Gigerenzer – Fast and Frugal Heuristics

By Gerd Gigerenzer


Summary

'La toma de decisiones heurísticas se refiere a los atajos mentales o 'reglas generales' utilizadas por individuos para tomar decisiones rápidas, particularmente bajo presión o cuando falta información detallada. Este tipo de pensamiento ha sido criticado como un atajo, propenso a sesgos, e “irracionalmente predecible”. Este trabajo de Gerd Gigerenzer y Peter Todd muestra que el pensamiento heurístico “rápido y frugal” a menudo puede producir mejores resultados que los procesos de pensamiento deliberados y que consumen mucho tiempo. A veces, menos información es mejor. Los autores proporcionan un ejemplo sorprendente de la aplicación de las heurísticas en medicina. Cuando una persona es llevada al hospital con síntomas de ataque al corazón, una simple lista de verificación de 3 pasos supera un análisis estadístico de 19 puntos para determinar qué pacientes de ataque al corazón clasificar como de alto riesgo. Estas tres simples decisiones de sí/no se pueden completar rápidamente y aún así diagnosticar con precisión al paciente. El artículo discute dos revoluciones en marcha en la ciencia moderna. Una es el final del sueño de la certeza y el surgimiento de la teoría de probabilidad, un cálculo de incertidumbre. La segunda es cómo los humanos y los animales toman decisiones con información incompleta o incertidumbre. Los autores proponen que veamos la mente no como un órgano capaz de realizar cálculos probabilísticos complejos, sino como uno que recurre a un “estuche de herramientas” de heurísticas rápidas y frugales. Gigerenzer critica el “racionalismo sin límites”, que es un proceso de pensamiento sin restricciones de tiempo o costos computacionales. Asemeja los procesos de pensamiento humano al demonio de Laplace, que puede computar cada bit posible de información, haciendo que los eventos futuros sean tan seguros como el pasado. A menudo, las personas afirman que su pensamiento es igualmente riguroso, pero se comportan de otra manera. Incluso aspirar a este nivel de rigurosidad es un error, ya que hace que la cognición humana real parezca irracional en comparación. El concepto de “racionalidad limitada” fue propuesto por Herbert Simon. Este modelo abraza las limitaciones de la mente humana y la incertidumbre de su entorno. Este paper presenta primero un tipo de racionalidad limitada, llamada satisfactoria, que implica comparar todas las opciones disponibles y seleccionar la mejor entre ellas. Debido a que esto puede implicar un cálculo sustancial, Gigerener se refiere a un segundo tipo, heurísticas rápidas y frugales, como la forma más pura de racionalidad limitada. Las heurísticas rápidas y frugales limitan drásticamente la cantidad de información considerada en un proceso de decisión. Considerar cada detalle relevante se conoce como “sobreajuste”. Aunque esto puede hacer que un modelo se ajuste mejor a los datos, puede reducir el rendimiento en la generalización, o predecir nuevos datos. Un análisis rápido y frugal puede ser más robusto, al ignorar información menos saliente, que a menudo contiene más ruido. Muchos investigadores promueven una dicotomía de pensamiento que consta de procesos duales: el proceso analítico, basado en reglas, consciente, versus el heurístico, asociativo, inconsciente. Estos han sido denominados pensamiento “rápido y lento” por Daniel Kahneman y Amos Tversky. Su programa de investigación de heurísticas y sesgos estudió cómo las decisiones heurísticas a menudo se desvían de las probabilidades calculadas o la lógica. Descubrieron muchas falacias de pensamiento y retrataron a los humanos como propensos a tomar atajos mal elegidos y llegar a malas conclusiones. Esperaban que los procesos analíticos lentos fueran superiores en la mayoría de los casos, pero se sorprendieron por cuántas veces los métodos heurísticos rápidos ganaban en condiciones del mundo real. El enfoque de Gigerenzer para este problema de investigación difiere de otros. En lugar de juzgar las heurísticas en función de cómo sus decisiones se ajustan a principios lógicos, en su lugar mide cómo se corresponden con los resultados del mundo real. Su enfoque comienza reconociendo bloques básicos de construcción de la cognición, como la percepción de profundidad y el reconocimiento de rostros. Y luego estudiar cómo estos se combinan en procesos de decisión de orden superior, como hacer una inferencia rápida de que un alimento que sabe familiar es probablemente más seguro que un alimento desconocido. Seguir las normas sociales y mimetizar a los mayores son otros ejemplos de heurísticas. Estos procesos cognitivos de orden superior se construyen a partir de bloques de orden inferior que evolucionaron hace mucho tiempo y se anidan y combinan en nuevas herramientas cognitivas. El autor describe este proceso como un “estuche de herramientas adaptable”.'

