TEMA 9

Razonamiento Inductivo

Manual: pp 101-121

No existe un criterio unánime a la hora de determinar qué se quiere decir cuando se habla de razonamiento inductivo pero, desde una perspectiva amplia, se consideran procesos inductivos, todos aquellos procesos de inferencia que amplían el conocimiento con incertidumbre (conclusiones posibles pero no necesariamente correctas).

Desde una perspectiva más restringida, Johnson-Laird a través de su taxonomía, definió la inducción como cualquier proceso de pensamiento cuya conclusión incremente o aumenta, la información semántica contenida en las premisas iniciales.

Un razonamiento inductivo implica un proceso de generalización desde experiencias concretas a partir de las cuales, se generan o derivan conclusiones posibles, plausibles o probables aunque NO necesarias desde la lógica. Ejemplo./

En una inducción se generan conclusiones posibles aunque no necesariamente válidas y en general, un argumento de tipo inductivo estaría basado en suposiciones y en un argumento incompleto.

A diferencia de un argumento deductivo, el argumento puede ser más fuerte o más débil según se vaya añadiendo nueva información que confirme o no, la generalización realizada.

Aunque en la literatura se hace diferenciación entre inducción y deducción, los sujetos en la vida cotidiana generan continuamente procesos inductivos y deductivos. Además, solemos tomar decisiones o razonar o hacer una predicción bajo condiciones de incertidumbre; en tales situaciones, existe un teorema que trata de investigar el rendimiento de los sujetos cuando han de hacer una predicción y tienen que generar una conclusión probable ! “el teorema de Bayes”: teoría normativa (método normativo) que sirve para poder evaluar hipótesis; consiste en una fórmula matemática que calcula cuál es la probabilidad de que se dé un determinado acontecimiento o hipótesis a partir, de una serie de parámetros como la probabilidad previa y la probabilidad condicionada.

Teorema de Bayes

Método normativo de evaluación de hipótesis y probabilidades.

Ej./ ¿Qué probabilidad tengo de encontrar trabajo cuando acabe la carrera?

• Probabilidad previa: estadísticas de los últimos 5 años,

P (H) = .35

• Probabilidad complementaria: probabilidad de no encontrarlo,

P (H) = .65

• Probabilidad condicional: grado de asociación entre hipótesis y un dato significativo (ej./buen expediente),

P (E/H) = .90

• Probabilidad complementaria: probabilidad de no encontrarlo teniendo un buen expediente,

P (E/H) = .10

P (H/E) = ecuación bayesiana

P(H/E) =

Los sujetos en la vida cotidiana, no usamos este tipo de criterios formales sino que, utilizamos otro tipo de razonamiento más intuitivo, atajos cognitivos, sencillos, estrategias no lógicas que llevan a elaborar en ocasiones juicios correctos y otras veces no correctos ! heurísticos.

Los heurísticos son estrategias sencillas y rápidas (atajos cognitivos), que pretenden reducir la complejidad de una tarea a base de valorar probabilidades, y de predecir valores que simplifiquen las operaciones necesarias para hacer juicios.

Dichas estrategias sencillas y rápidas son de tipo no lógico ! esto nos lleva a razonar adecuadamente en ocasiones y en otras, a cometer errores o sesgos. Así, un error o sesgo, es un error sistemático (no debido al azar) en relación a un sistema normativo como por ejemplo, la lógica estándar.

Surgen originariamente en el campo del Razonamiento Inductivo con autores como Kahneman y Tversky (1972) los cuales, estudiaron su uso en ámbitos como el de la solución de problemas, la toma de decisiones… siendo el punto de referencia para que otros autores abordaran el estudios de heurísticos en el campo del razonamiento deductivo: autores como Pollard (1982) o Evans (1982, 1984) trasladan esto al ámbito del Razonamiento Deductivo.

Pollard se centró en estudiar el Heurístico de Accesibilidad (evaluar la frecuencia de un hecho en función de la facilidad con la que somos capaces de evocar desde la memoria ejemplos relacionados con ese hecho) en tareas de razonamiento deductivo como la tarea de las cuatro tarjetas.

Evans plantea la Teoría de Heurísticos Analíticos: dice que la accesibilidad es una condición necesaria pero no suficiente para razonar. Parte del concepto de Relevancia (toda la información de la que podemos disponer, el sujeto la filtra en función de lo que resulta más relevante para él).

Esta teoría tiene su origen en otra teoría propuesta por Wason y Evans (1975), que es la Teoría del Proceso Dual la cual dice que hay dos tipos de procesos en el razonamiento.

