La heurística (del griego antiguo εὑρίσκω, heurískō , «encuentro, descubro») es el proceso mediante el cual los humanos utilizan atajos mentales para llegar a decisiones. Las heurísticas son estrategias simples que los humanos, los animales, [1] [2] [3] las organizaciones, [4] e incluso las máquinas [5] utilizan para formar juicios rápidamente , tomar decisiones y encontrar soluciones a problemas complejos. A menudo, esto implica centrarse en los aspectos más relevantes de un problema o situación para formular una solución. [6] [7] [8] [2] Si bien los procesos heurísticos se utilizan para encontrar las respuestas y soluciones que tienen más probabilidades de funcionar o ser correctas, no siempre son correctas o las más precisas. [9] Los juicios y decisiones basados en heurísticas son simplemente lo suficientemente buenos para satisfacer una necesidad apremiante en situaciones de incertidumbre, donde la información es incompleta. [10] En ese sentido, pueden diferir de las respuestas dadas por la lógica y la probabilidad .
El economista y psicólogo cognitivo Herbert A. Simon introdujo el concepto de heurística en la década de 1950, sugiriendo que había limitaciones para la toma de decisiones racional. En la década de 1970, los psicólogos Amos Tversky y Daniel Kahneman aportaron al campo con su investigación sobre el sesgo cognitivo . Fue su trabajo el que introdujo modelos heurísticos específicos, un campo que no ha hecho más que expandirse desde entonces. Si bien algunos sostienen que la pura pereza está detrás del proceso heurístico, esto podría ser simplemente una explicación simplificada de por qué las personas no actúan de la manera que esperamos que lo hagan. [11] Otras teorías sostienen que puede ser más precisa que las decisiones basadas en todos los factores y consecuencias conocidos, como el efecto de menos es más . [12]
Herbert A. Simon formuló uno de los primeros modelos de heurística, conocido como satisfacing . Su programa de investigación más general planteó la cuestión de cómo los seres humanos toman decisiones cuando no se cumplen las condiciones de la teoría de la elección racional , es decir, cómo las personas deciden en condiciones de incertidumbre. [13] Simon también es conocido como el padre de la racionalidad limitada , que él entendía como el estudio de la correspondencia (o desajuste) entre las heurísticas y los entornos de decisión. Este programa se extendió más tarde al estudio de la racionalidad ecológica .
A principios de los años 70, los psicólogos Amos Tversky y Daniel Kahneman adoptaron un enfoque diferente, vinculando la heurística a los sesgos cognitivos. Su configuración experimental típica consistía en una regla de lógica o probabilidad, incorporada a una descripción verbal de un problema de juicio, y demostraban que el juicio intuitivo de las personas se desviaba de la regla. El "problema de Linda" que se muestra a continuación ofrece un ejemplo. La desviación se explica entonces mediante una heurística. Esta investigación, llamada el programa de heurísticas y sesgos, desafió la idea de que los seres humanos son actores racionales y ganó atención mundial por primera vez en 1974 con el artículo de Science "Juicio bajo incertidumbre: heurísticas y sesgos" [14] y, aunque las heurísticas propuestas originalmente se han perfeccionado con el tiempo, este programa de investigación ha cambiado el campo al plantear de forma permanente las preguntas de investigación. [15]
Las ideas originales de Herbert Simon fueron retomadas en la década de 1990 por Gerd Gigerenzer y otros. Según su perspectiva, el estudio de la heurística requiere modelos formales que permitan realizar predicciones de comportamiento ex ante . Su programa tiene tres aspectos: [16]
Entre otras cosas, este programa ha demostrado que la heurística puede conducir a decisiones rápidas, económicas y precisas en muchas situaciones del mundo real que se caracterizan por la incertidumbre. [17] [18]
Estos dos programas de investigación diferentes han dado lugar a dos tipos de modelos de heurística: los modelos formales y los informales. Los modelos formales describen el proceso de decisión en términos de un algoritmo, lo que permite pruebas matemáticas y simulaciones por ordenador. Por el contrario, los modelos informales son descripciones verbales.
Lista de modelos formales de heurística :
La heurística de satisfacción de Herbert Simon se puede utilizar para elegir una alternativa de un conjunto de alternativas en situaciones de incertidumbre. [19] En este caso, la incertidumbre significa que no se conoce ni se puede conocer el conjunto total de alternativas y sus consecuencias. Por ejemplo, los empresarios inmobiliarios profesionales se basan en la satisfacción para decidir en qué lugar invertir para desarrollar nuevas áreas comerciales: "Si creo que puedo obtener al menos x rentabilidad en y años, entonces elijo la opción". [20] En general, la satisfacción se define como:
Si no se encuentra alternativa, se puede adaptar el nivel de aspiración.
