RAZONAMIENTO INDUCTIVO

El razonamiento inductivo consiste en obtener conclusiones generales a partir de premisas que contienen datos particulares. El medio cambiante que nos rodea, exige que resolvamos problemas en tiempos limitados, lo cual nos obliga a adoptar criterios de solución rápidos. Vamos a conocer un poco más este tipo de razonamiento a través de dos tipos de operaciones, por un lado la predicción con los heurísticos (procedimientos rápidos que se activan de forma automática y exigen poco gasto atencional, es decir, son una especie de “atajos mentales” de resolución de problemas), y por otra parte la causalidad, la cual implica normalmente elementos cognitivos como la utilización de expectativas y esquemas causales de carácter explicativo. 

Los tipos de heurísticos que se describiran son: la representatividad, accesibilidad, ajuste y anclaje y simulación. Además, a través de ejemplos y la explicación de los sesgos más frecuentes, advertiremos la infalibilidad de los heurísticos ya que, estos juicios rápidos son a veces la causa de errores muy graves que cometemos en nuestro entorno social. Aunque también tienen sus ventajas, puesto que nos permiten dedicar los recursos cognitivos a otras tareas, así como ahorrar tiempo en la toma de decisiones, que de hacerse racionalmente requeriría demasiado tiempo.

En cuanto a la causalidad, hablaremos del establecimiento de contingencias y de la percepción de la causalidad, los sesgos que se suelen dar por el principio de similitud, error fundamental de atribución, atribución a uno mismo y a otros, ilusión de control y causalidad mínima.

Existen dos tipos de razonamiento humano. El razonamiento deductivo consiste en obtener una información general a partir de un caso particular, mientras que en contraposición, el razonamiento inductivo parte de casos particulares para inferir una conclusión o resultado general.

Un ejemplo de razonamiento inductivo sería el contenido en la siguiente premisa: conocer a un grupo de alemanes rubios y a partir de ahí concluir que todos los alemanes son rubios. Partiendo de este ejemplo, no puede considerarse que la inducción sea un proceso cognitivo infalible puesto que carece de suficiente lógica. Sin embargo, éste es un procedimiento eficaz en la resolución de problemas, toma de decisiones y en la elaboración de categorías y esquemas en la vida cotidiana.

Toma de decisiones bajo riesgo e incertidumbre: El razonamiento probabilístico.

En el día a día, muchos de los problemas a los que nos enfrentamos requieren que usemos nociones probabilísticas. Es decir, mediante el razonamiento probabilístico estimamos la probabilidad de ocurrencia de un evento, según algunos conocimientos previos determinados. No obstante, como veremos a continuación, en clave de humor, las personas no hacemos estadísticas perfectas y por ende, cometemos errores, en ocasiones, muy graves.

Un estadístico que viajaba mucho dando conferencias tenía miedo a volar. Después de escuchar varias noticias alarmantes sobre bombas a bordo de aviones, calculó la probabilidad de que hubiera una bomba en un avión y se sintió tranquilizado al comprobar que era razonablemente pequeña. Calculó después la probabilidad de que hubiera dos bombas a bordo de un avión y encontró que era infinitesimal. Desde entonces, viaja siempre con una bomba en su maleta.

Adaptado de Howard Eves, 1958 (tomado de Fdez-Berrocal, 2004)

1 - Ante la toma de decisiones bajo riesgo, conocemos las probabilidades de los hechos, pero no los resultados al 100%

2 - Por otra parte, cuando la toma de decisión se hace bajo incertidumbre, no conocemos las probabilidades de los hechos.

3 - Entonces, ¿cómo calcular las probabilidades?

Hay evidencias de que las personas calculamos bien las probabilidades de sucesos sencillos (como lo hacemos en los juegos de azar, por ejemplo). Esto es porque tanto el espacio muestral como el proceso de muestreo están definidos, son claros para el sujeto. 

Sin embargo, en el mundo social, las personas tienden a tener un exceso de confianza en sus juicios y cometen errores ante situaciones que, a priori, parecen sencillas. La persona se guía por heurísticos.

