Psicologia del Pensamiento

Psicología del razonamiento
OIJE1WOS
l.IMTROOUCCIÓN
2.l6cilCA Y RAZONAMIENTO
::1 El raronami�todeduttlvo
ZZ.EIIilZONmientolnduc:tiYO
¡. ERROfU'S 'f SES�S EN El RAZONAMIENTO
3l.Factoresexternos
:JZFilctOI'esinternos
4. rotKIEPTO DE RACIONAliDAD
Harbo )os• Gondle:r Lilbnll
PALABRAS CLAVE
DEL CAPrTULO
Modelonormatlvolóqlco
vatldeldeductllra
fueualnductllra
Re-gla!> de Inferencia
Hin
Tablasdeverclad
4.l.Com�t@flti asint.ietl carestringlda
Métodos de
4.Z.Competenc i asemtmtlcarestrlngld a
SeS\lOSdtrilZOI\amieoto
4.3.Competencl aenl asatisfacc i6nderl'strk:ciof'1u
Sesgos:Factoresextemos
Sesgos; FKtores Internos
Racionalidad
HOOelosslnt.ktlros
Modelasse�ntltos
Modetosconexlontstas
Modelosh!brióos
•
•
•
•
•
•
OBJETIVOS
Adquirir la� nociones Msic<'IS de la lógica dedl.IC!iva e inductivJ en las que se .1poyan los
�
normativos del r;�zonamiento.
Comprender las reBlas
y los procedimientos emple.1dos en los
modelos normativos.
Conocer el diseño de las tarcJs de rJzonamiento que hJn se,...i. do de milrCO pa1a su eSiudio e-.
perimental.
tdemificar las tendenc1as sistem.iticJs a desviarse de los criterios est.lblecldos por los modelos
Gasificar los sesgos en función del carácter interno o e• terno de los factOfeS que inducen a errOf.
normativos.
Analiz,u y refle•ionar sobre el coocep!o de racionalidad desde las distintas peo-speclivas teóf1cas .
LÓGICA Y RAZONAMIENTO
• El estudio de la deducción se lCI'ltta en cl análisis de los r>�inciptos del rnoo.miernoquepetrrnt�'n
alc.anz.ar un razonam1ento formalmMte válido •f\dependiente del conten•do.
• un argumeniD deductivo es
vál1do sólo si es impos•ble qut w cooclus•ón 'iea f¡¡Ju wando w�
premisa� !óOf1 verdade-ras (concepto de vatideT).
• � invesugaciones (>Sicológicas sobre el raronamiento se han caracterizado por utilizar tareas que
e>¡ernplifian argumentOS con una estructura y P'IOCipios 16g.icos �illos.
•
u inducción se basa
en la regularidad de los fenómenos observados
nl/e'Va mf0flll3ci6n en función de la información conocida.
•
y permite descubrir y predecir
Un argumento inductivo es fuerte sólo si es improbable que su conclusión sea faJ� cuando su'
prem1saS �n verdaderas lconcepto de probabilidad).
• U lógtea inductiva está interesada en el estudio de las pweb4<> para medir la probabilidad mductiva
de los argumentos y en la identificación de las reglas para oonstl\lir argumentos •ndua.tvos fuertes.
ERRORES Y SESGOS EN EL RAZONAMIENTO
•
•
•
los errores !oOn desviaciones del criterio normativo
que inducen �istemátlcamente a errores.
y
los se5gos de razonamiento son tendenciH
Los factores externos al sistema de procesamienlo que inducen a errores �s\eflÚtieos son la infot­
mación prominente y la propia estructura sintáctica del problema_
el sistema de
Los factores internos que inducen a errores sisteflláticos son los recursos limitados de procesa­
miento, la disponibilidad del conocimiento, la relevancia,
hacia la confirmación, el contenido y el contexto.
ELCONCEPTO DE RAOONAUOAD
creencias, la tendeoaa
• El principio de la racionalidad restringida inlenta acomodar de!.de drieentes ��� la 1"1cionalidad y las desviaciones •ilógicas• obs.ervadas en el comportamiento d.! los W�• la per!iopeetiva de la compel.encia sintáctica restringida asume un componenle dt> reWíK �6ctkas
libre¡¡ de conterndo y un componenle de interpretación que estab� la e��
loi enunciados del lenguaje y el conjunto de reghK sintkticas.
•
En los esquerTYs de ro�.ton.Jmic:nto pr.1gm.itico lo�s reglas y el contenido loe ollrnacenan
mente y est.Sn organiudos como csquem.1�.
COnju�.
• lil perspeoct;.,., de 1.1 competenc:io� senúntia restringido� ,.sume unil represeruación sem�ntiu
�
•
las premis.u y un procedimiento de comprobación sem.Snt1ca del o�rgumento.
•
•
En los modelos mentJies de Johnron·lolird se o�no�liu el significo�do de los operadores lógicos.
dt
los modelos conexionist.u. lo� ro�dono�lidJd se entiende como el ajuste óptimo entre los p.Jtrones
lo� perspectil.'a de la compe!cncia en la satisfacción de rcstncciones asume el marco general
los modelos hibridos o�sumen la cCJe�Cistenci<� de los dos sistemas de ruon<�miento: Slom,¡¡n !19%)
propcllle un r.lllonilmiento rellect:o�nte y un r.azon.1miento deliber.ado Y Evo�ns Y Over (199&; 19971.
rKioNiidildl o r.acionalidad impe�.1L
deoiicti.,ación.
uno� r.aci�Hd.1d1 o ro��ciono�lido�d petSOOIII y un,¡¡
a
INTRODUCCIÓN
nuestro conocimiento. Sin l.1 posibilidad de hacCf inferenci.1s, nos veríamos obligados a depender de
El ra.�:onamiento es uno de los procesos cognitivos básicos por medio del cual utililamos y apliumos
ejemplo, si en una conversación c01 idio�na un compañero de tr<�bajo nos comeflta que su hijo de ocho
años es m.is alto que w sobrioo de nueve, pero mis bajo que su hij.1 de siete ai\os, podemos hacCf sin
un conocimiento especifico y puntuill para cada una de las situaciones .1 l;u que nos enfrentamos. Por
esfuerzo las siguientes inferencias: (1) w hi¡o y w hija son m�s altos que su sobrioo, (2) su hija de siete
años es 1.1
m.is alb de los tres,()) su sobfino de nueve ai'ios es el m.ís b.Jjo de los tres, {4) w drino es
{6) su sobrino es muy bajito, {71 sus hijos 50t1
muy altos. etc. Todas estas inferencias r.e pueden hacer sin conocer puntualmer�te a los h ijos y al sobrino
el mayor en edad, (S) sus hijos y su sobrino son primos,
de nuestro compai'lero y sin necesidad de que éste las f01mule e�Cplícitamente. En líneas generales, po­
demos decir que el razonamiento permite •pasar de una infOOTiación a otra•, dado que a p.1rtir delco­
nocimiento sobre 1.100 o m.1is enunciados que se encuentren relacionados podemos derivar otro enun·
ciado o alcanzar una conclusión.
les. En algunas se ha derivado la conclusión cefiid.1 a la
información de ros enunciados, por ejemplo.
Ahora bien, como se habr� podido observar en el ejemplo .1nterior, no todas las inferenci<�s son ig�­
por e}emplo,
cuando se infiere que HU sobrino es muy bajito•. Como�
en la inferencia •su hij� de siete años es 1.1 más alta de los tres• y, en otras, se ha ido más �u; de lo v:·
prewdo en los enunci.Jdos,
el ruonamiento humano Kodieron a la 16(!ica en bús·
qued41 de un crilerio JWir.ll evaluar el cu� de estas inferencias e incluso con el afán de identifoear las
remos mas adelante, las investigaciones Klbre
propiu leyes del r.u:on.1miento humano.
ele validez del análisis lógico. Asf, es N·
En general, las investigaciOnes psicol6(!kas sobre el proceso de razonamiento han di§Cilado sus tareas
e!Cperimentales de Kuerdocon r., formalinción y el concepto
-- c�lusiones qut> tienen que ser
�
bitual ('OCOfl
evaluadas por
_
_
loS sujetos con respecto il su con�uenct.:J lógtca: los enunctados a parttr de ¡05 cuales ralonamos reciben
trar qll(' estas tareas compr nden premis.ts y
s y el enun�tado que se deflva de_� anteriores se denomina
conclusión. El conjunto
el nombrl' de �is.1
formado por prf'mt� s y cond�st6n es el �rgumento. StgUiendo con el ejemplo anterior, enconlramos que
s
mts
de
l_�
�as p�en11s.JS •Su ht¡o de ocho �ños es más alto que su sobrino de nueve, pero más
partiendo
b.ljo qllt' su h•J·l de st� te anos• pode� alcanzar �tstintas concl�siones. lil primera conclusión •SU hija
lta de los tres• ilustra una tnferencia de ltpo deductivo, mientras
de sietE" anos es la mas �
que la segurlda
.
bajtiO•
es un e¡emplo de una inferencia inductiva. Dando por supuesto
•W sobrino es mu�
que el consea
ver�dero, en el caso de la ck>ducción hablamos de un argumento válido
premtsaS
las
de
tenido
o ¡0•
\'jlido y en el caso de la inducción, de un argumento más o menos prob.lble. En un argumento deductivo
las conclusiones se siguen �l'Silriamente de las premisas mientras que en uno inductivo las premisas
sugieren o apoyan la conclus1ón. A cootinuac�ón vamos a e)(porlef brevemente cómo las leyes de la lógica
ofrecieron a la psicología un modelo normatiVO con el que evaluar el razonamiento humano.
11 LÓGICA 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 co­
mentado 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
razooamiento deductivo se ha descrito como un procesamiento dirigido •hacia abajo• en el sentido de
que a partir de lo general se llega a lo particular y el razonamiento inductivo como un procesamiento
•hacia arriba• en el que se llega a lo general a partir de lo particular. Esta metáfora direccional en la
que el razonamiento asciende o desciende por una especie de •escalera teórica• ha sido empleada por
Platón, Aristóteles y en múltiples tratados de lógica (liJes, 1987).
Sin embargo, Skyrms
( 1986)
señala que uno de Jos 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 específico a lo general para el caso de la inducción. la diferencia­
ción 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 los conceptos de va­
lidez y de probabilidad. De esta forma se sostiene que un argumento deductivo es válido sólo si es im­
posible que su conclusión sea falsa mientras que sus premisas son verdaderas y que un argumento in­
ductivo es fuerte sólo si es improbable que su conclusión sea falsa cuando sus premisas son verdaderas.
El conjunto de inferencias , tanto deductivas como inductivas, puede definirse como la transición en­
tre uno o más enunciados en la que las premisas aportan la información para poder ,1kanzar una con-
1
··----
�
�luslfm. Sin l"mh.lr�o. las coo¡ lullooc..'i deductlv.n �on tólutológ cas lk>hldo a t¡lle IÓio compre�, l¡
mformadón que vlr•rw eJtfll('�,ld,l en l.u prerni.\�S y ��� conch.J$10f1CI lodudlvas son prohahillstka1
�a
r¡uc van m,h ,riJ.I dt• 1 lkh. 1 lnhHm.lr Ión. t•or t.mto, en t•l rJ1.0n,mll('nto d.:>tlucrlvo la verdad de t,1, prt.
dt.•l.n 1 un1 lus�llli'S, mlt>ntrJ� ljtil' en t'l rJlonJmil'nk) inductrvu (;�, cnnclu.,
m.is u llk'ntl) Jlf<�l.Lhlt·� rk11<·ndk•rnlu del gr.tdu en 1¡ue �· f'r'I(U('ntrL11 apoy.Jd,u por l,w l»t·
ml,,u RM.lrrlrl.,\1,¡ I'L'ul,¡d
��o� snn
mls,h.
Z.l. El razonamiento deductivo
p.1ra 1.11 lnv('Srlg.l<.ionet. ¡)'liLológltJl, 11a!l'll" J introdt.ldr someramente algunas nocio� lógic.u que
Anh:�1 de prcsent.lr l.h rc¡¡l01� riel r,J2on.lmlcntu rk.•duCirVQ que han servido de punto de reft'fent;]¡
nos pe.'Imitan situo1mos en la tt'fl'látka, COolsirlef.lndo q1rl.' al hablar de lol lógica lo hacemos en un sentido
muy b.\sko. En ltm�as gern.'rJies, empez<Jillllli por sefialnr que el estudio de la deducción se cwtr.:� t'tl
el an.ilisit de los priociplos del r;uonamil.'llto que wn indepeodlentes del contenido sobre el q� ser�­
Desde �us inicios en la filoso lla wieg.1, la ló¡;ica pcrsegufa l a ldenrlficación de unas leyes de razo.
zon.:� y qU(' ¡X'rmiten .-.lunHr un ra2onan1lemo forlll.:llmente v.ilido.
OC$de Aristóteles y
namiento qut> fuer.1n universale-s y por ello se centró en el Jn.ilisls de la forma o estructura de los argu­
mentos.
durante los dos mil a005 siguientes, la deducción era el estudio de l,n co­
nedone!i entre propcKiciones. l.as proposicl� son enuociad<K en los que se afirma o se nltga algo y
en los que se establece una rebelón entre sujeto y predicado, por ejemplo, Todos los 11 son B. El an�lis\s
de la deducción se: centraba en el establecimiento de las conexiones encadenadas de un silosismo o
grupo de silogismos por medio de la cópula •es•. El silogismo es un argumento en el que la conclusiÓn
S, Todos los 8 con C,
ti
establece una nueva conexión entre las proposiciones a través de un término medio que las reiKiona.
Por ejemplo, en el argumento • Todos los A son
término medio
8 h a pet"mitido una nueva conexión entre A y C.
Las proposiciones se convirtieron en la unidad b.Ssica
ele análisis y
luego Todos los A son C•.
Frege, a finales del siglo died·
marco d e an.11isls más potenre y fleKible que la silogística aristotélica. Es a principios clel siglo veint�.
nueve, considera que las proposiciones pueden tratarse como funciones matem.iricas, desarrollando un
cuando Whitehead y Rus§ell (1910-191 ]) desarroll<tn IOJmalmente el c.ilculo de predicados y amplfan
1� cópul<t •es•. Esta riUE'V<l lógin
y anali2a las relaciones y luncioof.'S
el análisis de las proposiciones a 01ras formas relacionales distintas de
matemática emplea símbolos por analogía con las matemáticas
entre las proposiciones. De este modo se logra el cálculo con una noliiCIÓtl simbólica, hddeodo po�ible
operar fOJmalmente sin un<� contaminKión de IO!o contenidos. lil deducciÓn se entiende como ti
e� mediante el cual unos enunciados !ie derivan de orros de un modo puramente formal y es•�
del"•·
pro­
l.ai ln�estigaclonK ¡Micológius sobre el r<�zooamiento deductivo han utilizado tareas qut' ejernPii·
vaci6n se realiza por la olplicJclón de las reglas de deducción.
IM proposiciones se rep¡-esent,ln
fican ¡ugumentos con una esuuctura y prlocipios lógicO!. sencillos. De acuerdo con la oot<tclón simbó­
lica,
por letras, generalmente p, q, r, s, y los operadores. tambié-11 co-
de enl.1ce. se r�rcsent.ln J>Of uoos s�los que dctermin�n l.:a
forma de una
como ttrm1nos
.
noc•doS
representación s1mból•c.:a de l,u proposoc•�nes son v.11iables y �� represent
acoón
ición lógic.:a. L.:a
y se corresponden
los t érmmos •y•, •O•, ,110,,
const.1ntcs
son
•si ....entonces. y
opero�dores
_
presenta
la notac1ón Simbólica del cJiculo proposiciona
En la T.1bl.:a 2.1. se
l siguiendo la
.si y sólo 51,.
de Suppes y Hill (19681.
simbolilildón
e�
�
Los térmif"IOS de enlace u operadores lógicos conectAn dos proposiciones. excepto el térmioo •no•
que KtÜi! sobre un;�. r.·.mdo se tiene que representar I.J agrupación de proposiciones con más de un
I.J negación, seguido
por último el condicional que es el
opetadollóg:ico se utilizan los p.1réntesis 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
de la conjunción y la disyunción que tienen la misma potencia y
más fuene. Ve<tmos a continuación un ejemplo.
(1) •Si estoy enferma entonces estoy en la cama y veo la televisión•.
12) •Si estoy eol'erma emonces estoy en la cama y a li! vez veo la televisión•.
En el primer ejemplo podemos obseJVar que el condicional actúa como término de enlace ffilre la
pr
�ición •estoy enferma• (el antecedente) y •estoy en la cama y veo la televisi6rh (el consecUCiltel.
Ademas, el consecuente d e este condicional se encuentra constituido por un.l conjunción. Su repre­
1�
nt.lción simbólica sería p --+ (q" r), aunque en este caso no haet•n falta los paréntesis porque el con­
�
dlc•. altiene
pro­
prioridad sobre los Otros operadores. El segundo ejemplo es una conjunción entre
�
P'OSlCtón •Si estoy
enfem1a entonces estoy en la cama• y oa la vez veo la telt'visión•. l.l pr.n1era
proposici n de
esta conjunción, a su vez. est á constituida por dos proposiciones: • estoy eníem"kt• Y
ó
•elloy en la cama.
con el condicional como término de enlace. la represent.Jci6n simbólicd de este
o40 • "SfCOLOGf.-DEL Pf:NS.-,HIENTO
junl'lt'\r¡ rlominJ "" ('�1,1 �WIIIIóJ<"Io'Hl.
"hUndo t'jcmplo st'ffJ !p -o ql "' 1, [ll e11e c:�w los p.Jrtnrcslt wn llCCC'S.lfiOS par� lndlcJr q� 1� flll.
C
A�.lll.lrl�<os rk• V<'f to'Hn n 1ol<'nl<�< rrrm��¡1Jt f<KOialn>t'nl(' las 1"'110�l<ion� Y ahur,¡ �amo:n a
Plt·
K'fll.n 1,,, rq;l.ls ck.- lnf<'f<'ll('i,¡ t¡ll<' �.Jn ,, ¡lt'rmil!r jl-IS.II ¡!(• Uo.J po-opmidón .J ntro�. l.u ¡unposic�
f U<nMII�.Jd.l� ,,_.., iiN•n d nomhrt• 1k,- fr'Hm�<I.J• lt'l¡lk.1s y kl,,, M' n>rrc-s¡Nm<k>lllnn la� pr('misas de un a .
r
¡.;umeruu.l�s ·�I!IJs tk•lnkrt'llli.J po
..f
• n
t it�n d.1r elpa.w lti¡.:il'o <JUC condULC de las premis¡¡s a l¡¡ �onclu.
sió11. Cua.W se di (' qiJ(' un ar¡.;urllt'fliO rs vJiklo se e t i nde qu e la conclusión es una COfl!-CC
e
ne
�ia
lógk11 de l.•s pfl.'llli'-1� tn
• el Q!K' c.Jd.lf"'W se d«<lf(t' IKif llll.'dio ck- un:� regla de lnft'fencia. fn la l�bb
2.2.scwcsent,¡oal¡;un.•src¡;I.Jsdcinf('rer"lat'fllasr¡U<'I.JS¡>femlsassercpres('ll\anenlaslfne,Jsante­
ri ort's � la raya y
desputs de tm l,¡, onduslón qut' n•sull.1
rle aplicar l,¡ regla
z.z
r----- Reglnde lnferencla(Suppes yHI/1.1968)
(Suppes y Hill, 1968)
r.-.l..
..::: 4 � adki6n
__
1
,,,
(lA)
�
1
1
...:lJII
t
Lt y del
filo&ilmo hlpot�tko LSH)
f
(1)
regla
de simpliflcacl6n:
si las premisas son ciertas, emonces se puede concluir p y se puede
concluir q.
(2) ley de adjunción: si ambas p remisas
es
son ciertas se pueden juntar en la condusióo y el orden
indiferente.
0) doble negación: permite pasar de una premisa única a la conclusión con la doble negación.
Por ejemplo,
Manuel sabe esquiar
luego, no ocurre
que Manuel
no sabe esquiar
No ocurre que Manuel no sabe esquiar
lueso, Manuel
sabe esquiar
...,....,
...,,p
P
(4) ley(le adición: conviene aclarar que el sisnlficado de la disyunción en lósica
a
el S@filido de que f)Or lo fTifill05 un miembrO de la dl&yunción M
Ílldu)·enle en
cifNIO Y pueden Sf!l'lO �.
�
-��;:-;:: �u:: :,:;���-;.:te�. enlona"S la d.syunción de� PJCrn� y otQ
-------------------
cualqtu� tambtén lo es
:ft>l
�c-1-e conmuc.arNas. ('l ortlen dE' la!= prem�Q5en una
con¡unctón
) en un.a diSyunción no alle'll
S: de
. m4l antecedente
no m
y lil
la proposlcton p
r m•sas un�das por el cond•c•on¡J
propostción q cons«oente Esta regla dtee que si h¡,y dos
1o0erifte41 l'l antec�nle. entonces se pltede condt•ir d consecuente.
�ustgrufic.ado.
modll5 ponendo ponen$: en el condicional
;;("
pe
dos premisas un•ciJIS J"'f condicional Y se
puede conclu�r con !.1 negación del anrecedcnte.
81 mocl� rolkndo ponens: 5, hily dos pr m• untdM ¡x>r la dtsyunc•on '1 se n•
v
modll5 IOikndo tolh>ni �· h¡ry
cueme. entonCeS se
el
e YS
..
nieg el COf\Je·
ega una de elliiS,
1 11!'� df!l silogtsmo h•�IIC'O: si ha� do!. premisas condicoonales y el ant�cedente de la segunda
comcide con el consecuente deo lil pumera, entonces se puede conclulf con orra propos1ctón
entonces se puede conclu11 la on� premiSa
condtcional cuyo antecedente co•nc•de con el antocedeme de la primera y el consecuenle
con el consecuente de la segunda.
l�l W.• del silogtsmo dtsyuntivo: s1 ha) un premisa disyunu>n y dos premtsas condicion4lles cuyos
/illn!eeedentes coincidan con los mtembrm de la disyurn:ión, entonces se puede conclutr con
una disyurn:tón cuyos mtembr05o son los dos con!ioOCUentes de lils premisas condicionilles.
n 1)�)
de W propos>CJOtt� bteond•cionalt!S: esta ley ilustr.a cómo� pueden
rr dos pro¡»
.sicoones condicionale. de una propostc•ón b•condicional. S• hay un01 premisa bicon.dJCional.
deduc
entonces se puede conclu" que el anleeedente impltea el consecuente y que el �
•mph<a el anleeeden� o la conrunción de amb<Y.. condtcionales. Tambtén se
puede condutr
con un bicondicional il piln" de una premis� en la que el antecedente
implicil el conM'Cuente
y otra premtsa en la que el consecuente 1mplica el anlecedente.
(l21 r�ll de prem•sas:
perm1te introduCir una prem1sa en cualquter punto
de (a deducción.
A continuación ilustrar� con dos
e¡emplos sencillos el procMimiento de una
deducción romtJI.
El obret•IIO del proced•m•ento 1!!1 1r acercándose paso
il paso hacia una corn:lusiól'l v.ilida.
�--------------
EJEMPL()I
": �:::p�;;::s��� ;j:g:,:n�;::e:::: �s z�i�a�d� ;-�e: :::��:-e::'
-
A�B
premisa •Si llevas las Z.l¡>.Jtill.l$ ele deporte. entonces te fl'O'l't'S.el chándal• se simboliZa
\:omoB -.e
la segunda
.
te pones el cMndalo se S1mbohz.1como A -+ C
\a conclusión •Si s..1les .J 1ug.1r
:
L!deducciÓilSE'IfJ l.1siguiente
.
.
ti)A-48
())A-+C
(1\B-+C
1,2
1 }os dos primeros pdsos son las prC!mis.Js dd argumento)' el tercer paso es la conclusión que !K' ha
t Obtenido por la regla de inierencia del silogismo hipotético.
SH
EJEMPL02
'..il
Si eres socio de un club de fútbol no tienes que comprar las entradas para los panidos. Manuel
al p;�rtido del domingo y es socio del club de fútbol. En consecuend.l, no tiene que comprar
la entrada
La p!imera premisa •Si eres socio de un club de fUtbol, entonces no tienes que comprar las entra­
das par¡¡ los partidos• se simboliza como W-+-.()
la segunda premisa •Manuel va al partido del domingo
liza comoGAW
y es socio del club de fútbol• se simbo­
la conclusión •no tiene que comprar l.l entrada• se �imboliz<l como-.()
ladeducción sería l a s iguiente:
{I)W-+-.0
!21GAW
IJ)W
S2
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 simplificación en el paso 2. El cuarto paso. que es la conclusión.
(4)-.0
PP1,3
sededuce aplicando el modus ponendo ponens a los pasos 1
y 3.
Se puede S<J.ber si un razonamiento deductivo es válido cuando a p;�rtir de premiS.lS que Sl)fl 1·erdJ·
deras se sigue una conclusión verdadera por la aplicación de las regl�s de inft'renci.l Jn!criorment(' in·
4 • PSICOLQGIA DEL ..lNSAMII!NTO
j no
dl<..ild,u. Sin cmh�r¡;o, �te con u t <le rc¡;!:rs de infcrcnclil no ago1.1 el núme10 dé Inferencias vát�.
nua lrJtar Cilda t dM> pn<lhl<· 1k- infNrnci� pwpo<lcionJI r•d�lc un mélódo ftC � r.:tl que permite demostra
r
l:t vall1lc¡: dr un argunw:ntn. l�tr• ml·t¡.-IQ gcnNill w conoce <:IJITIO tablas hfis1c�� dr verd�d . �todo*
m�ntitn '' dt: !l'OIIas de mt)(lelns y n un m(!todn r�pido y mec�nico pilril cornprobM 1� v�lidel de un
�rgt.HT>cnto. SI;- parle riel supur�l<r <"k 'JUC' u,¡lqu¡cr pmposlctón s/Íin puede t ener <kl1 valore): verdadero
rola!w. Fn laTahla 2.3. M!pri."M'nl.ln l¡¡sti!hl�stlcvt'rdadpai.J !rn.(inco término' decn!.Jce dcl�tpro­
po�idnnct.
Tablas de Verdad para los OperadorM L6glcos
T..IILAZ.3
1
1
V
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N�dón
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Condicion�l
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Como se puede ver, en las rabias de verdad se establecen todas las combinaciones posibles
de los v�·
IOfcs de ve1dad de las p!oposicioncs {premisas y conclusiones} y se busca alguna combina,;;ión en la que
las premisas sean verdaderas y la conclusión falsa. Si no la hay, el razonamiento válido se e c trar a en
!a lfnea en la que In p1emis.as y la conclusión s.ean toda§ verdadefas. Veamos a continuación un ej!'l"llplo
ck la aplicación del método de las tablas de verdad con un argumemo válido y otro no válido.
Consideremos prime10 la inferencia v.ílida del modus tollendo tollens
eoconsecuencia,
"'P
las ptoposid<mes !.On np y q. l;�s pr�miSJsv p-+ q y a""'<l y la conclusión -.p.a P.lr� cons.truir la tabla se
n
::�::�r::;:o�� ;�l� ;�::q�e ;�:�a � �:::::����� :��: ;:i��:::n�r:�:
ue
se
corr�po�e
con
el
nUmero
de
combinaciones
posibles
�e
tos
valores de .v�rdad.
2"
2,
q
tJbla
un�
fl nUmero de posibles combmJCIOncs de los valores de verdad dependerá del numero de pr�1crones,
siendo la regiJ 2". donde n es el nUmero de proposiciones. En el siguiente paso se determinan los valores
de verdad p.:�ra las premisas y la conclusión del argumento. Por Ultimo, se buscan las líneas en las que
pucdJ dJrse un� conclusión falsa a par1ir de premisas verdJdcras para comprob.lr si el argumento no
es v.ilido. De no ser así y si encontramos conclusiones verdadetas a partir de premisas verdaderas, en­
tonces el argumento es válido.
la tabla de vef(bd para el modus tolleodo tollens es la siguiente:
MODUS TOllENDOTOllENS
•p
Como puede verse por los valores de verd�d de las premisas y la condusÍÓfl, no h¡¡y ningUn caso en
el que siendo las premisas verdaderas se alcance una conclusión falsa y en la cuarta linea encontramos
el ruonamiento válido.
A.cootinuadón veremos un argumento inválido que se conoce como la falacia de afirmar el conse-
la tabla de verdad para este segundo argumento es la siguiente:
l1
...
poo.kniV' u�� �'"._...t., 'ie.'l;'Jnda t:lbiJ O... "t'IJ.IJ. 1.:11\'fl..t"'J lillt.'ol mJit.J que hay un.l c�Kin
puSiblettol.:a �"'��diider.b f;rs prt:mo� se ¡>U�eobte01:'1' una conclu�Ofl fal!kl. Por taro10,�
.ngurno:nto nu eo. "ollldu" wmu -errt\.1) l'fl el \.JfJ•Iulo sobre el razon<�m•ento condicionJI a un error
Cvmv
r.:u:onJnll�to huon.Jno.
Ho1!>t1 ahorJ hemos viSio la �tructurJ lógKa de l.:.s pwpoSIC•Oile<, peto no se ha examm;¡do la lorm¡
b.lí'tante u�uente del
ano�lizar est<l estructura intern� �
compon ..mdo una prúf)O>Kión en t�rm•nos y predicJdos. Uro tcmnno es una expresión con la que !f
IOgoCJ de
f,:¡ prop101 proposl\.•Un. El c,¡Jculu de p1edicJJ� perm1te
. p.liJ repreientlr a los predicados y las letras '· y. l. p.HJ los tCrmmos, coloc;indow! el
nombra un único obJetO v un P'edicado t.� aquello que se dice <obre los termmus. Se S!Jelen utilizar�
letras f, G. H,
predicado delante del termmo que va entre p.aréntesis..
POI' e¡ernplo. en la pH!poSICión •Ja,me es un�
En el c.ikulo de predica� �;�mbtétl se dis!•ngu� entre �mtnos gt'nt'fJies y �ificOi. l.1 CUMIII·
!udtJnt�•. el 1e-.mtnu e<./.ltnle Y el predicado es la irJS(' •es un estudiJnt�· y s.u simbolizacióo•fhl•
li�.1ción dE' la generalidad puWe seo- unwers.al o extS!enCtal. El cuo�nttiicJdor unwersal se corresporodl!
con �llprestOI'lli!S como •lodo•. cCuJiquter.t•, •po�ra Cilda x•, •CJdJ x•. �para todo x• Y el cuanflftadcw
l e puede aplicar el predkado). la stmbotiZJCtón p.¡ra el CuJnhlk.:ador umverSJI es unJ A inver11<U rt'J
y para el cu.anhficador e"istencial una E invMida (3). Un,¡ vez se encuenuen íotmJ.Iizadas las propost·
ciones, el razonamoento en el cJiculo de predkados constste en elimil'l,J.r los cuantif1cadOfE:S parJ .l¡)ltur
extsten<ial con •o�lglin•. •Jigunos�. o,¡.lgunas• (en el senhdo de que e11tste JI menos un objetO al qytSf
las reglas de inferenci.J sobre las ¡><oposiciones y \/Oiver a introducir Jos cuamificadores cuando �.JI'I
�ewn� la regla de espe<:ifiCJCÍÓfl univ�l pe<mite sustituir el cu.anttfiCJdor por cualquier tffimno.
dedo que St la propostción E:'ll t•erta para todo, tamhién lo es parJ cualqu1er térmtno específico.
-
r----- Luls�mh!lco.
ejemplo:
Todos los médrcos son hombres pn¡dentes.
Por limto, Luis es un hombre prudente.
deducció n:
(I){\"K)!f{J()-4G(1C)I
(2)f(/)
(4)G(/i
l])FW-.GCil
como W!'lefT'IOS en
e�ificar/par.-.x
PP2:;3.
------
·
los �iguientes capítulos, las investigaciooes psicológicas sobre el razonamiento
deductivo han diseñado tareas experimentales que se ajustan a los argumentos y al análisis lógico que
hemos comeotado. Por lo general, se pide a los sujetos que decidan si una conclusión se sigue necesa­
Las respuestas de los sujetos se consideran corre<:tas o incorrectas de acuerdo con el modelo normativo
cid análisis lógico.
riamente de las premisas o que elijan la conclusión v.ilida entre un conjunto de posibles conclusiones.
2.2. El razonamiento inductivo
la formulación de sus reglas de infe.
fn el punto amerior hemos visto que el razonamiento deductivo comprende argumentos bien d¿,.
nidos con respecto a su estructura sintáctica, además del rigor en
no lo es. Sin embargo, en la
rencia. De esta forma, la validez de un argumento deductivo es cuestión de todo o nada; o es válido o
grado. Este aspecto de-l razonamiento inductivo se enmarca en el concepto de probabilidild que depeode
del apoyo empírico que
inducción hablamos de fuerza del argumento y esto es una cuestión de
tu premisas p01ra alcanz.H l;¡ conclusióo. Esto ha pl<�nteado, desde su
formulación como el •problema de la inducción• por David Hume (1740), varios problemas relaciona·
:: ��la c�s�rucción
de un sistema de lógica inductiva y su jusllficacióo �n lo que respecta a la pro¡ lcbd eplstem1_
ca. El problema de la inducción es que asume la regulandad de Jos fenómenos ob­
aportan
�rvados con el fin de poder explicar
==\�
:�:=.
��:�
hechos ya conocidos o intentar predecir hechos aún por conocer.
no puede Uegar a verificarse porque no existe garantía de que despu� de un ?úmero x
e l tamclno del umverso de
es
u .
! :,�;:: :!::recisa, dado que se desconoce
a
aconteci
ver
_PJt'rmws:
to inductivo es fuerte s i es
improb.lble que su condusi� sea fats_a si sus
.
grado de fuerza _
SI l,¡s prem
10ductiva va a depender de este grado de 1mprobabthdad.
r as, entonces
basándonos en esta información es probabl que IJ :onclusión tambit!n:
�
_
Se enhe
nde, por tanto, que el gr<�do de fuerza inductivJ f'sta deternun.1do por IJ rel,ldón
�
�:,
·
-
48 • PSICOLOGIA DQ. PEN
olpoyo qu� � establece t!ntre prt!mii.ls y conclusiones. La probabilidad de la� r:emisas y condus�
�conoce como prob.:lbilid.ld epistém�ea po!'que depende de nuestro cooocrmrento y puede 11
�
ar�,
un<� pen.ona a otril y a lo l�rgo del u�mpo en la mbma persona. Como los ,ugul"nflltOS indvcti��a�
SOn
prob.Jbles el!rMc el riesgo de alcanur un� conclusiÓn fals.J, pero en contrapartid;� ofrecen la n
e orrtlt
Yc-ntaja de �mitir descubrir y predecir nueYa informadón en función de la información
COfloticb.
Lo11 lógica inducti11a � cen11a M el estudio de prueWs po11ra medir la probabilidad inductiYa dt
los
argumentos y� las reglas po11ra construir argumentos inductiiiOS fuertes. Sin embargo, y conuariaiTI
Cnle
a la l6gko11 deductiva, no existe acuerdo sobre la forma de medir la fuerza inductill.l de un argumt
niO,
n1 una acepl.lción consensu.ld.l de las regl.ls p¡ra construir argumentos inducti11os fuertes, ni siqui
ef.,
� plantea es el problema de la justific.1ción de la inducción. &te pro.
unil definicrón precisa sobre la probabilidad inducti11a.
blern.1 se centra en dete.minar por qué � con�deran 11A1idos le» juióos sobre cas-os futuros o descono­
Otr-� cuestión que también
cidos. Una solucrón a este problem<� coosiste en mostrar que I.J 11alidez. del razonamiento inductivo se
fundamenta en la ley de uniformidad de la naturaleza por la que se puede wponer que el futuro sed
En las generalizaciones podemos ver cómo a veces se puede generillizar con muy pocas obserllaciones,
�¡ante al p.nado. Sin embargo, la natuQ.Ieza es unif01me en algunos aspectos y en otros es v.ariablt.
mientru que en otras ocasiones u11 mJII1(>rO importante de observaciones puede no garantizar u11a ge­
neralización. Francis Bacon
(16201 rechazó 101 aplicación de un pri11cipio general y propuso unas laiQs
de inVC"Stig.Jción en las que la inducción procedí<J
por exclusión y desestim.leión.
Esta inducción por
elimi11ación supone la proyección de 11uestras experiencias en forma de hipótesis experimentales.
Como hemos podido Yer, la formulación de las reglas de inducción se present.J como una loltea m.ís
dificil que la deducción. Recordemos que en la deducción los argumentos se dasificilh<ln en vilidos o
el CilSO de la inducción se ha de medir la fuerz,¡¡ de un argumento, siendo ésta u11a cuestión dt grJdos..
iny,lilido$, reduciéndose el proceso a ullil decisión con dos 11alores: verdadero o falso. Sin embargo. en
Si se asume que 1a naturaleza es uniforme en alguflOS aspectos, e11tonces el problema estJ en determirw
cuáles son las regularidades que se pueden proyectar a situaciorteS futuras. Se necesitan reglas que for.
mule11 cuáles SOI'l las prediccio11es coo regularidades proyectilbles y que permitan eliminar las p!"tdic·
poder identifiCar las regulo�ricbde
S.UpGI'ffl
dt
que son proyectables hKe falta delerminar cu,liles SOI'l los .JspeciOS de la naturilleu que se
ciones bawd.u M regularidades no proyecubles. Ahora bien, para
SOfl ulli!Ofmes. Esta encrucijada se conoce como •el nuevo ace11ijo de la inducción• y el problema
la COflstrucción de unil lógica inductiv.J t<:Jdjyía no est.i resuelto. El análisis de la uusalid<�d y el dkulo
de prob.Jbilidades COfiStituyen dos olY.Jnces haci.J el �rroUo de un sistem.1 de lógica illductiYa. A COII­
noc� bAsicas del .Jrt.ilisis de la causalidad y las IIOCionts �icn
tinuación presentaremos algunas
del cálculo de probabilidades se tratar,lin m,lis adelante en el capitulo sobre el razonamiento prob.tbilístico.
como del cotidiilno. Si se conocen las uus.Js se tiefiC control sobte los efectos, de forma que se puede
El an�lisis de las uusas y de los efectos es un aspecto impo11a111e tamo del razonamiento cientffico
�ra obtener el efecto deseado o sc elimina la caus.J ¡»ra prcYC!llr el electo no�
ado. O.lllid Hume (1 7)911668) propuso un COI1jU11tO de reglas paQ detern1i11ar la Cl!l�encia de uN rtproducir la Uvs.l
7Si
A e;: un.J condioón suficience para 8, entonces 8 t>5 Und condH:iQn n«�»ana para!\
� ·� Ej{'nlplo: Si una buena nota es coodtción suficiente para el aprendiN¡e, eotonC!!$ el aprendi­
zare e;: condición necesaria pa1a una buena nota.
