(#20). DECISIONES HEURÍSTICAS Explicación de una forma de tomar decisiones menos racional pero que también puede resultar efectiva y útil.

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Tomar la decisión que uno quiere sin tener en cuenta informes, asesoramientos, complicados gráficos, distribuciones estadísticas, etc. parece en principio una mala forma de actuar de un ejecutivo, un empresario, un trabajador, o cualquier persona que se enfrente diariamente a varias alternativas posibles para conseguir un objetivo.

En la universidad, a los alumnos de Administración y Dirección de Empresas les solemos instruir en econometría, contrastes de hipótesis o técnicas cualitativas de investigación, minería de datos, etc. La importancia del tan manido concepto de “big data” en la actualidad es también innegable.

Pero muchos de esos alumnos se sorprenden cuando al comienzo de mis clases dedicamos un tiempo a un tipo de toma de decisiones normalmente alejada de la estadística o de cualquier otra metodología de investigación y análisis. Se trata de la heurística, una forma de decidir en base a criterios muy dispares (y la mayoría muy curiosos), que en principio parecen poco científicos, pero que en ocasiones son igual o más efectivos que los criterios más complejos ligados a análisis más racionales.

En este post vamos a hablar de una manera de tomar decisiones basada en procedimientos simples, provenientes de la experiencia, del ensayo y del error y de la intuición.

¿Qué es la heurística?
Gigerenzer & Gaissmaier (2011) definen heurística como procesos cognitivos eficientes, conscientes o inconscientes, que ignoran parte de la información para realizar predicciones. No son simples atajos de la cognición, sino también estrategias para tomar decisiones (Mousavi & Gigerenzer, 2014). Cuando esas decisiones se toman de manera inconsciente, le heurística es entonces un sinónimo de intuición.Taleb (2012) define heurística como reglas de actuación simples, prácticas y fáciles de aplicar que hacen la vida más sencilla. Según Gigerenzer & Gaissmaier (2011), para la toma de decisiones existen tres procesos: la lógica, la estadística o la heurística. Los autores dicen que vivimos en mundos grandes, donde no conocemos toda la información, por lo que confiar en modelos estadísticos complejos para la toma de decisiones es ineficiente. Así, funciona el lema “menos es más”, porque hay un punto en el que si añadimos información la eficiencia de la decisión va a ser peor.

Ejemplos de predicciones heurísticas eficientes
Hablamos del concepto “predicción”, porque siempre estamos haciendo vaticinios cuando tomamos decisiones. Es decir, tomamos una decisión determinada porque predecimos que es la opción que proporciona mayor valor. Por tanto, los términos “predicción” y “decisión” van unidos.

Existen varios ejemplos de predicciones basadas en criterios heurísticos que han superado a las realizadas por métodos estadísticos o predicciones de expertos. Uno de esos ejemplos es el mostrado por Scheibehenne & Bröder (2007) quienes encentraron en relación a la predicción de resultados del torneo de tenis de Wimbledon en 2005 que las predicciones realizadas por tenistas amateurs y personas no tenistas tenían un nivel de éxito por encima incluso de la predicción basada en el propio ranking ATP o las predicciones hechas por los expertos del torneo. Simplemente dejándose llevar por la notoriedad del nombre se hicieron buenas predicciones, aunque claro, en este caso había una estrecha relación entre la notoriedad y la calidad del jugador. Solo las casas de apuestas consiguieron mayor éxito en la predicción

Nuestro cerebro es vago
Nuestro cerebro busca la simplicidad como forma de gastar menos energía; si al consumidor se le facilitan las decisiones, se le está ayudando a mantener cierto confort cerebral. Por eso, como comentanGoldstein, Martin & Cialdini (2010) hay experimentos que muestran que demasiadas opciones para el consumidor de un mismo producto son contraproducentes. Por ejemplo, una marca de  mermelada testó 6 sabores frente a 24 en el lineal y la diferencia en cuanto a la  compra fue abismal para el primer caso. Lo mismo le ocurrió a Procter & Gamble cuando redujo los modelos de su champú H&S. Esta reducción de opciones tiene su fundamento en el estudio de Miller (1956), donde se muestra que la capacidad para procesar información relativa a diferentes opciones está entre 5 y 9 elementos, es decir, a partir de más de 9 opciones, el consumidor empieza a verse limitado para valorarlas correctamente. Kuksov & Villa-Boas (2010), por su parte, explican cómo cuando las alternativas son demasiadas o también son muy pocas, el consumidor le resulta muy costoso hacer la elección, o el consumidor no elige nada porque piensa que ninguna opción es aceptable, respectivamente. No obstante, como indican Pocheptsova, Labroo & Dhar (2010), en el contexto de productos enfocados a ocasiones especiales, la dificultad de procesar la información del producto puede ser beneficiosa, un atractivo añadido. El mismo razonamiento podría extenderse a los anuncios publicitarios

