La heurística de reconocimiento , originalmente denominada principio de reconocimiento, se ha utilizado como modelo en la psicología del juicio y la toma de decisiones y como heurística en inteligencia artificial . El objetivo es hacer inferencias sobre un criterio que no es directamente accesible para quien toma las decisiones, basándose en el reconocimiento recuperado de la memoria. Esto es posible si el reconocimiento de alternativas tiene relevancia para el criterio. Para dos alternativas, la heurística se define como: [1] [2] [3]
Si uno de los dos objetos es reconocido y el otro no, entonces infiera que el objeto reconocido tiene el valor más alto con respecto al criterio.
La heurística de reconocimiento es parte de la "caja de herramientas adaptativa" de la heurística "rápida y frugal" propuesta por Gigerenzer y Goldstein. Es uno de los más frugales, lo que significa que es simple o económico. [3] [4] [5] En su experimento original, Daniel Goldstein y Gerd Gigerenzer interrogaron a estudiantes en Alemania y Estados Unidos sobre las poblaciones de ciudades tanto alemanas como estadounidenses. Los participantes recibieron pares de nombres de ciudades y tuvieron que indicar qué ciudad tiene más habitantes. En este y otros experimentos similares, la heurística de reconocimiento describe típicamente alrededor del 80-90% de las elecciones de los participantes, en los casos en los que reconocen uno pero no el otro objeto (ver la crítica de esta medida a continuación). Sorprendentemente, los estudiantes estadounidenses obtuvieron calificaciones más altas en las ciudades alemanas, mientras que los participantes alemanes obtuvieron calificaciones más altas en las ciudades estadounidenses, a pesar de reconocer solo una fracción de las ciudades extranjeras. Esto ha sido etiquetado como el "efecto menos es más " y formalizado matemáticamente. [6]
Especificidad de dominio
La heurística de reconocimiento se postula como una estrategia de inferencia de dominio específico. Es ecológicamente racional confiar en la heurística de reconocimiento en dominios donde existe una correlación entre el criterio y el reconocimiento. Cuanto mayor sea la validez de reconocimiento α para un criterio dado, más ecológicamente racional es confiar en esta heurística y es más probable que las personas se basen en ella. Para cada individuo, α se puede calcular mediante
- α = C / (C + W)
donde C es el número de inferencias correctas que haría la heurística de reconocimiento, calculado en todos los pares en los que se reconoce una alternativa y la otra no, y W es el número de inferencias incorrectas. Los dominios en los que se aplicó con éxito la heurística de reconocimiento incluyen la predicción de propiedades geográficas (como el tamaño de ciudades, montañas, etc.), [1] [2] de eventos deportivos (como Wimbledon y campeonatos de fútbol [7] [8 ] [9] ) y elecciones. [10] La investigación también muestra que la heurística de reconocimiento es relevante para la ciencia del marketing. La heurística basada en el reconocimiento ayuda a los consumidores a elegir qué marcas comprar en las categorías compradas con frecuencia. [11] Varios estudios abordaron la cuestión de si las personas confían en la heurística de reconocimiento de una manera ecológicamente racional. Por ejemplo, el reconocimiento de nombres de ciudades suizas es un predictor válido de su población (α = 0,86) pero no su distancia del centro de Suiza (α = 0,51). Pohl [12] informó que el 89% de las inferencias concordaban con el modelo en los juicios de población, en comparación con sólo el 54% en los juicios de la distancia. De manera más general, existe una correlación positiva de r = 0,64 entre la validez del reconocimiento y la proporción de juicios consistentes con la heurística del reconocimiento en 11 estudios. [13] Otro estudio de Pachur [14] sugirió que la heurística de reconocimiento es más probablemente una herramienta para explorar el reconocimiento natural en lugar de inducido (es decir, no provocado en un entorno de laboratorio) cuando se deben hacer inferencias desde la memoria. En uno de sus experimentos, los resultados mostraron que había una diferencia entre los participantes en un entorno experimental y en un entorno no experimental.
Efecto menos es más
Si α> β, y α, β son independientes de n, entonces se observará un efecto de menos es más. Aquí, β es la validez del conocimiento, medida como C / (C + W) para todos los pares en los que se reconocen ambas alternativas, y n es el número de alternativas que reconoce un individuo. Un efecto de menos es más significa que la función entre la precisión yn tiene una forma de U inversa en lugar de un aumento monotónico. Algunos estudios informaron empíricamente efectos de menos es más entre dos, tres o cuatro alternativas [1] [2] [15] y en decisiones grupales [16] ), mientras que otros no lo hicieron, [9] [12] posiblemente porque se predice que el efecto será pequeño (ver Katsikopoulos [17] ).
