Toma de decisiones con razonamiento probabilístico. Heurísticas y sesgos

Por Alumnos de Psicología.  

UNED-Alzira. Isipedia. 

Introducción. 

En este tema se estudian los juicios que se enmarcan dentro del razonamiento inductivo, es decir, aquellos que se realizan en condiciones de incertidumbre. En las situaciones de la vida cotidiana la información de que disponemos raramente nos permite extraer conclusiones inequívocamente ciertas. Sin embargo, diariamente emitimos juicios y tomamos decisiones bajo estas condiciones.

El razonamiento inductivo no ofrece conclusiones derivadas directamente de la información contenida en las premisas sino que avanza información nueva que solamente es más o menos probable.

En los juicios probabilísticas no cabe, pues, hablar de validez sino de fuerza inductiva de los argumentos.

Enfoque de los heurísticos de razonamiento

Son muchos los resultados experimentales que demuestran que el razonamiento humano no emite sus juicios siguiendo las normas estadísticas. Al contrario, se observa una tendencia conservadora que lleva a menudo a equiparar las probabilidades estimadas a las probabilidades a priori.

Para explicar estos errores sistemáticos la investigación se reorienta dentro del marco de la Teoría de La Racionalidad Restringida (Simon. 1983). Según la misma, debido a las limitaciones en el sistema de procesamiento, las personas no buscan emitir juicios exactos sino alcanzar cierta satisfacción en sus decisiones.

Por ello razonan a partir de modelos simplificados sin necesidad de procesar todos los datos. Estas estrategias simplificadas son los llamados heurísticos, reglas de andar por casa o atajos que utilizan los sujetos de forma espontánea.

Tversky y Kahneman defienden el uso de estos heurísticos en lugar de las leyes de la probabilidad en el juicio de los eventos cotidianos.

Tres heurísticos son, en concreto los más utilizados: de representatividad, de accesibilidad y de anclaje y ajuste.

1. Heurístico de representatividad

Consiste en asignarle probabilidad a un suceso en función de su pertenencia a una clase. Es decir, se trata de juzgar la probabilidad de que A pertenezca a un conjunto B, fijándose en la semejanza entre A y los miembros de B.

El juicio, por tanto, se basa en determinar si el suceso u objeto en cuestión es representativo de una clase (juicio de representatividad). Si se decide que lo es, se juzgará que es probable que pertenezca a esa clase (juicio por representatividad).

El juicio de representatividad se realiza comparando las semejanzas que tiene el caso con el prototipo de su categoría. (P ej. Foto de persona con rasgos de alemán). Una vez realizado este juicio, la asignación de probabilidades se realiza por la representatividad del suceso (asignación de probabilidad de que el individuo de la foto sea alemán)

Esta forma de razonar es adecuada en la mayoría de las ocasiones, ya que permite dar respuestas rápidas a las situaciones habituales, permitiendo un importante ahorro cognitivo. No obstante, como quiera que las variables que influyen en la semejanza son distintas a las que afectan a la probabilidad, se producen sesgos en el razonamiento como consecuencia de ignorar información relevante desde un punto de vista estadístico (tamaño de la muestra, probabilidades a priori, diagnosticidad del dato, etc.)

Estos sesgos y su mecanismo de acción son:

Insensibilidad al tamaño de la muestra.

Cuando se conoce la frecuencia real de un suceso se espera que este aparezca igualmente en nº pequeño de observaciones.

Por ejemplo, en el Problema de los hospitales (Pág. 331), los sujetos consideran que los días en los que se ha dado un 60% de nacimientos de varones, serán los mismos en un hospital grande (con 45 nacimientos por día) y en uno pequeño (con sólo 15 nacimientos por día). Ello ocurre porque el resultado del 60% se considera representativo de la frecuencia conocida de nacimiento de varones y mujeres (en torno al 50%).

El sesgo de insensibilidad al tamaño de la muestra da lugar a un error conocido como la falacia del jugador que consiste en creer que la equiprobabilidad se manifestará en un nº reducido de observaciones. Así, el jugador de ruleta, estima que ha de salir “rojo” tras varios resultados “negro”.

También este sesgo provoca la generalización a partir de muestras pequeñas (de muy pocos datos) si estas se consideran representativas; si bien, ello ocurre cuando los sujetos estiman que la clase de sucesos u objetos es homogénea.

Por ejemplo (Pág. 333) a los sujetos que se les pregunta por características de un mineral encontrado en una isla exótica, generalizan a partir de los datos que se les proporcionan, pero no hacen lo mismo cuando se les pregunta por las características de las personas que viven en la isla, a pesar de haberles ofrecido una descripción concreta (obesos).

Insensibilidad a las probabilidades a priori.