LOS HEURÍSTICOS

1 - En los años 70, Tversky y Kahneman desarrollaron una serie de trabajos que apuntantaban a que los sujetos, a la hora de emitir juicios de probabilidad, utilizamos estrategias que poco tienen que ver con las prescripciones de la teoría probabilística.

2 - Los heurísticos son:

• Procedimientos rápidos y que se activan de forma automática.

• Una especie de “atajos mentales” de resolución de problemas.

Ahorran tiempo y energía.

• Adaptativos, es decir, nos permiten hacer frente a las exigencias del medio en poco tiempo.

3 - No obstante, nos pueden inducir a cometer decisiones erróneas o juicios inapropiados debido a la escasa exactitud de las intuiciones en las que se basan.

4 - Los heurísticos más conocidos y estudiados son:

Representatividad o Similitud

Accesibilidad o Disponibilidad

Ajuste y Anclaje

Simulación

REPRESENTATIVIDAD o SIMILITUD:

- Evaluamos las probabilidades de pertenencia de elementos a clases o establecemos relaciones de causalidad, según el grado de representatividad o parecido entre ambos.

- Es decir, la probabilidad del evento A es evaluada según el grado en que A “es representativo” o “se parece” a cierta categoría B. Los juicios de probabilidad esencialmente involucran juicios de semejanza.

- Al ignorar las probabilidades previas, se cometen errores:

a. Falacia de la conjunción:
1 ⇒ Ocurre cuando estimamos que la probabilidad de que dos eventos inciertos sucedan conjuntamente son mayores a la de que cada uno suceda por separado.

2 ⇒ Se están desestimando las probabilidades previas (Teorema de Bayes: “La probabilidad conjunta de dos o más sucesos es siempre menor o igual que la probabilidad de cada uno de ellos por separado”) y además nos estamos dejando llevar por prototipos de la información cualitativa que se nos da.

3 ⇒ Ej. Imaginemos a un hombre elocuente, ambicioso y sin escrúpulos ¿Piensa que es más probable que sea profesor universitario o profesor universitario y además político?

Tendemos a suponer que se trata de un profesor y que además es político porque la descripción cualitativa que nos han dado corresponde al prototipo de político. No obstante, hagamos un sencillo diagrama:

La probabilidad de hallarse en una subcategoría (profesor universitario que sea político) no puede ser mayor que la de hallarse en la categoría más general (profesor universitario).

b Falacia del jugador

⇒ Consiste en creer que las probabilidades de un evento fortuito aumentan si no ha ocurrido de forma reciente.

⇒ Ej. Alberto está en un casino viendo jugar a la ruleta. Los 38 espacios de la ruleta incluyen 18 números negros, 18 rojos y 3 verdes.

Por tanto, en un giro, la probabilidad de que salga un número negro o rojo es un poco menor de 50-50.

Alberto observa que salió el color rojo 7 veces consecutivas. Concluye entonces que el negro debe salir ahora y decide apostar al negro una gran suma de dinero.

No obstante, Alberto no ha advertido que todos los giros de la ruleta son eventos independientes. La probabilidad de que salga negro en cada giro es siempre la misma, aunque el rojo haya salido 100 veces consecutivas.

⇒ A este fenómeno se le relaciona con la “Insensibilidad al tamaño de la muestra”.

c. Insensibilidad al tamaño de la muestra:

Cuando se conoce la frecuencia real de un suceso, se espera que éste aparezca igualmente en un número pequeño de observaciones.

Ej. En un país se ha constatado en los últimos años que sólo la mitad de las declaraciones de la renta revisadas están correctamente realizadas. Es esta ciudad hay dos delegaciones que se diferencian sensiblemente por su tamaño. Una de ellas sólo controla a 1.000 contribuyentes, mientras que la otra tiene 10.000.

Este porcentaje del 50% de declaraciones correctas, al haberse obtenido de un conjunto de años, se supone que tiene variaciones de un año a otro. Unos años ha sido superior al 50% y otros inferior.