Ejemplos de reglas heurísticas

  • Reconocimiento: Si una de dos alternativas es reconocida y la otra no, se prefiere a la primera.
  • Take-the first: Coge la primera alternativa que te venga a la cabeza.
  • Hiatus: Si, por ejemplo, un consumidor no ha comprado durante varios meses (el hiatus), entonces clasifícalo como consumidor inactivo.
  • Información social: La inteligencia de las masas, por ejemplo, y como las predicciones realizadas de manera agregada por mucha gente inexperta, pueden ser mejores que las realizadas de manera individual por expertos.
  • Buena razón: Escoger la alternativa que mejor se ajuste a una única buena razón o motivo.
  • Recuento: Valora todos los aspectos buenos y malos de una alternativa de manera similar, para escoger aquella alternativa que tenga más aspectos buenos sobre malos
Hauser (2014) realiza un repaso más completo sobre diferentes heurísticos, que podéis obener en este enlace: (heurísticos de Hauser, 2014)

Mousavi & Gigerenzer (2014), por su parte, proponen su lista particular, coincidente en parte con las 6 reglas comentados anteriormente:

  • Reconocimiento: Escoger la alternativa más reconocida
  • Fluencia: Escoger la alternativa que primero te venga a la mente
  • Escoge lo mejor: Escoge la alternativa que tenga el mayor valor en función de los atribtuos y las reglas de peso de esos atributos que construyas
  • Tallying: Cuenta el número de cosas positivas que tiene la alternativa
  • Satisficing: Escoge la alternativa que exceda tus aspiraciones
  • One-bounce rule: Continúa buscando mientras las alternativas vayan mejorando. Cuando encuentres una que sea peor que la anterior, escoger esa anterior.
  • Tit-for-tat: Primero coopera, y después imita el comportamiento de tu compañero
  • Imitate the majority: Imita a la mayoría
  • Imitate the successful: Imita a la persona más exitosa

Toma de decisiones consensuadas
Vamos a detenernos en una de los heurísticos anteriores, la información social. Surowiecki (2004)muestra cómo podemos beneficiarnos de la inteligencia de las masas. El autor habla sobre la coordinación y cooperación entre los individuos como fundamentales a la hora de tomar decisiones grupales inteligentes. La coordinación es muy difícil de analizar. Cuando la decisión de una persona depende de lo que todos los demás quieren hacer, cada decisión afecta a cada decisión, y no hay puntos de referencia fuera que puedan ayudar a solucionar el problema. Un ejemplo sería la predicción de las personas que acudirán cada noche a un bar si todas piensan que cuando el bar está por encima de cierta capacidad es cuando es más atractivo ir. No todas las personas tienen las mismas reglas para tomar esas decisiones. Sin embargo, aunque las decisiones individuales dependan del comportamiento esperado de los demás, según Surowiecki, el juicio colectivo suele ser bueno (pensemos en un bar de éxito donde si todo el mundo pensara que está lleno, nadie iría, y si todo el mundo pensara que todo el mundo piensa que está lleno y que por tanto deberían de ir, toda la ciudad se agolparía en su puerta. Como vemos, ninguna de las dos situaciones ocurre, por lo que parece que la predicción conjunta es una buena decisión).