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'Este artículo considera cómo las personas utilizan hechos y observaciones para tomar decisiones. Los autores, Gerd Gigerenzer y Peter Todd, enseñan que en muchos casos, las personas toman mejores decisiones con menos información. Este tipo de pensamiento se llama "heuristics". Las personas también se refieren a heuristics como usar una "regla de pulgar". Por ejemplo, si comes algo y sabe raro, ¡deberías escupirlo! Este heuristic podría evitar que comas algo podrido. Los autores de un famoso libro llamado Thinking Fast and Slow dicen que el pensamiento heuristic es un atajo que a menudo puede llevar a malas decisiones. Señalan ejemplos de situaciones en las que las decisiones rápidas de las personas son ilógicas. La alternativa es pensar lentamente, considerar toda la información disponible y razonar cuidadosamente hacia una decisión. Aunque esto suena como una gran idea, Gigerenzer muestra varios ejemplos de pensamiento rápido que también resulta en mejores decisiones. Un ejemplo es en los hospitales. Cuando una persona es llevada de emergencia y tiene síntomas de un ataque al corazón, los médicos pueden tomar docenas de medidas y pasar estos datos a través de una computadora que puede analizar si la persona está en alto riesgo o bajo riesgo. Sin embargo, otra opción es una simple checklist que hace tres preguntas de sí o no. Sorprendentemente, este método simple no solo es más rápido sino que también produce mejores resultados. Las personas tienen todo tipo de heuristics diferentes que usan todos los días, desde cómo pueden reconocer caras o percibir si los objetos están cerca o lejos. Algunas de estas heuristics simples se pueden combinar para ayudar con decisiones más complejas. Cada una es como una herramienta en una caja de herramientas. Pensar bien requiere usar la herramienta correcta para el trabajo. Y muchas veces las herramientas simples son mejores que las complicadas y elegantes.'

--------- Original ---------
This book is about fast and frugal heuristics for making decisions - how they work, and when and why they succeed. These heuristics can be seen as models of the behavior of both living organisms and artificial systems.

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'Este artículo de Gerd Gigerenzer y Peter Todd discute el uso de heurísticas en la toma de decisiones. A veces, una heurística se llama una "regla general". Es una regla simple o procedimiento para tomar decisiones con solo pequeñas cantidades de información. El autor contrasta heurísticas "rápidas y frugales" con "racionalidad ilimitada" lenta y deliberada. Por ejemplo, si muerdes una pieza de fruta y sabe raro, una heurística te dice que la escupas de inmediato. Un razonamiento lento y cuidadoso podría implicar reunir pruebas como qué tipo de fruta es, cuándo se compró, cuánto dura en la nevera, etc. ¡Incluso si concluyes correctamente que es venenoso, podría ser demasiado tarde! Un famoso libro llamado Thinking Fast and Slow de Daniel Kahneman y Amos Tversky argumenta que el pensamiento heurístico está sesgado y a menudo lleva a las personas a tomar atajos cognitivos que conducen a malas decisiones. Señalan cómo las personas que usan heurísticas a menudo cometen falacias lógicas en situaciones cotidianas. Gigerenzer argumenta que las heurísticas no deberían ser juzgadas por cómo se ajustan a los principios lógicos, sino por cuán bien funcionan en el mundo real. En el caso de la heurística anterior, el costo de escupir una pieza de fruta de sabor extraño, pero saludable, es pequeño en comparación con el costo de comer algo podrido que podría enfermarte. En este caso, es mejor estar sesgado hacia cometer el primer tipo de error: escupir algo saludable. La investigación de Gigerenzer muestra que el razonamiento analítico lento que considera toda la evidencia disponible a menudo conduce a decisiones peores que las heurísticas rápidas y frugales que toman decisiones rápidas a partir de información limitada. En un ejemplo, cuando las personas son llevadas al hospital con síntomas de un ataque cardíaco, los médicos pueden analizar su riesgo utilizando el enfoque ilimitado o una heurística simple. El enfoque analítico lento implica medir hasta 19 factores de riesgo diferentes y luego ejecutar estos datos a través de un análisis estadístico informatizado. El método heurístico rápido es una lista de verificación con tres preguntas de sí o no. Resulta que la lista de verificación es más rápida y produce diagnósticos más precisos. Todos poseen un conjunto completo de heurísticas. Estas herramientas cognitivas son adaptaciones evolucionadas que se comparten ampliamente en todo el reino animal. Los procesos de pensamiento de bajo nivel, como el reconocimiento facial y la percepción de profundidad, a menudo se combinan para hacer heurísticas más complejas. Los humanos son capaces de aprender nuevas heurísticas y combinarlas para tomar decisiones en situaciones inciertas del mundo real. Es tentador creer que las herramientas complicadas y sofisticadas son las mejores, pero este documento muestra que a menudo la herramienta más simple gana.'

--------- Original ---------
This book is about fast and frugal heuristics for making decisions - how they work, and when and why they succeed. These heuristics can be seen as models of the behavior of both living organisms and artificial systems.
This book is about fast and frugal heuristics for making decisions - how they work, and when and why they succeed. These heuristics can be seen as models of the behavior of both living organisms and artificial systems.