Las reglas reglas del
razonamiento Por Luis Fernando Cuevas Remigio
Todos tenem tenemos os la impresión de que juzgamos y tomamos decisiones con fundamentos estrictamente lógicos, pero las investigaciones en psicología del razonamiento indican que no. La mente sustituye las reglas estrictas de la lógica por atajos mentales que a veces funcionan y a veces no.
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otras Si las analizamos rigurosamente, ve actividades humanas especializadas son remos que dos de estas formas producen el resultado de largos, y a veces tortuosos, razonamientos válidos y dos producen raprocesos de razonamiento, pero, ¿somos zonamientos falaces (o sea, armaciones tan ecaces en el razonamiento cotidiano? cotid iano? que no se pueden deducir lógicamente de Ésta es una pregunta para la psicología la armación original). La primera de estas formas ( modus cognitiva, disciplina que estudia procesos mentales como la reexión, la creatividad, pone po nens ns) es simplemente la suposición la memoria y el razonamiento. original. La segunda y la tercera no son deducciones válidas porque sólo sabemos Razonamiento deductivo que cuando llueve, yo me quedo en casa, Aristóteles fue el primero en investigar pero yo podría perfectamente también sistemáticamente el razonamiento, y sobre quedarme en casa cuando no llueve sin todo las reglas que dan razonamientos contradecir la armación “cuando llueve válidos. Concluyó Concluyó que los razonamientos me quedo en casa”. Así, no necesariaválidos lo son por su estructura lógica, y mente es cierto que si no llueve yo tenga no porque sus premisas o sus conclusiones que salir, ni que si me quedo en casa sea sean verdaderas (ver (ver recuadro) recuad ro).. necesariamente porque llueve. La cuarta Muchos psicólogos que estudian el (modus tollens) sí es válida. Si cuando proceso de razonamiento sostienen que llueve me quedo en casa, sí podemos conlos humanos razonamos siguiendo los cluir lógicamente que si no me quedé en principios elementales de la lógica. Sin casa es porque, necesariamente, no llueve. En un artículo a rtículo publicado en la revista embargo, otros consideran que, en general, psicólogo británico nuestra manera de razonar no se ciñe a las Cognition en 1993 el psicólogo reglas de la lógica clásica. Esto se puede y especialista en razonamiento Jonathan ilustrar por medio de experimentos sobre Evans, de la Universidad de Plymouth, inferencias cond icionales. Conside- analizó el resultado de pedirles a varias remos, por ejemplo, la afirmación personas que evaluaran cuáles de estas “si llueve, me quedo en casa”. Hay inferencias son lógicamente válidas. cuatro maneras clásicas de construir Sus resultados indicaron que las perso inferencias a partir de ella. Helas nas tienden a aceptar como más valida la estructura lógica del modus ponens aquí, junto con sus nombres: 1. Llueve, por lo tanto, me (100% de acuerdo entre los participantes), quedo en casa (modus po- seguida en menor grado por el modus tonens). llens (75%), mientras que la negación del 2. No llueve, por lo tanto, no antecedente fue la menos aceptada (69%). (69%). me quedo en casa (negación del Esto representa un problema, porque, de hecho, el modus ponens (si llueve, me antecedente). 3. Me quedo en casa, por lo quedo en casa) y el modus tollens (no me tanto, llueve (afirmación del quedo en casa, por p or lo tanto, no llueve) llueve) son equivalentes desde el punto de vista de la consecuente). 4. No me quedo en casa, por lo lógica. No hay ninguna razón lógica para tanto, no llueve (modus tollens). preferir el primero sobre el segundo. Para La investigación científica y
humano explicarlo los investigadores sugieren que el modus ponens no requiere esfuerzo de razonamiento. razonam iento. En cambio el modus tollens exige analizar dos negaciones, lo que im plica más esfuerzo. La tarea de Was Wason on
En 1959 el filósofo de la ciencia Karl Popper sugirió que los experimentos científicos no pueden comprobar leyes generales, solamente pueden, en todo caso, desmentirlas, o falsarlas. Ni todos los experimentos del mundo bastan para probar que una ley es válida en todos los casos, pero un solo experimento basta para falsarla. Por lo tanto, los experimentos cientícos deberían estar encaminados a LÓGICO NO
ES LO MISMO QUE VERDADERO
He aquí un ejemplo de razonamiento deductivo: Todos los gatos viv en en la L una. Félix es gato. Por lo tanto, Félix vive en la Luna. ¿Es lógico? Se podría pensar que no, puesto que ni la premisa mayor ni la conclusión son verdaderas: no es cierto que todos los gatos vivan en la Luna (puesto que conocemos gatos que no viven en la Luna) ni que Félix viva en la Luna (puesto que sabemos que en la Luna no vive nada ni nadie). Pero en lógica no interesa si las premisas o la conclusión son verdaderas o falsas, sólo si, suponiendo que las premisas sean verdaderas, lógicamente se sigue la conclusión. En este caso, si fuera cierto que todos los gatos viven en la Luna y que Félix es gato, entonces necesariamente se seguiría que Félix vive en la Luna. El razonamiento es lógicamente correcto, aunque sus partes puedan ser falsas en los hechos. –S. R.
