El aporte de la psicología cognitiva al debate respecto de la dificultad de hacer ciencias sociales
Últimamente he estado leyendo el libro “Pensar rápido,
pensar despacio” del psicólogo cognitivo, premio del nobel de economía por
refutar la teoría de elección racional (pilar de la microeconomía neoclásica),
y me he visto bastante atraído por la distinción entre sistema 1 y 2 que la psicología
ha encontrado, prácticamente se los podría diferenciar entre un sistema
intuitivo y automático para obtener conocimiento o respuestas y el sistema
controlado y analítico (asociado a nuestra experiencia consciente y subjetiva
en forma del “yo”) donde parece que poseen una relación dialéctica donde el
sistema 1 propone soluciones rápidas que se responden pasando por el sistema 2
en caso de que no sea una emergencia de vida o muerte, el sistema 2 parece
estar afectado por el sistema 1 en tanto que su capacidad de control ejecutiva
y los problemas que presenta el entorno (tales como niveles altos de tensión ejecutiva
como vendrían siendo palabras a las que no estamos acostumbrados) determina que
tanto deja pasar de dichas intuiciones sin mayor escrutinio analítico, me
sorprende como esto desde la psicología cognitiva se entrelaza con la neurobiología
de las emociones de Damasio Antonio admitiendo y ampliando las conclusiones del
mismo como vendría siendo la influencia de sectores neurológicos no
neocorticales que se asocian con los procesos cognitivos complejos e incluso en
la toma de conciencia así también como en la influencia de gestos con las
emociones a las que se les asocia (teoría de la normalidad de Kahneman que
podría ser defendida desde las tesis neurológicas de Damasio)
Pero todo esto no es de lo que vengo a hablar hoy sino de
algo que me pareció relativamente interesante y que me gustaría compartir con
ustedes, una conclusión de la psicología cognitiva es que nuestro sistema 1, o
sea las respuestas cognoscitivas automáticas e intuitivas parecen mantener búsquedas
activas de relaciones causales, se ha descubierto que incluso niños de 4 años
pueden atribuir a sucesos no causales explicaciones a través de nexos causales
de lo que se deduce que la mente humana (al menos en nuestras sociedades actuales)
parece encontrar más fácilmente conexiones y explicaciones causales que formas
de determinación estadística o aleatoria, es por tanto propio de mentes primitivas
o no totalmente informadas en la ciencia el atribuir únicamente nexos causales
(que esto no se confunda con mi critica a Dannan, estoy muy seguro que la ontología
causalista que él confesa no se relaciona en nada a su forma de pensar en su
vida cotidiana, o sea, a su ontología implícita) y que únicamente personas
instruidas pueden razonar de forma correcta en estadística, una forma que no
parece poder ser aplicada fácilmente por el sistema 1. Esto parece ser
confirmado por la cantidad de nociones causales que utilizaban los antiguos y
debido a que incluso los más grandes estadistas han cometido errores al
intentar realizar su labor de forma intuitiva, yo como lector de un libro de genética
cuantitativa donde se utiliza una buena porción estadística he de decir que mi
experiencia parece confirmar ese hecho. Hay varias pruebas en favor de esta hipótesis
que no creo que valga la pena señalar, la cuestión es que de este hecho se
desprende algo importante, las ciencias sociales pueden ser mucho más difícil de
lo que parece a simple vista a legos y gente no interesada en esa materia. La razón
de esto es que, como cualquiera que lea las materias de psicología o lea sobre sociología
y la forma de determinación de las leyes históricas debería saber, la mayoría de
las ciencias sociales utilizan estadística como componente fundamental de la
forma de determinación de sus leyes (esto sucede debido a que la estadística nos
deja ver inferencias plausibles para predecir los sucesos de acciones de
grupos, por ejemplo aunque una compañía aseguradora sepa exactamente las fechas
de cuando van a morir todas las personas en los distritos que les conciernen aun
así deberían seguir utilizando la estadística) por lo que no deberíamos
subestimar la dificultad cognoscitiva de las ciencias sociales cuando estas se
aplican bien y no cuando están en manos de gente como Hayek que niega la
capacidad de aplicar el método científico a las ciencias sociales.
"La maquinaria asociativa busca causas. La dificultad que tenemos con las regularidades estadísticas es que éstas demandan un enfoque diferente. En vez de centrarse en la manera en que se produjo el suceso en cuestión, el punto de vista estadístico lo relaciona con lo que podría haber sucedido en lugar de lo que sucedió. Nada en particular hizo que se produjera lo que se produjo; la posibilidad vino dada entre sus alternativas. Nuestra predilección por el pensamiento causal nos expone a serios errores en la evolución de la aleatoriedad de sucesos realmente aleatorios. Para poner un ejemplo tomemos el sexo de seis niños nacidos uno tras otro en un hospital. La secuencia de niños y niñas es obviamente aleatoria; los sucesos son independientes unos de otros, y el número de niños y niñas que nacieron en el hospital en las últimas horas no tiene efecto alguno sobre el sexo de la siguiente criatura. Consideremos ahora tres posibles secuencias (M = masculino, F = femenino):
MMMFFF
FFFFFF
MFMMFM
¿Son estas secuencias igual de probables? L respuesta intuitiva -¡Por supuesto que no!"- es falsa. Como los sucesos son independientes y los resultados M y F son (aproximadamente) igual de probables, cualquier posible secuencia de seis nacimientos es tan probable como cualquier otra. Ahora que sabemos que esta conclusión es verdadera, seguirá siendo contraintuitiva porque solo la tercera secuencia MFMMFMM es mucho más probable que las otras dos. Somos buscadores de patrones creyentes en un mundo coherente en que las regularidades (como una secuencia de seis niñas) no se producen accidentalmente, sino como efecto de la causalidad mécanica o de la intención de alguien. No esperamos ver una regularidad producida por un proceso aleatorio. Los procesos aleatorios producen muchas secuencias que convencen a las personas de que el proceso no es aleatorio del todo."