El Nobel de Economía en 2005, Thomas Schelling, definió el término “punto focal”, como una solución que la gente tiende a usar en la ausencia de comunicación, porque les parece natural o relevante para ellos. Este punto focal es un punto donde las expectativas de la gente parecen converger. Surowiecki muestra experimentos en su libro donde hay evidencias sobre este tema. Evidentemente la cultura juega un papel importante en estas expectativas compartidas, ya que diferencias culturales son susceptibles de provocar grandes diferencias en la forma de pensar de los individuos. La cultura permite la coordinación, sin embargo, de una forma diferente, estableciendo normas y convenciones que regulan el comportamiento. Algunas de esas normas son explícitas y están reguladas legalmente. Luego existen otras convenciones o normas implícitas de comportamiento que permiten también la coordinación (por ejemplo, el que llega antes a una fila para pagar en un supermercado, pues paga antes que el que llega después).

El famoso psicólogo social Stanley Milgram realizó un experimento muy curioso con sus alumnos en relación a al estudio de convenciones o normas implícitas. Les pidió que cuando entraran al metro les indicaran a quienes estuviesen sentados que les dejaran su sitio. Sorprendentemente mucha gente dejaba su sitio a los alumnos sin pedir más explicaciones. Sin embargo, lo realmente duro para los alumnos no era dar esas explicaciones, sino tener la valentía de hacer la pregunta. La clave de este experimento es comprobar cómo las normas más exitosas no son externamente establecidas, sino a nivel interno, y esas normas son ampliamente dependientes de la cultura. Las convenciones juegan un papel muy importante en una parte de la economía, como es la fijación de precios.

El economista Robert Hall, estudió 35 importantes industrias americanas entre 1958 y 1992, y encontró que no existía conexión entre los aumentos en la demanda y los aumentos en precio, lo que sugiere que las compañías decidían sobre el precio de forma independiente a lo que pasaba con la demanda. Los distribuidores de ropa, por ejemplo, generalmente aplican una simple regla: cargar un 50% más que el precio total de venta, y luego hacer descuentos como un loco si la prenda no se vende. Uno de los ejemplos más rutilantes sobre el triunfo de las convenciones sobre la racionalidad es el caso del precio de las películas de cine, donde te cuesta lo mismo ver una película de bajo presupuesto y mínimo talento, que una gran superproducción o una obra maestra. Desde un punto de vista económico, esto no tiene demasiado sentido. La cooperación, por su parte, es importante ya que las sociedades funcionan gracias a la cooperación entre los agentes que las forman. El científico político Rober Axelrod argumenta que la cooperación es el resultado de la repetición de interacciones con los mismos individuos; la fundación de la cooperación no es realmente la confianza, sino la durabilidad de la relación. Es decir, si los individuos confían uno en otro es menos importante en el largo plazo que si las condiciones son las propicias para ellos en pos de construir un modelo estable de cooperación. La clave de la cooperación es lo que Axelrod llamó “la sombra del futuro”.

Elementos que son requeridos para formar una masa sabia:

