Ilusión de validez

Para hacer frente a la imprevisibilidad del mundo en que vivimos, construimos relatos que ofrecen una explicación coherente de los sucesos aleatorios1 . Cuan^ta menos información tengamos, más fácil será construir una historia satisfactoria, lo que puede llevarnos a creer que sabemos más de lo que realmente sabemos. En algún momento, empezamos a aceptar las inferencias que hemos hecho como hechos. La confianza en nuestra capacidad para conocer lo incognoscible puede cegarnos ante nuestra propia ignorancia.

Nuestras predicciones suelen influir en las decisiones que tomamos. Cuando nos sentimos especialmente seguros de una predicción, nos sentimos más inclinados a tomar decisiones importantes basándonos en ella. Como a menudo nuestras predicciones resultan ser inexactas, esto puede tener repercusiones desafortunadas.

El exceso de confianza es un rasgo indeseable, ya que sus consecuencias suelen tener un amplio alcance. Esto es especialmente cierto cuando lo poseen personas en posiciones de poder, como los políticos, que deben tomar decisiones importantes que afectan a la vida de muchas otras personas.

A menudo se entremezclan diferentes heurísticos y sesgos cognitivos. En este caso, el heurístico de la representatividad, la falacia de la tasa de base y el sesgo de confirmación se han citado como posibles causas de la ilusión de validez.

Heurística de la representatividad

Cuando intentamos hacer una predicción en circunstancias inciertas, a menudo recurrimos a la heurística de la representatividad. Un heurístico es un atajo mental utilizado para facilitar la toma de decisiones. Se trata de generalizaciones que a menudo conducen a conclusiones estereotipadas o incluso inexactas. La heurística de la representatividad se refiere específicamente a cómo vemos los acontecimientos y los objetos en relación con un prototipo de categoría, o representación. Evaluamos la similitud entre el objeto o acontecimiento en cuestión y el ejemplo prototípico y, cuanto más parecidos son, más confianza tenemos en nuestra capacidad para hacer una predicción sobre la probabilidad de un determinado resultado.

En su artículo "On the Psychology of Prediction "² , Daniel Kahneman y Amos Tversky hacen especial hincapié en el papel que desempeña la representatividad en la predicción. De hecho, llegaron a afirmar que "la tesis de este trabajo es que las personas predicen por representatividad, es decir, seleccionan u ordenan los resultados en función del grado en que éstos representan las características esenciales de las pruebas" (p. 237-238).

Por tanto, la heurística de la representatividad subyace a la ilusión de validez. Cuanto más representativo nos parezca un determinado resultado de las pruebas que se nos han proporcionado, más confianza tendremos en nuestra predicción de que dicho resultado se producirá. Sin embargo, como señalan Kahneman y Tversky, algunos factores pueden afectar a la probabilidad de que se produzca ese resultado, ^sin alterar su representatividad3 .

Falacia del tipo de base

Está claro que no somos tan buenos haciendo predicciones como creemos. La falacia de la tasa base es otra de las razones por las que solemos errar el tiro. Esta falacia describe cómo tendemos a ignorar la información de la tasa base en favor de la información individualizadora. La información de tasa base se refiere a información objetiva; por ejemplo, el 20% de las adolescentes y el 6,8% de los adolescentes experimentaron al m^enos un episodio depresivo mayor en 20174. La información individualizada es específica de una persona concreta.

Tomemos a Jane como primer ejemplo. Es una estudiante de quince años que saca sobresalientes, es presidenta del consejo estudiantil, capitana del equipo de voleibol y es conocida por ser increíblemente alegre y sociable. Otro ejemplo de información individualizada sería describir a un chico llamado John como un estudiante que lucha por aprobar el instituto, que tiende a ser reservado y cuyos padres se están divorciando. Cuando recibimos tanto información básica sobre la depresión adolescente como información individualizada sobre estas dos personas, tendemos a ignorar la primera y a basar nuestras predicciones en la segunda.

En este caso, si se les pide que predigan cuál de estos dos estudiantes tiene más probabilidades de sufrir un episodio depresivo grave, es más probable que respondan con John que con Jane. Podrían inclinarse a decir que es muy improbable que Jane sufra un episodio depresivo grave, ya que tiene muchos logros y parece tener un carácter muy alegre, mientras que John parece tener más dificultades y ser más reservado. Sin embargo, esto ignora el hecho de que las adolescentes tienen muchas más probabilidades de sufrir un episodio depresivo grave en un año determinado que los adolescentes varones.

La ilusión de validez es el resultado de la falacia de la tasa base porque la información individualizada nos hace confiar en nuestras predicciones pero, como tendemos a ignorar la información de la tasa base, estas predicciones suelen ser inexactas.

