Características DEL Razonamiento Inductivo PDF

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La heurística son estrategias simples y rápidas (atajos cognitivos), cuyo objetivo es reducir la complejidad de una tarea mediante la evaluación de probabilidades y predecir valores que simplifiquen las operaciones necesarias para emitir juicios. Tales estrategias simples y rápidas son de un tipo no...

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CARACTERÍSTICAS DEL RAZONAMIENTO INDUCTIVO No existe un criterio unánime a la hora de determinar lo que se quiere decir cuando se habla de razonamiento inductivo pero, desde una perspectiva amplia, se consideran los procesos inductivos, todos aquellos procesos de inferencia que expanden el conocimiento con incertidumbre (posible pero no necesariamente correctas conclusiones). Desde una perspectiva más restringida, Johnson - Laird a través de su taxonomía, definió la inducción como cualquier proceso de pensamiento cuya conclusión aumenta o aumenta, la información semántica contenida en las premisas iniciales. El razonamiento inductivo implica un proceso de generalización a partir de experiencias concretas a partir de las cuales se generan o derivan conclusiones posibles, plausibles o probables pero no necesarias de la lógica. Una inducción saca posibles conclusiones, aunque no necesariamente válidas, y en general, un argumento inductivo se basaría en suposiciones y en un argumento incompleto. A diferencia de un argumento deductivo, el argumento puede ser más fuerte o más débil a medida que se agrega nueva información que confirma o no confirma la generalización realizada. Aunque en la literatura hay diferenciación entre inducción y deducción, los sujetos en la vida cotidiana generan continuamente procesos inductivos y deductivos. Además, normalmente tomamos decisiones o razonamos o hacemos una predicción en condiciones inciertas; en tales situaciones, hay un teorema que trata de investigar el desempeño de los sujetos cuando van a hacer una predicción y tienen que generar una conclusión probable "el teorema de Bayes": teoría normativa (método reglamentario) que sirve para poder evaluar hipótesis; consiste en una fórmula matemática que calcula la probabilidad de que un evento o hipótesis dado comience, a partir de una serie de parámetros como la probabilidad anterior y la probabilidad condicionada. Sujetos en la vida cotidiana, no utilizamos este tipo de criterios formales pero, utilizamos otro tipo de razonamiento más intuitivo, atajos cognitivos, estrategias simples, no lógicas que conducen a veces hacer juicios correctos y a veces no correctos ! Heurístico. Sesgos y heurística en Inferencia Inductiva. La heurística son estrategias simples y rápidas (atajos cognitivos), cuyo objetivo es reducir la complejidad de una tarea mediante la evaluación de probabilidades y predecir valores que simplifiquen las operaciones necesarias para emitir juicios.

Tales estrategias simples y rápidas son de un tipo no lógico ! esto nos lleva a la razón correctamente en ocasiones y a veces a cometer errores o sesgos. Por lo tanto, un error o sesgo es un error sistemático (no debido al azar) en relación con un sistema regulatorio como la lógica estándar. Originalmente surgen en el campo del Razonamiento Inductivo con autores como Kahneman y Tversky (1972) que estudiaron su uso en áreas como la resolución de problemas, la toma de decisiones... siendo el punto de referencia para que otros autores aborden los estudios de la heurística en el campo del razonamiento deductivo: autores como Pollard (1982) o Evans (1982, 1984) lo traducen en el campo del razonamiento deductivo. Pollard se centró en estudiar la Accesibilidad Heurística (evaluar la frecuencia de un hecho basado en la facilidad con la que somos capaces de evocar a partir de la memoria ejemplos relacionados con ese hecho) en tareas de razonamiento deductivas como la tarea de las cuatro Tarjetas. Evans plantea la Teoría de la Heurística Analítica: dice que la accesibilidad es una condición necesaria pero no suficiente para razonar. Parte del concepto de Relevancia (toda la información que podemos tener, el sujeto la filtra de acuerdo a lo que es más relevante para él). Esta teoría se origina en otra teoría propuesta por Wason y Evans (1975), que es la Teoría del Proceso Dual que dice que hay dos tipos de procesos en el razonamiento. Kahneman y Tversky (1972) estudiaron las estrategias utilizadas por los sujetos cuando se les pidió que estimaran la probabilidad de un evento en particular. Por ejemplo./ cuando se pregunta cuál es la probabilidad de que un objeto en particular A pertenezca a una clase B, los autores observaron la tendencia de los sujetos a lanzar la "Heurística de la representatividad" ! en la medida en que A, al igual que B, juzgará que la probabilidad estimada de que A pertenece a B será alta y, de lo contrario, baja. ¿Cuál de los siguientes eventos crees que es más probable? Deja que los fumadores tengan un ataque al corazón. Deja que los hombres mayores de 55 años tengan un ataque al corazón. Que los hombres que fuman mayores de 55 años sufren un ataque al corazón. Deja que los hombres tengan un ataque al corazón. Si se responde a la declaración 3, se hace un sesgo. Uno de los problemas más utilizados que la Heurística de Representatividad dejó en claro fue "El problema de Linda": lleva principios implícitos de probabilidad; en ella, una historia se presenta con diferentes alternativas; dependiendo de la

