Resumen. Kahneman.el Juicio Bajo Incertidumbre.heuristicas y Sesgos

7/23/2019 Resumen. Kahneman.el Juicio Bajo Incertidumbre.heuristicas y Sesgos.

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Resumen Kahneman.

El juicio bajo incertidumbre: Heurísticas y sesgos. Amos Tversky y Kahneman.

¿Cómo estiman los individuos la probabilidad de un evento incierto o el valor de una cantidad incierta?

“El presente artculo demuestra !ue los individuos con"an en un n#mero ilimitado de principios heursticos

!ue reducen las tareas comple$as de estimación de probabilidades y valores predictivos a operaciones

$udicativas m%s simples. Estas heursticas son& en 'eneral& bastante #tiles& pero a veces conducen a

errores serios y sistem%ticos(.

Estimar sub$etivamente la probabilidad es parecido a cuanto estimamos sub$etivamente cantidades "sicas&

como distancia o tama)o. *or e$emplo& mientras m%s cerca un ob$eto lo vemos m%s ntido& y hacemos esa

correlación. +in embar'o& esta re'la nos puede llevar a errores. Esa es una re'la “heurstica(. El c%lculo de

probabilidades tambi,n tiene heursticas. El articulo describe tres de ellas utili-adas para estimar

probabilidades& discutiendo las implicaciones pr%cticas y teóricas de esas observaciones.

1. Presentatividad.

*re'unta tipo ¿Cu%l es la probabilidad de !ue el ob$eto A pertene-ca a la clase /?

*ara responder a tales tipos de pre'unta& utili-amos la heurstica de la representatividad& en la cual lasprobabilidades son evaluadas por el 'rado en !ue A es representativo de /& es decir& por el 'rado en !ue A

se aseme$a a /.

E$.0 Caso del bibliotecario.

Conocemos a un tipo “tmido& retrado& siempre servicial pero poco interesado por la 'ente o por el mundo

real. 1etódico& disciplinario& necesita ordenarlo y or'ani-arlo todo. ¿Cu%l es la probabilidad para cada una

de las posibles pro"esiones de tal tipo? 2e$. A'ricultor& vendedor& piloto de aerolnea& bibliotecario o

medico3.

En la heurstica de la representatividad& la probabilidad de !ue tal persona sea& por e$. /ibliotecario& se

estima por cuan seme$ante 2o representativo3 sea del estereotipo de bibliotecario.

+in embar'o& hay ciertas consideraciones !ue hacen "allar& com#nmente& a este tipo de ra-onamiento

4. 5nsensibilidad a resultados probabilsticos previos ¿6u, pasa si en las sociedades e7isten muchos

m%s a'ricultores& por e$.& !ue bibliotecarios? Esta "recuencia base no es tomada al solo considerar

la cercana al estereotipo& de$ando las probabilidades previas "uera. *A8. 9:9 es el e7perimento en

concreto de tal hipótesis.;. 5nsensibilidad al tama)o de la muestra +e'#n e7perimentos& no se toma en consideración como e

tama)o de la muestra puede a"ectar ciertos datos estadsticos. *or e$.& <na muestra 'rande es m%s

probable !ue manten'a un promedio cercano al => en hechos !ue tienen i'ual probabilidad 2sea

ni)o o ni)a& lan-ar una moneda al aire3. E7perimento. *%'. 9:@.9. Concepciones erróneas del a-ar. a 'ente espera !ue una secuencia de eventos 'enerados por un

proceso aleatorio represente las caractersticas esenciales de dicho proceso& aun!ue la secuencia

sea breve. En lan-amiento de una moneda para obtener cara 2c3 o cru- 2r3& por e$.& la 'ente

considera !ue la secuencia CBRBCBRBRBC es m%s probable !ue CBCBCBRBRBR. Ellos esperan !ue las

caractersticas esenciales del proceso estar%n representadas no solo 'lobalmente en la secuencia

entera& sino tambi,n localmente en cada una de sus partes. tro aspecto de esta limitante es la

“"alacia del $u'ador( +i sale mucho ro$o en la ruleta& la mayora de la 'ente cree erróneamente !ue

el ne'ro tiene !ue salir por necesidad. El problema es !ue las desviaciones& en un proceso

aleatoria& no son “corre'idas(& sino meramente diluidas. Esta “concepción errónea( se encontró

incluso en psicólo'os e7pertos investi'adores& !uienes creyeron tambi,n !ue muestras pe!ue)as

pueden ser altamente representativas.



