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] organizaciones, [4] e incluso las máquinas [5] utilizan para formar juicios , tomar decisiones y encontrar soluciones a problemas complejos rápidamente . 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 ni son 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 a la toma de decisiones racional. En la década de 1970, los psicólogos Amos Tversky y Daniel Kahneman se sumaron a este campo con sus investigaciones sobre el sesgo cognitivo . Fue su trabajo el que introdujo modelos heurísticos específicos, un campo que no ha hecho más que ampliarse desde entonces. Mientras que algunos [ ¿quién? ] sostienen que detrás del proceso heurístico se esconde pura pereza, otros [ ¿ quién? ] sostienen que puede ser más preciso que las decisiones basadas en todos los factores y consecuencias conocidos, el efecto de menos es más .
Herbert A. Simon formuló uno de los primeros modelos de heurística, conocido como satisfactorio . Su programa de investigación más general planteó la cuestión de cómo los humanos toman decisiones cuando no se cumplen las condiciones para la teoría de la elección racional , es decir, cómo las personas deciden en condiciones de incertidumbre. [11] Simon también es conocido como el padre de la racionalidad limitada , que entendía como el estudio de la coincidencia (o desajuste) entre heurísticas y entornos de decisión. Este programa se amplió posteriormente al estudio de la racionalidad ecológica .
A principios de la década de 1970, los psicólogos Amos Tversky y Daniel Kahneman adoptaron un enfoque diferente, vinculando la heurística con los sesgos cognitivos. Su configuración experimental típica consistía en una regla de lógica o probabilidad, incorporada en una descripción verbal de un problema de juicio, y demostraba que el juicio intuitivo de las personas se desviaba de la regla. El "problema de Linda" a continuación ofrece un ejemplo. La desviación se explica entonces mediante una heurística. Esta investigación, llamada 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 "Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases" [12] y aunque las heurísticas propuestas originalmente Se han perfeccionado con el tiempo, este programa de investigación ha cambiado el campo al establecer permanentemente las preguntas de investigación. [13]
Las ideas originales de Herbert Simon fueron retomadas en los años 1990 por Gerd Gigerenzer y otros. Según su perspectiva, el estudio de la heurística requiere de modelos formales que permitan realizar predicciones de comportamiento ex ante . Su programa tiene tres aspectos: [14]
Entre otras cosas, este programa ha demostrado que la heurística puede conducir a decisiones rápidas, frugales y precisas en muchas situaciones del mundo real caracterizadas por la incertidumbre. [15]
Estos dos programas de investigación diferentes han dado lugar a dos tipos de modelos heurísticos, los formales y los informales. Los modelos formales describen el proceso de decisión en términos de un algoritmo, que permite pruebas matemáticas y simulaciones por computadora. Por el contrario, los modelos informales son descripciones verbales.
La heurística satisfactoria de Herbert Simon se puede utilizar para elegir una alternativa entre un conjunto de alternativas en situaciones de incertidumbre. [16] Aquí, incertidumbre significa que el conjunto total de alternativas y sus consecuencias no es conocido o cognoscible. Por ejemplo, los empresarios inmobiliarios profesionales confían en la satisfacción para decidir en qué lugar invertir para desarrollar nuevas áreas comerciales: "Si creo que puedo obtener al menos x rendimiento dentro de y años, entonces tomo la opción". [17] En general, satisfacción se define como:
Si no se encuentra ninguna alternativa, se puede adaptar el nivel de aspiración.