  • Diversidad de opinión: Cada persona debería tener información privada aún si es sólo una interpretación excéntrica de los hechos conocidos. Pone como ejemplos los experimentos del profesor Scout Page de la Universidad de Michigan en los que habla de cómo un grupo reducido de personas muy inteligentes tienen unas habilidades y destrezas parecidas (las mejores destrezas) pero no disponen de las destrezas que son más mundanas (y menos inteligentes) que enriquecen la inteligencia del grupo. Según este científico, los poco inteligentes enriquecen la sabiduría del grupo final. Una perspectiva parecida tiene el teórico organizacional James G. March, quien argumenta que los grupos que son no demasiado parecidos se caracterizan porque cada miembro aporta cada vez nueva información al grupo. Añadir nuevos miembros a la organización, aunque sean menos expertos, añade valor al grupo y lo hace más inteligente al ser un grupo con mayor diversidad.
  • Independencia: Las opiniones de la gente no deberían ser determinadas por las opiniones de los que los rodean. La independencia es importante para la toma de decisiones por dos razones: (1) los errores que los individuos no están correlacionados; (2) los individuos independientes tienen más posibilidad de tener más información. El problema de la independencia de los sujetos radica en que en realidad vivimos sumergidos en complejas redes sociales con altos grados de interactividad, por lo que la independencia del individuo es discutible desde muchos ámbitos. En 1968, Stanley Milgram, Leonard Bickman y Lawrence Berkowitz realizaron un experimento muy curioso. Le dijeron a una persona que se pusiera en un extremo de la calle y que mirara al cielo durante sesenta segundos. Muy poca gente se paró a su lado para ver qué estaba mirando. Sin embargo, la siguiente vez los psicólogos pusieron a cinco personas mirando al cielo y ello incrementó bastante el número de transeúntes que se pararon para ver qué estaban mirando. Cuando los investigadores pusieron a 15 personas mirando al cielo, el 45% de los transeúntes pararon, llegando a un valor del 80% cuando se incrementó un poco más el número de personas cebo. Este estudio es una muestra de lo que se llama “prueba social” que es la tendencia de asumir que su un gran número de gente está haciendo algo o cree algo, entonces tiene que haber una buena razón para ello. Los peatones se paraban a mirar al cielo porque ellos pensaban que si mucha gente estaba mirando al cielo es que algo debería haber allí. Es por ello que las masas son más influenciables conforme se hacen más numerosas. Por tanto, cuando hay incertidumbre, siguiendo este razonamiento, la mejor decisión es la que toma el grupo. Esto hace que la masa sea menos inteligente, porque los individuos no están tomando una decisión independiente. Un hecho relacionado con la dependencia es lo que se llama las “cataratas de información” donde se produce un proceso de imitación por parte de los que no toman las decisiones en primer lugar, dejándose guiar por el juicio de unos pocos. Esto vuelve a hacer menos inteligentes a las masas, porque disminuye su independencia. Aunque la imitación es una expresión racional de los propios límites cognitivos del ser humano (no podemos saberlo todo y tenemos que asumir la gran mayoría de verdades que no podemos comprobar), no siempre es positiva desde el punto de vista de la inteligencia global.
  • Descentralización: El autor aboga por confiar en estructuras no jerarquizadas para tomar decisiones acertadas. En este caso, propone paralelismos con las nuevas filosofías de negocios en los que se pretende tal vez una utópica auto-organización. En relación a la descentralización, los sistemas críticamente auto-organizados (concepto proveniente de la física) son un ejemplo de sistemas que se adaptan y sobreviven sin necesidad de control externo, donde el sistema evoluciona hasta su estado crítico de forma independiente, se produce un cambio radical a nivel global y luego el sistema vuelve a auto-organizarse hasta llegar de nuevo al estado crítico. Un ejemplo de sistema críticamente auto-organizado es una pila de arena, en el que los granos de arena se auto-organizan hasta llegar a un estado crítico donde la pila se deshace para volver posteriormente a formarse. Este tipo de fenómenos son libres de escala, produciéndose a cualquier nivel de magnitud. El comportamiento de la pila de arena es un fenómeno emergente. Por último, para que la descentralización produzca resultados efectivos, se debe articular un medio para agregar la información del sistema. Esta agregación puede entenderse como un cierto tipo de centralización, por lo que emerge de nuevo una gran paradoja. La descentralización es una de las soluciones que Taleb (2012) propone para hacer a un sistema robusto e incluso anti-frágil, es decir que sobreviva ante imprevistos indeseados e incluso que se haga más fuerte con ellos

 
Por tanto, he aquí un buen sistema para tomar decisiones en base a las predicciones de un gran grupo de personas. Surowiecki (2004) contaba la anécdota del científico Francis Galton, quien asistiendo a un concurso para ver quién adivinaba el peso de una vaca (el ganador se la llevaba) se dio cuenta de que la mejor predicción era la media de todas las predicciones. Para ello se realizaban predicciones individuales, cumpliendo con los tres criterios mencionados anteriormente.

Yo he replicado varias veces ese experimento en clase, pero esta vez con mi propio peso. Me pesaba antes de clase en la farmacia y guardaba el ticket. Luego llegaba al aula y les pedía que adivinaran mi peso a cada uno de manera individual escribiéndolo en un papel. La media de esa predicción era la mejor aproximación posible. Más tarde cambiaba el experimento y reunía a los alumnos en varios grupos pequeños, y les decía que tenían que ponerse de acuerdo para adivinar mi peso. Ahí las predicciones eran peores porque al buscar una solución consensuada la independencia se perdía.