12) 5I C e;: u� condición neces.ana para O, entonce-s D es una condición sufk:H!'nre pata c.
Eremplo. Si el o��:fgeno es condición necesana para la combo!o(ión, entonces la rombust�óo es
condición sufictente para el oxígeno.
()) 5, A es un.t cCHU!ición suficiente para 8, entonces I<J ausenci.a de 8 es sufk/(!(lfll! fM'il /a ausert­
EJ4!ffiPIO: Si una buena nota es suficiente para el aprendizaje, entonces la ausencia de apren-­
suficiente para la ausencia elE' una buena no1a.
c:ia deA
14
1C
düalf' escondictón
SiC e1 una condición necesariél pilfil O, emooces /a
.wsencia de O e;: condl(:ión nec�na
Ejemplo: Si el oxígeno es condición necesaria para la combustión, entonces la au§l!f!Cia de
(Jdla laausencia ckC.
combuMión es condición necesaria para la auserlCia de oxigeno.
Si A es unJ condición sufrcienlf' para 8, enroncf'S la au5f'ncia de A f'S una COfldrci6n t'H'CSJ­
,;a ;»ra la ausencia de B.
de uoa bueoa nota es condiciOn necesaria para la ausencia de apreodiza¡e.
SiC es una coodkión n«f'saria pdra O, entOilcf'S la au5f'm:ia de C es uM condición sufi·
·
Ejemplo: Sr una buer.a nola es condición sufkienle para el aprendiza¡e, entoncM la a�ta
fi@lllplo: Si el o��;ígeno es condición necesaria para la combustión, en10r'1Ces la auSt"(\Cra de
CJenle para la ausencia de o.
Ollfseno es condición suficiente ¡><�ra la ausencia de combustión.
.
50 •
t "' o\t¡<;TtXIo, de M•ll loOll u..- pf'OIOOinuerotO!J p.:�1,1 lk.'"-ubrn y (nmproll.U l.l\ tO<'Iflktones 'ltll' '()n
>u11drnt('( )'líl �•'1-tn,1, 1'�<l!.l l� ,,. nl'fl"t1< 1.1 1il' un ''''" tn. lo•hn 'lu.\tl Mili ('1'1 �u lihm A 'Y""m oflogk,
t;lfJOo:fn.111'11' .1nrltnrliJ< II\'I" !I/I•\1 ¡II\lf>!WH' c il'll'l ll'"'troi<l) jl.l!il l\lli,u l.t hú�<\U<'IIJ < il"rltífiU tle lob._,
l'l.ll.1od.1� ('1'111\' k't�n<l!- t i ¡JI"l(l'('lmn••nto ¡.,'l'll('f�i o no•1W' '"' , ¡,,�¡fif .u C11 un.u Mhl,¡, lo�� �
'
\'-'< l<llll."'li !.oliYf' 1.1 prr�i.1 y .lU"l'N 1,1 el<> ¡,,, •upllt"-l,l• , 011<111 inm"- p.u.t !,1 " Utrt'fl(. OJ 1lr 011 fl"nómrno
ron 1'1 fm ¡k t•lumu.u M¡u<'ll,l• , m un�t.l!ll i.1� qu(' no) I'J1i.u1 <'C'�ul.mtii'OI(' ' •Hl d icllÓ!llCno nh�"'�tio.
l_� ¡unpt<'do�ci o d I'IC'< to qu<' !>'.' �oiJlilJ [('\ 11'11• ('! nnn1hn• dt• pn'lllt'(\JO ' nnrilt lnn.lúa y l�s ptu¡¡�
q!Jl' !.011 o..nndtd""''' I'IC'\�lfl.l� " wfl<"ll.'nlt't <k- ull<l fii'Olpio'íiJd o..lllt�lk. ion,u{.¡ fC'I.. Ihen d oomhrc rll:! po.
�il.)� flrl..lll<cdJdt•• 1ond1o.ion.antt�. (n lin<'J< )>;L'Il('l,ll�. lo� métnck� t nn�i,lt'11 l'l1 l.a nhsccvJción de un
num.crn .>. rk> •l('tllll'nLi,l) t'n 1.1� quP w ctlo.utmlr,lll prc)l'il!C' o ,\U�'III<'} la� cnndidoncs c¡ue se �UIXlflen
11t.IC'd<-n Sf't ncc<"S.ltÍ.lS o �uflttcnt("< lhl'il l'mdut tr l.! propicdJcl o.ooditiM,ld.t. "' o.unnnu.lción v�
.tlgunns f't<'mplos de la JplrcJo.H}tl 0..• <'�h)\ n�todr.».
métNio dii\"'Cto de concor(t..md.l )1.' utohzJ lhl"' iclcntific.ll l.u condkiono.'!i llL'<:C�aria� y rcquieno
de drcun�l�ncln.
l.1 búsquL'<i� dt• 1.1 ocun't'rlCIJ de lo� pf'Otllt'CÜrl .-nnclio ion.ufJ en un .lh.lnico
(1
v.lfi.ado
Como podemos ver en IJ T.JhiJ 2.4., 1� ulliiZJ<ióo de �L<' mét<lfio requiere Id con�11ucción de Un.J tdbl,¡
en 1.1 qiK' se rccogc.o un nun'l('f() � de ocuri'('O(I.IS c11 lo1s que las propiedades cOI'IdicioiMntn pueden
�tar prnentcs o ausentes cu,tndo se produce l,¡ propt\XIMI condidono1da. El método directo de C<J!lo
cord;mc:ia consiste en reunir un nUmero vJri.100 de circunstJIXÍJ) diferente� en IJ� que ocu1r• el fenó­
llll"f10 tpropiOOad cood1<:ion�al con el nn de ir climlnJndo .¡queUJs t>«llllcdJck.!s roodkionJntes que
se (.>llCUCntrcn au�ntcs cuando el fenómeno se encuentre ¡>rcsclll<'. Por �le p1in<1pio de elimin<�tión
podemos identificar IJ pro¡>icd,Jd condidonJntc que e� condición 1\CCcs�ria del ferWmeno ol»etvado.
En coocrcto, cl principio de clrminadón cnunciil que •cuJiquier propied.ld que se encuentre �u�tt
cuando el efecto estA presente no puede ser unil <ond1ción nccC'Sdriao. En este c.1so, la propied•d ton·
dicionante
conóición nCCCSJtia, ddClo que la propiedad O se ehmlnil en la primera ocu11coci.a,
la propicd;¡d B cm la segunda y b propiedJd A en la tcrceta ocurrencia.
C es IJ
TAII.A Z.4
6ei i'Ntodo de Concordancia de Mili (Sityrms. 1918
Oc:urrtn(i¡ ]
(Xurrefl('i¡ 1
Ocur�i.rt l
f1 MtfuUol ln�t·nu tko f"onu)rrl<tll• Id .e utlh1<1 ¡�q�o� irlellltÍl• .u l.ts ' mwli< h10� iufidf'ntm.. fl..ar.il dlu
t\unwut rli'l"flllllldrlot •k: '" Ullt'll<" 1,¡¡, las p.. �lieo-lark!•, l)flfli{ loiOdfllt." l'j<le � eocuenlrt'l\
� hu� ol en 1111
��f'lo , u.nlflor
�
�·
� ¡trfl{ll<-"<�•)(f comll{ l•lllJ't� lamhl6n lo K�á. 1\hor.. !oP. lrill<l rle Ir t!limin;mrl11 .Jt¡uelt�•
rl<" • .,n,lu lr<Jl.+llh·� 1]1�' t•nnwult�•n jllt'\O'IIIL'S • uanrlo el f¡ffimenu 1ptr�11..,1t,1rl <:nnrlid•)ll�li<l)
propitoriJ
.HJWillt•. fl jliHl< ljllll ti{• dhllllld< llin qur• at ulililil e¡: •una lfnf)led.lll ,11111 .w �:-no ucnlm
l
(d �'IL>t_lll c�t;\ <HJ!.I!Il!•• n•t ptK'llc �� und n,nt'lk¡l¡n •uílciQntll>. l.n id Tahli1 1.'i. podem•�>
flll'>l'llht • u.u1•f•1
111 ,,111uelllt•'
1• pro¡1letfad condicionanle 1) e• fil o:.onrlir-lfu1 �ullcienta, pubtn r¡uc l.t ptnpwriad 14. ¡e h;r eh·
tulr�o�dr¡t•n ld ¡Jfimcril .,,urrencla, l l e n lo� k�unrld y f" enl" lerccra.
wr •pll'
TA•�aZ.S
� MátodotnweriG de Concordanda de Hit! (l&(yr
O<:urr�r¡d� 2
Oc:u�<endl l
[1 Método de Diferenciil tamllién se ul!h7a paro� Jdenuficilr las condicione. suficientes pero cu.Jnrio
•¡. [n la Tablil
2.6. r.e pt�ede ver en el ejemplo 1 r¡ue f¡¡ propied.lld COfldi­
la' pm¡Mdades corn1icionan� se encut'nllan pr�ntes en una ocurrencia determina<i.J {una ocurrencia
clonante O es la coodición suficiente. Sin embargo, puede suceder, Cllmn en el e¡emplo 2, que en la
¡1attlcular viene señalilda con
JX:urrencia rJeterminada no se J)Ueda idenrificar una única condición suficiente. fn es1e caso se procede
a la observación de mh ocurrencias de acuerdo con el principio de eliminació11 del método Inverso de
Ct)flCOidancia. Este método requiere como mfnimo la observación de dos oc•menclas: una en I.J que el
fenómMo que se invest1g.a aparezca y ottil en la c¡ue falte. Como puede observarse en este sesundo
de acuerdo coo el método inverso de concord<�nc•<� se elimina la propiedad A y en la ocurrencia 2 la
ej@mjllo, la propiedild B sólo se ehmin<� en la ocwrencia particular. Sin emhargo, en la ocurrencia 1 y
propiend D. De esfa forma, la propit>dad coodiclonante C se idenlifica como condteión wficiente
- ....í
�···
1
��odel Hftodo deDiferend�deHIII (Skyrms. l�J
•
...
Nkt1d&''fl
EJEMPLO 1
Oc:urrenci.a•
EJfMPl0 2
Ocurrenc� 1
Ocurl'flK;.. 1
El Mé1odo Combinado se utiliza p.ua iden!ificar las condiciones que r.on tanto sufocierues como ne­
con uro�
cesari;
u.. Como tenemos el Método Directo de Concmdancia p.1ra identificar las condiciones necesari¡s
segundos y obtenemos dos Métodos Combinados. E l Doble Método de Concordaocia combirw fl
Método Direcro y el lnver50 de Concordilncia y el Mtlodo Conjunto combina el o\1\étodo Oiredo de
tos
y dos métodos para identificar las �::ondici� �uficientes podemos combinar cl primero
demos ver que la propiflt.d condictoNnte e� la condición tanto wficie!'llc como neceYria. Sepuede
Concordancia y el de Diferencia. En la Tabla 2.7. se presenta el Doble Método de ConcO«<.inc� y po­
observar que en la ocurrencia 1 se han eliminildo las propiedades 8 y O, en la ocurrencia 2 � propiedld
A., en la ocurrencia 3 las propiedades B y O y en la ocurrencia 4 la propiedad A.
()(vr1"tMU 2
(kur�Y I
()(WfftftCU l
()(urftn(Y 4
En la Tabla 2.8. se presenta el Método Conjunto y se puede Vef que l¡ ptvpi� condi<:ionante C
ts 1.1 condición necesaria y suftciente.
Podemos observar que en
l<l ocurrencia p<�rticular se eliminan
Métodos que hemos .-isto pueden utilizarse con propiedades condicionantes simples, con la negación
de estas propiedl.des simples y con la conjunción y disyunción de estas propiecbdes. Ahora bien, en
tod.ts sus .-ari.lntes siempre hay tan soto dos principios de eliminación: (1) una condición necesaria del
�«> oo puede esl<lr auseote cuando el efecto est.i presente y m una condición suficiente del efecto
no puede estar pre-sente cuando el efecto est.i ausente.
I.Js propiedo�cles B y D y que la propiedad /1, se elimina en la primera y segunda ocurrencia. Tod<» los
TAau.Z.B
lhf Mftodo Conjunto que comblrN el Hftodo DifKto de e
y el �de Difef-enciade MHf (SkynRS, 1986)
•
•
A continuación vafl'IO!. .a ve< un ejemplo p<.ktico con W suput"SSo problcm;¡ de intO>;ic¡c¡ó
n
h otel. Supong.:.mos que.' t>n el h01c4 hay un hu6ped con $fntomu de.' in!Qllic.Jcíón y qU('f�
� lln
a'fef
wJI es el ah�!oque pudo oc.a�ionar dicha in!OJr.ic.aciOn. Como �;' el hot.el h.ay mu� h�\lif
.
en el. buflet !obre !>e !)UC(k> elegir entre mu� pl.atos, vamos a uulru11 el Mt"Lodo
lnven.o de
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de la .auW!f>Cia �nto de.' las propi<"d.ades condicionanti'S (posibles uus.a$/ corno de 1� proptcd,td
cion.acb {efecto/. El principio de.> elimin.adón que wby.1ce en es:te método es: un� propiedad q�.�e S( en.
cuentre prcwnte cu.ando el f�no está .ausente no puede ser condición suficiente del fen�
.
Par.a apliur el M�todo Inverso de ConcOfdaocia empez.amos 1)01' selt'<:cionar al aur cuatro hu6pt.
des que hayan comido en el hotel. peto que no presenten síntomas de mto�•cación. A continu•ciá-t
podem�X diseñar una tablll, SC'rrteJ3nte a !¡¡Tabla 2 .9, y procedemos a preguntarles lo que han CQmid
a
Considerando que los cuatro huéspedes no prcwnt.an síntomas de into�icación. poclernoo ir elimi�
las comidu que no pued('ll ser condición wnciente de la mi!>flla. Como podemos ver et1 la Tabl.a !.9,
por la información que tenemos del huésped 1 podemos eliminar !.a urne y el flan. las natillas sefli·
mín¡¡n por el c.JloO del huésped 2 y los huéspedes 3 y 4 no aporun mis información <k la q(H! � tenJ.
amos. En este ejemplo muy sencillo encontramos que el pesado es el (mico alilll('nto que no han co.
mido los cuatros huéspedes seleccionados �� az�r y que no presentaban sín1om�s de intoxicadón. Po
e'lo, podemos identificar al pesu.do como condición suficiente lpropieOad condicionante) de la into­
xicación (propiedad condiCionada). En el caso de qll(! no se hubiese encon1tado la condición sufocientt
porque alguno de los cuatro huéspedes hubiese comido pescado, entonces ter�dri�mos que a.mp!i1r b
lista de <Jiimentos )'continuar con la recogida
de infotmadón.
Tuu. Z.9
con
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l('m,1� h;btrm !k' pslcnlo,Rf.l
pcns;�mi{'f'IIO. infCiflll·
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tadullt'S dl' 1.1 l�ir .1. Sin t•mb;u¡.tn, 1� rt•suh<�dus c�tpcrlmcnt,llcs ohtcnidos en las distint.u tareas de ra·
tledulllvn <' in ducti vo h,lll put·�to de m;mifil'sto que cKi�tcn unos sesgos o errores
lOn,lnlll'nm (jtiC
5lstcm.itiros v;�n m.i� ,,11.1 de los dlct,ímcncs de la lógica. En el siguiente punto vamos a presentar
sistt•m.lticos y t.ornun�. tanto .:�1 razonamiento deductivo como al Inductivo, y los
lm wsg01o que
t�rtor<'j. fliJt.' indun·n a t.'StO'i errores.
Jit� y romo rrilt•rln normJtivo dd
cCW) l n/rrl'nd
5('
wo
11 ERRORES Y SESGOS EN EL RAZONAMIENTO
Al h,¡blar ck> errores y scsp.os en el razonamiento humano Y" de antemano estamos asumiendo algún
oiterlo normativo del buen razonador. En el caso dt•l razonilmlcnto deductivo lo habitual es comparar
el rcodlmiento humano con la tcorfa de la lógicJ formal. las reglas de la lógica nos ¡>ermitcn saber si a
p�rtir de unas ¡>remisas podt.'lllOS infl.'fir unas conclusiones válidas o invalidas. la validez garantiza que
ellista un I!Stildo posible de acontecimientos en los que siendo verdaderas las premisas la conclusión
�a faiJ.�. En el del r¡¡zooamiento inductivo, el modelo normativo habituill es el Teorema de Ba�
que permite obtener la probabilid.1d de una conclusión ante el conjunto de posible conclusiones alter·
n�tiv.n. Sin embargo, las prescripc ion es marcadas por ambos modelos normativos muer.tran que el ra·
zon�miento humano desvla de forma sistcmjtica de estas predicciones.
los errores de ra�onamiento se pueden clasificar en formales e informales. los errores formales son
aquellos en los que viola alguna de las reglas de inferencia. Por ejemplo, en el tema sobre el ra�a.
namiento condicional veren1os que se infil.'fe equivocadamente el antecedente por la falaci� de la afir·
maclón del consecuente. Los errores Informales no d ependen de la forma del argumento, sino del con·
ttnrdo. En este último caso, los euore5 de razonamiento se deben
un uso o a una interpretación
ln;Kie<uada del contenido del argumento. Por ejemplo, puede rechazar un .ugumcnto formalmCfltC
vAlido por no esta r de acuerdo con el contenido de la conclusión. Aunque esta claslflcadóo parece
clara y senci lla, más adelante veremos como no siempre resulta f.icil clasiflcar los errores� 1., forn1.1
no
CJSO
s.c
se
o el contenido.
se
a
los� o falacias dt> razon micnto se refieren a unn tendencias que son s stcm ticas en el prQ·
CII!IO de razonamiento. [Sios Sl't;SOS hacen que los sujelos cornct,ln errores al considcr.:�r f.tctores que
;�
l ;i
:
prr>e¡•y¡ lnfrwndrol. Sl·�.n LvM" 1,'9/!11), lo, sr���� de rilwrmmlcnlow Ut·�
� r un lrc,: ( 1 1 rl W�.IW en la St•lccc!t'ln de tfllorm.,,tón, el KS!\(! de ronflrmn�lón y 1us st'sP�·�� dt
nnll'>:ln, �in t•mh.>�gn, rsh>s t11·s <!'Sitl>l SI:' rnr·urnlr.m ·' mcnudn rslre¡ h�men¡to rel�
tlo.
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M>l1 rrolrv,ml¡
· ' p.mt rl
d�soflt
>>.�dW.., IP�ull.unk> rflfldl <u ld1•nliflr Jrit'ln. I:W> rlifllulrarl se fl<>OI' rlc m,mlhesto, 1)(>< ejem
pll>, tV�fll.lu
.>dmltimo,, j){ll una p�n1·, 1¡ur rl 'lsl<·>n.> rk proo. c�.onlicntn �· vr <>hligadn il ��elf>l:tinn�r 1.1 1nf0ff
l!<l¡i6n
Y l:'fl {"!;ti' prurMQ fllll'(k•n ¡·�lstir 1lct¡•rmin�rk" <1"5gtl!l, y, por otra, que t�mhl�n S(Jht<:> la S('lectll'm $M
dt• 1,, inlnrmar ión purflc Influir f'l 1 lmtrnkln y rl tl.lflll'�ln del prohlrma dr ra.wnamiento y la lto
ndt
•
h.u:la la ("nnflrm.ttión d(' l.¡ lnfnrm,tril'm PII'SI'ntMI<I r¡ nurstr�' propias l'�f't>Ciiltiv�s. Por t�nto,
�
prefrrldo tr.ll,¡r rl trmo� de los srs¡¡ns en hmdón rlcl rdl�ttcr e�tl'rno o interno rll' los f,¡ctor�s 11�
indo.
11'1'1 ol ('fl(or. Por f¡¡rttucs r�tcrnos v�mns a t•ntenrlcr M¡ucllns aspccloS de la lnformalión que IQfl inelt­
< l>fllt'fmln y 1
:
�nlación de esta inlorm,ltlón. 1'l1r factores intemus haremos rch•rcnda a IM propias restricciOnes
est>ucturales del sistrm.l dr proc(
• Mmiento, a 1� tendenci� que muestra l'l sistema a tener en CU�III.il l<l
v,mlrs par,¡ el rdtonamlento y que se erKuenlr�n vinculados con el lmpJCio que ejeiCe l¡¡ propia
ptt­
�
conocimi<'ntu particuiM o su sistt'ma de crccndas en gcnc1al y a la tendencia hacia la conlirm.Jtlórl
qllf' ademJs pu<'dc intt.•ractuar con el conocimiento y el sistema de creencias. Cabe señalar que���
clasiflcoKión t.-.mpoco está e�cnra de p10blemM, d<i{lo que en much¡¡s oc�siones no es fJcil discriminar
entre factores interllO$ y c�lernos porque, en realidad, estamos hablando de una interacción entre lo
e�tcrno y lo intl'fflO, resul\¡¡ndo diffcil aislar el pl'so que ejercen uno y otro.
3.1.
Factores externos
[n el supuesto de que el ser humano sea análogo a un sistema de procesamiento de la información,
también es necCSélrio considerar que el sistema tiene determinadas restricciones cognitivas, !�les como
siluación concrela se encuentra con una gran cantidad de información y no tiene capacidad par
• pro­
una cap<1cidad de memoria y recurr.os de procesamiento limitados. Cuando el sistema se enfrenl<! � on.J
lev¡¡nte p¡¡r� resolver la situación ante la que se encuentr<1. Podemos decir que el sistem¡¡ hum.lno de
cesarla en su totalid¡¡d. Ante esta restricción, el sistema se ve obligado a seleccionar aquello que SI?� re·
procesamiento de la información alcanza unos niveles de eficacia muy buenos si lo comparamos con
una máquina de proces¡¡miento, cuya capacidad es mayor. Sin embargo, este proceso de seleccióntam-­
Hay factores externos al sistema de procesamiento que hacen que el proceso de ¡,elección SI? ctf'IUe
bién puede conducir a err01es y cuando éstos � sislemáticos podemos cl�sificarlos como sesgos
tiendo referencia a determinados aspectos que sob1esall'n sobre los demás y que cre.ln un imp.iCIO !Obre
en determinada información. Cuando se dice que un.:t información es prominente o saliente se �sti h.J·
el �ujeto, aunque no sean importantes. Por ejemplo, en publicidad es habitual ver a una modelo �U<ljlí·
sima cooduciendo un coche de una marca determinada o a un actor conocido anunciando u>u m�rc•
de perfume. En este sentido, los anuncios publicitarios capt¡¡n la atención de los coosumidores ltKitf'ldo
p.lbli·
uso de l¡¡ prominencia de la Información cuando presentan un producto por medio de un modelo
citario o una auk>ridad reconocida, pe1o que nada tiene que ver con las car.JCierlslicas dE-l produCIO
re\urr!r a los núm�n,, o � la uadidún nm �� fhl dt.>
T;�n�M•• �s hahituo�l
prr�nlar u•• pltXluttu 0
e5� c.uos, �l nW>n1 he..:h
: o de tltl(> la m.1yorí¡¡ Ct)IIWII\il un
� una po�tura. ln
prodtH..to 0 m:mt�"ga
ue tt-adtt
" IOIIdlment� se ha fOII,unllcto n mamt•t�lrln dirha postura, l nll
un� !lO�turd, o porq
u)lt' s•Jbll.' 111�
consldcrcn l;� wlhdez 11 (ut>rJ.a dt• lo5 �•¡¡umcnto•.
[ste hn¡Jacto que t.>jrn.:c l.:� ln­
sujetos, $ill qul' ést�1s
pt'OI.�I de t<�ZOIMtnH:nto pttt.-'lk- e�t.lr dctCt"rnhlado
fomi.K"ión in��levJnte p<�ta t'1
j)llf el lntt.� eohli.IOtla\
pill.l los �uíctos, por 1,¡ CUII<n.'<:lún dt> los (latos, por el t.uátter
vívido de la lnlurmadón ,
..¡ue 6H ti�nc
y espacial enhe los aSpt'Ctt� itrelcvames de l<t ln(onnadón
püf 1.� proslmldJd tempotal
y el <ngumento
o¡JOI su f,¡nnll�ndad.
t.ltnblén � cntu�nlran influido, por la fuente de la qu('
En el pnxvso
pn.wlcne Id lnfonn.tclón. El ct'tllf de r.1zonamlcnto conocido como o.1rgumenrum dd IJOmlnenu !argu·
ment.lción contr� d hombt"C') 1xme rlc n Mnificsto la importo�nda que se concede a la fuente de infonna­
(� I'JZOIIalniento
los sujetos
dón itllfq)('udientemcntc de lo (¡ue sostenga. De esta fonna, es (recuente que W" aceple 0 rechace de­
teuninada inforntadón en función de los ntt'!titos que otorgamos a esa fuente. l>or ejemplo, los
demagogos y lfdcres carism.itic� ejen:cn este t ipo de Influencia haciendo que sus adeptos aceplan sin
resquicios aquello que defienden. En estos casos se )>Uto-de ignot.u la evidencia en cQf1\ra de una postura
determinad,¡
por el hccho de simpatizar con
1.1 persona o Institución que la sostiene.
T.lmbién es frecuente tecurrír a una autoridad en la materia para defender una postut<t sin más eví­
deudd que la �1a en cuestión o acreditar o desacreditar una fuente de lnl01maclón PQf su a.sodaclón
ron otr.1. Cal>e señalar que en algunas situaciones en las que no se cuenta con evidencia objetiv.-. sufi­
ciente puede ser apropiado coofiar en la ctedlbilidad de las fuentes de infmmaclón. Sin emlwgo, no
hay que olvidar que un a rf:utnento defendido por una fuente (le l nform;tclón con una credibilidad baja
no hace que el argumento sea inválido y un argumento no puede set válido �lo porque lo dcliendd
una fuente coo una credibilidad .tha.
Por ejemplo, en
Como �remos en el caprtulo sobre el rJzonamiento silogístico, tJmblén hay effOfe! sistemáticos
debido a la propia estructuro� �int.ictica del problerna.
los problemas con silogismos
categóricos se ha encontrado el efecto atmósfera y el sesgo de la figura del silogismo. El efecto atmósfera
pone de man ifiesto que la cantidad (universal o particular) y la l)()laridad (afirmativa o negativa) de la5
prcmiSds influyen sobre las conclusiolles que dan los sujetos. En concreto, se ha encontrado que cuando
las premisas contienen al menos una premisa particular, entonces la conclusión dada por los sujetos es
también particulat y en el uso contrario universal y cuando la premisa es negativa, la conclusión Mm­
bién es negativa y en el caso contrario afirmativa (Woodworth y Sells, 1 935). En relación con el electo
de la figura se ha 12ncontrado que el grado de dificultad y el tipo de conclusión dependen de la posición
del tétmino medio en cada una de las premisas.
I'Of último,
mencionaremos el sesgo de emparejamlenlO <¡ue \raJaremos en el capftulo sobre el ra­
zonamiento condicional. En este S<.>SSO se observa que las respuestas de los sujetos coinciden ro� los
enunciados del problema de la tarea de selección de W¡¡§On. En esta tatea S<' presentan Cu<llto Mt1et.1s
_
que Contienen el antecedenle del condldooal por una cara y el conwcuent(' por lil o4ra. La ptt•wnt;:�clón
de la tarea va acompal\ada de un enunciado condicional en forma de lt'J'Ia Y se pl<k> " los sujl•tt'IS qlH'
58 •
PSICOlOGIADEL PENSAMIENTO
�:rren lo� !Jrji'I.J o larjet.ls nKes.-Jri.Js pJra confirm.u o falwr CS.! regla. Por e�mplo, se puede
p
1� e¡:l., •Si 1My un cuo�drJdo awl a lil i�quierd.l, entonces hay un circulo rOJO a la dere.::� . y �
a
r
sepide
�
los su¡ctos que compruelx-n si ('1 condicronal es verdadero O falso. lo1 m,lyorfa de los su1ctos
elígen l.l$
IJrjCI.lS que exhiben los dos rtlrnlrrl05 dd enunci�do: cu.1drJdo nul Y c(rculo ro¡o.
Como vcrcn10s m,is ,ldí'lantc, W;u.on ( 19661 inrerpretó estos resuh.ldos como un sesgo hacia
la COn.
(irnlo�Ción el<.' aquello qu<" viene ('�prcsado por 1.1 regl.1. Sin embargo, Ev.1ns Y lynch (197))
SOsticllefl
qu(' cS!c sesgo est.i b.ucodo ('n el emp.;ucjJmiento y cuestionan que ésta 5e.l una tendenci;t hacia
la
CIJrl.
lirm.rción bas.lnrlos<' en los resuh.lCios obtenidos con l.1 negación de los rérmillOS. Por ejemplo. el
mi5111o
problema con términos ncgativoswría ·Si h<JY un cuadrildo azul a la izquierd.:�, entonces fiO hay
un e;,.
culo rojo a lo� den-ch,u (ncg.:�ción del consecuente) o •Si no hay un cuadrado azul a la izquiertt., tfl.
ronces h,1y un drculo rojo .:1 la dE-recha• (negación del antecedente). En estas versiones del probJern.
se obsetva que los sujetos simplenJente elígen los términos mencionados en la regl.:� (Cuadrado a
zul f
circulo fOJO) y no persiguen la confirmación de la misma. En el caso de colocar la negación en l'l
con.
S«uente, la elección de los sujetos coincide con la fills.l<:ión. Sin embargo, Cuill"'do la neg�ciOO v. 0'1
el antecedente ¡Si no hay un cuadrado azul a 1.1 izquierda, entonces hay un círculo rojo ;¡ lil dered'lol),
los sujetos siguen eligiendo los mismos términos mencionados en la regla y su elección no coincide
I(K
proces..
con las reglas de 1� lógica. SegUn Evans (1 989), el sesgo de emparejamiento pone de manil'ieco la�
levanciil que adquieren lo� términos e•presados en el condrcional y l.1s dificuhadl'S que tiCnt'n
sujetos con la negación lógicJ� y lingüística, mostrando en general una preferencia haciil el
miento de inform.Kión positiva.
3.Z. Factores internos
En el ponto antcriOt hemos visto algunos factores externos que influyen sobre la selección de l.1 i�
formación y ahor.1 nos vamos ¡, centrar en la influencia que ejercen sobre el proceso de razono�miento
sobre el que está razonando. En primer lugilr, tenemos que considerar una restricción estructural p�
del sistema de procesamiento de la información. Incluso en el uso de que no se diera la inOoenci.J de
de la inform01ción, Cl(iste una Umrtación asoci;�da con la untidld
algunas restricciones cognitivas internas y el propio conocimiento que renga el sujeto .:�ctre� del !!IN
factores irrelevantes en 1� selección
la posibilidad de error es m.1yor (l�itch y Baddeley,
de información con la que puede trabajar el sistema. Cuando esta información es abundante, el sistf'IN
se sobrecarga y
1976; Johnson·Laird, 1983).
Otro de los �spectos que hay que considerar es que la selección adecuada de la informilciótl wr l
depender de que ésta se encuentre disponible. Cu�ndo h�blamos de disponibilidad estamos hdCiendo
de 1�
fue descritil IX>r Tversky y
p.1ra tos juicios en los qut !('
sobre t'l ro�J'.&
rdenmcia a la foteilidoild COr"l la que se recuper.1 determinada información. Est" disponibilidold o�·
bilidad
información
Katmeman (1 97))
pide la estimilción de fr«uendas y que trataremos en mayor profundidad en el capítulo
dar lugar a sesgos.
namienlO probabilíMko. En el proceso de organiución y recuperación de la informilción al�
C!llisten restrkdone; cosnitiv,.; que pueden
Entre esto�s restricciones SE' eOCVI'flb'�l'l.
�
cómo se ha organizado la
facilidad de recuperación en furn:: ióo
información, b fa­
_
c·ernp!o, !.1
las e:�Cpcct.lhvos de los su¡ctos o la primJcí.l 0 cercanía
de la inlorm.lCión
l¡a infOfmación,
�;
iJ idoJd de
ptesentJÓJ·
{ 1 9821 desc riben v.ui� e:�Cperime�tos en los �ue se pusieron
de manifiesto
Tvenky y K,,hnem.:�n
.
_ a los
pedt.l
su¡etos que emltler,:m un jUicio $Obre la
En uno de ellos se
frecuencia de las
estos efectos.
queempezab.1n por la le1ra k Y las p.llabr.:�s que tenían esta letra en tercera posición
labrasen inglés
como más frecuentes l�s paiJbras que empezaban por k que las otras, aunque e
sujetos vi!loraban
ulltmas. Este resultado no se debe a que no
son más frecuentes
conocieran las
rN!idJd en inglés
en la tCfcera postCIOn, puesto que la m.Jyoría eran palabr.1s sencillas y de usoco­
labras con la letril k
n.>sulta más fiicil recuperar las p.:�labras por su letra inicial que por las leilas en Cifras
ún, sino a Q<Jl'
ios
:
��-�S
�
Jutores presentaron dos list.:�s con 1.1 misma canlidad ele nombres de
personas
En otro e.>:petimento lO$
famosas y de personJS anónimas. Cuando se preguntaba robre la frecuencia de los nombres se encontró
posiciones.
que los sujetos juzgJban como m<is frecuentes los nombres de los famosos que los nombres anónimos.
eran más fáciles de record,-,r y al poder recordar un número mayor de nombres
LO!i nombres conocidos
familiares, los sujetos consideraban que éstos eran los más frecuentes. También se ha enconuado que
cuando se presenta previamente una hipótesis irrelev,-,nte se induce a su consideración. fu ejemplo,
cuando se describe un pauón de síntomas i!SOciados con un diagnóstico y a continuación se presenta
un cas.o en el que este patrón es irrelevante, los sujetos se dejar.in influir por las expect.:�tivas que ha ge·
ntrado la información presentada previamente f(hapman y Chapman, 1967).
En el caso de la disponibilidad hemos visto que si la información que es relevante no se puede re­
cuperar f�cilmente, entonces los sujetos pueden cometer errores. Sin embargo, el hecho de tener dis-­
ponible la información tampoco gMantiza que los sujetos la seleccionen. P.ua ilustrar este punto pode­
mos mEfi(ÍOnar un problema ya cl.isico conocido como •el problema de los taxis• U<ahneman y Tversky,
h.aber estado involucrada en
1972). En este problema se pide a los sujetos que juzguen cu.il de las dos compañías de taxis pudo
un accidente ante la siguiente situación:
gran ciudad hay dos compañías de taxis con distintos colores: taxis azules y ta>eis ver
S% son taxis azules y un 15% son taxis verdes. Hubo un accidente y el taxi se dio a la 1
U
_tes�iso asegura que el coche era un taxi verde. En una prueba de memoria se encuentra que :
tesnso PU@de recOfdar cortectamente el color de los coches t>n el 80% de los casos Y que se equt­
vocaenel 20%.
fn
�n esta t<lrea se encontró
del accident:
que la mayoría de los sujt>tos consideraban que el responsable
r p.lr.l un taxi
h�bia sido un taxi
verde. Sin embargo con los datos presentados la probabilid.ld es mayo
nul.f.SS � .20 = .17
ha�r
azul y .80"' . 1 5'= . 1 2 verde). En este ejemplo podemos ver que a pes.lr de
P.ese.ttado la información que es relevante
ifan m;h del t�h­
se
sujetos
los
problema,
par.:� resolver el
momo que de
los datos. Aquf rapamos con otro factor que es la relevancia. la informadón no sólo r�ene
60 • niCOLDGIA DEL PENSAMIEftTO
que cst.u diS{XXlible, sino que el sujeto tiene que considcrJrla relcvJntc pJra la situJción que�
solver. En 1!1 problema com<.wado antNionnentl! se h,, enc�tr.ldo q.ue el rendimiento de� �re.
n1ejorJ cuilndo éstos t'SI�blcccn un� cont>xlón causJL l'or e1emplo, SI en �1 problem� anterio �
que hay un nUme-ro igual de tJxis verdes y azules y queel 65% de los laxts que tienen accidcr W!dict
azules, entonces los sujetos se r;¡..,n en las probJbilidJdes .l priori a la hor<� de dM sus resp�l�s�:7'l.,.
y Kahnem,¡n, 1980).
o
u
a e
o a�: �;::��:.'�::n� ;�e':;���::a,:Cn�:����i�1:� fa:::c;=:,;s��0s�:1�c:!:��
im�ancia a la evidencia que se ern:uentra en consonancia con. nuestrils cr�ncias y se tiende a,;::
o min1mizar ilquello que las contradtce. Es frecuente que los su1ctos sclecc1ooen sesgacbf'llelll
dencia a favor de lo que cooocen o creen. También exi�e la tendencia a buscar explicaci�ey�:;;.
tarlas muy fácilmente cuando éstas están en consonaocta con nuewas creencias, sin la consider�
objeliva de los datos que las apoyan. Adem.is, se puede alcanzar una conclusión precipitada si 61lt��­
caja con nuestro sistema de creencias.