Se ha informado de satisfacción en muchos ámbitos, por ejemplo, como una heurística que los concesionarios de automóviles utilizan para fijar el precio de los BMW usados. [18]
A diferencia de la satisfacción, la heurística de eliminación por aspecto de Amos Tversky se puede utilizar cuando todas las alternativas están disponibles simultáneamente. El tomador de decisiones reduce gradualmente el número de alternativas eliminando alternativas que no cumplen con el nivel de aspiración de un atributo (o aspecto) específico. [19] Durante una serie de selecciones, las personas tienden a experimentar incertidumbre y exhibir inconsistencia. La eliminación por aspectos podría utilizarse a la hora de afrontar selecciones. De forma 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 gradualmente las alternativas. [19] 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 tal aspecto. Luego, cuando se eliminen todas las alternativas que no cuentan con esta característica, se dará otro aspecto como es un límite de precio de $3000. El proceso de eliminación continúa ocurriendo hasta que se eliminan todas las alternativas. [19]
La eliminación por aspectos se utiliza bien en las primeras etapas del proceso de toma de decisiones de los business angels, 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. [20] Otra investigación también demostró que la eliminación por aspectos se ha utilizado ampliamente en la elección del contrato de electricidad. [21] La lógica detrás de estos dos ejemplos es que la eliminación por aspectos ayuda a tomar decisiones ante una serie de elecciones complicadas. Es posible que uno necesite tomar una decisión entre todas las alternativas mientras solo tenga tiempo y facilidades computacionales intuitivas limitadas. 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. [19]
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: [22]
Si una de las dos alternativas es reconocida y la otra no, entonces 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 del 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 aficionados semiignorantes predijo los resultados de todos los partidos 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 el ranking ATP. [23] [24] 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 del nombre de los jugadores está estrechamente relacionado con sus posibilidades de ganar. [25]
La heurística de tomar lo mejor explota la capacidad psicológica básica de recuperar señales de la memoria en el orden de su validez. Con base en los valores de referencia, infiere cuál de dos alternativas tiene un valor más alto en un criterio. [26] A diferencia de la heurística de reconocimiento, requiere que se reconozcan todas las alternativas y, por lo tanto, puede aplicarse cuando la heurística de reconocimiento no puede hacerlo. Para señales binarias (donde 1 indica el valor de criterio más alto), la heurística se define como:
Regla de búsqueda: Buscar 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 señal 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 :
v yo = c yo / t yo
donde ti es el número de casos en los 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.
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, [27] árboles de clasificación y regresión, redes neuronales y máquinas de vectores de soporte . [Brighton y 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 tiende a confiar en ello. Esto incluye la toma de decisiones por parte de los funcionarios de aduanas del aeropuerto, [28] ladrones y agentes de policía profesionales [29] y la población estudiantil. [30] Las condiciones bajo las cuales tomar lo mejor es ecológicamente racional son en su mayoría conocidas. [31] Take-the-best muestra que la opinión anterior 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, [32] como si un paciente con dolor torácico severo tiene probabilidades de sufrir un ataque cardíaco o no, [33] o si es probable que un automóvil se acerque a un puesto de control. ser un terrorista o un civil. [34] Se llama "rápido y frugal" porque, al igual que tomar lo mejor, permite tomar decisiones rápidas con sólo unas pocas señales o atributos. Se llama "árbol" porque se puede representar como un árbol de decisión en el que se hace una secuencia de preguntas. Sin embargo, a diferencia de un árbol de decisión completo, se trata de un árbol incompleto, para ahorrar tiempo y reducir el peligro de un sobreajuste.
La Figura 1 muestra un árbol rápido y frugal utilizado para la detección del VIH (virus de inmunodeficiencia humana). Al igual que tomar lo mejor, el árbol tiene una regla de búsqueda, una regla de detención y una regla de decisión:
Regla de búsqueda : busca a través de señales 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: No VIH o VIH).