Se ha informado de resultados satisfactorios en muchos dominios, por ejemplo, como una heurística que utilizan los concesionarios de automóviles para fijar el precio de los BMW usados. [21]
A diferencia de la satisfaccion, la heurística de eliminación por aspectos de Amos Tversky se puede utilizar cuando todas las alternativas están disponibles simultáneamente. El decisor reduce gradualmente el número de alternativas eliminando las alternativas que no cumplen con el nivel de aspiración de un atributo (o aspecto) específico. [22] Durante una serie de selecciones, las personas tienden a experimentar incertidumbre y exhibir inconsistencia. La eliminación por aspectos podría utilizarse cuando se enfrentan a selecciones. En general, el proceso de eliminación por aspectos es el siguiente:
La eliminación por aspectos no especula que la elección de alternativas podría ayudar a los consumidores a maximizar la utilidad, por el contrario, sostiene que la selección es el resultado de un proceso probabilístico que elimina alternativas gradualmente. [22] Un ejemplo sencillo lo da Amos Tversky : cuando alguien quiere comprar un coche nuevo, el primer aspecto que tendrá en cuenta podría ser la transmisión automática, esto eliminará todas las alternativas que no contengan ese aspecto. Luego, cuando se eliminen todas las alternativas que no tengan esta característica, se dará otro aspecto como un límite de precio de $3000. El proceso de eliminación continúa ocurriendo hasta que se eliminen todas las alternativas. [22]
La eliminación por aspectos se utiliza bien en la etapa inicial del proceso de toma de decisiones de los inversores informales, ya que facilita una herramienta de toma de decisiones rápida: las alternativas se eliminarán cuando los inversores encuentren un defecto crítico en las oportunidades potenciales. [23] Otra investigación también demostró que la eliminación por aspectos se ha utilizado ampliamente en la elección de contratos de electricidad. [24] La lógica detrás de estos dos ejemplos es que la eliminación por aspectos ayuda a tomar decisiones cuando se enfrenta a una serie de opciones complicadas. Es posible que uno necesite tomar una decisión entre todas las alternativas mientras que solo tiene instalaciones computacionales intuitivas y tiempo limitados. Sin embargo, la eliminación por aspectos como modelo compensatorio podría ayudar a tomar decisiones tan complejas, ya que es más fácil de aplicar e implica cálculos no numéricos. [22]
La heurística de reconocimiento explota la capacidad psicológica básica de reconocimiento para hacer inferencias sobre cantidades desconocidas en el mundo. Para dos alternativas, la heurística es: [12]
Si se reconoce una de dos alternativas y la otra no, entonces se infiere que la alternativa reconocida tiene el valor más alto con respecto al criterio.
Por ejemplo, en el torneo de tenis de Wimbledon de 2003, Andy Roddick jugó contra Tommy Robredo. Si uno ha oído hablar de Roddick pero no de Robredo, la heurística de reconocimiento conduce a la predicción de que Roddick ganará. La heurística de reconocimiento explota la ignorancia parcial; si uno ha oído hablar de ambos jugadores o de ninguno, se necesita una estrategia diferente. Los estudios de Wimbledon de 2003 y 2005 han demostrado que la heurística de reconocimiento aplicada por jugadores amateurs semiignorantes predijo los resultados de todos los juegos individuales de caballeros tan bien y mejor que las clasificaciones de los expertos de Wimbledon (que habían oído hablar de todos los jugadores), así como las clasificaciones de la ATP. [25] [26] La heurística de reconocimiento es ecológicamente racional (es decir, predice bien) cuando la validez del reconocimiento está sustancialmente por encima del azar. En el presente caso, el reconocimiento de los nombres de los jugadores está altamente correlacionado con sus posibilidades de ganar. [27]
La heurística de tomar la mejor opción explota la capacidad psicológica básica de recuperar pistas de la memoria en el orden de su validez. Basándose en los valores de las pistas, infiere cuál de dos alternativas tiene un valor más alto en un criterio. [28] A diferencia de la heurística de reconocimiento, requiere que se reconozcan todas las alternativas y, por lo tanto, se puede aplicar cuando la heurística de reconocimiento no puede hacerlo. Para pistas binarias (donde 1 indica el valor de criterio más alto), la heurística se define como:
Regla de búsqueda: buscar las pistas en el orden de su validez v. Regla de detención: detener la búsqueda al encontrar la primera pista que discrimine entre las dos alternativas (es decir, los valores de una pista son 0 y 1). Regla de decisión: inferir que la alternativa con el valor de pista positivo (1) tiene el valor de criterio más alto.
La validez v i de una señal i se define como la proporción de decisiones correctas c i :
vi = ci / ti
donde ti es el número de casos en que los valores de las dos alternativas difieren en la señal i. La validez de cada señal se puede estimar a partir de muestras de observación.
La técnica Take-the-best tiene propiedades notables. En comparación con los modelos complejos de aprendizaje automático, se ha demostrado que a menudo puede predecir mejor que los modelos de regresión, [29] los árboles de clasificación y regresión, las redes neuronales y las máquinas de vectores de soporte . [Brighton & Gigerenzer, 2015]
De manera similar, los estudios psicológicos han demostrado que en situaciones en las que tomar lo mejor es ecológicamente racional, una gran proporción de personas tienden a confiar en ello. Esto incluye la toma de decisiones por parte de los funcionarios de aduanas de los aeropuertos, [30] los ladrones profesionales y los agentes de policía [31] y las poblaciones estudiantiles. [32] Las condiciones en las que tomar lo mejor es ecológicamente racional son en su mayoría conocidas. [33] Tomar lo mejor muestra que la visión previa de que ignorar parte de la información sería generalmente irracional es incorrecta. Menos puede ser más.
Un árbol rápido y frugal es una heurística que permite hacer clasificaciones, [34] como por ejemplo si es probable o no que un paciente con dolor torácico intenso sufra un ataque cardíaco, [35] o si es probable que un coche que se acerca a un puesto de control sea un terrorista o un civil. [36] Se le llama "rápido y frugal" porque, al igual que el método de "tomar lo mejor", permite tomar decisiones rápidas con solo unas pocas señales o atributos. Se le llama "árbol" porque se puede representar como un árbol de decisiones en el que se formula una secuencia de preguntas. Sin embargo, a diferencia de un árbol de decisiones completo, es un árbol incompleto, para ahorrar tiempo y reducir el peligro de sobreajuste.