Pero confiar en las masas es un arma de doble filo. Si se cumplen esos criterios es probable que las predicciones de la gente sean acertadas. El problema viene cuando no hay independencia o diversidad de opinión, o cuando hay mucha jerarquización. Es entonces cuando la masa tiene más probabilidad de comportarse de manera estúpida, tal y como autores como Gustav Le Bon o Sigmud Freud mostraron.

Las dos caras de las convenciones sociales
Sin embargo, hay que tener cuidado con la heurística basada en convenciones sociales, porque en ocasiones, estas convenciones están equivocadas, o al menos, no hay evidencias de que la realidad sea como estas convenciones postulan.  Y esto ocurre incluso en temas aparentemente ligados a la ciencia. Por ejemplo, Taleb (2012) indica que no hay evidencias de empíricas de que poner hielo sea bueno para la inflamación, que bajar la fiebre sea bueno o que desayunar antes de hacer actividad física sea bueno, al igual que no lo había de las sangrías que se hacían antiguamente. Las sangrías fueron realizadas durante muchos años en medicina.  Lord Byron, por ejemplo, en el siglo XIX enfermó y los médicos le prescribieron sangrías, y él se negaba hasta que no pudo más y dijo que sí llamando asesinos a los médicos. Murió poco después de que le realizaran las sangrías (www.wikipedia.org).  Tampoco está probada, según Taleb (2012), la evidencia estadística que relaciona la sal y el aumento de presión arterial.

Pero, atención, hemos de ser muy cautos a la hora de defenestrar una convención social al amparo de uno o varios estudios que la contradigan. Un caso muy ilustrativo es el conocido como “mano caliente” (hot hand), en baloncesto. La “mano caliente” se refiere a que la probabilidad de encestar se incrementa si estás en racha, es decir, si tienes una buena serie de lanzamientos seguidos anotados. Todos los que hemos jugado al baloncesto conocemos esa sensación de “flow”, “estado de trance” o como queramos llamarlo, en el que nos sentimos en racha y todo lo que lanzamos lo anotamos. Sin embargo, desde los años 80 diversos estudios estadísticos encontraron evidencias en contra de este fenómeno. Esto fue tomado como una muestra de cómo la intuición o las convenciones en deporte nos pueden llevar a error. Entre los eminentes científicos que defendieron que no existía el fenómeno de la “mano caliente” estaba, por ejemplo, Amos Tversky (colaborador del Premio Nobel Daniel Khaneman). Pero varias recientes investigaciones han mostrado que sí que hay evidencias de que existe este fenómeno.

Por tanto, las creencias, las convenciones, o los prejuicios, que como sugería Albert Einstein son prácticamente inquebrantables, en algunos casos están plenamente justificados, aunque haya evidencia que, durante un tiempo, los contradiga. Y es que hay que tener en cuenta que precisamente muchas de esas convenciones se han construido tras la acumulación de décadas, incluso siglos, de experiencia. De este modo, hay que ser cautos cuando  un estudio estadístico cuestiona los resultados de esa experiencia acumulada. Hay que ser prudentes, y mirar las cosas con una perspectiva temporal amplia, esperar también a la acumulación de estudios estadísticos y de otro tipo, para luego sacar conclusiones con mucho más tino.

Ensayo y error, y sesgos cognitivos
Autores como Taleb (2012) defienden un modo de empirismo para la toma de decisiones basado en el ensayo y error, y lo que el denomina “tinkering” (juguetear), por lo que defiende la propia experiencia personal para realizar la toma de decisiones, acumulando experiencia tras muchos errores, y formando de este modo un procedimiento heurístico muy sencillo. Pero hay que tener cuidado con los sesgos cognitivos, confiar en la heurística y en la propia experiencia (algunos heurísticos se basan precisamente en la experiencia propia) no previene de los sesgos cognitivos inherentes a los humanos (ej. Tversky & Kahneman, 1974), y que pueden llevar a tomar malas decisiones. Esos sesgos son prevalentes tanto en personas poco inteligentes como en las más capacitadas (West, Meserve & Stanovich, 2012). Algunos de esos sesgos, como el sesgo de confirmación (autoproteger nuestras creencias y prejuicios) los comentamos hace unos meses en este post sobre cómo manipular a los demás.
 