respuesta dada por el sujeto, se estudia si se ha ajustado o no a la teoría normativa de la normalidad: "Linda tiene 31 años, soltera, es una chica abierta y muy alegre. Se graduó en Filosofía. Como estudiante, estaba muy comprometida con la no discriminación y la justicia social, y también solía participar en manifestaciones antinucleares". Ordena las siguientes instrucciones según su grado de probabilidad, utilizando el 1 para el más probable y el 8 para los menos probables: Linda es una maestra de enseñanza básica. Linda trabaja en una librería y asiste a clases de yoga. Linda está asociada con el movimiento feminista. Linda trabaja en un centro de salud como psiquiatra. Linda es miembro del Partido Feminista. Linda es cajera bancaria. Linda es agente de seguros. Linda es cajera bancaria y está asociada con el movimiento feminista. Una de las tendencias más frecuentes, es que los temas seleccionaron la alternativa "Linda es cajero bancario y se asocia con el movimiento feminista", consideraron que es más probable que la alternativa "Linda es cajero bancario" ! la Falacia de la Conjunción que constituye la violación de la Regla de Conjunción que dice que: la probabilidad de que ocurran dos eventos juntos siempre va a ser menor que la probabilidad de que cada uno de ellos ocurra por separado. El carácter de la falacia implica que los sujetos no consideran la tarea como un cálculo estadístico, sino que evalúan la representatividad de los elementos en la tarea con respecto a un modelo, en este caso, con respecto a la personalidad de Linda. Por lo tanto, los sujetos resolvieron el problema utilizando la heurística de la representatividad; para verificar que estaban juzgando en base a esta heurística, lo que hicieron los autores fue presentar una nueva versión del problema: no se les dieron datos sobre la personalidad de Linda, sólo que estaba alegre, que estaba soltera y que tenía 31 años : los sujetos seleccionados con un porcentaje más alto, que era un cajero y esto, confirmaron que en la primera versión, en realidad utilizaban la Heurística de la Representatividad. Se dice esta heurística, a veces conduce a cometer sesgos y así, por ejemplo, uno de ellos es "La Falacity del Jugador" según el cual, una secuencia de pérdidas debe ser seguida por una secuencia de victorias para compensar; un ejemplo que ilustra este hecho es el "problema de la apuesta": una moneda se lanza al aire 10