La figura 1 muestra un árbol rápido y frugal utilizado para la detección del VIH (virus de inmunodeficiencia humana). Al igual que el método de selección de lo mejor, el árbol tiene una regla de búsqueda, una regla de detención y una regla de decisión:
Regla de búsqueda : buscar a través de pistas en un orden específico. Regla de detención : detener la búsqueda si se llega a una salida. Regla de decisión : clasificar a la persona según la salida (aquí: VIH o no VIH).
En el árbol del VIH, primero se realiza una prueba ELISA (ensayo inmunoabsorbente ligado a enzimas). Si el resultado es negativo, entonces el procedimiento de prueba se detiene y se informa al cliente de las buenas noticias, es decir, "no tiene VIH". Sin embargo, si el resultado es positivo, se realiza una segunda prueba ELISA, preferiblemente de un fabricante diferente. Si la segunda prueba ELISA es negativa, entonces el procedimiento se detiene y se informa al cliente de que "no tiene VIH". Sin embargo, si el resultado es positivo, se realiza una prueba final, el Western blot.
En general, para n señales binarias, un árbol rápido y frugal tiene exactamente n + 1 salidas: una para cada señal y dos para la señal final. Un árbol de decisión completo, en cambio, requiere 2 n salidas. El orden de las señales (pruebas) en un árbol rápido y frugal está determinado por la sensibilidad y especificidad de las señales, o por otras consideraciones como los costos de las pruebas. En el caso del árbol del VIH, la prueba ELISA ocupa el primer lugar porque produce menos errores que la prueba Western blot y también es menos costosa. La prueba Western blot, en cambio, produce menos falsas alarmas. En un árbol completo, en cambio, el orden no importa para la precisión de las clasificaciones.
Los árboles rápidos y frugales son modelos descriptivos o prescriptivos de toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. Por ejemplo, un análisis de decisiones judiciales informó que el mejor modelo de cómo los magistrados de Londres toman decisiones sobre fianzas es un árbol rápido y frugal. [37] El árbol del VIH es a la vez prescriptivo (a los médicos se les enseña el procedimiento) y un modelo descriptivo, es decir, la mayoría de los médicos realmente siguen el procedimiento.
El recuento es una heurística que considera que la opción más viable en un problema de toma de decisiones es la que supera a sus alternativas en la mayoría de las medidas y criterios identificables. [38]
A diferencia de la heurística de tomar lo mejor , que considera un valor ponderado al evaluar la importancia de un aspecto específico (señales) involucrado en una elección, una persona que cuenta simplemente considera todos los aspectos disponibles de una opción alternativa con el mismo peso y elige la opción con más aspectos a favor. [4]
En este sentido, el recuento se diferencia de la heurística de tomar lo mejor, ya que esta última discrimina naturalmente en función del valor aplicado a cada aspecto y, por lo tanto, puede conducir a resultados opuestos. [39]
Para representar esto, considere un escenario en el que se está realizando una predicción sobre si el Equipo A o el Equipo B pueden tener más éxito en la próxima temporada de baloncesto. El Equipo A es superior en 3/4 de los aspectos que contribuyen al éxito del equipo, pero el aspecto en el que el Equipo B es mejor que el Equipo A se pondera como objetivamente más importante que los otros para el éxito del equipo. La heurística de conteo consideraría que el Equipo A tiene más éxito debido a su desempeño superior en la mayoría de las medidas, sin embargo, la opción de tomar lo mejor consideraría el valor ponderado del único aspecto en el que el Equipo B es superior para determinar que el Equipo B sería el más exitoso.
En su investigación inicial, Tversky y Kahneman propusieron tres heurísticas: disponibilidad, representatividad y anclaje y ajuste. Trabajos posteriores han identificado muchas más. Las heurísticas que sustentan el juicio se denominan "heurísticas de juicio". Otro tipo, llamado "heurísticas de evaluación", se utiliza para juzgar la deseabilidad de las posibles opciones. [40]
Lista de modelos informales de heurística :
En psicología, la disponibilidad es la facilidad con la que una idea particular puede ser recordada. Cuando las personas estiman cuán probable o cuán frecuente es un evento sobre la base de su disponibilidad, están usando la heurística de disponibilidad. [57] Cuando un evento poco frecuente puede ser recordado fácil y vívidamente, esta heurística sobreestima su probabilidad. Por ejemplo, las personas sobreestiman su probabilidad de morir en un evento dramático como un tornado o terrorismo . Las muertes dramáticas y violentas suelen ser más publicitadas y, por lo tanto, tienen una mayor disponibilidad. [58] Por otro lado, los eventos comunes pero mundanos son difíciles de recordar, por lo que sus probabilidades tienden a ser subestimadas. Estos incluyen muertes por suicidios , accidentes cerebrovasculares y diabetes . Esta heurística es una de las razones por las que las personas se dejan influenciar más fácilmente por una sola historia vívida que por un gran cuerpo de evidencia estadística. [59] También puede desempeñar un papel en el atractivo de las loterías : para alguien que compra un billete, los ganadores jubilosos y bien publicitados están más disponibles que los millones de personas que no han ganado nada. [58]
Cuando las personas juzgan si más palabras en inglés comienzan con T o con K , la heurística de disponibilidad proporciona una forma rápida de responder a la pregunta. Las palabras que comienzan con T vienen más fácilmente a la mente, y así los sujetos dan una respuesta correcta sin contar un gran número de palabras. Sin embargo, esta heurística también puede producir errores. Cuando se les pregunta a las personas si hay más palabras en inglés con K en la primera posición o con K en la tercera posición, utilizan el mismo proceso. Es fácil pensar en palabras que comienzan con K , como canguro , cocina o guardado . Es más difícil pensar en palabras con K como la tercera letra, como lago o reconocer , aunque objetivamente son tres veces más comunes. Esto lleva a las personas a la conclusión incorrecta de que K es más común al comienzo de las palabras. [14] En otro experimento, los sujetos escucharon los nombres de muchas celebridades, aproximadamente el mismo número de hombres y mujeres. Luego se les preguntó a los sujetos si la lista de nombres incluía más hombres o más mujeres. Cuando los hombres de la lista eran más famosos, una gran mayoría de los sujetos pensó incorrectamente que había más de ellos, y viceversa en el caso de las mujeres. La interpretación que Tversky y Kahneman hacen de estos resultados es que los juicios de proporción se basan en la disponibilidad, que es mayor en el caso de los nombres de personas más conocidas. [57]