Es la tendencia de los sujetos a asignar probabilidad a un suceso teniendo sólo en cuenta la información nueva proporcionada, cuando esta se considera representativa. Es decir, se desconoce la frecuencia real del suceso dejándose llevar por una información representativa.

Por ejemplo (Pág. 336), se enjuicia que una persona es ingeniero o abogado basándose sólo en la descripción ofrecida, sin tener en cuenta la probabilidad a priori a favor de una u otra opción (la proporción es de 30 a 70).

(Revisar ej. de los taxis en Pág. 111).

Insensibilidad a la capacidad predictiva del dato (diagnosticidad). Las probabilidades de presencia del dato en ausencia de la hipótesis P(D/H’) se ignoran, es decir, no se tiene en cuenta la probabilidad de que el dato no prediga la hipótesis.

Como ya se ha dicho, esta probabilidad no es complementaria de P(D/H) y por tanto hay que conocerla y tenerla en cuenta. Por ejemplo (Pág. 337), la probabilidad de que llueva no puede deducirse de que Laura lleve paraguas, pues ella lleva casi siempre paraguas (P D/H`= 0,95).

(Ver otro ejemplo en Pág. 338 Club Ruiz’s).

En todos estos casos, al igual que cuando se pide un juicio predictivo sobre el rendimiento de un alumno o de una empresa, las personas se suelen fijar sólo en la información ofrecida sin preguntarse por la fiabilidad del dato.

Falacia de Conjunción.

Los sujetos consideran más probable la conjunción de dos sucesos que cada uno por separado, aunque según las leyes estadísticas es justamente al contrario. La probabilidad de que Linda (pág. 340) sea feminista y cajera en un banco se considera mayor que la de que sea sólo cajera o feminista, tras ofrecer una descripción pormenorizada.

Este resultado ha sido explicado apelando a la mala interpretación del enunciado o a la confusión de probabilidad condicionada y de probabilidad de la intersección, sin embargo, variando el enunciado del problema se ha vuelto a en encontrar el mismo efecto. La información más detallada se considera más representativa.

El efecto está relacionado con la construcción de escenarios (heurístico de accesibilidad), ya que un escenario supone una situación compleja y detallada, en la que lo habitual es la conjunción de sucesos.

Insensibilidad a la regresión a la media

Es otro efecto estadístico que es sistemáticamente ignorado. Los sujetos esperan que las puntuaciones extremas se mantengan en eventos relacionados, por la semejanza entre sí de los dos sucesos. Se considera que un hijo alto es representativo de un padre alto.

Aún cuando se de información explícita de este efecto, los sujetos continúan ignorándolo Por ejemplo (Pág. 342), los sujetos ofrecen explicaciones que ignoran este efecto, cuando se les plantea la disminución en el redimiendo de un aprendiz de vuelo tras una práctica exitosa (“se ha confiado después de haber sido felicitado”, etc.)

2. Heurístico de accesibilidad

En tareas de recuerdo los sujetos realizan la estimación de frecuencias de un suceso basándose en la información más fácilmente recuperable (Accesibilidad), esto es, la que mejor recuerdan.

En tareas de predicción de acontecimientos los sujetos estiman la probabilidad de un acontecimiento en función de su facilidad para imaginarlo (Simulación).

Ambos heurísticos están influidos por factores que inciden en la memoria, pero que no son determinantes para la probabilidad. Por ejemplo, la recencia, la saliencia, la familiaridad o el impacto influyen en la accesibilidad de un suceso, pero no lo hacen más probable.

Los sesgos a que dan lugar estos factores y sus mecanismos de acción son parecidos a los producidos por la representatividad:

Se ignoran las probabilidades a priori.

Cuando se dispone de información reciente impactante, aunque esta contradiga la información sobre la frecuencia real de un suceso conocido, esta se tendrá en cuenta sin pensar en su relevancia estadística. Por ejemplo, se tiende a pensar que un accidente de avión es más probable después de tener noticia de que se ha producido uno.

En el plano social este efecto da lugar al sesgo egocéntrico, Consistente en pensar que las propias creencias son mayoritarias en la población (hay una mayoría de católicos, si nosotros lo somos, etc.). Este sesgo no se produce intencionadamente, sino que se presenta porque nuestras ideas son más accesibles.

Se ignora la capacidad predictiva del dato:

Consiste en fijarse sólo en la información que está presente en una situación concreta, olvidándose del resto. Como ya se ha dicho, no tener en cuenta la probabilidad del dato cuando no se cumple la hipótesis (P D/H`) dejándose llevar por la mayor accesibilidad de la información presente, supone no tener en cuenta la diagnosticidad del dato, es decir, su capacidad para predecir si se cumplirá la hipótesis o la hipótesis alternativa.

