Impostos, Mentiras e Computador

Quando o ser humano interage com a máquina, de que forma seu comportamento se altera? Já sabemos que quando um elogio de um computador possui o mesmo efeito para o usuário, mesmo ele sabendo que é uma máquina que o está bajulando. Sabemos que a bajulação também funciona na contabilidade. 

No mundo em que muitas tarefas são executadas por softwares, saber se o comportamento das pessoas muda com este tipo de comunicação é importante. O preenchimento de uma declaração de imposto de renda, quando feita através de um programa computacional, traz o mesmo resultado, em relação ao imposto se for feito por um ser humano? Como a questão tributária é um campo fértil para a mentira, será que o contribuinte mente mais quando é uma máquina que faz seu imposto ou quando é um ser humano?

Esta última questão foi objeto de uma pesquisa, recentemente publicada em um jornal de ética. Eis o abstract (via aqui):

Individuals are increasingly switching from hiring tax professionals to prepare their tax returns to self-filing with tax software, yet there is little research about how interacting with tax software influences compliance decisions. Using an experiment, we examine the effect of preparation method, tax software versus tax professional, on willingness to lie. Results from a structural equation model based on data collected from 211 actual taxpayers confirm the hypotheses and show individuals are more willing to lie to tax software than a human tax professional. Our results also suggest this effect is jointly mediated by perceptions of social presence and the perceived detectability of the lie. Beyond the practical implications for tax enforcement, our findings broadly contribute to accounting and other literatures by examining the theoretical mechanisms that explain why individuals interact differently with computers versus humans. We also extend prior research on interactions between humans and computers by examining economically motivated lies.

Are Individuals More Willing to Lie to a Computer or a Human? Evidence from a Tax Compliance Setting - Ethan LaMothe & Donna Bobek - Journal of Business Ethics, November 2020, Pages 157-180

Experimentos sociais ou propaganda? - 2

Algumas propagandas parecem mais um experimento social. Este é o caso da Dove Real Beauty Sketches. Um desenhista da polícia faz um desenho de uma mulher (as cegas), segundo a descrição dela. Depois, uma pessoa fazia a descrição desta mesma mulher e era feito um novo desenho. A diferença dos dois desenhos era sempre desfavorável àquele que foi obtido pela descrição da própria mulher. As mulheres tinham um tendência a exagerar nas suas falhas.

   

Este vídeo já teve mais de 69 milhões de visualizações no Youtube e versões em diversas línguas, inclusive portuguesa. Origem: 2013.

Rir é o melhor remédio

 

Divulgação Financeira na Era da Inteligência Artificial

In How to Talk When a Machine Is Listening: Corporate Disclosure in the Age of AI the authors explore some of the implications of this trend. Rather than focusing on how investors and researchers apply machine learning to extract information, this study examines how companies adjust their language and reporting in order to achieve maximum impact with algorithms that are processing corporate disclosures.

To gauge the extent of a company’s expected machine readership, the researchers use a proxy: the number of machine downloads of the company’s filings from the US Securities and Exchange Commission’s electronic retrieval system. Mechanical downloads of corporate 10-K and 10-Q filings have increased exponentially, from 360,861 in 2003 to around 165 million in 2016. Machine downloads have become the dominant mode during this time — increasing from 39 percent of all downloads in 2003 to 78 percent in 2016.

The researchers find that companies expecting higher levels of machine readership prepare their disclosures in ways that are more readable by this audience. “Machine readability” is measured in terms of how easily the information can be processed and parsed, with a one standard deviation increase in expected machine downloads corresponding to a 0.24 standard deviation increase in machine readability. For example, a table in a disclosure document might receive a low readability score because its formatting makes it difficult for a machine to recognize it as a table. A table in a disclosure document would receive a high readability score if it made effective use of tagging so that a machine could easily identify and analyze the content.

Companies also go beyond machine readability and manage the sentiment and tone of their disclosures to induce algorithmic readers to draw favorable conclusions about the content. For example, companies avoid words that are listed as negative in the directions given to algorithms.

[...]

Both results demonstrate that company managers specifically consider machine readers, as well as humans, when preparing disclosures.

Machines have become an important part of the audience not just for written documents but also for earnings calls and other conversations with investors. Managers who know that their disclosure documents are being parsed by machines may also recognize that voice analyzers may be used to identify vocal patterns and emotions in their commentary. Using machine learning software trained on a sample of conference call audio from 2010 to 2016, the researchers show that the vocal tones of managers at companies with higher expected machine readership are measurably more positive and excited.

How to Talk When a Machine is Listening: Corporate Disclosure in the Age of AISean Cao, Wei Jiang, Baozhong Yang, and Alan L. ZhangNBER Working Paper No. 27950October 2020 

Faleceu Sarbanes

Paul Sarbanes, ex-senador por Maryland, faleceu, aos 87 anos. O legislador ficou conhecido por ter conduzido, juntamente com Oxley, uma norma para impedir que escândalos contábeis, com o da Enron, se tornasse padrão no mercado dos Estados Unidos.

Pandemia aumentou o preço dos cães

 

O preço de compra de cães de raça aumentou durante a pandemia. A figura acima mostra a relação no terceiro trimestre de 2020 em relação ao terceiro trimestre de 2019. Um Terrier aumentou 170%, o mesmo percentual da moeda Bitcoin. Isto também fez aumentar a receita de veterinários e de empresas de rações. Afinal um gato custa (dados da Inglaterra) entre 7.500 libras e 10 mil libras. Um cão tem um custo de 17 mil libras. 

Os benefícios devem ser destacados:

Uma pesquisa recente com 6.000 proprietários de animais de estimação no Reino Unido pela Universidade de York e pela Universidade de Lincoln descobriu que todos os animais de estimação - sejam coelhos, roedores ou mesmo répteis - aliviaram a sensação de solidão durante o primeiro bloqueio pandêmico na primavera. Cavalos, cães e gatos pareciam fornecer o maior conforto, mas o vínculo emocional sentido com pássaros e cobaias não ficava muito atrás.

Rir é o melhor remédio

 

Quem apareceu primeiro? É o grande dilema