En un experimento que se llevó a cabo antes de las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 1976 , se pidió a algunos participantes que imaginaran que Gerald Ford ganaría, mientras que otros hicieron lo mismo para una victoria de Jimmy Carter . Cada grupo consideró posteriormente que el candidato que se le había asignado tenía significativamente más probabilidades de ganar. Los investigadores encontraron un efecto similar cuando los estudiantes imaginaron una buena o mala temporada para un equipo de fútbol universitario . [60] El efecto de la imaginación sobre la probabilidad subjetiva ha sido replicado por varios otros investigadores. [59]
La disponibilidad de un concepto puede verse afectada por la frecuencia y la fecha de aparición del mismo. En un estudio, se les dio a los sujetos oraciones parciales para que las completaran. Se seleccionaron las palabras para activar el concepto de hostilidad o de amabilidad: un proceso conocido como preparación . Luego tuvieron que interpretar la conducta de un hombre descrito en una historia corta y ambigua. Su interpretación estaba sesgada hacia la emoción con la que habían sido preparados: cuanto más preparación, mayor era el efecto. Un mayor intervalo entre la tarea inicial y el juicio disminuía el efecto. [61]
Tversky y Kahneman propusieron la heurística de disponibilidad como explicación de las correlaciones ilusorias en las que las personas juzgan erróneamente que dos eventos están asociados entre sí. Explicaron que las personas juzgan la correlación sobre la base de la facilidad de imaginar o recordar los dos eventos juntos. [14] [57]
La heurística de representatividad se observa cuando las personas utilizan categorías, por ejemplo, al decidir si una persona es o no un criminal. Una cosa individual tiene una alta representatividad para una categoría si es muy similar a un prototipo de esa categoría. Cuando las personas clasifican las cosas sobre la base de la representatividad, están utilizando la heurística de representatividad. "Representante" se entiende aquí en dos sentidos diferentes: el prototipo utilizado para la comparación es representativo de su categoría, y la representatividad es también una relación entre ese prototipo y la cosa que se está categorizando. [14] [62] Si bien es eficaz para algunos problemas, esta heurística implica prestar atención a las características particulares del individuo, ignorando cuán comunes son esas categorías en la población (llamadas tasas base ). Por lo tanto, las personas pueden sobreestimar la probabilidad de que algo tenga una propiedad muy rara, o subestimar la probabilidad de una propiedad muy común. Esto se llama la falacia de la tasa base . La representatividad explica esta y varias otras formas en las que los juicios humanos rompen las leyes de la probabilidad. [14]
La heurística de representatividad también es una explicación de cómo las personas juzgan la causa y el efecto: cuando hacen estos juicios sobre la base de la similitud, también se dice que están usando la heurística de representatividad. Esto puede conducir a un sesgo, al encontrar incorrectamente relaciones causales entre cosas que se parecen entre sí y pasarlas por alto cuando la causa y el efecto son muy diferentes. Algunos ejemplos de esto incluyen tanto la creencia de que "los eventos emocionalmente relevantes deberían tener causas emocionalmente relevantes", como el pensamiento asociativo mágico . [63] [64]
Un experimento de 1973 utilizó un perfil psicológico de Tom W., un estudiante de posgrado ficticio. [65] Un grupo de sujetos tuvo que calificar la similitud de Tom con un estudiante típico en cada una de nueve áreas académicas (incluyendo Derecho, Ingeniería y Bibliotecología). Otro grupo tuvo que calificar qué tan probable es que Tom se especialice en cada área. Si estas calificaciones de probabilidad están regidas por la probabilidad, entonces deberían parecerse a las tasas base , es decir, la proporción de estudiantes en cada una de las nueve áreas (que había sido estimada por separado por un tercer grupo). Si las personas basaran sus juicios en la probabilidad, dirían que es más probable que Tom estudie Humanidades que Bibliotecología, porque hay muchos más estudiantes de Humanidades y la información adicional en el perfil es vaga y poco confiable. En cambio, las calificaciones de probabilidad coincidieron con las calificaciones de similitud casi a la perfección, tanto en este estudio como en uno similar donde los sujetos juzgaron la probabilidad de que una mujer ficticia tomara carreras diferentes. Esto sugiere que en lugar de estimar la probabilidad utilizando las tasas base, los sujetos habían sustituido el atributo más accesible de similitud. [65]