El sesgo conocido como sesgode confirmación pone de manifiesto una tendencia hacia la�
de información que sea consistente con nuestro sistema de creencias. expectativas o hipótesis y a�
cartar aquella información que pueda falsarias. Por ejemplo, en el razonamiento probabi11SiícoW!en.
cuentra esta tendencia cuando los sujetos tienen que evaluar el diagnóstico de una enfermedadeniln.
ción de los resultados positivos de una prueba. En este caso, los sujetos se basan en la diagnostic�
de la prueba para la primera enfermedad hipotética, sin considerar cuál es la probabilidad ele� kK
resultados también sean positivos para el diagnóstico de otras enfermedades alternativas (Seyth·Mif(rll
y Fischkoff; 1983; Gluck y Bower, 1988; Mynatt, Doherty y Dragan, 1993).
También se encuentra estesesgo en tareas ele inducctón en las que el sujeto llene que descubrir
regla. Por ejemplo, en la conocida •tarea 2 4 6• IWason, 1960) se pide al sujeto que descubla cujl e1
la regla de esta serie. El experimentador tiene en mente una regla muy general, tal como •c�lql¡itr
serie de nUmeras ascendentes•. En esta tarea es habitual observar que los sujetos se empeñtln en ircO/Tl'
probando reglas, tales como los múltiplos de 2. Ante las respuestas de los sujetos, el experimtnt<�Cb
dir.i siempre que sí puesto que las series generadas cumplen la regla general, pero la regla del1ujt«l� de
es la del experimentador. Esta rarea resulta difícil porque los sujetos sólo generan series posidva
acuerdo con la regla que están comprobando y no intenten generar series que puedan f.1lsar hi¡»
tesis.
En general, los sujetosadoptan estrategias que persiguen la confirmación y no la falsación e
muestran una persistencia inadecuada al seguir defendiendo un argumento en el que creen aestepeY'Ik
la evidencia contr.uia al mismo (Nisben y Ross, 1960). No obstante, Evans {1 989) señala que lllfl
puede deberse a una restricción propia del sistema que se centra en procesar información pos�� y ro
a una tendencia hacia la confirmación. Existe abundante evidencia experimental que pone de man�
168::
cas YproC
que los sujetos tienen muchas dificultades en la comprensión de las negaclo�es lingüístipMJ
(Evans, 1962). Según Evans, el sesgo de confirmación pone de manifiesto las dificultadesnte se�
información negativa y no propiamente una tendencia hacia la confirmación. Esl<' apare
\N
00
SUS
tnCki!O
con
¡;rfN1000 es1.aÑ rdlej.Jndo un.a pn:!(i•� del siSlm\ll deJ)!'OOtUmiemo por t. inforTNción posithla.
� �icul..-Y �n .0101\QmefUe •nfOfTnKJ6n positM.. No �nte.. los sujft:J5.tan-iJib-1
mucstrOin uN Cte!U �tltd.Oid .01� !01 lllÍOrmKIÓn qt�ef.¡IWI SUS htp6tesis CU.Oindo éstll se � e¡,;.
� es un sesgo �rm- pen.istenteque pone de r"Nntf!e520 q�.�e los,�� 01 centr.01rse�
uN htpÓ!CS'§
�te {M)'I"IOII\. Doheny y lweneoy. 197i).
p¡,rte. t.ambtén se encuentr.OI qUl' aando se presenan reglas con COfllenuio, O sujeos 1n\<erif'IC<lrl las h� si se eocuentr01n en COI'ISON.Ilti.a oon su sistmlOI de� "Y tienden ,.
Por arra
de:sconfirm.ri.Ois cu.�ndopienwn que: pueden no rumplir¡e en todos los U.50!o (V.01n Dv}-ne, 19i61. El
(X)h!Cnido y el conto:to de los probkrn.ls Umbién infh.r)'t!n sobre el ru.onm�iento. Se suele distinguir
lefiUil
netipOi deCOfltenidos:
{1) contenido.abstr.KJO.
a1 ('(��'�tenido conocido. pero ;arbitr.01rio.
(ll conteoido f.Oimili;�r.
A:w �lo, en el r.uon.amiento conditiolul tsi p, entonces ql, el contenido •bsuxto se fonnubri•
s. A. entonces i•. el contenido conocido, pero ;arbinrio como & es un artisl01, �tonces per­
tenea" .a l.¡ socied.d de .01m.01ntes del cine• y el contenido familiOir como ..Si eres psicólogo cognitivo,
� conoces los priooptOS ele ruon•miento hum.J.no•. Lit di� entre el C'Onh!nido c::onocido,
pero ;�lbitt.ario y el cooter�M:io famili.01r estribo! en qUf.' el primero a:lf\riene témlinos de uso c.u�idi;�no,
pero que no tienen relación directl con los conocimientos o si� de creeoci.ls de los sujetos.. mien­
tmqueel contenidof.01miliarsí nuntiene una �lacióndirea.acon b cperieoci.a del su;e.o.. i'orc:onteJaO
seenoendeei I"1'WCO o el escen;ario � el que se sitú.1 el problema de ruon.amiento.. El contexto se�
explicito en el diseño de l•s t•reas experiment•les medi.m� el uso de inStn.K'ciooes o descripdones
�les o �1.015 del contel(to que acompa:ñ..a •1 problema.
oomo ..
los estudios seAn- los efectos del conterndo y del contexto son muy .¡buncf.lnte$ y • lo Lugo de los
miliOir de los problerms de ruonamiento putde en algunos asos fKllit.ar el rendimiento de los sujetos
stguieotes capitulos vet"emOS cómo se han plante.ldo algun.u de estas in\'l!Siigaciones. El contenido f•­
yen t'ltiU sesgat sus respuesta� Por ejemplo. en lai Q.re.lli de silogismos �es Nbitwl presentM
un argumento deductivo y pedir a los sujetos que juzguen su validez. Recordemos que 1� v•lidez del
�lo \'ieoe determinad.a por l.a ewucrur.a sintáctic.a, independientement� de su conteni<b. Ll \'ef­
dad de L1 conclusión ha de ser juzgad.a en función de la � supueslil de Lis premiw.. En otras pa­
l.abm.. se tiene que juzgar si la cond�n se sigue �ri�mentt' de las premisas. dando por suptJe§la
la� de es�as última� Sin embargo. cuando las conciL15iooes entran en conllicto con J�s creencia�
de lol sujetos se aceptan como v;ilidos ·� que no lo son. pero OJyai rondusiones est;in en
c:ortson..nci;o con el sistema de aeeocias,. y se rechazan los •rgumeotoS qvesiendo \-.ilidos ofrecen un.J.
conclusión discordante {Evans, Barst0r1 y Poltard, 1963).
PaQ W:l" el 8eao del comenido vamos � poner un e;empk1 con un silogismo categOrico, � primero
ill.l58"ui el efec!o �.a anteriormente c:omeot.ldo al ttaLlr los sesgos debidos a la propi• esnvctura
Wttktica det problema. Recordemos que el efeao atmósfer• pone de tmnillesto que cu.�ndo las pl�
4
rno..;u 1 onht·r�''' JI nlt'OO> un.• prt'f"tll�l p.mlruiJI, IJ ront lu"Ófl n Mmbk'o ¡)..u1ko1Jr y en l'l t.uo
11.1rio tlt11>'t'IMI. � 1 u,nl<lo "'' IW�-Itiv,t 1,1 rOlldtMÓH t'5 nf'�,,tlv,o Y t•n t•l r,osu ,cuntrilfiO �firon�lliv.t�
('t\C()fltfJiiJmos que m el )i¡;.uot:-nte t]t•mpto los �u¡etos ateptJrian c mo��
t
,lttw:n:k• con e..lt' rf'('to,
d Jrf;_unl('nto por IJ ,unl6sicr.t unlvrt�l <k! IJ.S ptt•ml�.
�
ltlt'!(O. Todoo; los C sonA
Los
,u¡t'tl.�·
(()Oif'llldo:
,,n t'fllt>.u)!'.\ rt'l h.u.mJn t,t valtd.,•z d.· t<ólf' mo�mo ,lt¡.tunl('ntn si �· dt,.Jra coo 1'4 lolf!UM'IIP
Como hf'll'l()) vt•tv ffi f'l ett'mplo .mter10f, el efecto dt-1 cont{'n•do hJ facilit.1do el rend•mit'flto deb
sujetos JI f'liminar el wsgo que produrf' la p!'Opia t-Siructura formal del a•gumf'nto. AhOI'J biro. ti <o­
nocimiemo o las cr�nn.n p<evias también puedt>n producif �gos. Cu.:�ndo la conclusión del �
n�mo s e �ncut>nlfa a faVOf o en conua del sisterTl<l d e neencias d e los su1e1os, ktos l o c()IISidel'""
válido o inválido, respectivamente. Entre t•l sesgo de confirmactón y t'l sesgo de creefl{'1as prevoJstxislt
una E'Strt'Cha relación. ilunque en una di•ección distinta. Miemras qul' el sesgo de confiunanón pe«
de manifiesto lil búsqueda de evidenci<a p.¡ra confirmar hipó(l'Sis o creenoas f"t'\'liiS, el SEigO de <TI"
enciils muestra que los su¡efos evJIUJn 1.1 evidencia M>Sg<in<lola hacia IJ rondusión que �N roogroer«
con �as crtf'nci.as. SegUn el rn<XIelo del escrutimo selectivo (Ev.,ns t't cols., 198Jl. los sujetos ¡wff(tn
e�<;,minar lil conclustón y si éslil es pl;,usible, entonces tiendt'n a aceptJrl;, sin analiur 1.:! �Jlidt>z drl
argumento. Por tjt'fl'l¡>lo. ante l'l srguiente :ugumento que t'S forn,afmente t"C)uiv.llente a Jos dos��
fE'S, lo5 �ujetos pueden considt'rar que la conclusión E'S p1Jus1ble y aceptJIIJ su1 allJhz.u si és!J st Sll!l!l'
o no de I.K premrsas:
TIXIQI los onl"lllh�l iOn illfl vivOJ.
Todos tos p�rros son serP.S vivos.
lu�so, Todos !Of; 1 >erros son anímate¡¡
En el I'Jpiru!11 �obro• el rMnnamit•nto ( 1Hldkhuu1! vNc>mo¡� qur•(•1 mr•n1 h••rh•• dr· r,uonar sobre con­
cado, entre otr,lS cos.u. que los factores de nmtenirlo v.1yan a$0CIM1os 1.1rnbién .11 contC'xto, entendiendo
quf' Mle contexto se f'ncuentr.r vinr.ulaclo nm los ,1spectüs pr,lRm.iticos del r.uon<�mlento. Los efectos
tenidos lllll<Kirlos nu produn• Pn todos lo� c,1sos los derh•� rlc f.lt lllt.Kión C'5pl'rMios. Esto ha provo­
rle fM·i!itación vendrínn entonces explicarlos por la vincul<�ción que los sujetos hacen entre el problema
1
y 1m objetivos o metas hacl.1 las que encaminan í.'l razon.1miento. Por ejemplo, en el r.uon,lmicnlo con­
dirlon,11 Si' proponen unos esquC>m.u dC' r,¡zonJmiento par.1 situaciones de regui.Jción, 1.1le� como los
�rmisos (Chen¡:: y HolyOolk, 1<J85). Cu,Jildo se prewn1.1 u n problema como una situación de permiso,
.si limpias tu h.abil<�ción, entonces ir.is <�1 cinc•, el sujeto entender.i el contexto de este problema y !o
vincul.u.i con nwt.1s u ol)jetivo� anteriores que permitir.in poner en marcha un conjunlo de inferencias
corre<tJS.
En los capítulos sobre r.nonamiento inductivo t.1mbién veremos con más det<1l1e los efectos del con­
tenido y del contexto. Recordemos que la fuerza de un argumento inductivo va a depender del grado
Por ejemplo, los sujetos
de apoyo empírico entre premisas y conclusiones. Esta prohilbllidad eplstémic,l va a depender del co­
nocimienlo sobre la n,l\uraleza de los objetos sobre los que eslamos r.uonando.
eslán dispuestos hacer gener<�llzaciones a partir de muestras pequeñ,ls de casos si conocen o creen co­
riOCCr la variabilidad de la mueStra /Nisbeu, Krantz, Jepson y Kund.1, (1 983). En otras palabras, los sujetos
aceptan una generil!ización cuando la muestra es pequeña si Jos objetos presentan una v."lr!abilidad
baja y no están dispuestos a aceptar un,, gcneralizJción bJsilda en pocas observaciones en u n dominio
con mucha variabilidad. Esto pone de m<�nifiesto que Jos sujetos tienen supuestos sobre la muestra y
que a medida que tengan más experlenci,l en un dominio de conocimlen(O tanto mejor ser,in estos su­
puestos, evitando generalizaciones falaces.
Por otra parte, también se ha encontrado que el conlenido puede inducir a sesgos cuJndo es repre­
sentativo de! dominio, pero irrelevante desde el punto de vista estadlstico. Como veremos en el c.1pftulo
sobre razooamlen!o probabilístico, los juicios por represenlalividad pueden inducir a sesgos ,11 b,1sarse
en la similitud entre el cooocimienlo del sujeto y aquello sobre lo que está razonando. En el conocicto
•problema de Jos dos hosplto1les• de Kahneman y T11ersky (1972), !os sujetos Ignoran el t.lmailo de 1,1
muewa al consider."lr que la información presemada es lo suficientemente reprf'senl;�tiva como p.1r.1
que la pmhahi!idad de nacimientos ele niilos y niilas sea 1.1
mism,, en un hospit;¡l gr.1nde frente ,, uno
pequeño. Sin emhargo, la ley de los grandes nUmeras
pone de manifiesto qul' ctunto m.¡yor Sf'•l el numero de observaciones más proholble
es que el resultado �C' aproxime .11 resultat!u rt',\1 y t·u,\llt<l nwnor
s.ea el númem de ohwrvdcionl"'S I.."'S más probable obtent•r rt•sultJdos t'xtrt>nJ<JS.
[
hril tbun'W, � dcúr q�JP io::. �dtul.ofWtlK.
"flW que hemos COII'lefUdo ocw,
en
����s=�=:::==:��"'::;:.:::s:;�;,�
�al mediQcnd�w� lflfi'W:oi'SO. Como 'itdlillil Stmon fl'il8'il), enpociiS OCils�e�Si�tem¡,
P'� !MIO � oon 1• esllillq;la ���iiCI.il p�¡ reloO!vet el problem¡ � oene óel�nt� y dctt
de
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w.� dto forma s,ltlsfildorlil Esto hoKf' <¡ve de un-1 u Olfil fofma, en d marco leórlco gene,.,! del.;
n�� humM\Q, w encueov� latenle el deb�f! sobrf! 1"' racl0f\01lod•d o •rracion.lllidild del
�.
rruento. Como vetoemos a lo larSQdt> los capítulo.; sobre el rii�OOilffl.eotO humMlO, el planteamtento cko
la corresponde¡
oc¡ entt� l01� regt.n lógte.n 1 una lóglu f!leflUl h.¡¡ stdo un term <k> .llrdu..s polb¡,QI
1
:�:�=:;'�':;�:::.:.:;:��y córnoseeot>ende��
a
EL CONCEPTO DE RACIONAUOAO
Lil Idea de que el � hum-1no es r-�eiOnal ha estado presente desde que s.e miciaton las primeras in·
veshgaciones psicológicas sob<e el ratonilmief'lto. Cuando [¡ pstCOiogfil s.e planteó estvdiilr expenmen.
tit� el ru.onamlefllo de los !tUJetOS se consideró que l;� lógica er.ll el m01roo <k> •efeenci• ade<Uildo,
� Pilfil el dise&o de las 1-1reas como � la ev.llluación del rencltmiento Sin embargo. los resubdoi
experomentales pronto pustefon de manif�o que los wjetos no siempre se ¡justaban al criteio d! ra.
cion;�hdad man:adopor � lógia. El anilis.sdeestos res�.�ltados mostrilbil que (actor"es ajenos¡¡ losprii'I­
Cipios lógKos e,erdon uru f�.�erte influencia sobre el rendimiento de los sujetos. Además. estos <esultilcb
C<>ndudan • uru coodustón muy •ncÓfi"IOd¡, pitra la psic:ologfa· si los sujetos no rawnan con lógiu.
eoiOOGes son irracionales. Como vetemos en los r.iguHmtes puntos, el debate sobre la raciooali<W<! glfll
prmcipa!mente en tomo • lor. propuestar. alternativas que intentan acomodar con distintos � la r•·
cionalidad y las desviaciones •Hóg•c.M• �adas en el comportamiento de los sujetos.
4.1. Competencia sinUctka restringida
Cuando se defie� la racion•lidad de los sojelos se �vele aludir a lil distinción proputila por
Chomsky 11965l ent� compeleoC�<� y actuación lingUístiu. Se parte del supuesto, por ana� con lo!.
6r� físicos como el corazOn, de que exoste en el ser humano una dolacióo genética ���
dt§pue9ti1 pafil el desarrollo y �uración de unos órganos mentales. Chomsky deftende qve uno dt
E'!JIO§ 6r�nos mentales es
la facultad par.ll el lengua� y esta facultad se traduce en 11n conjuntodt.
��
que � unive<"Sill y �lfico de la espec1e humana. Este conjunto de teglas abstractas o gr�m�ica
lle!"SOJI es la competencia lingülstica y cuando ésta se manifiesta e��;ternameote es actuacióo lin8UÍSI!U
_j
ol(lu.lción lingürslica permite <'X�Iicar, enlre o1ros muchos nl,is aspectos, que el su¡e�o
El CQOttPIO d<. que
JCiuJhzar,¡. en alg� COilCreto como el español,
rnglés, alem,¡n,
1\"1\Sa un.! f.Kultad p.tra d lenguJ.IC
veces se equr�ue en sus locucrones srn que sea necesario pm ello cuestionar
('f(. 0 que ,11gunas
su
mrsma forma y po� anJiogía, tambi�n se deflcnde
De
lA
,\,
linRüfsti
ciJ
n
.
�
que e){istc una com­
('OI'Ilpt'tt'
en
rJcronal
e
pensamrento
hum.1n0 que puede sufrrr distorsiones
prtcnci" 0 unJ Citp.JC!dad
cuando
r;r.pJCid;r.d se trt�dure en unJ ,10uacrón concretil.
se
CSI.I
�
Recordemos tJmbién que la hipótesis básicJ de los modelos computacionales enmJrcados en
1.1 psi­
de procesamiento est.á especialmente preparado para la
t
cologí.J cognitiva .:�sume que el sis�ma
mani­
pulación de slmbolos, lo que imphca la formalización de unas estructuras simbólicos susceptibles de
función de los conceptos de uso común que utiliz.Jmos p.Jra conccptualizJr el do­
ser intcrprctJdas en
minio que someternos a estudio. Desde esta perspecti\'a, la psicologla del pensamiento se entendería
romo � estudio ele estas estructuras simbólicas y de los procedimientos para su manipulación y la lógica
sirve como modelo normati\10.
Como hemos visto en el punto Jnterior, unJ parte importante de los trab.Jjos empfricos han �fiado
la idea de que los seres humanos procedan de acuerdo coo el cálculo lógico. los errores encootrados
Cipios lógicos en la explicación del razonamiento humano. Se sostiene que los resultados experimentales
descubren iiiiSiones cogniti.,.as o comprueban la formación en lógica de los sujetos, asignando falaci<ls
en la realización de estas tareas de razonamiento ha provocado que se consideren irrelevantes los prin­
dónde no l�s hay (Cohen, 1981). Sin embargo, otros enfoques también sostienen que en la explicación
de los sesgos de razonamiento se ha sube$timado el papel de la lógica (Henle, 19861. El problema prin­
cipal radiu en las dis1intas posturas teóric<�s que se han adoptado en la C){plicación de los errores.
Aquellas perspectivas que adoptan un enfoque sintáctico entienden que los errores no demuestran el
fraca¡,o de los sujetos par3 rnonar lógicamente, sino la e){istcncia de determinadas condiciones que
conducen al error. En otras palabras, los sujetos tienen competenci3 lógiC.J y cuando ésta se traduce en
�ctuación pueden ocurrir los errores.
Y las respuestas sesg.Jdas pueden explicarse en función de la interpretación que hacen los sujetos. Henle
SegUn el enfoque sintáctico, los errores de razonamiento ocurren en la comprensión de las premisas
119621 sostiene que cuando los sujetos aceptan realiur una t.Jrea lógica se pueden cometer errores en
b interpretación del argumento (las premis.as y la conclusión) u omitir o añadir una premisa al 3fBu­
mento. l'of ejemplo, los sujetos pueden cometer errores en la interpretación de los cuantiflcadores de
un silogismo categórico, tales como, interpretar •algunos X son Yo como •algunos X no son Yo Y •<�lgu­
nos X no son Y• como .algunos x 5011 y. (Ceraso y PrO'Iitera, t971; Wilkins, 1928\. También se ha SU·
gerido que algunos sujetos pueden hacer conversiones de las premisas, tales como, convertir •algunos
X no SOil Yo en •algunos y no son X• o .todos los X son Y• en .codos los V son X• (Ceraso Y Provirera,
1971: Chapman y Chapman, 1959; Revlis, 197Sa. b: Wilkins, 1928).
. De acuerdo con la explicación de Henle, el razonamiento depende de la con:'prensión de las �
mrsas Y la utilización de material familiar podría e�plicar los efectos de (•.cllttacrón obser-.:ados en .'"
actuación de los suje�os. También Revlin y Leirer (1 978), basándose en el modelo de conveJSr� tRevlrs,
.
1 975a, b¡, SO§tienen que el contenido familiar bloquea la con�rslón illdta en la c00rflco�cu5u
de !.ls
G
88 • lltSICOt.DGIA DILPIHSAMIENTO
prcmil.:ls, d,'lndo l�r ¡ un.1 f.u:rlil.ac!Ón en f!l ren<llmrento O sesgo del JÍSiem;t de creenc�s �
phur� sr 'le consrdcril que ¡.,�, premrws de � .arp,umcotos v.'ihdm loOfl m.'is wsccptrbla p¡r¡ l.t �
v�:nión que l;u prcmrws de lo<. ¡rgurncnU:l5 inv.mdM. No obsranu::, el scs�o dcbr al l!i!em¡ decor,.
cncr;u del su1cro, que induce .1 i!Ccptólr un.1 conclusión como vJird<J o rnvJiid.l, rndeperwj¡ ef\1 tft.
di- l.1 v;alidct del Argumento, fue cxphc.1do por Hcnle como un frauso f!n I<J accpiJc.ión de la t
_
�ru. (n otras p<�labras, los so¡ctos no f!nt1enden las .nstruccioncs n no saben lo que trcnen que h
.le:er '
·
por t<�nto, holeen algo drsrrnto de lo que 1-e pretende ;anali�ar, que es el r;azonamicnro.
�
�
�
Como V('femo5 más adelante en los upítulos �re e razoo:ramiento deduclivo, hay varios �lo¡
_
cogrnti� que fueron gcncr•dm en conson;anci<J con la hrpólesrs de un sr�cma
deductiYO forrn.l. l�
y O'Brien, 1991; Br<Jo�. 1978; 6ro�rne, l!:eo�.er y l!:umarn, 1984; Oshcrson, 197&; l!:iJJli, 1'18ll A PtSM
de que c.lda uno de estos fl"!Odeolos pri'!SCOtól vari.leoones esp«:íficas, en todos subyace l.1 ide.1 de ����¡r
reprecrnadón srmbóliu de l.1s prcmiws y l.1 apliución de unJS reglas lógius y abstractls eon el fwr
de obtener una condusrón. los �gos de razonam1en1o pueden t!xplrcar�.e por fallos enel P'IXelo dt
interpretación o por 1..1 capacidad hmrtada de 1• memorra de trabajo, rntentando mantener 1.1 vi.lbilidid
de l<t hrpótesis de un sistema lógrco.
En líneiliS generales, la perspectiva sint.ictica asume que existen dos componenres fundamcnt.�lnm
el razonamien!o:
{ I J un componente deductivo que comprende reglas smt.icticas libres de contenido.
C2J un componente de interpretación que establece la correspondencia entre 1�» enunciados del lerl­
guillje y el conjunto de regl,¡s sint.icticas.
Ahora bien, este conjunto de reglas sintácticas no tiene que ser equivalente al conjunto de � 16giC<Is, sino que podría comprender el rcper�orio de regl•s de inferencia que utilicen 105 sujei:05 debrN
natur;JI (Braine, 1978; Bra1ne, Reiser y Rumain, 1984; Osherson, 1975: l!:ips, 1983). 1\si, si el contemcko
y el coniCJ(to influyen sobre la interpre1ación, la actuación de los sujetos se podría explicar por� ¡d.
herencia a las reglas sint.'ictiCils aplic..ldas a dicha interpretación. la facilitación que se produce cllólndo
los argumentos contienen material familiar podría deber� a la facilidad con J¡¡ que la inforrmc!Ón w
ha procesado por el resto ele lO$ componentes del siMema, tales como, la representación y el manttni·
miento de la rnformaciOO en la memoria de trabajo. En otras palabras, el tipo de contenido delemrirw
la interpretación y el cormol del conocimiento que ha de recuperillrse de la memoria a largo pi•ZO. tin
que ello implique la alteración del conjunto de reglas sintácticas del sistema. Si el tipo de coottnrdo
cambia las respuestas, esto se debe a la utrliz.ación de un conjunto distinto de proposiciones, no de te­
glas.
De especial interés para el tema que f"IOS concierne han sido los numerosos trab;rjOi � '
4%dt
p<�ortir de l a lilrC<J de seleccoón deWason. A pes.1r de su apa1ente s1mptícidad es�ructural, só!oel
los su� del estudio de Wason y tohnson·lilird (1972) fueron capaces de responder cOil"ecta
'
ata tarea yen esludios �rioreseste porcent.lje ha variado enrre el 6-JJ%. El resultado cler!W)'Of�
ilr
terés pone d e manilie!llo que el contenido del material presentado incide sobre e l rendimienro, f.c ·
t.tindolo cuando es un contenido conoeto. Sin E!mbargo, no rodos los contenidos concretos produet"
�
...
� la C'xpt'rlt.-ncia prt"Via puede�"-'' un Po'¡lCI importan!�
fxilit.K'tÓnY �If:UOOS !rJb.:Jj� sugtC1'm
1981; Gng¡cs, 193); Cri¡;gs y Cox, 1982; Manktclow y Ev.Jn�.
ef!dlch.l f,Ktli1<1Ción ¡Goldtnp..
1979; fu.
����·��:::'����á�r�;;���� � ��; ���:::�u�i����'::leciln�:�:;:�t:�:�::�c:�
Cidir si las prcmisJ� tlc!'ICn o no st'ntido, ni buscar o �lccdonar los datos
p.l rexro <IC'II'flllin�rlo. ni d('
l¡¡ soloci611 . El sl�rema sinlktico sólo suministra formas y reJ:IJs que van per­
:cs;uios 11,1ra Jlcanzar
aMiil·l ' los d;l!os.
a
mlrlrOiganlzMy
AhofJ bil'fl, ou,, pers�tivJ ahcrnativJ subraya el papel que dcsempena 1,1 c��:perier'ICiil y el contexto
lin¡;üfst•CO en ¡,, dNcrminación del rendimiento y cu�tionJ la plausibilidad de l.u re¡;las desvinculadJs
d<-1 COfltrnido. La CJ<plicación ck> los efe<'!OS del contenido pu('dc que !Jn sólo ponga de m�nifiesto que
el cootcnido fdmili.u induce a tespuCSIJS que � a!)fopiadJs pdl.l nuestra CKpocrief"ICia. El r¡r,zooamk!nto
puede �.tr !o()ll)l>lido a las pautas qoc milfCa la propi.1 ellpocrief"ICia del MJjeto en relación con ('( coote-­
nido pt('SCfltado. Si estos componentes de fJdlitJción han de controlarse coo ct fin de aislar el conjunto
dl' rcgi.Jssint.kticas. entonces los problemas abstractos �ían los más ."\decu¡¡dos para �ludiar el sistema
df.durtivo (Sieml>l>rg. 1981). Sin emb.u¡;o. la alla l.lsa d<! errores encontrilda en las t,lreas de razooa­
micnlo con ti\rminos abstractos oscurece la viabilidad de una competencia lógica.
fsta polémica h.1 provocado que los factores de contenido vayan asociados ,,¡ conte�to entendiendo
que este corucxto se cncontrMia vinculildo con los aspectos pragmjticos del razonamiento. la teorla
de los esquemas de r.uonamiemo pr.1gm.itico ICheng y Holyo.1k, 1 985) propone que tos sujetos cuentan
con reglas de r.uonamiento que son especificas del dominio. Estos dominios de conocimiento no son
ck-m<�siado concretos, sino que tienen un nivel intermedio de abstrilcción de fotma que los esquem,¡s
se aplicarfan a un conjunto de acontec:imie11ros, tilles con10, l<ts situo�ciones de regulacrón (permisos,
contratos soctales, ado.•ertencias, efc).
Bajo estt' enfoque, los efectos d(' facilitación se explican por la vinculación que los sujetos hacen
entre el problenJJ y los objetiiiOS o mctiiS had.1 las que cncilminiln ('1 razonamiento. Por ejemplo, en el
razonamiento condicional se proponen unos esquemóls de r.u:onamiento pragm�tico para situaciones
depcrmisos. Cuando se present,l un problema como una situación de permiso •Si limpiils tu habitación,
entooces ir.is al cine•, t'l sujeto entenderá el contel(to de este problema y lo vinculóllá con metas u ob­
jetivos Jnleriores que ¡>efmitir;'in poner en marcha un conjunto de inferencias coHectils y organizadas
en un esquema. Estos esquemas de rilzonamicnto estrechamente vinculados con el contenido y el con·
teJo:to d.:uf"n lugar ¡¡ lnferenci.1s que coinciden con las estipulildas por IJ lógica. la racion.1lidad b.1jo
E'Sia perspectiva no vendría e�plicada por lól posesión de un conjunto de reglas lógicas ptopiamente di­
cho, !>ino por unas reglas de rilzon,¡miento apropiadas p.ua alcanzar los objetivos que se !)fopone el su­
jeto Y para los que hace falta considefar el contenido y ef contexto. Estos esquemas de razonamifflto
pr.lgm.ítico se han estudiado en las tareas de razonan1íento condicional, pero cabd<t esperar que se pu­
dieran
a todo el razo.,amiento y para ello haría laiM compartimentilr el conocimifflto dc
lo5 soiefgeoe.aliur
os función de sus objetivos y metiiS. Esta es una cuestión que no se h;� cles.lrrO!I<�do y limita
_ nteenla generali
�«•ame
zación de est;� teOfia a un tipo muy concreto de situ,1ciones.
-
U • P'IICDI..CJGA aa NRtrAMIIHIO
Lapo� ww:•� Wlf>r� � rx:�lil:üd et un t.enu muy�li"'SS porque iUpl)oe dJ'II
�
�b r:fltf� �ruc.1ur" lóglc• y con�Cnido (00 lógico) y Cfltl� compremi&l y rqln w�
Como�� Srnecblund 11970. 1990!. lu apliucionn del �o lógico Kili t�Fc.ul•res J)OI'qt¡t !(Jo
w puede dcducn 1.1 n.atunleza de 1.1 ontetpr� de uFia r�la � � •wme <¡U<!' loe ra�
de ior""' ló.
mn.•. t.. tOO!"fa <k la c:ompetend• lóglu wpone un IIStl.'tN lógico hipotético, pet'O •' •g.nl q¡w
_
rt«lu dt- ¡., �ia llf1801�1u, et modelo de competenei• no con"iluye u" upo
de teon, <I'Jf
I)!J«b V'l.'f'iOur� empfrk.lrTiel'lll.'. [go �debe • quo! IOJ (actotet de •ctuaciórl no loe P\ll!detl l.'\pl!c;r,
u.-np�te. y• que dcperldetl � fTIIJdlu ou� de In ur�octefluiu� npecific..ude l¡
wwaciórt �kpl."flrnent.al no paF1ti1-" que� wjetOS c:omp<ertdvl � reqMiiOs de la v•lídez dedua;.,
ni que '' <ampremoón de lu ptcmius enUfiCi•d.ls en 105 •rgurr'lffi!O" comeida con !.1 del �
:�
&IC" y �lo w puede deKubmque u" sujeto raLOn• lógiUtnente ti� que h• inte
rpo-eudo la
lllfo:.��
.....
4.Z. Competencia semjntfca restringida
'Vr¡en
�vu que deK..irtan In reslude inferenci.1 (ormalet p.Jt.J dcfendef UN rcpr�f6n�
Mte In dif
icuh� enconluod.ll por el l.'fl(oqul.' sinúcúco p•rJ e�pliu.r el ra:ronamiento,
mánt.ic.l de I<K ptemi�oar; y un ptoced•mieruo de comp<obación senúrnia del Mgumet�IO. J'of �­
Wloi
de .IO.IC!t"do con el modelo de &ióton (1 974J. IOJ sujetos repte!$1.'ni.Jn ud.1 ptemiu como UNcotÑ;Ji.
lUción de di"8fil'""'H de Euler y p.;ttJ evalu.lr o producir u� conclu�iórl ¡e han de COFI'binar IM repre.
del silogl!imO.
Una teoda � recieote y que eAJ siendo objeto de múltiples tnbajOJ ellpet'imetl(alet es U lei::N
tenU6one5 de� premKH en u,.. tola reptesenta.oón
de IOJ modekK menulft de .loftttU
ton· rrd (1983; 2006; JohnSOfl-t.aord y 8yrroe. 1991 ). U te::lr(, de lol
rnodekK tnenWe6 ioe eromaru dentro de este enfoque al e>!pliur el razonamJef1CO por el conocii!Ml'llll
tXilo CJIC! l.ieoen los wfe&ol k:lbfe los prindpto¡; semánticos fundamenl..ales que subyxen � �proce!O'
de infeterx:.i.1. U �Me.t ioe entiende como las posib� iFIIerpteuciOflel del argumento y no como lit
los 5Uietos COMlr1Jyef1 modelos mentales que oonosdwyen la repre-.enu.crórt de las �ituacrones deKrilal;
pcw IM pterniui y generan combinaciones de estat representaciones en búsqued• de c.onuae¡�
pata � �es oonclusiotleo6. El procedimíeniO Wsico de raronamieniO vend<la expliodo por ttu
�'de contr�, puNO que la valide.t del argumefiiO ioe prueba por la !Mqueda dl!arp
� •kernaivos que pueda" fals.uel rnodelo mentil en cue!ilión. Los sujl.'(os consideran que ..,.., M·
ptopiedade-6 y rel.ciooH l'orm.iles que lo caracteriun. De acuerdo con la propuE"Sta de johnson-Uird.
� COII la condUSoiórlquese ha 8l.'f"ll.'l<ldo. U difteultad de IOJ probletruK se e.cplica en función«
� es válidocuando no encuerotran � rneotil� altetnaiJ�de laspremisas quese,n(l)lll"
b.a;o al no poder c.orlitderar todas las combil'laCIOfles posiblei de IH represenU.ci� rel�
la�deproc.eow.moefii:O y loierroresvienen e-Jq>l icados por las limitKionet del.lrnemori•dtll'll·
f� perspectiv• wpor¡e que los 5Ujdol. raronan de act.re�do coo un procedimientO serrYntico •
a.r.do, pero 1� por 111 upacid.d de 1• tnt'f'l'l(lj"Ía de trabajo. U raclonllidad sesún JohnK111·¡_,.¡
�i.J
8yi'TW (1!9))
reflqad.l: m d �mdpio serÑntico de validez: •UN �Q e v.ilkb
de !.as prem �
iU516n no � � falsada pot un
• . Sin e�;�rgo. �
� si su conc
se h;t
tan form.;¡J como el sintktico
foque sem.�ntJco es un proceiLm1ento
� que � eo
<
llowe, 19911 Y
� IOII!fOI"� de los modelos mentales se � entender como W"l modrio menu.l klgico � el que se
m
para
l.a
u proc�mientO b ;�l
büsq
ued.l: �l"ltiO de Contr.le)emplos IO.ksiord y �.
� n
_
¡'J'))).. f1 procedimi�IO semántiCO (método de � leoc:�N de lo5 modekls) ¡o,¡Jin el signifiado de los
�lógicos y elsint<k:tlco ( � de la lli!Of i.¡ de � �iónluril<r.�. Wsregbsde �
� delimitar � significado, pero mnguno de los dos procedimientos cCiriSider.l e1 con�ido del ..,.
�lo
8"""'"'Sí 1.1 r;K�li<:b.d ka. de v;plic.arse como competencid semointic.a §el";i ne<:es.oll"io recurrir .a.l conocí·
mientO q.llt' tiene el sujero Y .a. los proce505 p.¡ta lo recuper.Kión de este conocimienco. Algu� de J.¡s
� que ya hemos comentado C()("!$idefan de .alguna forma � �isito. Los l!:5qUemas de r�
zon;atnieNo pragm.itico pbntean que reglas y contenido se .a.Jmacen.;¡¡n conjuntarnenfe y estin OfP"i­
z.ados como esquemas. los heurisl:icos propuestOS por Tversky y K.hem.an pan expliar los segas de
razon;uniento probilbili"stico .aluden a los proceso de recuperacióo y organización del conocimiemo,
.aunque no se comprometen con una representaciórl e�ícita del mismo.
