m n ' OBJET\VO . --
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l .. INTRODUCCIÓN -
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2. LOGICA Y RAZONAMIENTO -
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2 l . El razonamiento deductivo 2 2. El razonamiento inductiVo
PALABRAS)CLAVE DEL CAPITULO
3. ERRORES Y SESGOS EN El RAZONAMIENTO
3 1. Factores externos 3 2. Factores internos
4. CONCEPTO DE RACIONALIDAD 4.1. Competencia sintáctica restringida 4.2. Competencia sem~ntica restringida 4.3. Competencia en la satisfacción de restricciones RESUMEN - -
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MAPA C8NCEPT\\IAL -
BtBllOGAAF(A
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Modelo normativo lógico validez deductiva Fuerza fnductiva Reglas de inferencia Tablas de verdad Métodos de MUf Sesgos de razonamiento Sesgos: Factores externos Sesgos: Facto1es internos Racionalidad Mode-tos srntácttcos Modelos sem~nticos Modelos conexionistas Modelos hfbridos
' •
34 •
PSICOLOGfA DEL PENS
T'O
OBJETIVOS • Adquirir las nociones básicas de la lógica deductiva e inductiva en las que se apoyan los modelos norn1ativos del razonamie11to. • Comprender las regla y los procedimientos empleados en los modelos normativos. • Conocer ef diseño de las tareas de razonamiento que han servido de marco para su estudio experimental. • lde11tificar las tende11cias sistemáticas a desviarse de los criterios establecidos por los modelos normativos. • Clasificar los sesgos en función del carácter interno o externo de los factores que inducen a error. • Analizar y reflexionar sobre el concepto de racionalidad desde las distintas perspectivas teóricas.
1
NÚCLEOS TEMATICOS BASICOS
• Ef estudio de la deducción se centrcl en 1análisis de tos princit)ios del razonamiertto que p JrmttPn alcanzar un razonamiento formalmente válido inde1)endiente del contenido.
un argumento deductivo es válido sólo si es imposible que su conclusión sea falsa cuando su~ premisas son verdaderas (concepto de validez). • La~ in\iestigaciones psicológicas solJre el razonamiento se han caracterizado por utilizar tareas que ejemplifican argumentos con una estructura y principios lógicos sencillos. • La inducción se basa en la regularidad de los fenómenos observados y permite descubrir y predecir nueva información en función de la información conocida.
• Un argumento inductivo es fuerte sólo si es improbable que su concf usión sea fa1sa cuando sus premisas son verdaderas (concepto de probabilidad). • La lógica inductiva está interesada en el estudio de las pruebas para medir ta probabilidad inductiva de los argumentos y en la identificación de las reglas para construir argumentos inductivos fuertes.
• Los errores son desviaciones del criterio normativo y los sesgos de razonamiento son tendencias que inducen sistemáticamente a errores. • Los factores externos al sistema de procesamiento que inducen a errores sistemáticos son la información prominente y la propia estructura sintáctica del problema. • Los factores internos que inducen a errores sistemáticos son los recursos limitados de procesamiento, la disponibilidad del conocimiento, la relevancia, el sistema de creenciasl la tendencia hacia la confirmación, el contenido y el contexto.
El principio de la racionalidad restringida intenta acomodar de~de di~rent s per pee~''ª 1 ctlcionalidad y las desviaciones «ilógicas» observadas en el comportamiento de los u· . La perspectiva de la competencia sintáctica restringida asume un component d r ~\ libres de contenido y un componenle de interpretación que e t'ilbfece fa cor f ~l tlat:~o~ ~t• los nunciados del lenguaje y el conjunto de r g1a s-i11t ' lica-s.
36
PSICOt;OGIA D.
• En lo esquemas de razonan1iento pragmático las regla Y el contenido se almacenan conjuntan1ente están organizado con10 esquen1a . • La perspecti a de la competencia semántica restringida asume una representación semántica de las premisas un procedin1iento de comprobación semántica del argumento. • En los n1odelo n1entale de Johnson-Laird se analiza el significado de los operadores lógicos. • La perspectiva de la competencia en la satisfacción de restricciones asume el marco general de los modelos cone •ionistas. La racionalidad se entiende como el ajuste óptimo entre los patrones de activación. • Los modelos híbridos asumen 1a coe istencia de los dos sistemas de razonamiento: Slornan (1996) propone un razonamiento reflectante y un razonamiento deliberado y Evans y Over (1996; 1997), una racionalidad, o racionalidad personal y una racionalidad 2 o racional idad impersonal.
INTRODUCCIÓN El 1 razona,miento es uno de ,los procesos cognitivos básicos por medio del cual utilizamos y aplicamos nuestro conoci,miento. Sin la posibilidad de hacer inferencias, nos veríamos obligados a depender de un conocimiento específico y puntual para cada una de las situaciones a las que nos enfrentamos. Por ejemplo, si en una conversación cotidiana un compañero de trabajo nos comenta que su hijo de ocho años es más alto que su sobrino de nueve, pero más bajo que su hija de siete años, podemos hacer sin esfuerzo las siguientes inferencias: (1) su hijo y su hija son más altos que su sobrino, (2) su hija de siete años es la más alta de los tres, (3) su sobrino de nueve años es el más bajo de los tres, (4) su sobrino es el mayor en edad, (5) sus hijos y su sobrino son primos, (6) su sobrino es muy bajito, (7) sus hijos son muy altos, etc. Todas estas inferencias se pueden hacer sin conocer puntualmente a Jos hijos y al sobrino de nuestro compañero y sin necesidad de que éste las formule explícitamente. En líneas generales, podemos decir que el razonamiento permite «pasar de una información a otra», dado que a partir delco· nocimiento sobre U'nO o más enunciados que se encuentren relacionados podemos derivar otro enunciado o alcanzar una conctusión. 1
1
Ahora bien, como se habrá podido observar en el ejemplo anterior, no todas las inferencias son iguales. En algunas se ha derivado la conclusión ceñida a la información de los enunciados, por ejemplo, en la inferencia « SU hija de siete años es la más alta de los tres» y, en otras, se ha ido más allá de Jo expresado en los enunciados, por ejemplo, cuando se infiere que usu sobrino es muy bajito». Como veremos más adelante, las investigaciones sobre el razonamiento humano acudieron a la lógica en búsqueda de un criterio para evaluar el curso de estas inferencias e incluso con el afán de identificar las propias leyes del razonamiento humano. En general, las investigaciones psicológicas sobre el proceso de razonamiento han diseñado sus tareas experimentafes de acuerdo con la 'formaiización y el concepto de validez del aná~ists lógfco. Así, es ha·
bitual encontrar que e ta tarea compr~nd:n. premisas y c~nclu ¡one .qu tienen qu er evaluad por lo . LJj to.. con re pecto su con ecuenc1a log1ca. Lo enunciado a partt r d lo cuales razonamo reciben el nombr d pr ~¡ a y el enun~..iado qu e deriva de. lo~ anteriore se denomina conclusión. El conjunto formado por prem 1. as y conc 1~. ion e el. ~rgumento. S~gu 1endo,con el ejemplo nterior, encontrarnos que partiendo de ~~s m1 ~as p~ m1 a «Su h110 de ocho ~~os e mas alto que su sobrino d nueve, p ro más bajo que h11a de s~ete anos» podemo~ alcanzar ~1 tintas .concl~sione . La primera conclusión «su hija de iet ano e fa mas. ~lta de lo.. t~e >> 1fustra una 1nferenc1a de tipo deductivo, mientras que .Ja segunda « u obrino es muy ba11to» es un ejemplo de una inferencia inductiva. Dando por supuesto que el contenido de la premi as sea verdadero, en el caso de la deducción hablamos de un argumento válido 0 inválido en el caso de la inducción, de un argumento más o menos probabfe. En un argumento deductivo las conclusiones se siguen necesariamente de las premisas mientras que en uno inductivo fas premisas ugieren o apoyan Ja conclusión. A continuación vamos a exponer brevemente cómo las leyes de la lógica ofrecieron a la psicología un modelo normativo con el que evaluar el razonamiento humano.
:ll
LÓCilCA Y RAZONAMIENTO Los estudios psicológicos sobre el razonamiento han seguido la distinción habitual de las dos ramas de la lógica estandarizada sobre razonamiento deductivo y razonamiento inductivo. Como hemos comentado anteriormente, en el razonamiento deductivo se parte de unas premisas para alcanzar una conclusión que se siga necesariamente de las mismas, mientras que en el razonamiento inductivo se alcanza una conclusión que se encuentra más o menos apoyada por las premisas. Por este motivo, el razonamiento deductivo se ha descrito como un procesamiento dirigido «hacia abajo>> en e( sentido de que a partir de lo general se llega a lo particular y el razonamiento inductivo como un procesam·iento «hacia arriba>> en el que se llega a lo general a partir de lo particular. Esta metáfora direccionaf en la que ef razonamiento asciende o desciende por una especie de «escalera teórica>>ha sido empleada por Platón, Aristóteles y en múltiples tratados de lógica (Tiles, 1987). Sin embargo, Skyrms (1986) señala que uno de fos equívocos más extendidos es la diferenciación entre deducción e inducción como aquellos argumentos que proceden de lo general a lo específico para el caso de la deducción y de lo especffico a lo general para el caso de la inducción. La diferenciación entre argumentos deductivos e inductivos no se determina por la generalidad o particularidad de sus premisas y conclusiones, sino por las definiciones de validez deductiva y de fuerza inductiva. Para poder distinguir entre razonamiento deductivo e inductivo es necesario recurrir a Jos conceptos de validez Y de probabilidad. De esta forma se sostiene que un argumento deductivo es válido sóro si e im, posible que su conclusión sea falsa mientras que sus premisas son verdaderas Y que L1n argumento inductivo es fuerte sólo si es improbable que su concf usión, sea falsa cuando sus premisas son verdad ras. El conjunto de inferencias, tanto deductivas como inductivas, puede definirse como la tran ición er1tre uno o más enunciados en la que (as premisas aportan la información para poder alcanzar une on-
1
ltl!l onc lu~lr>rl<''- clC'clul tlv,1s ~c>11 t,1L1tol ógl ,s flc•l1iclo il flUP <'> lo comprenclt\n 1 1n (nrr n.1 tión qut vi rn 1• t'>
01 til 11to, 11 c.> I ra1or1amicnl o clc·clu tivo 1, verdJd clP las prrn1is,1 g 1, nt1 1~l l,1 vc1cl,1cl ele 1,, conc lusic111 s, n1l e r1t ra~ c1u 111cnc> ~ j)íC>l1l1l>I{''> clc'rJc'11clitlnclo d 'I gr,1 cJc1 '''que e .11cu 11lrc11 apoyadtls por la pre·llLJ•,ltl11.
C)111 c~r11l);l1gc>,
y:
,
ITI IStl ,
2.1. El razonamiento deductivo Ar1tcs rle fJr se11tar l a~ r \g l él~ cJel razonami ntc> deductivo que han c;ervído de f)Unto de referencia fl ara las i11vC'stigac.. io11es ps i co l 1ógi c.a~, vamos a i11troducir someramente algunas nociones lógicas que nos p r111ila11 situt rnos n la t mática, considerando que al hal1lar de la lógica lo hacemos en un sentido muy l)ásl o. Er1 líneos genera les, e111¡Jezan1os por señalar que el estudio de la deducción se centra en el aná lisis de los princifJios del razonamiento que son independientes del contenido sobre el quese razo11,a y que f)ermiter1 alcanzar un razonamiento formalmente válido. Desde sus ir1icios en la filosofía griega, la lógica perseguía la identificación de unas leyes de razo11amic11to que fueran universa les y por ello se centró en el análisis de la forma o estructura de los arguirnentos. Desde Aristóteles y du1rante los dos mil años siguientes, la deducción era el estudi o de lasconexionas entre proposiciones. Las proposiciones son enunciados en los que se afirma o se niega algo y en los que se establece un,a relación entre sujeto y flredicado, por ejemplo, Todos los A son B. El análisis de la deducción se centralJa en el establecimiento de las conexiones encadenadas de un silogismo o gruJJO de silogismos 1Jor medio de la cópula «es». El si logismo es un argun1en to en el que la conclusión es tablece una nueva conexión entre las 1)roposiciones a través de un término medio que las relaciona. 1Por ej1emplo, en ell argumento << Todos los A son B, Todos los B con C, luego Todos los A son C», el térmi no medio B ha permitido una nueva conexión er1tre A y C. Las proposiciones se convirtieron en la unidad básica de análisis y Frege, a finales del siglo diecinueve, considera que las proposiciones pueden tratarse como funciones matemáticas, desarrollando un marico de análisis niás potente y flexib le que la silogística aristotélica. Es a principios del siglo veinte, cuando Whitel1ead y Russell (1910-19 13) desarroll an forma lmente el cálculo de predicados y amplían el aná lisis de las proposiciones a otras formas relacionales distintas de la cópula «es». Esta nueva lógica 1 matemática emplea símbolos por analogía con las matemáti cas y analiza las relaciones y funciones entre las proposiciones. De este modo se logra el cálculo con una notación simbólica, haciendo posible 1operar forma lmente si1n una contan1inaclón de los contenidos. La deducción se entiende como el pro.. ceso mediante el cual unos e11unciados se derivan de otros de un modo puramente formal y esta derivación se realiza flOr la aplicaciór1 de las reglas de deducción.
La~ investigaciones psicológicas sobre el razonamiento decluctivo l1an utilizado tareas que ejemplifi can argumentos con una estructura y prjncipios lósicos sencillos. De acuerdo con la notación sin1bólica, las JJroposiciones se representan por letras, generalmente p, q, r, s, y los operadores, tan1bié11 co-
ICOLOG
términos de e1.1face, se representan por unos símbolos que determinan la f d 0 nocidos com . . b '* 1. d 1 . . orma e una . . , lo'gi a la representación s1m o 1ca e as propos1c1ones son variables y la rep t . ropos1c1on · · resen aci 6 n P dores son constantes y se corresponden con Jos términos «y» «O » / «no» «s·i t de los opera ., . , . , ' , .... en onces» y . . En la Tabla 2. 1. se presenta la notac1on s1mbol1ca del calculo proposicional s·r . d 1 «SJ y s61 o sr ». gu1en o ra .1m bO1.IZación de Suppes y Hitt (1968). · .
TABLA2.1 Notación simbólica del cálculo proposic· •
-Tipo de Proposiciones J
Conjunción {«y»)
--
isyunción («O»)
-
egación («no•)
-
•
- -- - - -
•
1
r
- - -.