Cuando las personas confían en la representatividad, pueden caer en un error que rompe una ley fundamental de probabilidad . [62] Tversky y Kahneman dieron a los sujetos una breve descripción del personaje de una mujer llamada Linda, describiéndola como "31 años, soltera, franca y muy brillante. Se especializó en filosofía. Como estudiante, estaba profundamente preocupada por los problemas de discriminación y justicia social, y también participó en manifestaciones antinucleares". Las personas que leyeron esta descripción luego clasificaron la probabilidad de diferentes afirmaciones sobre Linda. Entre otras, estas incluían "Linda es cajera de banco" y "Linda es cajera de banco y es activa en el movimiento feminista". Las personas mostraron una fuerte tendencia a calificar la última afirmación, más específica, como más probable, aunque una conjunción de la forma "Linda es tanto X como Y " nunca puede ser más probable que la afirmación más general "Linda es X ". La explicación en términos heurísticos es que el juicio fue distorsionado porque, para los lectores, el retrato del personaje era representativo del tipo de persona que podría ser una feminista activa pero no de alguien que trabaja en un banco. Un ejercicio similar se refería a Bill, descrito como "inteligente pero poco imaginativo". Una gran mayoría de personas que leyeron este retrato del personaje calificaron como más probable "Bill es un contable que toca jazz como pasatiempo" que "Bill toca jazz como pasatiempo". [66]
Sin éxito, Tversky y Kahneman utilizaron lo que describieron como "una serie de manipulaciones cada vez más desesperadas" para lograr que sus sujetos reconocieran el error lógico. En una variación, los sujetos tenían que elegir entre una explicación lógica de por qué "Linda es cajera de banco" es más probable, y un argumento deliberadamente ilógico que decía que "Linda es una cajera de banco feminista" es más probable "porque se parece más a una feminista activa que a una cajera de banco". El sesenta y cinco por ciento de los sujetos encontró el argumento ilógico más convincente. [66] [67] Otros investigadores también llevaron a cabo variaciones de este estudio, explorando la posibilidad de que las personas hubieran entendido mal la pregunta. No eliminaron el error. [68] [69] Se ha demostrado que las personas con puntuaciones altas en la CRT tienen significativamente menos probabilidades de estar sujetas a la falacia de la conjunción. [70] El error desaparece cuando la pregunta se plantea en términos de frecuencias. Todos en estas versiones del estudio reconocieron que de 100 personas que encajan en una descripción general, la declaración de conjunción ("Ella es X e Y ") no puede aplicarse a más personas que la declaración general ("Ella es X "). [71]
Tversky y Kahneman pidieron a los sujetos que consideraran un problema sobre variación aleatoria. Imaginando, para simplificar, que exactamente la mitad de los bebés nacidos en un hospital son varones, la proporción no será exactamente la mitad en cada período de tiempo. Algunos días nacerán más niñas y otros, más niños. La pregunta era: ¿la probabilidad de desviarse de exactamente la mitad depende de si hay muchos o pocos nacimientos por día? Es una consecuencia bien establecida de la teoría del muestreo que las proporciones variarán mucho más de un día a otro cuando el número típico de nacimientos por día es pequeño. Sin embargo, las respuestas de las personas al problema no reflejan este hecho. Por lo general, responden que el número de nacimientos en el hospital no hace ninguna diferencia en la probabilidad de que haya más del 60% de bebés varones en un día. La explicación en términos de la heurística es que las personas solo consideran cuán representativa es la cifra del 60% del promedio dado previamente del 50%. [14] [72]
Richard E. Nisbett y sus colegas sugieren que la representatividad explica el efecto de dilución , en el que la información irrelevante debilita el efecto de un estereotipo . A los sujetos de un estudio se les preguntó si era más probable que "Paul" o "Susan" fueran asertivos, sin más información que sus nombres de pila. Calificaron a Paul como más asertivo, aparentemente basando su juicio en un estereotipo de género. Otro grupo, al que se les dijo que las madres de Paul y Susan viajan cada una al trabajo en un banco, no mostró este efecto de estereotipo; calificaron a Paul y Susan como igualmente asertivos. La explicación es que la información adicional sobre Paul y Susan los hizo menos representativos de los hombres o las mujeres en general, y por lo tanto las expectativas de los sujetos sobre los hombres y las mujeres tuvieron un efecto más débil. [73] Esto significa que la información no relacionada y no diagnóstica sobre cierto tema puede hacer que la información relativa sea menos poderosa para el tema cuando las personas comprenden el fenómeno. [74]
La representatividad explica los errores sistemáticos que comete la gente al juzgar la probabilidad de eventos aleatorios. Por ejemplo, en una secuencia de lanzamientos de moneda, cada uno de los cuales sale cara (H) o cruz (T), la gente tiende de manera confiable a juzgar una secuencia claramente pautada como HHHTTT como menos probable que una secuencia menos pautada como HTHTTH. Estas secuencias tienen exactamente la misma probabilidad, pero la gente tiende a ver las secuencias más claramente pautadas como menos representativas de la aleatoriedad, y por lo tanto menos probables de ser resultado de un proceso aleatorio. [14] [75] Tversky y Kahneman argumentaron que este efecto subyace a la falacia del jugador ; una tendencia a esperar que los resultados se equilibren en el corto plazo, como esperar que una ruleta salga negra porque los últimos lanzamientos salieron rojos. [62] [76] Destacaron que incluso los expertos en estadística eran susceptibles a esta ilusión: en una encuesta de 1971 a psicólogos profesionales, encontraron que los encuestados esperaban que las muestras fueran demasiado representativas de la población de la que fueron extraídas. Como resultado, los psicólogos sobreestimaron sistemáticamente el poder estadístico de sus pruebas y subestimaron el tamaño de muestra necesario para una prueba significativa de sus hipótesis. [14] [76]
El anclaje y ajuste es una heurística utilizada en muchas situaciones en las que las personas estiman un número. [77] Según la descripción original de Tversky y Kahneman, implica empezar desde un número fácilmente disponible —el "ancla"— y desplazarse hacia arriba o hacia abajo para llegar a una respuesta que parezca plausible. [77] En los experimentos de Tversky y Kahneman, las personas no se alejaron lo suficiente del ancla. Por lo tanto, el ancla contamina la estimación, incluso si es claramente irrelevante. En un experimento, los sujetos observaron cómo se seleccionaba un número de una "rueda de la fortuna" que giraba. Tenían que decir si una cantidad dada era mayor o menor que ese número. Por ejemplo, se les podía preguntar: "¿El porcentaje de países africanos que son miembros de las Naciones Unidas es mayor o menor que el 65%?" Luego trataron de adivinar el porcentaje verdadero. Sus respuestas se correlacionaron bien con el número arbitrario que se les había dado. [77] [78] Un ajuste insuficiente de un ancla no es la única explicación de este efecto. Una teoría alternativa es que las personas forman sus estimaciones a partir de la evidencia que el ancla trae selectivamente a su mente. [79]