4.3. Competencia en la satisfacción de restricciones
los modelos cooexiottista:s ofrecen una perspectiva altenw.tiva para la romprensión de los procesos
dt irlerencia.. En estos modelos la representación del conocimiento se encuentr.l: distribuida y ponderada
d"deftncialmente en patrones de activación que forman parte de un siste'N dinámico con proc�iencD
pmldo. Esta perspectiva ofrece una e.xplicaciOO de los estados mentales de .Kuerdo con Ll idea de
si5-­
� se¡ un manipulador de simbolos.. SegUn estos modelos, el sistema esú constituido por redes de
�ión. ada ul"lol de las cua/e$ comprende un conjunto amplio de uni� de procesamiento. si·
mi� a Las neufOfl.l.S, que, a su vez, se encuentran unidas p.x conexiones con pesos difen-nciados. El
supuestO fundamenta! m el que se basan es el de la concepción del sisten"l.l nervioso como un sistema
consti!Uido por componentes funciollales ¡¡ltamente organizados en el que no es necesario racion¡¡J¡z¡¡r
cómputo mental inherente a los modelos computaciona/e$, pero sin apel..u a la hipótesis de qur el
la construcción y computación de representaciones simbólicas.. Teniendo en cuenta que las neuron¡¡s
son células vivas capaces de recibir y traflSmitir señales electroquímicas de forma muy espe<:i.11iz�
� en lugar de buscar la estructura lógica qve ka. tener un sistema ¡w-1<1 poder explicar un.¡ �
� se P'� partir de Las caram>rístius fiSicas del propio sistema p.liOI t'Xpiicar cómo se desolnoll..l
� �- En definitiva, este enfoque propone a.xiomatizar el sistoema físico. para luego investip
�litic.ameote su compoctamiento en contraposición a la axiomatización del comporwn�ro pan
luego diseñar un sistem.l físico por las tknicas de la síntesis lógica (Rosenblan. 1961').
Dtsde e5ta petspecti\'a, el pensamiento se coocibe como un comportamiento que emerge de! patr6rl
dt feSULuidordes observadotS en ni.I@Stra eJCperiencio�. Si bien es cierto que el cornporumiflltO �
t
70 • f'I$I(OLOc;fA �LPENSA,.UENJO
describir5e por <CJ:Ias, el 5i5tcma en sí mi)mo rln contiene reglas dirijan su funcion�miemo. ll
lo� ��IJdO mcnt.liC'!i �l.in COf'l �
foque
simhóllco, comentado anreriormcntc, asume queconcxt
prcscntaci
on!!'l y regla mientra5 que en 1� modelo� onisiJ\� sólo hay acti�<adól\s�titfuuieru':
nexión para cxplíc.lr el�. compor1
luncionami('nto de un modelo COn('xioniua e'l r�lo,
el
Si
nto.
e
mi
J
esto �be a que inter.lCiúa con un mundo que Mmbién es regular.
Sajo el enfoque concxiooisla diluye l<J distin(.ión cn�r(' <:01\tenido Y rf!1:la�. Como hefllOI; �
r a
a
i
�:���=��;!1��·��·::1n;:::¡:1:11=p�!�l�:a�."S������:�. � ,::�11���:::�e�i:c:;��nh¡�
mO!>lrado como Jos sujetos pueden mejorar su r('ndimiemo cuando los problemas se prcscnun ¡¡�
tcrial conocido y \ilmbién como e1.1e material conocido es en oera� ocasiontos fuente de Al�
r a
::,����:�¡:: :::ar�. �� ��::�o��n::o����:1�:::t;,;�:o:lc;��e�::�s��;�er::�
vendría representado por los patrOOC'i de activac•ón en los que el conocimiento se encuentra d�tribuiQ)
y ponderado con distin� y al razonar el sistema busca el emparejamiento que viole
número de fC'itricdones. Al entrar información en el sistem.J, se .<�ctivaria el conocimiento elrelellltrltlr
«U(f
para la red ele rl'flrcsentación conexionista y se generarí.<� fa mejor intCfprl-tación posible. infCfenci¡¡
vendrían e�plicadas por este proceso de recuperación y por la mejor interpretación posible queaiuruJ
el sistema .<�1 ajusta• su conocimiento con la información contenida en el argumenlo. la racioru!id¡,¡j
en �te caso seria inherente al proceso que busca sil>mpte el ajuste óptimo entre ambos patronesde¡(.
tivación y las re-stricciones cognitivas se enconlrarian determinadas por la base de conocimientos qut
se encuentre represffito�da y activada.
En esta linea, f)Of ejemplo, Oak5ford y Chatcr 11993) apuntan una intCfprelación alternativa
teoría de los modelos mentales basada en los procesos de recupcrac•ón de mcmOfia en el rnarcodeb
modelos conexionistas. En este sentido, el proccso de búsqued.J de contraejemplos de 1� teoría de 101
modelos mentales vendría explicado la bondad cle ajuMe entre el patrón de activación &61e'ado
por el argumento y el conocimiento representado en el sistema. Adem.is, la propia genCfad6n de
modelos mentales de fas premisas también dependerá del conocimiento del sujeto.
último, vamos a comentaralgunas propuestas que considegn la coexistencia de Jos dossisll!INi
razonamiento. La consideración de la coexisterocia de procesos dual no es nueva la p!lw­
logia cognitiva y su ámbito estudio comprende vo�rios procesos, tales el aprendizaje, !& aU:'ll­
LJnal�
ción, el ra:rona.miento,la de decisiones y l.l cognicióo social. En laTabl<� l.IOsepreii'Oautor�
estas propuestas y las denominaciones que se han dado a ambos procesos según los
campo estudiado.
(\UC
<:;¡.
'0-
tu.
!te
w
sesgos.
COl\
pesos
los
pat� t.
lXI'
ele
de
Por
101
los
de
toma.
el
como,
en
y el
rruc� [�plkilo
tracioo.ohd.dlt
j
L
Srstema lbcion;¡l
•utom.iticos frente a los proc� que son lentos, c011sc•entC'S y controlados. f'br ejemplo, Stanovich
1!0041 di�inguen entre un sistema1 ' caracterizado por un procesamiE'nto r,ipido e implic"ito, y otrosis­
fn lirlt"a� �alt'S. en t"St;�s p+"optrt"St,lS se conuastan 1(» procesos que SQfl rJpidos, illConscieotes '
)
tl'nlil1 cuyo proces.:amumto es expl tcito con respuestas qlle pue-den s,llisfaet'r los cnterios normativos
,
de� raciol'litlid.:td. Según los autOfE'S, l'l s•stemi11 t'S evolutiv.:uTIE'nte m.is anttguo y computacionaln�ntt•
mis r.iptdo y potente que el sistema! que es rn.:is moderno, lento y con nMyores demandJS dt• los rt­
,
di' procesamiento. fn la Tabla 2,1 1 w preseman l.ls c.lracteríslicas prtncipale-s de ¡¡mbQ6 SIS!em..l!'
de Kuerdo con 1;� denormnanón propuE'Sta por Staoovich (20041.
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En relación con el razonamiento,
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Sl\ttmaJ
Baudo en reg:!aJ
Conuol�
Coste alto
lento
DeKontextu�liHdo
Tiene met�s con m.ís correa que busc.Jn matlmlur
13 utilidad y 'le encuen1ran en continu�
acluallnclónriebido a l"'cambi<» enel •rnbifnlt.
por ejemplo, Sloman {1996) Pfopooe que hay un rnoo.1m�
de contigüidad y un r.nooilmiento deliberado que es un sistema de represt'ntación simbólic.l b.lUdo
reflectante que es un sisrema conexionist.l curo cómpu!o refleja estructuras de semejanza y relxionts
en regl.n. El ���tema cooexionista permite que los procesos de razooamieolo sean rápidos y ecOilÓ'nicos
y no hace falta un proceso de .:tnálisis pucs.to que su resultado ya forma parle de la p10pia representxÜI
la desventaja de este tipo de r.uonamiento es que depende de la e�periencia anterior y del contextO.
El si�lema basado en reglas requiere procesos más lentos y costosos, .lunque su i!plicación es m.isgener�l
y no depende del contex!o. Ambos sistemas de razonamiento servirían para funciones disliniJS.
El sis­
tema cone�ionista aprovecha los recursos de procCSJmiento al obtener sus inferencias aprovechJndo
el conocimiento que se encuentra representado y que puede generalizarse a conte�tos semejanct'S. El
sistema basado en reglas ulilizarf.:. sus recursos de procesamiento para aquellas situaciones 00\edoW
y en las que sea necesaria la precisión de las inferencias.
POI otra parte, Evans y Over 1 1 996; 1 997; Evans, 2003), bas.indose en los resultados e�perilll('flr.JIH
�
sobre razonilmieoto y en los que se detectan §t'Sgos sistem.l!iCos, pero también una cien a com
lógica, proponen distinguir entre dos flOCiones de racionalidad. la racionalid.ld1 o r<tcionillid.ld ptf'lO'
metas Y
nal, que comprendería aquel comportamiento que resuha eficaz y fiable p<1ra la obtención ele
mÓfl
la 1acionalidi1d2 o racion.Jiidad impe1sonal, que describirla el comportamiento sus!enudo rn un.J
r
1
distill(i6'1
que se encuentra fundilmentadil en una teoría nOfmativa. los autores t.lmbitn señalan queesM
!cológ!CJ
es una forma de desoibir el razonamiento, pero no un,, propuesla psicológlt\l. la distindón l-.s
lmpllcllo y C!(plícllo. En este sentido, esta
el tipo de sistema de procesaniento:
pro¡'llresta
�
la hJcen entre
prer"K"Ie la cor!(lsten�la de dm Tipo� �� razonaml<'nto. [1 sistema de procf'samlento lmplkito
ran�JiM com
como un SIStema conexlon1sta en el que se representa
cunoc:lmlen1o t"clto y
l'rizilfSí'
carMt
le(!r
El sistema d e pr01..e�amiento e!(pllclto scencuenlla limitado por la ca­
dí' IJ e:.:¡"JCrlencla.
111eo�iu rle trab.lfo, p01 ser un procesamiento secuencial y costoso y por riepf>nder también
pJCidad de
mpllnto.
ffl'•'
l
rlel iiSt
el
�r rJrpencle
en 1984 propone una distinción entre procesos heurísticos y analíticos.
Cabe S('!ldl.u que )'a Ev.mi
delimitar dos tipos de funcione§ en el razoMmiento: { l ) los procesos he
u·
Con �lil distinción intentaba
rliticr» tendd,ln como función la selección ele la Información rele.,.ante y {2) los procesos analíticos
Intento ele preserv.u
1.1
oper,1rf,1n sobre la información que ha sido Sl'lecclonada. Estd distinción puede considerMse como un
noción de competencia lógica en los procesos analíticos. De acuerdo con su
componente heurístico se caracteriza por el procesamiento implícito y el com­
ni.IC\'a ({l(mulación, el
pooen� analítico por f'l explicito. la racionalidad2 sigue garantizando que los sujetos rengan compe­
tencia tanto deductiva como lnclucli'Ja, pero limitada. la pole.tlica entonces se centra en determinar si
esti\ competenciol se ajusta a un modelo de reglas de ln{erencia, que poclria coexistir con restricciones
de tipo pragmático (Braine y O'Brien, 1 99 1 ; Cheng y Holyoak, 1 985; Rlps, 1 994), o con la teorfa de los
fácil discernir entre ambos enfoques, puesto que ambos parten de supuestos demasiado imprecisos
como p<�ra permitir una conu.utación experimental que d;uamente apoye o refute los aspectos teóricos
n..orlelos mentales Uohnson-lalrd, 1983; )ohnson-lalrd y Byrne, 1991). Reconociendo que no resulta
esenclalft que defienden, Evans se inclina por la teoría de los modelos mentales. Sostiene Evans que
esta tl'Ofla puede constituir una teoría del razonamiento en general, tanto deducti'JO como inductivo, y
que el metilprincipio semántico de validez tiene mayor realidad psicológica.
Ahora bien, cabe señalar que estas dos propuestas de compromiso no son una panacea, sino que
coollevan varios problemas. A continuación señalaremos algunas de las criticas de las que ha sido objeto
y algunos de los problemas que plantea en su formulación la propuesta ele Evam. Considérese que la
mayoría de estas críticas y los problemas que 'Jienen señalados se aplicarían igualmente a la propuesta
deSloman, que comparte con Evans un sistema de procesamiento coneJCionista y otro sistema anali"tlco,
pero basado en reglas.
Por una parte, se sostiene que la teoría de los modelos mentales no está e!(enta de problemas como
para que claramente se pueda optar por ella y que tanto esta reorla como la basada en reglas podrían
Ser valiosas para eKplicar el razonamiento de distintos sujetos o del mismo sujeto en distintas situaciones
IGeorge, 1997). Por otro lado, también se critica la distinción entre los dos tipos de racionalidades con·
1996). hta úhimil postura se encuentra más cercana al concepto de racionalidad! Y propone seguir ln­
siderando que la radonalldad2 no apor1a, ni ha aportado buenos modelos de razonamiento (Gigerenzer,
'JeS!igando los procesos de razonamiento en su interacción con el mundo real, puesto que los resultados
experimentales subrayan que el razonamiento no ocurre aisladamente, sino que depende del contellldo,
el contexto y las metas del sujeto. También se defiende que no hay <los tipos de racion.lllclacl, slno un
solo sistema de razonam
iento que puede ajustarse al modelo normativo 11 J,u circunst¡¡ncias pragm.llicas
M>n adecuadas (Noveck, 1997; Sperber, Cara y Glrono, 19951.
t
FIT\:llmente un pn>bll!ma ¡::enea l dr:- 1mport;mo:� C!t la l:llta dr e>peeifioc•ón de ambas 515�
eo:oshendo polcmiC� con respecto al lt«<
elo �
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��:\:_¡�,��:::::�:·:��:::������'
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¡ : ¡ T,1mpoco h.,)
una
cspPCif!Qltlón del proces��mocmo 1mphc1To. ni un crlteno para e.ua�
onal odad1: pat e¡empkl, 5¡ el $�
:���:�� :��;�r: �:��:������:��;•
i3 l U l•mii.:IC10n entre ambrn Slit�m� es diiu�: puerle haber metas que el Sistema explicito se
¡»o¡u¡ alc;.¡ruar � puede h.1hct rnierenco;r.; conforme¡ un modelo normativo que �n implic
(41 t>lo � concreta la mteracc1ón enm: ambns s•Stemas, ni se determmao las circul'l$tanc:¡.a.¡
qltf
¡ o!TO
:
ponen en ffilltCha un �tema frente
!'5• Consodeorando lo didm antenormente, >eguimos con una concepción circular del T.lZOTI;lmi�to:
s• 10!> su¡� resvelven correctametltr la tarea �e acuerdo con el modelo norma1ivo elegido,
e,.
tonces es razonamiento �licito o es razonam•ento omplicito SI consideremos que el su
�
e>:penen.cia con el problema como par� que se haya automatiJ:ildo lo que en su dia fue¡eturawna.­
miento eqllicito. Si se equiVOCil, pero hay metas personaleo; que pueden d�r cuen1a dt' SU> l'ts­
rouestas. entonces es razonamoento implicito o tal vez, es razon<�miento explicno pero con pro­
blemou el'l 1� memoria de tTahajo. En definitiva. seguimos con los mismos problemas encomiados
por Henle al proponer una teori� de razonamiento en la que se integran los prOCI!SOS dt' infeff'!lci¡
y los de rnterpretación y para la que hace falta una especific.acoón más concreta de 1� d� pm.
ceses y sobre todo de !a interacción entre ambos. Ahora bien, cabe seii�Jar que la tesi� d� la ro.
eo.:istencia de ambos procesos reconoce e integra la naturaleza convincente �· el atractivo inliJitno
de los principios de la racionalidad a la 11e2 que admite su violación sistemática {Osherson, 19901.
..
PSICOLOGIA DEL RAZONAMIENTO • 75
'
RESUMEN
que l,l (hvislóo del raz�amicnto en ll() e Inductivo es ltna
�te caplwlo twmos visto
-fn
dccc los modelos norm,1.1tvos con 1� quedcducti
se comparJ el rcndimit'nto
daslflc.:trión cl.:lsic.l que ob(o
e
uv
l
o
s
de ���St���:���:: ;� :�.�;:������:::m�����; �·��:
� ;::�:�:: ����f:.�n':;
ctivo las conclusiones n� pucd<'n Ir m�s all.1 de IJ informaclóo contenldl en
::�:�i
ele Kuerdo con las r�IJs de mfcrencia lóg1ca podemos saber si el procedimiento
('lliseasotoy de<lu
ido o no.la�hién conviene st'ñalar_que, aunq�e a veces se �iga que la conclu·
;.:,.�azon.
1r es válofal
,ión es
�. re;�hcL1d las reglas de la lógtca noevalwnel contcn•dode IJs premisas,
la validez del Jr�unl<.-nto. En otras palabras, las reglas de la lógica deductiva prescinden del
conwnklo p.lracentrarsetansoloen la sintaxis del arguiTI('nto.
En tlr.-.zonamieoto inductivo, por el contrario, la conclusión vJ más allá de la información pre
sentada en las premisas, por tanto, las conclusionC!S serán probables o improbables. Por ejemplo­,
cuandodecimos .Jos gorriones vuelan, las palomJs vuelan, las águilas vueliln, e1C• llegamos a
la coiiCiusión de que •los pájaros vuelan• hemos eKtrafdo una generalización a p.utir de un número
teniendo en cuenta que no
�deobservaciaonessobre el conjunto posiblue de pájaros. Sin embargo,
d
i s e
�z��:;��:nv::t::;����íj:�::. ,:����:;:: �.:b���:��:��d:;, s����e �::.l:�:
\idad. las cooclusiolleS serán más o probables en función del número de casos en los que
basamos la generalización de la variabilidad de los casos comprendidos en el conjunto. El modelo
.,rormativo que más se ha utilizildo parJ estudiar el rJzonamiento inductivo es el Teorema de Bael marco de la psicología cognitiva, los modelos de prOCCSilmieoto de IJ informadón suelen
r�"
distinguir el conocimiento deciJrativo el cooocimiento procedimental. El conocimiento declara­
tivo seria el conjunto de conceptos, datos relaciones, mic!ntras que el conocimiento procedimental
haría referencia al modo en el que se realiza el procesamiento. El primem eKplicaría que es lo que
seprocesa)' el segundo cómo se procesa. En este sentido, el razonamiento de acuerdo con los mo­
jldelos normativos lógicos sería una forma de conocimiento procedimental
tados mentales sobre el razonamiento, tanto deductivo como inductivo, muestran
1 �.queloslasresul
respuestasexperi
de los sujetos no se ajuMan a las prescripciones marcadas por los modelos nor­
mativos. Cuando estas desYiaciones o errores de razonamienlo son sislemáticos se dcnomin.:�n ses
gos. Estos sesgos se h.:�n clasificado según la influencia de los factores que Jos provocan. los factores
tKlernosi nhacen referencia al impacto que tiene la información Irrelevante sobre el sistem.1 de prost
e
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��a�� :�'7: �e:��:: tr��a����� :e�:�:��o��i���:�·;�:�� �sl=��
Huenci�d del����d�
conoci:�m��iento
o sistema de creencias. No obstante, es importante recordar que esta
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d.-softc<�eión es una m¡ne<.:� se-ncill.:� de tr.Jt�r el tema porque que � re.Jiid.Jd no es fki 1
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de l;¡ inte<actión, ya que lo e�terno onfluir.S en IJ mcdodJ en que lo m\e<no se encuentre I!Speoc
i¡l.
m(!(lte p<epa<.Jdo o dispuesto para dicha influencia. TJmbién los lactO!'es internos, como el siSiern,¡
de creencias. inOuir.Sn sobre la t.:area de r<uonamiento en
internamente está ff'Jlfeser>t.Jdo.
1.:� medod.1 en que ésta se ajuSle ¡ lo que
�UC11YO e indUCiovo. E� itSgol
A lo �rgo de-l c.ap1)ulo h.emos visto v;¡rios sesgos de ra�onameento, que se tratar.in con �
dflenimiento en los siguier�tes c<tpítuk» sobre r¡uon.:uniento
ponen de manifiesto un• noción gene<.JI del sistema de p!'OCC!S.lmeento hum.Jno: �un�
con unos r«ursos de proces.:�miento l!mit.Jdos. En 1� med•d� en 1.:� que el sistema no llene e�¡.
proces<�r tod.1 la información � l;¡ que se encutnQ
sometido se ve oblig.:�do a ¡.eleccionar. En general. el sl�tem• hace una buena selección de la i<�­
d<td, ni suficientes recutSOS. como par� poder
formación. pero también c.lbe la posibilid.ld de error y es •quí dónde se sitúan la mayor p.lnede
los sesgos. Esta falt.l de adecuaCión del rnonamiento humano a los cánones inmaculados dt 101
Con respecto ¡ la racionalidad human.! hay varias postur<�S y no existe <�cuerdo teórico par• O·
modelos normativos ha cuestionado la racionalidad del comportamiento hum;mo.
plicM el ra�onamiento. L•s pe<spectivai teórius se pueden clas1fiUr en cuatro tipos de modelo¡;
1 ) los modelos sintácticos bas.ildos en un conjunto general de regl,¡s, que se pueden <tjustu � ilsún
modelo lógico y/o complementa! con f.Jctores pt"agm.itocos. 2) los modelos sem.inticos que d&
ca!Un las regl;¡s de inferenci.J y se basan en
1� manipulación de modelos mentales, J) lo! rnodtb
conexoonistas bas.ildos en la representaCión del conocimiento y en el ajuste óp(imo y 4) los modtlos
hibridos que conjugan una representación conexionista del conocimiento y el cómputo simbólico
b<�sado en reglas o en modelos mentales.
Para resumir podemos decir que entender la racionalidad desvinculad,¡ de la realidad no �re<:f
caracterizar adecuad<�mente al •aton<�miento humano. los principios de l;¡ lógica no garaflliz¡n
por sí solos la racionalidad. di'!dO que el contenido y el sistema de crecnci�s de los suj�os lnAuytt�
sobre el rendimiento. En este sentido, la racionalidad se describid;¡ como una competencia co¡;ni­
tiva restringida palól entender los significados de los enunciados y de los operadores lógice» Y/¡
un procedimiento para la aplicación de reslas, entendiendo reglas en sentido amplio, un procfd�
polémica se sitúa en delerminu cu.ll es el procedimiento p.ua opera• sobre dich.J iruerprtliCIÓn.
miento pa1� la milnipulación de modelos mentales, un procedimiento para el mejor ajuSie tflll'f
dos patrones de representación conexioni'>lil o. tal vez. un poco de todo.
-
E
1
-
Inducción categóri ca
OBjETI\IOS
l. INTAOOUCCIÓN
Z. LA ESTRUCTURACIÓN CONCEPTUAL
21. Eofoquedela�propled:u!esdeftnltolla5
z.z. Enfoquede�1s proplediKiesprob.1blllstlcas
Z.3. EnfOQI.Ie delosejelllpl�res
3. LA COMBINACIÓN DE CONCEPTOS
11. Hoo:leiDdemoóiflcaciOnselec:tlvil
H. Modf!lodeespedallzad6ncOO(eptual
3.3. Modelohlllrldodee)emplares yteorlas pri'Yias
M. Modelode especlallzacfón{Oilceptual ampllado
4. U PROCESO DE CATEGORIZACIÓN
U. L.ainduccióncateqórlcacomoslstt'fl'lildereglasdlstrlbuldas
4.l.l. Oescrlp(i0nóel prou!SO delndtKdOncateg61ka
4.2.la indu«lóncalegórlcacomosislernadeoctlvaclóndlstrlboulda
4.l.l. OeSI:rlpdOndel procesodelndllCCIOOcalegórlca
Harl!) Josl! Gonznlo2Labra
'i
i¡
PALABRAS CLAVE
DEL CAPITULO
1¡
�
PropledildesdefiJ)iiOflaS
I"JopiPdaOO<ól)loblllllllstl(iiS
PJotoUpo
Tlplcldad
ParE<Ido filmlllm
PropledMes tempor�les
ElecTo de la conjunción
Modelo demodlllciiCiónselecllva
Regladewntraste
Moaelodeespe<laU!.XI6n
conceptual
Principio de s.ernejan�a
1
T
!j
Teorlas prevlas
Representaclónslmllóllca
BIBliOGAAFIA
Esquemilsde ratonamlento
pragm�Uco
Aepresentacl6ncooexlonlsta
Modelo de satisfacción de
restricciones
1
1
il
1
•
•
•
•
OBJETIVOS
�onocer �� di�tintos enfoques teóricos sobre l¡¡ agrupación categóric.l y cuáles son Las e..;;;:
�:;:�:;/
c•ones de d1cho proceso.
;malilar los principios qve permiten que
los objetos particul¡¡res se i.lgrupen l'!l
Contr star los aspectos comunes y divergentes entre las distintas perspectivas teóric
as y file\().
�
_
dológ•cas que estud•an
la inducción categórica.
Rcne)(ionar sobre la definición de la semejanza y la flexibilidad del proceso de inducción
c�te.
y procedimientos de cómputo de los modelos simbólicos y conexioni"Us
• Adquirir una visión comprensi\•a y critiu de los modelos compu1acionales del proceso decate­
górica.
• Conocer los supuestos
gorización.
1
LA ESTRUCTURACIÓN CONCEPTUAL
•
•
•
•
•
•
•
•
Las CJtegoríJS se definen por sus propiedades y sus reglas de formación dependerán de estas pro­
pied.1des
El enfoque de las propiedades definitorias asume una estructura conceptual con propiedades bien
definidas en las que una propiedad es necesaria si está presente en cada uno de los ejemplares y
un conjunto de propiedades es suficiente si cada ejemplar con dicho conjunto pertenece al con­
cepto en cuestión
Los resultados experimentales han mostrado que ni los conceptos, ni su uso parecen ajustarse tan
claramente a una representación por definiciones.
El enfoque de las propiedades probabilísticas asume que la estructuración conceptual depende
del prototipo y los miembros de una categoría se relacionan por el parecido familiar
La postura conciliadora de los modelos mixtos intenta explicar cómo se podría asumir la coexis­
tencia de ambos tipos de propiedades: definitorias y probabilísticas
El enfoque de los ejemplares asume que hay una representación de todos los ejemplares y el nivel
de abstracción necesario para generar una categoría ocurrirá en el momento mismo de la recupe­
ración de la información almacenada
El enfoque de los ejemplares no ofrece una explicación de cómo se representan las generalizacio­
nes producto del aprendizaje y no concreta cuál es el criterio de coherencia interna para poder li­
mitar el proceso de categorización
Los modelos conciliadores o mixtos combinan la representación de casos concretos y un nivel de
representación más abstracto que se corresponda con el prototipo.
LA COMBINACIÓN DE CONCEPTOS
•
•
•
El estudio del proceso de la combinación de conceptos pone de manifiesto la propia flexibilidad
del proceso de inducción categórica.
El mod€1o de modificación selectiva para la combinación sustantivo-adjetivo asume una represen­
tación prototípica con pesos diferenciados para la prominencia y la diagnosticidad de los atributos.
Y adjetivos.
El modelo de modificación selectiva se ha criticado por asumir que los atributos son independientes
y su aplicación se limita a los conceptos constituidos por sustantivos
• El modelo de especializJCIÓn conceptuJI asume una repre�ntación por esquemas con <�
V liabl
_
es
especif1ca los vJiores de las prop
y valores en IJ que linO de los conceptos (el adjetivO)
iedad
es�¡
otro (el sustJntivo).
conceptual señala
• La críticJ principal del modelo de especializ;�ción
1� falta de especificación de¡
del conocimiento.
procedimiento de cómputo para el proceso de selección
�
propuesta inespec fica que co
• El modelo híbrido de ejempiJres y teorías previas es una
mbina la
representación de ejemplares y el conocimiento del mundo para poder explicar la relación enhe
l;;�s propiedades de un concepto, las fluctuaciones que se producen por el contexto y las variaciolles
del valor crítico de una mism;;� propiedad.
• En el modelo de especialización conceptual ampliado se ai\<1den los poce
�s de comparación ycons.
�
trucción para poder explicar la aplicación de propiedades y l;;� combmaoón híbrida de las mismas
EL PROCESO DE CATEGORIZACION
• El principio de semejanza subyace en la explicación de la organización conceptual de varios en.
foques.
el propio conocimiento y por las teorías ingenuas que tienen los sujetos sobre el mundo que les roc1e;¡
• El enfoque de las teorías previas sostiene que la organiz;;�dón categórica se encuentra determinada�
•
•
símbolos atómicos para denotar las entidades susceptibles de ser interpretadas semánticamente y
El sistema de reglas distribuidas pertenece al paradigma simbólico clásico en el que se utilizan
dichas entidades se manipulan por las reglas que definen al sistema.
El modelo en concreto que ilustra esta perspectiva es el modelo de esquemas de razonamiento
pragmático (Holland, Holyoak, Nisbett ylhagard, 1 986).
• El sistema de activación distribuida pertenece al paradigma conexionista y más concretamente a
una serie de modelos que se conocen como modelos de satisfacción de restricciones.
a modo de neuronas, con reglas de activación (Rumelhart, Smolensky, McCielland y Hinton, 19861
• Los componentes del modelo son unos patrones de activación en una serie de unidades del sistern.J,
a INTRODUCCION
El proceso de inducción categórica constituye uno de los
procesos básicos del funcion�mientoCOS·
nitivo por medio del cual las personas reconocen y
clasifican su entorno en clases. Este proceso de e�·
tegorización se encuentra casi omnipresente en todas
nuestras actividades, desde lils m.ís sencillas
las más complejas. Por ejemplo, se está categorizando
cuando en el supermercado se ¡¡cude a IJ SKcion
h�
INDUCCIÓN CATEGÓRICA • 87
de iwtas en busca de m.:1nzanas, cuando se h,1biJ de un ,¡rtist,l como '"1ngu.:udista o cuando se diag·
nostiC,l unil depresión por el conjunto de síntomas que presenta el p.1Cicnte. Adem<is, estas c<Jtcgorías
partir de las cuales v;�mos a poder seguir clasificando,
!<e consideran los dmientos o las estructuras J
interpre1ando, generando inferencias y comunicándonos COfl todos <tquellos que comp.:�rtan una estruc·
Entre las varias funciones ele IJ inducción cate¡;órica, vamos ,1 desJc.lr
t
dos que soo fundamentales para
IUración categóricil en común.
las diferentes perspectivas teóricas que existen sobre el tenlil. Esl<ts funciones soo, por una p<�rte, el ilhorro
cognitoi'O que supone l<t agru¡>ación ele las experiencias particulares en clases, y, por Olr'Q lado. la posibilidild
que ofrece IJ pertenencia CJtegórica de inferir m,ís inform:;¡ción que li! que hJya sido presentadil en una
cierto sentido (mica, ti!mbién es inneg.1ble que los sujetos no parecen actuar en función de cada una de
situación determin,ldJ. En cuanto al ahorro, resulta evidente que, a pesar de que cada experienciJ es en
esas experiencias, sino que extraen aquello que puede ser común a un conjunto de objetos o situaciones.
Asi, por ejemplo, aunque hayamos tenido u n sinfín de experiencias con muchos tipos de manzanas (reineta,
golden, nlilcintosh, etc.), solemos agrup.:�r estase:<periencias particulares b.ljo la categ<>Jía •manzana•. En
este sen!ido se considera que la Ciltegorización constituye una de las formas paradigmáticas de la inferencia
inductiva por medio de 1.-. cuai iJs experiencias particulares se agrupan en una clase general.
Además de este ahorro cognitivo, la categorización también permile aplicar a un nuevo ejemplar de
1� categoría, información conocida sobre lo que previamenle ya ha sido agrupado. Esto quiere de<:ir
que si nos encontramos con un nuevo ejemplar que podemos ca1egorizar como manzana, también po­
demos generar una ¡,críe de expecti!tivas sobre este objeto, sin que para ello sea necesario comprobarlo.
Siguiendo con el ejemplo anterior, si a un ejemplar lo incluimos en la categoda manzana, podemos es­
pe1ar que sea comestible y que crezca en un árbol.
En los siguientes puntos de es1e capitulo vamos a tratar el proceso de inducción categórica como el
proceso medianle el cual se agrupan en un conjunto varios ejemplares particulares. En otras palabras,
intentaremos analizar qué es aquello que hace que un conjunto de objetos se agrupen en una categoría
rales que han r.ido propuestos para estudiar cómo las experiencias particulares se agrupan en clases y
y cómo se realiza esta agrupación. En primer lugar, se hará un breve análir.is de los principios estructu·
cómo se produce l a combinación conceptual. A con1inuación ¡,e tratarán los principios generales que
pare<:en compartir una buena parte de los enfoques cuando inlentan dar cuenta del proceso de catego·
rización y, por último, analizaremos con mayor detalle dos modelos computacionales alternativor. para
la explicación de este proceso.
fi LA ESTRUCTURACIÓN CONCEPTUAL
Cuando se agrupa una r.erie de experiencias particulares en una categoría parece que ha de existir
algo en estas experiencias que permita dicha agrupación. Una de las concepciones más extendidas
sobre aquello que permite la inducción categórica resalta el papel que desempeñ¡¡ el conocimiento que
1
se tiene sobre l�s propiedades de los ejemplares, de modo que la descripción de estJS prop�
�
mi te �verigu<�r cómo los ejemplares se agrupan en clases. De esta for�a encontralllOi que, n a�.
e la
_
dante investigación que hay s.obre el tem<l, las categorías se han dcf1n•do por sus propieda
des y �
_
reglas de formación se refieren a las relaciones que se establecen e�t�e estas pr?P•edad
es. En es¡¡.�
tildo vamos a ver los diferentes enfoques teóricos sobre esta agrupaC1oo cat�•ca y cu.i\e-¡ 50n losp!i�.
cipios que permiten que los objetos particulares se agrupen en una categor•a.
2.1. Enfoque de las propiedades definitorias
El enfoque más tradicional en el estudio de la organización categórica considera que ésta
se defu�e
por un conjunto de propiedades que son individualmente necesarias Y en su conjunto suficie�tes.
St
supone que una propiedad es necesaria si est.i presente en cada uno de los ejemplares y un conj�.qo
COOCepiO lfl
cuestión'. Un ejemplar pertenecerá a una categoría si presenta este conjunto de propiedades y w fltl
·
tenencia será cuestión de todo o nada: o es un miembro de la categoría o no lo es. El principio estructtJrll
de propiedades es suficiente si cada ejemplar que presente dicho conjunto pertenece al
que subyace en este enfoque es una definición.
Un ejemplo ya clásico de este tipo de enfoque es el concepto •soltero•. El concepto solteroestit.
mado por tres propiedades: ser varón, adulto y no estar casado. En este ponto conviene aclarar �
cuando hablamos de una propiedad estamos haciendo referencia a un predicado, en el ejemploant�
el ejemplo anterior, osexo• y al hablar del valor hacemos referencia a la especificación de esea«hao,
oser varóoo, al hablar de un atributo nos referimos al término genérico de esa propiedad, siguierdoCOII
en este caso •varón•. También es habitual encontrarse en este campo con el término rasgo para 1\¡(fr
referencia a un atributo con dos valores (presencia o ausencia), aunque nosotros no haremos es1a <il·
Este conjunto de propiedades constituye el contenido conceptual y este mismo conjunto de propito­
tinción y hablaremos sólo de atributos.
dades permite agrupar a los ejemplares en clase5. Desde este enfoque se entiende que cad.J IN dt
estas propiedades es por sí sola necesaria, aunque no suficiente. Por ejemplo, un niño no es u11 solllol" .
aunque sea varón y no esté casado, o una mujer, aunque ésta sea adulta y no esté casada. AM:.ra �
conjuntamente estas tres propiedades, ser varón, adulto y no estar casado, sí son suficientes ¡wa !ti
sohero. Estas propiedades se denominan definitorias porque constituyen colectivamente uoa delinicdl
del concepto y de acuerdo con este enfoque, que se conoce como enfoque clásico, un objeto es �
veinte compa11ian lr6
bro d e una categoría s i y sólo s i presenta e l conjunto d e propiedades que lo definen.
supuestos del enfoque clásico (Boume, Ekstrand y Oominowski, 1971; Bruner, Goodnow )',>.ustin. ¡9)61.
Sin embargo, pronto surgieron resultados experimentales que subrayaban fa fJILJ de e�pecifKJC�do
las principales teorías psicológicas hasta principios de los años 70 del siglo
�
l,lS propiedJde defi�itorias de algunos conceptos. Se encontró que no había una definición
consensuada
que agrupara a con¡unto de propiedades individualmente necesarias y conjuntamente
suficientes para
l�s conceptos denominados n<�turales y que en much,1s ocasiones los sujetos no podían
establecer los
_
hm1tes
entre un con epto Y otr tan ci<Jramente como cabría esperar de acuerdo
con el enfoque clásico.
Estos res lt dos ponlan de manifiesto que los conceptos no se ajustaban fácilmente a una represent<lción
¡mr deflntctones. El probl ma de este enfoque es que es demasiado restrictivo como
para poder incluir
��
�
�
�
�
a las excepc ,ones Y a los e¡empl<�res con demarcaciones imprecisas. Si este problema se intenta resolver
_
_
con una defm1c1ón as general, emonces la categoría ¡>ierde poder discriminatorio, convirtiéndose po­
_
stblemente en un ca¡ón de sastre donde todo cabe.
Por otra parte, el propio uso que hacían los sujetos de los conceptos también era contrario a los prin_
.
ciptos
defendtdos por el enfoque clásico. En las investigaciones de Rosch (1975; 1 978) se encuentra
:
�
� n petirrojo era un miembro más representativo de la categorfa aves
que algunos ej mplares se consideraban más típicos o más representativos del concepto que otros. Por
�
ejemplo, los su¡etos e aluaban que
que una g llina, pomendo de mamflesto que no todos los ejemplares de una categoría eran iguales,
aunque la tgualdad era lo esperado de acuerdo con las propiedades definitorias. Además, estos efectos
de tipicidad permitían predecir el comportamiento en una amplia variedad de tareas. Así, por ejemplo,
si se pide a los sujetos que decidan lo más rápidamente posible si un objeto es o no un ejemplar de una
categoría, sus respuestas serán más rápidas con los ejemplares típicos. Si se pide que generen miembros
de una categoría, los sujetos recuperan antes los ejemplares típicos que los atípicos y los ejemplares típicos también se aprenden antes que los atípicos (Rosch, 1 978).
z.z. Enfoque de las propiedades probabilísticas
Las deficiencias del enfoque clásico dieron lugar a una nueva perspectiva sobre la estructuración
conceptual. Esta nueva perspectiva denominada enfoque probabilístico asume que los conceptos no
están constituidos por propiedades definitorias, sino que fas propiedades más comunes o típicas de un
concepto ocurren sólo en determinados ejemplares. El conjunto de estas propiedades recibe el nombre
de prototipo, ya que éste describe sólo a los mejores ejemplares del concepto. De esta forma, el conte­
nido del concepto es su prO\Otipo, que es como la tendencia central de las propiedades de sus ejem­
plares, reflejando la estructura redundante de la categoría como un todo (Posner y Keele, 1 968). Otros
enfoques probabilísticos también incluyen la varianza o dispersión entre estas propiedades (Fried y Hol­
yoak, 1 984) o consideran que se representan las frecuencias de estas propiedades o una combinación
de las mismas {Reitman y Bower, 1 9 73).