@. 5nsensibilidad a la previsibilidad En teora normativa estadstica& si la predictibilidad de un hecho es

> 2es decir& cuando los elementos de in"ormación relevante no se encuentran disponibles3& se debe

reali-ar la misma predicción para todos los casos. +in embar'o& predicciones intuitivas no toman en

cuenta tal "actor 2p%'. 9:D=. a ilusión de valide- a conFan-a en la predicción se basa del 'rado de representatividad 2es decir

de la plausibilidad de la correspondencia entre el resultado seleccionado y el dato inicial3 con la

poca o nin'una atención a los "actores !ue limitan el acierto de la predicción. E$. a 'ente da 'ran

importancia a la predicción hecha con el estereotipo de bibliotecario& dependiendo de cuanto se

parece a el “ideal(. 2e$. Entrevistas de traba$o y la conFan-a de los psicólo'os3.D. Concepciones erróneas de la re'resión. as personas no suelen tener concepciones intuitivas

correctas. a re'resión a la media !uiere decir !ue& si un valor es e7tremo en su primera medición

tendera a la media en la si'uiente. +in embar'o& las personas tienden a pensar !ue& por al'o !ue

hicieron 2e7plicación causal espuria3 provocan ello. o !ue subyace a este "enómeno& se'#n el

autor& es la creencia de !ue el primer dato debe ser totalmente representativo. Go entender la

re'resión puede tener consecuencias a nivel de incentivos. 2E$. *ro"esores de aviación ellos

siempre observaban !ue despu,s de un buen aterri-a$e de sus alumnos& si los "elicitaban& vendra

uno peor. He este modo& concluyeron& !ue no "elicitar 2e incluso dar amonestaciones verbales3 era

per$udicial& pensando !ue la penali-ación es m%s e"ectiva !ue la recompensa. Go entender el e"ecto

de la re'resión lleva a sobrestimar la eFcacia dela penali-ación y subestimar la eFcacia de la

recompensa.

2. Disponibilidad.

as personas tienden a estimar la "recuencia de una clase& o probabilidad de un evento& dependiendo de la

"acilidad con !ue e$emplos o sucesos acuden a su mente. E$. Al'uien puede estimar el ries'o de ata!ue

cardiaco entre las personas de mediana edad recordando a las personas conocidas !ue lo han su"rido.

+in embar'o& hay ciertas consideraciones !ue hacen "allar& com#nmente& a este tipo de ra-onamiento

a. +es'os debido a e$emplos recuperables. <na clase de hechos !ue sea m%s "%cil de recuperar

parecer% m%s numerosa 2o probable3 !ue una clase cuyos e$emplos no sean tan "%ciles de e7traer.

2E$. r una lista con nombres "emeninos y masculinos& la 'ente tendera a reconocer m%s "%ciles a!uienes son "amosos& lo !ue a"ectara pensar si la lista tienes m%s nombres "emeninos o no3

Tambi,n la cercana con un hecho a"ecta lo “recuperable( del mismo& as como tambi,n la "orma en

como recuperamos la in"ormación 2es m%s "%cil pensar en un incendio en video !ue en un

periódico3.b. +es'os debido a e"ectividad de una b#s!ueda +e'#n la "acilidad para reali-ar la b#s!ueda& ella nos

dar% una sensación de mayor probabilidad. 2es m%s "%cil buscar palabras !ue comiencen con tal

letra& !ue a!uellas !ue ten'an esa letra en el tercer car%cter3.c. Tareas di"erentes suscitan b#s!uedas di"erentes. Hependiendo de la "recuencia de los conte7tos en

!ue aparece el hecho& tendremos la sensación de !ue son m%s o menos "recuentes.d. +es'os de ima'inabilidad. Hependiendo de la "acilidad con !ue podemos ima'inar el conte7to o

situación& le daremos mayor o menor probabilidad. Ello 'enera el ses'o& por e$.& de valorar como

m%s probable la creación de un comit, pe!ue)o !ue uno 'rande. Este ses'o es muy importante&

pues& por e$& si ima'inamos muchos problemas en al'#n asunto& el se considerara menos probable&

independiente de !ue la "acilidad para ima'inar situaciones desastrosas se relacione con su

probabilidad real.e. Correlación ilusoria. o interesante de este hecho no es solo !ue& com#nmente& creamos en

correlaciones ilusorias& sino !ue estas mismas son persistentes a los casos contradictorios y !ue&

por otro lado& hacen m%s di"cil notar correlaciones !ue de verdad e7isten.