Smithson exploró el "efecto menos es más" (LIME) con la heurística de reconocimiento y desafía algunas de las suposiciones originales. El LIME ocurre cuando un "agente dependiente del reconocimiento tiene una mayor probabilidad de elegir el mejor elemento que un agente más informado que reconoce más elementos". Se utiliza un modelo matemático para describir el LIME y el estudio de Smithson lo utilizó e intentó modificarlo. El estudio estaba destinado a proporcionar matemáticamente una comprensión de cuándo ocurre el LIME y explicar las implicaciones de los resultados. La principal implicación es "que la ventaja de la señal de reconocimiento depende no sólo de la validez de la señal, sino también del orden en que se aprenden los elementos". [18]
Evidencia neuropsicológica
La heurística de reconocimiento también se puede representar mediante técnicas de neuroimagen. Varios estudios han demostrado que las personas no utilizan automáticamente la heurística de reconocimiento cuando se puede aplicar, sino que evalúan su validez ecológica. Sin embargo, es menos claro cómo se puede modelar este proceso de evaluación. Un estudio de imágenes de resonancia magnética funcional probó si los dos procesos, el reconocimiento y la evaluación, pueden separarse sobre una base neuronal. [19] A los participantes se les asignaron dos tareas; el primero involucró solo un juicio de reconocimiento ("¿Alguna vez has oído hablar de Módena? ¿Milán?"), mientras que el segundo involucró una inferencia en la que los participantes podían confiar en la heurística de reconocimiento ("¿Qué ciudad tiene la mayor población: Milán o Módena?" ). Para los meros juicios de reconocimiento, se informó la activación en el precuneus, un área que se sabe a partir de estudios independientes que responde a la confianza en el reconocimiento, [20] . En la tarea de inferencia, también se observó activación precuneus, como se predijo, y se detectó activación en la corteza frontomediana anterior (aFMC), que se ha relacionado en estudios anteriores con juicios evaluativos y procesamiento autorreferencial. La activación de aFMC podría representar la base neuronal de esta evaluación de la racionalidad ecológica.
Algunos investigadores han utilizado potenciales relacionados con eventos (ERP) para probar los mecanismos psicológicos detrás de la heurística de reconocimiento. Rosburg, Mecklinger y Frings utilizaron un procedimiento estándar con una tarea de comparación del tamaño de la ciudad, similar a la utilizada por Goldstein y Gigerenzer. Utilizaron ERP y analizaron el reconocimiento basado en la familiaridad que se produce entre 300 y 450 milisegundos después del inicio del estímulo para predecir las decisiones de los participantes. Los procesos de reconocimiento basados en la familiaridad son relativamente automáticos y rápidos, por lo que estos resultados proporcionan evidencia de que heurísticas simples como la heurística de reconocimiento utilizan procesos cognitivos básicos. [21]
Controversias
La investigación sobre la heurística del reconocimiento ha suscitado una serie de controversias.
Compensaciones
La heurística de reconocimiento es un modelo que se basa únicamente en el reconocimiento. Esto conduce a la predicción comprobable de que las personas que dependen de él ignorarán señales fuertes y contradictorias (es decir, no harán concesiones, las llamadas inferencias no compensatorias). En un experimento de Daniel M. Oppenheimer, se presentó a los participantes pares de ciudades, que incluían ciudades reales y ciudades ficticias. Aunque la heurística de reconocimiento predice que los participantes juzgarían que las ciudades reales (reconocibles) son más grandes, los participantes juzgaron que las ciudades ficticias (irreconocibles) son más grandes, lo que demuestra que más que el reconocimiento puede desempeñar un papel en tales inferencias. [22]
Newell & Fernandez [4] realizaron dos experimentos para intentar probar las afirmaciones de que la heurística de reconocimiento se distingue de la disponibilidad y la fluidez a través del tratamiento binario de la información y la intrascendencia del conocimiento adicional. Los resultados de sus experimentos no respaldaron estas afirmaciones. Newell & Fernandez y Richter & Späth probaron la predicción no compensatoria de la heurística de reconocimiento y afirmaron que "la información de reconocimiento no se usa de manera de todo o nada, sino que se integra con otros tipos de conocimiento en el juicio y la toma de decisiones". [23]
Sin embargo, un nuevo análisis de estos estudios a nivel individual mostró que, por lo general, alrededor de la mitad de los participantes siguieron consistentemente la heurística de reconocimiento en cada ensayo, incluso en presencia de hasta tres señales contradictorias. [24] Además, en respuesta a esas críticas, Marewski et al. [25] señaló que ninguno de los estudios anteriores formuló y probó una estrategia compensatoria contra la heurística de reconocimiento, dejando desconocidas las estrategias en las que los participantes confiaban. Probaron cinco modelos compensatorios y encontraron que ninguno podía predecir juicios mejor que el modelo simple de la heurística de reconocimiento.