El instinto y la intuición

Hasta ahora, hemos visto decisiones basadas en reglas simples, pero reglas al fin y al cabo, ya sean más o menos explícitas o basadas en la experiencia o en el ensayo y el error. Pero queda otra forma de tomar decisiones que no tiene en cuenta lo anterior, y es la basada en el instinto y la intuición.

El instinto es definido por Sutton et al. (2015) como un comportamiento innato no influido por el aprendizaje, la experiencia o el conocimiento. Estos autores se hacen eco de las palabras Charles Darwin, quien entendía la intuición como algo independiente de la razón. Sutton et al. (2015) indican que el ser humano tiene 3 instintos primitivos: el miedo, la competición sexual y el deseo de cooperar. En un modo de autopreservación.

Sin embargo, aunque es cierto que en las primeras estepas de nuestra vida el instinto juega un papel fundamental cuando la experiencia no existe, a medida que vamos tomando decisiones y experimentando aciertos y errores, el instinto ya no se desvincula de esa experiencia, al menos según la visión de Sutton et al. (2015).

En cuanto a la intuición, el  Danhiel Kahneman la define como un proceso cognitivo contrapuesto a la razón. La intuición forma parte de un proceso rápido, automático, asociativo, sin esfuerzo, y difícil de controlar o modificar. Los procesos de razonamiento tienen características opuestas. La intuición es de nuevo una mezcla de procesos instintivos con experiencias anteriores, ya que ese elemento de pensamiento asociativo hace que la intuición dependa del aprendizaje propio del individuo. En su reciente metanálisis, Phillips et al. (2015) encuentran que existe una correlación (pequeña, eso sí) entre intuición y experiencia.

Por tanto, tanto instinto como intuición son conceptos similares, basados en componentes emocionales y de aprendizaje, que proveen respuestas rápidas y poco deliberadas. Se pueden considerar como procesos heurísticos distinguiéndose a su vez de aquellos más deliberados y que emplean reglas de decisión como las que hemos comentado al comienzo del post.

Cuidado con el “olfato para los negocios”
Se alude al “olfato para los negocios” cuando nos referimos a decisiones basadas en instinto o en intuición. Pero esas decisiones pueden ser erróneas en muchos casos, ya que algunas de ellas están basadas en sesgos cognitivos y otras dejan gran parte de la información disponible por analizar.

El primer caso ya lo hemos comentado anteriormente, y no sólo tiene implicaciones en el mundo de la psicología o economía, sino también en el de la medicina, por ejemplo. Farges et al. (2014), mostraron que la predicción intuitiva que los cirujanos realizaron sobre el resultado de varios cientos de operaciones en relación a la morbilidad o el tiempo de recuperación predijeron adecuadamente un porcentaje de operaciones pero infraestimaron también el resultado de muchas de ellas.

Esto nos lleva a comentar ese segundo caso, el de la incapacidad de nuestro cerebro para manejar mucha cantidad de información relevante. Volviendo al ejemplo anterior, Farges et al. (2014), encontraron que las predicciones realizadas por modelos con variables clínicas y biológicas objetivas eran más fiables que los realizados de manera intuitiva.

Esa incapacidad para manejar grandes cantidades de información, unida a los sesgos cognitivos ha hecho muy popular en los últimos años el manejo de la estadística aplicada al deporte para tomar decisiones sobre el fichaje de jugadores, la valoración de rendimiento de deportistas, etc. El fenómeno “Moneyball“, representa perfectamente el “boom” que la estadística está teniendo en el mundo del deporte en aras de ayudar a los entrenadores y directivos en tomar decisiones más eficientes. Actualmente, el modelo de entrenador o directivo que basa sus decisiones en su “olfato” está parcialmente obsoleto, ya que en el deporte profesional se cuenta con la ayuda de especialistas en análisis de datos que reportan constantemente informes basados en variables “objetivas” que pueden influir en la toma de decisiones finales.