veces obteniendo la secuencia CXXXXXXXXX (la 1a es cara y las otras 9 son cruzadas). Si tuvieras que apostar 60 euros, ¿qué opción harías? (la cara saldrá, la cruz saldrá); los sujetos dicen cara porque tienden a esperar que la secuencia de hechos que tiene lugar de un proceso que es aleatorio, representa las características que todos reconocemos en un proceso aleatorio: que no se repite muchas veces en una fila del mismo evento. Otro ejemplo es el problema de las baldosas: en un piso que tiene 25 azulejos, 5 bolas se han lanzado al azar; las baldosas en las que una pelota ha caído, han sido señaladas pintándolas, ¿cuál de las dos plantas que te presentamos es más probable que aparezca? AB El suelo A es más probable que B porque se juzga más al azar a. El hecho de que el mismo evento no se repita muchas veces seguidas puede ser cierto si el tamaño de la muestra era muy grande, pero puede no ocurrir cuando basamos nuestros juicios en sólo unos pocos casos. Es decir, en general, cuánto > es el tamaño de la muestra, cuanto más tiende el resultado a estabilizarse y esto se conoce como La Ley de los Grandes Números. A la luz de esto, uno tiene que preguntarse, ¿qué está pasando? y así, muchas de las obras mostraron que los sujetos no utilizan conceptos estadísticos, sino que hacen lo que hacen es desarrollar un razonamiento inductivo (heurístico). Una segunda heurística de las estudiadas por Kahneman y Tversky es la Heurística de Disponibilidad o Accesibilidad: evaluar la probabilidad de un determinado evento basado en la facilidad con la que se pueden evocar ejemplos de la memoria relacionada con ese evento. En esta heurística, la familiaridad y la saliencia son dos variables que influyen en los juicios en torno a la frecuencia (con la que se produce) de un evento. Como consecuencia de esta heurística esquelética sesgada, como la llamada Correlación Illusory ideada por Chapman y Chapman (1969): se trata de sobreestimar la frecuencia con la que se producen dos eventos en la realidad (ocurren al mismo tiempo en realidad). Un tercer heurístico es el Ancla y el Ajuste Heurístico: tendencia de los sujetos a hacer estimaciones a partir de un valor inicial o ancla que se ajusta para dar lugar a la respuesta final. Es un efecto particular de la accesibilidad de la información que es irrelevante ya sea que esté presente en la tarea, o que es generado por el propio sujeto a partir de un cálculo incompleto.

Para que esto sea claro, se desarrolló un experimento simple: dos grupos, el grupo 1 se pidió que estimara en 5 segundos el resultado de multiplicar 1x2x3x4x5x6x7x8 y el grupo 2, que en 5 segundos estimaron el resultado de multiplicar 8x7x6x5x4x2x2x1; el primer grupo hizo una estimación media de 512 y el segundo grupo de 2250. Como los sujetos tienen unos segundos para hacer el cálculo mental lo que hacen es estimar el resultado por extrapolación o ajuste y así, los del grupo 1, dan un valor aproximado inferior a los del grupo 2 porque los valores son más bajos. Toma de decisiones. El proceso de toma de decisiones implica cierta complejidad porque depende tanto de un juicio de probabilidad hecho por los sujetos como de sus deseos personales. TD - Juicios de probabilidad + deseos No todas las decisiones son del mismo tipo; fundamentalmente hay dos tipos, por lo que algunas decisiones implican riesgos y otras implican incertidumbres: Decisiones que implican Riesgos ! decisiones en las que se conoce la probabilidad de un resultado determinado, aunque no se puede predecir el resultado real (concreto). Por ejemplo/ rollo de dados: Puedo saber la probabilidad, pero no el resultado real. Decisiones bajo incertidumbre ! ni siquiera se puede saber la probabilidad de un resultado porque no puedo cuantificarlo, como en el caso anterior. Ellos son los de la vida cotidiana. Hay una teoría normativa en el proceso de toma de decisiones que es la Teoría de Utilidad Subjetiva Esperada (USE) de Savage (1954): incluye un conjunto de ideas o axiomas que proporcionan a los sujetos una base (o base) para tratar de maximizar lo que es la utilidad subjetiva de un resultado de cada una de las posibles alternativas en una decisión a tomar. Plantar una serie de axiomas rígidos que no siempre han sido aceptados: Axioma transitorio ! si un sujeto prefiere un evento A al evento B, y el evento B se prefiere a otro C, esto indicaría que A se prefiere a C. Axioma relacionado con las preferencias del sujeto ! en una decisión que se ha de tomar, las preferencias de un sujeto son siempre fijas, estables y bien ordenadas. La Teoría de la Utilidad Subjetiva Esperada (USE) es una teoría formal y por lo tanto ha recibido críticas: En realidad, en la vida cotidiana, a menudo las preferencias de los sujetos, dependerá de la forma en que se presenten los sujetos las alternativas (las