-- .. - 1 - -
ond·i cional («Si •.. entonces»)
-
Operador fógico
'
-
/\
- •-
•
V
---
- -
•
-
1
•
•
f 1
-
-
1
-- -- -
--
~
-
- --
-
Bicondicional («si y sólo si »)
Los términos de enlace u operadores lógicos conectan dos proposiciones, excepto el término «no» que actúa sobre una. r .. •,1ndo se tiene que representar la agrupación de proposiciones con más de un operador lógico se utilizan los paréntesis con el fin de indicar el operador que domina. De no haber paréntesis, se entiende que el operador menos fuerte es el que se corresponde con Ja negación, seguido de Ja conjunción y la disyunción que tienen ta misma potencia y por último el condicional que es el más fuerte. Veamos a continuación un ejempto.
(1) << Si estoy enferma entonces estoy en la cama y veo la televistón ».
(2) << Si estoy enferma entonces estoy en la cama
y a Ja vez veo fa televis4ón».
En el primer ejemplo podemos observar que et condicional actúa como término de enlace entre la proposición «estoy enferma>) (el antecedente) y << estoy en la cama y veo la televisión» (el consecuente}. Ade mas, ., e1consecuente de este condicional se encuentra constitutdo · por una con1uncton. · · , . Su repres~n~ación simbóf ica sería p ~ (q /\ r), aunque en este caso no hacen falta los paréntesis porque el cond1c1onal t. . · 'd · . · · ' entre la pro. . iene pr1ort ad sobre tos otros operadores. El segundo eJe1nplo es una con1uncion . pos1c1ón <
ª
•
' r.1 (¡
C'guriclo •jcn1¡Jl
1
ju11c- lo 11 cJl1111l11J t111
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1•
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t , e ..1•.o lo · ¡JJr ntcsl5 011 n 'C
·~J rlos paro incll ar c1ue la on..
t..1 JgrlJ¡'>ac·ló11.
AL·,1l>a111c> l i t' VC'r (·61110 ¡>oclc•11lcJ" rt'¡JrC'St'11la1 fc>rh1aln1er1tro¡Jo~ic i ón c1 olrcl. Las rroposiclonc fu r111JJ lizJd,1 rcc:ilJC'11 '.) I 110111l')l'C' l fc fc)r111L•IJc; lcSgit·c1 y éslJS se corrcspo11de11 co11 las premisas cJc un argu111e1lto. La reg lJs de i11fere11c. IJ 1Jcrn1iter1 ciar el fJnso lógico que conduce de las premisas a la concluió11. LJando e dice que u11 JrgL1111e11to es va lle-lo se entic11cf f!Ue la conclusión es LJna consecuencia logi ad lc1Sflre111isns et1 1que Jclc1 ¡Jaso se declu e por 111edio de una regla de ínferencia. En la Tabla 2.2. e JJr scnta11 nlgu11n reglJ de i11fere11cia c11 las que las premi sas se representan en las líneas anteriorc J la rJya y dcs¡Jués de ésta la <·011clusió11 que resulta de aJJlicar la regla (Suppes y Hill 1 1968). 1
2.Z Reglas de Inferencia (Suppes y Hlll, 1968) TABLA
•
(1 ReiJla de simplificación (S) -
-
.. --J¡( ) Regla de adjunción (A) •
q
p q
p /\ q
q /\ p
p
p
q
le negación (ON) '
-
- --- ......
.-
• •
-,-.p
p
p • -cenmutatívas
(4) l!ey e adición (LA)
- . - --
a
-. -
......
p
q
pv q
pv q
--- - -
pv q
1
qv p
1
us ponendo ponens (PP)
- ......
p~q
p
___......_,...,..._ p->q -,q
rronrfnuJJ
OGAD
(8)
Modus tollendo ponens (TP-'-)~~--~--- (9) l!ey del ilogismo llipotéti pvq -,p
p v c¡
q
Jl
r-
0
CSH)
q
q-+ r
(l O) Ley del silogismo disyuntivo (SO...... )~
p~r
(11) Ley de
las proposiciones bicondicionales (LB) •
pvq
pvq
p-+r
p-+r
q-+s
q-+s
rv s
sv r
p~q
pttq
----"'"--
p-+q
===:;-:------ - - --- ---- - - - - - -
q~p
pttq
p~q
(p ~q) f\ (q~p)
-------·--~==~;::::;;=:::-:d
------- -----------Una premisa se puede introducir en cualquier punto de la deducción. (1) regla de simplificación: si las premisas son ciertas, entonces se puede concluir p y se puede
concluir q. (2) ley de adjunción: si ambas prem isas son ciertas se pueden juntar en la concJusión
y el orden
es indiferente. (3) doble negación: permite pasar de una premisa única a fa conclusión con fa doble negación. Por ejemplo,
Manuel sabe esquiar
p
luego, no ocurre que Manuel no sabe esquiar
-i•p
No ocurre que Manuel no sabe esquiar
•1P
luego, Manuel sabe esquiar
p
(4) ley deª. diclón : conviene aclarar nue el s1Mnifi do d la dl5yun i611 11 fós1 d ir' fu yetlf &I Atiuu ,.1 ..... ...., ¡ ., · rlt J~~-tbt d que por lo m nos un mi~mbro el 1 cJi yu11 ión tt<> Y pl• 't'f~
1 •
tstcl
1 '
·pr
qti si L1na
cunlquiera ta mb ién lo
ntoner: s (
~r
disyunción
a
.
i a en una conjunción )' en una d i5yunc ;ó n no altera (5) le} e conmutati\,as: el c,rc;I n d 1ª~ J re m -
su signifi
do.
_,
c i conclicional la propo ición p e d ·nomina antecede11te }' la ponens: en • . ~ . ·d ¡ · · t E~ta regla di ce nue st hity dos prem1 as un1 as por e cond1c1onaJ
) rnGJ dv ... ponenl 'º · · p r po •c 1o n q coruecuen . 1 • '' se \'erifica el anteceden• , ento nce '"'e puede conclui r l consecuente. :"'t
...
#
(7) modu tollendo tollens: ¡ ha dos pr<'m1 as un id por el condic ional cuente. ento nce se p ued e conc luir con fa negación cJel anteced ente. '8)
y se niega el conse-
modu tollendo ponens: i ha)' dos premisas unidas por fa djsyunc ió n Y se niega una de ellas, entonces _e p uede conc luir la otra prem1 a.
(9)
/e, del si/og1smo hipotetico : si hay dos prem isas condic io nales y el antecedente de fa segunda coinc ide con el consecuente de la prin1era, entonces se pued e conc fuir con otra proposición cond1 c ional c uyo antecedente coinc ide con el antecedente d e fa primera y el consecuente
consecuente de la segunda. (10 ) le~1 del silogismo disyuntivo: si hay un ·p remisa disy untiva y dos premisas c ondic ionales cuyos con el
antecedentes coincidan con los miembros de la disyunc ió n, entonces se puede conc luir con una disy unció n cuyos miembros son los dos consecuentes de Jas premisas condicionales. (11 )
le> de las proposiciones bicondicionales: esta ley ilustra cómo se pueden deducir dos propos1 ciones condicionales de una propo si ción b 1condrcional. Si hay una premisa bicond;cional, entonces se puede conc lu;r que el antecedent€ imp(ica el consec uente y que el consecuente implica et antecedente o la conjunción de ambos condi cionales. También se puede concl uir con un bicond1ciona1 a partir de una prem isa en la que el antecedente impl ica el consecuente y otra pr-em,is-a en la que el consecuen te implica el antecedente.
(1 2) regla de
premisa5: permite in tro duc ir una p remisa
en c ualqujer punto de (a d educció n.
A co.ntinuación i lustraremos con dos ejemplos senci llos el p rocedimiento de una d educcjón formal.
El objetivo de' procedimiento es ir acercá ndose paso a paso hacia una conc lusió n vá lida.
EJEMPLO 1
SiL. sales a jugar, te pones l a~ .J- J L · 1 . C 11
zapati ll ~
de deporte. 5¡ lleva5 fas zapat1.11 a ~ de deporte, te po11
nUt:t . UE!§O, s1 sa es a Jugar le pones el c hánda l.
,,f "'
-·
PSICOtOG(A DEL AAZONAMIEN
LJ prinierJ pr
misa «Si ales jugar, enton
t pon
la zapati llas cJe deport
se simlJoliza corno
A-+ B unda fJr 111 ¡ La se 01110 B-+ C
.:i «
i llevas la zapat1 ll as de deport , entonces te pones el chá11clal \> s simboliza
La conclLi ·iór1 «Si sales a jugar te po11es e l cf1ár1da l )) se simboliza como A -.+ C La dedlicción ería la iguie11te:
(1) A-+ B (2) B 4 C
(3) A 4 C
p
p 1
SH 1, 2
1
Los dos prin1eros pasos son las premisas del argumento y el tercer paso es la conclusión que se ha obtenido por la regla de inferencia del silogismo hipotético.
EJEMPLO 2 Si eres socio de un c lub de fútbol no tienes que comprar las entradas para fos partidos. Manuel va al partido del domingo y es socio del c lub de fútbo l. En consecuencia, no tiene que comprar la entrada. La prin1era prernisa «Si eres socio de un club de fútbol, entonces no tienes que comprar las entradas para los partidos» se sin1boliza corno W ~ -,Q La segunda premisa «Manuel va al partido del don1ingo y es socio del c lub de fútbol » se si mboliza corno G A W La conclusión «no tiene que comprar la entrada » se simbo li za como •O La deducción sería la siguiente: (1) w-+ -,Q
p
(2) G "W
P
w (4) """'lo
s2
(3)
PP 1, 3
En este segundo ejemplo, los dos primeros pasos son las premisas y en el tercero se deduce W por la aplicación de la regla de simplifi cació n en el paso 2. El c uarto paso, que e la conclusión, se deduce aplicando el modus ponendo p onens a los pasos 1 y 3.
Se puede saber si un razonamiento deduc tivo es vá lido c uar1do a partir de pre111i a que 0 11 verdaderas se sigue una conc lusión verdadera ¡Jor la ap licación de las reg la de infcr 11cia ant riorn1c11te i11-
4
L
poc..ibJ<• clo g nr ral fl<' ccJnO e como tablas bási ~ de verclad/ método s:: míl nti o r, de t orÍil cJc• moll ·Jo5 y e un m6todo rápido y me ánico pé1ra comprobar Ja validez tfe un • rgLJm 'nto . S pi.lrl • clc·I ~l•pu :ist<>de· que c.ualquícr rropor;ición s61o puede tener dos va lore~: verdadero <> f11f a. ·n la TalJld 2. . prc.·~rnlcln las tabJas de vercfad para los c inco términos cJc enl ace (le las pro1
•
•
¡lo~ 1 c.. 1 o n cs.
TADLA2.3
Tabfa5 de Verdad para los Operadores Lógicos
.-
Negación
•
-iq
p
q
V
F
V
V
F
V
V F
F V
F
F
1
' 1
Condicional
Disyunción
Conjunci6n
1
1
p
q
pv q
V
V
V
F F F
V
F V F
V V V
F
F
-
F
Bicondicionaf
p
q
p ~ q
p
q
p~q
V V F
V F
V V
V F V
V
V
F
F
V F V V
F
V
F F
F F
Como se puede ver, en las tablas de verdad se establecen todas las combinaciones posibles de los va~ lores de verdad de las proposiciones (prem;sas y conclusiones) y se busca alguna combinación en la que las pre,misas sean verdaderas y la conclusión falsa. Si no la hay, el razonamiento vá lido se encontraría en la línea en la que las premisas y la concfusión sean todas verdaderas. Veamos a continuación un ejemplo de la aplicación del método de las tablas de verdad con un argumento vá lido y otro no válido. Consideremos primero la inferenc;a vá lida del modus tollendo tollens:
-,q
¡.
•
•
1 •
en consecuencia,
_,p
SICOLOGIA DE RAZONAMIE
las• b'ar Se. ~n ~ro
to.
Las proposiciones son p y q, las premisas p -+ q y ...,q y la conclusión ' P· Para constru ir la tabla se em ieza primero por asignar los va lores de verdad a las proposiciones del argumento. En este caso te nc~os dos proposiciones, p y q, y dado que para cada una de ellas hay dos va lores posibles tendremos una tabla 2 >< 2, que se corresponde con el número de combinaciones posibles de los vaJores de verdad. El número de posibles combinaciones de los va lores de verdad dependerá del número de proposiciones, siendo la regla 2n, donde n es el número de pr·oposiciones. En e' siguiente rpaso se determinan los va lores de verdad para las premisas y la conclusión del argumento. Por último, se buscan las Jíneas en las que pueda darse una conclusión falsa a partir de premisas verdaderas para comprobar si e'I argumento no es válido. De no ser así y si encontramos conclusiones verdaderas a partir de premisas verdaderas, entonces el argumento es vá lido. 4
1
La tabla de verdad para e' modus tollendo tollens es la siguiente:
MODUS TOLLENDO TOLLENS
p
q
p~q
..,q
-;p
V
V
V
F
F
V
F
F
V
F
F
V
V
F
V
F
F
V
V
V
Como puede verse por los valores de verdad de las premisas y la conclusión, no hay ningún caso en el que siendo las premisas verdaderas se alcance una conc,usión falsa y en la cuarta fínea encontramos el razonamiento válido. A continuación veremos un argumento inválido que se conoce como Ja falacia de afirmar ,el consecuente: 1
aJe !ti
lo •
en consecuencia,
p
La tabla de verdad para este segundo argumento es la siguiente:
1
. ,'
-
') V
F F
....
'-
'
..
q
p
Cf
p ~> q
\t
V
V
V
f?-
F
F
V
V
v.
F
F
F
F
-
Con10 j)utien10~ ver ~n <.!'-l1..1 \gunda tabla 1er1(IO verdadera~ fa~ pren1i a se puecte obtener una conclusión falsa. Por tanto, este argun1e11to no e vclfido ) con1u veren1os en el capítulo obre el razonclmiento condicional es un error b,1 tante trecuer1te del razot1an11ento humano. Hasta ahora hemo vi to la e trL1c.tura lógica de la proposic1one , pero no se ha examinado la forma log1ca de la propia proposiciór1. El cá lculo de predicados per111ite a11a[izar esta estructura interna desconiponiendo una proposición en tér111inos y ¡)redicados. Un tér111ino e una expresión con la que se non1bra un único objeto y un predicado es aquel lo que se dice sobre los térrninos. Se suelen utilizar las letras F, G, H, ... para repre entar a los predicados y la letras '<, y, z para los términos, colocándose el predicado derante del término que va entre paréntesis. Por ejemplo, er1 la proposición «Jaime es un estudiante», el térn1ino e Jaime y el predicado es la frase «es u11 estudiante» y su simbolización «Ffx)>. En el cá lculo de predicados también se distingue entre términos gene1ales y específicos. la cuantificación de la genera lidacl puede ser universal o existencial. El cuantificador universal se corresponde con expresione como «todo », ~< cua Jqu iera», «para cada X», «cada X» , «para todo x» y ef cuantificador existencial con «algún», «algunos», «algunas>>(en el sentido de qL1e existe a1 n1enos un objeto al que se le puede aplicar el predicado). La simbolización para el cua nti ficador universa( es una A i11vertida CVJ y para el cuantificador e istencia l una E invertida G). Una vez se encuentren formalizadas las proposicione , el razo11amiento en el cá lculo de predicados consiste en eliminar los cuantificadores para aplicar la reglas de inferencia sobre las proposicio11es y vo lver a introducir los cuar1tificadores cuando sean nece arios. La regla de especificación universal permite sustituir el cuantificador por cualquier término, dado que si fa proposición es cierta para todo, también lo es para cualquier término específico.