Además, este enfoque ofrece una explicación de la estructuración conceptual en niveles jerárquicos.
�
Siguiendo con la denominación clásica, se propone un nivel supraordenado con el grado más alto de
generalidad, por ejemplo, fruta, y un nivel subordinado con el más concreto, por ejemplo, manz na
golden. Esta estructuración conceptual también incluye un nivel intermedio denominado nivel bás1c0
en el que se ubicaría el prototipo, por ejemplo, el concepto manz<�na. Este nivel básico comprendería
�
90 • PSICOLOGfA DEL PENSAMIENTO
el =-¡nr n.:m::ro � proptedadcs q-..:e comparten 1� e¡emí':ilrCS Ce 1.11\a ca.:e;;<'lri.1 � el �
.u r
�
de prcp'cd.:�dcs de c:r,u cJ!C",.Orí.u Ce co:".:rastc <P.OKh. Mcrvt}, Gr;r·, Jchnson V f:oycs.. Er,u:b
_ ¡ 1•0�
Los Catos que present.lmo'i d continu.lciórl para íh.:�trar el enfoque prob.lbi1:;rico h<H'I �:1!.,
-¡ �
.ol(}
•196-l En l.a T.:�!.la J_l. se prescn:6n l.1s punrwoones ée
�tuvieron cudndo [I)S su¡ctos !".'illuo�bdn en una �al.t de 1 a _7 v;mi')S e¡empl.ai"'!S de le� c�-"'Ce-,.l:ra
trura y ave_ Como � puede >.eren ;�mhos hs:.l�. e:.ts!cn �an;sCIOtle$ •:npor:antC!> en la5 ¡:!l.lr.:t.t.l("lr'oP>
de Vpicidad de kJS dtstinros e¡emplar�. Por e¡emplo. los resui!Jdos �lraron que la m.a.nu.r..l � c.c.r.
sideril la iruta m<is tipic,¡, mientras que I.J calabaza es la menos típou. En la ca:e-goria de l'·!!S 1'.l.�
podemos observ.:�r •·ariiltiones simtlilres y en t,u tnvestig.Jciones sobre este tem<�: SOI'I <�!x.'TIQ;::� Iu""
sultados semejantes a éstos. por e¡emplo. Mervis. Catlin y Rosch. 1976; Rosch. 19ii. Resu'.� �
este tipo íueron los que cuestionaron la adecuación del enfoque cl.ásico al poner de maniiiesto(J.It�
todo5 los ejemplares eran equiv·alentes en cuanto a su pertenenci¡ c.ate'3órica.
del trJbaio de M.l:t l' Smi;h
1
t.;¡k;.!¡��-;
INDUCCIÓN CATEGÓRICA • 91
l� cL 1os ck:l cs100in rk> M,lh y Smilh 1.1mh1é11 ['lOOl'n de m.JnifiC'Sin qlll' los f.'ft'<"IOS de tipidd.ul ¡)a­
r .1 1.-.s propif.'<l,ldf.'S no n('(_t>S<Jri,lS, cueslion.mdo l;:.mbit.ln en csle punlo l;¡ viJhilicbcl del
rt'Ccn dd:wsc
rnfoque cl.is1co rk• l;¡ CJI<>gori?.Jción. En IJ TaUI,1 l.2. se presen1.1n diez cjf'mplos en or{lcn dt'Crt'<"icnlc
de lipiciriMI con algun.Js 'k· l.1s propied l(les que dit•ron los sujclos p.Jr,l los cjcmplart que se les pre­
1
senl.lfOil. A od.1
¡)
..,
.
,!(l se IC' asign,l un.1 po ntu,1dfm c¡uc es i�ual al númC'ru de ejemplares c1uc pn:­
ropicd
.
tu.lción rle p;�recido familiJr.
$Cnl.l CS..l propi{'Ciad Scgl1n Rosch y Mcrvis ( 1 975), la sumJ de csli!S punlu,1dones constituye su pun­
TAOLA 3.Z
Puntuaciones de parecido familiar según el listado de propiedades
(Malt y Smith, 1984)
Propiedad
pelirrojo
)
¡
10
pájaro azul
golondrina
10
h�lcón
10
Hlornino
10
buitre
10
andarríos
10
ll;�menco
10
gallina
pingüino
r jlequeño
10
10
10
1
'-1
1
:
1
�.L
35
35
35
J
1
-,
1
1 insectivoro
1
1
1
17
32
J
17
32
10
10
10
ó
J
1
1
1
1
1
1
1
1
1
En esta tabla podemos observar que la puntuaci n de parecido familiar es una medida directa de la
frecuenciil de las propiedades del coocepto y que los ejemplilres coo las puntuilciooes más altas en pa­
recido familiar son los que comparten el mayor número de propiedades con los miembros de su cate­
SOlía y el menor número con los miembros de otras categorías. El parecido famil ia r también es una me­
dida indirecta de la semejanza de un ejemplar con respeciO a los otros miembros de la categoría. Una
puntuación alta manifiesta que el ejemplar comparte muchas propiedades coo el resto de los ejemplares
Y que, por tanto, es similar a muchos de estos ejemplares. El parecido familiar también se encuentra
92: • PSICOLOCfA DEL PENSAMIENTO
co.rcl, ciorl�do con In tipic::id,,d, y<o que, por ejemplo, los cjemplart'S más tfpicO!o de IJ nbl
c.-.tL1\0rfJ tJmbién prcM::nlnn las punttwcionL-s más Jhas de parecido 1.-.miliar y II'IS CjcTmpiJ
típicos, l;1s punluJCioncs más hajas. Adcmás,_como se put-<lé comproba_r, el ordt'fl de cjcr">tll;.l :l. 1,¡
p<Jrcce dchcr!.C a 1,15 propiedJdes no nCC<.'Silnas, ya que, pn� cj<.mpfo, la propit.-<lJd los p::
plumas•, conlrii.H.Jyc de la misma forma en cad.l uno de los c1cmplares.
1-'.ua re!oumir!.Cil.llamos qut! el SUill.IC!>to pfirxipal dcl'Sicenf�¡ue � ¡<u� la lipkid.ld óeun�
los m•�b_'os,de una cat a
una medida de la �oemejanza entre dicho e¡empla� y protohtJ?.
relacionan por su par<..ocido familiar y por un con¡unto de propiedades dd1flllorras. Por parccgorí.
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l d-J I,¡.
� �i;;:;;j���: ��¡: :��::�;�d��:s �i:��:���:��r�;��:;í:s ���:t���.��=nt::;�
jantc sea un ejemplar con respecto a los otros miembros de su categoría y menos semejante
miembros deotras categorías, tanto mayorserá el parecido familiar y tanto m.is típicoSC?fá tomomien¡.
bfo de catq,'Ot"ía. De esta fOtma, la estructura interna del con<:cpto es homogénea,ya !JitiDI
miembros se ordenan según esta graduación de tipicidad. El parecido familiares la basedela�
de tipiddad y una categoría se define por el parecido familiar entre sus miembros.
Sin embargo, este enfoque tampoco está exento de ciertas críticas, sobre todo en lo que r!!$peo�
la determinación de la semejanza, que analizaremos más adelante. resultados sobre los efeclosdt
tipicidad dependen del criterio de semejanza, de las categ&ias particulares que se han elegidoydtlo!
ejemplares que se han puesto J prueba. Por ejemplo, dos ejemplares de dos categOtías difeo-Cfltes, ulel
como una naranja y una pelota, m.issemejantes entre sf con respecto a la forma quedosejernpl.rft
de una misma categoría, tales como una naranja y un plátano.
También Roth y Shoben encontraron que el prototipo puede ser muy diferente en fundOO dd
contexto en el que ocurra. Por ejemplo, el proto1ipo de aves varia en función de los siguientes contextos:
•el pájaro voló sobre el mar (una gaviota)• o •el cazador disparó a ese pájaro (una perdiz)•, Así,
contramos que aunque la propuesta de unas propiedades prototipícas es sumamente útil ydescripliv.l
de la categorización humana, no es, sin embargo, lo suficientemente flexible como para explicilrI.J
sibilidad que mueslran los sujetos a la variabilidad tanto de los ejemplares como de las pr�
que conslituyen una categoría, a .Jigunas relaciones tales como el rango de valores y la corr�
entre propiedades y al contexto en el que!.<.' realiza la categorización.
Un� postur.-. conciliadora entre ambos enfoques es la de los modelos mixtos al proponerquelos���'
jetoscuentan con ambos tipos de propiedades, ya que en determinadas casos es necesario rec.�rrir �!JI
propiedades definitorias o diagnósticas {Smith y Medin, 1981 ). Teniendo en cuenta quelas pr�
prototipicas más accesibles, éstas se utilizan generalmente para la categoriz.Jción y recUifl!
propiedades diagnósticas sólo en casos especiales, como cuando se liene que arbitrar un.l c.ategoril�
dudosa. De este modo!.<.' entiende que el protolipo puede considerarse como un heurístico por medio
ric.u sólo�
del cual se utiliun las propiedades no nec�rias y se recurre a las propied;�des dic agnós
casos muy determinados, comopor ejemplo, cuando se ha de catego•Üar un� b.11! n.l como un ,wmt
fero. Incluso algunos autor<.'S, comoArmstrong, Gleilman y Glcitman (198JJ (l;�mbién (Jrey. t96S;O!·
a l¡
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nect$.lria .
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(1983)
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-
INDUCCIÓN CATEGÓRICA 93
------1
•
t.•'fYIJ\ y <,m,rh,
l'Jh 1¡, V>'.lu·n•·n
1Jcfin•< •on<·�. (:\ dc1 or, nn
2.3.
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qut; l;,� P"•J>tl'd.Jr!<,�. rh.lr,n(,'>ll(�\ nc, tienen quo:: <..er m·ct",¡¡n;¡mcnte
l•t�� •· inam•w•h!c�
qu•· �t;r
Enfoque de los ejemplares
Avnfjuc p.orl·H· n,otur;,l fX:"'•M que un ron1 cpto t.., un.1 Jll!Jr.xl..i6n, ,,., <k.-cir, una vcr\iiJfl r�umid<l
ele IJ\ pi'Oj)ll1.l;.dt.., de !(,..., c¡t.-mplarc.._, r;omhi('l'l !>e h;� prúfluL"'.IO c¡uc un UJOCC'fliH t:stá <.on�riluÍÚI.• fYJI' el
u,nJunrr, dc w� cjt:mpl;ncí- f!Jr'�<Jh, 1 '17f\J. (n orras p;,l.lhras, un tuno.:prnc--; !>Cnti!l;.mcnlc un conjunr1,
de c;a<.rY.. convt1o<o. LJ tipiciriJ<l de vn ejcmplilr !oC ck1t:rmina por MJ !>l:mcjanza con los ntrr.s <.it-mplar�
y la tillt:s;ori?.awín trlll!>btc en <:valu;:�r �¡ un 00jt1o pr(:!.Cnta algUn nivel critico de <,emcjanl.a con los
mPioH.. '!I cjtmplar"!l.
t fl cniOI.Ju<.: de lcr.. ejemplares par(:<:e contradecir la idea el<: ahom• tognitivo que
anr� hahí.11Tl()<, comentado. Sin cmb.lrgo, � swicnc que aún en el wpu<.-"!>tn caw de que el sistt:ma pu­
drcra almaccn;u t()(kJ<. los ejcmplar�. en la c.1rcgorízaci6n Wlo S<: seleccionan algufiOS ejt:mplar�. lr.l!t
�� tiprcO'>. La idea C<."fllfal dt: C
"!lte en foqi.IC es que no e!. ncc�río asumir un único prorotipo con el que
t� lcr.. miembrcr.. de la últt'gOfía. La explicación de los rcsul!ado$ obtenidos con los prololipcr.. se debe
'>C
comparan 10!> ejcmpiMes, �ino que la categOfización es función de la �cmcjanza en1re el eje:mplar y
a qLJC btcr.. con�lituyen un pallón que pr�nta una semejanza alta con un gran número Ot: ej<:mplarcs.
Una ele la$ ventaja� del enfoque de lcr.. ejemplares es que no a�ume una única reprE:SCntación del
concepto, �ino que, por el contrarío, se pueden utilizar varias reprt'!lentaciones dependiendo del criterio
de semejanza y de l05o ejemplares repH:scnrados. hto permite, por una part<:, explicar los resultados
janza dentro de vn conjunto eJe ejemplares, y, por otro lado, también puede dar CIJCnta ele la sensibilidad
obtenidos con los prOiotipos. al consíOC-rar que esla reprcsentacióo mantiene el criterio de mayor seme­
piedades, el rango de la propiedad y el conte)(tO. Dado qoe no se asume una representación abs.tracta
que mueSiran los �ujel05o ante otro tipo de infOfmación, como por ejemplo, la� correlaci� entre pro­
del concepto, �ino una� representacione!o concretas de 105 ejemplares, se dota a la categorización de
una enorme fle�ibilidad que permi te utilizar y relacionar toda la Información representada según los
De acuerdo con el planteamiento anteriOf, encontramos ollas investigaciones, principalmente las de
objetiVO!. planlcados en cada situación.
mente flexible como para poder e�pl icar la agrupación temporal de unas propiedades. Algunos con­
Bar�aloo (1983; 198SJ, que ponen de manifiesto que la categorización también ha de ser lo suficiente­
ceptO!>� generan sólo en un contexto muy deteJminado, pre!.entando ejemplares que en otros contexlos
�u u� que r.alvaria de un incendio, é!.te puede reunir una serie de ejemplares, tales como, joyas, cua­
petlenecerían a otra� categorías. Por ejemplo, si se pide a un ¡,ujeto que enumere aquellos objetos ele
o;;.ep!O!., que 8ars.alou denomina .dirigido!. JXll" metas•,
pueden presentar efec\05 de tipicidad,
dros, document05, etc., que en es1e contexto formarían temporalmente una nueva categOfía. Est05 con­
también
aunr1ue la bar.e de cst.05o efectos es cualitativamente distinta. En est<: caso el parecido familiar no predice
11'1 tipkitliuJ, sino que ésta se <:ncuentra dererminada por el peso de las propiedades en el conte�IO en
el que ocurren.
94 • PSICOlOG(A DEL PENSAMIENTO
�����@É:�?�i�KJ!j�;I���
�· d,llll lll'lll.t tll: cumo pu..�k· S�w¡�11
(ML'<Iin, Ahnm y Murphy, t<)84; Sonith y Min{l,,, 2000)" mffill'lo� qn
(N<,.,III�ky, t•JUio; Keu�h�t:. l'l'J21. EI¡JrU.
1.1 .lb!;tr.�n:i(ln ,1 p,1rtir de 1.1 ft�>rt'SCnl.lt it'>n fl{' lvs �jempl.l!l'S
blt•nM <]'"-' 01qui S<" pl.mtc;l <'S pt)(k'f irlcntiiiL\If uo.iiLos S<lll ),¡� fl''lriet::inll("' q<�<' r.t• •mpO[){'fl ldxc �
proc('SO como p.u.l ¡l(-rmitir qut' ('1 si!'lcnl.l nklnifol>stc en tndo mollll'ntu un corn!>Ofl,lmiento toht�t'nle
tOC'ConÓfmco, c�alt,..ll.
.1 101 h01,1 (!(> c.11('t;O<Í1N el mun{kl. t-n el st'lltióo .1mplio tlcl tl-rmino tfi�llo, r.tlt
histórico, etc).
11 LA COMBINACION DE CONCEPTOS
H,1sta ahor,1 hemos trat�do el proceso de cJtcgoriz,lción como si sólo estuvierJ Cffitrado en COOCepiOS
individuJI� y. sin emb..1rgo, nuestra experiencia cotidiana pone de mani(iesto que la inform.xión CQIIo
ceptuJI Mmbién s.e combinil para producir 01ros cooccp�os, como por ejemplo, sof,l c¡¡ma Idos WSI.ll'll•·
vos), sangte azul (StJstantivo y adjetivo) y mujer muy alta (sustantivo, adverbio y adjetivo). Est� c�p.xiÑII
par.o 1.1 formación, en principio inllnita, de concep�os completos a p..1r1ir de un.1 b.1sc concepcual fnu
se coooce como la composicioMiidad del pensamiento. Esla composicion.JiicLld iluSira 1� room)(' PfO'
ductividad y flexibilidad del ¡:w-oceso de categoriudón en StJ continua reE"Stntcturación y lo dificil (fll'
resulta caracterizar al sistema de proceYmiento humano dcscle un,, perspectiv,l monolilicd. Comol1?ff­
mos a continuación, esle proceso de combiMción cooceptual cleiX" estM en consonar1da con 1.1 con­
cepción que se tenga sobre la estructuración conceptual que hemos tr.ltado en los puntos ,¡nt!'liofl'S.
3.1. Modelo de modificación selectiva
Uno de los trabajos más conocidos sobre la combinación conceplual es el de Oshl'rSOO y SmiM
que se aborda la problemática del cómputo de la tipiddad de los concep!()!; COIIIPIIt'Sioll
a partir de los conceptos prototipicos que lo coostituyen. los p..1nidarios de la 1eoria {[(ol )l"'tolipo ,llll"
mían que ésta podia formalizarse por medio de la teoría de los conjuntos difusos
pJJ.I
rz.uJeh 19bS)y
la 6plicación de la combill;lción cooc tu l se basaban en que el juicio de ¡ipicid.ld soi}(C un cOl�
� �
.
c�mpuesto 1"10 pod1a
ser mayor que la hpic1dad de sus conceptos simplt'S. Est,l tcnrí� .1wm(' que t'1 s«"
l
n1 f.cado de un concepto representado por una palabra se corresponde
con ('1 ...:onjunto ck c j\'! npl.l
.
denotados por esa palabra. Por e¡en1plo.
b
el $ignillcado del concl1)tO sold Sl' rcfit'l'<' .11 conjunhl ck ¡,)l
(1981), en el
�
INDUCCION CATEGORICA • 95
los sof,is y d concepto Cillllil se refiere .11 conjunto ele tO<iil� 1.1s c.101ilS. El r€"suhi!do de la combinilción
de .1mbos conC('ptos se corresponde con 1;1 interS('("ción de Jmbos conjuntos. En la Figur,l ). 1 . podemos
ver l,1 reprO?:<ent.Kión del con¡unto de ,1rnbos conceptos y cómo l<1 intersección entre <1mbos no podrí,1
ser maror que sus conjuntos constitU)'Ii'nles. Esta h"OfÍ.l t<1mbién permite C<11cular el grado de pertenenci.;�
r.ltegóricJ de un ejempi<H por medio de la función CA: U � 10.1 ) . Esta función de pertenencia expresa
el gr.1do. en un interv,1lo entre O )' 1, en que un ejemp!Jr � de un universo de discurso {U) pertenece al
conjunto difuso A. Par,l el c,1so de 1.1 conjunción de dos conjuntos A y B. C.v.B• se est.Jblece que el valor
.1 sus dos conjuntos constituyentes: C.v.s (.1:) = valor minimo de !CA (x), C8
(x)(. Supongamos. por ejem-
de 1<� penenencia CJtegórk",l de un concepto compuesto x es el mínimo de sus valores de pertenencia
plo, que pMil un ejemplar del concepto compuesto sofá c<�ma hemos obtenido un valor de pertenencia
de .75 en el con¡unto sofás y un Villor de pertenencia de .40 en el conjunto cama. Cu<Jndo aplic<Jmos
tenencia Ciltegóric¡¡ de .40 {v,Jior mínimo de (.75, .40) = .40).
la regla del valor mínimo en este ejemplo obtenemos que nuestro ejemplar de sofá cama tiene una per-
(.:\(-\
\:::::) \:::::)
r7:S\
�
C.._.. (rolo! nmal a
valor mininlO de- 101.. (soitl CJma), CB (softl cama))
Repr�ntación delo5 conjuntos sof
<i, cama y w intersecci6n
1
4
, ·1
96 • PSICOLOGJA DEL PENSAMIENTO
5in emb<lrgo, Oshcrson y Smith encuentr<ln que l¡as predicciones de la teoría Ue los conju
nt� difu�
no se cumpli3n en los juicios de lipicidad sobre 1.-. conjunción de conceptos Y proponen un
�
que �nomin<�n modelo de modifkación selectivJ para poder explicar �� proce!>O de Combin;¡CIÓ
ntOfl.
ceptu,ll dentro del marco teórico de los prototipos (Smith, Osherson, Rtps Y eane, 1988). El desarr
ollo
de este modelo surgió por la necesidad de explicar algunos resultados eKpcrtmentales no esperado! '0-­
.
lxe los juicios de tipicidad de conceptos compueitOS por la c mbinaoón
sust� �i�adjetiYO
ISmith �
Osherson, 1984). En concreto, se encontró que los sujetos constderJban que la ttptctdad de un concep1o
?
�
�
compuesto era mayor que la de algunos de los conceptos simples que lo constituían. Por ejemplo, w �
pedía al sujeto que evaluara la tipicid.Jd de un ejemplar particular de •sangre roja• se encontr,¡b¡ qJt
la tipicidad de este ejl'mplar era mayor para el conCE'()tO compuesto •Sangre roja• que para el cor�<ep
to
simple •s<mgre•. También se encontró que estos juicios de tipicidad eran mayores cuando los COI'IC�
compuestos reunían conjuociooes incompatibles como •sangre azul•. en las que los adjetivos Oer.ow.
un valor poco frecuente. Por ejemplo, el grado de tipicidad de un ejemplar de •sangre azul• par� ti
concepto •sangre azul• frente al concepto simple •sangre• era mayor que la tipicidad de un ejempl.ir
pedía que se evaluara la tipicidad de un ejemplar compuesto que no pertenecía a esa categori¡, por
de •sangre roja• para el concE'()tO •sangre roja• frente al concepto simple (sangre). Además, cual\'iose
ejemplo, un ejemplar como •sangre roja• para el concepto •sangre azul•, se enconliaba que la hpiodad
era menor para el caso del concepto compuesto (sangre azul) que para el concepto simple (sangre.l En
la Figura 3.2. se representan los conjuntos de estos conceptos y una versión resumida de lasevaluaciOI'Ie
de tipicidad anteriormente comentadas. Estos resultados se conocen como Nel efecto de la conjunción'
y este efecto se volverá a comentar en el capitulo sobre razonamiento probabilí!ttico al analizar ellw­
rístico de representatividad y la falacia de la conjunción.
Con el fin de poder explicar estos resultados sobre el efecto de la conjunción, el modelo de l1"l(l(iñ.
la que se inclu)'en los atributos (por ejemplo, color) con pesos diagnósticos y los valores de estos .til'l·
butos (por ejemplo, rojo) se encuentran ponderados con respecto a su prominencia. Por ejemplo ti
cación selectiva parte de una representación prototipica confolfne a una estructuración conceplual tn
paraclo con otros valores, como su estado liquido. Además, el atributo color tendría para el COOCtpiO
atributo color para el concepto sangre teodría el valor de rojo y este valor seria muy prominentt-e-om­
sangre un valor diagnóstico alto que permitiría diferenciarlo de otros nuidos corporales.
El procedimiento para la combinación conceptual a!>Ume que cada consti!Uyente del concepto com­
puesto desempeña un papel distinto y asimétrico y que no puede, por tanto, e>:plicarse por la simple
intersección de las propiedades de sus conceptos constituyentes. Por ejemplo, la combin.Kión eolff �
conceptos csofa• y •cama. no es igual en •sofá cama. (un sofá que sirve de cama) que en •U""' SOII'
(una cama que sirve de sofá). El proceso de modificación selecliva parte de la identificación d;>J c(lll(f1l'O
que desempeña la función de �ustantivo como marco conceptual sobre el que
se va a operar ) dt! (011"
cepto que desempeña la función de adjetivo como aquello que opera 0
modifica. Cuo�ndo ocl)llf' li
c?mbinación c�nceptual el concepto que desempeña l¡¡ función de
adjetivo flOile en nl<lrdM l�
C!ón de las prop•edades que se van a poner eo correspondenci.,
entre ilmbos concep!OS 1 lo�s
seleccionadas adquieren mayot prominencia y valor di;�,g•lÓStico.
Siguiendo cou el <'jempl<l � dtl
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INDUCCIÓN CATEGÓRICA
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C.W,�CA!UIIfltf'.Uul>"'�
f>'oh>Kión �l.atipic:;.bd�un�de """"' <Ojl t<> l.a c� ""'Sf""
Cc...!! � C.: �U�Wrt roj.> > �l
IC.w >C,I� ICc.11 > C.:l
Corn¡:wxión ftWulgrado �tipicidad de ·�n,.l" r
"W>¡rem¡.o":
fvaluociól\ � 1.a tipkidad �un l!jemp/11 � sans"' roja t<>l• c�!"80',:;, M1"8'� az,.l:
c,.,. <C, I�.uul <sall8rtl
tn.o-�.
�ióndt�ui>(H dt los -es uludo5 de l.u���c� dtüpkichddelos conceptos cl!m�!OS:wJI.in­
1
• 97
�
�
98 • PSICOI..OGfA OEI.. PENSAMIENTO
. .
-
�
concepto compueSlo 0so(;i c,lm.'b, I.J Pfopiedad •sirve par.1 dorm r• del concept c.am.:�, que �
�
la función de adjetivo, se ¡>One en correspondencia con esa proprcd.:ld O un.1 ;m log.� del concep�o
�
\01.1
(en los oof.ís t.Jmbién se duerme, se descans.1). h.:�ciéndola mJs prominente y dr.:�gnóstica
Par.J determinar el cómputo de tipicidad de un e1emplar se utili �<l 1.-. regi.J de contraste de T�
( 1 977). que calcula la semcj,ln%a me-diante el contraste entre las propred.Jdes comunes y no comp
ani(bs
entre ejempiM y prototipo. Se entiende que 1,1 semejanza es una función creciente de las propied.J!k>s
que son comunes o1l prototipo y al ejemplar y una función decreciente de las p�opicdades no comp.¡,.
ti das entre ambos. Cad<1 propiedad conlleva un índice que pondera la prominencr.J y e) v.:�lor diagnóstico
de los atributos. Por ejemplo, cuando se evaiUa un ejemplar del conceplo compuesto •Sangre roja. en.
contramos que éste se considera más típico del concepto •Sangre roja• que del concepto •!.lngreo por.
que el atributo color rojo ha incrementado su valor diagn�tico y su prominencia en el conceptt> corn.
puesto. Del mismo modo se explica que para el C.JSO de conceptos compuestos incompatibl� como
•sangre azul• se encuentre que un ejemplar de •sangre .:u:ul• se considera más típico del concep¡ow��o
ponderación en función del v.-.lor rojo o azul. también se puede explicar que el concepto COI'll¡)Ue$IO
gre azul que del concepto simple sangre. Además, como en ambos casos el atributo color camb� 141
compatible •sangre roja• se considere más semejante al concepto simple •sangre• con el que Comp.lne
el valor rojo
que al concepto compuesto
incompatible osangre azul•. Igualmente se e�plica q� l�s
compatibles como «sangre roja• porque en este caso no sólo se ha ponderado el valor azul, �inoque
conjunciones incompatibles como -sangre azul• son evaluadas como más !Ípicas que las conjunciones
El modelo de modificación selectiva ofrece un procedimiento concreto y bien especifiCado p.ua ti
la diagnosticidad del atributo color también ha aumentado considerablemente.
Como seiíalan sus propios autores, el modelo está diseñado para conceptos compLOeStos con una sinu.'rs
c.ilculo de la tipicidad de los conceptos compuestos, pero es �mbién un modelo muy simple y limiudo.
determinada: svstantivo-adjetivo. Sin embargo, la combinación de dos conceptos bajo otra forma sillo
táctica, como sangre y rojo, puede dar lugar a que rojo se considere un concepto al igual ques.1ngey
su combinación conceptual se ajuste a la intersección de ambos.
Otra limitación imponante del modelo es que trata adjetivos simples y que presumiblemente sólo
afectan a una propiedad del prototipo. Sin embargo, hay adjetivos más complejos con consecuencids
múltiples para el sustantivo que modifican. Además, los adjetivos simples como el color t.lmbién se el!'
cuentran relacionados con Otros, por ejemplo, el color verde de la fruta y su gr<�do de Jcidez. EstM ��
.
.
ladones entre las propredadcs
forman parte del prototipo y el cambio en el valor de un .-.tributo tJmbrtn
modifica al resto de los atributos con los que se encuentra relacionado (Mah y Smith, 1 98�; ¡.lt'(lir l\'
Shoben, 1988). Pero más imponante aun (como posiblemente habrá obsetvaclo el lect('Of con cl ('jl'l�
l
que hemos seleccionado para ilustrar el PJOCedimiento del modelo d(' modifi�·.:�ción ¡.el,>ctiiJ\ <" �
incluso en el caso de un adjetivo simple como el color parece que tier'IC que h..1ber Jlgo m.is <c'll cl ('I)P'
to compuesto esangre azul• que la mera ponderación de l¡¡ promir'lenci.l )' 1.1 di,lgrJO!;tiddJrl ótl<,,.
=
1
11
�-�����-�----____
,NDUCC 10N C ATEG0 R I CA • 99..., 1
3.2. Modelo de especialización conceptual
¡:••i,1do por d conocl!'lliCIIto. El modelo o:le C'!'pcd¡¡liz.KiOn conceptual d� Colum y Murphy 11 934) asume
Un,1 p�·rs¡X'ctiv.l m;is .1mpli,1 sobre !,1 combin.1ción conceptu.ll consi<k-r,1 que ésta es un proceso
qm• los conceptos �impi!O'S 5oe encuentr,ln represent,ldos ¡X)r o.>squemas que estructur,1n el conocimiento
ron v.ui.1bleos y valores. En d c.1so rlc los conceplos compuC'SIOS hay un conn•pto princip..1l y otro que
lo moditk.l, n.1ndo \'Omo ro.>sult.lflo 1.1 t'S¡x"Ci.lli?..lCión o l'iescripción ck-t,,JI,ld,l de los valores del con­
ccplo princip.1l. H.l�t;l aquí d mortdo de mOOific.Kión selectiv;¡ y el modelo de especiJiizilción con­
cl.'ptu.ll son muy scmej.mtes. Ambos ,1sun�n unJ represent.Kión asimétric¡¡ en l¡¡ coml>in<�ción concep­
N'¡x"Cific.1 los v,1lores de l.1s propi00.1des o l<�s v,ui.ll>les que se encuentr.1n representadJs. L<l diferenciJ
tu,ll !.'ll 1.1 que uno de lo� conceptos se encuentr.l modificado por el otro y éste Ultimo modifica o
entrt' ¡¡mi..Jo:; modelos radic,l en quC' p.uil el modelo de esped.lliz.-.ción conceptual este proceso no es
posible sin .llltes .lCCt>der a la L>.1se de conocimientos que tiene el sujeto.
De dCuerdo con el modelo de e-spe<:iahzación conceptual, ames de inici.u el proceso de c.llegori­
piada pM.l el proceso de especi.llización }' unJ vez rcJtizadJ la especializ,lción se debe ampliar y refinar
z,,rión se ti('ne qu" consuh.�r !;1 !.>ase de conocimientos par.-. poder decidir cuiil vJrial>le es la m.is apro­
el nuevo concepto con el fin d{' que sea coherente y con1pleto (Murphy,
1988). Siguiendo con el ejemplo
del concepto compuesto osangre azul•, podemos ver ahora cómo el valor azul par,l el atributo color
no sólo se ponderJ en prominenci,, y diagnosticidad, sino que se tiene que poner en reiJción con el
conocimie11!0 que tenemos sobre el lenguaje figurado (,lzul no hace referencia ¡¡[ color de la sangre) y
este concepto se completarii con Olr<l$ propiedades atribuidJs al linaje noble. Se puede decir que el
modelo de modificación selectiva forma parte del modelo de especialización conceptual, dado que
El primer
ambos comparten aspectos muy semejantes con respecto ¡¡ l¡¡ representación de conceptos y a cómo
esta se modifica en los conceptos compuestos.
modelo aporta tln procedimiento detallado
p.:¡r.1 el cómputo de los conceptos compuestos y el segundo ofrece un marco teórico mucho más amplio
en el que explic<�r la riqueza de la repre!.entaci6n conceptual. Sin embargo, los aspectos específicos
del primero marcJn sus propias limitaciones y l¡¡ riqueza conceptu¡¡l contemplada por el segundo aUn
no se ha he<:ho explícita como procedimiento computacional l>ien delimitado.
3.3. Modelo híbrido de ejemplares y teorías previas
C.1l.>e señal.lr que ésta es una propuesta todavía más inespedfica que la
Medin y Shoben (1 988) proponen un modelo hibrido que conjuga la representación de ejemplares
Y el conocimiento del mundo.
anterior, pero en la que se contemplan ¡¡spectos centr.-.les del proceso de combinación conceptual. los
autores en re;�lidad ponen de manifiesto ,, través de sus resultados experimentales algunas de las insu­
ficienci.-.s del modelo de modificación sele<:tiva y !.:1 ne<:esid.-.d de una teorí.:� de la estructuración con­
ceptual m.is completJ y con mayor Ciipilcidad de cómputo.
SegUn este enfoque, los conceptos present¡¡n una estructuración interna rica en el número de reta.
ciones que se establecen entre sus propiedades y, por tan10, unJ de las limitaciones mtis serias del mo-
100 • PSICOLOG(A DEL PENSAMIENTO
�
dclo de modific.1l'ión $4.'1<:( ttv.t t"l' (Jtl(• ,,�,nlC c¡uc C!J,t propiCt1,1dcs son indcpcndient>sl y que
el e
�
('n una rle dl,1� no .lk'<'t,l ,11 r('StO. Adf'm,l�. �t.l rci,JttÓtl l'ntn: las propie<I<Jo:b rlc un concl'
P!OfliJC .
<'n función del con!cxto y el p.t¡x·l que 0<-scnliX''lJ "'"' propied.1<1 dcterminJ su vJior
concepto.
uitoco P.lf��
los fl'$uh.trlos l'xpt>rinwnt;"t lcs ele Ml'<lin y Shoben pu�ieron rk• milnifiesto que el C<lnlbio en el v
Jior
d<' l.1s propied;,<lcs clt>l concepto provvc.1ba t;,mbién el c;�mbio en los VJiorcs de l.'ts propi�
Por ejemplo, en ('1 c<�so de evaluar l<1 tipicidad de una •cuch.ua de madera. y una •tu.
ch,lról de met.ll•, los sujetos consirlcrab.1n que la ocuchMa ck.> met;,l• er;, más tfpica del concepto
simplt
de ltnil
rcl¡¡cionad,,s.
de modific<tción selectiy¡_ �
•cuch.ua• que la •cuchar.l de m.lderil•, ¡>ero la •cuchar.:� de metal• era menos típica ckol concepto.C\t.
ch.ua grande• que IJ •cuch.�ra de madera•. De acuerdo coo el modelo
p<'$05 de la dimensión tipo de material. De la mismJ forma, el concepto e�
•cuch,ua grande• tendría un peso mayor en la dimensión tamJño que el concepto •cuchara. y cabr�
diferencia entre ocuch,u,¡ de n'l('(alo y ocuchM.l de nl.ldera• coo respecto al concepro simple•cuch.vao
se eocontraria en los
concepto •cuchJra de mader.l•, entonces también tendría que ser más típico en el caso del conc�
esperar que si el concepto compuesto •cucharil de metal• es más tipico del concepro •cuch�rao �rl
compuesto •cuchara grande•, dado que en los dos conceptos compuestos Jnteriores no huboc�mbios
en la dimensión de tamaño. Sin embargo, se encontró que había una interacción entre las dimensiontl
tipo de material y tamaño y que ésta se reflejaba en los juicios de tipicidad.
funciÓI1
del sustantivo sobre el que se aplicaban los adjetivos. Cuando los mismos adjetivos, fX"' ejemplo, negro.
Con respecto al cootexto, los autores encootraron que el patrón de semejanza variaba ('11
gris y blanco, se aplicaban a dos conceptos distintos, tales como nubes y pelo, los sujetos considerab.ln
•pelo• lo etan gris y blanco. También se encontró que una misma propiedad puede 5t'l' m.is crt)ic� p.lf�
que para el concepto •nube• el coiOf negro y el gris eran más semejantes, mientras que para el COt'ICfJ*l
un concepto que para otro. Por ejemplo, se encontró que la propiedad o ser curvo• era eo.•aluad.l dt
forma distinta según se tratara de un •plátano• o ele un oboomerJngo, ya que los sujetos consideraban
que un •plátano no curvo• era más típico del concepto •plátano• que un oboomerang no cur\'0• dtl
concepto oboomcrang•. En general. estos resultados mosuaban que en la estructllrJción conN'!)IuJI '*
bfa algo más que el cómputo de pesos en las distintas propiedades y que posiblemente toda la iniornl<)o
ción sobre las relaciones entre estas propiedades no se encuentre direcltunente representada con ti
concepto. sino que puede ser procesada según se necesite.