El efecto de anclaje ha sido demostrado por una amplia variedad de experimentos tanto en laboratorios como en el mundo real. [78] [80] Se mantiene cuando a los sujetos se les ofrece dinero como incentivo para ser precisos, o cuando se les dice explícitamente que no basen su juicio en el ancla. [80] El efecto es más fuerte cuando las personas tienen que hacer sus juicios rápidamente. [81] Los sujetos en estos experimentos carecen de conciencia introspectiva de la heurística, negando que el ancla afectara sus estimaciones. [81]
Incluso cuando el valor de referencia es obviamente aleatorio o extremo, puede contaminar las estimaciones. [80] En un experimento se pidió a los sujetos que estimaran el año de la primera visita de Albert Einstein a los Estados Unidos. Las referencias de 1215 y 1992 contaminaron las respuestas tanto como años de referencia más sensatos. [81] En otros experimentos se preguntó a los sujetos si la temperatura media en San Francisco era mayor o menor de 558 grados, o si había habido más o menos de 100.025 álbumes de The Beatles entre los diez primeros . Estas referencias deliberadamente absurdas todavía afectaban las estimaciones de los números reales. [78]
El anclaje genera un sesgo particularmente fuerte cuando las estimaciones se expresan en forma de intervalo de confianza . Un ejemplo es cuando las personas predicen el valor de un índice bursátil en un día en particular definiendo un límite superior e inferior de modo que estén 98% seguros de que el valor verdadero caerá dentro de ese rango. Un hallazgo confiable es que las personas anclan sus límites superior e inferior demasiado cerca de su mejor estimación. [14] Esto conduce a un efecto de exceso de confianza . Un hallazgo muy replicado es que cuando las personas están 98% seguras de que un número está dentro de un rango particular, se equivocan alrededor del treinta al cuarenta por ciento de las veces. [14] [82]
El anclaje también causa una dificultad particular cuando se combinan muchos números en un juicio compuesto. Tversky y Kahneman demostraron esto al pedirle a un grupo de personas que estimaran rápidamente el producto 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1. Otro grupo tuvo que estimar el mismo producto en orden inverso; 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8. Ambos grupos subestimaron la respuesta por un amplio margen, pero la estimación promedio del último grupo fue significativamente menor. [83] La explicación en términos de anclaje es que las personas multiplican los primeros términos de cada producto y anclan en esa cifra. [83] Una tarea menos abstracta es estimar la probabilidad de que un avión se estrelle, dado que hay numerosos fallos posibles, cada uno con una probabilidad de uno en un millón. Un hallazgo común de los estudios de estas tareas es que las personas se anclan en las probabilidades de componentes pequeños y, por lo tanto, subestiman el total. [83] Un efecto similar ocurre cuando las personas estiman la probabilidad de que ocurran múltiples eventos en secuencia, como una apuesta acumulada en las carreras de caballos. Para este tipo de juicio, basarse en las probabilidades individuales resulta en una sobrestimación de la probabilidad combinada. [83]
La valoración que las personas hacen de los bienes y las cantidades que compran responden a efectos de anclaje. En un experimento, las personas escribieron los dos últimos dígitos de sus números de seguridad social . Luego se les pidió que consideraran si pagarían esa cantidad de dólares por artículos cuyo valor desconocían, como vino, chocolate y equipos informáticos. Luego participaron en una subasta para ofertar por esos artículos. Aquellos con los números de dos dígitos más altos presentaron ofertas que eran muchas veces más altas que aquellos con los números más bajos. [84] [85] Cuando una pila de latas de sopa en un supermercado estaba etiquetada como "Límite de 12 por cliente", la etiqueta influyó en los clientes para que compraran más latas. [81] En otro experimento, los agentes inmobiliarios tasaron el valor de las casas basándose en una visita y una amplia documentación. A diferentes agentes se les mostraron diferentes precios de venta, y estos afectaron sus valoraciones. Para una casa, el valor tasado osciló entre 114.204 y 128.754 dólares . [86] [87]
También se ha demostrado que el anclaje y el ajuste afectan las calificaciones que se dan a los estudiantes. En un experimento, se les dio a 48 profesores paquetes de ensayos de estudiantes, cada uno de los cuales debía ser calificado y devuelto. También se les dio una lista ficticia de las calificaciones anteriores de los estudiantes. La media de estas calificaciones afectó las calificaciones que los profesores otorgaron por el ensayo. [88]
Un estudio demostró que el anclaje afectaba a las sentencias en un juicio ficticio por violación. [89] Los sujetos eran jueces de primera instancia con, en promedio, más de quince años de experiencia. Leyeron documentos que incluían testimonios de testigos, declaraciones de expertos, el código penal pertinente y los alegatos finales de la acusación y la defensa. Las dos condiciones de este experimento diferían en un solo aspecto: el fiscal exigía una sentencia de 34 meses en una condición y de 12 meses en la otra; había una diferencia de ocho meses entre las sentencias promedio dictadas en estas dos condiciones. [89] En un juicio simulado similar, los sujetos asumieron el papel de jurados en un caso civil. Se les pidió que otorgaran daños y perjuicios "en el rango de $15 millones a $50 millones" o "en el rango de $50 millones a $150 millones". Aunque los hechos del caso eran los mismos cada vez, los jurados a los que se les dio el rango más alto decidieron otorgar una indemnización que era aproximadamente tres veces mayor. Esto sucedió a pesar de que se advirtió explícitamente a los sujetos que no trataran las solicitudes como evidencia. [84]