Ejemf)(o:
Todos los médicos son t10mtJres prudentes.
i.--~~~~~~~~~~ lui
m~~
Por tanto, luis es un hon1bre prudente. deducciór1: ( 1) (V'x) f F(x) ~ G(x) J
p
{2) F(/)
p
{3) F(/) ~ G(/)
especifjcar I para x
(4) G(/)
pp ,3.
Como veremos e 11 los siguientes capítulos, las investigaciones psicológicas sobre el razonamiento deductivo han diseñado tareas experi mentales que se ajustan a los argumentos y af análisis lógico que hemos comentado. Por lo general, se pide a tos sujetos que decidan si una conclusión se sigue necesariamente de fas premisas o que elijan la conclusión vá lida entre un conjunto de posibles conclusiones. Las respuestas de los sujetos se consideran correctas o incorrectas de acuerdo con el mode·lo normativo del análisis lógico.
Z.2. El razonamiento inductivo En ef punto anterior hemos visto que el razonamiento deductivo comprende argumentos bien definidos con respecto a su estructura si ntáctica, además de l rigor en la formulación de sus reglas de inferencia. De esta forma , la validez de un argumento deductivo es cuestión de todo o nada; o es válido o no lo es. Sin embargo, en la inducción t1abfamos de fuerza del argumento y esto es una cuestión de grado. Este aspecto del razonamiento inductivo se enmarca en el concepto de probabilidad que depende del apoyo empírico que aportan las premisas para alcanzar ta conclusión. Esto ha planteado, desde su formulación como el «problema de la inducción » por David Hume {1740), varios problemas relacionados .c?n la construcción de un sistema de lógica inductiva y su justificación en lo que respecta a fa probabilidad epistémica. El problema de la inducción es que asume la regularidad de los fenómenos observados con el fin de poder explicar hechos ya conocidos o intentar predecir hechos aún por conocer. Este supuesto no puede llegar a verificarse porque no existe garantía de que después de un número ,-.: de observaciones la conclusión sea más precisa dado que se desconoce el tamaño del universo de acontecimientos · · ' sometidos a observación.
Un argumento inductivo es fuerte si es improbable que su conclusión sea falsa si sus premisas on verdaderas. El grado de fuerza inductiva va a depender de este grado de improbabilidad. Si la premisa son verdaderas l ·' b1·é1l a ' entonces basándonos en esta información es probable que fa conc usion tam verdadera S · . . t f ·6 · d · e entiende, por tanto, que el grado de fL1erza it1ductiva está d tert11111ado por
ª re acl
n
48 •
P.SICOLOGfA DEL PENSAMIENTO
apoyo que se estabf ece entre premisas y conclusiones. la probabilidad de las. premisas y conclusio . n~ se conoce como probabilidad epistém1ca porque depende de nuestro conocimrento Y puede variar d una perso'na a otra y a lo largo deJ tiempo en la misma persona. Como los argumentos inductivos so e probables existe ef riesgo de alcanzar una conclusión falsa, pero en contrapartida ofrecen la enorm: ventaja de permitir descubrir y predecir nueva información en función de la informaci6n conocida. la lógica induc·tiva se centra en el estudio de pruebas para medir la probabilidad inductiva de los argumentos y en las reglas para construir argumentos inductivos fuertes. Sin embargo, y contrariamente a la lógica deductiva, no existe acuerdo sobre la forma de medir la fuerza inductiva de un argumento ni un a aceptación consensuada de fas reglas para construir argumentos inductivos fuertes, ni siquier~ una definición precisa sobre fa probabilidad inductiva. 1
Otra cuestión que también se plantea es el problema de la justificación de la inducción. Este pr0blema se centra en determinar por qué se consideran válidos fos juicios sobre casos futuros o desconocidos. Una solución a este problema consiste en mostrar que la validez def razonamiento inductivo se fundamenta en la ley de uniformidad de la naturaleza por la que se puede suponer que el futuro será semejante al pasado. Sin embargo, la naturaleza es uniforme en algunos aspectos y en otros es variable. En las generalizaciones podemos ver cómo a veces se puede generalizar con muy pocas observaciones, mientras que en otras ocasiones un número importante de observaciones puede no garantizar una generalización. Francis Bacon (1·620) rechazó la aplicación de un principio general y propuso unas tablas de investigación en las que la inducción procedía por exclusión y desestimación. Esta inducción por eliminación supone fa proyección de nuestras experiencias en forma de hipótesis experimentales. Como hemos podido ver, fa formulación de las reglas de inducción se presenta como una tarea más difícil que la deducción. Recordemos que en la deducción los argumentos se clasificaban en válidos o inválidos, reduciéndose el proceso a una decisión con dos valores: verdadero o falso. Sin embargo, en e( caso de la inducción se ha de medir la fuerza de un argumento, siendo ésta una cuestión de grados. Si se asume que la natura·l.eza es uniforme en algunos aspectos, entonces el problema está en determinar cuáles son las regularidades que se pueden proyectar a situaciones futuras. Se necesitan reglas que formulen cuáies son las predicciones con regularidades proyectables y que permitan eliminar las predicciones basadas en regularidades no proyectables. Ahora bien, para poder identificar las regularidades que son proyectables hace falta determinar cuá les son los aspectos de la naturaleza que se suponen son uniformes. Esta encrucijada se conoce como «el nuevo acertijo de la inducción» y el problema de la construcción de una lógica inductiva todavía no está resuelto. Ef análisis de la causalidad y el cálculo de probabilidades constituyen dos avances hacia el desarrollo de un sistema de lógica inductiva. A continuación presentaremos algunas nociones básicas del aná·lisis de la causalidad y las nociones básicas del cá1culo de probabilidades se tratarán más adelante en el capítulo sobre el razonamiento probabilístico. El análisi~ de las causas y de los efectos es un aspecto importante tanto del razonamiento científico como del cotidiano. Si se conocen las causas se tiene control sobre los efectos, de forma que se puede producir la causa ·para obtener e'I efecto deseado o se elimina la causa para prevenir el efecto r10 deseado. David Hume (1739/1888) propuso un conjunto de reg~as para determinar la existencia de una re-
c. tJ no ione fueron cf sarrol laclti por Joh11 tuart Mil l ( 184 .,) L , f eion tJLIC..J Y · · ) · o Metodo d · ~clirilierito. pare detern11nt1r ~1 una cau~a e~ suficiente 0 e nece . s e MtJJ or1 urlO~ P1 e · f ., aria para procfu · d s d ·'fe to C\icn1pre qL1e e tenga 'n º'ni,"\( ion obre ta presencia o la . c1r un ~ t rn1t11J. o e ' ausencia de otr y obr 1,1 presencia o ausenc 1J del efec.to en estas c;;ituaciones Js caus~51 e . 1 .
J
ª
potr11c 1J e~
·
·
o e habf tt de causas se hace rC'fer ne 1a a las condiciones que producen f (uJrl d . f' . . . un e ec.to y que pueficientc necesartas o su tc1entes y necesarias. Por e1emplo fa prescnc· d , den ser u ~ ., . ,, ' e oxigeno e una . . , n 11 ecesaria para ta con1bust1on, pero no es una cond1cron uficiente ¡ 5 CO'' d1 10 . . . . • e quiere producir t..Jn entonces hay que buscar las co11cJ1c1or1e que son uf1c1entes. iguiendo con el . . efr to, ., , e1emp1o anterior la combust1on, e11contrarnos que el oxigeno no serviría para pr d . ' roducir emo 1 qL•e1 · P . . .. o uctr e1efecto. bu~ca prevenir e( efecto, entonces basta con 1dent1frcar las condiciones nec . E e (lo euan · . . ,, . . , esar1 as. n este d ·, e quiere prevenrr la combustion, se puede el1m1nar el oxrgeno para que no se O cas , . . . . pro uzca el efe to. A continuación se e ponen tos se1 prtncrpros por los que se rigen las condiciones necesarias y suficiente ( .kyrms, 1986):
'ª .l
•
•
•
t
l
1
(1) Si A es u11a condición suficiente para 8, entonces Bes una condición necesaria para A. Ejempfo: Si una buena nota es condición suficiente para el aprendi2-aje, entonces el aprendizaje es condición necesaria para una buena nota. (2)
Si Ces una condición necesaria para D, entonces O es una condición suficiente para c. Ejemplo: Si el oxígeno es condición necesaria para ta combustión, entonces la combustión es condición suficiente para el oxfgeno.
(J)
5; A es una condición suficiente para 8, entonces la ausencia de B es suficiente para la ausencia de A. Ejemplo: Si una buena nota es suficiente para el aprendizaje, entonces la ausencia de apr-endizaje es condición suficiente para la ausencia de una buena nota.
Ces una condición necesa1·ia para para la ausencia de C~
(4) Si
O,
entonces la ausencia de
O ~s condición
(5 Si A es una condición suficiente para 8, entonce.5 la aU5€ncia de A es una condición necesa-
ria para la ausencia de B. Ejemplo: Si una buena nota e5 condición suficiente para el aprendizaje, entonces la ausencia de una buena nota es condición necesaria para la ausencia de aprendizaje.
entonces la ausencia de C es una condición sufi..--- ciente para la ausencia de D. . Ejemplo: Si el o~ígeno es condición necesaria para la combustión, entonces Ja ausencia de ;
. ,,
oxigeno es condición suficiente para la ausencia de con1bustton.
1
1 1 1
J 1 1
'
necesaria
Ejemplo: Si el oxígeno es condición necesaria para la con1bustión, entonce5 la ausencia de combustión es cond•ción nece5aria para la ausencia de oxíg~no.
(6 Si Ces una condición necesaria para D,,
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1 1 11 " ,,,,,,, rl e ltl 1 rii t c> A ~y trrn of lngic 1 '· tic)<. 11).l/1\'t' ,ltl<Í tr>dl..J{ li\ 'c' { 1ílc.t l) 1)rc1¡lc)t'0 ( el 11\c'\c1cft) gt1i.1r l(l l1(l~f1Lr~d,1 ·\ 'llllÍi<·a d ' I'- r~~ ~t1l(11id(1rlt'" ' 1ltrc Íc' t,<">11,c1,0 ·. l·l 1roe· 'ílt11)ic'11lcl g ' I\ ''·'I < <'''' i't1t' C't' i (' t,1 f)t'l''c ilc. I,\ ,lll"i<'J"tc.· 1, 1 ele' le'" ,lll )lt0"i\,l"i 011clic t<) l1 ' l'(ll't\ I" c>c. t1rr ' f1c. ia el<' t111 Í<'r)ÓITl<'no \< tc1do"
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1fir) r( rlt' ¡1r')fJi cltlff r<)}1ir rOfJicclc1d ·or1di ion(1da. A ontinuación veremos al ) L1110~ 'i "1l1pl de l..1 Jpli aLió11 ele.' csl() ni ~todo . c.
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1
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1
~ l 111 tc.) do dir0 to de co11 orda11 ¡'-, e L1tili za pare'\ idcntifi ar la co11diciones 11ecesarias y requiere la búsqu da dt' I,, o urr<.~11 iu de la f)fOJ)iedad <)11di vari ado de ircunstancias. -vrno 'f)Oden10 ver n la TalJlc'l 2.4., IJ utili zJci611 de c~te 1nétocJo r quiere la on~trucción de \.Jna labia
r1 la qu e recoge LJ n r1 úmero , de ocurren ias 11 las que la ¡)ropiedadcs co11dicionantes pueden t:~lJr pr nte o au nt cua11do se produce la f)íOJ)icdad condi ionada. El método directo de conordan •a 011 i l e11 reunir ur' 11úmero variado de ir unstancias difere11tes en l a~ que ocurra el fenó1neno (prOfJt dad ondi ionada) co11 el fin d ir eliminando aquellas pro1J1edades cor1di ionantes que e ncue1,tren auser1tes cuando el f t1ómeno se encuentre presente. Por este principio de elín1inación poden10 ide11tifica r la propiedad condicionante que es co1,drción necesaria del fe11ómeno observado. E11 concret,o , el fJrincipio de elin1ina ión e11u11cia que «Cualquier propi edad que e encuentre ause11te cuando el efecto está pre ente no puede ser una condició11 necesaria ». En este caso, la propiedad condicionante Ces la co11di ión necesaria, dado qL1e la fJropiedad O se elimina e11 la fJrírnera ocurre11cia, la propi dad B e11 la egunda y la propiedad A en la tercera ocurrencia.
TABLA2 .. 4
del Métede de Concordancia de Mill (
vnns, 1
iedad condicion
o
E
p
A
p
A
p
p
p
p
p
A
p
A
8
Ocurrencia 1
p
p
Ocurrencia 2
p
Ocurrencia 3
A
-,>nt:rrJ . 1tl<. lll b lJli li7J Jlclícl Id ,~,1 1fjt t-lf I d~ (()ílU(Jl i f111JS. r)artl ~tJt1 e:;u l)ll'> ' ,1 .,1 L11111t.11l11~1c> rf~1:(lffl1tfldd.c> el... tJ<"LtfJ(•r1< ,, ~ fa f) J)ftt"'f)J darl 'í>11cli rci11Jrl t1 tar11l11 11 lo ~stá . Al1ora s trat,1 ele ir ,~Jin1f11and'> aclue11.a 5 r1 M
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' l
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Ocurrencia 2
A
p
A
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p
A
p
A
A
El Método de Diferencia tan1f)ién se utiliza r1ara jdentificar las condiciones suficie11tes pero cuando las propiedades condjcionantes se encuerJtran f)resentes en una ocurrencia determinada (una ocurrencia r>articular viene señalada con *). En la Tabla 2 .6. se puede ver en el ejemplo 1 que Ja propjedad condicionaJJte O .es fa condición suficiente. Sin emf)argo, puede suceder, con10 en eJ ejemplo 2, que en Ja ocurrencia determinada no se pueda jdentificar una única condición suficiente. En este caso se .procede a la observación de más ocurrencias de acuerdo con el principio de eliminación def método inverso de concordancia. Este método requiere como mínimo la observac;ón de dos ocurrencias: una en la que el fenómeno que se inve5tiga aparezca y otra en la que falte. Como puede observarse en este segundo e1emplo, (a propiedad B sólo se elimina en la ocurrencia particular. Sin embargo, en la ocurrencja 1 y de acuerdo con eJ método inverso de concordancia se elimina la propiedad A y en la ocurrencia 2 la propiedad D. De esta forma, Ja propiedad condicionante C se jdentjfica como condició11 suficiente.