En el árbol del VIH, primero se realiza una prueba ELISA (ensayo inmunoabsorbente ligado a enzimas). Si el resultado es negativo, el procedimiento de prueba se detiene y se informa al cliente de la buena noticia, es decir, "no hay VIH". Sin embargo, si el resultado es positivo, se realiza una segunda prueba ELISA, preferiblemente de otro fabricante. Si el segundo ELISA es negativo, entonces el procedimiento se detiene y se informa al cliente que "no tiene VIH". Sin embargo, si el resultado es positivo, se realiza una prueba final, la 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. Por el contrario, un árbol de decisión completo 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, ELISA ocupa el primer lugar porque produce menos errores que la prueba de Western blot y también es menos costoso. La prueba de Western blot, por el contrario, produce menos falsas alarmas. En cambio, en un árbol completo, el orden no influye en 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. [35] 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 conteo es una heurística que considera que la opción más viable en un problema de toma de decisiones es aquella que supera a sus alternativas en la mayoría de las medidas y criterios identificables. [36]
A diferencia de la heurística de tomar lo mejor, que considera un valor ponderado al evaluar la importancia de un aspecto específico (pistas) involucrado en una elección, una persona que cuenta simplemente considera todos los aspectos disponibles de una elección alternativa con el mismo peso y elige. la opción con más aspectos a favor. [4]
En este sentido, el conteo 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. [37]
Para representar esto, considere un escenario en el que se realiza 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 mayor que el Equipo A se pondera como objetivamente más importante que los demás 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, tomar el mejor consideraría el valor ponderado del singular en el que el Equipo B es superior para determinar que el Equipo B sería el mejor. más exitoso.
En su investigación inicial, Tversky y Kahneman propusieron tres heurísticas: disponibilidad, representatividad y anclaje y ajuste. El trabajo posterior ha identificado muchos más. Las heurísticas que subyacen al juicio se denominan "heurísticas del juicio". Otro tipo, llamado "heurísticas de evaluación", se utiliza para juzgar la conveniencia de posibles elecciones. [38]
En psicología, la disponibilidad es la facilidad con la que se puede recordar una idea particular. Cuando las personas estiman la probabilidad o la frecuencia de un evento en función de su disponibilidad, están utilizando la heurística de disponibilidad. [54] Cuando un evento poco frecuente puede recordarse fácil y vívidamente, esta heurística sobreestima su probabilidad. Por ejemplo, la gente sobreestima su probabilidad de morir en un evento dramático como un tornado o terrorismo . Las muertes dramáticas y violentas suelen recibir más publicidad y, por lo tanto, tienen una mayor disponibilidad. [55] Por otro lado, es difícil recordar eventos comunes pero mundanos, por lo que sus probabilidades tienden a subestimarse. Estas 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 historia única y vívida que por un gran conjunto de evidencia estadística. [56] 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. [55]
Cuando la gente juzga si más palabras en inglés comienzan con T o con K , la heurística de disponibilidad ofrece una manera rápida de responder la pregunta. Las palabras que comienzan con T vienen a la mente con mayor facilidad, por lo que los sujetos dan una respuesta correcta sin contar un gran número de palabras. Sin embargo, esta heurística también puede producir errores. Cuando se 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 comiencen con K , como canguro , cocina o guardado . Es más difícil pensar en palabras con K como tercera letra, como lago o reconocer , aunque objetivamente son tres veces más comunes. Esto lleva a la gente a la conclusión incorrecta de que K es más común al comienzo de las palabras. [12] En otro experimento, los sujetos escucharon los nombres de muchas celebridades, de las cuales aproximadamente el mismo número eran hombres y mujeres. Luego se preguntó a los sujetos si la lista de nombres incluía más hombres o más mujeres. Cuando los hombres de la lista eran más famosos, la gran mayoría de los encuestados pensaban erróneamente que eran más, y viceversa para las mujeres. La interpretación de Tversky y Kahneman de estos resultados es que los juicios de proporción se basan en la disponibilidad, que es mayor para los nombres de personas más conocidas. [54]
