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Do Intrincado ao Adaptável: desafios e perspectivas na análise da complexidade comportamental

Neste artigo, abordamos a complexidade dos sistemas humanos sob a perspectiva da Teoria da Complexidade de Edgar Morin. O objetivo principal é analisar a inter-relação entre complexidade, emoções e previsibilidade do comportamento. Destacamos a importância da abordagem integral e transdisciplinar proposta por Morin para a compreensão de sistemas adaptativos. Exploramos o papel recursivo das emoções sobre si e sobre outros processos intrapsicológicos, o que introduz limitações para a previsibilidade das ações humanas. Destacamos a relevância da comunicação não-verbal no estudo da expressão emocional, vinculando o funcionamento do Sistema Nervoso Autônomo aos indicadores não verbais das decisões humanas. Ressaltamos os desafios para a análise e previsão do comportamento humano em cenários complexos, enfatizando a dificuldade de estabelecer relações causais objetivas devido à multifinalidade, à equifinalidade e à interconexão de relações. A partir dos princípios da Teoria da Complexidade e da Teoria Geral dos Sistemas sugerimos que os sistemas comportamentais têm a capacidade de se ajustar, reconfigurar e evoluir diante de tensões, tornando a previsão de comportamentos futuros uma tarefa formidável, em cenários complexos. A incerteza é reconhecida como parte integrante da previsibilidade do comportamento humano, desafiando abordagens determinísticas e incentivando a busca por métodos mais integrais e adaptáveis. Concluímos que, apesar dos avanços, questões importantes permanecem em aberto, como a variabilidade individual das respostas emocionais, a influência de variáveis culturais e a exploração das dinâmicas temporais das emoções. A compreensão desses elementos contribui para uma análise mais aprimorada dos padrões comportamentais, destacando a importância de estratégias que reconheçam a complexidade inerente ao comportamento humano.
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Do Intrincado ao Adaptável: desafios e perspectivas na análise da complexidade comportamental

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.68024020412

  • Palavras-chave: Complexidade comportamental; Teoria da Complexidade; Sistemas Adaptativos

  • Keywords: Behavioral Complexity; Complexity Theory; Adaptive Systems

  • Abstract: In this article, we address the complexity of human systems from the perspective of Edgar Morin's Complexity Theory. Our main goal is to analyze the interplay between complexity, emotions, and behavior predictability. We emphasize the significance of Morin's proposed holistic and transdisciplinary approach for understanding adaptive systems. We explore the recursive role of emotions on themselves and on other intrapsychological processes, introducing limitations to human actions' predictability. We highlight the importance of non-verbal communication in studying emotional expression, linking the autonomic nervous system's functioning to non-verbal indicators of human decisions. We point out the challenges in analyzing and predicting human behavior in complex scenarios, underlining the difficulty of establishing objective causal relationships due to multifinality, equifinality, and the interconnectedness of relationships. Based on the principles of Complexity Theory and General Systems Theory, we suggest that behavioral systems can adjust, reconfigure, and evolve in response to tensions, making the prediction of future behaviors a formidable task in complex scenarios. Uncertainty becomes an integral part of human behavior predictability, challenging deterministic approaches and encouraging the search for more holistic and adaptable methods. We conclude that, despite advancements, significant questions remain open, such as the individual variability of emotional responses, the influence of cultural variables, and the exploration of emotional dynamics over time. Understanding these elements contributes to a more refined analysis of behavioral patterns, highlighting the importance of strategies that recognize the inherent complexity of human behavior.

  • Sergio Fernandes Senna Pires
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