1
1
$Z • PSICOLOGfA DEL PENSAMIEN
TABLA2 .. 6
lo del H6todo de Diferencia de Mill (Skyrms, l
EJEMPLO 1 posibles propieélades condicionantes
Ocurrencia •
propiedé\d condicionada
A
8
e
o
E
A
A
A
p
p
EJEMPLO 2
propiedad condicionada A
8
e
D
E
Ocurrencia •
p
A
p
p
p
Ocurrencia 1
p
A
A
A
A
Ocurrencia 2
A
A
A
p
A
El Método Combinado se utiliza para identificar las condiciones que son tanto suficientes como necesarias. Como tenemos el Método Directo de Concordancia para identificar las condiciones necesarias y dos métodos para identificar las condiciones suficientes podemos combinar el primero con uno de los segundos y obtenemos dos Métodos Combinados. El Doble Método de Concordancia combina el Método Directo y el Inverso de Concordancia y el Método Conjunto combina el Método Directo de Concordancia y el de Diferencia. En la Tabla 2.7. se presenta el Doble Método de Concordancia Y podemos ver que la propiedad condicionante C es la condición tanto suficiente como necesaria. Se puede observar que en la ocurrencia 1 se han eliminado las propiedades B y O, en la ocurrencia 2 la propiedad
A, en la ocurrencia 3 las propiedades B y O y en la ocurrencia 4 la propiedad A.
..
.............
TABLA
Z.7
1
M6todo de Conconla cia ue tnverso de Concordancia de
A
B
p
A
Ocurrencia 2
A
Ocurrencia 3
Ocurrencia 1
Ocurrencia 4
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el
D
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p
A
p
p
p
p
p
A
p
A
p
A
p
A
A
A
A
En la Tabla 2,8. se presenta el Método Conjunto y se puede ver que la propiedad' condicionante C es la condición necesaria y suficiente. Podemos observar que en la ocurrencia particular se eliminan Jas propiedades B y D y que la propiedad A se elimina en la primera y segunda ocurrencia. Todos los Métodos que hemos visto pueden utilizarse con propiedades condicionantes simples, con la negación de estas propiedades simples y con la conjunción y disyunción de estas propiedades. Ahora bien, en todas sus variantes siempre hay tan solo dos principios de eliminación: (1) una condición necesaria del efecto no puede estar ausente cuando el efecto está presente y {2) una condic;ón suficiente del efecto
no puede estar presente cuando et efecto está ausente. TABLAZ.8 del Método Conjunto que combina el Método Difedo de e y el Método de Diferencia de Mi11 (Skynns~
A
B
e
o
E
Ocurrencia *
p
A
p
A
p
Ocurrencia 1
p
A
A
A
A
Ocurrencia 2
A
p
p
p
p
4 • PSICOIDGfA DEL.PE
A continuación vamos a ver un ejemplo práctico con su supuesto probiema de intoxicación t'ºe. t 1S d " d . . . , en un upongamos que en el hotel hay un huéspe con s1ntomas e 1ntox1cac1on y queremos av .
cuál es el
ali~ento que pudo ocasionar dicha intoxicación. Como:~ el hotel ~ay muchos hués:~ar
en el buffet l1b,re se puede elegir entre muchos platos, vamos a utilizar el Metodo Inverso de Co Y dancia y reducirr Ja búsqueda a dos platos principales y a dos postres. Recordemo~ que el Método ln~COr de Concordancia identifica la condición suficiente (caiusa) mediante la búsqueda en diferentes cerso asos de la ausencia tanto de las propiedades condicionantes
en-
cuentre presente cuando el fenómeno está ausente no puede ser condición suficíente del fenómeno. Para aplicar el Método 'º''erso de Concordancia empezamos por seleccionar al aza r cuatro huéspedes que hayan comido en el hotel 1 pero que no presenten síntomas de i ntoxicación. A continuación 1
podemos diseñar una tabla, semejante a la Tabla 2.9, y procedemos a preguntarles lo que han comido. Considerando que los cuatro huéspedes no presentan síntomas de intoxicación, podemos ir eliminando las comi,das que no pueden ser condición suficiente de la misma. Gamo podemos ver en la Tabla 2.9,
y el flan1 las natillas se eliminan por el caso del huésped 2 y los h,uéspedes 3 y 4 no aportan más información de la que ya tení-
por la iofo·r mación que tenemos del huésped 1 podemos eliminar la carne
amos. En este ejemplo muy sencililo encontramos que el pescado es el ún 1 i co alimento que no han comido Jos cuatros huéspedes sel·e ccionados al aza1 r y que no presentaban síntomas de intoxicación. Por etlo, podemos identi,fi,c ar a f pescado como condición suficiente (propiedad condicionante) de la into1
xicación (propiedad condicionada). En el caso de que no se h,u bjese enaontl'.ado la condición sufic,iente
j
porque alguno de los cuatro huéspedes hubiese com1ído pescado, entonces tendríamos que amp,liar la lista
de alimentos y continua r con
1a recogida de ,información.
TABLAZ.9 la aplicacióf1 del Método Inverso de COAE cen les alitnentes ,que 'Se sirvieron en el hotel 1
.. .
propiedades condic~
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carne
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ERRORES Y SESGOS EN EL RAZONAMIENTO
1
Al hablar de errores y sesgos en el razo 11amiento humano ya de antemano estarnos asumiendo algún criterio nor111ativo del buen razonador. En el caso del razonarniento deductivo lo habitual es comparar el rendimiento l1umano con la teoría de la lógica forma l. l as reglas de la lógica nos permiten saber sí a ¡Jartir de unas premisas ¡Jodemos inferir unas conc lusiones vá lidas o invalidas. La validez garantiza que no exista L111 e~tado posible de aco11tecimie11tos en los que siendo verdaderas las premisas la conclusión sea fa,sa. En el caso del razonamiento inductivo, el modelo normativo habitual es el Teorema de Bayes que permite obtener la probabilidad de una conc lusió n ante el conjunto de posible conc lusiones alternativas. Sin embargo, las prescripciones niarca das por ambos modelos normativos muestran que et razonamiento humano se desvía de forma sistemática de estas ¡Jredicciones. Los errores de razonamier1to se pueden clasificar en formales e informales. Los errores formales son aquellos en los que se viola alguna de las reglas de inferencia. Por ejemplo, en el tema sobre el razonan1iento condicional veremos que se infiere equivocadamente el antecedente por la fala cia de la afirmación del consecuente. Los errores informales no dependen de Ja forma del argumento, sino del contenido. En este último caso, los errores de razonami ento se deben a un uso o a una interpretació n inadecuada del contenido del argumento. Por ejemplo, se puede rechazar un argumento formalmente válido por no estar de acuerdo con el contenido de la conclusió n. Aunque esta clasificación par e clara Y sencil\a, más adelante veremos como no siempre resulta fácil clasificar los errores por la formtt o el contenido. Los sesgos o falacias de razonamiento se refi eren a ur1as tendencia qu son sistemáti ~ ceso de razo11amiento. Estos sesgo hacen que los sujetos cor11ela11 rrores al on id 1·ar f
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.1. factor
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externos
En el supuesto de que el ser humano sea análogo a un sistetna de procesamiento de la información, también es necesario considerar que el sistema tiene determinadas restricciones cognitivas, tales como una capacidad! de memoria y recursos de procesamiento limitados. Cuando el sistema se enfrenta a una situación concreta se encuentra con una gran cantidad de información y no tiene capacidad para pro· cesarla en su totalidad. Ante esta restricción, el sistema se ve obligado a seleccionar aquello que sea re· levante para resolver la situación ante la que se encuentra. Podemos decir que el sistema hL1mano de procesamiento de la información alcanza unos niveles de eficacia muy buenos si lo comparamos con una máquina de procesamiento, cuya capacidad es mayor. Sin embargo, este proceso de selección también puede conducir a errores y cuando éstos son sistemáticos podemos clasificarlos como sesgos. Hay factores externos al sistema de procesamiento que hacen que el proceso de selección se centre en determinada informaci6n. Cuando se dice que una información es prominente o saliente se está ha· cíendo referencia a determinados aspectos que sobresalen sobre los demás y que crean un impacto sobre el sujeto, aunq¡ue no sean importantes. Por ejemplo, en publicidad es habitual ver a una modelo guapi· sima conduciendo un coche de una marca determinada o a un actor conocido anunciando una niarca de perfume. En e;te sentido, los anuncios publicitarios captan la atención de los consumidores hacierid~ uso de la prominencia de la información cuando presentan un producto por medio de un modelo ptibh· c1fü1 rio o una aiutoridad reconocida, pero que nada tiene que ver con las característic del producto. I
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r l urrir a lo tl(rn1 ro lcl tlt.tdi ió,1 ' oli \ fin d p"' t ,,., r\- n r un pr l1\J t . ...tetlcr utia 1 tur . 11 st c\s , t 111 .r(> l1e l1 de qu fa tl1ayorfa c>t\Sllhl un du \ . . . t' o mé\n nga ul1a 1 tute.\, l , rqu tt 1d~ ' n In' ttt . e '' n c;ut11\dt1 o tna11tcini \e> cJi ha tJoslt1r , ft1flu y obre los uj to , it1 que: t > ... '' ld t 11 lc1 vat1d z fu .rza d lo a rgut1l nt) . t= l itn\la t qu Jer ta 1,,_ ( r 111 ~<.~ ¡ ' 11 it 1 1 va1)t pa1 a l 1ro e5 > d t zot,anlt 11tt> puede star d t , ,11¡11 ado µor 1tnl r .. mo \ n l qu , ta ti ne pera 1 s ~uj \ , p r I~ n r ión d 1 s datos, por 1 , r ' ter vfvldo de la lnform ló~. p , la ~JI , itt~i.da~ l n1p 1al ~ t)' tdf 11tr t > aspP l \rr \ v 11tes e.Je \a inforina ióii y t argum nto ( or u fan11ltar1d~d. TatllUiéll . )1al itual
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En el pt oc.- eso d r 2011.Jrl1i tito 1 ujet ta11lbién s n uentra11 influido por \a fuente de ta que pro ici1e la i11f rma i ó 11. Et rr 1 d razot1amiento 0 110 ido omo «argumentu1TJ ad honiinenl » (a rgu~ n1erita ion ontra el t1on1br ) fJOn de n1anifiesto la it1lfJOrlancta que se co11cede a fa fuent de informaión i11d 1 e11di 11te111ente de fo que sostenga . De esta forma, es (recuente que se acepte 0 recliace deterrni11ada i11forn1a íó11 e•1 fun ión de los mél·itos ql1e otorgamos a esa fuente. Por ejemplo, los den1agogo y líderes carisn1áti os ejercen este tifJO de Influencia \1aciendo que sus adeptos aceptan sin resqui ios aquello que defiende11. En estos casos se fJUede ignorar la evidencia eh cohtra de una postura detern1i11ada por el hecho de simpatizar cot1 la fJersona o i11stitL1ción que la sostier1e. Tan1bié11 es frecuente recurrir a una autoridad en la n1ateria para defender una postura sin más eví-
dencia que la persona e 11 cuestión o acreditar o desacreditar u11a fuente de lnforn1ación por su asociación con otra. Cabe señalar que en algunas situaciones e ti las que no se cuenta con evidencia objetiva suficiente puede ser apropiado confiar en la credibilidad de las fuentes de información. Sin embargo, no J1ay que olvidar que u11 argumento defendido por una fuente de información con una creclibilidad baja no hace que el argumento sea inválido y un argun1ento no puede ser válido sólo porque lo defienda una fu ente con una credibi 1id ad alta. Como veremos en e( capítulo sobre el razonamiento silogístico, también
hay errores sistemáticos
debido a la propia estructura sintáctica del problema. Por ejemplo, en los fJroblernas con silogismos categóricos se ha encontrado el efecto atmósfera y el sesgo de la figura del silogismo. El efecto atn1ósfera pone de manifiesto que la cantidad (universal o particular) y la polaridad (afirmativa o negativa) de fas premisas influyen sobre las conclusiones que dan los sujetos. En concreto, se ha encontrado que cuando las premisas contienen al menos una premisa particu lar, entonces la cor1clusión dada por los sujetos es también particular y en el caso contrario universal y cuando la premisa es negativa, la conc,usión también es negativa y en el caso contrario afir111ativa (Woodworth y Sellst 1935). En relación con el efecto de la figura se ha encontrado que el grado de dificultad y el tipo de conclusión dependen de la posición del térmíno medio en cada una de las premisas. Por último, menc ionaremos el sesgo de emparejamiento que tralare111os en el apftulo obr 1 ra1 zonamiento condicional. En este sesgo se observa que las respuestas de los sujetos oin id ri or~ enunciados del problema de la tarea de selección de Wason . En esta tarea se presenta 11 LtJtl 0 ltlrJet,l · · 1 t por la otra Lll f r sc:i11til l ·t1 que contienen el antecedente del condic iona l por una cara y e consecLien e · {.
de la tarea va acompañada de un cnun lado co11dlclo11al en forn1a Je reMla Y
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PSICOLOGIA DEL PENSAMIENTO
gir n l ..1 t. . rjeta o tarj tas ,,e esarias ¡)ara confirmar o falsar esa reg~a. Por ej.e'm plo, se puede presentar 1<1 regl,1 « i l"la)' t111 ,u adrado azu l a la izqL1ierda, entonces hay un circu lo rOJO a la derecha» y se pide lo uj to que cornpruebe11 i 1condicio11af es verdadero o falso. La mayoría de los sujetos eligen 1 tJrjeta que
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ªas
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l1iben lo do térn1ir10 del e11uncindo: cuadra d o azu Y crrcu o roJO.