Durante este periodo de tiempo, la delegación grande y la pequeña anotaron cada vez que el porcentaje de declaraciones correctas superó el 60% ¿Qué delegación piensas que tuvo más años de porcentajes superiores al 60%?

a. La delegación grande

b. La delegación pequeña

c. Aproximadamente iguales.

d. Sesgo de optimismo no realista (ONR):

Consiste en estimar que la probabilidad de ser víctima de un suceso desagradable es menor que la de las otras personas.

Ej. “A mi nunca me atropellará un coche.”

No obstante, también se puede producir un ONR ante acontecimientos positivos, cuando la persona estima que tiene más probabilidades que otros de que le ocurran esos sucesos positivos. 
Ej. “Seguro que me toca la lotería estas navidades.”

Además, cuando una persona de forma sistemática cree tener menos probabilidades de ocurrencia ante sucesos positivos y más probabilidad en el caso de sucesos negativos, está utilizando un estilo de pensamiento pesimista. 
Ej. “Seguro que me suspenden el carné de conducir.”

ACCESIBILIDAD o DISPONIBILIDAD:

1 - La probabilidad de un suceso se juzga según la facilidad con la que uno puede rememorar o imaginar ejemplos favorables a ese suceso.

2 - Es decir, creemos que un evento es más probable cuanto más disponible en la memoria esté un recuerdo o imaginación de que ese evento ha tenido lugar.

3 - Algunos sesgos debidos a la facilidad de recuperación:

a. Correlación ilusoria:

1 ⇒ Cuando dos sucesos altamente significativos se asocian, dicha asociación queda establecida en la memoria y es más accesible y fácil de recordar, por lo que se estima mucho más frecuente de lo que en realidad es.

2 ⇒ Ej. Creación de estereotipos sociales (asociación de la etnia gitana con el delito).

b. Sesgo de explicación:

1 ⇒ Estimar como más probable aquello que haya sido explicado previamente.

2 ⇒ Ej. Salimos de un mitin pensando que el candidato que se nos ha presentado saldrá elegido presidente.

c. Sesgo egocéntrico:

1 ⇒ Consiste en pensar que las propias creencias son mayoritarias en la población. Se percibe como más probable aquello que es más fácil de recuperar.

2 ⇒ Ej. Yo creo en algo y asumo que la mayoría de mi comunidad también.

d. Efectos de la prominencia:

1 ⇒ Cuando se dispone de información reciente impactante, aunque esta contradiga la información sobre la frecuencia real de un suceso conocido, esta se tendrá en cuenta sin pensar en su relevancia estadística.

2 ⇒ Ej. Se tiende a pensar que un accidente de avión es más probable después de tener noticias de que se ha producido uno.

AJUSTE y ANCLAJE:

- Consiste en sesgar el juicio hacia un valor inicial (anclaje) obtenido de un cómputo parcial e incluso tomado al azar (no representativo) e ir ajustándolo a medida que se añade nueva información.

1 - Puntos de partida diferentes producen estimaciones diferentes, sesgadas hacia los valores iniciales.

2 - Ej. A un grupo de sujetos se les pidió que calculasen el resultado de una multiplicación ofreciéndoles una serie de números en orden ascendente, mientras que a otro grupo se le presentaban los mismos números en orden descendente.

Grupo Ascendente 

2 x 4 x 7 x 20 x 28 
Grupo Descendente
28 x 20 x 7 x 4 x 2

Como debían responder rápidamente sin tiempo para efectuar las operaciones, ajustaron sus juicios a los números iniciales. Así los de la condición ascendente dieron un resultado más bajo y los de la condición descendente un número más alto.

SIMULACIÓN:

- Consiste en considerar más probable una situación (un escenario) cuanto más fácilmente puede construirse (imaginarse).

- No obstante, los escenarios pueden ser modelos simplificados de una realidad compleja.

- Ej. Paula y Carla tomaron un taxi para coger un tren, cada una a un destino diferente. Sin embargo, se quedaron atrapadas en un atasco y llegaron tarde a la estación, a Paula le dijeron que su tren salió a su hora y a Carla que su tren se retrasó pero que finalmente salió. ¿Quién de las dos se molestaría más? La mayoría contestaron que Carla.