3.4. Modelo de especialización conceptual ampliado
CO!la'pt�o�l
IJ combinación •Sustantivo-adjetivo•. Sin emb.1rgo, 1.1 invl'Sttg<�CiOO �
f'S que�
los mOOelos que acabamos de exponer sobre el proceso de combin.1cíón
�r«t'll�
combinación conceptual es bastante más ampliil y po11e de m.1nifiesto las distinr,ls tel.lcion
visión del tema limitada a
�s�<�';
pueden establecer entre 1� conceptos. Por ejemplo, Wisni('Wski (1 997) present.l un ;�n.llisis
b.l�,c�
.
e){haushvo sobre la combtnadón conceptual •sust.lntivo.sust.lntivo• e identific,, tres tipos
combinJciOnei. Los conceptos pueden combinarse por 11 ¡ una relación entre el concepto base y el con­
cepto que lo modifica (perro policía: perro adiestrado para descubrir y perseguir aquello que dese.l ap­
turar), (2) por una o más propiedades que se aplican sobre el concepto base (pez martillo: fJ€Z con forma
de martillo) y (3) por una combinación híbrida de los dos conceptos (aparta-hotel: una combinación de
algunas de las propiedades de hotel y apartamento o una conjunción de las propiedades de ambos con­
ceptos). De acuerdo con el autor, estos tres tipos de combinaciones conceptuales deberían explicarse
por modelos de procesamiento que contemplaran estas diferencias.
Las investigaciones sobre la combinación conceptual «sustantivo-sustantivo• se han centrado en
aquellas combinaciones que se generan por la relación entre el concepto base y el concepto que lo
modifica. Se han llegado incluso a identificar las relaciones básicas mediante las que se pueden com­
binar los conceptos (levi, 1 978) y se asume que la frecuencia con la que se ha utilizado el concepto
modificador y las relaciones básicas influyen sobre la interpretación de los nuevos conceptos combina­
dos !Gagne y Shoben, 1 993; Shoben y Gagne, 1 997). Otra perspectiva, que ya hemos comentado al
tratar el modelo de especialización conceptual, asume una representación por esquemas en la que el
concepto principal adopta la relación del concepto modificador (Cohen y Murphy, 1 984; Gerrig y
Murphy, 1992). Siguiendo con el ejemplo del concepto compuesto cpez martillo•, se supone que
cuando se produce esta combinación conceptual el esquema del concepto •pez• adopta en la variable
«Íorma� el valor •martillo&.
Wisniewski (1 997) amplía el modelo de especialización conceptual añadiendo los procesos de com­
paración y construcción para los conceptos compuestos por propiedades y combinaciones híbridas.
los procesos de comparación y construcción son semejantes a los propuestos por Gentner (1 983; 1 989)
y Holyoak yThagard (1 989) para explicar el razonamiento analógico. Estos dos procesos son necesarios
para determinar las semejanzas y diferencias entre el concepto base {pez) y el que lo modifica (martillo)
y poder integrar la nueva información para la construcción del nuevo concepto combinado (pez mar·
tillo). En este caso, las propiedades no se suman al nuevo concepto, sino que se crean produciendo un
cambio conceptual. Con este último modelo hemos querido ilustrar el abanico de trabajos y teorías tan
amplio que existe sobre este tema y cómo se logra unir bajo una misma perspectiva los procesos de re­
presentación conceptual, combinación conceptual, cambio conceptual y razonamiento analógico.
�
EL
PROCESO DE CATEGORIZACIÓN
En este punto vamos a analizar cómo se agrupan las propiedades de los ejemplares en una categoría.
Consideramos que, salvando las diferencias entre los distintos enfoques, una buena parte de las inves·
tigaciones se apoyan directa o indirectamente en la noción de semejanza. Así, por ejemplo, en el c<�so
de las propiedades prototípicas habiamos comentado que determinados ejemplares se consider;�ban
más típicos o más representativos que otros con respecto a su pertenencia categórica y cómo la tipicidad
de un ejemplar era una medida de la semejanza del ejemplar con su prototipo. También hemos comen·
-· ..--'
102 • PSICOlOCIA DEL PENSAMIENTO
�
c�
ilf �
¡,,do cómo en el enfoque de los ejempl,1res se rech¡¡u 1.1 1dea de un prototipo y se defiel'lde
tcgor .<:,lción nsis1e en d cómputo de 1.1 semejilnZ.il entre los e1empl es, lug.:u de c�
ti­
- Este enfoque prese ta la vcnta¡il de no r tr ng
descr�pción un•Mria de 1.:� cli!.s.t' como un t
ir
lit¡
Ull,l d r pció absuaclil (prOiotipo) los ej('fTlpl.ues que pueden ,¡¡gruparse en un,1 Utegofi�.
tegoritac•ón se enuencte como el cómputo etc la semej�nza entre las propie a
& un
Q.
resto de los ejemplolres. En est� caso. la scmejilnz¡¡ es una función ilceleradd de la ptoporciór! � v�
ftitl.
p•e-d.1des que han sido enlpMepdas.
f"Se i
n
�
n
d cle5
es i
=:
�
e¡�
la semejanzol part'Ce ser Jquello que hace que una Ciltegoría pueda aglutinar un conjunto de e:
piare$. Sin emb.-.rgo, la semejanza es un término escurridizo porque, aunque es cieno que
de una categoría p.1recen semej¡¡ntes, esta explicación es en sí misma recu.;iva. y¡¡ que sorte• �.
los�
cación de por qué las cOSJs pMecen seme¡antes. Así, encontramos que muchas cosas parf(m �
h
c
jantes por el solo e ho de pertenecer a la misma categoría. En otras palabras, la estimación I!Ut
il
hbn
los sujetos sobre lo semejanza puede estar in uida por el propio conocimiento de que aquello que��;
comparJ pertenece a la misma categoría. En el mejor de los casos. se podría decir que la �1!!
u n término útil para hablar de la categorización. Pero ¿explica la semejanza porqué se
categoría?
h� �ur,¡
Según Tversky ( 1 977), la semej.1nza se define en función de las propiedades que son comunesvá!­
tintivas en un conjunto de ejemplares, pemque se encuentran ponderadas en términos de su s.�litrn�
o relevancia. En este sentido. la semejanza depende de las ponderaciones de las propi� loq¡e
común que posee con los peces. En este caso, el conocimiento teórico ha permitido pondefardii�
nos permite explicJr por qué ballena se agrupa con mamíieros, a pesar del número de propiedadeie�
g
cialmente unas propiedades frente a otras, o como señalaban Armstroo et cols. (1983\, � rtcurtf¡�
propiedades diagnósticas para arbitrar esta categorización.
Sin embargo, el propio Tversky demuestra cómo fas ponderaciones varían en función del anNl
cuán semejante es un objeto con respecto a otro. Además, como señalan Ortony, Vondruska. f"w-1 Jln'!'
estimular y de (a tarea experiment<JI, dando lugar a que no e-JCiste una respueslil univoca a lapregunQO!
(1985\. la ponderación de una propiedad t<lmpoc:o es independiente de l.¡¡ entidad en la que se�
inmersa. Se podrfa decir que una propiedad es aquello que por consenso se ha 1-alidado en un.l �
de sujetos. Sin embargo, la consideración del conjunto implícito de contraste y el nivel de esper:i¡jcid¡d
e<_l
elegido determinan las propiedades que se incluyan en las listas dddas por los sujetos. En
otras �
�re«n;
los sujefos enumeran no todo lo que conocen, sino las propi ades que en esa situ.�ción
relevantes. Estos cambios en fas ponderdciones se podrían refle¡ar mcdianle los ajusteS que se 1.¡n
undo sobre las propiedades, pero entOflCes la categoritación se explicaria por estos aju>teS-
i i
g
propiO�
�c ll)ll �
conoc�.
Det'>W_:..,.
concepws �z.aro '
�
enuas sobre el mundo lo que rE'Stringe la conS<�ru
zadón categórica (Murphy y Medin, 1985¡ Keil, J98n. Este enfoque gu•ado por el
o I<1S teorías ingenuas determina cuáles son l;¡s propiedades reiev;�ntes pcua uf\il cafegOfí.lFrente a este prnc pio general de seme-janza, otros enfoques proponen que es el
que tienen los sujetos y sus teorías in
1�
se entiende que categorización no se da aisladamente sino que !os
critos al conocimiento estructurado o teorias ingenuas que tienen los su¡t.•tos
•
)'que les P"'flllll.'
se
�
de forma coherente. la categorización basada en el conocimiento organizado permite articular las re­
laciones inter e intracategorías de modo que la estructuración conceptual no se reduzca a li!ltas de pro­
piedades, sino que se encuentre inmersa en un cuerpo de conocimientos con estructura y coherencia.
Bajo este enfoque de una categorización guiada por el conocimiento también podemos incluir aque·
llas teorías que asumen una representación de la información en estructuras de conocimiento, tales
como los esquemas, los guiones, los marcos o los modelos menta les. Recordemos que ya Abelson ( 1 98 1 )
consideraba que los esquemas o guiones pueden equiparse a u n a categoría e n l a que también cabe el
parecido familiar entre diversos ejemplares. Ahora bien, en contraposición al prototipo, un esquema no
necesita especificar los valores de sus propiedades, sino que estas propiedades (variables) son genéricas
y adoptan valores en función del contexto. Cabe señalar que la concepción del proceso de inducción
categórica será distinta dependiendo del tipo de estructura que se proponga para representar el cono­
cimiento, por ejemplo, la aplicación de reglas, la generación de modelos mentales, el emparejamiento
de patrones, etc.
En el siguiente punto vamos a exponer con mayor detalle dos perspectivas sobre la inducción cate­
górica que explican la flexibilidad de este proceso. Ambos enfoques pertenecen al marco cognitivo de
los modelos computacionales, aunque sus supuestos básicos son distintos. El primer enfoque pertenece
al paradigma simbólico clásico en el que se utilizan símbolos atómicos para denotar las entidades sus­
ceptibles de ser interpretadas semánticamente y dichas entidades se manipulan por las reglas que definen
el sistema. Este enfoque se encuentra cercano a la perspectiva que defiende el principio de estructuración
del conocimiento para explicar la categorización, aunque también hace uso de la semejanza y con­
templa la interacción con el contexto. El segundo enfoque pertenece al paradigma conexionista que
asume una representación próxima al funcionamiento neuronal. Las entidades del modelo son patrones
de activación sobre una serie de unidades del sistema. Las entidades que antes eran símbolos y se ma­
nipulaban por reglas ahora son unidades a modo de neuronas y las reglas se sustituyen por el empare-.
jamiento de patrones de activación. Este enfoque se encuentra próximo a la perspectiva que asume el
principio de semejanza en el emparejamiento de patrones como un procesamiento guiado por los datos
y cuyas representaciones están próximas al enfoque de los ejemplares.
4.1.
la inducción categórica como sistema de reglas distribuidas
Al principio habíamos comentado que una de las funciones más emblemáticas de la categorización
es la clasificación y organización de los ejemplares. Sin embargo, de acuerdo con algunos autores, taiE>S
como Holland, Holyoak, Nisbctt y Thagard (1 986), esta función puede que sea una deriv.1ción de un«
función todavía más fundamental como es la generación de inferencias relevantes para un<� met.l. Desde
esta perspectiva, la evocación de un concepto ocurre cuando éste presenta una relación explic;:ativa su­
ficiente del contexto en lugar del simple emparejamiento de propiedades.
Según este enfoque, los aspectos relevantes del proceso de catL>gorización pueden determinarse sólo
si se tiene en cuenta la interacción entre las propiedades de los ejemplares y l.1s situaciones causales en
son los aspectos de los ejemplares que van a JlOnde..
l.l� que ocurrl."n. El proceso que determina cuáles
.
por qué ci rtas pro�1edad� a sumen unos v lores Y Ollas
r,l rse llene que b.ts.trse en ull<l explic.Kión de
� .
.
de la •nc1denc•a estad1st1Ca de las proptedades, qu
e
no lo h,lCCil. Esto se resuelve por la representación
también se entiende que la ponderación de las pro.
�ef\•ir,i p.u.1 dirigir estas inferencias. Sin embargo.
contexto y de las metas del sistema.
del
depende
que
sino
estáticd,
1
cuestión
no es un,
�
pied.ldes
de razonamiento pragmático (Holland,
Hor.
El modelo que vamos a analizar se denomina esquemas
,0ak.
paradigma de representación simbóliQ.
Nisbett )' Thagard. 1 986) y está enmarcado dentro del
Los supuestos principales del modelo son los siguientes:
1 1l
El sistem.1 de procesamiento se concibe como un aplicador de reglas en el que las agrupaciones
de reglas consolidadas se denominan esquemas.
(2l El procesdmiento es paralelo y l as reglas se encuentran distribuidas en varias estructuras de iorma
t3)
que en un momento dado puedan ser complementarias o inhibitorias.
Las restricciones impuestas sobre el mecanismo de procesamiento con el fin de que éste puede
efectuar la ponderación se encuentran determinadas por el propio sistema
y el contexto.
Este conjunto de reglas agrupadas en esquemas caracterizan las relaciones entre una clase de acon­
tecimientos. objetos
y
metas. Se entiende que el sistema de procesamiento dirige sus inducciones en
función del contexto concreto en el que se encuentra, generando reglas que serán útiles para la situación
actual y posiblemente para situaciones futuras semejantes. Además, este proceso será guiado fXK el co­
nocimiento previo que se activa en situaciones particulares con las que se ha de enfrentar el sistem.ten
su búsqueda de metas.
Este enfoque busca la combinación de dos aspectos claves: ( 1 ) la flexibilidad del proceso de ute-­
(2) su organización. La flexibilidad se fundamenta en la ejecución en paralelo de un con­
gorización y
y aquellas que no lo setlll
se modificarán o eliminarán. la organización, tanto de los conceptos como de los procedimientos. st
representa por las agrupaciones de reglas interrelacionadas con condiciones o acciones que se solapan.
Estos aspectos procedimentales son comunes a los de los sistemas de producción de Newell r SirnQI'I
junto de reglas. Aquellas reglas que muestren ser efectivas serán ponderadas
(1972), que se basan en el emparejamiento cíclico y la ejecución de reglas de condición-acción. la.lC·
tividad de este sistema de producción se puede describir en términos de un ciclo de tres pasos: ill el
emparejamiento de los hechos y reglas para determinar qué reglas
tll la �
satisfacen las condiciones.
dt las
subconjunto de las reglas emparejadas para que sean ejecutadas
la ejecución
}'
�
reglas selecoonadas para que lleven a cabo las acciones especificada
s.
Estas reglas, a su vez, están organizadas en función
ccione:s­
de los patrones de las condiciones )' a
dando lugar a dos tipos de organización. En l a organización
l.lfi1CI'I
implícita, si la acción que es consec
de una regla s.atisface la condición de una segunda regla, entonces
era
la ejecución de la prim
.
··
_
a .la e¡ecuoon
de la segunda regla E.n la organización explícita, la conel<ión
entre reglas viene rndtCndo
.
directamente Y las reglas que se act1van conJuntame
nte quedarán conectadas con el tiempo f()(ll'lJ
el
un coo¡unto interrelacionado de reglas. En el siguiente
punto vamos a describir con ma)'OI' deiJik'
funcionamiento de este modelo.
lección de u
(3)
e�;
INDUCCIÓN CATEt;;ÓRICA • 1(
4.1.1. Descripción del proceso de inducción categórica
En la Figura 3.3 se puede ver una representación esquemática del modelo de inducción categórica
con los esquemas de razonamiento pragmático. Como ya hemos comentado anteriormente, este modelo
concibe las categorías como un conjunto de reglas agrupadas que comprenden supuestos probabilísticos
sobre las propiedades que ocurren con otras propiedades y en el que se pueden activar simultáneamente
varias reglas. Estas categorías se corresponden con las agrupaciones de reglas explícitas o implícitas en
función del contexto en el que ocurran
Cada uno de los nodos de la parte superior de la figura representa la condición de una regla y los
nodos intermedios representan su acción correspondiente. En concreto, el ejemplo ilustra la categori­
zación de un animal que reúne varias condiciones que se corresponden con distintas propiedades y las
acciones que se corresponden con varias categorías. Como podemos ver en el ejemplo, el ejemplar que
va a ser categorizado recibe apoyo de varias reglas con diferentes condiciones y cada uno de los nodos
C recibe apoyo de al menos una regla. En este caso y bajo el supuesto de que cada una de las reglas
tenga la misma fuerza, el nodo C3 recibe el mayor apoyo y se disparará la acción correspondiente: el
ejemplar se categorizará como perro.
fllopiedades
catego<ías
EV
e,
...
e,
e,
Repre�mación esquemAtka del modelo de jnducción categórica de Holland, Holyoak, N!"sbett y Thasard ( 1986).
106 • PSICOLOGIA DEl PENSAMIENTO
Cu.mdo
j,¡s (.ltcgcwús no son mulu,lnlC'Ille e�cluyentcs, l<:�s regl,ls correspoodienti.'S � .lCii\-�
simul!,\ne.mlcnl(', de fornM que. ¡>or crcmi)IO, un anim.ll peludo con coi.J, puede catq;oriza
rs.e (OI!Jo
perro. ¡:.llo o Jrclill.l. Cu.1ndo l.lS (,lll'!'Ofias son mutuatllE'f"lle ��cluycntt.'S Y· por IJnto,
pueden di�r;¡¡
.lccroll('S que t'ntr.1n en conflicto, se est.lblecen rcgl s que inhrben a las reg as
�
�o_"flictivJs. En 1� Figr.or�
�
JA ''<'lllOS cómo se complement.:tn IJS rcgl.ls de IJ Frgura 3.3 con l,1s reglas mhrbrdoras que
enl.:r.z�� di­
rect,lmente con tos nodos C. Estas rcgl<�s inhilJidoras se encuentrJn represent.:Jdas por las line
as diseon.
timr<H dc1J.1jo de los nodos y hacen rcfcrenci.l " reglas del lipo •si el nodo C3 está activado
, entO!'I(ts
el nodo C2 se encuentra in,1ctivo•. Esto permite que se pued,l integrar de forma fleKible la prese
ntaciÓn
de informJciórl pJrcial o fragmentad,l.
'•
CSS
e, ··
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:� �
,,
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- :� :--�� ;�� �; ;
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L;;;;��:::_
�
e,
'Mi*
Además, como puede verse en IJ Figura
3.5, cada una de las regl;�s cuent.\ e''" un ,·c�IOf O.• oJil'O"l
1
una ponde.-ación. En este c
aso
_ concreto, la información que entra e11 el si�tem.1 ,1prn.l di.' igu<�l iortfi<I J
l s noclos repres nla os. Srn mb.lrgo,
la mayor ponder;�ción previ,l del nodo h.lct' que e.J<' � ((11'1�
�
�
1
_
srde<-c la categorrz!lcron
tentatiVa. Pirra cvitilf que el sistem,1
genere �enL•1-.1tiz,1dori('S poc() pl.w$iblt>S><'
�
cuenl.l 1,1111bién con un umbr,1l de confirm,Kión que establece un crilcrio par<J la variabilidad del con­
juniO de propictbdes que se cslón consider.1ndo. En esle ejemplo no se Jlcanza el umbral de confirma­
ción, )', por 1.1n1o, se requiere mayor inform,lción parJ confirmar la e<Hegorización.
�
�
�
�
'•,
Valor deapoyo
Ponderxión previa
�
--
-
-- - - - ---- - - - - .
111
::�
·:o•.
�
�
Q
·•'::·::
_ _ _ _ , . . ----- -
�
�
/
categorías mutu�mente excluyentes
histograma de probabilidades implícitas
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - umbra l d e conform<�ción
. <!poyo
• ponderación
perro
U!i!f'f*
gato
ardilla
Representación esquemática del procesamiento de una caregoria tentativa según Holland, 1-/olyook_ Nh;bell r Tha­
gard ( I 986J.
En la concepción de estt> I'!'IOdelo no re entiende que esta� reglas sean una definicióo doe la
ca
�;no un conjunto de> e."pecta:ivas que se considera� \'etdJdera� s_iempre cuando no s.e
"!
ton�.l..
por la iniormación preren1,1da al si>t(>mil. En au�noa de mavOf lniOITI\aC,on. estas expe-cu;¡....l!. �
iecro proporcion¡¡n el mejor �uema p.:�ra la �i!"uaciÓfl actuaL la probabilidad condiciona
d;¡:�
CJ�oria. con$idef"ando la obser"\ación de_algunm de 10!> ':alores de las propiedades. de un
puede repre..<.entarse implicitJmente por la ruerzJ de un con¡un� de reglas. Además, es.t.as regl
as se
Siln,zan en jer¡¡rquias por deteclo que se ord�nan por expectat•vas ba:-adas en 1<15 relaciones subor.s.
nJdas \ �upraordt>nJd��- A través de IJ orgamZJCIÓn e.xplk11a, es dec1r, por medio de lo!, rnarcadof!.,¡
n
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:;�:�. �� ��te��:�:� :::n :
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� ; e�:����
,_c:�;
te-goria5. De esta tomla, la cate-gonzac1ón no depende de una descnpción monoliuca. Sll"\0 de una COl;¡.
binJción de propiedades y situaciones. Así, también seevita el problema computacional derep�
un nodo para cada conjunto de propiedades.
ejemp::
0:.
A rravés de estas jerarquías por defecto re pretende representar la incenidumbre s.obre la que tiene
que operar el sistema. Estas jerarquías pueden representar en un nivel las generalizaciones que >o!l
útiles y en otro nivel la iniormación más especitlca de las excepciones_ De este modo se repre.enta
tanto la uniformidad como la variabilidad que existe en el ambiente. Se asume también que 1� sujell:!;
representan la variabilidad del objeto con respecto a un tipo de propiedad. El número de ejempla�
necesarios para alcanzar una generalización será función de esta variabilidad. Cuando exiS!en JlCim
ni\"e)es excepcionales, entonces la generalización con pocos ejemplares será automática. Cuandoa""L'.
ten muchas excepciones, entonct5 las generalizaciones serán débiles o tentativas.
De acuerdo con esta teoría, los grados de tipicidad pueden interpretarse en términos de la Ol"gao�
zadón de una jerarquía por defecto. El modelo mental de un objeto particular sería un
conjunto de
reglas derivadas de una variedad de conceptos supraordenados más cualquier información pilrt
irular
disponible. los ejemplares l"Ípicos serán aquellos a los que se adhieren las reglas por defecto de la;�
tegorfas supraordenJdas. mientras que los ejemplares atipkos se emparejarían con regla5 excepcionale>.
Esto implica que no es necesario asumir un prototipo explícito, en el sentido de un ejemplar i eal�
d
truido por la media de Jos ejemplares para representar todo lo que se induce de una estructura catesó'
rica. lo que se propone es una abstracción y representación del conocimiento general de las distribu-­
ciones de las propiedades por medio de 135 agrupaciones de reglas. Esto permite que se pueda acceóef
a un prototipo siempre y cuando lo requiera la situación, pero también puede existir implfcitarnenll'
como una amalgama de supuestos por defecto. De esta forma, se explican los resultados experi!Tle{lU�
e m·
que ponen de manifiesto que los sujetos saben mucho más de la estructura categórica que la simpl
formación sobre las tendencias centrales o prototipos.
Para resumir, podemos decir que en este modelo se intenta explicar la compleja red de te�acloo!!S
en función del conocimiento que el sujeto construye en términos causales y que algunos c:omo •�
y Medin (1 985) denominan conocimiento teórico. Así, se concibe que la categorización oo �
forma aislada, sino inm�rsa en las teorías que tie_nen los sujetos sobre aquello que le;; rod&-1que se construyen exphcan el mundo y en func16n de ellas, éste se divide en d.Jses. Con l.'l lt!l
�
L�::;:.
-::ctl.'l"�.J.· ef ccoco-:-:�r� scbre U <..:::i '-ucfOn Ce<.:., CQt'l'-�!os.e h.Jn efe hd:..•• f.JS "'!..r.:i: on.� a...'<!XiJ�
�=;��!;::;=:���:;����
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sobre el mismo.
�.J' ct'-"E'
.:;ue no:;
•tu'>e ur..J �ri.a
cor.s:
4.2. La inducción categórica como sistema de activación distribuida
En e;re
p<J:'lto •a.ws <! �n!ar un modelo cone:\ioniso que. como 'erem<J5 más adelante. comp.arte
g.enerales. Sin emb.:r.rgo. el enioque co�"ionlsta parte de
OIJOS supuestos proporcionando un.. nue--.a tOrma de concebir la categorización y los mecanismos com­
con el anterior modelo algunos principios
pu-..ac:iooa!e; rub-.acemes. Uno de lO> suput!:;to;; principales. en contraposición al paradigma simbólico
cone:o.ionísta se er1(l..!entfa constiruido por redes de activación que comprenden un conjunto amplio de
cl.i$ico. hace n:ferend<i al tipo de arquitectura del modelo. El $i:;tema de procesamiento del enioque
unidades de procesamiento lJflid.a.s por cone;.;iones con � difere-nciados
Los modelo;; amexionistas IFeldman, 1 981 l describen los proceso5 mentales en térmif10!; de los pa­
t de estos modelos es que
red interconectada. Lo importane
!.;. información se transmite por las propiedades estadísticas de los patrofles de activación en un conjunto
áe unidades ·¡ 110 por unidades particulares. las unidades son unas entidades de procesamiento que
asumen uno-> valOf"E'!' de activación basados en la suma ponderada de lo que entra en el sistema y de
las otras unidades que están dentro del sistema. El papel que desempeña una unidad se define pe<' la
trones de activadón que se definen en una
nodos.
fuerza de sus conexiones, tanto e;.;citatorias como inhibitorias. En este sentido, el conocimiento es-tá en
las conexiones y no en las representaciones estáticas y monolíticas de Jos
cual interactúan las unidades. A estos modelos también se les
conoce como modelos PDP o áe procesamiento distribuido y paralelo, queriendo destacar que el pro­
Estos modelos computan por medio de las Con€x.iones entre estas unidades de procesamiento, es
decir, las conexiones son el medio por el
cesamiento es resultado de las interacciones que ocurren entre un número importante de unidades.
Aunque se podría pensar que las jerarquías por defecto, que hemos visto en el modelo anterior, son
análogas a la unidades, dado que ambas guían la entrada de información en la búsqueda de buen ajuste,
asumiendo un valor que representa la adecuación de la entrada estimular y el criterio interno, y que­
riendo simular un procesamiento distribuido y paralelo, pero con símbolos atómicos, no hay en estos
modelos conexionistas ningún an.i!ogo de las variables o de 105 valores por defecto. E.s decir. no existe
ninguna noción sobre una estructura interna constituida, aunque sólo sea por defecto y la aparente apli·
cación de regloiS emerge de las interacciones entre estas unidades de activación. El procesamiento es
realmente activo en el sentido de que da lugar directamente a más procesamiento. sin necesidad de un
procesador central o de un mecanismo de emparejamiento y aplicación de reglas.
1\ldríamos decir que en este tipo de modelo el conocimiento adopta la forma de una red q_ue S<t!isi�ce
r5lf"iccione!;, restricciones que vienen impuestas por el contexto. Aunque en el modelo antenor
las resfl'icci� confexluales �peñaban un papel fundamental, en e-stos modelos no existen ent•-
tambt�
2�;::�;:.��:��:;.:�::;��::":";�:;:;;!';�'�,:,:-:
::� :: :
��:;:�;;��:s�:::�:�z�:s:;::;,;;::=:=��;
,-a �j:¡ l:n;Jiic;::af e.1 e-1 pa:;óa de .tctl\atión van a detenmnar el conJunto de pcs.¡b!es �defP:
=�����ejc:uc::�:�:al�c�:;:::�:,!�=-:�!�=�����::
tam!Jié:l en �go. t1!'l1e¡ando la probabi!Jd
a
da p
rion Ce e!>Tolr olctl\"ac!as.. El atus<e gk:bal Qt>!' alca.v,o el
s';;tema es la suma de Jos grado!- en que ca!!a par de unidades conlribuye a la
del a� e._;;
_
el sraCo en el QlJI? las unidade!' 5ati�acen las r�licciones de la entrada de imormación.
'-\as�
men:e, la COlltribución de un parde unidcodes es el produao de sus va.!ore; de a�dóo �
.Oi;,
por los peso5 de las conexo
i nes.. Peor an:o,
l
el aji/Sle es la sum.J de todas las connibuóones ind"��
que el s.l�em.a busca maximi:z.ar. En el siguienle \'amOS a describir con m.l'jOfdeulreel fu�
de � modelo-
�d
4.Z.l. Descripción delproceso de inducción categ6rlca
Con el siguiente ejemplo \'amos a ilustr.n los supuestos del íuncionamlento de una � COfle)jonQ
de este tipo. los da!us peneoecen al modelo de Rumel.h;ut, Smoiensiq� McClelland y Hinton •19B6L
En la Tabla 3.3 af)are<:eo !QS témlinos que fueron presentados para que Jos sujetos a�luaran ><� perr
nertd<t ca¡;egórica en una serie de habitadooes: oficina, dormitorio, cuarto de baño. Sillón y .(:{'Ó¡,¡.
los ruaffi-a005 que ,ienef1 senalado:; en gris representan la acúvadón de didla prop.iedad r loicub
dos en blanco -;.u des.Ktiv,acióo_ Recuét� ql.fe cada una de estas propiedades� un pallÓn
de acti\-ación con respeao al res1o de las pop;ed<ldes
r
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
fADLA 3.3
Ilustración tentativa de la activación y desactivación de un conjunto de propiedades
(datos del modelo Rumelhart, Smolensky, McCielland y Hinton,
1� �, ··
1
,
T
P
E
e
J
P
U
o
- -- -- �- - - -
OFICINA OJ
COCINA OJ
OJ
p
E
Q
u
E
N
o
1
T
O
BAÑO
: n :r 13
M
U
E
R
H
1986)
:·
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
M
Á
Q
u
M
A
F
o
N
o
1
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
En la Tabla 3.4. se presenta l a matriz de pesos (método de Hinton y Sejnowski,
A
1
� !1
�
1
1
11
1
'
OJ
OJ
OJ
1 986).
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
OJ
La fuerza de
las conexiones se obtuvo del cálculo de las concurrencias de todos los términos. Cada unidad se repre­
serJta por un cuadrado y dentro de cada cuadrado aparecen los pesos de esa unidad con respecto al
resto de las unidades teniendo en cuenta sus posiciones. Así, por ejemplo, la segunda posición de la
primera fila representa la conexión de esta unidad (techo) con respecto a la segunda unidad (pared), y,
asi,sucesivamente.
L12 • PSICOLOGIA DEl PENSAMIENTO
TAOLA 3.4
1
-0.10 -O:_
lO __j
Ejemplo de la�=��� ��:��o; �=j�!���:��:�i�eras unidades
t
-0.01
-0.02
0.06
...0.07
0.16
-0.02
-0.07
-0.01
-0.03
-0.01
Unid..d l UtdloJ
------ -
En la Figura
U11
U3
U4
u..
U7
Ul2
U8
un
U lO
UIS
U>4
UnH:bdl {pa�)
Ul
"'
""
U8
un
U1
U12
U4
U9
un
U5
UlO
U lO
Unidadl (puer1o)
Unidad 4 (�tnlan�
U2
U7
U9
Ul2
U>4
UIS
3.6. hemos intentando ilustrar cómo se encuentra la red de activación en csteconju!lt
de propiedades. Debido a la gran cantidad de datos que hay que manejar, sólo hemos elegido aquello:
que se encuentran activados en el prototipo de oficina. A través de esta representación se puede aprecia!
la idea esencial del estado de activación de una red determinada. Como podemos ver, este plaflO prt­
tende representar un conjunto de unidades, cuyas ponderaciones hacen que emerja una configuración
que se identifica con el prototipo. las propiedades se encuentran distribuidas por toda la red y la fucrn
de sus conexiones hace que el p.a!rón adquiera una configuración determinada. En esta Figura
también
hemos representado el estado de la red desde otra perspectiva con el fin de que pueda apreciarse cómO
se encuentra la configuración con respecto a las unidades que también están acti�adas, pero cuyo!
Estas redes de activación son sistemas de procesamiento que pueden comp!Jtar estadísticoS sobrt' !i
·
mismas de forma que reflejen las fluctuaciones del ambiente del que se
derivan sus datos. El procfl,,
miento ocurre por medio de la evolución de estos patrones
de activación, que van actualiHndo
e 1,..
entre las cooexiones. De esta forma, cualquier coofiguración inicial
con elementos activoS
asu�
aCtiVOS puede evolucionar hacia una configuración estable
partiendo de unos pesos iniciales. Se
qut
que cada vez que entra una estimulación en el sistema,
éste se mueve hacia un estado estable en el
mpleiJ·
se alcanza �na bondad de ajuste mbima. En este sentido podrfamos
decir que el sistemJ es co
mente reactiVO (guiado por datos).
pesos no son tan altos, es decir, las restricciones son menores.
�s
�
.,¡
1
Cuando entra información en el sistema, IOdJs las unidades ajustan su aclivación con el fin de satis­
facer el mayor número posible de reslricciones. Se podría pensar que el sistema se encuentra continu�­
mente esculpiendo unJ superficie en función de aquello que va recibiendo y de las interacciones con
el resto de las unid:�des. Ahora bien, recordemos que las Ci'ltegorías no son entidades estrucwr¡¡das, sino
que emergen en el momento en el que la interacción de todo 1.'1 conjunto de unidades de 1.1 red alcanza
una bondad de ajuste óptima; es decir, aqueiiJ configuración que teniendo en cuenta el estado anterior
del sistJ:ma y las activaciones y desactivaciones provocadas por la entr;¡da de información, logra satis­
facer el mayor númerode restricciones
Para resumir diremos que en el enfoque conexionista, y más concretamente en los modelos que se
conocen como modelos de satisfacción de restricciones, se reemplaza el mJrco simbólico por un nivel
subsimbólico, denominado así por encontrarse entre las coneJdones neuronales y los cómputos menta­
les.Ahora hien, conviene recordar que los constructos del cómputo mental son datos cognitivos que se
explican por un sistema próximo en su funcionamiento al nivel neuron;�l
RESUMEN
L.l Inducción c,nq;oric.J h<'l est.1do sif."mprc prescnU.' en l<ls inv�ti¡;Jciones psicológicas
�
y
hO\ no podemo� h,1bl,u ck un claro conrenw entre l.1s postur.ls que defleol(le-n una c�t
egori lac�
con ¡;�..,onomi,,s bien tk•finici,ls )'. ;:�quell.:�s que rostoenen qtK' 1." pertenencia ca�egóric�
es má b'
C.
defiende una estruc
diius,1 o prob,lbili.stic,l. Hemos visto.que 1,11110 el enfoquecl.is co. jue
tur; c:
•
f u
r
•
�:��;'�:'! ������;u���i:s�r;: r:��:c:��; l� l�
logr;m explic.H IJ tot,1hd1d del procew de categonzaoón.
�::�:�����·,¡��e���;;�::��
' 1'10
Frenlt> a eslils concepciones eSiructurales de la represent.:.ción conc�tu.:.l � encuentrd el
en­
foque de 105 ejempl.1res que no .:�sume un,l estructuril propiamente dicha. smo que, por el contr
ario
propone que tod05 los ejempl.ues se encue111ran representados y que el nivel de abstrJcción
�uio p.u.:. generar un.1 cJtegori.J tendría lugar en el momento mismo de la recuperación de 1� Íll­
nec�:
formación almilcenad.l. Considerilndo que no se asume una únic.:� representación del concepto.
este enfoque dot.l al proceso de categoriz.:�ción con una cap.1cidad de cómputo suficiente corno
para explicar los resultados experimentales sobre la sensibilidad al contexto, .:1 las correlaciones
entre propiedades, al rango de la propiedad y a la propia tipicid.ad. Sin embargo, el enfoque de los
ejemplares no logr.:� explic.1r cómo se representan las generaliz.1ciones que son producto del apien·
dizaje y la propiii coherencia de! procew de categorización. P.ua intentar salvar l.as deficiencias
obscrvadiis en los distintos enfoques, también hemos visto que hay modelos conciliadores o miX1os
en 105 que se combin.:�n propiedades definitorias y prototípicas (enfoque clásico y probabilístico] 0
la represent.ación de casos concretos y un nivel de representación más abstracto que se cori'I.'SpOI'I­
dería con el prototipo {enfoque de Jos ejemplares y probabilístico).
Como hemos podido Vt'f, detrás de eslas polémicas sub)'acen las diSiintas poSiuras que se .«�optan
sobre cómo se encuentra representada y organizada la inforrnación en un sistema computacional.
Así, encontramos que h.ay modelos que asumen una representación simbólica con una organizacÍÓI'I
estructurada y en muchos casos jerárquica en la que los distintos niveles contienen propiedades o»
munes o específicas de acuerdo con una concepción definitoria de estas propieckldes, o según una
concepción representativa de las mism.as o de .acuerdo con un marco gellérico y más global como los
esquemas o las teorios previas. También hay modelos con un.a reprc:-sentaeión simbólica pero sin urw
estructur.ación conceptual en la que los casos concretos se representan como una organización reti­
cular en l.a que los lllilrcadores rel.acionales y sus ponderaciones v.an dando Jugilr a l.1 estrtJCTI,IIXÍÓI'I
categóric.a según se necesite. La c.ategorización surge en este último caso como cómputo de un 11M'I
crítico de semejanza con respecto al grupo de ejemplares concretos. Finalmente, t.ambién hay modelos
que asumen una representación no simbólica en la que la información se distribuye en unJ red
e�
unidades de activación diferencialmente ponderad11s y la categorización emerge como c()(ISfC�Iil
de la pues&a en marcha de los patJones de adivación que han sido .adivados en un n101001lO
dadO.....,
·-·
[�L�t���3f�-�i�tj�
� !&�
�� �
���:�:�.i�i2: \l���::�:� .:·fJ):�:�;�:�·;f1:;��:��� :�:�;�:;�:·�::::�0 rig:;g5��
su corxcplióo ,¡,. ltlS .urohulo"'- y.1 (jU<.' .humo.' ' 1"'-' ('Slos "'Hl lo'Kie¡lendk:.�lll.., y su ran¡.¡o 1k.- .1plicación
SC' IirniJJ a loc; o..OilC"!liOS (OIISIÍiuidos ¡"lOf SUSL1Hiivo<; y .ulj<·IÍVO...