Conlo ver 111os 111á adelan te, Wason (1966) interpretó estos resultados como un sesgo hacia la con1rt11(;1c i ' n de aquello que vien e 'presado por la regla . Sin emba rgo, Eva ns Y Lynch (1973) sostienen QL• e t e go e tá ba ado en el ernparejan1 iento y cuestionan que ésta sea una tendencia hacia la confir111ac io11 ba á·n do e e11 lo re ultados obtenidos con la negación de los términos. Por ejemplo, el mismo problema con tér1l1inos negativos sería «Si t1ay un cuadrado azul a la izquierda, entonces no hay un círCL1lo rojo a la derecf1a » {negación del con ecuente) o «Si no hay un cuadrado azur a la izquierda, entonce l1ay un círculo rojo a Ja derect1a» (negación del antecedente). En estas versiones del probJema se observa que lo sujeto si n1plernente eligen los términos mencionados en la regla (cuadrado azul y círcu lo rojo) )' no persigue11 la confir·n1ació n de la misma. En el caso de colocar la negación en el con1
ecuente, ta e lección de los sujetos coi ncide con la falsación. Sin embargo, cuando la negación va en el antecedente (Si no t1ay un cuadrado azul a la izquierda, entonces hay un círculo rojo a la derecha), los sujetos siguen eligiendo los misn1os términos mencionados en la regla y su elección no coincide con las reglas de la lógica. Según Evans (1989), e'I sesgo de emparejamiento pone de manifiesto la releva ncia que adquieren los términos expresados en el condiciona l y las dificultades que tienen los sujetos con la negación lógica y lingüística, mostrando en general una preferencia hacia el procesan1iento de ir1formación positiva.
3.2. Factores internos En el punto anterior hen1os visto algunos factores externos que influyen sobre la selección de la inforrnaciór1 y aho~a nos van1os a centrar en la influencia que ejercen sobre el proceso de razonamiento algunas restricciones cognitivas internas y el propio conocimiento que tenga el sujeto acerca del tema sobre e) que está razonando. En primer lugar, tenemos que considerar una restricción estructural propia del sistema de procesamiento de la información. Incluso en el caso de que no se diera la influencia de factores irrelevantes en la selección de la información, existe una limitación asociada con la cantidad
de información con la que puede trabajar el sistema. Cuando esta información es abundante, el sistema se sobrecarga y la posibilidad de error es mayor (Hitch y Baddeley, 1976; Johnson-Laird, 1983). Otro de los aspectos que hay que considerar es que la selección adecuada de la información va a
depender de que ésta se encuentre disponibre. c ,u ando hablarnos de disponibilidad estamos haciendo referencia a la facilidad con la que se recupera determinada información. Esta disponibilidad o accesibifidad de la información fue descrita por Tversky y Kahnen1an (1973) para los juicios en los que se
de frecuencias y que trataremos en mayor profundidad en el capítulo sobre el razonamiento probabilístico. En el proceso de organización y recuperación de la inforniación a~n1acef1ada
ptde la est1mación
8)Cisten restricciones cog,n itivas que pueden dar lugar a sesgos. Entre estas restriccion s
encu ntrJn,
faci lidad de recuperación en función de cómo se ha organizado la . f . 1 r e1·cmp 1o, a . d 1 . in ormac16n, ta fapo d d la información, las expectativas e os SUJetos o la primacía 0 cercanía d . f . , miliJrrda e e 1a rn ormac1on presentada. Kahneman (1982) desc riben varios experimentos en fos que se pusieron d ·r· k Tvers Y Y .. . . ,. . . . e man1 resto En uno de elros se ped1a a los su1etos que em1 t1 era n un JU1cro sobre la free . d estos efec l os. k uencra . e las b en inglés que empezaban por la letra y las palabras que tenían esta letra en tercera p .. , pala r~st va lofaban como más frecuentes las patabra.s que empezaban por k que las otras osrc1on. Los suJe OS , , . , aunque en realidad en in,glés son más frecuentes ~s~~s ultimas. Este resultad~ no se debe a que no conocieran las palabras con la letra k en la tercera pos1c1on, puesto que fa mayor1a eran palabras senci llas y de uso común, sino a que resulta más fácil recuperar las palabras por su letra inicia l que por fas letras en otras 1
posiciones. En otro experimento los autores presentaron dos listas con fa misma cantidad de nombres de personas famosas y de personas anónimas. Cuando se preguntaba sobre la frecuencia de los nombres se encontró que los sujetos juzgaban como más frecuentes los nombres de fos famosos que los nombres anónimos. Los nombres conocidos eran más fáciles de recordar y al poder recordar un número mayor de nombres familiares, los sujetos consideraban que éstos eran los más frecuentes. También se ha encontrado que cuando se presenta previamente una hipótesjs irrelevante se induce a su consideración. Por ejemplo, cuando se describe un patrón de síntomas asociados con un diagnóstico y a continuación se presenta un caso en el que este patrón es irrelevante, los sujetos se dejarán influir por las expectativas que ha generado la información presentada previamente (Chapman y Chapman, 1967). En el caso de Ja disponibilidad hemos visto que si fa información que es relevante no se puede recuperar fácilmente, entonces los sujetos pueden cometer errores. Sin embargo, el hecho de tener disponible la información tampoco garantiza que los sujetos la seleccionen. Para ilustrar este punto podemos mencionar un problema ya clásico conocido como «el problema de los taxis>> (Kahneman y Tversky, 1972). En este problema se pide a los sujetos que juzguen cuál de las dos compañías de taxis pudo haber estado involucrada en un accidente ante la siguiente situación:
gran ciudad hay dos compañía.s de taxis con distintos colores: ta*ics azules y taxis verá · Un Sº/o son taxis azules y un 15º/o son taxis verdes. Hubo un accidente y el taxi se dio a la f ~·testtgo asegura que el coche era un taxi verde. En una prueba de memoria se encuentra que el t~ puede recordar correctamente ef color de los coches en el 80°/o de los casos Y que se equivoca en el 20º/o. En
:n e_sta tarea se encontró que fa mayoría de los sujetos consideraban que el responsable del accident: habia sido un taxi verde. Sin embargo1 con los datos presentados la probabilidad es mayor para un ta 1 azul. (.SS x .20 == .17 azul y .80 x .15 = .12 verde). En este ejemplo podemos ver que a pesar de hab~r · presentado la ·in formac1on ·, que es relevante para resolver el problema, 1os sujetos fían más del te t1se e , • rnon10 que de lo5 d , · L · f ción no solo ttene atos. Aqu1 topamos con otro factor que es la relevancia. a rn orma
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PSICOLOGÍA DEL PENSAMIENY.O
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que es tar disponible, sino que el sujeto tier1e que considerarl a relevante para la situación que had solver. En el problcmJ com ntado ar1teriormcnte se l1a cr1contrado que el r ndimicnto de 1 ~re. r11 jora cuando éstos establecen ur1a conexión causa l. Por ejemplo, si en el problema ante .ºs su1etos º d 1 . r1or se di que tiay un número igual de taxis verdes y azules y que 185 Yo e os tax is que tienen accicle ce azules, entonces los suj"etos se fijan en las ¡Jrobabilidadcs a priori a la hora de dar sus respuesta n(Ttes son s versky y Ka1hn en1ar1, 1 980). 1
Los errores de razonamiento tambiér1 pueden deberse al propio conocimiento que tienen los . . . 1· f d é su¡etos o a sus creencias, haciendo que su razonamiento se 1nc 1ne a avor e stas. Se suele conceder ma importancia a la ev idencia que se encuentra en consonancia con nuestras creencias y se tiende a . Yor . . ignorar o min in1izar aquello que las contradice. Es frecuente que los sujetos seleccionen sesgadamente 1 . ., . . a ev1. denc ia a favor de lo que conocen o creen. Tamb1en existe la tendencia a buscar explicaciones yace tarlas muy fácilmente cuando éstas están en consonancia con nuestras creencias, sin la consideracitn objetiva de los datos que las apoyan. Además, se puede alcanzar una conclusión precipitada si ésta en. caja con nuestro sistema de creencias.
El sesgo conocido como sesgo de confirmación pone de man ifiesto una tendenci a hacia la búsqueda de información que sea consistente con nuestro sistema de creencias, expectativas o hipótesis y a de~ cartar aquella información q1ue pueda falsarlas . Por ejemplo, en el razonamiento probabilístico se encuentra esta tendencia cuando los sujetos ti enen que evaluar el diagnósti co de una enfermedad en función de los resultados positivos de una prueba. En este caso, los sujetos se basan en la diagnosticidad de la prueba para la primera enfermedad hipotética, sin considerar cuál es la probabilidad de que los resultados también sean positivos para el diagnóstico de otras enfermedades alternativas (Beyth-Marom y Fischhoff; 1983; Gluck y Bower, 1988; Mynatt, Doherty y Dragan, 1993). También se encuentra este sesgo en tareas de inducción en las que el sujeto tiene que descubrir una regla. Por ejemplo, en la conocida «tarea 2 4 6 » (Wason, 1960) se pide al sujeto que descubra cuál es la regla de esta serie. El experimentador tiene en mente una regla muy general, ta l como «cualquier serie de números ascendentes». En esta tarea es habitual observar que los sujetos se empeñan en ircom· probando reglas, tales como los múltiplos de 2. Ante las respuestas de los sujetos, el experimentador dirá siempre que sí ¡puesto que las series generadas cumplen la regla general, pero la regla del sujeto no es la del experimentador. Esta tarea resulta difícil porque los sujetos sólo generan series positivasde acu:erdo con la regla que están comprobando y no intenten generar series que puedan falsar sus hipó· tesis. En general1 los sujetos adoptan estrategias que persiguen la confirmación y no la falsación e incluso muestran una persistencia inadecuada al seguir defendiendo un argumento en el que creen a pesar de la evidencia contraria al mismo (Nisbett y Ross, 1980). No obstante, Evans (1989) señala que es~e sesgo puede deberse a una restricción propia del sistema que se centra en procesar información posittv~ Yno a una tendencia hacia la confirmación. Existe abundante evidencia experimental que pone de rnanifi~sto · "; t'cas y lógicasr · que 1os sujetos t,1· enen mue has d'f' 11cu 1tades en 1a comprensión de las negaciones 11ngu1s' (Evans, 1982). Según Evans1 el sesgo de confirmación pone de manifiesto las dificultades para procesa información negativa y no propiamente una tendencia hacia la confirmación. Este aparente sesgo con
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arii r f1 jando ur.>a pr di 1 aión d r i t r.t~a d proc am ¡ rato or la it.\for.rnaci n po"' itiva. nia_, \!JO ~ o astante per i_ti mt que pone de mamffi to qa lo lllj o ti nd n a e ntrar n una nip6t i en part1 ~lar bu can actlv mente inforn1 16n po i tiva. No obstafilte~ lo ujeto 'también n il1ilidad ant la información que fal ~ hipót 1 cuando ta pr nta _ 1u tran una cierta presan1ent (M 1natt, Doh rty Twene ', 1977).
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ror otra p rte, tan1b1én encuentra que cuando e pPesentan regla con contenido, lo sujeto int nt n ' ~ificar la hipót i si e encuentran en con onancia oon u , tema de ere ncias y tienden a d confirn1arla cuando pien an que pueden no urnplir e en todos lo ca os Nan Duyne, 1976). El contenido ' el cont to de lo probJen1as también influyen obre el. razonamiento. e suele distinguir tres tipos de contenido : (~ ) contenido
ab tracto.
(2 } contenido conocido, pero arbitrario.
{3) conten1 i do
fa mi 1i ar.
Por ejemplo, en el razonan1iento condicional (si p, entonces q), el contenido abstrado se fom1uJaria como «Si A, entonces 7,>, el contenido conocido, pero arbitrario como i es un artista, .ento~ces perter:lece a fa sociedad de amantes del oine» y el contenido fan1iliar como «Si eres psicólogo cognitivo, entonces conoces Jos principios de razonan1iento humano>>. La diferencia entre el contenido conocid0, pero arbitt:ario y el contenido familiar estriba en que el primero contiene términos de u o cotidiano, rpero que no tienen ?:elación directa coll los oornocimientG>S o sistema de creencias de los sujetos, niien--tras que el contenido familiar sí mantiene una relación directa con la expeñenc1a del sujeto,. Por contexto se entiende eJ rtiaroo o e'I escenario en el que se sitúa el problema de razonamiento. El co.nte to e hace iante el u o de in trl!lcciornes o descripciG>nes e :plícito en el diseño de las tarea e perirnentales med1 1 \ erbales o escritas del conte~ o que acompaña al problema.
Los estudios sobre los efectos del contenido
del contexto on mu abundantes
a fo largo de los siguientes c~pítulos veremos cómo se han plainteado algunas de estas in estigaciones. El contenido familiar de los problemas de razonan1iento puede en algunos casos facilitar el rendimiento de los sujetDs y en otros sesgar sus respuestas. Por ejemplo, en las tareas de silogisn1os categóñcos es habitual presentar un argumento deductiv.o y pediir a los sujetos que juzguen su validez. Recordemos que 1a va(;dez de,I argumento iene determinada por la estructura sintáctica, independientemente de su contenido. La verdad de la conclusión tia de ser j'uzgada en función de la verdad surpue ta de las pren1isas. En otras palabras, se tiene que juzgar si la conclu-sión se sigue necesariamente de las pfiemi as, dando por supuesta la verdad de estas últimas. Sin embargo, cuando las conclusiones entran en conflicto con las creencias de l0s su~etos se ace,ptan conilo válidos argu111entos que no Jo son, 1pero cuyas conclusiones están en con onancia con el si tema de creencias, y se rechazan los argumentos que siendo válidos ofrecen una conclusión discofidante (EVians, Sarston y Pollard, l 983). Paria ver el efecto del conten1ido vamos a pG>ner un ejemµlo cGn un silog•smo categórico, que prin1eto i~ ustrará el efecto atmósfera anteriom1ente comentado al tratar los sesgos delJjdos a la propia estructura s;mtécttca clel problema. Recordemos que el efecto atmósfera poAe de manifiesto que cuando las pre-
Todos lo..
. on B
Todo. lo
on B
lt~~go, Toclo l o~
son A
Lt)~ ~ujE:'~to , ~in en1b(1rgo, reth<1zaría11 l,1val idt:~z de este 111ismo i\rgurnento si se dcJtara con el siguiente contenido:
To
os los ~K!ofog,os son sere-s vivo
To os los médicos
lLJegü,
Todos
SOFl
.
seres vivos.
ios médtcos son psicólogos.