tratar de falsar las hipótesis, no a comprobarlas. Si después de haber sometido la hipótesis a duras pruebas de investigación, ésta resistía, entonces se le podía aceptar provisionalmente hasta que una nueva investigación la refutara. Sin embargo, en los años 60 el psi cólogo británico Peter Wason demostró que al plantearse hipótesis la mayoría de las personas busca sólo pruebas que las conrmen y no consideran los casos que podrían refutarlas. Wason observó que, con tal de confirmar sus hipótesis, las personas se conformaban con pruebas débiles y hasta falsas. Para llevar a cabo sus experimentos Wason ideó una tarea de selección de tarjetas. El procedimiento consistía en mostrarle a un grupo de participantes unas tarjetas, cada una de las cuales tenía una letra en el anverso y un número al reverso. Los participantes veían inicialmente algo así:
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J
2
8
Luego se les proponía una regla, por ejemplo: “si de un lado de la tarjeta hay una R, del otro lado hay un 2”. La tarea consistía en indicar qué tarjetas es nece sario voltear para comprobar la validez de la regla. Es fácil ver que una de las tarjetas que hay que voltear es la R: si resulta que del otro lado no hay un 2, 2 , habremos refutado la regla. Si hay un 2, la regla se conrma, pero sólo parcialmente. pa rcialmente. ¿Qué otra voltea mos? La mayoría de las personas escogen voltear el 2. Pero la regla si R entonces 2 no exige que si 2 entonces R. Podría
perfectamente haber una tarjeta con un 2 de un lado y una letra distinta del otro sin que se desmintiera la regla. Lo que sí la violaría sería encontrar una R al reverso del 8. Así pues, las dos cartas que nos dan una conrmación completa completa son la R (para comprobar que R implica implica 2) y el 8 (para comprobar que no-2 implica no-R). Pero en los experimentos sólo 4% de los participantes eligen la pareja correcta, R y 8. Casi la mitad eligen R y 2 y 33% se conforman con voltear sólo la R. El 7% seleccionan R, 2 y 8.
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¿Animal racional?
Así pues, hay motivos experimentales para pensar que el razonador humano no sigue un proceso deductivo estricto. Una alter nativa se encuentra en el razonamiento inductivo. Razonamos inductivamente cuando generalizamos a partir de casos particulares; por ejemplo, cuando concluimos que el Sol va a salir mañana a partir de la observación de que en el pasado ha salido todos los días. En este proceso no existen reglas estrictas para determinar cuándo es válido un razonamiento. La confianza que nos inspira un razona miento inductivo se basa más bien en una subjetiva que le asignamos. probabilidad subjetiva El problema es que, como ya había observado David Hume en el siglo siglo XVIII, XVII I, ¿cómoves?