diferentes opciones) que pueden sugerir argumentos a mi lado o en contra de ellos. Kahneman y Tversky propusieron el siguiente ejemplo para explicar esto: Dos argumentos, Planeas ir al teatro, de camino al teatro, has perdido el boleto que te costó 5000 Ptas., ¿comprarías uno nuevo? Tienes ganas de ir al teatro, todavía no has comprado entradas así que estás en camino al teatro y en el camino, te das cuenta de que perdiste 5000 Ptas, ¿cambiarías tu plan? En la situación B me gustaría comprar el billete y en la situación A, no ! decisiones no son fijas, depende de cómo surja la situación. El experimento del Sr. Crane y el Sr. Tees: ambos sujetos planeaban tomar dos vuelos diferentes, al mismo tiempo. Tomaron la misma limusina al aeropuerto, pero se quedaron atascados en un atasco de tráfico y llegaron al aeropuerto treinta minutos tarde durante la hora de salida programada de sus vuelos. A Crane se le dice que su vuelo partió a tiempo. A Tees se le dice que su vuelo se retrasó y que partió hace sólo cinco minutos. ¿Quién se va a enfadar más? La mayoría de los sujetos responden que el Sr. Tees a pesar de que la situación es idéntica, ambos pierden el avión. Con estos ejemplos, Kahneman y Tversky querían demostrar la dificultad de explicar los procesos de toma de decisiones basados en una teoría normativa como la Teoría de la Utilidad Subjetiva Esperada (USE). A partir de esta idea se desarrollaron diferentes teorías que tuvieron en cuenta la importancia de las variables psicológicas y emocionales en el proceso de toma de decisiones: Teoría de la Perspectiva, Kahneman y Tvesky (1979) Teoría del arrepentimiento, Campana (1982, 1985) Resumen y conclusiones. El proceso de toma de decisiones que los sujetos llevan a cabo en la vida cotidiana, así como los procesos de razonamiento, están muy alejados de las ideas que se proponen de las teorías normativas y así, por ejemplo, cuando un sujeto toma una decisión en la vida cotidiana, lo hace en un situación de incertidumbre y por eso, no toma la decisión utilizando criterios estadísticos, sino

sobre todo, utilizando heurística según la cual a menudo conducen a cometer sesgos. Las heurísticas más estudiadas por Kahneman y Tversky son: Heurística representativa ! puede llevar a cometer sesgos como la Fallacia de la Conjunción, la Falacia del Jugador o las dificultades para entender la Ley de los Grandes Números. Disponibilidad o Heurística de Accesibilidad ! juzgar la probabilidad de un evento basado en la facilidad con la que podemos evocar de ejemplos de memoria relacionados con ese evento. A veces lleva a cometer el Sesgo de Correlación Ilusory. Ancla ingetica y ajuste. Desde una perspectiva amplia, los procesos inductivos son todos aquellos procesos que expanden el conocimiento con incertidumbre (conclusiones de generalización). Desde una perspectiva más pequeña, Johnson-Laird lo define como un "proceso de pensamiento cuya conclusión aumenta la información semántica incluida en las premisas, por lo que es un proceso de generalización desde experiencias concretas hasta conclusiones posibles o plausibles, pero no necesariamente formalmente válido." El razonamiento inductivo tiene dos características fundamentales; 1-. Es un razonamiento que se basa en suposiciones 2-. Estos son razonamientos incompletos; cuantos más elementos encuentre el sujeto para concluir, más probable es que llegue a la conclusión. Existe una teoría normativa que permite evaluar a nivel formal la probabilidad de que se cumpla una predicción: El Teorema de Bayes. Consiste en una fórmula matemática que calcula la probabilidad de que un conocimiento o hipótesis se dé a partir de una serie de parámetros conocidos como pre-probabilidad y probabilidad condicional. Probabilidad anterior; ¿Qué probabilidades tengo de encontrar un trabajo al final de mi carrera? Las estadísticas de los últimos 5 años dicen que la posibilidad de una persona de encontrar un trabajo al final de la carrera es de .35. La probabilidad complementaria a la probabilidad anterior (probabilidad de no encontrar un trabajo) sería .65. Probabilidad condicional; es el grado de asociación entre la hipótesis y un dato significativo observado, como, por ejemplo, tener un buen registro. Por lo tanto, la probabilidad asociada sería; P (E/H)….