Kahneman y Tversky (1972) estudiaron las estrategias usadas por los sujetos cuando se les pedía que estimasen la probabilidad de un determinado acontecimiento. Por ejemplo./ cuando se pregunta cuál es la probabilidad de que un determinado objeto A pertenezca a una clase B, los autores observaron la tendencia de los sujetos a poner en marcha el “Heurístico de Representatividad” ! en la medida en que A, se parezca a B, juzgaran que la probabilidad estimada de que A pertenezca a B, será alta y, en caso contrario, será baja.

¿Cuál de los siguientes sucesos crees más probable?

Si se responde el enunciado 3, se comete un sesgo.

Uno de los problemas más usados que ponía esto de manifiesto el Heurístico de Representatividad fue “El problema de Linda”: lleva implícitos principios de probabilidad; en él, se plantea una historia con diferentes alternativas; en función de la respuesta que dé el sujeto, se estudia si se ha ajustado o no a la teoría normativa de la normalidad:

“Linda tiene 31 años, está soltera, es una chica abierta y muy alegre. Se licenció en Filosofía. Cuando era estudiante, estaba muy comprometida con la no discriminación y la justicia social, y también solía participar en manifestaciones antinucleares”.

Ordena las siguientes afirmaciones de acuerdo con su grado de probabilidad, usando el 1 para la más probable y el 8 para la menos probable:

• Linda es una profesora de enseñanza básica.

• Linda trabaja en una librería y asiste a clases de yoga.

• Linda está asociada al movimiento feminista.

• Linda trabaja en un centro de salud como psiquiatra.

• Linda es miembro del Partido Feminista.

• Linda es cajera de banco.

• Linda es agente de seguros.

• Linda es cajera de banco y está asociada al movimiento feminista.

Una de las tendencias más frecuentes, es la de que los sujetos seleccionaban la alternativa “Linda es cajera de banco y está asociada al movimiento feminista”, la juzgaban como más probable que la alternativa “Linda es cajera de banco” ! cometían la Falacia de la Conjunción que supone la violación de la Regla de la Conjunción la cual dice que: la probabilidad de que dos sucesos ocurran conjuntamente siempre va a ser menor que la probabilidad de que se dé cada uno de ellos por separado.

El carácter de la falacia implica que los sujetos no se plantean la tarea como un cálculo estadístico sino que evalúan la representatividad de los elementos en la tarea con respecto a un modelo, en este caso, con respecto a la personalidad de Linda. Por tanto, los sujetos solucionaban el problema usando el heurístico de representatividad; para comprobar que efectivamente estaban juzgando en función de este heurístico, lo que hicieron los autores fue presentar una nueva versión del problema: no se le dieron datos de la personalidad de Linda, sólo que era alegre, que estaba soltera y que tenía 31 años: los sujetos seleccionaban con un mayor porcentaje, que era cajera y ello, confirmaba que en la primera versión, realmente usaban el Heurístico de Representatividad.

Dicho heurístico, en ocasiones lleva a cometer sesgos y así, por ejemplo, uno de ellos es “La Falacia del Jugador” según la cual, una secuencia de pérdidas debe ir seguida de una secuencia de victorias para compensar; un ejemplo que ilustra este hecho, es el “problema de la apuesta”: se lanza al aire una moneda 10 veces obteniendo la secuencia CXXXXXXXXX (la 1ª es cara y las otras 9 son cruz).

Si tuvieses que apostar 60 euros, ¿en qué opción lo harías? (saldrá cara, saldrá cruz); los sujetos dicen cara porque tienden a esperar que la secuencia de hechos que tiene lugar a partir de un proceso que es aleatorio, representa las características que todos reconocemos en un proceso aleatorio: que no se repita muchas veces seguidas el mismo acontecimiento.

Otro ejemplo es el problema de las baldosas: sobre un suelo que tiene 25 baldosas, se han tirado al azar 5 bolas; las baldosas en las que ha caído una bola, se han señalado pintándolas, ¿cuál de los dos suelos que te presentamos es más probable que aparezca?

A B

El suelo A es más probable que el B porque se juzga más aleatorio el A.

El hecho de que no se repita muchas veces seguidas el mismo acontecimiento, puede ser verdad si el tamaño de la muestra fue muy grande pero, puede no ocurrir cuando basamos nuestros juicios en solamente unos pocos casos. Es decir, en general, cuanto > es el tamaño de la muestra, más tiende a estabilizarse el resultado y esto se conoce como La Ley de los Grandes Números.

A la vista de esto, cabe preguntarse, ¿qué ocurre? y así, muchos de los trabajos ponían de manifiesto que los sujetos no utilizan conceptos de tipo estadístico sino que lo que hacen, es desarrollar un razonamiento de tipo inductivo (de tipo heurístico).

