Capítulo 11 Sesgos de la intuición y heurística del comportamiento

Un sesgo en un error sistemático de apreciación o juicio. Dicho de otra forma, un sesgo es una interpretación distorsionada de la realidad, muchas veces de manera inconsciente. En general las personas tomamos buenas decisiones, muchas veces de manera intuitiva. Sin embargo, a veces, intuitivamente, cometemos errores de apreciación. Lo mismo pasa cuando aplicamos intuitivamente nuestro conocimiento estadístico. Tendemos a creer en conclusiones de investigación que están basadas en pocos datos, o en nuestra propia experiencia subjetiva (@kahneman). Le asignamos una determinada probabilidad a eventos, basándonos en anécdotas que puede que no sean representativas de la realidad. A eso se le llama heurística.

Se le llama heurística, o heurística del comportamiento a los procesos inconscientes y sistemáticos que llevan a que las personas tomemos decisiones en forma rápida en situaciones de incertidumbre o de falta de información.

Estos procesos simplifican, procesan y ajustan la información sobre un problema de manera de brindar una solución de manera rápida. Lo que habitualmente sucede es que esa solución que se brinda es la solución a una experiencia pasada, que puede o no ser similar a la que se está viviendo en el momento presente. A eso se le llama sesgos cognitivos.


@Tversky1974 sintetizan estos procesos inconscientes en tres grupos y describen los sesgos asociados:

Representatividad

insensibilidad a la probabilidad previa de los resultados

insensibilidad al tamaño de la muestra

conceptos erróneos de la oportunidad

insensibilidad a la previsibilidad

la ilusión de validez

conceptos erróneos de la regresión

Disponibilidad

sesgos debido a la recuperabilidad de las instancias

sesgos debido a la efectividad de un conjunto de búsqueda

sesgos de imaginabilidad

correlación ilusoria

Ajuste y anclaje ajuste insuficiente

sesgos en la evaluación de eventos conjuntivos y disyuntivos

anclaje en la evaluación de distribuciones subjetivas de probabilidad


%0 n1 Heurística de disponibilidad n11 Sesgos debido a la recuperabilidad de las instancias n1->n11 n12 Sesgos debido a la efectividad de un conjunto de búsqueda n1->n12 n13 Sesgos   de imaginabilidad n1->n13 n14 Correlación ilusoria n1->n14 n2 Heurística de representatividad n21 Insensibilidad a la probabilidad previa de los resultados n2->n21 n22 Insensibilidad al tamaño de la muestra n2->n22 n23 Conceptos erróneos de la oportunidad n2->n23 n24 Insensibilidad a la previsibilidad n2->n24 n25 La ilusión de validez n2->n25 n26 Conceptos erróneos  de la regresión n2->n26 n3 Heurística de anclaje n31 Ajuste insuficiente n3->n31 n32 Exceso de confianza (Sesgos en la evaluación de eventos conjuntos y disjuntos) n3->n32 n33 Percepción selectiva (Anclaje en la evaluación de distribuciones subjetivas de probabilidad) n3->n33

Figure 11.1: Heurística de comportamiento y sesgos cognitivos

11.1 Heurística de representatividad

La heurística de representatividad es empleada cuando las personas tienen que calcular la probabilidad de que un objeto o evento A pertenezca a una clase o proceso B.

Por ejemplo, en el caso del monitor de centros, calcular la probabilidad de que

Insensibilidad a la probabilidad previa de los resultados (también llamada insensibilidad a la tasa base)

La tasa base es uno de los factores que no tendría que tener efecto en la representatividad y sí en el cálculo de probabilidades.

Por ejemplo, la probabilidad de que una persona que estudia ingeniería sea varón es de 80 en 100. Tenemos un grupo de 100 personas, es decir que hay 20 mujeres y 80 varones.

Ahora tenemos la siguiente información sobre esta persona:

Esta persona es amable y bien dispuesta. Le gusta dejar la casa en orden antes de salir a estudiar y antes de volver a casa pasa por el supermercado para hacer las compras y preparar la cena.

¿Cuál es la probabilidad de que esta persona sea mujer?

La probabilidad de que sea mujer es de 20 en 100, porque esta información adicional solamente refuerza un estereotipo (de que las mujeres son ordenadas y se ocupan de las tareas de la casa) pero no brinda información sobre la persona. La única información que tenemos es la de que en el grupo hay un 20% de mujeres.


Ley de pequeños números (o insensibilidad al tamaño de la muestra)

Cuando las muestras son pequeñas, las distribuciones se apartan de lo normal.

Por ejemplo, en Uruguay nacen más o menos la misma cantidad de niñas que de varones, entonces esperaríamos que en las clases haya igual cantidad de personas de ambos sexos.

  • Pensemos ahora que la escuela A tiene en total 30 estudiantes (por ejemplo, es una escuela rural), y la escuela B tiene 300 estudiantes.

  • Si comparamos a la escuela A y a la escuela B, ¿cuál es la probabilidad de que haya igual cantidad de niñas que de varones (es decir, 50% de niñas)?

      1. es mayor para la escuela A
      1. es mayor para la escuela B
      1. es la misma para la escuela A que para la escuela B

La probabilidad de que haya igual cantidad de niñas que de varones es mayor en la escuela B, ya que tiene mayor número de estudiantes. Las muestras más grandes son más representativas de la población en general.


Creencia de que la suerte tiende a igualar las chances (o insensibilidad de la previsibilidad)

Las personas a veces hacemos predicciones sobre un evento, basándonos en la representatividad. Si la descripción que hacemos del evento no aporta información relevante sobre lo que queremos predecir, entonces tendríamos que asignar el promedio de probabilidades.

Por ejemplo,

conceptos erróneos de la oportunidad

Las personas esperan que una secuencia de eventos generada por un proceso aleatorio represente las características básicas de ese proceso aún cuando la secuencia de eventos es corta.

Por ejemplo: la probabilidad de que salga cara o cruz en una moneda es 50% si la tiramos una suficiente cantidad de veces.

Si tiramos la moneda 10 veces, puede que salga “cara” en más de cinco.

Ocurre cuando después de haber observado que en la moneda salió “cara” tres veces seguidas, una persona puede creer que en la siguiente tirada va a salir “cruz” porque la suerte tiende a igualar las chances. En realidad, son eventos independientes, y la probabilidad de que salga “cara” sigue siendo la misma (50%).


la ilusión de validez

conceptos erróneos de la regresión

Heurística de disponibilidad

La heurística de disponibilidad es empleada cuando las personas tienen que calcular la frecuencia de un tipo de evento o la plausibilidad de un cierto desarrollo.

  • Proximidad
  • Confirmación
  • Correlación ilusoria


Heurística de anclaje

La heurística de ajuste o anclaje es empleada cuando las personas tienen que calcular la predicción numérica y hay cierto otro número (no relacionado) disponible.

  • Anclaje
  • Exceso de confianza
  • Percepción selectiva


11.1.1 Heurística de representatividad

  • Insensibilidad a la probabilidad previa
  • Ley de pequeños números
  • Aversión al riesgo

11.1.2 Heurística de disponibilidad

  • Proximidad
  • Confirmación
  • Correlación ilusoria

11.1.3 Heurística de anclaje

  • Anclaje
  • Exceso de confianza
  • Percepción selectiva


  • Efecto halo

    Tendemos a juzgar más favorablemente a una persona oradora si sube al escenario bien vestida y con actitud de confianza en sí misma.