Otras ¡)('rs¡J«:Iiv.Js wllrC· la <.ornhin.lción conceptual defi•·nden <¡ue p.u.1 ¡xxk'f o.·�plic.1r (>!;11!
procc� hao• faii,J <.Onsid�r.lf b in(lucncla ()UC ejerce In has.• de conoclmi(•nros qut:' tir·nc el sujeto
fl ll'IOdelo de C'S¡X'Cializadón <.nnccpru.ll asume un.1 rcprtoscnL:lción por e-squemas cnn v.1riahles y
¡ ul' uno de los conceplos Ccl adje�ivo) es,>ecifica los valores de las pro¡lk-d"ltles del
valore�. ('fl 1.:� <
otro tel susranlivo). Sin emOOr¡r, anws de iniciar CSl<> proceso de c�iali:t.lción se
a
hase de conoclmicnlos qu<.' licnc el sujeto con el fin de elegir 1.1 variable que va a r.cr modificad�
arcecle 1.1
El modelo de modificación r.clectiva y el !l)(KÍ(>Io <lo! es¡x.ociafizacióo conceptu<�l se pueden consi­
y que dartí lugar J un concepto compuC>Sto que !>eJ coherente dentro del sistema rr1>rcwntacional.
1.1 riqueza del marco rcprest>ntac.ional en el que
derar complenw:nr;;�rios dado que el primero .1¡>0rt.1 un procedimienlo r.oncrcto p;�r.:a el cálculo de
la combinación concep!Ull y el segundo lmplia
� dcsarroll<� este proceso.
en 1<� que se combillil la reptesentación dt- ejemplart>S y el conocimiento del mundo. Esre modelo
También hemos visro otra propuC>SCI alrern<�tiva, aunf]ue menos C>Spedficil que las .lnteriores,
h1brido p;�rJ la combinación conceptual asume una repr'E!'Sent.lción COOCIL'IJ de los ejemplares en
la que tJmbién es necesario acceder a toda IJ hase de conocimientos del sujelo p.ua poder expli<:ar
las reiJcion<!'S entre las propiedades de un concepto, los efectos del conrexto sobre los juicios de
semejanza y los distintos valores críticos que ¡>uedc tenCf una misma propiedJd para disrinros con­
ceptos. Las invesrigaciones enmJrcadas en est.l propuesta se.iJIJn s.ohre lodo las limi!aciones del
modelo de modificación selectiva y abog¡¡n por un marco representacional con mayor riqueza en
la estructuración conceptull y con mayor capacidad de cómputo
teorías pH!vi;�s. Con respecto al proceso de c;�tegOfi�ción guiado por el principio de semej<�nza,
En el proceso de inducción categórica hemos tratado el principio de semejanza y el de las
podríafYM)S d@cir qu-e, en líneas generales, los sujetos suelen ser muy neJ(ihles con res¡>eelo a la no­
cifm de semejan7.a. Por ejemplo, en los es1udios de Barsalou 5e mueslra cómo se pueden agrupar
,6 • PSICDLDGIA DEL PENSAMIENTO
: � � : � � :�1� : �
� �
�
�
�
��
�
- - - prop
- - - poni
- sus
- - de
ed.ldes.
- - - -lida
- tcmpor
- IJ
- - - - -a
endo
- - Jtcndicndo
c t goríJ
div r s e • p a cs e
te dm.i •ca Y cpend1ent del conte�ro.
J a
de manifiesto que la cstrucwradón concepwal (..'5
rop•a noCión
¡anza y, e�
sin e�phcar
deja
que
es
flc¡¡ibilidad
esM
de
desventaja
lii
_
catcgor
la
zac•ón.
para
ut•l
m�y
tal
princ•p•o
este
vez
con.
seiial;m Ross y Spalding ( 1 994), siendo
podna ser que las teorías
más como un heurístico, pero no )U base. Es más,
h r:ocn
1� �
�
�iones que le haCl'fl falta al príncip.o
previas 0 el cooocimiento estructurildo im�sieran las r�ric
aphcaCión.
de semejanzil p<lra poder delimitar el criteno para su
vendria considerarlo
conocimiento estruc.
los enfoques que defienden un proceso de categorización guiado por
turildo imponen ciertas restricciones al conjunto de propiedades que son relevantes par• la ute·
l dominio de conocim ento en cuesción. Sin
goría en coherencia con el entram<Jdo de relaciones
_
_
embargo. tampoco estos enfoques están libres de CtiiiCU, dado que una teona o un con.oc.miento
estructurado también debe restringir su ámbito de aplicación. Si no hay restricciones. entonces UN
teoría cualquiera puede adoptar cualquier estructura y dar lugar a cualquier tipo de ntegoria. P.u�
d_e
el
:
resumir podríamos decir que las investigaciones resaltan cada vez más que la interacción entre �
contell"tO y un entramado complejo de relaciones es responsable de la inducción categ61ica yque
hace falta conjugar tanto la semejanza como el conocimiento estructurado si queremos explinr�
proceso de categorización. fsto implica que se está trabajando con algo más que un conjunto de
propiedades y sus semejanzas, y que las restricciones y el poder explicativo de las teorías se va �
derivar de un análisis bastante más complejo de esta esuoctura.
los dos modelos que han servido p<�ra ilustrar la complejidad del proceso de inducción c�te­
górica han puesto de manifiesto que éste es un proceso lo suficientemente flexible y dinámico
como para ir ajustando los cambios en las propiedades de los conceptos en función del contexto
y del entramado de relaciones propias del sistema. Ahora bien. ambos modelos presentan dos perr
pectivas alternativas del modelo computacional subyacente a la categorización. la inducción e�·
tegórica entendida como un sistema de reglas disuibuidas asume la representación sim
ca del
conocimiento y unas reglas de ejecución. mientras que si se entiende como un sistemil de act""�­
ción distribuida se asume la representación como patrones de activación con fuerz.ls de c�xión
diferencialmente ponderadas {análogas al funcionamiento del sistema neuronal).
En ambos modelos
se contempla un conjunto de restricciones que vienen
impuestas por el contexto y el � dtl
propio sistema, siendo el procesamiento en paralelo
y estando el conocimiento distribuido. Junqut
su representación sea muy distinta. la decisión sobre qué tipo
de representación seriJ la rnásadt­
cuada no resulta fácil puesto qlll" ambos modelos computaciona
les son lo wficientl!ft"l(!nte �
como �ara ir acomodán�c a las exigencias del
funcionamiento y a los datos en1píricos del com·
.
�rtam•ent� humano . S•g�•endo la sugerencia de Estes t 1 988). tal vez sería m.is provechoso in•�·
.
t•gar la �1ble comb111ació
n de ambos tipos de representaciones,
como, por t'jernplo. en la Jll'<>"
puesta m•xta del enfoque de los ejemplares
y una representación conexionista del conoci!llit!l110
(éstes, Campbell, Hatsopoulos y Hurwits,
1 989; Kruschke, 1992).
bóli
·-
INDUCCIÓN CATEGÓRICA • 117
úK.!�ÍS!c•nd.l tlt• .¡fl¡l¡,¡� I'<'JW'!r(!tlt)t ion<.:�
,.,..,.11,,1 d•• pruhltolll.J� Y·' < JU<' po¡¡Jrí.J ,.ni<•¡�<J•·r,... <l•• d"� I<Jrmo�� di�li!li.J�. P.Jr IJI!.J ¡¡.ul<·, �<.: I""Jrfa
,)!.vmir qtJ<' ,.¡ < <!0<1< imienlu se ••nnwn11.1 n•prto:,.•nt.){IO ('1'1 un.¡ n·d ,.¡,. t oncxÍ<J!l''� rlbirlhuido�� y
qul' IJ wpn·">"lll.l< ¡t¡,¡ �ilniJóli<,J r·s l.m �ólo d nivd ' 0111 •·prual del <'SIMin d<• :'l< liv.<d(m dr•l ���l<·m,J
en un mnm•·lllll d.¡dtJ. [si.J H1)f�""><'nl,l<..i(m �imh<'Jií< ,1 dd <:�l.lrlo rJ,.¡ �i�lr•m<� !;(' ••nli(•n<lc (f}JllU el
I�H Ul!imo, (,Jh<: �('í\.ll.lr t¡u•• l,,
Lnnpov' �·= enc;rwlllf.)
produ<.:lrl emcrg<•nle dcl cón1puh¡ dr• un:J r<.;>¡m.:�··nt.ki(m ' onexi<onísla. !'rJr 01m i;¡J,,, lamiJil'in o•hrf,¡
f)cibJr que h<�y un pl;mo dt• t'eprc..;,eni.Kión <..Onocxir)nÍ�I;¡ del <.<UltK.Ími<·!l!o, l"l<'f<l r¡w• 1:� n•pn·�<'fl­
t,JciÓO )ímhúlica d<•l <'SIJdO dd si�1ema !.lrnhitin ptK-dt.o IMC(>r <J¡m¡•ulrJS y qtJe (>Sil• nivel S<"'a .Jn,iklf.:O
ulra� (>�lru<.luras nr•umi6Kit..l� •m consun;Jn<"'ia con L1s c.Jr.lr'INI�ticas rle un plano de n:prl..'lienl.,l­
C-i6n rn.is conc.,_'f}IUJI
3
1
1
1
IJ
Ra zona '!'iento silo gístico:
categón co y trans itivo
OBJETIVOS
l. INTRODUCCIÓN
2. RAZONAMIENTO S/LOGfSTICO CATEGÓRICO
z.z. Modelos basados enla interpretaciónde laspremisas
María José González
Labra
2.1. Lahipótesis dela atmósfera delas premisas
2.3. Modelos basados en la representación de conjuntos
3. RAZONAMIENTO SllOúfSTICO TRANSITIVO
3.1. El modelo operacional
lZ. Modelos basados en imágenes mentales
3.3. Elmoclelolingilfstico
3.4. Lateorla delos modelosmen!ales
PALABRAS CLAVE
DEL CAP(TUlO
S�ogismo categórico
Efecto atmósfera
Modelos de interpretación
Prindpiode inferenciaprobabillstic<
Conversiónillcita yllcita
lm:er.teción entrevatide�ycredibilid.
RESUMEN
COOIII!ocionesUngiilstic.ls
MAPA CONCEPTUAL
Modelosde representadóndf!
conjuntos
ClrculosdeEuler
BIBUOGRAFIA
DiagramasdeVenn
Modelos mentales
Sitoqi51Tlo transitlw
Modelooperac:lonar
Modelos de Imágenes mentales
Prin<lplodela preferen<ia direcciona
Principlodelai'ICiajedetosexuemos
ModeloHngülstico
Primac:la def¡srelaciones fun<fon¡le
Principiodelm¡rca<lolédco
Prin<ipio dela <ongruencia
Modelos mentares
Seriesd e3y5 téfmioos
OBJETIVOS
•
•
•
•
•
•
•
Conocer las teorías normativas del silogismo categórico Y del silogismo transitivo.
;�r���it���:.nocfones básicas para analizar las estructuras lógicas de los silogismos C<llesóficos
:���� �.s procedimientos básicos para la represefl!ación espacial y el análisis de un silogismo
a c
::;��;�;:�nc�;:�:�:��� ���s3;���:.normativos con los resultados obtenidos sobre la ina
��=:: ������is:�:.las diferentes teorías y modelos psicológicos sobre el razonamiento si::�;:;:�nc�;:�:�en�� :��; ::��� normativos con los resultados obtenidos sobre la in.
u a a
r las diferentes teorfas y modelos psicológicos sobre el razonamiento si���s:;:: �r���i:�::.
Ofl
C
con
@•U•til#éC"Ií"t':t}ilíl•tW
RAZONA
MIENTO SILOGÍSTICO CATEG ORICO
peri �1�ntales de 1.1s investigaciones psicológicas han adoptado
l<� estructura del mo.
• L,lS tare,lS e�
delo norm:l iiVO logiCo.
de 1,15 premi­
sas.
• La cantidad, la polar d 1d y el tipo de figura constituyen los aspectos estructurales que dan forma
�
a un silogismo categonco.
deductivo comprende una conclusión que se sigue necesariamen
• Un argumento
te
�
del razonamiento silogístico categórico se han centrado
• las teorías y los modelos
en analizar la
influencia de los aspectos formales Y de contenido (sistema de creencias) en el rendimiento de los
sujetos.
•
La hipótesis de la atmósfera de las premisas es una explicación basada en un sesgo de respuesta
determinado por los aspectos estructurales de los silogismos.
• Las teorías y los modelos basados en la interpretación de las premisas explican el razonamiento
silogístico categórico en función de diferentes aspectos: { 1 ) la conversión lícita e ilícita de las pre­
misas, (2) el efecto de las creencias y la interacción entre validez lógica y credibi lidad y (3) las
convenciones lingüísticas.
• Algunos modelos basados en la representación de las relaciones entre los conjuntos descritos por
las premisas explican el razonamiento con representaciones semejantes a los círculos de Euler o
a los diagramas de Venn.
• La teoría de los modelos mentales se ha constituido en un marco general para la explicación del
razonamiento, estando sus orígenes en las investigaciones sobre el razonamiento silogístico cate­
górico.
• La teoría de los modelos mentales comprende dos etapas en la que se construyen los modelos
_
mentales: ( 1 ) la generación de los modelos mentales de las premisas en función de la comprenSIÓO
de los operadores lógicos y (2) la combinación de los modelos mentales anteriores para gen€'r<U
:
�
un m�delo mental nuevo, que describa una nueva situación no enunciada �xplícita , e
.l
del r.l 0
pr�m•sas. Tamb1én
comprende una tercera etapa en la que el aspecto deductiVO
se Identifica con el proceso
de la búsqueda de contraejemplos.
impuestas por la
• la dificul
tad de l0s distintos tipos de problemas se explica por las l imitaciones
�moría de trabajo.
: ���: :
TRANSITIV
RAZONAMIENTO SILOGÍSTICO
O
i
t uido por do� premis,l s en I<Js_ que se relaci�niln t:es tér
minns
Un silogismo tr,msi tivo est,i const
.
d ld de cu�l�ut er escillil o dtmenstón de acueren
función de unil propil.:'d;Jd tr,msit1va ( ut_M propte i
concluston que establece la rel<:�ción
con IJ qu� se cornpar.ln u orden,111 ub1 ctos) y un,,
entre
dos terminas no :JdyacentPS
transitivos por las
silogismos
s
o
l
de
ltad
dific�t
x
ca
l;�
�peraciones
F.l modelo operilcional e pli
�k
para aquellos <:�rgumentos que no conttenen
conversión y de reo rdenJción de premtsas
la misma
•
•
1:
relación
•
De acuerdo con los modelos bas<td�s en i rn�genes ment<tles, los silogismos transitivos se u
_
res el�n
median te una representación espaoal y w1 1 tana_ en la que se elaboran e mterpretan las
imágenes
mentil les que describen las relaciones de transittvtdad.
•
El grado de dificultad del silogismo transitivo se encuentra relacionado con la dificultad
borar una imagen mental a partir de cómo se describen las disposiciones espaciales en las
(1 J el principio de la
•
preferencia direccional y
(2)
para
ela­
premisas:
el principio de anclaje de los extremos.
represen.
El modelo lingüístico se centra en el proceso de comprensión de las premisas y en una
( 1 ) el principio de la primacía de las relaciones funcionales, (llel
{3) el
tación proposicional basada en:
principio del marcado léxico y
•
principio de la congruencia.
El modelo mixto es un modelo conciliador que contempla ambos formatos de representación.
del signifi
• la teoría de los modelos mentales sostiene que el modelo mental refleja la estructura de la dispo­
sición espacial descrita en las premisas y su construcción se basa en el conocimiento
cado de Jos términos relacionales.
• las investigaciones sobre los silogismos con series de ci nco términos han permitido contrastar 1�
supuestos de esta teoría
a
INTRODUCCIÓN
�a ps icología del razonamiento ha seguido la distinción
habitual de la lógica y ha planteado sus ���­
_
lll­
vesttgactones de acuerdo con las dos modalidades
generales de in ferencia: inferencias deductivas e
d_uctivas. las inferencias deductivas caracterizan
el paso que se sigue necesariamenle de un<J infOf.fll<l"
CIÓn a �tra. En otras palabras, una inferencia
Sl
�
se
deductiva permite alcanzar una conclusión que
neces�nameme de las premisas del
argumento. Como ya hemos comentado en el c:�pftulo sobre la
cologta del razonamiento, cuando la psicología
se p iJn ec'í el estudio del r,1ztmamicnto hunl<lno iJlll)(}l�)
�
��:: :o�� ����:a��o �/t m_odelo ló.gico y
í i
i nves tigaciones se han CL'ntr,1do en
n n_.'i s s
í
n
c
to de valide: l ógtca. Lns ta rels que
,\ lO!> S1lj(>hJll
argumentos deductiv0s en �
. en unCtiltkts las const'l"Uenci,IS net.es.lrtí15 t l l ¡�tt'
que Y.J pueden vemr
�:
l�s
l
:
se prcsenl·;m
�1
¡>Si:
�o.� n�:��=;
;
l' se ¡Jide a los �uj�tos que evalúen .si Mgumcnto es v�lido 0 mv,ílido, t,lmbif.n
� ,lsunll."
se puede
entre un COilJ unto d� C�l�clus,oncs, cu.ll es ),1 ql1e
se sigue nccN<ari,mlentc (l�
pt'tlir que eli¡.1n
la!> Jre­
_
gener�n �u pr0p1.1 (Oncluslon e11 función de 1.1s pn:.•mis.ls prescntadt�s
. las r�pllt.>Sta de
lllÍ$.lS 0 que
.
_
e\(' acuerdo con el cntcno de va�idez del l"ll(l()elo lógico
y el interés pnmordial y
Jos �ujefO$ se e_v¡¡IU.ll�
_
rvzon.
1
11ento
olog•
es
e¡¡plu.:,lr
ps1c
como
razonan los �ujetos Y por qu
�
�
('( reto de 1.1
é se cquivoct�n.
hoon�� (Jue n�ducen J los errores puede ser informativo
de las conc
sobre los proc�s cog­
El
< subyilcen cn el r,12:onam1ento (Ev.lns, Newste.:Jd y Byrnc, 1 99)).
nitivo� JliC
d
a n<ílisis
�
��
UIM 11,ute importJnte de- los tr.1b.1jos empíricos h<1 rk>s.lfiildo la idea de que los seres hum<�nos lro­
el cálculo lógico. los errores encontrildos en la realiz,1ción
de estas tareas
ra­
h<1 d �do lugJ.r a distintos enfoques teólicos que v<Jn
desde aquellos que consi­
zon.mliento deductivo
los prinCipios lógicos en la explicación dC'I r<�zonamiento hum<� no
vantes
irrele
hast<J los que
deran
defienden una lógic<1 mcnt,ll, que puede esttlf más o menos suavizad¡¡ por el concepto de •lógica na­
ccdln de <Jwerdo con
�
C]lle hay un conjunto de reglns abslr<�ctas y en la que los errores no demuestran el fra­
caso de los sujetos pMa r.1ZOilM lógicamente, sino 1;:� existencia de determinadas condiciones que con­
ducen al error. Estos estudios sobre razonamiento deductivo han seguido los pasos marcados por la
tural•, pero en In
lógic,, al estudiar las infere11cias que dependen de los operadores formales, tales como la negación, la
disyunción, el condiciorMI, y el bicondicional. Según el tipo de argumento deductivo, las investigaciones
se
pueden agrupar en tres tipos: el razonamiento silogístico categórico (proposiciones con cuantifica­
y
dores), el rilzonamiento silogístico transitivo (proposiciones con relaciones internas) y el razonamiento
proposicional (proposiciones con el condicional, bicondicional, la neg<Jción
la disyunción). En este
capítulo vamos a tratar varios de estos enfoques y los principales modelos de razonamiento silogístico
categórico y transitivo, para luego continuar en el próximo capítulo con el r<�zonamiento proposicional,
Ct'fltráodonos en el condicional.
a RAZONAMIENTO SILOGISTICO CATEGÓRICO
se
El estudio del silogismo categórico se remonta a la filosoHa griega y el análisis de la deducción
la cópula e.es•. Recor­
las conexiones encadenadas por medio de
se
que
la
en
conclusión
demos que un argumento categórico está constituido por dos premis<�s y una
sujeto de la con­
ec.tablece una nueva conexión a través del término medio. la premisa que contiene el
a a
��
�
se denomina premisa menor y la que colltiene el predicado, p�emi�
, i
_
r i�
b1tual del argumento presenta primero la prem1sa mayor, en la �ue se 1 e�aCIO1
. o me f1 Y
de la
su"eto
1
el termm
." icad de la
PT<.(I
c 0
conclusión, y luego la menor, en la que se relactona
o
ej�mplo:
<-orxl�ión. Por último,
n
u
Veamos
se rrcscnta la conclusión.
h� centrado en el establecimiento de
c�usión
: ;�� � �� :���: ;:;
d
�EPRESENTACIÓN CON CONTENIDO
Torio� los humhres prudcnt1'S (lérmino medio) cvit.ll'l el t;:�h;1co (predicado).
prud entes (lérmino medio)
Todos los médicos (�11jctol �'' hombres
('n
CtlOSL'<UCPJCi,1, Todos los médkos (sujeto) evitan el t<Jihlco ( prt"tlicarlo}.
REPRESENTACIÓN ABSTRACTA
Tocios lm
IJ son A.
li.xlos los e son A.
Todos los C con B.
en conS<.'�o:uencia,
En este ejemplo ven�s que la primera ¡>remisa del silogism� es la premisa mayor al Constituii'SE'
en
_ es la prem sa
_
al
su¡eto
de la conclusif.wt
predic,ldo de l<t coodu on y que la segurlCb premrs.1
��
_
El sujeto de la condus1on lo hemos des,gn¡¡do
con b letril e el pred1cado con la letra A y el tfrmi
1
medio con la letra B, aunque conviene sei'lalar que existen
ración.
mc�or ser
,
distinl.lS convenciones para dicha re
�
Aclem.'is de esta estructuración del argumento, los silogismos c.:uegóricos contienen enurw;iados de
c<�ntidad (universal, p<�rticularl y polarid.:�d (,:¡firmativa, negntival, dando lugar a cuatro tipos de propo.
siciones: universnl a(irmativa, universal negativa, particular afirmativa y particular negativa. Estas cwb'o
proposiciones se designan con las letras A para una proposición universal afirmativa,
negativa, 1 para una particular afirmativa y O para una particular negativa.
E para una unM!s.l
1 . Universal afirmativa (A): Todos Jos A son B.
2. Universal negativa (E):
3.
Particui<Pr afirmativa (1):
Ningún A es B.
·-
Algún A es B.
4. Particular negativa (0): Algunos A no son B.
En los silogismos categóricos también se tiene en cuenta la posición del término medio en cad,l llllO
de las premisas. Existen cuatro posiciones que dan lugar a las cuatro figuras del silogismo categóriCO:
FIGlJNA
fiGURA 1
A
8 A
e
e
11
C
e A
FIGURA :!
1
11
FIGURA 4
8 A
"
•
e
A
A
e
•
•
e
( A
A
1 xi�h'll 2'if> � il<lgi�!ll<'s C.lll'!(l:'ri< m pro ull« hl dP Ll <'ornhin.lt..iún de ltiS cual ro IÍp••� flc �'llUIH i..rlo�
•IH 11 1!-1(111 y _c-n L·h \"ll.llrn ft¡;ur.¡s (4 x 4 x 4 x 4=
2<;(,). Si t...llc;ul.�mos s!',lo PI
Cll 1.1� dns prvnu�.�� y l.1 <'<
.
modo, ohll'llC'fHO� 1111 tot.1l de· (,J! sdng1�1llu� 1 .1h·¡:úri1 os rC'�ull;ulo de ].1 < vrnhin;u:i{•n de !>ll� lrc:-s enun·
1111.1
cont lu�i<'ul) y dt• h.-; • u;1tro rnoclo� pnsihl<� dt• 1;1� premisas (A, E, ,: ()); 4 "
ri,ul•)!;. (e��� pr•·tni'·'' y
4 " 4 � (,4. ( omo ,,dcm.i, h.1y 4 1 iKur,lS pmihlt"i, cntunu.:' volv·�� a muhiplic·ar por 4 y obtcn�mns
un tol.l l clc .l% (1:4 >1 4 = 4 x 4 x 4 x 4). l:k 1·�1f' tul JI dP .!<;ú, sul,mtcntc los si¡,:uicnlcs 24 silogism<Y.> c.1II1-.'ÓfÍCOS $1.11l v,'ilrdtiS:
SILOGISMOSVÁLIDOS CON CONCLUSIONES FUERTES Y O�BILES (24)
Conviene señalar
ElO
r:IGUKA 1 :
AAA
AAI
All
EAf:
EAO
FIGURA 2:
AEE
AEO
AOO
EAE
EAO
EIO
FIGURA 3:
AAI
All
EAO
EIO
!Al
OAO
FIGURA 4:
AAI
AEE
AEO
EAO
EIO
!Al
qu�: el
SP.an 6stns fucrt<:s o tlC>bik>S. Se:' consi1lcr.1 que una cnndusi1Sn válida es débil si se obtiene una conclusión
particulnr l..:uJndo se pcrmit�; una conclusión univer!ial. Veamos un ejemplo considerando el silogismo
anterior:
nlunero 101al de silogismos válidos incl�•ye todas las conclusiones válidas,
Todos los hombres pr.udenles evitan el tabileo.
Todas l os médicos son hombrd pt""udentes.
consecuencia, Todos 106 n�liGos evitan el labaco.
en
F.�tC' sitngismo pcrtent.."'(;C a la fi ura
1:
FIGURA 1
B
A
e
A
e
�
�
s
�
�
��
�
�
en
fuerte. ::
silogism es A A porqu las os premisas y la -�onclu
la estructur,1 del modo de este
sión SOn
.
af1rn t1va e� la condus1 n váli
ciados universales <liirm<ltivos L <J conclus ón un1vers<ll
da
_
conclusión fuerte también garantiza 1<� val1dez de la condus1on debil con la part1cular afirrnativ
gunos médicos evitan el tabaco• (AAI). �lg nos auto es no hacen e ta dis i nción y sólo CO!l sider
_
conclusiones fuertes en el número de sdog1smos val1dos. Esta cons1derac10n da lugar a
sil .
válidos, ,1! omitir para la Figur<l 1 los silogismos AAI y EAO, para la F gu a 2 los silogisrnos AE
y para la Figura 4 el silogismo AEO.
�
�
�
i r
�
,9
��
��
SilOGISMOS VÁLIDOS SÓlO CON lAS CONCLUSIONES MÁS FUERTES (19)
FIGURA 1 :
FIGURA 2:
¡r�
AAA
All
EAE
AEE
AOO
EAE
EAO
ElO
IAI
OAO
EAO
ElO
IAI
FIGURA 3:
AAI
All
FIGURA 4:
AAI
AEE
ElO
ElO
En un estudio realizado por )ohnson-Laird y Steedman (1978) se encuentra que no siempre se coo­
sidera la segunda premisa del silogismo categórico como sujeto de la conclusión, produciéndose COI"I­
clusiones en dos sentidos: C-A, A-C. Cuando se consideran ambos tipos de conclusiones, el mimt'IO
total de silogismos posibles es de 5 1 2 (4 x 4 x 4 x 4 x 2). Los resultados mostraron un efecto <le latigura
para los silogismos de las Figuras 4 y 1 . En concreto, la mayoría de los sujetos (71"/ol ciaban unH�
clusión A-C para los silogismos de la Figura 4 y conclusiones
C-A (70°/0) para la Figura 1 . Oc-sck' bl""
truct ra lógica tradi ional del argument , las conclusiones
A-C se ajustan a un cambio dc.oi"Cle!
_
prem1sas Y a un pos1ble camb10
del térmmo medio. En concreto, en el caso de I.JS concluSIOn6
la Fig r 4, se
el orden de las premisas y la Figura 4 se convierte en b Figur•l
la pos1c1ón del termino medio no se
altera al cambi<H el orden de las premisas 1)11 las � ��wJ. � ·
�
��
�
in�ierte
�
��:
.� · Sil:�����
FIGURA
A
8
A
8
A
C
A
C
conclusiones A-C
Todos los hombres prudentes t:vitan
el tabaco.
en cons(•c uencia, Todo� los médico
s evitan el rahaco.
C
C
4;
Todos lo� médicos son hombre
s prudentes.
B
Todos
los
FIGURA 1; conclusiones C-A
hombres prudentes evitan el
tabaco.
Todos los médicos son hombres prud entes.
B
en consecuencia, Todos los médicos evitan el t<tbaco.
En líneas genemles, los tra�ajos experimentales sobre el silogismo categórico se han centrado prin­
cipalmente en estudiar cómo rnfluyen los aspectos estructurales y de contenido en el rendimiento de
tos �ujeros. El rendimiento de los sujetos en los distintos silogismos es variable, encontrándose, por
ejemplo, desde un 89% de respuestas correctas hasta un 8% Uohnson-Laird y Byrne,
1991 ) . En los si­
guientes puntos nos centraremos en las principales teorías y modelos que se han propuesto para explicar
el razonamiento y analizaremos cómo se explican los efectos estructurales (modo y figura) y de conte·
nido temático (sistema de creencias).
Z.l. La hipótesis de la atmósfera de las premisas
Antes de tratar los modelos de razonamiento vamos a comentar una de las primeras aproximaciones
que se dieron para explicar el rendimiento de los sujetos. La hipótesis de la atmósfera de las premisas
no es propiamente una teoría, sino una explicación basada en una tendencia observada en las respuestas
Y que parecía determinada por
los aspectos estructurales de los silogismos. Uno de los primeros trabajos
experimentales sobre el silogismo categórico fue el de Woodworth y Sells
(1 935),
quienes presentaron
una tarea en la que los sujetos debían evaluar la validez de los argumentos. Los autores encontrJ.ron
r
que los sujetos se equivocaban y que los errores podían explicarse por el modo de las pre�1is..ts. E� con·
treto, cuando las dos premisas eran universales (A, E), los sujetos mostraban una tendencra a el�g r una
conclusión
universal y cuando las dos premisas era afirmativas {A, 1), una conclusión afirmalrva. E�t(>
asrecto estructural
del silogismo creaba lo que describieron los autores como •una atmósfer.v que
duda a la
ek.occión de una conclusión del mismo ti¡)O.
. LUlo rri ncip ir,s de csre efecto fueron formulados mJs explfcitamcn t� por Bt'!W .Y Oenny ( l %9!
�:���� en cuenta_ la
misa
s
1 � ¡· � 1 �
1' �s �
rn­
1\·:-
��;: ��1::'"�,;�::
cantidad (un iversal, p.¡rticui;H) y la cu;1 lid<1d (�fi r m?: i ��: ; 1 :���1\'�:�
�r�� a mplrarn
n
efecto para l:�s prernis.1s hctcrogenc,ls de�
el case, ¡-1111•
llrs 0 · · 1 M tkul.lr en
al tn1�nns una premisa pa r"tic;uiJr, entonu·� la
Jntrent:n
el
cont
�
Í
la e
un �
v cu<�ndo l<ts premis;�s contiel�en al menos < �r�� Sil negiltiva. enlonces
�egativa r �n el C.lSO contrario es afirm<'I11Y<l. Esle efecto rec1b10 �1 no�1bre de. •.e�ecto all'l'ló-;�>a,
tr,lrio e� univers,l l
y fue objeto de esludio de varias inveslig<JCiones centradas en
sión es
la l den llfiCaCion y anahsls d
e
�
que puede existir un principio gene al de prudenc'
articulares y este
que las conclusione� universales son menos prudentes que las �
Sells ( 1 936) también sugiere
.
preferencia que muestran los sujfi'tos por l,1s conclus1ones part1cuktres.
.
pocas .
n si ada acept c ión, sobre todo porque los su¡etos producen
.
(Ol. resultado contrario a lo que c,1bri;� esperar de acuerdo con el prmCipiO de prudencia
a
1a
tead y Byrne, 1 993).
los erl
or"'
·
(Evans,
New;.
la tendencia no lógica del efecto atmósfera en los resultados experimentales puede prede
cir un
centaje aceptable de respuestas; por jemplo, la hipót:sis de la atmósfera llegó a pr
�
ecir el
.
las respuestas en el estudio de Dickste1n { 1 9 7 8 1 y el 43Yo en el estud10 de Johnson-la1rd y Bar
a 1 19641
.
Sin embargo. los propios autores, Woodworth y Sells, reconoc1eron que es e efecto tan sólo e
xplica
la tendencia al error, pero que no era propiamente u �a teoría �el razonamiento silogístico.
Asimismc
.
al encontrarse que el efecto es distinto para los sllog1smos válidos que para los inv:ilid�s, pare
ce
debería haber algún proceso de inferencia, además del sesgo de respuesta descrito (Revlis,
1975a).
�
�
49:.;�
Pcr
a d�
otra parte, /a hipótesis de la atmósfera de las premisas no predice los distintos niveles de dificult
los silogismos categóricos. Además, esta hipótesis predice que siempre se dará una conclusión
�
qu;
cuando
los resultados muestran que Jos sujetos responden con frecuencia que no hay una conclusión válida
cuando Ja tarea es de producción Uohnson-laird y Steedman, 1 978). Para resumir, podemos decir
que
si bien la hipótesis de la atmósfera de fas premisas no es propiamente una teoría que explique la ten.
dencia al error basada en el modo de las premisas, los efectos que predice son Jo suficientememe irn.
portantes como para que sean explicados por las teorías y modelos sobre el razonamiento silogístico
categórico.
2.2.
Modelos basados en la interpretación de las premisas
la explicación del efecto atmósfera como una tendencia a considerar factores
extra lógicos fuereb.l·
tida por Chapman y Chapman (1959) al señalar que este efecto
podía ser más bien una ilusión de irra·
cionalidad. Estos autores explican los resultados de sus experimentos
por la conversión ilícita de ldS
premisas y por la inferencia probabilística. El principio
de la inferencia probabilística supone que los
sujetos muestran una consistencia interna en su
razonamiento, pero con una regla errónea. Est.l regl�
e rónea conduce a que los sujetos consideren
�
que aquellas entidades que comparten determinadas pro­
piedades tendrán mayor probabilidad de
compartir otras relaciones. Un ejemplo del error por inferencia
probabi l ístio::� sería:
Algunos A son B.
Algunos C sonU
en consecuencia, Algunos
e son A.
Corno podernos ver en e$1e ejemplo, 1.1 conclusión rebcion<� C on A apo�·tindose en el termino B,
�
que comp,uten A y C, y bajo el supuesl� de que tener en común d 1cha p ropiedild hará más probilble
que C y A se encuentren reli1CIOI1ados. S1 dot,lm?� de contenido a este argumento, vemos que esta con­
_
clusión no se sigue necesMi,lmente de l;1s prem1sas.
Algunos peces son carnívoros.
Algunas plantas son carnívoras.
en consecuencia, Algunas plantas son peces.
i
La hipótesis sobre la conversión ilícita es, sin embargo, un error en la interpretilc ón de la universal
afirmativa y de la particular negativa, sin al udir al efecto atmósfera y sin hacer referencia a una regla de
inferencia fa laz. El error por la convers ión ilícita de las premisas ocurre cuando se interpreta que la pre­
misa univers.1l afirmativa (A) «Todos los A son 8» es equivalente a « Todos los 8 son A• y que la premisa
particular negativa (0) �Algunos A no son B» es equivalente a «Algunos B no son A». Conviene señalar
que esta conversión es lícita para las premisas en el modo universal negativa (E) «Ningún A es B» y par­
n
ticular afirmativa (1) «Algunos A son 8». Veamos algunos ejemplos con conte ido:
s
{A) «Todos los hombres son sere mortales� no es equivalente a
«Todos los seres mortales son hombres" .
(0) •Algunos hombres no son deportistas» n o e s equivalente a ,...._
•Algunos deportistas no son hombres».
(E) �Ningún hombre es un ser inmortal» es equivalente a
«Ningún ser inmortal es un hombre�.
(1)
«Algunos hombres son deportistas» es equivalente,¡
�Algunos deportistas son hombres�.
pre��c��::�:streiónamdeosu_n enu n.ciado c:<JK>górico �n otro consi�tP en in.'crc,mlbi.u· ��� tt}m1i11�� � ufet� Y
.
cnunctados. Un asp�to unportill"l!e cid ('n uno,ldl.l �.lrew �n�o es lu dt�tnh
uCJ(m
b
.
sus terrnt
nos. El término de un enunciado C<�leflórico L>St,í di,trihuidú si Sto' rf'(it'l"e ,1 rodal>. k>:i mi�>mbros
de
Así, por ejemplo, en �1 e_nur�ciado Universal A
. •t
de la cl.lse esi narl,l or dicho término.
(hombres) se encuentra d1stnb�rdo porque se
�
los hombre� � nlor!.�les», el �ujeto bres». De estil forma, la canttda_d (universal,re
Y cauo
•hom
de
partí
o
clase
la
���
_
uno el!." los mbr s 1 .
do
en
los
enuncrados
clistribur
universales
1 �e encuentre
�lltt.
.
lares { 1 , 0).
