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lunes, 13 de marzo de 2017

Heurística para gente inteligente

darwingraphicbiography11

Resumimos un post de Jason Collins y le añadimos algunos comentarios

Jason Collins ha publicado un post en su blog con este título en el que comenta el libro de Gigerenzer y Todd Simple Heuristics That Make Us Smart que comentamos a continuación porque en este blog las cosas de la Economía del comportamiento o de la Psicología económica, como traduce Conthe, nos interesan. Sobre todo porque esta tendencia metodológica tiene un gran interés para el Derecho, con carácter general sobre la función del Derecho en la Sociedad como en particular cuando se analizan instituciones jurídicas concretas. Comienza Collins resumiendo el núcleo del planteamiento de Gigerenzer/Todd: buena parte de las decisiones humanas se basan en reglas heurísticas “rápidas y sobrias” (o frugales). Rápidas significa que no requieren que hagamos muchos cálculos y frugales que utilizamos sólo una parte de la información disponible. Pero lo interesante es que recurrir a reglas heurísticas para tomar decisiones no es sólo “económico” (y, como tal, favorecido por la evolución) sino eficiente, es decir, produce decisiones inteligentes porque no estamos sacrificando precisión – corrección – en las decisiones a cambio de una mayor rapidez. Es que conseguimos adoptar las decisiones más correctas disponibles cuando se han de tomar con rapidez. Para hacerlo, renunciamos, no a la precisión, sino a la “especificidad”:

“la simplicidad de las decisiones heurísticas permite que sean robustas en caso de un cambio en el entorno y que sean generalizables sin pérdida de efectividad para aplicarlas a nuevas situaciones, lo que conduce a que podamos hacer predicciones más acertadas sobre la base de los nuevos datos que una estrategia alternativa más compleja y que exigiría consumir grandes cantidades de información”

Se evita el riesgo de que los árboles no te dejen ver el bosque (overfitting) y el despiste que ocasiona el “ruido”, es decir, los datos que son irrelevantes para la precisión de la decisión. La lógica de la decisión – su coherencia – no es un valor en sí mismo, lo que es una crítica central a los planteamientos de la Economía del comportamiento. Lo relevante es si “funciona”. No si decidimos de acuerdo con reglas de la lógica (coherencia, no contradicción). “La función de las reglas de decisión heurísticas no es ser coherentes. Es hacer inferencias adaptativas razonables con información y tiempo limitados”. Es la funcionalidad lo que importa, no la lógica porque es la primera es lo que las selecciona evolutivamente. Los juristas habrán oído este tipo de informaciones cuando se compara la aplicación del Derecho atendiendo a la interpretación lógica de las normas o atendiendo a las consecuencias de entenderlas en uno u otro sentido.

En otro lugar hemos dicho que, en los modelos de comportamiento de la Economía neoclásica, la dificultad de recurrir al individuo real, producto de la Evolución, llevó a los economistas, con buen criterio, a suponer que los individuos se comportaban como las empresas. La única diferencia estaría en que los primeros maximizan su utilidad mientras que las segundas maximizan los beneficios. Y, a partir de ahí, era fácil deducir que ambos perseguirían ese objetivo de forma racional. Pero asumir que los individuos maximizan su utilidad y utilizan los recursos escasos de los que disponen para lograr tal maximización está bien cuando se analizan transacciones concretas de mercado. No cuando se pretende explicar cómo funcionan los procesos de decisión y sus bases anatómicas y fisiológicas. Los procesos de decisión de los individuos sólo pueden explicarse como si maximizasen las posibilidades de supervivencia de los individuos, no la utilidad.

Y si es erróneo concebir el razonamiento que los humanos utilizan para tomar decisiones como un proceso racional (lógico, coherente, no contradictorio) también lo es apuntalar ese modelo diciendo que sus fundamentos son correctos pero que la racionalidad de los individuos es “limitada” (bounded rationality) porque ni podemos prever ni podemos acceder a toda la información. Ambas actividades tienen coste y tomaremos las decisiones con información limitada y sin prever todos los estados del mundo posibles y todas las posibles consecuencias de nuestra decisión. Gigerenzer y Todd nos recuerda Collins con el recurso a la famosa lista de Darwin sobre los pros y contras de casarse, se mofan de este modelo del comportamiento humano que se basa en la estúpida idea según la cual, siempre hay un número de tabletas de chocolate suficientemente grande que compensa por la pérdida de dos horas de tiempo de calidad con nuestra abuela. Para optimizar hay que convertir en fungibles entre sí todos los objetivos del individuo, poder convertir cantidades de unos en cantidades de otros. Y hay uno, por lo menos, que es inintercambiable: la muerte, el cero. En este entorno, Gigerenzer propone como criterio de la bondad de las decisiones su adaptación al entorno en el que se adoptan: racionalidad ecológica. El problema, como veremos, es que el entorno ecológico en el que se formó nuestra mente es muy diferente del entorno contemporáneo. Pero reconocer tal cosa no debe llevarnos a “inventarnos” un modelo racional en sentido estrecho de decisión humana. Para empezar, no hay por qué concluir que el hecho de que sea distinto significa que nuestro sistema de decisión no esté adaptado a dicho entorno. Pero, sobre todo, es que la evolución cultural y el desarrollo económico e institucional (creación de mercados y de organizaciones) han podido resolver los problemas que resultan del cambio medioambiental. Es decir, en un mercado competitivo como el de muchos productos de consumo, el consumidor obtiene “valor a cambio de dinero” con independencia de que se haya esforzado en seleccionar la mejor oferta disponible en el mercado, esto es, sin necesidad de hacer ningún cálculo que optimice el uso de su dinero en aras de maximizar su utilidad. En una Economía que ha salido hace mucho de la subsistencia, la mayor parte de los límites de nuestra racionalidad (en el sentido, de la insuficiencia de información y de previsión de escenarios posibles) no nos dañan. No nos matarán y no nos obligan a renunciar a nada (a hacer ningún trade-off).