Algunos de los sesgos más estudiados a los que da lugar este efecto son:

Sesgo de explicación:

Un hecho explicado, o tan sólo imaginado, es considerado más probable porque a la hora de asignar frecuencias a las distintas alternativas el suceso es más fácilmente recordado. Por ejemplo (Pág. 345), después de pedir a unos sujetos que explicasen por qué determinado candidato electoral debía resultar elegido, estos asignaron mayor probabilidad de éxito electoral a dicho candidato, incluso sin necesidad de explicación, tan sólo con haber imaginado el escenario de triunfo electoral. Los sujetos acomodan sus expectativas a los resultados explicados o imaginados.

Sesgo retrospectivo:

Cuando sabemos que un evento ha sucedido, consideramos que hubiésemos hecho una estimación más alta de ese resultado. Por ejemplo (Pág. 345), se preguntó a unos sujetos qué cosas, de una lista ofrecida, era probable que ocurriesen en el próximo viaje de Nixon a China y, posteriormente a haberse producido este, se les volvió a preguntar por las mismas. Los sujetos cambiaron sus estimaciones iniciales ajustándolas a lo que realmente había sucedido.

Sesgo de la correlación ilusoria:

Cuando dos sucesos altamente significativos o distintivos se asocian, dicha asociación queda establecida en la memoria y es más accesible y fácil de recordar, por lo que se estima mucho más frecuente de lo que en realidad es. Ello ocurre, por ejemplo, en la creación de estereotipos sociales (asociación de una etnia con el delito).

3. Heurístico de anclaje y ajuste

Consiste en sesgar el juicio hacía un valor inicial (anclaje) obtenido de un cómputo parcial e incluso tomado al azar (no representativo), e ir ajustándolo a medida que se añade nueva información. Por ejemplo (Pág. 347), se pidió a los sujetos que estimaran la proporción de población negra en EE.UU. mostrando previamente un nº al azar y cada grupo ajustó su juicio a los valores iniciales ofrecidos.

Otra tarea propuesta (Pág. 348), consistió en pedir a un grupo de sujetos que calculase el resultado de una multiplicación ofreciéndoles una serie de números en orden ascendente, mientras que a otro grupo se le presentaban los mismos números en orden descendente. Como quiera que los sujetos debían responder rápidamente sin tiempo a efectuar las operaciones, el grupo ascendente ajustó su juicio a los números iniciales (más bajos) mientras que el descendente lo hizo a valores más altos.

4. Crítica de los heurísticos

Flexibilidad: es su gran virtud, pero también su problema.

El mismo heurístico se utiliza en situaciones muy diferentes sin poder determinarse cuáles son sus condiciones de aplicación. De este modo no se puede predecir cuál heurístico se aplicará en una situación concreta. Posiblemente se utilicen sucesivamente, considerando primero la información más accesible y seleccionando luego la más representativa.

Pero además, distintos heurísticos se utilizan para explicar la misma situación. De este modo, algunos sesgos pueden ser debidos tanto a uno como a otro heurístico.

Por ejemplo, la falacia de conjunción

Puede atribuirse a la representatividad de la información, pero también a la construcción de escenarios y, por tanto, al heurístico de simulación.

El mejor definido de los tres heurísticos es el de representatividad, seguido del de accesibilidad y por último el de anclaje, que podría deberse a la accesibilidad del punto de partida o a estrategias seguidas tras la aplicación de los heurísticos de accesibilidad y representatividad.

Falta de validez externa:

Los estudios con heurísticos se desarrollan en situaciones artificiales de laboratorio, muy alejadas de las condiciones naturales. En el contexto natural el sujeto dispone de datos menos limitados, más redundantes y tiene la posibilidad de buscar la información según sus propios criterios.

El laboratorio, reproduce la situación ideal descrita por el teorema de Bayes (hipótesis complementarias). Sin embargo en la vida real no se dispone de todas las hipótesis y mucho menos estas son complementarias. El individuo tiene que echar mano de su conocimiento previo del mundo.

Falta de precisión del juicio:

Los resultados a los que da lugar el uso de heurísticos no coinciden con las predicciones del modelo Bayesiano. Sin embargo, esta crítica puede ser más bien un argumento a favor ya que en situaciones naturales, a menudo, no hay modo de contrastar con precisión la probabilidad de que se de uno u otro resultado.

Por tanto, los juicios en la vida real se establecen bien por consenso social, bien por su relación coste beneficio con la meta conseguida. Desde este punto de vista, los heurísticos proporcionarían estrategias más adecuadas que la norma estadística.

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Fuente: UNED-Alzira. Isipedia  

Imagen: Uncertainty   

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