TEMA VIII. EL RAZONAMENTO PROBABILÍSTICO.

8.3 Enfoque de los heurísticos de razonamiento.

Surgen de la insuficiencia explicativa de los modelos normativos , que asumen que las personas asignas probabilidades de ocurrencia de un suceso basándose en su frecuencia relativa, o como asume la inferencia bayesiana, en las creencias y opiniones. Las predicciones de estos modelos no concuerdan con los datos encontrados en los estudios empíricos, incluso si esos estudios se realizan con personas consideradas expertas.

Este nuevo enfoque, podría enmarcarse dentro de la teoría de la racionalidad restringida de Simon, según el cual, las personas construimos modelos simplificados del mundo, en los que posteriormente, basaremos nuestros juicios y decisiones, estas decisiones no buscarían el máximo beneficio, sino cierta satisfacción. Se trata de centrarse menos en cómo se debería realizar la tarea (normativa), y más en como realmente la realizamos.

Estas formas de razonamiento tendrían su origen en las limitaciones cognitivas, puesto que un interés excesivo en la racionalidad y competencia, podría distraer la atención de aspectos más importantes.

TVERSKY y KAHANEMAN, proponen, que en lugar de la inferencia bayesiana utilizamos una serie de reglas de andar por casa, a las que denominamos heurísticos.

8.3.1.- El heurístico de representatividad.

Primero de los descritos por T. y K..

Evalúa las probabilidades de un suceso A, por el grado en que el suceso A es representativo (semejante) del suceso B.

Está relacionado con la tipicidad y prototipicidad.

Su uso puede llevar a respuesta correctas con bajo coste cognitivo, sin embargo, la estrategia de basarse en la semejanza, ignorando la información estadística, da lugar a sesgos cognitivos.

a) Insensibilidad al tamaño de la muestra.

La probabilidad asignada será mas cercana a la probabilidad real cuanto mayor sea el número de observaciones de que partimos, pero la mayoría de las personas son insensibles a ese dato, y esperan que la frecuencia asignada a un suceso aparezca tanto en los números grandes como en los pequeños, y que además, reflejen el orden propio de los sucesos aleatorios, y esto en muy pocos ensayos (falacia del jugador).

Como consecuencia de este sesgo tendemos a extraer conclusiones sobre la frecuencia de un suceso, de un acontecimiento o de una característica, a partir de muy pocas observaciones, generalizando a partir de muestras pequeñas si consideramos que son representativas.

Estas generalizaciones a partir de pocos datos no siempre se dan en la misma medida, sino que tienen en cuenta la homogeneidad del grupo respecto a la característica en cuestión.

b) Insensibilidad a las probabilidades a priori.

Evidencia experimental: los sujetos se basaban en la semejanza más que en la frecuencia a l realizar un juicio de probabilidad, es decir, realizaban sus juicios en base a la representatividad de la descripción.

c) Insensibilidad a la capacidad predictiva del dato.

Tendencia a utilizar la información disponible que salta a la vista, sin tratar de inferir nada.

La personas no tenían en cuenta la capacidad predictiva de distintos datos, sino que basaban sus juicios en la representatividad de estos respecto a los resultados.

Tampoco se cuestionaban la fiabilidad o validez de la fuente.

Estos resultados pueden atribuirse al uso del heurístico de representatividad, pero también a la disponibilidad de la información.

d) Falacia de la conjunción.

Consiste en atribuir mayor probabilidad de ocurrencia dos sucesos conjuntos que a los mismos por separado.

Explicación:

A) Mediante el uso del heurístico de representatividad, se considera que las dos probabilidades conjuntas es más representativa que las misma por separado.

B) Mala comprensión de los enunciados.

Este sesgo se encuentra relacionado con la construcción de escenarios, consideramos más probable una situación que aparece como una conjunción de varios sucesos formando un escenario más detallado y complejo, que otra situación más ambigua, en la que únicamente se describe el suceso.

La explicación de por qué las personas no tienen en cuenta el fenómeno de regresión a la media, sería que el juicio estaría dirigido por la representatividad, que asumiría la semejanza entre dos sucesos muy relacionados, por lo que no se aceptaría que pudieran ser diferentes.

8.3.3.- El heurístico de accesibilidad.

Segundo de los descritos por T. y K., se usa en juicios que se pide la estimación de frecuencias. Consiste en asignar las probabilidad de un suceso o acontecimiento en función de la facilidad con que puede ser recordado. Puede producir buenos resultados puesto que lo más frecuentes suele ser también lo más disponible en memoria, no obstante, no siempre resulta ser lo más probable, puesto que hay variables, además de la frecuencia, que inciden en la facilidad con que puede recordarse la información.

Está estrechamente relacionado con el "heurístico de simulación", mientras que el de accesibilidad se usa en tareas de recuerdo, el de simulación sería útil en tareas de predicción, ya que se estimaría la probabilidad de un acontecimiento en función de la facilidad con que puede anticiparse o imaginarse.