En un experimento que tuvo lugar antes de las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 1976 , se pidió a algunos participantes que imaginaran a Gerald Ford ganando, mientras que otros hacían lo mismo con una victoria de Jimmy Carter . Posteriormente, cada grupo consideró que el candidato asignado tenía muchas 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 . [57] El efecto de la imaginación sobre la probabilidad subjetiva ha sido replicado por varios otros investigadores. [56]
La disponibilidad de un concepto puede verse afectada por la fecha y la frecuencia con la que se haya recordado. En un estudio, a los sujetos se les dieron oraciones parciales para completar. Las palabras fueron seleccionadas para activar el concepto de hostilidad o bondad: un proceso conocido como priming . Luego tuvieron que interpretar el comportamiento de un hombre descrito en una historia breve y ambigua. Su interpretación estaba sesgada hacia la emoción con la que habían sido preparados: cuanto más preparados, mayor era el efecto. Un mayor intervalo entre la tarea inicial y el juicio disminuyó el efecto. [58]
Tversky y Kahneman ofrecieron 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 la gente juzga la correlación en función de la facilidad para imaginar o recordar los dos eventos juntos. [12] [54]
La heurística de representatividad se ve cuando las personas usan 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 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 categoriza. [12] [59] 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, la gente puede sobreestimar la probabilidad de que algo tenga una propiedad muy rara o subestimar la probabilidad de que tenga una propiedad muy común. Esto se llama falacia de la tasa base . La representatividad explica ésta y varias otras formas en que los juicios humanos violan las leyes de la probabilidad. [12]
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 utilizando la heurística de representatividad. Esto puede llevar 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. Ejemplos de esto incluyen tanto la creencia de que "los eventos emocionalmente relevantes deberían tener causas emocionalmente relevantes" como el pensamiento asociativo mágico . [60] [61]
Un experimento de 1973 utilizó un perfil psicológico de Tom W., un estudiante de posgrado ficticio. [62] Un grupo de sujetos tuvo que calificar la similitud de Tom con un estudiante típico en cada una de las nueve áreas académicas (incluyendo Derecho, Ingeniería y Biblioteconomía). Otro grupo tuvo que calificar la probabilidad de que Tom se especializara en cada área. Si estas calificaciones de probabilidad se rigen por la probabilidad, entonces deberían parecerse a las tasas base , es decir, la proporción de estudiantes en cada una de las nueve áreas (que habían sido estimadas 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 Biblioteconomía, 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 casi perfectamente con las calificaciones de similitud, tanto en este estudio como en uno similar donde los sujetos juzgaron la probabilidad de que una mujer ficticia siguiera carreras diferentes. Esto sugiere que en lugar de estimar la probabilidad utilizando tasas base, los sujetos habían sustituido el atributo más accesible de similitud. [62]
Cuando las personas confían en la representatividad, pueden caer en un error que infringe una ley fundamental de probabilidad . [59] Tversky y Kahneman dieron a los sujetos un breve esbozo 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 clasificaron la probabilidad de diferentes afirmaciones sobre Linda. Entre otros, estos incluían "Linda es cajera de banco" y "Linda es cajera de banco y participa activamente en el movimiento feminista". La gente mostró una fuerte tendencia a calificar la última afirmación, más específica, como más probable, aunque una conjunción de la forma "Linda es a la vez X e Y " nunca puede ser más probable que la afirmación más general "Linda es X ". La explicación en términos de heurística es que el juicio fue distorsionado porque, para los lectores, el boceto 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 involucró a Bill, descrito como "inteligente pero poco imaginativo". Una gran mayoría de las personas que leyeron este boceto de personaje calificaron "Bill es un contador que toca jazz como pasatiempo" como más probable que "Bill toca jazz como pasatiempo". [63]