 

Algunas reglas heurísticas: la heurística del reconocimiento

La regla dice: “Si reconoces uno de los dos objetos y el otro no, supón que el que conoces es más valioso que el otro”. . Así escoge la gente, dicen Gigerenzer y Goldstein. O sea, ceteris paribus, ¿más vale lo malo conocido que lo bueno por conocer? Más bien es que el “conocimiento” no es algo discreto. Tenemos más o menos conocimiento de una cosa y tener más conocimiento no significa que tengamos mejor conocimiento, esto es, basado en información más fiable. De manera que es preferible fiarnos sólo de la información fiable que, en el caso, viene representada por la que tenemos sobre el primer objeto. Si nos dicen que comparemos el tamaño de dos ciudades españolas y sabemos la población de una de ellas pero no la de la otra, acertaremos en más medida que si sabemos eso y, además, tenemos alguna idea vaga – fácilmente errónea – del tamaño de la otra. Háganse variaciones con la “calidad” de la información acerca del tamaño de una u otra ciudad. Por ejemplo, si no me suena el nombre de la ciudad, tenderé a pensar que es de pequeño tamaño. Y es una conclusión razonable, de manera que acertaré más veces si digo que es más grande la ciudad cuyo nombre conozco.

 

“Elige al mejor”

Lo que los distintos experimentos de Gigerenzer y compañía indican – nos cuenta Collins – es que la heurística no sólo es un “second best”. Proporciona mejores resultados, en muchos contextos, que los que proporciona el “sistema 2” de Kahnemann cuando se trata de elegir entre dos opciones, la de mayor valor. Por ejemplo contestar a preguntas como ¿en qué centro educativo hay más fracaso escolar? ¿qué tramos de una autopista tienen la tasa más elevada de accidentes? ¿quién es más obeso?

Para tomar este tipo de decisiones, Collins nos relata el siguiente ejemplo: Imaginemos que se trata de decidir cuál entre dos ciudades alemanas es más grande. El mejor predictor de <<mayor tamaño>, es decir, el rasgo asociado al tamaño que mejor predice cuál es más grande es el carácter de capital. Por tanto, si una de las dos ciudades a comparar es Berlín, lo lógico es considerar que Berlín es la de mayor tamaño de las dos. Si ninguna de las dos ciudades a comparar es Berlín, entonces hay que usar otra “pista” o indicio del tamaño (que tenga un equipo de fútbol en primera división) y así sucesivamente. Esta forma de razonar proporciona resultados semejantes a los de hacer regresiones con esos mismos indicios. Incluso eligiendo aleatoriamente el indicio, los resultados no eran malos lo que permite concluir que esta forma de decidir no sacrifica acierto en el altar de la frugalidad, especialmente si el número de ejemplos es bajo, es decir, si la pista o indicio proporciona pocos ejemplos (capitales en un país sólo hay una, por ejemplo).

La conclusión: “los resultados sugieren que cada planteamiento tiene su lugar. Úsese una técnica rápida y frugal cuando hay que actuar con rapidez y con números bajos en los ejemplos y utilícese un criterio bayesiano cuando se disponga de tiempo, de poder computacional y de conocimiento”.

Pero, obsérvese, que los mercados y las instituciones – las organizaciones sociales – sustituyen a los individuos en la toma de decisiones que requieren tiempo, poder computacional y conocimiento. El sistema de precios traslada la decisión sobre si lo que se me ofrece vale lo que me piden por ello del consumidor al “mercado”. No puedo decidir que quiero ese producto pero por un precio inferior al de mercado. Y el vendedor no puede decidir que quiere un precio superior al de mercado. Por tanto, gracias a las instituciones, muchas de las limitaciones del razonamiento heurístico desaparecen porque son “tercerizadas”, es decir, las toma, no el individuo sino una institución creada por la evolución cultural. Pretender reforzar la racionalidad de las decisiones individuales no es, pues, una buena estrategia para mejorar el bienestar de todos. Dados los límites físicos y biológicos de nuestro cerebro, traspasar esas decisiones a mecanismos institucionales es la mejor opción.

 

Jason Collins, Simple Heuristics That Make Us Smart,

 

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