Las evaluaciones también pueden verse influidas por los estímulos proporcionados. En una revisión, los investigadores descubrieron que si se percibe que un estímulo es importante o que tiene "peso" en una situación, las personas tienen más probabilidades de atribuir ese estímulo a un mayor peso físico. [90]
En este contexto, el " afecto " es un sentimiento como el miedo, el placer o la sorpresa. Su duración es más corta que la de un estado de ánimo y se produce de forma rápida e involuntaria en respuesta a un estímulo . Si bien leer las palabras "cáncer de pulmón" puede generar un afecto de pavor , las palabras "amor de madre" pueden crear un afecto de afecto y consuelo. Cuando las personas utilizan el afecto ("respuestas viscerales") para juzgar los beneficios o los riesgos, están utilizando la heurística del afecto. [91] La heurística del afecto se ha utilizado para explicar por qué los mensajes enmarcados para activar las emociones son más persuasivos que los enmarcados de forma puramente factual. [92]
Los encargados de tomar decisiones, ya sea a nivel organizacional o nacional, pueden encontrarse con el dilema de si continuar con una operación o retirarse de ella. La heurística de la escalada del compromiso demuestra que las personas a menudo tienden a encerrarse en cursos de acción perdedores con la esperanza de que invertir más recursos en una operación revertirá las pérdidas. [93] [94] Además, se puede esperar que la escalada del compromiso ocurra en situaciones en las que el encargado de tomar decisiones puede atribuirse el éxito operativo, pero las pérdidas y el fracaso operativo son dirigidas y absorbidas por otros, como una entidad más grande. [95] Los determinantes cognitivos que pueden influir en la escalada del compromiso incluyen la autojustificación, el encuadre del problema, los costos hundidos, la sustitución de objetivos, la autoeficacia, la rendición de cuentas y la ilusión de control. [96] El flujo general de eventos que causa la implementación de la heurística de la escalada del compromiso es el siguiente:
Además de ser relevante para los que toman las decisiones en las empresas y organizaciones, la intensificación del compromiso también es aplicable a las decisiones que toman los líderes nacionales. Un ejemplo de esto son las decisiones relacionadas con una mayor inversión en guerras. En un escenario basado en la guerra, los costos son soportados predominantemente por los soldados y los contribuyentes. Además, los que toman las decisiones en escenarios de guerra a menudo no tienen que soportar directa o inmediatamente los costos de sus decisiones al mismo nivel que los soldados y los contribuyentes, lo que hace que su decisión de seguir invirtiendo sea más fácil. Esto refleja la heurística de la intensificación del compromiso y crea inevitablemente un proceso cíclico de reinversión que tiene el potencial de causar problemas a largo plazo en los planos económico, social y político, tanto a escala local como global. [98]
Existen teorías que compiten entre sí sobre el juicio humano y que difieren en cuanto a si el uso de heurísticas es irracional. Una teoría de la pereza cognitiva sostiene que las heurísticas son atajos inevitables dadas las limitaciones del cerebro humano. Según la teoría de las evaluaciones naturales , algunos cálculos complejos ya los realiza el cerebro de forma rápida y automática, y otros juicios hacen uso de estos procesos en lugar de realizar cálculos desde cero. Esto ha dado lugar a una teoría llamada "sustitución de atributos", que dice que las personas a menudo resuelven una pregunta complicada respondiendo a una pregunta diferente y relacionada, sin ser conscientes de que eso es lo que están haciendo. [99] Una tercera teoría sostiene que las heurísticas funcionan tan bien como los procedimientos de toma de decisiones más complicados, pero más rápidamente y con menos información. Esta perspectiva enfatiza la naturaleza "rápida y frugal" de las heurísticas. [100]
Un marco de reducción del esfuerzo propuesto por Anuj K. Shah y Daniel M. Oppenheimer establece que las personas utilizan una variedad de técnicas para reducir el esfuerzo de tomar decisiones. [101]
En 2002, Daniel Kahneman y Shane Frederick propusieron un proceso llamado sustitución de atributos, que ocurre sin que haya conciencia de ello. Según esta teoría, cuando alguien hace un juicio (sobre un atributo objetivo ) que es computacionalmente complejo, se sustituye por un atributo heurístico más fácil de calcular. [102] En efecto, un problema difícil se resuelve respondiendo a un problema más simple, sin que la persona sea consciente de ello. [99] Esto explica por qué los individuos pueden no ser conscientes de sus propios sesgos, y por qué los sesgos persisten incluso cuando el sujeto es consciente de ellos. También explica por qué los juicios humanos a menudo no muestran regresión hacia la media . [99] [102] [103]
Se piensa que esta sustitución se produce en el sistema de juicio intuitivo automático, en lugar de en el sistema reflexivo , que es más consciente de sí mismo . Por lo tanto, cuando alguien intenta responder a una pregunta difícil, puede que en realidad responda a una pregunta relacionada pero diferente, sin darse cuenta de que se ha producido una sustitución. [99] [102]
En 1975, el psicólogo Stanley Smith Stevens propuso que la fuerza de un estímulo (por ejemplo, el brillo de una luz, la gravedad de un delito) está codificada por las células cerebrales de una manera que es independiente de la modalidad . Kahneman y Frederick se basaron en esta idea, argumentando que el atributo objetivo y el atributo heurístico podrían ser de naturaleza muy diferente. [99]
[L]as personas no están acostumbradas a pensar con intensidad y a menudo se contentan con confiar en un juicio plausible que les viene a la mente.