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 una 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 a una mujer activa". más feminista que cajera de banco". El sesenta y cinco por ciento de los sujetos encontró más convincente el argumento ilógico. [63] [64] 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. [65] [66] Se ha demostrado que los individuos con puntuaciones altas en la CRT tienen significativamente menos probabilidades de estar sujetos a la falacia de la conjunción. [67] El error desaparece cuando la pregunta se plantea en términos de frecuencias. Todos en estas versiones del estudio reconocieron que de 100 personas que encajaban en una descripción general, la afirmación de conjunción ("Ella es X e Y ") no puede aplicarse a más personas que la declaración general ("Ella es X "). [68]
Tversky y Kahneman pidieron a los sujetos que consideraran un problema sobre variación aleatoria. Si imaginamos 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. Unos días nacerán más niñas y otros, más niños. La pregunta era: ¿la probabilidad de desviarse exactamente de la mitad depende de si hay muchos o pocos nacimientos por día? Una consecuencia bien establecida de la teoría del muestreo es 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 la gente al problema no reflejan este hecho. Generalmente responden que el número de nacimientos en el hospital no influye en la probabilidad de que haya más del 60% de bebés varones en un día. La explicación en términos de heurística es que la gente sólo considera cuán representativa es la cifra del 60% del promedio previamente dado del 50%. [12] [69]
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 "Paul" o "Susan" tenían más probabilidades de ser asertivos, sin recibir más información que sus nombres. Calificaron a Paul como más asertivo, aparentemente basando su juicio en un estereotipo de género. A otro grupo, al que se le dijo que las madres de Paul y Susan iban cada una al trabajo en un banco, no mostró este efecto estereotipado; 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 mujeres en general, por lo que las expectativas de los sujetos sobre hombres y mujeres tuvieron un efecto más débil. [70] Esto significa que la información no relacionada y no diagnóstica sobre cierto problema puede hacer que la información relativa sea menos poderosa para el problema cuando las personas comprenden el fenómeno. [71]
La representatividad explica los errores sistemáticos que cometen las personas al juzgar la probabilidad de eventos aleatorios. Por ejemplo, en una secuencia de lanzamientos de monedas, cada uno de los cuales sale cara (H) o cruz (T), las personas tienden 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 con patrones más claros como menos representativas de la aleatoriedad y, por lo tanto, es menos probable que resulten de un proceso aleatorio. [12] [72] Tversky y Kahneman argumentaron que este efecto subyace a la falacia del jugador ; una tendencia a esperar que los resultados se igualen en el corto plazo, como esperar que una ruleta salga negra porque los últimos tiros salieron rojos. [59] [73] Hicieron hincapié en que incluso los expertos en estadística eran susceptibles a esta ilusión: en una encuesta de 1971 entre psicólogos profesionales, descubrieron que los encuestados esperaban que las muestras fueran demasiado representativas de la población de la que procedían. Como resultado, los psicólogos sobreestimaron sistemáticamente el poder estadístico de sus pruebas y subestimaron el tamaño de la muestra necesaria para una prueba significativa de sus hipótesis. [12] [73]
Anclaje y ajuste es una heurística que se utiliza en muchas situaciones en las que las personas estiman un número. [74] Según la descripción original de Tversky y Kahneman, implica partir de un número fácilmente disponible, el "ancla", y desplazarse hacia arriba o hacia abajo para llegar a una respuesta que parezca plausible. [74] 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 determinada era mayor o menor que ese número. Por ejemplo, se les podría preguntar: "¿El porcentaje de países africanos que son miembros de las Naciones Unidas es mayor o menor que el 65%?" Luego intentaron adivinar el porcentaje real. Sus respuestas se correlacionaban bien con el número arbitrario que les habían dado. [74] [75] El ajuste insuficiente de un ancla no es la única explicación para este efecto. Una teoría alternativa es que las personas forman sus estimaciones sobre la base de evidencia que el ancla trae a la mente selectivamente. [76]
El efecto de anclaje ha sido demostrado mediante una amplia variedad de experimentos tanto en laboratorios como en el mundo real. [75] [77] Permanece 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. [77] El efecto es más fuerte cuando las personas tienen que emitir sus juicios rápidamente. [78] Los sujetos en estos experimentos carecen de conciencia introspectiva de la heurística, negando que el ancla haya afectado sus estimaciones. [78]
