Heurísticos y Sesgos Cognitivos

¿Crees que hay más jugadores de fútbol hombres o mujeres? Si has respondido hombres, eres como la mayoría de las personas. Esto se debe a que mientras leías la pregunta, tu cerebro te mandaba señales con más ejemplos de hombres jugando al fútbol que de mujeres. Esta estrategia mental que utiliza tu cerebro se llama heurística de disponibilidad. Una heurística es un atajo mental que permite a las personas resolver problemas y emitir juicios de manera rápida y eficiente , y así, ser más ágil a la hora de reaccionar, desenvolverse y adaptarse al entorno. Estas estrategias prácticas acortan el tiempo de toma de decisiones y permiten que las personas funcionen sin tener que detenerse constantemente a pensar en cuál será su próxima acción.

Se estima que el cerebro tiene una media de 50.000 pensamientos diarios porque lo que necesitamos atajos que nos permitan procesar la inmensa mayoría de ellos o el gasto energético mental no nos permitiría hacer nada más en todo el día. Los heurísticos son una manera de simplificar la realidad para abordarla, se aplican de forma inconsciente y nos ayudan a procesar la información que tenemos disponible haciendo que nos quedemos con parte de ella y descartemos el resto. Estas simplificaciones a veces producen errores, y cuando estos se repiten de manera sistemática, es decir, se repiten de manera constante en circunstancias similares, dan lugar a los sesgos.

El cerebro humano es poderoso pero está sujeto a limitaciones. Los sesgos cognitivos a menudo son el resultado del intento de su cerebro de simplificar el procesamiento de la información. Estos funcionan como reglas generales que te ayudan a entender el mundo y a tomar decisiones con relativa rapidez. Algunos sesgos están relacionados con la memoria. La forma en que recuerda un evento puede estar sesgada por varias razones y eso, a su vez, puede llevar a un pensamiento y toma de decisiones sesgados.Otros sesgos cognitivos pueden estar relacionados con problemas de atención. Dado que la atención es un recurso limitado, las personas tienen que ser selectivas sobre a qué prestan atención en el mundo que las rodea. Debido a esto, los sesgos sutiles pueden infiltrarse e influir en la forma en que ve y piensa sobre el mundo.

Los conceptos de heurísticos y sesgos fueron desarrollados por Daniel Kahneman y Amos Tversky a través de su obra Judgment under uncertainty: Heuristics and Biases. Sin embargo, años antes (1971) ya habían desafiado el modelo mental que sostenía que la toma de decisiones humana era esencialmente racional, y que el ser humano maximizaba sus decisiones haciendo evaluaciones casi perfectas del coste-beneficio para cada acción. El artículo Belief in the Law of Small Numbers explica cómo 84 participantes de la reunión anual de la Mathematical Psychology Society y de la American Psychological Association eran preguntados sobre la solidez de las estimaciones estadísticas y la replicabilidad de los resultados. Aunque los psicólogos matemáticos que participaron en el estudio tenían la formación y capacidades para resolver correctamente las preguntas planteadas, la mayoría las contestaron de una forma completamente errónea.

Este estudio dio pie a pensar que la gente, incluso científicos bien entrenados, tiene fuertes intuiciones sobre el muestreo aleatorio: asumimos que una pequeña muestra aleatoria es altamente representativa de la población cometiendo con ello un error de razonamiento sin darnos cuenta.

Por ejemplo, “el coeficiente intelectual medio de una población de alumnos de sexto de primaria en una ciudad es 100. Seleccionamos una muestra aleatoria de 50 alumnos de sexto de primaria. El primer niño de la muestra tiene un coeficiente intelectual de 150, ¿qué coeficiente intelectual medio esperas que tenga toda la muestra de 50 niños?”

La respuesta correcta es 101, mientras que la mayoría de la gente contestaría 100 ya que asume que un error por arriba (150 de CI) se cancelará probablemente con otro por debajo. Pero esto no es así: las leyes del azar no operan de este modo, los desvíos no se compensan sino que a medida que una muestra aumenta en número de unidades, se van diluyendo. Por lo tanto, es un error asumir que las leyes de los grandes números (que explican por qué el promedio de una muestra al azar de una población de gran tamaño tenderá a estar cerca de la media de la población completa) aplica también a muestras pequeñas.

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