Medición
Una de las principales críticas a los estudios sobre la heurística de reconocimiento que se plantearon fue que la mera conformidad con la heurística de reconocimiento no es una buena medida de su uso. Como alternativa, Hilbig et al. propuso probar la heurística de reconocimiento con más precisión ideó un modelo de árbol de procesamiento multinomial para la heurística de reconocimiento. Un modelo de árbol de procesamiento multinomial es un modelo estadístico simple que se usa a menudo en psicología cognitiva para datos categóricos. [26] Hilbig y col. afirmó que se necesitaba un nuevo modelo de uso heurístico de reconocimiento debido a la confusión entre reconocimiento y conocimiento adicional. Se demostró que el modelo de árbol de procesamiento multinomial es eficaz y Hilbig et al. afirmó que proporcionó una medida imparcial de la heurística de reconocimiento. [27]
Pachur [28] afirmó que es un modelo imperfecto, pero en la actualidad sigue siendo el mejor modelo para predecir las inferencias basadas en el reconocimiento de las personas. Él cree que las pruebas precisas tienen un valor limitado básicamente porque ciertos aspectos de la heurística de reconocimiento a menudo se ignoran y, por lo tanto, los resultados podrían ser intrascendentes o engañosos.
Estrategia intuitiva
Hilbig y col. [27] afirman que la heurística está destinada a reducir el esfuerzo y que la heurística de reconocimiento reduce el esfuerzo para emitir juicios al depender de una única pista e ignorar otra información. En su estudio, encontraron que la heurística de reconocimiento es más útil en el pensamiento deliberado que en el intuitivo. Esto significa que es más útil cuando los pensamientos son intencionales y no impulsivos en comparación con el pensamiento intuitivo, que se basa más en el impulso que en el razonamiento consciente. [29] En contraste, un estudio de Pachur y Hertwig [30] encontró que en realidad son las respuestas más rápidas las que están más en línea con la heurística de reconocimiento. Además, los juicios coincidían con más fuerza con la heurística de reconocimiento bajo presión de tiempo. De acuerdo con estos hallazgos, la evidencia neuronal sugiere que se puede confiar en la heurística de reconocimiento de forma predeterminada. [19]
Apoyo
Goldstein y Gigerenzer [31] afirman que debido a su simplicidad, la heurística de reconocimiento muestra en qué grado y en qué situaciones se puede predecir el comportamiento. Algunos investigadores sugieren que debería retirarse la idea de la heurística de reconocimiento, pero Pachur cree que debería adoptarse un enfoque diferente para probarla. Hay algunos investigadores que creen que la heurística del reconocimiento debe investigarse mediante pruebas precisas del uso exclusivo del reconocimiento.
Otro estudio de Pachur [14] sugirió que la heurística de reconocimiento es más probablemente una herramienta para explorar el reconocimiento natural en lugar de inducido (es decir, no provocado en un entorno de laboratorio) cuando las inferencias tienen que hacerse a partir de la memoria. En uno de sus experimentos, los resultados mostraron que había una diferencia entre los participantes en un entorno experimental y en un entorno no experimental.
Sinopsis
Utilizando un enfoque de colaboración contradictoria , se han dedicado tres números especiales de la revista de acceso abierto Judgement and Decision Making para desentrañar el apoyo y los problemas con la heurística de reconocimiento, proporcionando la sinopsis más reciente y completa del status quo epistémico. En su Editorial to Issue III, los tres editores invitados se esfuerzan por lograr una integración teórica acumulativa. [32]
Notas
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