Sesgo de confirmación

Otro factor que da lugar a la ilusión de validez es el sesgo de confirmación. Este sesgo cognitivo describe cómo solemos atender selectivamente a las pruebas que apoyan nuestras creencias existentes e ignorar las que las contradicen. Lo hacemos en parte porque es un atajo mental que nos permite asignar energía mental a otras tareas y también porque refuerza nuestra autoestima al confirmar nuestra postura sobre el tema en cuestión.

El sesgo de confirmación puede crear una ilusión de validez, porque la selección de información específica para apoyar nuestra predicción aumenta nuestra confianza en ella. Cuando podemos respaldar nuestras creencias con pruebas concretas, nos sentimos más seguros de ellas. Sin embargo, en el caso del sesgo de confirmación, ignoramos información esencial que, de otro modo, demostraría que no deberíamos estar tan seguros de nuestras predicciones.

Es importante que comprendamos la ilusión de validez para que aprendamos a refrenar nuestra confianza cuando hacemos predicciones. Está muy bien predecir que algo va a ocurrir, pero actuar como si fuera una certeza puede tener graves consecuencias. Por ejemplo, la profecía autocumplida se refiere a cómo podemos comportarnos inadvertidamente de manera que demos lugar a un resultado que se adhiera a nuestras expectativas.

Si un profesor cree que un alumno de su clase va a rendir mal, basándose en su comportamiento anterior, la forma en que lo trate podría llevarle a obtener notas bajas, aunque el alumno tuviera toda la intención de mejorar. Otras veces, la ilusión de validez puede hacer que nuestras expectativas se vean completamente subvertidas. Es mejor permanecer abiertos a la posibilidad de que nuestras predicciones puedan ser erróneas y considerar que puede haber variables que contribuyan al resultado y que desconocemos.

Por desgracia, ser consciente de la ilusión de validez no basta para superarla. Incluso alguien que sabe que su fuente de información no es fiable puede sentirse extremadamente confiado en su predicción de un determinado resultado.⁵ Evitar la ilusión de validez requiere un importante pensamiento crítico. En primer lugar, debemos evaluar las pruebas que se nos han proporcionado y preguntarnos si existen otros factores que puedan influir en el resultado y que podamos desconocer. También es necesario analizar los datos con detenimiento y no limitarse a deducir el significado de cualquier patrón que nos pueda llamar la atención a primera vista.

Estos pasos son útiles, pero no garantizan que nuestras predicciones sean totalmente exactas. Por eso es importante tener en cuenta que el resultado esperado no siempre es el real. Idear predicciones alternativas o desarrollar planes de contingencia puede ayudarte a prepararte para resultados distintos del que predijiste y evitar que te pillen por sorpresa si tu predicción resulta ser incorrecta. Recuerde que siempre es bueno mantener la mente abierta.

Kahneman y Tversky introdujeron el concepto de ilusión de validez en su artículo de 1973 "On the Psychology of Prediction"^.6 Definieron la ilusión de validez como la tendencia "a experimentar mucha confianza en juicios altamente falibles"(p. 249). A través de una serie de estudios, demostraron que los datos consistentes y las puntuaciones extremas suelen aumentar nuestra confianza en nuestras predicciones, a pesar de que con frecuencia se correlacionan negativamente con la precisión predictiva.

Uno de estos estudios pedía a los participantes que predijeran las notas medias de los estudiantes basándose en sus puntuaciones en dos pares de pruebas de aptitud. El primer par de pruebas evaluaba el pensamiento creativo y la capacidad simbólica, y las puntuaciones estaban muy correlacionadas entre sí; por ejemplo, las notas de ambas pruebas eran de notable. El segundo par de pruebas evaluaba la flexibilidad mental y el razonamiento sistemático, y las puntuaciones no estaban correlacionadas, de modo que la nota de una prueba era un sobresaliente y la del otro un aprobado. A continuación se les dijo que "todas las pruebas tenían el mismo éxito a la hora de predecir el rendimiento universitario".