El teorema de Bayes es una teoría normativa, pero nosotros, en la vida cotidiana, utilizamos otros métodos no lógicos o atajos cognitivos para estimar la probabilidad de que ocurra un determinado evento, métodos que a veces conducirán a un razonamiento correcto y otros a un razonamiento incorrecto. Esos métodos no lógicos o atajos cognitivos serían heurísticos. Por ejemplo, ¿Cuál de los siguientes eventos cree que es más probable? Que un hombre de más de 55 años tiene un ataque al corazón. Deja que un hombre tenga un ataque al corazón. Deja que un fumador tenga un ataque al corazón. Si usamos el teorema de Bayes para tomar una decisión, posiblemente nuestra respuesta sería dos, ya que es más probable que este evento tenga lugar que los otros dos. Sin embargo, los sujetos no respondieron a esto. Sesgos y heurística en inferencias inductivas Kahneman y Tversky estudiaron cómo los sujetos razonan cuando se les pidió que estimaran cualquier probabilidad, por ejemplo, para estimar la probabilidad de que un objeto a determinado perteneciera a la clase B. tuvieron que poner en marcha la "heurística de la representatividad", es decir, en la medida en que A se parecía a B los sujetos juzgó que la probabilidad de que A perteneciera a B era alta; y de lo contrario se hunde. Uno de los problemas más utilizados por el uso de la heurística representativa fue el problema de Linda. Este problema se presentó a los sujetos y, dependiendo de la respuesta que dieron, se estudiaron si se habían ajustado o no a la teoría normativa de probabilidad. El problema es el siguiente; "Linda es cajera, tiene 31 años, es soltera, es una chica abierta y muy alegre. Se graduó en Filosofía. Como estudiante, estaba muy comprometida con la no discriminación y la justicia social, y también solía participar en manifestaciones antinucleares". La tarea del sujeto era ordenar una serie de declaraciones según su grado de probabilidad, usando el 1 para el más probable el 8 para los menos probables. La serie de declaraciones fueron: -Linda es una profesora de enseñanza básica -Linda trabaja en una librería y asiste a clases de yoga. -Linda está asociada con el movimiento feminista. -Linda trabaja en un centro de salud como psiquiatra. -Linda es miembro del Partido Feminista.

-Linda es un cajero bancario -Linda es agente de seguros. -Linda es cajera bancaria y está asociada con el movimiento feminista. Los temas solían elegir como más probable la alternativa de "Linda es un cajero bancario y está asociado con el movimiento feminista" que la alternativa "Linda es cajero bancario". Con este resultado, los sujetos estaban cometiendo un error llamado "Fallacia de la conjunción", que es una violación de la regla de conjunción. La regla de conjunción dice que la conjunción de dos eventos no podría ser más probable que el hecho de que sólo hay uno de ellos. Por lo tanto, los sujetos no consideraron la tarea como un cálculo estadístico, sino que implicaban la representatividad de los elementos de la tarea con respecto a un modelo, en este caso con respecto a la personalidad de Linda. Los sujetos estaban utilizando la heurística de la representatividad. Para verificar que este era el caso, es decir, para comprobar que los sujetos estaban utilizando la heurística de la representatividad, se les dio el mismo problema sin resaltar los rasgos de la personalidad de Linda. Los temas en este caso juzgaron que Linda era más propensa a ser sólo cajera y no cajera y feminista al mismo tiempo. Esta heurística a veces nos lleva a cometer sesgos: Falacia del jugador; Según esta falacia, una secuencia de pérdidas debe ir seguida de una secuencia de victorias para compensar. Por ejemplo, si lanzas una moneda al aire 10 veces y, de esas 10 veces, nueve sale cruz; si tuvieras que apostar 10...