SOCIAL DE HEURÍSTICAS E VIESES

INTRODUÇÃO: A área de Social Finance, popularizada por Hirshleifer (2020), explora como relações sociais influenciam decisões econômicas. Com avanços tecnológicos, estudos utilizam ferramentas para mapear redes sociais e armazenar grandes dados. Este estudo busca criar o Conectômetro, uma ferramenta que mede interações sociais com base em mensagens trocadas, aplicável a um ambiente simulado de investimento. O Conectômetro analisará o volume e padrão de comunicação, identificando a intensidade e natureza das relações sociais e sua influência nas decisões financeiras. Um experimento será realizado para testar a ferramenta, medindo interações e desempenho de investimentos dos participantes. OBJETIVOS: O objetivo deste estudo é desenvolver uma ferramenta capaz de medir o nível de interação entre integrantes de um processo experimental de compra e venda de ativos em um ambiente simulado. MATERIAIS E MÉTODO: Este estudo interdisciplinar sobre conexões em redes sociais utiliza a Teoria dos Grafos para mapear interações em sistemas complexos. Focado na Social Finance, o estudo desenvolve o Conectômetro, uma ferramenta que mede a conectividade social com base em mensagens trocadas. O experimento simula um ambiente financeiro onde participantes tomam decisões de investimento e se comunicam via chat, gerando dados para análise. A ferramenta considera frequência, privacidade, constância e diversidade das interações para calcular a conectividade social. Os dados coletados por um software de simulação são processados para avaliar a influência das interações sociais nas decisões financeiras dos participantes. RESULTADOS: Um experimento piloto testou a ferramenta Conectômetro, selecionando seis participantes que usaram o software Bem nos Investimentos. Em seis rodadas de sete minutos, os participantes enviaram mensagens entre si. Inicialmente, foram instruídos a enviar pelo menos uma mensagem privada. Após o experimento, os dados das mensagens foram coletados e organizados em uma matriz de adjacência. As informações foram processadas para calcular a conectividade social. Resultados mostraram que os participantes com maior conectividade receberam mais mensagens e tiveram interações mais consistentes. Um grafo gerado em Python ilustrou a correlação entre variáveis e conectividade individual. CONSIDERAÇÕES FINAIS: O objetivo principal foi desenvolver e testar uma ferramenta para calcular a conectividade social em simulações, o que foi alcançado com sucesso. A análise mostrou sua eficácia, mas recomenda-se testar em maior escala e diferentes contextos, além de explorar novas métricas para aprimorar a compreensão das interações sociais.

PALAVRAS-CHAVE: 1. Ciência Social; 2. Conectividade; 3. Teoria dos Grafos.