Representatividad y negligencia de la tasa base

A menudo juzgamos la probabilidad de algo por cuánto se parece a un ejemplo conocido e ignoramos las probabilidades reales. En el problema del taxi, la mayoría de las personas se centra en la precisión del testigo (80%), pero pasa por alto que los taxis verdes son mucho más comunes (85% frente a 15%). La probabilidad real es de solo un 41% aproximadamente, no del 80%. Este patrón aparece por todas partes: los médicos sobreestiman el riesgo de cáncer ante una prueba positiva, los inversores persiguen «rachas de éxito» que se parecen a las de quienes triunfaron antes y las personas suponen que alguien callado debe trabajar en una biblioteca y no en un banco, aunque haya más profesionales de la banca que de la biblioteconomía. Comprueba esto: Cuando escuches una historia concreta o un detalle llamativo, pregúntate primero qué dicen las estadísticas de fondo.

Cómo la representatividad se impone a las tasas base

A nuestro cerebro le encantan los patrones. Cuando algo encaja con un prototipo conocido, sentimos que es más probable de lo que indican las estadísticas. Este atajo mental, llamado heurística de representatividad, funciona bien en muchas situaciones cotidianas, pero falla de forma sistemática cuando las tasas base entran en conflicto con los estereotipos. En estudios clásicos, las personas ignoraban una y otra vez las estadísticas de la población cuando recibían una descripción de personalidad que parecía representativa de un grupo, incluso cuando ese grupo era poco numeroso.

Decisiones médicas: falsos positivos que parecen reales

Los médicos y los pacientes suelen sobreestimar el riesgo de enfermedad ante un resultado positivo. Piensa en una mamografía. Si el cáncer de mama afecta al 0,8% de las mujeres y una prueba tiene una sensibilidad del 90% y una tasa de falsos positivos del 7%, solo una pequeña parte de los resultados positivos indica que realmente hay cáncer. Los estudios han encontrado que los médicos sobreestiman con frecuencia esta probabilidad. Se producen errores similares con las pruebas del VIH, las pruebas de detección de drogas y las pruebas forenses.

Más allá del laboratorio: errores cotidianos al reconocer patrones

En el trabajo, la representatividad nos lleva a esperar que los candidatos a un puesto encajen con perfiles conocidos, en lugar de considerar lo que es estadísticamente común. Los inversores persiguen fondos cuyo rendimiento reciente se parece al de otros que triunfaron en el pasado e ignoran que la mayoría de las rachas de éxito son variaciones aleatorias. En los juicios, los miembros del jurado dan demasiado peso a la seguridad con la que declara un testigo presencial, sin considerar con qué frecuencia se equivocan los testigos en situaciones similares. Los juicios políticos también se ven afectados: suponemos que la personalidad de un líder explica los acontecimientos cuando los factores estructurales tienen más peso.

¿Cuándo aumenta o disminuye este sesgo?

La negligencia de la tasa base es más fuerte cuando la información sobre el caso individual resulta vívida y específica. Las estadísticas abstractas pierden fuerza frente a las historias concretas. El sesgo disminuye cuando las tasas base se presentan como frecuencias en lugar de porcentajes (10 de cada 1000 en vez del 1%), cuando las personas aprenden por experiencia directa en lugar de mediante una descripción verbal y cuando hay lo suficiente en juego como para motivar un razonamiento cuidadoso. Las diferencias individuales también importan: las personas con más formación estadística ignoran menos las tasas base, aunque incluso los expertos pueden caer en este sesgo cuando tienen poco tiempo.

La investigación sobre la representatividad y la negligencia de la tasa base abarca cinco décadas y comenzó con los trabajos fundamentales de Kahneman y Tversky sobre heurísticas y sesgos. Sus estudios mostraron desviaciones sistemáticas respecto a las reglas del cálculo de probabilidades cuando había información específica sobre el caso individual. El problema del taxi, descrito por primera vez por Tversky y Kahneman, se convirtió en una demostración clásica: los participantes que recibían las tasas base (85% de taxis verdes y 15% de azules) y la fiabilidad del testigo (80% de aciertos) daban estimaciones cuya mediana era del 80%, en lugar de la probabilidad posterior bayesiana de aproximadamente el 41%.

• Kahneman y Tversky (1972): Introdujeron la representatividad como heurística para juzgar probabilidades y mostraron que la probabilidad subjetiva depende de la similitud con un prototipo más que de la frecuencia estadística, mientras que el tamaño de la muestra influye poco en los juicios de probabilidad [1]
• Tversky y Kahneman (1973): Demostraron la negligencia de la tasa base en el problema de los abogados y los ingenieros. Una descripción de personalidad dominaba las predicciones de los participantes sobre la profesión de una persona, por encima de las probabilidades previas, incluso cuando se proporcionaban explícitamente las tasas base [2]
• Gigerenzer y Hoffrage (1995): Mostraron que las frecuencias naturales (10 de cada 1000) mejoran mucho el razonamiento bayesiano en comparación con las probabilidades condicionales. Esto sugiere que la negligencia de la tasa base refleja en parte el formato de la información, más que una irracionalidad fundamental [3]
• Stengård y colaboradores (2022): Encontraron que las diferencias individuales forman una distribución bimodal: algunos participantes casi ignoran las tasas base, mientras que otros las tienen en cuenta casi a la perfección. El primer grupo se ajusta a modelos lineales aditivos y el segundo a modelos bayesianos [4]

La negligencia de la tasa base no es universal ni inevitable. Gigerenzer y sus colaboradores sostienen que las personas pueden razonar eficazmente sobre probabilidades cuando la información se presenta como frecuencias aprendidas mediante la experiencia, en lugar de probabilidades de un suceso individual. Koehler (1996) documentó dificultades metodológicas: muchos estudios usaban formulaciones ambiguas, y la negligencia de la tasa base disminuye cuando se aclaran los problemas y cuando los participantes experimentan directamente el muestreo aleatorio. Cosmides y Tooby (1996) encontraron resultados mucho mejores cuando la información se presentaba en formatos de frecuencia que podrían encajar con la experiencia evolutiva humana. También sigue abierto el debate sobre si la negligencia de la tasa base refleja una limitación cognitiva o una estrategia adaptativa: ignorar las tasas base puede ser racional cuando parecen irrelevantes para el caso concreto. Las diferencias individuales tienen mucho peso, y la formación estadística reduce el efecto, aunque no lo elimina.