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el razonamiento por inducción no tiene la misma validez que el razonamiento por deducción que examinamos en los párrafos anteriores. En efecto, lo que se vale muchas veces no necesariamente se vale siempre (ver ¿Cómo ves?, ves?, Núm. 133, “El error del pavo”). El teorema de Bayes
Cuando sentimos el cuerpo cortado pensamos que es probable que nos dé un resfriado. En otras palabras, estimamos la probabilidad de un acontecimiento (contraer un resfriado) a partir de observar otro (sensación de cuerpo cortado). Incluso podemos dar una estimación esti mación de la proba bilidad a partir de nuestra experiencia. La psicóloga estadounidense Elke El ke Weber realizó un experimento con médicos en el que se evaluó la capacidad de los participantes para diagnosticar una serie de enfermedades a partir de un conjunto de síntomas y de probabilidades de que éstos se presenten en una población. Sus resultados mostraron que los médicos, principalmente los de más experiencia, son muy buenos para diagnosticar correctamente las enfermedades tomando en cuenta los síntomas y sus probabilidades. Esto sugiere que nuestro modo de razonar podría regirse por una lógica en la que intervienen tanto nuestra experiencia pasa da, como nuestras percepciones subjetivas de las probabilidades. En el siglo XVIII el matemático inglés Thomas Bayes desarrolló un teorema de cálculo de probabilidades que sirve para calcular la probabilidad de un evento A (o hipótesis) dado otro evento B. Lo interesante de este teorema es que las probabilidades de estos eventos no requieren una recopilación sosticada de datos, sino que pueden ser estimaciones subjetivas. Algunos investigadores consideran que el teorema de Bayes está más próximo que la lógica clásica a nuestra nuestra manera de razonar, ra zonar, e incluso lo consideran un buen modelo de descripción de nuestros procesos mentales de predicción. Algoritmos, heurística y sesgos cognitivos
Los psicólogos de origen israelí Amos Tversky y Daniel Kahneman han desarro desar ro llado otro modelo para explicar nuestros razonamientos. Según ellos, para estimar probabilidades, hacer predicciones y 32
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actuar en la vida cotidiana nos valemos de ciertos atajos mentales. Si queremos encontrar encontrar el cuarto térmi no de una proporción conociendo los otros tres, no tenemos que complicarnos la vida; simplemente usamos la conocida regla de tres. Saber la regla de tres, así como cuándo utilizarla, es un a lgoritmo mental; un procedimiento formal que se aplica sin pensar demasiado y que garantiza la solución. En otros casos, cuando no hay un algoritmo mental para el problema que queremos resolver, recurrimos a reglas intuitivas que Tversky Tversky y Kahneman llaman “heurísticas”. Una heurística es una mane ra de reducir un cálculo complicado complicado a otro más simple y se basa en nuestro conocimiento y experiencia pasada. Supongamos que queremos adivinar la ocupación de una persona a partir de cierta información acerca de ella. Si nos describen a una mujer joven, joven, alta, atractiva, at ractiva, con gusto por p or la moda, atenta a su salud y apariencia y con una intensa vida social y apretada agenda de viajes, podríamos predecir con cierto grado de conanza que su profesión es modelo. La lógica de este razonamiento es que esas características se reúnen con frecuencia en las personas de esa profesión. Tversky y Kahneman llaman a esta lógica “heurística de repre sentatividad”: sustituimos la probabilidad de que la mujer sea modelo (probabilidad que no podemos calcular) por el grado en que las modelos son representativas de las características mencionadas. Los investigadores señalan que esta clase de razonamiento conduce a veces a resultados correctos —ocasionalmente los casos representativos son también los más pro bables—, pero también nos puede conducir a errores. Tversky y Kahneman demostraron esto por medio de un experimento. Pri mero presentaron esta descripción a un grupo de participantes: “Linda tiene 31 años de edad, soltera, inteligente. Se es pecializó en losofía. Como estudiante, estaba profundamente preocupada por los problemas de discriminación y justicia social, y participó en manifestacio man ifestacio -
nes anti-nucl a nti-nucleares” eares”. Luego les proporcionaron una lista l ista de posibles ocupaciones y aciones y les pidieron que estimaran la probabilidad de cada una: Linda es profesora de enseñanza básica. Linda es cajera de un banco (A). (A). Linda trabaja en una tienda de discos y asiste a clases de d e yoga. Linda está asociada al movimiento feminista (B). Linda es agente de seguros. Linda es cajera de un banco y está asociada al a l movimiento feminista (A + B). B). Los resultados mostraron que el 88% de las personas consideraron como más probable la conjunción de A + B (“Linda es cajera de un banco y está asociada al movimiento feminista”) que cualquiera de sus elementos aislados, A (“Linda es cajera”) o B (“Linda está ascoiada al movimiento feminista”). Sin embargo, es mucho más razonable suponer que Linda sea
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cajera o feminista y no ambas cosas. En efecto, las categorías “cajera” y “femi nista” contienen cada una muchos más elementos elementos que su intersección, compuesta por las personas que son al mismo tiempo cajeras y feministas. Se ha encontrado que hasta los es pecialistas en estadística y probabilidad pueden caer en este error. er ror.