Incluso cuando el valor ancla es obviamente aleatorio o extremo, aún puede contaminar las estimaciones. [77] Un experimento pidió a los sujetos que estimaran el año de la primera visita de Albert Einstein a los Estados Unidos. Los anclajes de 1215 y 1992 contaminaron las respuestas tanto como los años de anclaje más sensatos. [78] Otros experimentos preguntaron a los sujetos si la temperatura promedio en San Francisco es más o menos de 558 grados, o si había habido más o menos de 100.025 álbumes entre los diez primeros de The Beatles . Estas anclas deliberadamente absurdas todavía afectaban a las estimaciones de las cifras reales. [75]
El anclaje produce 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 particular definiendo un límite superior e inferior de modo que tengan un 98% de confianza en que el valor real caerá en ese rango. Un hallazgo confiable es que las personas anclan sus límites superior e inferior demasiado cerca de su mejor estimación. [12] Esto conduce a un efecto de exceso de confianza . Un hallazgo muy repetido es que cuando las personas están 98% seguras de que un número está en un rango particular, se equivocan entre el treinta y el cuarenta por ciento de las veces. [12] [79]
El anclaje también causa dificultades especiales cuando se combinan muchos números en un juicio compuesto. Tversky y Kahneman demostraron esto pidiendo 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. [80] La explicación en términos de anclaje es que las personas multiplican los primeros términos de cada producto y anclan en esa cifra. [80] Una tarea menos abstracta es estimar la probabilidad de que un avión se estrelle, dado que existen numerosas fallas posibles, cada una con una probabilidad de una en un millón. Un hallazgo común de los estudios de estas tareas es que las personas se fijan en las probabilidades del componente pequeño y, por lo tanto, subestiman el total. [80] Un efecto correspondiente 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, centrarse en las probabilidades individuales da como resultado una sobreestimación de la probabilidad combinada. [80]
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 estos 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. [81] [82] Cuando una pila de latas de sopa en un supermercado tenía la etiqueta "Límite de 12 por cliente", la etiqueta influyó en los clientes para que compraran más latas. [78] En otro experimento, los agentes inmobiliarios tasaron el valor de las casas sobre la base de un recorrido y una extensa documentación. A diferentes agentes se les mostraron diferentes precios de cotización, y estos afectaron sus valoraciones. Para una casa, el valor de tasación osciló entre 114.204 y 128.754 dólares. [83] [84]
También se ha demostrado que el anclaje y el ajuste afectan las calificaciones otorgadas a los estudiantes. En un experimento, 48 profesores recibieron 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. [85]
Un estudio demostró que el anclaje afectó las sentencias en un juicio por violación ficticio. [86] Los sujetos eran jueces de primera instancia con, en promedio, más de quince años de experiencia. Leen documentos que incluyen testimonios de testigos, declaraciones de peritos, el código penal pertinente y los alegatos finales de la acusación y la defensa. Las dos condiciones de este experimento diferían sólo en un aspecto: el fiscal exigía una pena 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. [86] En un juicio simulado similar, los sujetos asumieron el papel de jurados en un caso civil. Se les pidió que concedieran daños y perjuicios "en el rango de 15 millones a 50 millones de dólares" o "en el rango de 50 millones a 150 millones de dólares". Aunque los hechos del caso fueron los mismos cada vez, los jurados que recibieron el rango más alto decidieron una indemnización aproximadamente tres veces mayor. Esto sucedió a pesar de que a los sujetos se les advirtió explícitamente que no trataran las solicitudes como evidencia. [81]
Las evaluaciones también pueden verse influenciadas por los estímulos proporcionados. En una revisión, los investigadores encontraron que si un estímulo se percibe como importante o tiene "peso" para una situación, las personas eran más propensas a atribuir ese estímulo como físicamente más pesado. [87]