CAUSALIDAD Y SESGOS DEL ANÁLISIS CAUSAL:

Constantemente atribuimos causas a los fenómenos del mundo físico y social partiendo de una cierta contingencia y patrones de covariación del mundo aunque tambien se implican ciertos elementos cognitivos adicionales como las expectativas y esquemas causales de carácter explicativo.

UNIVERSALIDAD DEL ANÁLISIS CAUSAL:

Como podemos ver a continuación, se dan diferentes manifestaciones de causación mediante:

a) Establecimiento de contingencias:

En situaciones de aprendizaje las personas establecen expectativas de contingencias conducta-resultado, y el organismo genera respuestas instrumentales.

b) Percepción de la causalidad:

Forma de causalidad mecánica registrada en el campo visual por el cual los sujetos pueden describir ciertas combinaciones de movimientos físicos de objetos como relaciones causa-efecto.

c) Adquisición de la noción de causalidad:

En los primeros meses de vida los niños ya establecen relaciones de contingencia que contribuyen a la estructuración cognitiva del medio.

d) La causalidad en otras culturas:

Los individuos de otras culturas son capaces de percibir contingencias en el mundo físico y social de modo análogo a los occidentales, destaca el “pensamiento mágico”, el cual es un fenómeno de atribución causal. Podemos encontrar diferencias entre culturas en particular cuando contrastamos los sistemas de creencias.

e) La causalidad en la ciencia:

Los científicos disponen de procedimientos técnicos que permiten el cómputo de covariaciones.

SESGOS EN EL ANÁLISIS CAUSAL:

“Las personas no realizan transducciones perfectas de las contingencias objetivas ya que se dan ciertos sesgos, sufriendo así las atribuciones distorsiones como observaremos a continuación”

a) Modelo normativo de Kelley:

Según éste, los sujetos evalúan de modo sistemático las fuentes de covariación para realizar los juicios causales, pero las personas se encuentran con datos sesgados en la vida real, a la vez que ambiguos, dudosamente relevantes y se dan prejuicios atribucionales.

b) Principio de similitud: 

Tendemos a creer que grandes acontecimientos deben obedecer a grandes causas, los sucesos complejos a causas complejas y los sucesos con fuerte carga emocional se producen por causas de emocionalidad elevada.

c) Error fundamental de atribución:

Se da al sobrestimar el efecto de los rasgos o disposiciones y a infraestimar los factores situacionales, como agentes causales del comportamiento. La información procedente del actor es más accesible que la que procede de la situación.

d) Atribución a uno mismo y a otros:
Cuando la conducta es propia solemos atribuirla a factores externos y la de los otros a factores internos.

e) Ilusión de control:

Las personas tienden a exagerar la relación causal entre sucesos externos o entre su conducta y los sucesos, incluso cuando se dan situaciones en que no hay contingencias objetivas.

f) Causalidad mínima:

Se da cuando sobrestimamos el valor de las atribuciones unicausales y nos conformarnos con una sola causa plausible, minimizando así las causas concurrentes. Esto ocurre al dar fuerza mediante la accesibilidad representatividad, a una determinada causa haciendo que disminuya el valor de las causas concurrentes.

Si has llegado hasta aquí, te habrás dado cuenta de que los seres humanos somos imperfectos por naturaleza. Todo es relativo y en cierto grado subjetivo. Conocer nuestros errores, nos ayuda a perdonar a los demás.

Autora: Lorena Balderas. Psicóloga y Criminóloga.

Twitter: @lorenabalderasS

Bibliografía:

• De Vega M (2001).; Introducción a la psicología cognitiva. Madrid: Alianza.

• Saiz, Carlos (2002). Pensamiento Crítico. Madrid: Pirámide.

• G. Morris Charles; Ortiz Salinas E. (2005). Introducción a la Psicología.

Pearson Education. Disponible en Google books.