Conclusión
¡Qué difícil que es tomar decisiones! Cuando mis alumnos empiezan a escuchar todos estos planteamientos en mis clases muchos de ellos se quedan decepcionados; ingenuamente pensaban que en la Universidad les íbamos a enseñar a tomar decisiones correctas para manejarse mejor en el mundo profesional.

Ciertamente les podemos ayudar un poco, por ejemplo, les facilitamos  el aprendizaje de herramientas estadísticas que les van a permitir mejorar en el manejo de decisiones complejas y deliberadas. También les dotamos de estas comentadas reglas heurísticas, y les indicamos que son también interesantes para tomar decisiones, con poco o gran grado de deliberación.

Pero los alumnos tienen que entender que existe una gran incertidumbre en cualquier procedimiento de predicción, ya sea heurístico o estadístico, y que ambos pueden complementarse.

Por ello es difícil dar una recomendación general sobre este tema. Tal vez, quizá enseñarles que la evidencia nos muestra que en toma de decisiones rápidas, muy poco deliberadas, nuestro instinto está preparado para protegernos de que nos pille un coche por la calle o nos coma un león, pero no para enfrentarnos a, por ejemplo, los estímulos de marketing de un supermercado. Ariely (2010) lo comenta perfectamente en varios de sus trabajos.

Por tanto, ese consejo de que hay que “saber contar hasta 10” antes de  tomar una decisión es probablemente un buen comienzo (aunque a todos nos cueste mucho hacerlo, y no lo sigamos a menudo). Y es que el refranero es muy sabio. Y lo es porque es un compendio de evidencias acumuladas basadas en la experiencia. Es como el anciano sabio de la tribu al que todos van a pedir consejo. Esa experiencia, esos miles de ensayos-errores, confieren un vasto campo de conocimiento basado en la heurística.

Pero, como también hemos comentado, no es en absoluto infalible, y los métodos de predicción más objetivos y basados en la estadística nos pueden ayudar también de forma  importante.

Sea como sea, la incertidumbre es una constante. Al fin y al cabo nuestra capacidad de entendimiento de cómo funciona la naturaleza es limitada. Por ejemplo, buscar una lógica al experimento de la doble rendija con nuestro sistema de pensamiento habitual es muy complicado. La física cuántica nos ofrece continuos desafíos a nuestro sistema formal de entendimiento del mundo. Si a esto unimos que ya se está considerando seriamente a nivel científico la posibilidad de que podamos tener precogniciones, nos encontramos con un escenario apasionante.

En definitiva, alguien se podría plantear tras leer este largo post: “entonces, ¿confío en mi corazón o en mi cabeza para tomar decisiones?. Este profe de marketing de la UPCT no me ha aclarado nada”. Bueno, pues a esa persona le diría que leyera las últimas investigaciones que existen sobre las neuronas presentes en el corazón, y así tal vez entienda que todo este tema es tan complejo que es un verdadero desafío obtener conclusiones más allá de las que relato en este post. En cualquier caso, si alguno de vosotros quiere arrojar más luz sobre este tema, los comentarios serán bienvenidos. De cualquier modo, se admite que en algunas personas prevalece el corazón y en otras la cabeza.

Charles Darwin dudaba si casarse o no con su prima Emma Wedgwood. Como ayuda para tomar esa decisión elaboró una lista con los pros y contras de contraer nupcias, es decir, empleó el “recuento”, una de las reglas heurísticas que hemos comentado. Parece poco romántico, ¿no? Esto indica que la heurística no debe confundirse con decisiones “con el corazón”, sino que dentro de ella puede haber protocolos de decisión más elaborados, como fue lo que hizo Darwin. En las decisiones heurísticas caben, por tanto, corazón y razón, aunque en este último elemento no se maneje necesariamente toda la información disponible, sino una parte de ella para facilitar la elección dentre diferentes alternativas.

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2 comentarios

  • DunkerHooligan

    Ya era hora de que alguien enseñara algo útil de manera didáctica e ilustrativa. Muy entretenidos tus artículos, ojalá los hubiera leído antes. Un saludo.
    PD: Buenísimos símiles baloncestisticos.

  • Jose A. Martínez

    Gracias @DunkerHooligan, bienvenido.

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