Un segundo heurístico de los estudiados por Kahneman y Tversky, es el Heurístico de Disponibilidad o Accesibilidad: evaluar la probabilidad de que se dé un determinado acontecimiento en función de la facilidad con la que pueden evocarse desde la memoria ejemplos relacionados con ese acontecimiento.

En este heurístico, la familiaridad y la saliencia son dos variables que influyen sobre los juicios en torno a la frecuencia (con la que se da) de un acontecimiento.

Como consecuencia de este heurístico ocurren sesgos como el llamado Correlación Ilusoria ideado por Chapman y Chapman (1969): consiste en sobreestimar la frecuencia con la que dos acontecimientos concurren en la realidad (ocurren al mismo tiempo en la realidad).

Un tercer heurístico es el Heurístico de Anclaje y Ajuste: tendencia de los sujetos a realizar estimaciones a partir de un valor inicial o anclaje que se ajusta para dar lugar a la respuesta final.

Es un efecto particular de la accesibilidad de una información que es irrelevante bien que está presente en la tarea, o bien que es generada por el propio sujeto a partir de un cómputo incompleto.

Para ponerlo de manifiesto, se elaboró un sencillo experimento: dos grupos, al grupo 1 se le pedía que en 5 segundos estimase el resultado de multiplicar 1x2x3x4x5x6x7x8 y al grupo 2, que en 5 segundos estimase el resultado de multiplicar 8x7x6x5x4x3x2x1; el primer grupo realizó una estimación media de 512 y el segundo grupo, de 2250. Como los sujetos tienen pocos segundos para hacer el cálculo mental lo que hacen es estimar el resultado por extrapolación o ajuste y así, los del grupo 1, dan un valor aproximado más bajo que los del grupo 2 porque los valores son más bajos.

El proceso de toma de decisiones implica cierta complejidad porque depende tanto de un juicio de probabilidad que hagan los sujetos, como de los deseos personales de los mismos.

TD = juicios de probabilidad + DESEOS

No todas las decisiones son del mismo tipo; fundamentalmente hay dos tipos y así, unas decisiones conllevan riesgos y otras, implican incertidumbres:

Ej./ lanzamiento de un dado: puedo conocer la probabilidad pero no el resultado real.

Hay una teoría normativa en el proceso de toma de decisiones que es la Teoría de la Utilidad Subjetiva Esperada (USE) propuesta por Savage (1954): incluye un conjunto de ideas o axiomas que aportan a los sujetos un fundamento (o base) para tratar de maximizar cuál es la utilidad subjetiva de un resultado para cada una de las alternativas posibles en una decisión a tomar.

Planta una serie de axiomas rígidos que no siempre han sido aceptados:

La Teoría de la Utilidad Subjetiva Esperada (USE), es una teoría formal y por ello ha recibido críticas:

• Realmente, en la vida cotidiana, muchas veces las preferencias de los sujetos, van a depender de la forma en la que se presenten a los sujetos las alternativas (las diferentes opciones) que pueden sugerirles argumentos a favor o en contra de las mismas.

Kahneman y Tversky propusieron el siguiente ejemplo para explicar esto:

Dos argumentos,

En la situación B compraría la entrada y en la situación A, no ! las decisiones no son fijas, depende de cómo se presente la situación.

• Experimento de Mr. Crane y Mr. Tees: ambos sujetos tenían previsto coger dos vuelos diferentes, a la misma hora. Tomaron la misma limusina para ir al aeropuerto, pero quedaron atrapados en un atasco y llegaron al aeropuerto con treinta minutos de retraso sobre la hora prevista de partida de sus vuelos.

A Mr. Crane se le dice que su vuelo partió a su hora.

A Mr. Tees, se le dice que su vuelo se retrasó y que partió hace sólo cinco minutos. ¿Quién estará más molesto?

La mayor parte de los sujetos responden que Mr. Tees a pesar de que la situación es idéntica, ambos pierden el avión.

Con estos ejemplos, Kahneman y Tversky querían demostrar la dificultad de explicar los procesos de toma de decisiones a partir de una teoría normativa como la Teoría de la Utilidad Subjetiva Esperada (USE).

A partir de esta idea se elaboraron diferentes teorías que tenían en cuenta la importancia de variables de tipo psicológico, emocional, en el proceso de toma de decisiones:

a) Teoría de la Perspectiva, Kahneman y Tvesky (1979)

b) Teoría del Arrepentimiento, Bell (1982, 1985)

En ocasiones lleva a cometer el Sesgo de Correlación Ilusoria.