Conduce a ignorar la capacidad predictiva de la información que recibimos.

Uno de los sesgos que produce es el efecto de la explicación, que consiste en considerar mayor la probabilidad de un suceso que se ha explicado previamente que el resto de las posibilidades (no es necesario explicar, sino que es suficiente con imaginar un resultado para aumentar su probabilidad percibida).

Otro sesgo relacionado con este heurístico el retrospectivo, consistente en que la probabilidad percibida de un suceso concreto aumenta cuando los sujetos conocen el resultado final (sabía que pasaría). La explicación de este se basa en la accesibilidad, de forma que cuando se proporciona un resultado, los antecedentes y escenarios adquieren mayor saliencia respecto al resto.

Otro sesgo que produce es la llamada correlación ilusoria, proviene de que la información no se encuentra almacenada en unidades aisladas, sino que existen relaciones entre distintos tipos de información, así cuando en la memoria existe un vínculo fuerte entre dos sucesos, las personas consideran que habitualmente ambos se presentan juntos, aunque esta es una estrategia generalmente correcta, puede producir el sesgo comentado, al considerar los sujetos que ciertas asociaciones ocurren más frecuentemente de lo que en realidad se dan. La correlación ilusoria tiene implicaciones en la formación de estereotipos sociales.

8.33.- El heurístico de anclaje y ajuste.

Tercero de los descritos por Tversky y Kahneman, consiste en la emisión de un juicio basado en algún valor inicial, que posteriormente se va ajustando hasta producir la respuesta final. La persona realizará un juicio a partir de alguno de los rasgos del estímulo, y posteriormente ajustará ese primer juicio, para que integre los rasgos restantes.

El valor en que se produce el anclaje puede estar sugerido por la formulación del problema.

* Críticas a los heurísticos.

Debido a su extremada flexibilidad, no se conoce en que condiciones se aplicará uno u otro heurístico, incluso puede que se apliquen sucesivamente. En cualquier caso están muy relacionados entre sí, y a veces es difícil saber cual de ellos se está utilizando.

El de accesibilidad, en su doble acepción, en tareas de recuerdo y tareas de construcción, está muy relacionado con la construcción de escenarios.

El de anclaje es un concepto borroso.

Otra crítica se refiere a su escasa validez externa, esto en base a:

* En el laboratorio la información que se presenta es limitada y en bloque, en el contexto natural existe gran cantidad de información y esta es redundante.

* Para la resolución de las tareas, las personas no usan sólo los datos que se les proporciona, sino que también basan sus respuestas en el conocimiento del mundo, en las correlaciones que han percibido en la vida real, en las percepciones sobre la inteción oculta de otras personas o en la aplicaión de reglas que habitualmente conducen a coclusiones correctas.

* Con respecto a la adquisición de información, en el laboratorio aparecen todas las hipótesis posibles y estas son complementarias, y esto no es lo habitual en la vida real.

En la vida real no existen criterios objetivos con el que contrastar los juicios emitidos, la racionalidad es evaluada en base al consenso social, relación costes-beneficios o adecuación a la meta establecida, desde este punto de vista, los heurísticos serian estrategias más adecuadas que la norma estadística. Podemos considerar juicios racionales aquellos que son adaptativos, aunque se desvíen del modelo normativo, desde esta perspectiva cabe plantearse la adecuación del modelo bayesiano.

8.4.- Enfoque de los modelos mentales:

Teoría de los modelos mentales: Sostiene que se construyen modelos mentales a partir de la información contenida en las premisas, la conclusión que se obtiene será posible si se cumple al menos uno de los modelos, probable cuando se mantiene en la mayoría de los modelos y necesaria cuando se cumple en todos..

Con el fin de no sobrecargar la memoria de trabajo, se representa el mínimo de información en los modelos explícitos y sólo la información verdera, luego se explora la frecuencia de los modelos, o bien realizando un muestreo al azar o bien de forma sistemática (dependiendo de su ´número).

Este modelo permite explicar tanto los aciertos como los errores observados en las tareas experimentales.

Los errores pueden provenir de :

a) Extraer conclusiones sin haber revisado un número suficiente de los posibles modelos.

b) Sobrecarga de la memoria operativa, debido a que la información de las premisas de lugar a una gran cantidad de modelos.

En la vida diaria la gente no diferencia entre tareas de razonamiento inductivo o deductivo (puede ser cierto frente a debe ser cierto, dadas unas premisas), sino que construyen algunos modelos y extraen conclusiones.

Sesgos: debido a las limitaciones de la memoria operativa, habitualmente no puede obtenerse un número elevado de modelos, por lo que las personas han de evaluar la frecuencia de los modelos que apoyan o niegan la conclusión de uan forma rudimentaria y sesgada. Johonson-Laird y Saray, estudian estos sesgos, a los que denominan ILUSIONES COGNITIVAS, asumiendo que las conclusiones que ocurren en la mayoría de los modelos representados, será considerado lo más probable.