que recordar palabras a partir de su letra inicial es más fácil que recordarlas por letras sus intermedias. Sin embargo, en inglés son más frecuentes las segundas. En otro experimento los investigadores mostraron a sus participantes fotografías mezcladas al azar de 19 hombres famosos y 20 mujeres desconocidas. Posterior mente, cuando les pidieron que estimaran el número de hombres y mujeres que habían visto, los participantes dijeron A B que había más hombres que mujeres. Cuando usaA+B Linda es cajera Linda está asociada ron fotografías de mujeres en un banco al movimiento feminista famosas y varones desco nocidos, los participantes Hay menos elementos en la conjunción estimaron que había más de A + B por lo cual la probabilidad de que ocurra es mucho menor. mujeres que hombres. Efecto de anclaje
Heurística de accesibilidad
Otro atajo mental que usamos para estimar probabilidades es lo que Tversky y Kahne man llaman “heurística de accesibilidad”. accesibilidad”. Ésta consiste en juzgar la probabilidad de un evento a partir de la facilidad con que podemos recordar casos parecidos. Tversky y Kahneman la ilustraron por medio de experimentos en los cuales les pedían a sus participantes que dijeran si hay más palabras que empiezan con R o más palabras con una R intermedia. Sus participantes consideraron que había más palabras que empiezan con R debido a
En otro experimento Tversky Tversky y Kahneman Kahnema n les pidieron a sus participantes que indicaran qué porcentaje de países de África son miembros de las Naciones Unidas. Para esto se les daba una cifra inicial que, sin saberlo los participantes, se obtuvo con una ruleta que arrojaba un número al azar. Las estimaciones de los participantes quedaron muy cerca del dato proporcionado por la ruleta, lo que sugiere que los participantes se dejaron inuenciar por esta información (“anclaron” su razonamiento a la informa ción inicial). Este mismo efecto se observa en las negociaciones donde se ja un precio a tratar, o en las subastas que empiezan con un precio de salida. En otro experimento, el economista Richard Thaler y el abogado Cass Suns tein les pidieron a habitantes de las ciudades de Chicago y de Green Bay que estimaran la población de la ciudad de Milwaukee. Según los investiga dores, los participantes hicieron su estimación anclándose mentalmente en el número de habitantes de sus propias sus ciudades. Las personas de Chicago sabían que Milwaukee era una ciudad grande, pero no más grande que la suya, mientras que los habitantes de Green Bay sabían que Milwaukee era mucho más grande que su ciudad. Los primeros estimaron la población de Milwaukee en 1 000 000 mientras que los se-
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INFORMACIÓN
Sternberg, Robert, Psicología cognoscitiva,, Cengage learning, cognoscitiva México, 2011. De Bono, Edward, Seis sombreros para pensar , Paidos, México, 2012. Esquivias Serrano, María Teresa, “El enigma sobre los referentes del pensamiento creativo y su evalua ción” ción”,, Revista Digital Universitaria:: www.revista.unam. Universitaria mx/vol.10/num12/art88/art88.pdf
gundos la estimaron en 300 000 habitantes (el (el número correcto era 580 000). Economía conductual
Amos Tversky murió en 1996. Daniel Kahneman siguió desarrollando el trabajo que ambos iniciaron, pero aplicándolo a la economía. La escuela neoclásica de economía suponía que, en las decisiones económicas y nancieras, siempre actuamos racionalmente para maximizar nuestras ganancias y minimizar nuestras pérdidas. Pero Kahneman demostró que muchas de las decisiones de los grandes actores económicos, por ejemplo, los que participan en la bolsa de valores, utilizan estrategias heurísticas o basan sus decisiones en fac tores emocionales que pueden producir sesgos cognitivos. Esto da una conducta económica esencialmente irracional. Por este trabajo Daniel Kahneman recibió en 2002 el Premio Nobel de economía. Las investigaciones sobre razonamiento parecerían indicar que los humanos no razonamos de acuerdo a la rígida lógica aristotélica. Los modelos probabilísticos basados en el teorema de Bayes son más prometedores, pero tampoco encajan del todo con el desempeño de los humanos. Aún falta mucho por investigar. Hay que buscar modelos explicativos que incluyan procesos heurísticos y estrategias creativas. Falta también explicar los destellos de intuición y comprensión, esos momentos en que de pronto vemos la solución de un problema y nos dan ganas de exclamar ¡eureka!
Luis Fernando Cuevas Remigio es licenciado en Psicología por la UNAM, maestro en Ciencias Cognitivas por la Universidad Autónoma del Estado de Morelos y estudiante de doctorado en Psicología Experimental en la UNAM.
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