Sin embargo, como la coherencia fomenta la confianza, los participantes dieron más importancia a las puntuaciones correlacionadas a la hora de hacer sus predicciones. Esto se debe al heurístico de la representatividad porque, cuanto más coherentes son los datos, más representativa parece la puntuación predicha. En este caso, los participantes descartaron información importante porque la consideraron incoherente y, por tanto, poco fiable, a pesar de que estaban seguros de su valor predictivo. Así pues, una mayor coherencia aumenta la confianza y disminuye la validez, lo que provoca el sesgo que estos investi^gadores denominaron ilusión de validez.7

Un segundo estudio apoyó su hipótesis de que también tendemos a confiar más en las predicciones extremas. Los participantes tenían mucha más confianza en las predicciones sobre comportamientos extremos que en las predicciones sobre comportamientos mediocres, a pesar de que es mucho menos probable que se produzcan comportamientos ext^remos.8

Kahneman se basó en su experiencia como psicólogo del ejército israelí para explicar la ilusión de validez en el artículo fundacional que escribió junto a Tversky. ¡Relató su descubrimiento en su entrevista de 2011 con el New York Times, "Don't Blink! The Hazards of Confidence" (No parpa^dees: los peligros de la confianza)9 . Una de las pruebas utilizadas para ello era el desafío de grupo sin líder, en el que un grupo de soldados debía completar una carrera de obstáculos. Kahneman y sus colegas tomaron nota de las cualidades de liderazgo de los soldados y observaron cómo trabajaban en equipo. A partir de ahí, predijeron el rendimiento de los candidatos en la escuela de oficiales. Kahneman lo dijo sin rodeos: "Nuestra capacidad para predecir el rendimiento en la escuela era insignificante. Nuestras predicciones eran mejores que las conjeturas a ciegas, pero no mucho". Sin embargo, este conocimiento no les impidió repetir el mismo proceso, ni disminuyó su confianza en sus predicciones. A Kahneman le fascinó esta constatación. Esto le llevó a acuñar el término "ilusión de validez", ya que señaló que su confianza en su capacidad para predecir el rendimiento futuro de los soldados en la escuela no se veía afectada por las pruebas estadísticas de que sus predicciones eran inexactas.

La ilusión de validez también está presente en el ámbito médico, como ilustra un artículo de 2017 de F. Gilles, P. Gressens, O. Dammann y A. Leviton titulado "Hypoxia-ischemia is not an antecedent of most preterm brain damage: the illusion of validit^y".10 El daño cerebral en bebés prematuros se ha denominado encefalopatía hipóxico-isquémica, una etiqueta que se aplica incluso cuando no hay pruebas de hipoxia, que se produce cuando hay un suministro insuficiente de oxígeno. Los autores admiten que la hipoxia puede provocar algunas anomalías cerebrales, pero sostienen que la mayoría de las anomalías se deben a múltiples factores, lo que hace que el nombre sea engañoso. Creen que el enfoque heurístico utilizado por los médicos para evaluar probabilidades y hacer predicciones puede llevar a la ilusión de validez, es decir, a un exceso de confianza en la exactitud de estas evaluaciones. El ejemplo que dan es que referirse al daño cerebral prematuro como encefalopatía hipóxico-isquémica puede dar lugar a una simplificación excesiva de la enfermedad, lo que puede limitar la investigación futura e impedir que el campo progrese en su comprensión de la enfermedad. El nombre aumenta la confianza en la probabilidad de que la hipoxia sea la causa subyacente de las anomalías cerebrales, aunque no sea necesariamente así. Los autores sugieren cambiar el nombre de la enfermedad por el de encefalopatía neonatal o del recién nacido, para dar cabida a otras posibles causas.

Qué es

La ilusión de validez ilustra cómo nuestra confianza en nuestros juicios suele ser exagerada. Las interpretaciones y predicciones que hacemos al analizar un conjunto de datos suelen ser menos precisas de lo que creemos.

Por qué ocurre

La ilusión de validez puede atribuirse a otros sesgos y heurísticos, como el sesgo de confirmación, el heurístico de representatividad y la falacia de la tasa de base.

Ejemplo 1 - Ejército israelí

Durante su etapa como psicólogo del ejército israelí, Kahneman y sus colegas utilizaron un test para evaluar las capacidades de liderazgo de los soldados, que creían que les permitiría predecir con exactitud su rendimiento en la escuela de oficiales. A pesar de que sus predicciones resultaron incorrectas, siguieron utilizando el test y haciendo predicciones basadas en él.

Ejemplo 2 - Causas de lesiones cerebrales en niños prematuros

El daño cerebral en los bebés prematuros se denomina encefalopatía hipóxico-isquémica, incluso en ausencia de pruebas de hipoxia, que es la falta de oxígeno. Se ha sugerido que esta denominación genera una ilusión de validez, al reforzar la confianza de los profesionales médicos en la hipoxia como causa, lo que podría limitar el estudio de otras posibles causas.

Cómo evitarlo

La ilusión de validez es difícil de evitar, porque incluso las personas que son conscientes del sesgo y que saben que la información que se les ha dado no es suficiente para hacer una predicción exacta suelen seguir afectadas por él. Analizando la información de que se dispone y considerando qué pruebas pueden faltar, además de considerar posibles resultados alternativos, se puede empezar a superarlo.