Daniel Kahneman , American Economic Review 93 (5), diciembre de 2003, pág. 1450 [103]
Kahneman y Frederick proponen tres condiciones para la sustitución de atributos: [99]
Kahneman da un ejemplo en el que a algunos estadounidenses se les ofreció un seguro contra su propia muerte en un ataque terrorista durante un viaje a Europa, mientras que a otro grupo se le ofreció un seguro que cubriría cualquier tipo de muerte durante el viaje. Aunque la "muerte de cualquier tipo" incluye la "muerte en un ataque terrorista", el primer grupo estaba dispuesto a pagar más que el segundo. Kahneman sugiere que el atributo del miedo está siendo sustituido por un cálculo de los riesgos totales del viaje. [104] El miedo al terrorismo para estos sujetos era más fuerte que el miedo general a morir en un viaje al extranjero.
Gerd Gigerenzer y sus colegas han sostenido que la heurística puede utilizarse para emitir juicios precisos en lugar de sesgados. Según ellos, la heurística es una alternativa "rápida y frugal" a procedimientos más complicados, que ofrece respuestas igualmente buenas. [105]
Warren Thorngate, psicólogo social, implementó diez reglas de decisión simples o heurísticas en un programa de computadora. Determinó la frecuencia con la que cada heurística seleccionaba alternativas con el valor esperado más alto hasta el más bajo en una serie de situaciones de decisión generadas aleatoriamente. Descubrió que la mayoría de las heurísticas simuladas seleccionaban alternativas con el valor esperado más alto y casi nunca seleccionaban alternativas con el valor esperado más bajo. [106]
El psicólogo Benoît Monin informa sobre una serie de experimentos en los que los sujetos, al observar fotografías de rostros, tienen que juzgar si han visto esos rostros antes. Se ha descubierto repetidamente que los rostros atractivos tienen más probabilidades de ser etiquetados erróneamente como familiares. [107] Monin interpreta este resultado en términos de sustitución de atributos. El atributo heurístico en este caso es un "brillo cálido"; un sentimiento positivo hacia alguien que puede deberse a que es familiar o atractivo. Esta interpretación ha sido criticada porque no toda la variación en la familiaridad se explica por el atractivo de la fotografía. [101]
El jurista Cass Sunstein ha sostenido que la sustitución de atributos es omnipresente cuando la gente razona sobre cuestiones morales , políticas o legales . [108] Dado un problema difícil y novedoso en estas áreas, la gente busca un problema más familiar y relacionado (un "caso prototípico") y aplica su solución como la solución al problema más difícil. Según Sunstein, las opiniones de autoridades políticas o religiosas de confianza pueden servir como atributos heurísticos cuando se les pregunta a las personas sus propias opiniones sobre un asunto. Otra fuente de atributos heurísticos es la emoción : las opiniones morales de las personas sobre temas sensibles como la sexualidad y la clonación humana pueden estar impulsadas por reacciones como el asco , en lugar de principios razonados. [109] Se ha cuestionado a Sunstein por no proporcionar suficiente evidencia de que la sustitución de atributos, en lugar de otros procesos, esté en funcionamiento en estos casos. [101]
Un ejemplo de cómo la persuasión juega un papel en el procesamiento heurístico se puede explicar a través del modelo heurístico-sistemático. [110] Esto explica cómo a menudo hay dos formas en que podemos procesar la información de los mensajes persuasivos, una es heurísticamente y la otra sistemáticamente. Una heurística es cuando hacemos un juicio rápido y breve sobre nuestra toma de decisiones. Por otro lado, el procesamiento sistemático implica un pensamiento cognitivo más analítico e inquisitivo. Las personas buscan las respuestas más allá de su propio conocimiento previo. [111] [112] Un ejemplo de este modelo podría usarse cuando se ve un anuncio sobre un medicamento específico. Una persona sin conocimiento previo vería a la persona con la vestimenta farmacéutica adecuada y asumiría que sabe de lo que está hablando. Por lo tanto, esa persona automáticamente tiene más credibilidad y es más probable que confíe en el contenido de los mensajes de lo que transmite. Mientras que otra persona que también está en ese campo de trabajo o ya tiene conocimiento previo del medicamento no se dejará persuadir por el anuncio debido a su forma sistemática de pensar. Esto también se demostró formalmente en un experimento realizado por Chaiken y Maheswaran (1994). [113] Además de estos ejemplos, la heurística de la fluidez se relaciona perfectamente con el tema de la persuasión. Se describe como la forma en que todos aprovechamos fácilmente "un subproducto automático de la recuperación de la memoria". [114] Un ejemplo sería un amigo que pregunta por buenos libros para leer. [115] Se nos pueden venir a la mente muchos, pero nombramos el primer libro que recordamos. Como fue el primer pensamiento, lo valoramos como mejor que cualquier otro libro que se nos ocurra. La heurística del esfuerzo es casi idéntica a la de la fluidez. La única distinción sería que los objetos que tardan más en producirse se consideran con más valor. Uno puede concluir que un jarrón de cristal es más valioso que un dibujo, simplemente porque puede llevar más tiempo hacerlo. Estas dos variedades de heurísticas confirman cómo podemos ser influenciados fácilmente por nuestros atajos mentales, o lo que nos viene más rápido a la mente. [116]