Como hemo~ visto en el ejemplo anterior, el efecto del contenido ha facil itado el rendin1iento de los sujetos al eliminar el sesgo q,t1e produce fa propia estructL1ra forn1al del argun1ento. Ahora bien, el conocimiento o las creencias previas también pueder1 producir sesgos. Cuando la conclusión del argumento se encuentra a favor o en contra del sistema de creenc ias de los sujetos, éstos lo consideran válid 0 o invál1do, respectjvamente. Entre el sesgo de confirmación y el sesgo de creencias previas existe una estrecha relación, au,nque en una dirección distinta. Mientras que el sesgo de confi rn1ación pone de manifiesto la búsqueda de evidencia para confirmar hipótesis o creencias previas, el sesgo de creencias muestra que los sujetos evalúan la evidencia sesgándola hacia la conclusión que sea congruente con estas creencias. Según el modelo del escrutinio selectivo (Evans et co ls., 1983), los sujetos parecen examinar la conc lusión y si ésta es plausible, entonces ti enden a aceptarla sin analizar la validez ~el argumento. Por ejemplo, ante el siguiente argumento que es formalmente equivalente a los dos ant~rro res, los sujetos pueden considerar que la conclusión es plausible y aceptarla sin anali za r si ésta se sigue o no de las premisas: 1
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de facilitación vendrían e11lol1ces expf icacJos JJOr ta v incL1l, ción que los SL1jetos h acen entre et problema y los objetivos o rnetas hacia las que enca rnin an e l razo11amiento. Por ejem.plo, en el razonamiento condicional se prOf)Onen u11os esquemils ele razo11arniento para situaciones ele regLrlación, tales como los permisos (Cl1eng y Holyoak, 1985). Cu,J11do se presenta un problema como una situació n efe p ermiso, >, el sujeto entenderá et contexto de este problem a y to vinculará con rnetas LI objetivos anterio res que permitirán JJOner en marcha un conjunto de inferencias correctas.
En los capítulos sobre razonami.ento inductivo también veremos con más detalle los efectos det con tenido y del contexto. Recordemos que ta fuerza de un argumento inductivo va a dep encfer del grado de apoyo en1pírico e11tre premisas y conc lusjo 11es. Esta probabilidad epistén1ica va a depender del conocin1iento sobre ta naturaleza de tos objetos sobre los que estamos razonando. Por ejemplo, los s.ujetos están dispL1estos l1acer generalizaciones a f)artir de n1t1estras pequeñas de casos si conocen o creen co~ nacer la variabif idad de la muestra {N isbett, Krantz, Jepson y l
puestos,
evitando generalizaciones falaces.
Por otra parte, también se ha encontrado que et contenjdo ptre de inducir a sesgos cuando es repre-sentativo def domir1ío1 pero irrefeva11te desde el punto de vista estadíst,ico. Con10 veremos en et capftL1lo soJ) re razonamiento probabilístico, los juicios por representatividad JJUeden inducir a sesgos at basar e en la slmif itud entre el conocimiento del sujeto y aquef lo sobre Jo qLre está razonando. En ef conocido «problema de los dos hospitales>> de l r al y ·u(lntt> 111 r1 r s a el ' _. numero ue ofJs rvaciones es m ás probable otJteric.'r rec;ul1,1clos \ tr n10. ~
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ir que los s<~gos de ra~onan1i<>nto qu .. l)Pmo~ comentado ocurren pro¡)•. ural :az d nt.:teStro sistem.a d ) r)rOCPSamaento de ra 1nformac.&º6 n. stos sesgos son una epor la lJ f;l la ivlf l de 1 S í~"t.fl(.(. JC)rl{.~ prntra 1r'ln1 rso. Comos ñdla Simon ( l 9139), en pocas ocas1on~ el sisteap.
ara r 'Vmir, J>Od mos .d
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ami •nto CIJ nta con la strat<~gi xa~ para re~lv r . 1 probl~m~ que tiene delante y d: prox1·1nclrse .a la ~luc.a6r1 por n1edio del r>r1nc1p10 de la rac1onalJdad restr1ng1da». Muchos de los ses · · · qu h mos on1 ntad o ocur.r '' f)Or 1as af)rox1mac1onPS que ut1·1·iza e1sistema para ad ministrar sus gos re. c1Jrsos de forma satisfac toria . Esto hac que de una u otra forma, en el marco teórico general del ra ZOnami "Ato l1un1ano, se encuentr:e latente 1 debate sobre la racionalidad o i~racionalidad del pensamiento. Cor.no v remos a lo largo de los capítulos sof)re el razonamiento humano, el planteamiento de la correspondencia entre las r glas lógicas y una lógica mental ha sido un tema de arduas polémicas. En eJ siguiente punto vamos a anal izar el <..or1cepto de raciona 1idad y cómo se entiende este concepto en lo~ princ ir)ales enfoques teóricos sobre el razonamiento humano.
dP pr
1 La idea de que el s-er humano es racional ha estado presente desde que se iniciaron las primeras inyestigaciones psicológicas sobre el razonamiento. Cuando la psicología se planteó estudiar experimentalmente el razonamiento de los sujetos se consideró que la lógica era el marco de referencia adecuado, tanto para el diseño de las tareas como para la evaluación del rendimiento. Sin embargo, los resultados experimentales pronto pusieron de manifiesto que los sujetos no siempre se ajustaban al criterio de racionalidad marcado por la rógica. El análisis de estos resultados mostraba que factores ajenos a los prin· cip1os lógicos ejercían una fuerte influencia sobre el rendimiento de los sujetos. Además, estos resultados conducían a una conclusión muy incómoda para la psicología: si los sujetos no razonan con lógica, entonces son irracionales. Como veremos en los siguientes puntos, el debate sobre la racionalidad gira principalment€ en torno a las propuestas alternativas que intentan acomodar con distintos pesos la racio·n alidad y las desviaciones «ilógicas» observadas en el comportamiento de los sujetos.
4 ..
e:
Cuando se defiende la racionalidad de los suJetos se suele aludir a la distinción propuesta por Chomsky (1965) entre competencia y actuación lingüística. Se part€ del supuesto, por analogía con los óFganos ffsicos como el corazón, de que existe en el ser humano una dotación genética especiaJmente
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lir,güí ti a p r111it pli c. r, ntr otro n'\u niá a .1) to , qu t u¡ )t l I ,, u~ .i qu a lL1al izar n \g. on ret om l spañol ~ ing\ , , al mán,
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tei\ d ui'J fa ultad p,\r ict . iq tl algur'a v ce , qu1~oqu 11 u lo u iot1e 111 qu a ne ario por tlo cu tion r u ,,,.,;.. , 1p t 11 cla liiigüí ti a. O l rn1 nia fo~111a y p r nalogra, tarnlJi n s defi nd qu i t una com1 p rencic.t una pa idad ra ion 1 n 1 1 n ami nt l1u111ano qu pued ufrir distar ion cu ndo tJ apa ¡dad tradLt 11 u11a a tua ión co11cr ta. 1d 010 tan1bién que 1(. hipót si bási a de lo rnod lo con1pulacionales enmarcados n la psiolo ra cogr1itiva a un1 que el sist rna de procesan1ie11to e tá specialmente preparado para ta manipulacioii de fmbolo , lo qu impli la forn1ali zación de una estructuras simbólicas susceptibles de er int rpretada en función de lo conce'p tos de uso con1ún que utilizamos para conceptualizar et do1,1;nio que 0111eten1os a estudio. Desde esta perspectiva, la psicología del pensamiento se entendería orno 1estudio de esta estructuras simbólica y de los procedimientos para su manipulación y la lógica irve con10 r11odelo norn1ativo.
R
1
Como hemo visto en el punto anterior, una parte importante de los trabajos empíricos han desafiado la ¡,dea de que los seres humanos procedan de acuerdo con el cálculo lógico. Los errores encontrados et' la realización de estas tareas de razona miento ha provocado que se consideren irrelevantes los prin.. cipios lógicos en ta explicación del razonamiento humano. Se sostiene que los resultados e perimentales descubren ilusiones cognitivas o comprueban la formación en lógica de los sujetos, asignando falacias dónde no las hay (Cohen, 1981). Sin embargo, otros enfoques también sostienen que en la explicación de los sesgos de razonamiento se ha subestimado el papel de la lógica (Henle, 1986). El problema prin cipal radica en las distintas posturas teóricas que se han adoptado en la explicación de los errores. Aqueltas p·erspectivas que adoptan un enfoque sintáctico entiender1 que los errores no demuestran el fracaso de los sujetos para razonar lógicamente, sino la existencia de determinadas condiciones que conducen al error. En otras palabras, los sujetos tienen competencia lógica y cuando ésta se traduce en actuación pueden ocurrir los errores. 9
Según el enfoque sintáctico, los errores de razonamiento ocurren en la comprensión de las premisas Ylas respuestas sesgada'Spueden explicarse en función de fa interpretación que hacen los sujetos. Henle (l 962) sostiene que cuando los sujetos aceptan reali zar una tarea lógica se pueden cometer errores en la interpretación del argumento (las premisas y la conclusión) u omitir o añadir una premisa al argumento. Por ejemplo, los sujetos pueden cometer errores en la interpretación de los cuantificadore de un silogi·smo categórico, tales como, interpretar «algunos X son Y» como «algunos no son Y» «algtanos X no son Y» como «algunos X son Y» (Ceraso y Provitera, 1971 ; Wilkins, 1928). T: nibién s ha ugerido que algunos sujetos pueden hacer conversiones de las premisas, tales como, co11 e1tir al ur1 .. X no son Y» en ttalgunos Y no son X» o «todos los X son Y» en «todos los Y so11 » (Cera o Y Pro it " / 1971 ; Chapman y Chapman, 1959; Revlis, 1975a, b; Wilkins, 1928). . 'De acuerdo con la explicación de Henle, el razonamiento depende de la ompr n i '' d la mt~as Y la utilización de material fam,i 1iar podría e pi icar los efecto d fa i 1ilt:l i 11 b 1 ~ 1~ . ' .. , . '' (R lt.. , actuac•ón de los sujetos. También Revlin y Leirer (1978), basá11do e n el rn d l d 1975ª' b), sostienen que el contenido fami li r bloquea la 011v r i n ilf it n la ·dffr '1 ' 11 d 1
.ªª
ICOLOGIA DEL PENSAMIENTO
pr miSds, dancJo fL1g«lr a una fac1litac 1ón en el rendimiento. El s,c~go del srst~ma de creencias pu ·d pi ~ ar si ~ constd~ra c1uc la~ premisas de los argumentos va ltdos son ma5 susccptibl s para la e v rsión que las premisas de lo a rgumento~ inválidos. N o obstante, :.I sesgo debido al si~tcma cJ . OI). ncias del suic to, que incJucc a aceptar una con lusíó n com o vá lida o inválida, ind ,pendicnte~~re:.
cl: la va lidez del argumento, fue explicado por Hcn.le com~ un fracaso en la aceptación de la tarea~~ g1ca . En o tras palabras, los suj etos no entienden las tnstrucc1o ncs o no saben lo que trenen que po r tanto, hacen algo distinto de lo que se pretende analizar, que es el ra zonamiento. Como veremos más ade lante en los ca pítulos sobre el razo namiento deduc tivo,
hacery ·
hay varios model
C<)gnitivos que fueron generados en consonancia con la hipót esis de un sistema deductivo forma\
líneas generales, Ja perspec tiva sintáctica asume que existen dos componentes fundamentalesen
el razonamiento; ( l ) un componente deductivo que comprende reglas sintácticas libres de contenido.
(2) un componente de interpretación que establece la correspondencia entre los enunciados del lenguaje
y el conjunto de reglas sintácticas.
Ahora b¡en, este conjunto de reglas sintácticas no tiene que ser equivalente al conjunto de reglas lógicas, sino que podría comprender el repertorio de reglas de inferencia que utilicen los sujetos de forma natural (Braine, 1978; Braine, Reiser
y Rumain, 1984; Osherson, 1975; Rips, 1983). Así, si el contenido
y el contexto influyen sobre la interpretación, Ja actuación de los sujetos se podría explicar por su adherencia a las reglas sintácticas aplicadas a dicha interpretación. La facilitación que se produce cuando tos argumentos contienen material familiar podría deberse a la facilidad con la que la información se ha procesado por el resto de los componentes del sistema, tales como, la representación y el mantenimiento
de ·Ja información en la memoria de trabajo. En otras palabras, el tipo de contenido determina
fa interpretación y el control del conocimiento que ha de recuperarse de la memoria a largo plazo, sin que elfo implique la alteración del conjunto de reglas sintácticas del sistema. Sí el tipo de contenido cambia tas respuestas, esto se debe a Ja utilización de un conjunto distinto de proposiciones, no de reglas. De especial interés para el tema que nos concierne han sido los numerosos trabajos generadosª partir de la tarea de selección de Wason . A pes-ar de su aparente simplicidad estructural, sólo el 4º/o de
ª
los sujetos del estudio de Wason y Johnson-Laird {1972) fueron capaces de responder correctament~ esta tarea y en estudios posteriores e9te porcentaje ha variado entre el 6-33º/o. El resultado de mayor~~ terés pone de manifiesto que el cont-enido de( material presentado incide sobre el rendim~ento, facl'h·
tándolo c uando es un contenido concreto. Sin embargo, no tocJos los contenidos concretos producen
•
y
trcJbajo , t1gicrcn qtJe Ja C' f)Cri ncia p1 \via pt1cde clescmp<'ñar un papel lrnportante • • (Golding, 1981 ; Gr1.ggs, 1:a3; ~r1 ggs y Co , 1982; Manktelow y [van , 1979; PoC)Bl ; Pof f,,rd y Evans, 1<>O1 ). E tc.1 1ncon 1st nc1a de lo efecto cfel contenido son problemáticas 1 11 1 d ' ' l' d b'd r .1st nia dC'd uct1vo . , l . intJcti ca e 1 o a C flt C no puede interpretar el significado en un , 1 1 0 11 p~~tt<'' 10 defcri11¡0 acio, ni decidir si la f)rcmi a~ ti nen o no sentido, ni buscar o seleccionar lo datos ~l'Ce ario J>Jra alcanzar l« solución. El sistema sintáctico sólo sun1inistra forma y r glas que van a per.. rnitir oigJnizar y e nalizar los d(1tos. •• ·on alguno {,l 11Jlcl( I e en dicJ1J fcl r ifitc1ción
t\hora l>iC'n, otra per pectiva altcrn, tiva subraya el papel que desempeña Ja xperiencia y el contexto Jingut ti co n fa detern.1 ina:,ión del rendimiento y cuest!ona la plau ibiJjdad de las regla desvinculadas dr l corltci1ido. La e pi rcacron de lo efectos del contenido puede que tan sólo ponga de manifiesto que el contenido fan1iliclr induce a respue tas qt1e on apropiadas para nuestra e periencia. El razonamiento pu de estar so111etido a las paLrtas que marca .I~ pr~pia e periencia del SLtjeto en relación con el cante~ nido presentado. i estos com1)011cnte de fac1l1tac16n han de controíarse con el fin de aislar el conju nto de reglas sintácticas, entonce los problemas abstractos serían ros más adecuados para estudiar el sistema deductivo {Sterrtberg, 1981 ). Sin embargo, la alta tasa de errores encontrada n las tareas de razonamiento con térn1inos abstractos oscur ce la viabilidad de una competencia lógica.