" Afecto ", en este contexto, es un sentimiento como el miedo, el placer o la sorpresa. Tiene una duración más corta que un estado de ánimo y ocurre rápida e involuntariamente en respuesta a un estímulo . Mientras que leer las palabras "cáncer de pulmón" puede generar un sentimiento de pavor , las palabras "amor de madre" pueden crear un sentimiento de afecto y consuelo. Cuando las personas utilizan el afecto ("respuestas viscerales") para juzgar los beneficios o riesgos, están utilizando la heurística del afecto. [88] La heurística del afecto se ha utilizado para explicar por qué los mensajes formulados para activar emociones son más persuasivos que aquellos formulados de manera puramente fáctica. [89]
Los tomadores de decisiones, ya sea a nivel organizacional o nacional, pueden encontrarse con el dilema de continuar con una operación o retirarse de ella. La escalada heurística del compromiso demuestra que las personas a menudo tienden a encerrarse en cursos de acción perdidos con la esperanza de que invertir más recursos en una operación revierta las pérdidas. [90] [91] Además, se puede esperar que se produzca una escalada del compromiso en situaciones en las que quien toma las decisiones puede reclamar crédito por el éxito operativo, pero las pérdidas y el fracaso operativo son dirigidos y absorbidos por otros, como una entidad más grande. [92] Los determinantes cognitivos que pueden influir en la escalada del compromiso incluyen la autojustificación, la formulación del problema, los costos hundidos, la sustitución de objetivos, la autoeficacia, la responsabilidad y la ilusión de control. [93] El flujo general de eventos que causa la implementación de la heurística de escalada de compromiso es el siguiente:
Además de ser relevante para quienes toman decisiones en empresas y organizaciones, la escalada del compromiso también es aplicable a las decisiones que toman mis líderes nacionales. Un ejemplo de esto son las decisiones relacionadas con una mayor inversión en guerras. En un escenario de guerra, los costos recaen predominantemente en los soldados y los contribuyentes. Además, quienes toman 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 facilita su decisión de seguir invirtiendo. Esto refleja la escalada de la heurística del compromiso e inevitablemente crea un proceso cíclico de reinversión que tiene el potencial de causar problemas económicos, sociales y políticos a largo plazo, tanto a escala local como global. [95]
Existen teorías en competencia sobre el juicio humano, que difieren en cuanto a si el uso de heurísticas es irracional. Un enfoque de pereza cognitiva sostiene que las heurísticas son atajos inevitables dadas las limitaciones del cerebro humano. Según el enfoque de las evaluaciones naturales , el cerebro ya realiza algunos cálculos complejos de forma rápida y automática, y otros juicios utilizan estos procesos en lugar de calcular desde cero. Esto ha llevado a una teoría llamada "sustitución de atributos", que dice que las personas a menudo manejan una pregunta complicada respondiendo una pregunta diferente relacionada, sin ser conscientes de que eso es lo que están haciendo. [96] Un tercer enfoque 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 la heurística. [97]
Un marco de reducción del esfuerzo propuesto por Anuj K. Shah y Daniel M. Oppenheimer afirma que las personas utilizan una variedad de técnicas para reducir el esfuerzo de tomar decisiones. [98]
En 2002, Daniel Kahneman y Shane Frederick propusieron un proceso llamado sustitución de atributos que ocurre sin conciencia. Según esta teoría, cuando alguien hace un juicio (sobre un atributo objetivo ) que es computacionalmente complejo, se sustituye por un atributo heurístico bastante más fácil de calcular . [99] En efecto, un problema difícil se aborda respondiendo a un problema bastante más simple, sin que la persona se dé cuenta de que esto está sucediendo. [96] Esto explica por qué los individuos pueden no ser conscientes de sus propios prejuicios y por qué los prejuicios persisten incluso cuando el sujeto es consciente de ellos. También explica por qué los juicios humanos a menudo no muestran una regresión hacia la media . [96] [99] [100]
Se piensa que esta sustitución tiene lugar en el sistema de juicio intuitivo automático , en lugar del sistema reflexivo más consciente de sí mismo . Por lo tanto, cuando alguien intenta responder una pregunta difícil, puede que en realidad responda una pregunta relacionada pero diferente, sin darse cuenta de que se ha producido una sustitución. [96] [99]
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 forma 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. [96]
[L]a gente no está acostumbrada a pensar mucho y, a menudo, se contenta con confiar en un juicio plausible que le viene a la mente.
