Al igual que muchas cosas inherentes a nuestra existencia, la mente humana sigue siendo un misterio. Puede que los psicólogos, neurólogos y psiquiatras hayan escogido carreras en las que aún hay demasiado por descubrir, pero puede que esto le de más sazón a su labor.

Uno de estos grandes misterios son nuestras limitaciones. Como piensan muchos, es probable que no estemos explotando todo el potencial que tienen nuestro cerebro, pero también es válido pensar que cada cabeza es un mundo y que cada uno tiene sus propias limitaciones.

El problema es que estas limitaciones mentales también pueden derivar en limitaciones más tangibles. Por ejemplo, una nueva investigación publicada en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences concluyó que estos límites pueden conllevar distorsiones de probabilidad, lo que a su vez puede hacernos tomar malas decisiones.

Distorsión de probabilidad conduce a errores

Las limitaciones cognitivas están muy asociadas con miedos irracionales. Por ejemplo, la probabilidad de que un avión comercial se estrelle es extremadamente baja, pero muchas personas sienten miedo al tener que viajar en ellos.

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Las limitaciones cognitivas nos hacen distorsionar la probabilidad de que ocurra algo, y esto nos puede llevar a tomar malas decisiones.

De manera similar pasa con las vacunas. En el pasado, muchas personas morían por enfermedades muy contagiosas con las que no podían luchar. Ahora existen vacunas para estas que pueden colocarse desde el inicio de la vida, pero muchos padres temen que estas puedan generar efectos adversos graves.

Los científicos saben que la percepción humana de las probabilidades, sobre todo de aquellas que son muy grandes o muy pequeñas, puede estar distorsionada al punto de llevarnos a cometer errores garrafales. Sí, no es mentira eso de que el miedo o las creencias erradas pueden ocasionar desastres.

Pero aún no hay mucha claridad respecto a por qué tendemos a distorsionar las probabilidades. Es por ello que un equipo de investigadores de la Escuela de Ciencias Psicológicas y Cognitivas de la Universidad de Pekín desarrolló un modelo para evaluar las limitaciones cognitivas humanas partiendo de la naturaleza de dichas distorsiones.

“Al igual que un microscopio de aumento variable, el cerebro puede representar un amplio rango de probabilidades, pero no con mucha precisión, o un rango estrecho con alta precisión”, explica Laurence Maloney, profesor del departamento de psicología y del Centro de Ciencias Neuronales de New Universidad de York.

Dos experimentos para evaluar el modelo

Entonces hicieron dos experimentos para probar su modelo. La idea detrás de estas dinámicas era evaluar las formas básicas en las que usamos la probabilidad y la frecuencia en nuestra vida cotidiana.

Una de ellas consistió en que los sujetos tomaran decisiones típicas en materia económica. En el otro, debían hacer juicios de frecuencia relativa de puntos blancos y negros que aparecían en la pantalla de una computadora.

“Si, por ejemplo, una tarea implica razonar sobre la probabilidad de varias causas de muerte, por ejemplo, entonces las probabilidades son todas muy pequeñas (afortunadamente) y las pequeñas diferencias son importantes”, dijo Maloney. “En otra tarea, podríamos aceptar menos precisión a cambio de la capacidad de representar un rango mucho más amplio de probabilidades”.

Lo hacemos bien pese a las limitaciones

El análisis confirmó que, aunque las limitaciones cognitivas que padecemos muchas veces pueden tener un alto costo en nuestra vida, aún así hacemos lo mejor que podemos a la hora de tomar decisiones.

“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”.

Los autores destacan que el modelo que diseñaron funcionó correctamente a la hora de predecir el desempeño humano basado en probabilidades. De hecho, este lo predijo mejor que cualquier otro modelo anterior.

Referencia:

The bounded rationality of probability distortion. https://www.pnas.org/content/early/2020/08/24/1922401117