Cuando se razona sobre la probabilidad relativa de dos sucesos A y B, con varios operadores (disyunción exclusiva, condicional, bicondicional), los sujetos pueden cometer errores al no representar de forma explícita los casos en que no ocurren los sucesos (pag. 352, ejemplo "rey o as")

Rodrigo de Vega, Castañeda, los modelos mentales se van actualizando a medida que se va representando más información, y se ve influido por el orden de presentación.

La integración de la información representativa y la probabilística depende de la congruencia entre ambas, en caso de incogruencia se desatiende la probabilística y se atiende la representativa.

Es posible que cuando los sujetos han de centrarse sólo en uno de los modelos posible, quzá lo hagan en función de la facilidad con que puede construirse cada uno de ellos o la rápidez con que se accede a ellos (recuerda al heurístico de representatividad)

Parece existir una tendencia a centrarse en la información explícita de las premisas.

Parece que las personas basan sus respuestas en los modelos en que se da un similitud o una relación de causa-efecto, entre la conclusión y las premisas (relacionado con el heurístico de representatividad).

Teoría de los modelos mentales probabilísticos (Gingerenzer, Hoffragee, kleinbölting).

Estos autores rechazan la pretendida irracionalidad de las personas; las teorías estadísticas no pueden entenderse como modelos normativos, dado que los problemas tratan de un sólo caso, mientras que la probabilidad tambien se aplica sobre frecuencias y poblaciones. Cuando los problemas son presentados como frecuencias, los sesgos desaparecen o se atenúan, esto subraya la importancia de la representación de la información estadística para el cómputo.

La teoría (desarrollada inicialmente a partir del estudio del sesgo de sobreconfianza) postula que cuando las situaciones puden resolverse a partir del conocimiento de las personas, estas construyen un MODELO MENTAL LOCAL, que asociaría la estructura de la tarea presentada con el conocimiento disponible.

Cuando el conocimiento es insuficiente, las personas construyen un marco de inferencia llamado MODELO MENTAL PROBABILÍSTICO, que consta de:

1.- Una clase de referencia, la población sobre la que se plantea el problema.

2.- Una variable sobre la que se trabaja.

3.- Una red de claves de probabilidad, que generalmente covarían con la variable.

8.5.- Razonamiento y calibración.

Un aspecto estudiado en los juicios bajo incertidumbre y en tareas de razonamiento general, es la confianza del sujeto sobre el juicio emitido, lo que se considera un juicio de segundo orden.

Sesgo de sobreconfianza: En las tareas utilizadas, se obtiene que los sujetos sólo responden correctamente sobre el 80 % de las preguntas a las que asignaron una certeza absoluta. El sesgo aumenta a medida que la dificultad de las preguntas es mayor, mientras se muestran mejor calibrados, incluso sucalibrados cuando se enfrentan a preguntas más fáciles.

Posibles explicaciones:

* Los sujetos generan más evidencia a favor de las propias hipótesis que en contra.

* Creencia (de los sujetos) de que la memoria es completamente fiable.

* Falta de retroalimentación de los errores, en la vida diaria.

* Ilusión de control.

Tambien influyen en los resultados el tipo de tarea a que se enfrentan, aparecen mejor calibrados cuando se les pregunta por el rango de resultados a que contestaron que si se les pide que asignen confianza a unos resultados concretos.

La teoría de los modelos mentales probabilísticos asume que se construyen modelos probabilísticos y que la validez se asignaria a cada uno de las claves basándose en el propio conocimiento del sujeto, en la medida en que la validez asignada por el sujeto se acerque al objetivo, el modelo probabilístico estárá mejor o peor construido, las personas basan las respuestas en una de las claves de probabilidad, la de validez más alta. Al modificar el tipo de tarea, el sujeto pasa de emitir un juicio basado en la confianza de las respuestas dadas (preguntar por resultados concretos), a emitirlo en base a su rendimiento en tareas similares (preguntar por el rango de resultados).

También explicaria alguno de los errores observados en preguntas con trampa.

Esta teoría no explica que la sobreconfianza sea mayor en tareas difíciles o que se mantenga en aquellos casos en que las preguntas se han tomado al azar.

La teoria de los modelos mentales, por otra parte, no alude a la calibración, desde este enfoque, el sesgo de sobreconfianza podría deberse a que las personas tienen necesidad de satisfacción y seleccionarian aquellos modelos que conducen a soluciones más creibles o deseables. En este caso la conclusión se aceptará sin buscar otros modelos, en el caso de ser poco creible o desable se buscarán otros que puedan falsarla. La sobreconfianza será mayor ciamto más difícil sea la tarea y por tanto sean necesarios más modelo para falsarla y llegar a una conclusión, como las personas se basan en pocos modelos, lo que aumenta en las tareas difíciles es el número de modelos que se ignoran, aumentando la probabilidad de una respuesta incorrecta manteniendo la misma confianza.

El Razonamiento Probabilístico

6/6