Reglas heurísticas

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Resumen elaborado por: Luis Alejandro Palacio García

El modelo convencional de la elección racional en condiciones de incertidumbre es el modelo de la utilidad esperada de von Neumann y Morgenstern. Este modelo constituye una valiosa guía sobre la mejor manera de elegir entre opciones inciertas. Sin embargo, Kahneman y Tversky han mostrado que no siempre describe satisfactoriamente la manera en que los individuos deciden en la realidad.

Es tentador suponer que sólo se viola el modelo de la utilidad esperada cuando el problema es suficientemente complicado para que los individuos tengan dificultades para calcular lo que prescribe el modelo, o que estos solo sucede con personas inexpertas, o en situaciones en las que tiene poca importancia lo que está en juego. Sin embargo, se ha demostrado que incluso las decisiones más sencillas pueden manipularse formulando de una manera algo distinta las diferentes opciones, y que incluso personas con experiencia cometen sistemáticamente este tipo de errores.

Pero el modelo de la elección racional plantea otra dificultad más, a saber, a menudo deducimos erróneamente cuáles son los hechos relevantes. Y lo que es más importante, muchos de los errores que cometemos no son aleatorios sino sistemáticos. Kahneman y Tversky han identificado tres reglas heurísticas, o reglas prácticas, especialmente sencillas que utilizamos para hacer juicios de valor y deducciones sobre el entorno. Estas reglas son eficientes en el sentido de que nos ayudan a ahorrar esfuerzos cognitivos y nos dan respuestas más o menos correctas en la mayoría de las ocasiones. Pero en muchos casos también generan errores predecibles. Examinemos por separado cada una de ellas.

La primera regla es la disponibilidad. A menudo estimamos la frecuencia de un acontecimiento o de una clase de acontecimientos por la facilidad con que podemos recordar ejemplos. Existe una estrecha relación positiva entre la facilidad con que podemos hacerlo y la verdadera frecuencia de aparición, pues, al fin y al cabo, es más fácil recordar ejemplos de cosas que ocurren frecuentemente.

Pero la frecuencia de aparición no es el único factor que determina la facilidad con que se recuerdan las cosas. Las investigaciones sobre la memoria han demostrado que es mucho más fácil recordar un acontecimiento cuanto más intenso o sensacional es. Los acontecimientos también tienden a estar más disponibles en la memoria si han ocurrido recientemente. Según un gran número de investigaciones, tendemos a conceder demasiada importancia a la información reciente cuando valoramos el rendimiento relativo.

La segunda regla heurística se denomina representatividad. Kahneman y Tversky han descubierto un interesante sesgo en la manera en que intentamos responder a preguntas del tipo “¿qué probabilidades hay de que el objeto A pertenezca a la clase B?”. Por ejemplo, si una persona es tímida y queremos estimar la probabilidad de que sea bibliotecario o vendedor, la mayoría de las personas están deseando responder que es mucho más probable que sea bibliotecario, ya que se considera que la timidez es un rasgo representativo de los bibliotecarios e inusual en los vendedores. Sin embargo, este tipo de respuestas suele estar sesgado, ya que en la probabilidad de pertenecer a la categoría en cuestión influyen muchos otros factores importantes, además de la representatividad, como la frecuencia relativa con que aparecen los vendedores y los bibliotecarios en el conjunto de la población.

Otro ejemplo del sesgo de la representatividad es el fenómeno estadístico conocido con el nombre de efecto de regresión o regresión hacia la media. El fenómeno consiste en que cuando existe aleatoriedad, se debe esperar que cuando se observa un resultado significativamente alto o bajo, lo más probable es que la siguiente observación sea más cercana a la media. Sin embargo, a menudo no tenemos suficientemente en cuenta este efecto en nuestros juicios de valor. La razón se halla en que pensamos intuitivamente que un producto debe ser representativo del agente que lo produjo.

Por último, existe una estrategia que se utiliza para efectuar estimaciones y que se conoce con el nombre de “anclaje y ajuste”. Primero se elige una estimación preliminar (un ancla) y a continuación se ajusta de acuerdo con la información adicional que parezca relevante. Kahneman y Tversky han descubierto que las estimaciones que se realizan con este procedimiento suelen estar sesgados por dos razones. En primer lugar, el ancla inicial puede no guardar relación alguna con el valor que ha de estimarse. Y, en segundo lugar, incluso aunque guarde relación con él, tiende a ajustarse demasiado poco.

Adicionalmente, existe otro patrón en la manera en que percibimos y procesamos la información que tiene importancia en las aplicaciones económicas. Se deriva de la llamada ley Weber-Fechner de la psicofísica. Weber y Fechner pretendían descubrir cuánto tenía que cambiar un estimulo para que pudiéramos percibir la diferencia de intensidad. Estos autores observaron que la diferencia mínimamente perceptible es más o menos proporcional a la intensidad original del estímulo. Por lo tanto, cuanto más intenso sea éste, mayor tendrá que ser la diferencia, en términos absolutos, para que podamos percibirla. Thaler sugiere que cuando pensamos si merece la pena preocuparse por las diferencias de precios, parece que funciona la ley Webwe-Fechner.

En resumen, existen numerosos ejemplos de conductas que contradicen las predicciones del modelo de la elección racional. Un caso importante se puede explicar por las reglas heurísticas o reglas prácticas que utilizamos para estimar importantes factores de decisión. De esta forma, los modelos basados en la conducta suelen predecir mucho mejor las decisiones reales que el modelo de la elección racional, ayudandonos a evitar las trampas habituales que existen en el proceso de tomar decisiones.

Nota:

Esta columna es un resumen de las ideas expuestas en: Frank, R. (1992). Microeconomía y Conducta (p. 649). Madrid: McGraw Hill. Capitulo 8: Limitaciones cognoscitivas y conducta del consumidor.

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