Las posibilidades de que un avión comercial se estrelle son extremadamente pequeñas y, sin embargo, muchas personas se sienten incómodas al volar. La vacunación para muchas enfermedades comunes de la infancia casi no implica ningún riesgo, pero los padres aún se preocupan. Percepción humana de las probabilidades, especialmente muy pequeñas y muygrandes probabilidades: pueden distorsionarse notablemente y estas distorsiones pueden conducir a decisiones potencialmente desastrosas.
Pero no está claro por qué distorsionamos la probabilidad. Si bien la pregunta se ha estudiado previamente, no hay consenso sobre sus causas.
Un equipo de científicos de la Universidad de Nueva York y la Universidad de Pekín, utilizando investigaciones experimentales, ha llegado a la conclusión de que nuestras limitaciones cognitivas conducen a distorsiones de probabilidad y a errores posteriores en la toma de decisiones. Los investigadores han desarrollado un modelo de limitaciones cognitivas humanas y han probadosus predicciones de forma experimental, como se informa en el último número de la revista Actas de la Academia Nacional de Ciencias .
El equipo, que incluía a Laurence Maloney de la Universidad de Nueva York, así como a Hang Zhang de la Universidad de Pekín, un profesor, y Xiangjuan Ren, un becario postdoctoral, inició el análisis examinando la naturaleza de las distorsiones como una pista potencial paraexplicando este fenómeno.
"La distorsión de la probabilidad limita el desempeño humano en muchas tareas, y conjeturamos que los cambios observados en la distorsión de la probabilidad con la tarea eran una especie de compensación parcial de las limitaciones humanas", explica Maloney. "Un corredor de maratón con un esguince de tobillo no correrá comobien como podría haberlo hecho con el tobillo intacto, pero la marcha torpe y cojera que observamos podría de hecho ser una compensación óptima por la lesión ".
El paso clave en el modelo es la recodificación de probabilidades que depende del rango de probabilidades en una tarea.
"Al igual que un microscopio de aumento variable, el cerebro puede representar una amplia gama de probabilidades, pero no con mucha precisión, o una gama estrecha con alta precisión", explica Maloney. "Si, por ejemplo, una tarea implica razonar sobre la probabilidadde varias causas de muerte, por ejemplo, entonces las probabilidades son muy pequeñas afortunadamente y las pequeñas diferencias son importantes. Podemos configurar el microscopio para que nos dé alta resolución en una ventana limitada de probabilidades muy pequeñas. En otra tarea podríamos aceptarmenos precisión a cambio de la capacidad de representar una gama mucho más amplia de probabilidades ".
Zhang, Ren y Maloney se propusieron probar este modelo en dos experimentos, uno en el que los sujetos tomaron decisiones económicas típicas bajo riesgo por ejemplo, eligiendo entre una probabilidad de 50:50 de $ 200 y la certeza de $ 70 y otro que involucraba juicios defrecuencia relativa la frecuencia relativa de puntos blancos y negros que aparecen en la pantalla de una computadora. Los dos experimentos juntos aprovecharon las formas básicas en que usamos la probabilidad y la frecuencia en la vida cotidiana. Los investigadores encontraron que su modelo predijo el desempeño humano mucho mejor que cualquier otromodelo.
Descubrieron que, al igual que el corredor de maratones, las limitaciones de las personas eran costosas pero, sujeto a esas limitaciones, lo hacemos lo mejor que podemos.
Zhang y Ren son parte de la Escuela de Ciencias Psicológicas y Cognitivas de la Universidad de Pekín; Maloney es profesor en el Departamento de Psicología y el Centro de Ciencias Neurales de la Universidad de Nueva York.
Esta investigación fue apoyada por el National Eye Institute of the National Institutes of Health EY019889.
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Materiales proporcionado por Universidad de Nueva York . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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