3. Ajuste y anclaje.



En muchas situaciones& la 'ente hace estimaciones a partir de un valor inicial a$ustado para producir la

respuesta Fnal. El valor inicial& o punto de partida& puede haber sido su'erido por la "ormulación del

problema& o bien puede ser el resultado de un calculo parcial. Esto si'niFca !ue puntos de partida

di"erentes 'eneran estimaciones di"erentes !ue est%n ses'adas hacia los valores iniciales. Este "enómeno

es denominado ancla$e.

os ses'os relacionados !ue 'enera este m,todo heurstico son los si'uientes

a. A$uste insuFciente Aun cuando se le da valores “al a-ar( sobre un tema& ese valor inicial se)alado

'enera di"erentes $uicios de los participantes. Este e"ecto no solo se produce al inicio& sino tambi,ncuando basa su estimación de un resultado de un c%lculo incompleto. *or e$.& se se)aló a dos

'rupos di"erentes la si'uiente e7presión

8rupo 4 I7:7D7=7@797;74.

8rupo ; 47;797@7=7D7:7I.

a estimación media del 'rupo 4 "ue ;.;=>& mientras !ue la del 'rupo ; "ue =4;. El resultado correcto es

@>.9;>.

b. +es'os en la evaluación de eventos con$untivos y dis$untivos 2e$. *a' 9I>3. Jrente a $ue'os de a-ar

!ue ten'an elementos dis$untivos& las personas tienden a pre"erir los con$untivos& pese a ser menosprobables !ue al'unos simples. “Este patrón de elecciones ilustra un halla-'o 'eneral. Estudios

sobre elecciones entre $ue'os y de $uicios de probabilidad indican !ue la 'ente tiende a

sobreestimar la probabilidad de eventos con$untivos y subestimar la probabilidad de eventos

dis$untivos. Esto es esencial pues los ses'os en la evaluación de eventos compuestos son

importantes en el conte7to de la planiFcación 2!ue son con$untivos& donde la probabilidad de hacer

con ,7ito un numero 'rande de eventos es muy ba$a3. *or otro lado& los eventos dis$untivos 2como

mantener un sistema comple$o en "uncionamiento3 hace !ue& por e$& si un sistema posee varios

componentes donde la probabilidad de uno de ellos de "allar sea relativamente ba$a& la probabilidad

de "allar sistem%ticamente sea alta& sobre todo si cada uno de estos sistemas es necesario para

sobrevivir.

“a estructura de cadena de las con$unciones conduce a la sobre estimación y la estructura de embudo delas dis$unciones conduce a la subestimación(.

Gota Este ses'o es& esencialmente& lo !ue proponen *ressman y ildasky& en el sentido de !ue la

con$unción de muchas decisiones o hechos puede hacer muy improbable !ue cierta implementación

resulte e7itosa& pese a !ue cada uno de ellos& por separado& puedan tener alta probabilidad.

c. Ancla$e en la estimación de distribuciones de probabilidad sub$etiva os su$etos establecen

intervalos de conFan-a demasiado estrechos !ue reLe$an m%s certe-a de la !ue $ustiFca su

conocimiento de las cantidades estimadas.

Parte dos: Argumentacin.

El artculo se ha encar'ado de anali-ar los ses'os co'nitivos de la conFan-a en la heurstica $udicativa.

Ellos no son atribuibles a la motivación& pues ocurrieron incluso cuando "ueron motivados para ser

minuciosos y recompensados por las respuestas correctas. Estos ses'os no solo ocurren a los le'os& sino

tambi,n con investi'adores caliFcados 2aun!ue no comete errores como la "alacia del $u'ador& si los hace

con otro tipo de an%lisis intrincados3.

“os principios estadsticos no se aprenden de la e7periencia cotidiana por!ue los e$emplos relevantes no

est%n codiFcados de manera apropiada(. Esto hace !ue& aun!ue los datos “est,n ah(& no sean

cuantiFcados.

Resumen.



En el presente artculo se han descrito tres heursticas !ue se emplean en $uicios hechos ba$o

incertidumbre 243 representatividad& !ue suele emplearse cuando se pide $u-'ar la probabilidad de !ue un

ob$eto o evento A pertene-ca a la clase o al proceso /0 2;3 Hisponibilidad de e$emplos o escenarios& !ue se

emplea a menudo cuando se pide estimar la "recuencia de una clase o la plausibilidad de un desarrollo

particular0 y 2iii3 a$uste a partir de un ancla& !ue suele emplearse en la predicción num,rica cuando se

dispone de un valor relevante. Estas heursticas son muy económicas y& por lo 'eneral e"ectivas& pero

conducen a errores sistem%ticos y predecibles. <na me$or comprensión de estas heursticas& y de los

ses'os a !ue conducen& podra me$orar $uicios y decisiones en situaciones de incertidumbre&

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