JUICIO EN CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE: LA HEURÍSTICA Y SESGOS - Amos Tversky y Daniel Kahneman

Muchas decisiones se basan en las creencias acerca de la probabilidad de eventos inciertos, como el resultado de una elección, la culpabilidad de un acusado, o el futuro valor del dólar. Estas creencias se expresan normalmente en frases como "Creo que...", "lo más probable es...''," es poco probable que... ", etc. De vez en cuando, las creencias relativas a eventos inciertos se expresan entérminos numéricos formados como posibilidades o probabilidades subjetivas. ¿Qué determina tales creencias? ¿Cómo las personas evalúan la probabilidad de un evento incierto o el valor de una cantidad incierta? en este artículo se demuestra que la gente confía en un número limitado de principios heurísticos que reducen la complejidad de las tareas de evaluación de probabilidades y la predicción de losvalores de las operaciones más simples de juicio. En general, estas heurísticas son muy útiles, pero a veces conducen a errores graves y sistemáticas. La evaluación subjetiva de la probabilidad se asemeja a la evaluación subjetiva de cantidades físicas tales como la distancia o el tamaño. Estos juicios se basan en los datos de validez limitada, que se procesan de acuerdo con reglas heurísticas. Porejemplo, la distancia aparente de un objeto está determinada en parte por su claridad. El objeto mejor visto, está más cerca de lo que parece estar. Esta regla tiene cierta validez, porque en cualquier escena se ven los objetos más distantes bruscamente menos que los objetos más cercanos. Sin embargo, la dependencia de esta norma da lugar a errores sistemáticos en la estimación de la distancia. Enconcreto, las distancias son a menudo percibidas cuando la visibilidad es pobre porque los contornos de los objetos se difuminan. Por otro lado, las distancias son a menudo subestimadas cuando la visibilidad es buena porque los objetos se ven fuertemente. Por lo tanto, la dependencia de la claridad como una indicación de la distancia conduce a sesgos comunes. Estos sesgos se encuentran también enel juicio intuitivo de la probabilidad. Este artículo describe tres heurísticas que se emplean para evaluar probabilidades y para predecir los valores. Los sesgos a los que estas heurísticas conducen se enumeran y se discuten las implicaciones teóricas y aplicadas de estas observaciones.

A. Representatividad Muchas de las preguntas de probabilidad con la que la gente está preocupada pertenecena uno de los tipos siguientes: ¿Cuál es la probabilidad que se opone de que A pertenece a la clase B? ¿Cuál es la probabilidad de que el evento A se origine en el proceso B? ¿Cuál es la probabilidad de que el proceso B generará suceso en A? Para responder a estas preguntas, la gente normalmente se basa en la heurística de la representatividad, en el que las probabilidades son evaluadas por elgrado en el que A es representativa de B, es decir, por el grado en el que A se parece a B. Por ejemplo, cuando A es altamente representativa de B, la probabilidad de que A se origine en B se juzga a ser alta. Por otro lado, si A no es similar a B, la probabilidad de que A se origina en B se juzga que es baja. Para una ilustración del juicio por la representatividad, considere que un individuo hasido descrito por un antiguo vecino de la siguiente manera:. "Steve es muy tímido y retraído, siempre útil, pero con poco interés por las personas, o en el mundo de la realidad, un alma mansa y ordenada, él tiene una necesidad de orden y estructura, y una pasión por el detalle". ¿Cómo la gente evalúa la probabilidad de que Steve se dedique a una profesión determinada a partir de una Iista deposibilidades (por ejemplo, agricultor, vendedor, piloto de línea aérea, bibliotecario o médico)? ¿Cómo la gente pide estas ocupaciones de más a menos probable? En la heurística de la representatividad, la probabilidad de que Steve sea un bibliotecario, por ejemplo, se evalúa por el grado en que él es representante de o similar a, el estereotipo de un bibliotecario. De hecho, la investigación de los...