Daniel Kahneman , American Economic Review 93 (5) diciembre de 2003, p. 1450 [100]
Kahneman y Frederick proponen tres condiciones para la sustitución de atributos: [96]
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 les ofreció un seguro que cubriría cualquier tipo de muerte durante el viaje. Aunque "muerte de cualquier tipo" incluye "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 de viajar. [101] 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 argumentado que la heurística puede utilizarse para emitir juicios precisos y no sesgados. Según ellos, las heurísticas son alternativas "rápidas y frugales" a procedimientos más complicados y dan respuestas igual de buenas. [102]
Warren Thorngate, un psicólogo social, implementó diez reglas de decisión o heurísticas simples en un programa de computadora. Determinó con qué frecuencia cada heurística seleccionaba alternativas con el valor esperado de mayor a menor en una serie de situaciones de decisión generadas aleatoriamente. Encontró 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. [103]
El psicólogo Benoît Monin informa sobre una serie de experimentos en los que los sujetos, mirando fotografías de rostros, tienen que juzgar si los han visto antes. Se ha descubierto repetidamente que es más probable que los rostros atractivos sean etiquetados erróneamente como familiares. [104] Monin interpreta este resultado en términos de sustitución de atributos. El atributo heurístico en este caso es un "resplandor cálido"; un sentimiento positivo hacia alguien que puede deberse a que le resulta familiar o atractivo. Esta interpretación ha sido criticada porque no toda la variación en la familiaridad se explica por el atractivo de la fotografía. [98]
El jurista Cass Sunstein ha argumentado que la sustitución de atributos es omnipresente cuando las personas razonan sobre cuestiones morales , políticas o legales . [105] Ante un problema nuevo y difícil en estas áreas, la gente busca un problema relacionado más familiar (un "caso prototípico") y aplica su solución como solución al problema más difícil. Según Sunstein, las opiniones de autoridades políticas o religiosas confiables pueden servir como atributos heurísticos cuando a las personas se les pregunta su propia opinión sobre un asunto. Otra fuente de atributos heurísticos es la emoción : las opiniones morales de las personas sobre temas delicados como la sexualidad y la clonación humana pueden estar impulsadas por reacciones como el disgusto , más que por principios razonados. [106] Sunstein ha sido cuestionado por no proporcionar suficiente evidencia de que la sustitución de atributos, en lugar de otros procesos, esté funcionando en estos casos. [98]
Un ejemplo de cómo la persuasión juega un papel en el procesamiento heurístico se puede explicar a través del modelo heurístico-sistemático. [107] Esto explica cómo a menudo hay dos formas en que podemos procesar la información de los mensajes persuasivos, una de forma heurística y la otra de forma sistemática. Una heurística es cuando hacemos un juicio breve y rápido sobre nuestra toma de decisiones. Por otro lado, el procesamiento sistemático implica un pensamiento cognitivo más analítico e inquisitivo. Los individuos buscan respuestas más allá de sus propios conocimientos previos. [108] [109] Un ejemplo de este modelo podría usarse al mirar un anuncio sobre un medicamento específico. Alguien sin conocimiento previo vería a la persona con el traje farmacéutico adecuado 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 del que entrega. Mientras que otro que también está en ese campo de trabajo o que ya tiene conocimientos previos sobre el medicamento no se dejará convencer por el anuncio debido a su forma sistemática de pensar. Esto también se demostró formalmente en un experimento realizado por Chaiken y Maheswaran (1994). [110] Además de estos ejemplos, la heurística de fluidez encaja perfectamente con el tema de la persuasión. Se describe como cómo todos aprovechamos fácilmente "un subproducto automático de la recuperación de la memoria". [111] Un ejemplo sería un amigo que pregunta sobre buenos libros para leer. [112] Se le podrían venir a la mente muchos, pero usted nombra el primer libro que recuerda. Dado que fue el primer pensamiento, lo valoras mejor que cualquier otro libro que se pueda sugerir. La heurística del esfuerzo es casi idéntica a la fluidez. La única distinción sería que los objetos que tardan más en producirse se consideran más valiosos. Se puede concluir que un jarrón de vidrio es más valioso que un dibujo, simplemente porque el jarrón puede tardar más. Estas dos variedades de heurística confirman cómo nuestros atajos mentales pueden influir fácilmente en nosotros, o lo que puede llegar más rápido a nuestra mente. [113]
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