E ta polémica ha provocado que los factores ele contenido vayan asociados al conte to entendiendo que este contexto e ncontraría vinculado con los aspectos pragmáticos del razonamiento. La teoría ele ros esqlren1as de razonamiento pragmático (Cheng y Holyoak, 1985) propone que los sujetos cuentan con regla de razo·namiento qt1e son específica d 1dominio. Estos dominios de conocimiento no son dem1.1siado concretos, sino que tienen un r1ivel intermedio de abstracción de forma que los esquemas se aplicarfan a un conjunto de acontecin1ienros, tales como, las situaciones de regulación (permisos, contrato sociales, advertencias, etc). Bajo e Le enfoque, los efectos de facilitación se e ~pfi ca n por la vincu lación que los sujeto hacen entre el problen1a y los objetivos o r11etas f1acia las que encan1inan el razonamiento. Por ejemplo, en el razonamiento condicional se proponen unos esquemas de razonan1iento pragn1ático para silLJaciones de pern1ísos. Cuando se presenta un problema como una situación de perrniso «Si li111pias tu habitación, entonces irás al cine», el sujeto e·r1ter1derá ef cante to de este problema y Jo vinculará con metas ti objetivo anteriores qLre pern1itirán poner e 11 n1archa url conjunto de inferencias correctas )' organizacfas en ltt1 esquen1a. Esto esquemas de razonan1icr1to estrechamente vinculados con el contenido y el conte to darían lt1gar a i11ferencias que coinciden con las estipuladas por la lógica. La racionalidad bajo e ta perspectiva no vendría e pf icada por Ja posesión de un conjunto de reglas lógicas propiamente di~tio, ino por unas reglas de razonan1iento apropiadas para afcanzar ros objetivos que se propone el sujeto Y para lo que t1ace falta considerar el contenido y el cante to. Estos esquemas de razonamiento pragniático se ha11 estudiado en la tareas de razonan1iento condiciona l, pero cabría e perar que se pudieran generalizar a todo et razonan1iento y para ello haría falta compartin1entar el conocin1ie11to de 10 .sujetos en función de sus objelivos y 111etas. Esta es l1na cuestión que no se ha desílrrollado liniita ertamente fa generaJi zación de esta teoría a u11 tipo n1uy concreto de situaciones.
•
NID
p•no ,;g1c.o son c1rcuJares porq · . ' . . . ue ~61o puede deduc•r ~a nat.urale.ta dP la intcrprct.ac16n de una regla 1 se asume que se razona de for . ... h ma 16. g1c.ct y >6fo puede descubrir que un sujeto razo11a lógicamente s1sa11emos que a interpretado 1 mi5a. La teoría de Ja c.ompe1enc.•a Jógica supone un ~istema lógico hipotético, pero al igual que ::~e fL~rías de fa competencia J4ngüfstica, 1 modelo de competencia no constituye un tipo de teoría ª~ pueda vierífícarse empíricam ntt?. sw se debe a que Jos factores de actuación no se pueden especif:e c.ornpletamente, y.a que dependen en muchas ocasiones de las características específicas de la tarea. ~ f>iWaci6n experJment.af no garantJza que 1os sujetos comprendan los requisjtos de la va lidez deductiva ni Que la comprensión de las premisas er>unciadas e11 los argumentos coincida con la del experimenta~
La potérnica u itada wbrc la rac1onal•dad
~
un tema muy •
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4.2. Compe encía semántica restringida Ante Jas difjcultades enconttadas 1por et enfoque $intáctico para expJícar eJ razonamiento, surgen otras erspectiva'5 que 1d escartan 1las reglas de inferencia formales pa ra defender Ulila representac1íóri» semántica de fas premí y un procedi1miento de comprobacíón semáotíca def atgumeJiltO. Por ,ejemplo, de acuerdo con eJ modeJo de Erickson (1974), los sujetos representan cada premisa como una combi· ación de diagramas de Euler y para evaluar o producir una conclusión se han de combj nar las repre. sentaciones de las premisas en una sola representacjón def si logismo. 1
ª'
Una teorfa más reciente y que está siendo objeto de múltiples trabajos experimentales es la teoría de los modeJos mentales de Johnson-Laird (1983; 2006; Johnson-Laird y Byrne, 1991 ). La teoría de los mode1o~ mentales se enmarca dentro de este enfoque a~ explicar el razonamíento por el conocimiento tácito que tienen los sujetos sobre Jos princípjos semánticos fondamentafes que subyacen en los procesos de inferencia La validez se entiende como las pos;b.les interpretaciones del argumento y no como las f)ropjedades y relacioffles forma fes que lo caracterjzan. De acuerdo cora la propuesta de johnson-Laird, Jos sujetos COflstlriuyen modelos menta1es que constíluy.en 1fa representacíón de ias situaciones .descritas por tiM ¡prem~ y ger1eran com'bÁmaciones de estas represeratacjones en búsqueda de contraejemplos 1
1
para las p05fu~~~ condusiones. El ,p rocedjmiento bá61co de razonamiento vendría exp licado por ,esta b6squeda de contraejemplos, puesto ~ue la vafidez de1 argumento se prueba por Ja búsqueda de argu· ment<::>S ait€rnativos ~ue puedan fa·lsar el modelo menta• en cuestión. Los sujetos consideran que un ar~ gumento e5 váJido cuando no encuentran modelo-s mentale-s a~ternatJvos de las premí-sa5 que sean com· paúb4es con la concfustón que se ha generado. La dif1cu,tad de los problemas se explica en función de la cantidad de procesamiento y los errores vienen explicados por las limitaciones de la memoria de tra· bajo al no poder con5fderar todas las combinaciones posibles de las representaciones relevantes. 1
E-sta perspectiva supone que los sl1jet{)s razona,n de acuerdo con un proced~mient-0 semá-n-~ico a~e- c~, pero limttado por la capacidad de la memoria de trabajo. La racionalidad según Johnson~Latro
Byr1rne Gl993) v~ndría reflejada en el meraprir:icipio sem #r.itico de~ lrdez:_(( CJn inferefilci es váJi"'u:' sólo si sw con~l uslon no pued: s~r falsada por un ~~delo de las pr.emtsas». Srm ernb r:go, tarnlf>iém se na señ lado que el enfoque semant1co es un proced&1m1eiito ta~ forrnal como el sir.i cticCD ~lowe, 1993 ) y
que 1 teoJ:ía de tos _m~elos mentales se pu~de entender#co_mo un modelo mental lógico en el que se d cribe un proced1m1ento fo~m~I para, la busqueda se~ant1ca de contraejemplos (Oñksford y Chater,
1993). El ptiocedimrento semant1co (metodo de ta teorra de los m0delos) analiza el sigrn.iticado de los eradores lógicos y el sintáctico (método de la teoría de la demostracióR) utitiza \as reglas de inferer.lcia 0 defimitar este significado, pero ninguno de los dos procedimientos considera el conter;iido del ar-
p~
1
1
gumernto. Si ta racionalidad na de explicarse como competencia semántica será necesario recurrir al conocimiento que tiene el sujeto
ya
tos procesos para la recuperación de este conocimiento~ Algunas de las
perspectivas que ya hemos comentado consideran de alguna for1r1a este requisito. Los esquemas de razonamiemto pragmático plamtean que reglas y contenido se alm,a cenan conjuntament:e y están organi-
zados
y Kaheman para explicar los sesgos de recuperación y organización del conocimiento,
como esquemas, los heurísticos propuestos por Tversky
razonamiento probabilístico aluden a los proceso de
at11nqlie mo se comprometen con una representación explícita del mismo.
4.3. Competencia en a satisfacción de restricciones Los modelos conexionistas ofrecen una perspectiva alternativa para la comprensión de los procesos de inferencia. En estos modelos la representación del conocimiento se encuentra distribuida y ponderada diferencralmente en patrones de activación que forrr1an parte de un sistema dimámico con procesamjento
parafe[o. Esta perspectiva ofrece una explicación de los estados mentales de acuerdo con la idea de cómputo mental inherente a los modelos computacionales, pero sin apelar a la hipótesis de que el sistema sea un manipulador de símbolos. Según estos modelos, el sistema está constituido por redes de
activación, cada una de tas cuales comprende un conjunto amplio
de unidades de procesamrento, si-
milares a las neuronas, que, a su vez, se encL1entran unidas por conexiones con pesos diferenciados. El supuesto fundamental en el que se basan es el de la concepción del sistema nervioso como un s-istema constituido por componentes funcionales altamente organizados en el que no es necesario racionalizar la construcción son
y computación
de representaciones simbólicas. Teniendo en cuenta que las neuron,as
células vivas capaces de recibir y transmitir señales electroquímicas de forma muy especiaíizada,
entonces en lugar de buscar la estructura lógica que ha tener un sistema para poder e plicar una propiedad, se pretende parti,r de, las características físicas del propio sistema para e pi icar cómo _e desarrolla esa propiedad. En definitiva, este enf-0que propone axiomatizar el sistema físico, para luego inve-stigar analíticamente su comportamiento en contraposición a la axiomatización del comportamient-0 para
luego diseñar un sistema ffsico por las técnicas de La síntesis lógica (Rosenblatt, 1962). Desde esta perspectiva, el pensamiento se concibe como t1n comportamiento que emerged 1 patron de
reg~aridades
observadas en nuestra experiencia. Si bien es cierto que el comport mient-0 f'Ued
•
- -
70 •
PSICOLOGfA DEL PENSAMIENTO
descril)1r5e por regla , l s& $tCmJ en sí mismo no c.ontiC'n r g¡as cluc dirijJn su fur1cioridrnionto foque simbólicnto. St el func1onan11cnto
Bajo el cnfoqu~ conexionista se diluye la distinción ntr > ont nido y reglas. Como hemos co t.ado al rJrinci·pio, lcJs modelos norm ativos ofrecen un c.onjunto de reglas abstractas que se aplicam~n 10 dcpendicntemcnte del contenido de lo!» problemas. Sin mbargo, los resul~dos experimentalcsnt • 1 mostrado como los sujetos pueden mejorar su rendimiento c.uando los problemas se presentan co teria l conocido y también como este materi al conocido es en otras ocasiones fuente de sesgos. Al ~:a· !a dístinctón enlre rcgtas y c.ontcniclo estamos haciendo alusión a la relación entre conocimiento e 1.er n. ferencia. Sin embargo, en un modelo conexionista el conocimiento del sujeto (sistema de creenc.ias vendría representado por los patrones de activación en los que el conocimiento se encuentra distribuid~ y ponderado con distintos pesos y al razonar el sistema busca el emparejamiento que viole el menor número de restricciones. At entrar información en el sistema, se activa ría el conocimiento relevantt> para la red de representación conexionista y se generaría la mejor interpretación posible. Los inferencias vendrían explicadas por este proceso de recuperación y por la mejor ínterpretación posible que alcanza el sistema al ajustar su conocimiento con la información contenida en el argumento. La racionalidad n este caso sería inherente al proceso que busca siempre el ajuste óptimo entre a mbos patrones deactivación y las restricciones cognitivas se encontrarían determinadas por la base de conocimientos que se encuentre representada y activada.
ª"
·En esta línea, por ejemplo, Oaksford y Chater (1993) apunta n una 1nterrJretaci6n alternativa para la teoría de los modelos mentales basada en fos procesos de recuperación de memori a en el marco delos modelos conexionjstas. En este sentido, el proceso de búsqueda de contraejemplos de la teoría de los modelos mentales vendría explicado por la bondad de ajuste entre el patrón de activación generado p o r el argumento y el conocimiento representado en el sistema. Además, la propia generación de los modelos mentales de las premisas también dependerá de·I conocimiento del sujeto.
Por úftimo, vamos a comentar algunas propuestas que consíderan la coexistencia de los dossjstemas de razonamiento. La cons,ideracíón de la coexistencia de los procesos duales no es nueva en la psícologia cognitiva y su ámbito de estudio comprende varios procesos, tales como, el aprendizaje, la atención, el razonamiento, la toma de decisiones y la cognición social. En la Tabla 2.1Ose presentan algunas de estas propuestas y fas denominaciones que se han dado a ambos proces05 según los autores Yel campo estudiado,
T BlAZ.10 lgunas propuestas sobr los proe o d · n eJ imbito de aplicación,y sus utor EvaAS (1
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Ri zonamiento r (19%; 1 .,._zon mienk>
Prol cMIO lnip~l('itc, (rae ion, Jirl cJ 1)
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Aprendi zaje Implíc ito
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Proce amiento Automat1co
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Pro e~ amiento Controlado
En líneas generales, en estas propuestas e contra tan f os procesos que son rápidos, incon ciente automáticos frente a los procesos que son lentos, conscientes y controlados. Por ejemplo,
tano ich
(2004) distinguen entre un istema 1 caracterizado por un procesamiento rápido e implícito, y otro i I tema 2 , cuyo pr·o cesamiento es exp lícito con respuestas que pueden satisfacer los criterios normativo.. de la racionalidad. Según los autores, el si tema 1 e evolutivamente más antiguo y computacionafn1ente más rápido y potente que el sisterna 2, que e más moderno, lento y con mayore demanda d Jo.. r cursos de procesamiento. En la Tabla 2 .11 se presentan las características principales de ambo . i ten1,1~ de acuerdo con la denominación propuesta por Stanovich (2004).
7
PSICOLOCi(A DEL PEN AMIENTO
TABLA Z.11
ara..•,erfstlcas generales de los dos sistemas según Stanov1G • • l
- --
t-tolí tico
At1ton1ático
-.
Coste bajo Rápido
.
---- -
Asociativo
-
.. . 1 .-
1
Si tema 2 Serial
1 1
Para lelo
--
Sistema 1
Ana lítico
- -· 1
Tiene metas genéticas relativan1ente estables y atadas en corto.
_J
8()saclo en reglas Controlado Coste alto
-- J
-
.
'
)
Lento J
•
Descontextua 1izado
Cante tualizado
_J
J
Tiene metas con más correa q ue buscan maxim~zar la uti lidad y se encuentran en continua actuallzación debido a los cambios en el ambiente.