"La estadística arroja muchas observaciones que parecen pedir explicaciones causales, pero que ellas mismas no nos guían hacia tales explicaciones. Muchas cosas que suceden en el mundo son debidas al azar, incluidos los accidentes de los muestreos. Las explicaciones causales de acontecimientos aleatorios son inevitablemente falsas"
"Estamos demasiado dispuestos a rechazar la creencia de lo que vemos en la vida es azar"
-Daniel Kahneman
Revisión: Además existen otros fenómenos de la estadística como la regresión a la media, de este fenómeno la mayoría de las personas hacen asociaciones causales y dudosas como que los atletas que aparecen en la portada de "deportista del año" la temporada siguiente tienen pésimos resultados como una maldición de la revista en lugar de un fenómeno estadístico real. También se asocia causalmente ciertas estadísticas, todo el mundo sabrá que las poblaciones con menor cáncer de riñones son generalmente las poblaciones pequeñas de USA del oeste, también sabrá que estas poblaciones en la temporada siguiente son las que mayor cáncer tienen, esto se debe a una cuestión de la medición y no de nexos causales per se, las muestras más pequeñas tienden estadísticamente a obtener resultados más extremos y algunos científicos que no supieron interpretarlas, o más generalmente periodistas amarillistas que se aprovechan, terminan por dar una impresión general errónea de ciertos hechos y de la investigación científica en general.
"La maquinaria asociativa busca causas. La dificultad que tenemos con las regularidades estadísticas es que éstas demandan un enfoque diferente. En vez de centrarse en la manera en que se produjo el suceso en cuestión, el punto de vista estadístico lo relaciona con lo que podría haber sucedido en lugar de lo que sucedió. Nada en particular hizo que se produjera lo que se produjo; la posibilidad vino dada entre sus alternativas. Nuestra predilección por el pensamiento causal nos expone a serios errores en la evolución de la aleatoriedad de sucesos realmente aleatorios. Para poner un ejemplo tomemos el sexo de seis niños nacidos uno tras otro en un hospital. La secuencia de niños y niñas es obviamente aleatoria; los sucesos son independientes unos de otros, y el número de niños y niñas que nacieron en el hospital en las últimas horas no tiene efecto alguno sobre el sexo de la siguiente criatura. Consideremos ahora tres posibles secuencias (M = masculino, F = femenino):
MMMFFF
FFFFFF
MFMMFM
¿Son estas secuencias igual de probables? L respuesta intuitiva -¡Por supuesto que no!"- es falsa. Como los sucesos son independientes y los resultados M y F son (aproximadamente) igual de probables, cualquier posible secuencia de seis nacimientos es tan probable como cualquier otra. Ahora que sabemos que esta conclusión es verdadera, seguirá siendo contraintuitiva porque solo la tercera secuencia MFMMFMM es mucho más probable que las otras dos. Somos buscadores de patrones creyentes en un mundo coherente en que las regularidades (como una secuencia de seis niñas) no se producen accidentalmente, sino como efecto de la causalidad mécanica o de la intención de alguien. No esperamos ver una regularidad producida por un proceso aleatorio. Los procesos aleatorios producen muchas secuencias que convencen a las personas de que el proceso no es aleatorio del todo."
"La estadística arroja muchas observaciones que parecen pedir explicaciones causales, pero que ellas mismas no nos guían hacia tales explicaciones. Muchas cosas que suceden en el mundo son debidas al azar, incluidos los accidentes de los muestreos. Las explicaciones causales de acontecimientos aleatorios son inevitablemente falsas"
"Estamos demasiado dispuestos a rechazar la creencia de lo que vemos en la vida es azar"
-Daniel Kahneman
Revisión: Además existen otros fenómenos de la estadística como la regresión a la media, de este fenómeno la mayoría de las personas hacen asociaciones causales y dudosas como que los atletas que aparecen en la portada de "deportista del año" la temporada siguiente tienen pésimos resultados como una maldición de la revista en lugar de un fenómeno estadístico real. También se asocia causalmente ciertas estadísticas, todo el mundo sabrá que las poblaciones con menor cáncer de riñones son generalmente las poblaciones pequeñas de USA del oeste, también sabrá que estas poblaciones en la temporada siguiente son las que mayor cáncer tienen, esto se debe a una cuestión de la medición y no de nexos causales per se, las muestras más pequeñas tienden estadísticamente a obtener resultados más extremos y algunos científicos que no supieron interpretarlas, o más generalmente periodistas amarillistas que se aprovechan, terminan por dar una impresión general errónea de ciertos hechos y de la investigación científica en general.
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