En relación con el razonamiento, por ej emplo, Sloman (1996) propone que hay un razonamiento reflectante que es un sistema conex ior1ista cuyo cómputo refl eja estructuras de semejanza y relaciones de contigüidad y un razonamiento deliberado que es un sistema de representación simbólica basado en reglas. El sistema conexionista permite que los procesos de razonamiento sean rápidos y económicos y no hace fa lta un proceso de análisis puesto que su resultado ya forma parte de la propia representación. La desventaj a de este tipo de razonamiento es que depende de la experi encia anteri or y del contexto. El sistema basado en reglas requiere procesos más lentos y costosos, aunque su aplicación es más general y no depende del contexto. Ambos sistemas de razonamiento servirían para funciones distintas. El sistema conexionista aprovecha los recursos de procesamiento al obtener sus inferencias aprovechando el conocimiento que se encuentra representado y que puede generalizarse a contextos semejantes. El sistema basado en reglas utilizaría sus recursos de procesamiento para aquell as situaciones novedosas y en las que sea necesari a la precisión de ras inferencias. Por otra parte, Evans y Over (1996; 1997; Evans, 2003), basándose en los resultados experime11tal~s sobre razonamiento y en los que se detectan sesgos sistemáti cos, pero también una cierta con1petencia lógica, pro.p onen distinguir entre dos nociones de racionalidad. La racionalidad o racionalidad pero1 nal, que comprendería aquel comportamiento que resulta eficaz y fi able para la obter1ción de meta }' la racionalidad2 o racionalidad impersonal, que describiría el comportamiento sustentado en una ra~ón que se encuentra fundamentada er1 una teoría normativa. Los autores tatTibién señala11 que e ta distinci.6n es una forma de describir el razonamiento, pero no Ltna propuesta IJSicológi a. La cli tinción p icológica
la l1acen e'1tre el tipo d<~ i t. m(J C~C:' pro sa~1ierlt : imptí lt~ y plí ~l . En . st . enticl , la propu s\" taaiibi n on\prencle le oe 1 l n 1a rJe el s t1p~ el~ r, ZOl1an11 -nto. El s1st ma el pro esan1iento implí ito ,i ar(1 ct~rizc r orno un i ten1a on ton isla en 1 c1ue r pr entu 1 onocin'll nto tá ito pt1el• . I . t • , I' . y 'lur rtepend rJe la 1 erle11 ~ . , 1stema e proces~ 1111 ento xp '. 1t n u ntra limit clo por la ' '1, pacid,1cl df' ~11 em~~ia el ti c baJ , por r un pr a1T11 nto se uen 1al y co to o y por dep nder también rlel jsten1a llnpl1 ito. ~ be
ñalar qu ya Evan n ·1984 propone una di tin ió11 entre proceso5 heurísti os y analíticos. Con e ta distii1ción intentaba d limitar dos tipos de fun iones en 1razonami nto: (1) los procesos heli~
rfst'icos teiiciríar1 como función 1, elección ele la jnformación relevante y (2) los procesos analíticos operaría'' obre la informac.i?n que l1a sido s .l ecci~nada. Esta clistinció11 pu: de considerarse como un intento de preservar la noc1on de ompetenc1a lógica en los procesos anal1ticos. De acuerdo con su nueva formulación, et componente heurísti co se caracteriza por el procesamiento implícito y el componente analítico por el explícito. La racionalidad2 sigue garantizando que los sujetos tengan competetlcia tanto deductiva como inductiva, pero ·limitada. La polémica entonces se centra en determinar si esta con1petencia se ajusta a un modelo de reglas de inferencia, que podría coexistir con restricciones de tipo pragmático (Braine y O 'Brien, 1991; Cheng y Hol)1oak, 1985; Rips, 1994), o con la teoría de los modelos mentales ,Oohnso'n-Laird, 1983; Johnsorl-Laird y Byrne, 1991 ). Reconociendo que no resulta fácil discernir entre ambos enfoques, puesto que ambos parten de supuestos demasiado imprecisos corno para permitir una contrastación experimental que claramente apoye o refute los aspectos teóricos esenciales que defienden, Evans se inclina por la teoría de los modelos mentales. Sostiene Evans que esta teoría puede constituir una teoría del razonamiento en general, tanto deductivo como inductivo, y que el metaprincipio semántico de validez ti ene mayor realidad psicológica. 1
Ahora bie,n, cabe señalar que estas dos propuestas de compromiso no son una panacea, sino qLte conllevan varios problemas. A continuación señalaremos algunas de las críticas de las que ha sido objeto y algunos de los problemas que plantea en su formulación la propuesta de Evans. Considérese que la niayoría de estas críticas y los problemas que vienen seña lados se aplicarían igualmente a la propuesta de Sloman, que comparte con Evans un sistema de procesamiento conexionista y otro sistema analftico, pero basado en reglas. Por una parte, se sostiene que l·a teoría de los modelos mentales no está exenta de problemas como para que ctaramente se pueda optar por el la y que tanto esta teoría como la basada en reglas podrían ser vatiosas para explicar el razonamiento de distintos sujetos o del mismo sujeto en distintas situaciones (George~ 1997). Por otro lado, también se critica la distinción entre los dos tipos de racionalidades considerando que la racionalidad 2 no aporta, ni ha aportado buenos modelos de razonamiento (Gigerenzer, 1996). Esta úrltima postura se encuentra más cercana al concepto de raciona lidad1 Y propone seguir inve-stigando los procesos de razonamiento en su interacción con el mL1ndo real, puesto que los resultados experimentales subrayan que el razonamiento no ocurre aisladamente, sino qL1e clepende del contenido, 1 ; co~texto Y las metas del sujeto. También se defiende que no hay dos tipos de r<1cion~lidad, · i~~ un 010 sistema de razonamiento que puede aj Listarse al modelo nor111ativo si l as ir un tan i.._ s pr gn1att son adecuadas (Noveck, 1997; Sperber, Cara y Girotto, 1995).
Fin'alnil nt
un pro l1I ma g.enerJI
ne 1mportar1c1a es la fa lta de csrecificación de ambos sistemas· .
íl) Como ~ s-e ha . eñalado ont riormente, siguP existiendo polémica con respecto al rnoct mnti\10
del ~ rsten1a e
plícito (racional1dad1 J.
· elo nor,
_) Tampoco h~ ' un e pec1ficac 1on del procesamiento implícito, ni un criterio para estabJ grado de eficacia que se espera del st. tema in1plícito (rac1or"laf ;dad 1; por ejemplo si el :cer el . ' SIStem rao alcance l:i metasJ ¿_e podr1a decir qL1e es 1rrac1onal?). a (3) la limitClcion entre
an1bos sistema es difusa : puede haber m etas que el sistema explícito . sep~
ponga alt:anz ar, puede haber inferencias contarme a un modelo normativo que sean implícitas. (4 1 N o ,e concreta la interélcc1ón entre ambos sistemas, ni se determinan fas circunstancras qtJ
ponen en marcha un sistema trente a otro. (5) Considerando Jo dicho anteriorment€, seguimos con una concepción c rrcu lar del
e
razonamrento:
si los -sujetos resuelven correctamente la tarea de acuerdo con el modelo normativo elegido, entonces es razo na'm iento explícito o es razo,n amiento implícrto si consideremos qL1e el sujeto tiene experiencia con el problema como para que se haya automatizado lo que en su día fue razonamiento expf ícito. Si se equivoca, pero hay metas personales que pueden dar cuenta de sus resp>uestas, entonces es razonamiento implícrto o tal vez, es razonamiento explícito pero con problemas en 1a memoria de trabajo. En definitiva, seguimos con ros mismos problemas encontrados por Henle al proponer una teoría de razonam;ento en la que se integran los procesos de inferencia y los de rnterpretación y para la que hace falta una especificación más concreta de los dos procesos y sobre todo de la interacción entre ambos. Ahora bien, cabe señalar que la tesis de la coexistencia de ambos procesos reconoce e integra la naturaleza convi ncente y eJ atractivo inturtivo C!Je los principio5 de la racionalidad a la vez que admite su violación sistemática (Osherson, 1990). 1
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1
RESUMEN ítulo liemos v;sto que la división cf 1 razona111icnto on clectuct;vo e inclu tivo e'> tina Cap En C'st e . ·r: .611 clásic 3 que o\Jedcce a lo!> moclelos nor111attvos con los que se compara el renciimiento clas111cn 1 ', . . 'etos cLiando rcsuelv n una tarea de razonamtento. Le d1feren.c1a ntre amlJos tipos de radc 1os suJ . . . •
·cnto se encue11tra en e' tipo d 011ctus1ones que se pL1eclen derivar de las premisas. l::n el Z0ílt1íl11 · . . , . ., niiento d ductivo la conc lL1 siones no IJLt den tr más alla de la &nformac1on conten•da en r<1zona 1 1 d . ( . 1, . 1 rcniisas y de acuerdo con as reg as 1n erenc1a og1ca poc emos saber si el procedimien to l p L., . - l paru razoi,ar es válido o no. Ta~ J1en conv1enc sena ~ r .que, aunq~e a veces se ?iga que la conc lLtión es verdadera o falsa, en realidad las reglas de la log•ca no cva lL1an el contenido de las premisas, ·no lil< va,idez del argumento. En otras palabras, las reglas de la lógica decluctiva prescinden del Sl contenido 1)ara centrarse tan solo en la sintaxis del argumento.
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En el razonamiento inductivo, por el contrario, la conclusión va más al'á de la información pre-
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entada en las premisas, y, por tanto, las conclusiones será n probables o improbabl es. Por ejemplo, c::uando decin1os «los gorriones vuelan, las palomas vuelan, las águilas vue,an, etc» y llegamos a la conclusión de que << \os pájaros vuelan » tiernos extraído L1na generalización a partir de un número x de observaciones sobre el conjunto posible de pájaros. Sin embargo, teniendo en cuenta que no podemos gara11tizar una observación exhaustiva del universo de acontecimientos sobre el que estamos razonando, en este caso 'ºs pájaros, tampoco podemos hablar de validez, sino de probabi'idad. Las conclusiones serán más o menos probables en función del número de casos en los que basamos la genera lización y de 'ª variabilidad de los casos comprendidos en el conjunto. El modelo normativo que más se ha utilizado para estudiar e\ razonamiento inductivo es el Teorema de Bayes. En el marco de la psicología cognitiva, los mode\os de procesamiento de la información suelen distinguir el conocimiento declarativo y el conocimiento procedimental . El conocimiento declarativo sería el conj unto de conceptos, datos y re,aciones, mientras que el conocimiento procedimental \1aría referencia al modo en e\ que se realiza el procesamiento. El primero explicaría qué es lo qL1e se procesa y el segundo cómo se procesa. En este sentido, el razonamiento de acuercto con. los modelos normat1vos lógicos sería una forma de conocimiento procedimental. Los resultaclos experimentales sobre el razona111iento, tanto deductivo como inductivo, muestran que las respuestas de los sujetos no se ajustan a las prescripciones marcadas por los modelos norativos. Cuando estas desviaciones o errores de razonamiento son sistemáticos se denomir,an sesos. Estos sesgos se han clasificado según influencia de los factores que los provocan. Los factores externos hacen referencia al impacto que tiene la información irre,evante sobre el sistema de pro• esamiento. Por factores internos se entienden las f)ropias limitaciones estructurales del sistema como la capacidad limitada de la memoria de trabajo} la tendencia hacia la confirmaci6n ' la in'uencia del conocimiento o sistema de creencias. N¿ obstante, es importa11te recordar que e ta
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76 • PSICOLOGIA DEL PENSAMIENTO
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...... -clasificación es una manera sencitla de tratar el tema porque que en reaf idad no es fácil ident·r· -.
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estos factores c on10 internos o externos. Desde el en foque cogn1t1vo, en ten emos que somos ., . . ana. logos a un sistema de procesamiento de la in formac1on, pero en continua interacción can el torno. En este sentido, aquel lo que puede identificarse como externo, por ejemplo, el impacto en. puede ejiercer una declaración dramática irrelevante en el juicio de los sujetos., es en realidad fqute ru o . de la interacción, ya que lo externo influ!rá en Ja. medida .: n que J o 1nter~o se encuentre especial. mente preparado o dispuesto para dicha 1nfluenc 1a. Tamb•en los factores internos, como el siste de creencias, influirán sobre la tarea de razonamiento en la medida en que ésta se ajuste a lo internamente está representado. I
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A lo largo del capí,t u'o hemos visto varios sesgos de razonamiento, que se tratarán con mayor detenim¡ento en los siguientes capítulos sobre razonamiento de~uctivo e inductivo. Estos sesgos ponen de manifiesto una noción genera l del sistema de procesamiento humano: somos un sistema con unos recursos de procesamiento limitados. En la medida en la que el sistema no tiene capacidad, ni suficientes recursos, como para poder procesar toda la información a la que se encuentra sometido se ve obtigado a seleccionar. En general, el s;stema hace una buena selección de la informació,n,. pero también cabe Ja posibilidad de error y es aquí dónde se sitúan la mayor parte de los .sesgos. Esta falta de adecuación del razona.m iento humano a los cánones inmaculados de los modelos normativos ha cuestionado la racionalidad d el comporta miento humano. Con respecto a la racionalidad humana hay varias posturas y no exjste acuerdo teórico para explicar el razonamiento. Las perspectivas teóricas se pueden c lasifica r en c uatro tipos de modelos: 1) 'l os modelos sintácticos basados en un conjunto general de reglas, que se pueden ajustar a algún .m odelo lógico y/o complementar con factores pragmáticos, 2 ) los modelos semánticos que des-cartan las reglas de inferencia y se basan en fa man ipulación de m odelos mentales, 3) los modelos conexionistas basados en representac•ón del conocimiento y en el ajuste óptimo y 4) fos modelos híbridos que conjugan una representación conexionista del conocimiento y el cómputo simbólico basado en reglas o en modelos mentales.
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Para resumir podemos deci r que entender la racionalidad desvi nculada de la realidad no parece caracterizar adecuadamente al razonamiento humano. Los princi pios de la lógica no garantizan por sí solos la racionalidad, dado que el contenido y el sistema de creencias de los sujetos influyen sobre el rendimiento. En este sentido, la racionalidad se describiría corno una competencia cognitiva restringida para entender los significados de los enunciados y de los operadores lógicos Y la po·lémica se sitúa en determinar c uál es el procedimiento para operar sobre dicha interpretac1on: un procedimiento para ta aplicación de reglas, entendiendo reglas en sentido amplio, un procedimiento para la manipulación de modelos mentales, un procedimiento para el mejor ajuste entre dos patrones de representación conexionist-a o, tal vez, un poco de todo. • i
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deducl IOíl
fa lores interna
JndLJ( { ión
s &gc1s cJe razonamiento
modelos norn1a1ivos
-----racionalidad _,,,,._.__
____ ____ --_.._
competencia cqgoitiva restringida
modelos sintácticos
rnodelos semánticos
modelos híbridos
modelos conexionistas