Yq��%
�����i�t�;��:�::,;��se!.":L�:,:i�dos particu
S in embargo, la calid,ld (a(irm(l tivo, negat ivo) del _ enunci �do categórico determina la distrib�
, en el en � n�rad_o U ntversJI Negativ.�, •N r ngún ho
ejemplo
por
Así,
predic<1do.
rnino
é
.
l
r
t
de
drstnbllldos porque IJ reiJc��n se refiere tarnbr �
mortJI�. t.,nto el sujeto como el predicMlo están _
nto : �e¡,.1\.
c lusión de todos los homb res (sujeto) de la cl<�se r nmort� l:s como _a 1,1 e��lusron de todos los inrno a
negacton �e la rnclus1on de clases deter
o_
firmación
(predicado) de la clase hombre. La a
rni
na :�
predicado se encuentre dist ribuido �n los enuncrados negattvos {E,_ 0) '! que no e�té �istrib�ido � el
enunciados afirmativos (A, 1). La sigutente T.:1bla ¿._1 . resume la dtstrrbuoón de los termmos sujeto y
dic<�do en los cuatro ttpos de enunciados Ciltegoncos.
pr�
TASLA4.1
1
Distribución de los términos de un enunciado categórico ·
Afirmativo
Predicado
no distribuido
Negativo
·
-
Predicado
distribuido
Universal
Sujeto
distribuido
Particular
Sujeto
no distribuido
Este cuadro ilustra por qué la conversión sólo es legítima para los enunciados E y l. Estos dos en�
ciados son los únicos que tienen los mismos valores en su distribución: sujeto y predicado estándrstn·
bu idos en E y sujeto y predicado no se encuentran distribuidos en l. Esto permite que al realizarla CCil­
.
versión del enunciado no se altera su cantidad y calidad. Sin embargo, la conversión en los etlunclados
A Y O daría lugar a transformar un término distribuido en uno no distribuido o viceversa. generando
una inferencia que no está garantizada en el enunciado original.
Revlis (1 97Sa;b; Revlin y Leirer, 1 978) formula una propuesta más concreta y radical basadil en ll
conversión de todas las premisas y en el supuesto de que se prefiere razonar con est,1s versionescor -er
�
tidas de l_as premisas. s:gún este modelo, hay una primer<:r etapa de procesamiento en l;� qut>
:;
_
� =�n
las premtsas Y se convrerten, qued<mdo representadas ambas versiones. A conrinu,lCtÓ11
s e � '� l()(loll'
representación compuesta de las dos premisas y se pasa a 1.:� codifirac:ió1t de 1.1 cond usi,ítl den
Por ú lr imo, h,1y un proc:_:c:so d� compM,lción entre la repr�entación con¡unta
la primer.� er.1pa.
nwj.mte ,1
__
represent<KIOn de l¡¡ conclus1on. S1 ambas representaciones son congruentes, en­
)'
de ser i congru ntes, entonces se
el silogismo �s válido. En
que
ta
procedería con
�
i!O?p
�
tonces se
.
CIOnes en sus versrones ongmalcs
hasta encontrar un
ión de las represent.l
Id compM<tc
_
_ llegados il
punto no se obtu.>ne
rgumento válido o se ha
un
a
S1
llido.
superado el limit
argUinento v<
meca nismo �ue tambrén contempla e l modelo, se pued� proceder, o bien con un modelo
d� tiempo.
_
n ale.1 ona de una de- l,ls alten1.111vas pre-sentadas, o bren con un modelo de selección de
p.ua la sel c
)' cahdadl. cuyas predicciones son casi las mismas que las del efecto otmósfera.
rasgos (c.lntidad
rk> ldS premisas
1,1
ec ió
�
este
_
c.1s?
(sm conversión)
e
temático del silogismo puede facilitar el razonamiento cuando bloquea el proceso de
El contenido
conver�ión debido a
que la versión convertida de la premisa entr:� en conílicto con el conocim 1ento del
!,1 conversión de • Todos los gatos son felinos• en • Todos los felinos son gotas•
sujew. Por ejemplo,
contrari,, al conocimiento del sujeto. Según Revlin y leirer, el razonamiento
premisa
un,,
a
daria lugar
contenido es mejor que el abstracto porque el contenido bloquea la conversión de las
silogístico con
prernisas en el proceso de codificación. Sin embargo, los resultados experimentales son contrMios a
estas predicciones porque el efecto del contenido o de las creencias se sigue manifestando incluso en
aquellos silogismos en Jos que la conversión no altera IJ validez del argumento (Evans, Barston y Poltard,
1983; Oakhill, Johnson-laird y
Garnham, 1 989).
Con respecto al efecto del contenido, que en Jos trabajos de silogismos se conoce también como s�go
de creencias. ya Wilkins ( 1 928) había encontrado que el contenido familiar facilitaba el rendimiento, pero
que éste disminuía cuando el contenido entraba en conflicto con la estructura lógica. Algunos de tos si­
logismos de este trabajo fueron generados de forma que las creencias entraran en conflicto con la validez
lógica de los argumentos. Se obtuvieron así argumentos válidos cuyas conclusiones eran falsas empírica­
mente y argumentos inválidos cuyas conclusiones eran verdaderas empíricamente. En la Tabla 4.2 se pue·
den \'er algunos ejemplos de argumentos válidos e inválidos con conclusiones crerbles e increíbles.
TA8LA 4.2
I!I!Jjii�pkisde los argumentos categóricos válidos e inválidos con conclusicmes
e increfbles y el porcentaje de conclusiones aceptadas en el estucHo
de Evans, Barston y Pollard (1983}
lnv�Jidocrdl¡l('"
Inválido incrdhl<'
En
Ej<'mplo
Ninglul pl'<><.lw too .•(titivnt•sh,�rM<).
�
' ;
' ·
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dg,orril�.
ll�����;�:���::��;��:·����=�:\·���·:2�:fi�r;::��-
lineas Rener,11cs, los resu l1.1r los experime�11alcs h.:tn pucslo de man i fies�o que los sujct� ticnt�er
r
�uerd� con su cooclus•ón y que í.'S f.1lso �i 1"10 t
lo
c�l.in (Ev.ms, Barsron y Poll.1rd, I!JI:B; Fe.:tl he , 1 %4; l .mts Y Fnck, 1_943; Le�f?rd, 1 946; �IJrgan y Mnrton.
1 944). Adcntás, Ev.1ns, Bo�rslon y Pol la rd ( 1 983) encon l r:t ron u• n •t lerac •on n lre vnl1dez lógica
ycre­
,¡
r
considerar que un argumento es v,'ilido si cs a n de a
� �
� �
dib•lid.ld de las conclusiones, siendo el efecto mayor para los Stlog.smos mv,il tdos que para 101vá
lidos.
En concrero. se obtuvo ql•e los sujeros aceptnb.:tn más conclusiones creíbles (80%) que increibles (J)"f.),
independient(.•mente de su validez lógica. Sin embargo, la diferencia (61 %) entre la aceptación de
con.
clusiones inválidas creíbiPS li 1 %) y conc lusiones inválidas increíbles (1 0%) fue mayor que la diferencia
03%) enlre conclusiones válidas crerbles (89%) y conclusiones válidas increíbles (Sb%). En la Figura
4 . 1 . se puede ver cómo
IJs conclusiones creO,Ies son Jceptadas en mayor medida, ranlo en los silogismos
válidos como en los inválidos. También se puede observar l a interacción en el caso de las conclusiones
increíbles, puesto que éstas son menos aceptadas en los argumentos inválidos que en 1� válidos.
os
Con el fin de intentar e)(plicitr esta interacción entre validez lógica y credibilidad, hans y c l . pro­
pusieron dos modelos para C)(plicar cómo se realiza el proceso de evaluación de las conclusiones: (1)
el modelo de escrutinio selectivo y (2) el modelo basado en una mala interpretación de la •necesidad
ésta es coherente con su sistema de creencias, entonces la aceptan sin más. En O!r�>
lógica•. El modelo de escrutinio selectivo sostiene que los sujetos se centran primero en la conclusión
del <:�rgumento y si
palabras, si las conclusiones son creíbles, entonces los sujetos no se molestan en hacer un análisis lógico
n
est¡¡bJ bJsad<:t en los resultados del a ál isi s de Jos protocolos verbales en los que se identificaron tres
y sólo cuando las conclusiones son increíbles se procede a l análisis lógico del silogismo. Esta propuesla
tipos de estrategias para la solución de los silogismos. La estrategia denominada csolo conclusión• hacW
�
referencia a ilquellos sujetos que durante la resolución del silogismo sólo mencionaban la conclusión
si n alusión a las premisas. La estrategia denominada •de ta conclusión a las premisas• identifica
r
t�a
aquellos sujetos que mencionaban prim e o la conclusión y luego las premisas. Por último, lo:� estr.l
antes
denominada •de las premisas a la conclusión• hacía referencia a los sujetos que mencionab..m
las premisas que la conclusión. Los sujetos que consideraban sólo 1<� conclusión o primero l;r concluStón
luego las premisas fueron IQS que presentilron una mayor tendencia a res nder de ,Kucrdo wn
credibilidad de la conclusión. Aunque esre modelo explica 1<� inK'f"at.:ción entre v,Jiid�·l lógica Y ¡ ­
us�111i"
bilidad de la!. conclusiones, no explica, sin <:!mhargo, el ek-<eto de la J1ígiGl !' br 1,1� pn �li,r� cond
Y
po
o e
�
�
inválido
válido
• creíble
--··
Resullados de la interacción entre valide:z lógica
y Polla.rd (1983).
CJ increible
y credibilidad de las conclusiones del estudio de Evans, Barston
creíbles. Por otra parte, los trabajos de Oakhilt
y Johnson-laird (1 985) y Markovits y Nantel (1 989) ponen
de manifiesto que los sesgos de creencias se siguen dando, e incluso son más pronunciados, en las
tareas en las que los sujetos deben generar sus propias conclusiones y en las que, por tanto, no hac e
falta un proceso de escrutinio de la conclusión.
El otro modelo que pr
oponen Evans y cols. está basado en una mala interpretación del concepto de
necesidad Y sostiene
que los sujetos en realidad no entienden la • necesidad lógica 10 . Recordl'nlOS que
un ar�umenro deductivo
es válido sólo si es imposible que su conclusión seo fJIS,l rnientr.ls que sus
e s
pr mr as son verdaderas. El hecho de encontrar u na ú nica situación en 1.1 que 1,1 conclusión se<l t:1 lsa Y
la$ premisas
verdaderas hace que el argumento sea invá lido, independientemente de q ut' pod.llllOS t:'fl­
contrar tras
situac iones en las que las premisas y la conclusión se:1r1 vt>rd.Jder.ls. Un silog.ismo con
�
u�•ones posibles, pero
no necesarias, se denomina un silogismo inv.ilido indet�rmin�do Y cuJndo
srgue ninguna conclusió
n se denomina silogismr• inv,ílido detenninudo.
:::'
INDETERMINADO (figura
SILOGISMO INVÁLIDO
r,1r�,,� In� ,lnrm,tlt·� ��·n !"l.'H'� ' h o�.
1, modo AAA.)
{Todo� los
A son Bl
�:���� ��:r:����:: ;; ;� �: : �:·.�,��;�.��� �:!�: :: ¿ :� �:
'
.
r
SllOSGISo\-\0 INVÁliDO DETERMINADO
¡,1, , ,,LJ.lrdt•s 5011 !:-CI<'S ' '''os.
l\ld,l� kls wr�$ ' i\05 �on rt'<IC!i\'OS.
1\•do,;
LU<'�•'·
(fi?,ura 4, modoAAEl
1Toclo� lO$ A son B)
(Todos los B son()
Ningtin �.·r re.Kth o es �-oh.ude. 1Ningún C es Al
El m��et.1 �:-tit•nc qut> IC'$ $uif't0$ n's.po.mclcn dt' .Kuerdo con la cr('dibil icl,ld de t,1s condu
sioQes
¡11, �ilo!;!i�mo� im ,11i do� indct<>rmin.ldn�-_ 5in ('mb.�rgo, C�J.111do �1 �ilogis•no es inv.ilid determi
mdo
�
_
�
� si!;!U•� nin�un,l l'tlnclu�ión v l.l c redi�li l 1d.t� 1 �0 t>¡erce n m�unl mlluenCI.l. Con est,l d•�ioci
_ _'
ónhp!il:-t�
los .wh:lrt>" 1.1 intt'f.KCión ;_•ntrt- 1,1 ,,tlldí.'z fogu.:,l ' 1<� cred•b•l•ci:l� dí.> l:�s conclusiones 1,1 wx!ibilitW
surt,• <'i«·tLl mbre lo> silogismos inv.llidos i ndetermi n dos )' el ett-ctn desap.lre<:e en los silogismos
in1,ilidos d('tt'mlin.Jcios. Sin t"'lllb-.lf!.;O, ,1mbos modelos de¡an sin expl icar el proc('S() de razQnd�
;
:
:�
:
e:- e\plic.Kion(·� rle los errores p.1ra ;¡lgu nos silogi�mos, como los in1·Midls
centr.lndOH' en I.H po ibl
mdetermin.lt-iO�
T..1mbit'n Begg ,
Harris 1 1 9t\:!l �ostienen que los errores
de razon .1miento silogistico:s Sf' e!ICtle!lnr!
un proceso de conversión sino por la int«prel.lciOO
egU n las con, eneiones lingüí�ticas. Según las convenciones lingüfsticas, kt;s;­
('ll 1.1 intcrpret.lcion de las premis:lS, pero no por
de lo� cu,lntiíkaciores s
ll'e$ form,¡s: n inguno como exclusión, algullOScomoillle­
interpret ,l ión de ••, lguno� como e todos • }' de •algunos f'IO• rom.1
�ninguno• son propias del signific.1do lógico. pero psicológicamentt' son inútiles.
w-cdón 1 todo� como idt>ntici.1ci. l<1
i('tOS imerpretan los cu,lntiik,lciOre$ solo de
C
\pl icaciún de los errores t!n el mzon:1miento silogístico se centra en 1.1 interprei<Kió n t!t la>
prE'misas R'gÚn las i mplic,l tu r<�s conversacionales propuestas por Grict' {19i5). El término implicd(¡j{l
designa el contt'nido i mpl íci to de lo que clecimo!' y, en concreto. la m.l.xima com'E"f5.<lciondldt>�
explic.uía l o s euo•es en la interpretación de los c uan t i ficadores parliculi'lr'!;'S. Est,l m<h:ima Ot>onti!W
rJe
se re lacionól con lu canti dad de iniormación que debe dMse e-n
un,1 convers<lción. St>gún ¡, , nlá��
_
hta. e
c.1ntcdad,
la con' ersación debe ser todo lo iníorm;1tiv,1 que requiera el
ÍOI'mati\.a. de lo
,nmquc nunca tllli ""
necesario. Es1a m,h;im.l e-.:plic,,rí,l que lrn;. �ujetos no ucepten la rcl,lción &• suba�
en unciado universal y uno pMticular: un ('flUnci.ldO univers.1l implic.l w enu nn.l(io �
!!l
correspondie-niE". por ejen•plo, loclos l� hombres son
ml.� !it
o
mort.1les irnplk.l qut' ,llt:unus h
.
tñlt'$. S•n enlb<lrgu, l05 sujetos i tllerpret,\ 11 qul' tos cu.1ntitic<�dnrt>S wli\<t'I'S<lles Hl l itupiK-.�1 ••�
�
pondienles t'1lU!l12Mdos subahemos
'\1
illll
�
porc¡u{·. �lm la rn.íxim,\ de t.:�ullidrtd. �í.1 ¡)O('v
•algunos• cua
�
� se �lx· Ctl>('SOn w!O(Ios�. E n l,, siR,IIÍt'l\l(' fi¡,¡ur.l 4.�. ��ll.'llllitM(�I (�\Ít' �
IXldemos djl<OC!df las r<i'l.acion� l{t)!Ji( .�� r¡ut> M.' t�l,lhlt"Ct'tl enh•·· ¡Ü!> u•cl.ft'tlt"'IUtll. iollk" �..
entre un
di;ílogo,
�
C:,
AlgunosA soo1 S
Al¡;uno. Anoson B
sW;lltemo!i particulares (1, 0). Ambos enunciaOOs comparten el sujeto, el Pfedicado y la calid.ld, perodifieren
en la can1id<Jd. Por ejemplo, la verd.1d de "Todos los hombres son mortales� implica la verdad de •Algunos
Como se puede apreciar, los enunciados universales (A, El implican sus correspondientes enunciados
gatil-o 'E} son contrarios. Se dice que dos enunciados con el mismo sujeto y predicado son contrarios si no
hombres son mortales•. También se puede ver que los enunciados Universal Afirmativo (A} y Universal Ne­
tales• y «NingUn hombre es mortal•
pueden ser ambos verdaderos, aunque ambos puedan ser falsos. Por ejemplo, •Todos los hombres son mor­
son enunciados contrarios. Por ldtimo, también se aprecia que el p<lf
de enunciados Universal Afirmativo (Al y Particular Negativo 101 y el par Universal Negativo {E) y Pilrticular
Afirmativo (ll son contradictorios. Estos pares de enunciados (A-0 y E-1) tienen el mismo sujeto y el mismo
ellos es la negación del otro y ambos no pueden ser verdaderos o falsos a la vez. Por ejemplo, los enunciados
predicado, aunque difieren en calid<1d y cantidad. Por tanto, dos enunciados son contradictorios si uno de
•Todos los
ilombfes son mortales• y •Algunos hombres no son mortales• son enunciados contradict()(iOS.
iormación posible y no ocultar deliberadamente parte de la información. Desde esta perspectiva, el sig­
De acuerdo con la máxima conversacion<JI de cantidad se debe transmitir la mayor cantidild de in­
que •lodo· también es verdadero y este último cuantificador es el que transmite mayor información. En
est.l misma línea de trabajo se encuentran las investigaciones de Begg (1987), Newstead ( 1 989) Y Politzeor
nificado lógico de •algunos• sería una transgresión de las máximas conversacionales cuando
se
sabe
(1986; �990) eo las que se pone de manifiesto que la interpretación de algunos cuantiiic.1dores s e r��
por_ las 1mplicaturas conversacionales y no por la lógica. Estas perspectivas teóricas dt.>fi<>nden 1,1 r,lC.Io­
n�h�d ��de un mod(!lo de convenciones lingüísticas en el que las reglas dd lenguaje otorgan unJ 16•
g1ca mtu1hva
_
o natural. Sin embargo, por el momento no hay datos expcriment.-.les sufinentes
nuno
para rodef de<.ir que las int.E:rpretaciones «Griceanas• consriwyan IJ princip.1l fuente de �·rron-s dd r.l­
zonamten(O silogístico !Evans, NewsU:.'ad y Byn1e, I{J9J;
Manktelow,
2012).
�
xp c
critica os porque oo puede
n e li ar
Los modelos de conl't'rsión t<Jmbién han sido
los el
_
G,uclil Madruga. 1 982; )ohn
ducidos por l;� figura del silog•smo [Frase, 1 968;
sonl!o:lll$ �a.
atmósfera bJjo
1 978). los modelos de conversión explic,ln el efecto
razonJmienlo es lógicamenle correcto, pero
9
y
1
(
68)
Frase
rgo,
Pezzoli
emb
Sin
y
Frase (19&
�
con>ider;�n IJ figurJ del silogisn1o.
8) en
_
.
y�
llirl lll
efecto análogo al efec o <ttmósfera con la f1gura del sdog•smo. los resulta
pusieron de
que el tipo de iigur" t;�mbién presentab� d1ferentes grados de dificultad, s•endo la c a
u rt
f.icil que la primera. Adem.is, )ohnson-La•rd y Steedman ( 1 978) encontraron que ua do
los . �
nían que producir la con� lusión del a�umento, éstos genera an conclusiones A-C Ha
prem )tlos �
se corresponde con el su¡eto y la prem1sa menor con el prediCado) con las premisas 0e la Fi
�
sujeto y la premisa mayor c o
cooclusiooes C-A (la premisa menor se corresponde c�n
4r
o el
con las premisJs de la Figura 1. Como veremos en los s•gu•entes puntos, cualquier modelo que
¡¡la¡
e)(plicar el razonamiento silogístico tendrá que contemplar los efectos enconlrados tanto de los�
l
�
�1
�
c n
contra
a ;:�l!llo
:
�:
�
�
estructurales (modo y figur ) del �ilo�ismo como del contenido. A continuación presemar
_
__
enfoques sobre el razonam•ento s•log1st1CO que proponen una representac•on por medio de
diagrM�a
_
o modelos mentale5 de las relaCiones entre conjuntos e)(presadas por los cuantificadores
2.3.
Modelos basados en la representación de conjuntos
Una de las técnicas lógicas para la inferenciJ silogística es el método de los círculos de Euler. �
método se basa en la utilización de círculos para la representación en un plano Euclídeano de las,.
dones entre los conjuntos comprendidos en las premisas del argumento. En la Figura 4.3 se preserGII
los cuatro modos del silogismo representados por los círculos de Euler. Como puede verse, la UM't$1
afirmativa (A) comprende dos representaciones: una en la que A e5 un subconjunto de B y otra enll.
que los conjuntos A y B son equivalente5. la universal negativa (E) comprende una única representaeiOO
p
en la que los dos conjuntos son mutuamente e)(c1Uyt'flte5. la par1icular afirmativa (1) com rendeo.t*l
Comp.l�
repre5entacione5 considerando que en lógica •algunos• significa e por lo menos uno• y es
con •todos•: hay una representación de la intersección entre el conjunto A y 8, otra en l.1 que 8 !IICI­
cluye en A, otra en l a que A y B son equivalente5 y otra e n l a que A s e incluye e n B . la particul�r neg)[JW
comprende tres representacione5: una que e5 la intersección de A y B, otra en la que B se incluyt e'IA
y otra en la que A y 8 son conjuntos mutuamente e)(cluyente5.
o
0 0
lck<ltodad
Subcon¡umo
Di¡yunción
Supeoconjunto
Conjunción
�p¡esemacione� de los
Identidad
Subconjunto
Superconjumo
enunciados categóricos por medio de los círculos de Evler.
1os diagramas ?e las dos premisas del argumE.-nto. Un argumento es válido cu<�nclo la conclusión es verda�<l
en todO!. los dtagrama�
p oceso
que representan todas las posibles combinaciones de las dos premisas. l'slo.> r
b bastante CO!.IOSO,
sobre todo porque el número de combinaciones posibles es gener<�lmente ma}'QT que
el PTúducto de los diagramas
dos diagt;ml,JS.
de la.s dos premisas al existir más de una forffi,) ele combinar
Para saber si una conclusión es válida hace falta considerar todas las formas posibles en que se combinan
del razonamienlo silogístico [)asada en
(ri�·ks.on ( 1974; 197ll) Jli'Opuso una 1corla
l01. crI(Uio¡dt
r�sen1a n cad.1 pre�1isa de forma a nálo a
Eule1. De ,l(:uerdo con Erickson, los sujetos r�
g a
__mterpretacrones posibles de las pren.
<hstlnt,lS
las
r.
t.Jdón <.'spaci.ll de los drculos de E�,r�
_
_
dete.rm man su se lecoón . En esta prim
asociados uno� 1).1r,ímetros proJ�,,IJ,hsuczy; que
era elap.¡
_
prf't,lc iún dc l., s
nes de las
clu�ión se h,1n de com[)i na r IJs repre5eni.1Cio
comb i nación se asume
(le
e1.1pa
En t•sl,, seguncb
�
1�
�
�
gismo.
l�s pre� isas, si no que sele iO una
rod.1 s l;,s com[)inacion('!; posi[)les de IJs i• lerprel t�C iones
cc na
prob,1 b • l rstrc�. F•nalme•1te, en la terce
Uin,lciÓ•l t,¡mbién de Jcucrdo con los paramcrros
�:
lit
E1apa :'"
ra
.
_
Jeccron:� un.1 etiquera verbal que se correspond.l con la descnpc1ón de la comb nación ohten)d¡
5t­
dM la respuestJ. los errores en e l proceso pueden ocurrir en cualqu iera de las tres ecapas y liJ rnbib.
�
asume que los sufctos �n procl ives al. e�ecto atmósfera. El problema pri �cipal de �la p
erspectiva
en el número tan extenso de formas drstrntas en las qu� �e �ueden comb1nar los d1agramas. ?ara
resol�
este problema, Erickson utiliza los parámetros p �babil•st• cos, �ero estos pará�etros han sido
�
de�er�
_
_
n.ldos a posteriori en función de los datos empmcos de mvest•gaclont'S antenores sin ningún li
podt
explicación psicológica que los justifique Uohnson-laird y Sara, 1 9 84).
�
El modelo d e la caden.1 transitiva
rad"=
de Guyote y Sternberg (1981) también asume una repr�Lieión
�ro libre de errores al ser Un.l•
simbólica semejante a la representación de los círculos de Euler,
nació n y comparación de las i nterpretac iones de las premisas. En el proceso de combinación, las intl!f.
sentación exhaustiva. El peso del modelo se encuentra en la espec1ficación de los procesos de conD;.
prelaciones de las premisas se van integrando en •cadenas transitivas•, que son los enlacesemre e'
primer y último término de las premisas a través del término medio. En esta etapa se pueden producir
errores debido a la capacidad limitada de la memoria de trabajo. En la etapa de comparación sedigt
se corresponda con la conclusión seleccionada. En el proceso de comparación se pueden producir erro­
una conclusión concordante con las representaciones combinadas y, por último, se da la respuesia que
rnisJs y también por el efecto atmósfera.
res debido a la falta de consideración de alguna conclusión concordante con la combinación
cle¡n­
etapa de la representación de las premisas cuando hay datos experimentales que ponen de manif�
Una de las críticas más importantes de este modelo es que asume que no hay errores en la primer•
todo lo contrario (Begg y Harris, 1 982; Neimark y Chapman, 1 975; Wason y Johnsoo-laird, !972�Ar:lt­
más y al igual que el modelo de Erickson, tampoco se contemplan los efectos de la figura Y se rt(Wf'
rnodtlol
a l efecto atmósfera como un sesgo de respuesta sin explicación psicológica. Por último, los
de
basados en los círculos de Euler predicen que la dificultad de los silogismos dependerá del númefO
�atose.�·
diagramas necesarios para la interpretación y combinación de las prem isa s. Sin embargo, l?;
¡:>erimentales ponen de ma n ifiesto que algunos de los silogismos que los sujetos
uelven sm d•firvltMI
r de quert­
precisan un número mayor de diagramas que otros silogismos que son más difíciles a pesa
::¡uieran un número menor de diagramas.
res
�r, �
NeweU (1981 J_ propone ?'ra aprox:i�ación p;:¡ra la explicación
del razonamiento silogísti
�
:le la representaCIÓn espaCial de los d1agramas de Ve
n n . los diagramas de Venn son olr<l té<:
r las relaciones entre conjuntos. En este método se represen ta el si logismo en un solo
rJ r
que el método ameri r, los diagramas de Venn también uttlizan circulas, pero estos
�
i;ual
_
d��JgrJOl
encuentr<�n sobrepuestO$ de torma qve representen fas relaoones entre los conjuntos del si­
de representación consiste en sombrear aquC'II,1 zona en la qu� no hay miembros
El método
_
_
I
la relación expresada en el enunc 1�do CJ.tegónco es un1versal
(afirmatiVa y negJtival
OS' � �ía) cuando
(f'SI
J
una x aquellas zonas en las que ex1ste al menos un elemento cuando el enunciado
esent<H con
(afirmativo :' negativo). En la Figura 4 .4 se presentan las represent ciones de los
�
'' 7'órico es particular
0 � t pos d enunciados categóncos. Co�o se puede ver, 1� zona so_mbreada del COnJunto A repre­
e
cua o i
elementos del �onJ unto A-B en l,\ �n1versa l af1rmat,_�a, la zona sombreada es
t.:l un zona v.lCia de
_
_
J
elemento es mtembro del con¡untoA-B.
de la universa l negat1va puesto que mngun
representación
va representa que por lo �enos un el�ento del conj unto A se encuentra
1� X en la particular a fi rmati
n
con
e
l conjunto B y la X en la part1cular negatiVa representa que por lo menos un
r�c
ció
i
n
t
e
t"n �u
miembro del conjunto A no es miembro del conjunto B.
�
�
Cirfl, il:
�
::
...
�l.ieión de kx cu�tro
em.mc:iado$ cafi>tlórkos por
medio de � c/iasr<�mas de \.Wm.
...
a n
�
r i
gur! ; .''��� �;�ad������n�l���e��� ��: � i:;;:����s��� :i�g�:���;�;��' �; �i;��::o ��lido EAE de
que esrJn dentro de un cuarlrado. que� representa a su_vez el un�verso del discurso.�:::� 111'5cir<u�
mentar o. 1� convenc ón h.1bitu<1l represent.u mcdr<lnte un Jrea sombreada
no h<1ylmiembros de lai relación expresad,l por los dos conjuntos. De est<J forma
es A se encuentrJ representada por 1� intersección sombre<JdJ entre los círculos B ,ylaA
8
a
r o
cc
e1
de el�"�
��� �;�i����"';.��ul:1�;:;::��; ��g�� �Je� �1:::����: :�r��� :: ������ ��: ��;:;t:címdente
al
trarse repreS€nt.1d.1 por IJ intersección sombreJdo entre los círculos y A.
1� F
es
C
U'MW
er..:!Jrl.
.�1�\�:����:��!�;f·�! :)l;�"��:�ij]t�i��s��
:.·:::,;:;�;:j: �i : :�.�:.�;;·:.·:i:·,!·:�··�\�:: ;�:: :�::�: r;i:. :�·:::·'i'·:i�i:.:·.:::,: : :: :'.:;:;�:!·:·�::�i!: ::!:;::.:�!;�: :{:; �::i.: :
( 1)
un.1 prilllt'l,l d-!Jl.l d<' Íillt'I'¡>H'I,H'Í•'•II }' l<lH<'�<'III,h il"iu ini,·i.ll do· l.1� pwmi�.��. 1 1 sujdo
ulili�.1 �u
,·( (o 'll!-jll,lj<• }' �11 1 tillO< ÍlllÍ\'Ill" l'll )�<'111'1.1) jlolf,l t'lllll!JI"Pildl'r
t"lllltk. ÍIIIÍt'lliO
(,¡� (ll"\'lllÍS.K j.s
,lqlll ll<'•nd<' �(' t l lll�lnt)'t' tul lllnd..l, IIWI\1.11 inh i.1l do• .u¡u••llu • ¡tu• VÍ<'Il<' rf,·�nil<l 1•n (,¡�
pwntis,1s
dv( .)fJ.:IIIIlt'lllo).
�o>fm·
dPM'ri()l i(H) lt 1 ll),Í� �l 'l lt"i 11.1 1 '< •�il lit• 1 k• ¡, 1� illiH !,•lo 1� l "1 lll�(l"lJÍIj,¡� .1 ¡1.11"1Íf 111• 1.1� jli ('IIIÍS.I�. 1 Sld ti(':":•
uip< ¡,·,n dt•ho• t'lllllll i.1r .d¡:o t¡l!<.' nn St' o'lh ll<'l)lft' ""f ' ht·it" 1'11 l.1� j)l"('lllb,ls y ··� 1.1 ,·r¡ndusión
(.') un,¡ q•wm{l.l <"l,t¡l.l l'll l.t l(ll<' ,. ¡ �\ljo•(ol n •n1hin.l l.t� rqlr<·�,·nl.id<li!('S .lllh'I'Ítll'<'� p.u.l W'IWf.lr un.l
¡\\
II'II!.IIÍ\',\ t lvl ,11");\llllt"ll(\l.
Ull,l
h·r. ('f,l t•1,1p.1 1'11 1.1 ljllt' ··1 �·ljt·lo 1 IHI�(,I IIHHI.·I· ·-� 111\'lli.III'S .llh·ni.I(ÍYtiS do• LIS jl[i'lllÍ�.l� Wll'
l 'llC'd,UI f,1!,,1r l.1 ··ondu�ioin ll-'lll.lliv.l. Si no lt1� �IH 11('1111",1, t'lliOIIt:!'� !,1 cn11.-IUsi6n es v:ílid�1. Si
lost'I1Cll('llff,l, •·n(I>I ICI:� rq:n•sJ .1 1.1 �··gund.l 1'1.1¡>,1 p.lr.t �··gui r pr,h.1nrln tnndusif"ltH'� hm1,11iv.1s
IIH�Ii,1111l' 1,1 btÍS(jlll'd.l dt• ¡"01\h.ll'j<·'lll! 'l"s <"11 1.1 I<'IH'I',I I'I,lpd.
d('! !,IUJil,JIIlÍ('Ilhl. l.,l difitllh,JII dt• h>S jli1Jhl1•nl.l� SI' l'Xjl/j¡·,l 1'11 h!l'IIJiiiUS dt• 1,1 (•llliÍtl.ld d1• f Xt1<.."1'$•.UllÍC11hl
Y lo� f•rron�� vit'11cn c)(plit .ltfus ¡n>r 1.1� linlil.ujnn··� dt• 1.1 !ll('lll<>t"i,l ¡1,. tr,d1,1jt • ' u.mdu nt>IÍl'lll-' C.l¡hl("id.ul
[n i;¡ l('("t.cr.I I'IJp.l, nm t·l ¡m•t··��� ,¡,. büs<¡t•l'd.l dt• t "< ul lr.H·jcnl¡llns, �o.• uhit:.l t'f •.lSjlt'l"lo. clt'ductivo
sufirienll' t·omo pM.t
nmsidt'lolf tod,�s 1,1� , vml,in.ldllnl·':ó ck l.1s rc¡>t"<;'�t·nl.tdl>nt:S rd,•v,Hllt'S.
Fn 1.� 1:1bl.1 4 . 1. w pu..dt.•ll V<'t l,¡s ''' II"<'St•nl.winiH!S dl' I<)S moddo� menl,lll'� �k lus <'ll.lll"n tll(lllu�
I
¡ ·1 sik>�i�rnr¡.
El prindpio d•· t't.:onomfJ pruput:�lo pt1r f.¡ lt•ori.J .I�UIH<' que l'l llloddo llH'IlL. I inki..d
:rulo �l·pt('<.t•nl.u,i l,¡ f'illl!id:�d
dl' 1•1
dt• inform.u.:!tí11 ¡•xplíd!,t quv �(•,1 nvn:.�.11'i.l p�1r.1 1.1 lnttrpn•l.lt'h>l\
[lrt1)H!.ól, U <J'lrldelro
ivo� del
mellt,ll est,í cnn�liluldo 1 JI''' sfnthl>lr>s qm• rqllt·'�l'lt l.m micmlm.>� r<>pt"t.'Selll.l!
l�n¡unto. I'<Jr
'�. 110
lljl.'rn¡.¡lo, <'11 la prt.•n¡b.o t'll d modn univ•·r�.1l ,lfinn.ttiYJ � lnd•'s lt>s t\ �un th, ."'1' '
,
llltt.'rnhru
colljllnh>ll. l l llu nt'IXI
t�>pr(!M�n!dl iv•' dt•l t
onjUII\11 A y . ¡ ,� t·� un ll"llt.•mhw repn•senl.llivo d..!
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III 1
¡�,, 1• nbros rl!lltt"Senl,ulv� , .11 1.1 l ltbi.J ti.J. •:� po 'f ¡\.IPii•• y ,1d •llr.u"lt1, ('twlllllt Ull 111Ít'lllÍ>ICJ rlt·l <"( IIJ' 1''
�
�
�
por
quiere
decir que el nto
se encuentra re�rcsent-1do dentro de un corchete, ejemplo_ la l.
sel'l\.
cuentra e:-.h;;aust1vamente representado. En este caso, no_ hay m1emb_ os •a• que no cornienjumtn
exhauStiva y, por IMito,
En el CMO de �b•, sin embargo, no hay una representaciÓn
O$.'b'.
bros •b• que no se,m miembros •., De esta forma, una sola representación del modelo halle.-tamlt'ln.
u níve s.1l afirmativ.1 comprende las cfos :epresenlaci�es espa_ciales de los círculos Eul:e" l de�
4.3.). los tres pu ntos
qoe �%
habi,lmOS coment.:tdo: relación de ident1bd y sulxon¡unto (f1gura
ap;¡r�
d bajo de los modelos mentales inici,1les< indican que podría haber otra clase de
encuen¡ ,ln p esentados en el model� inicial. por ejem�lo, miembros que no son •a 0: r
tres puntos son an�Jog�s a unJ anotac1ón mental qu� in�1�a la existencia de otros ma:;e��s·m: fMoo,
. Eslos modelos mentales 1mpi1C1tos pueden hacerse explícitos odes rna[es
que se encuentran 1mpi1Citos.
_
tileshed out) e11 la med1.d,, en la que sea neces<Hio ampliar la mformaci
ón enunciada las pl�rse
ejemplo, podría da se el caso de tener que ampliar el modelo inicial con la
�� de lo!
miembros que no son ·a� y son cb• (-.a b).
••
r
e
Por
r
r
sean
pued
e
de
e
miemb;u
re r
110�
r
en
representaci
e
mJSas.
En la segunda etapa del modelo se deben combinar los modelos mentales las premi�s en lii'W
de
;l�::��i��� �to se �ea liza a_ñadien� el mod�lo mental de la segunda premisa al
n� dt-1.!
i
1 térmmo med1o. Por eJemplo, SI la segunda premisa también u a uM
'('(Sdl d!Jl·
es
.
n
mattva • Todos los B son c., entonces su representación
seria:
�
�
De esta forma se obtiene un modelo mental de ambas premisas en el que los miembros �a• se re­
respecto a •C•. la conclusión entre a y e es • Todos los A son e� y .:Algunos C son
A•.
presentan exhaustivamente con respecto a «b» y los miembros •b» se representan exhaustivamente con
no
se puede generar otra
En este silogismo
combinación que conduzca a otra conclusión que pueda falsar la conclusión
delo mental y es el silogismo más fácil de resolver. Recordemos que johnson-laird y Steedman (1 978)
encontraron que los sujetos no siempre consideran como sujeto de la conclusión la segunda premisa
del silogismo categórico, produciéndose conclusiones en dos sentidos: C-A,A-C. La conclusión •Todos
tentativa, pudiéndose concluir que es un silogismo válido. Este silogismo AA solamente requiere un mo­
gí5tico se ajusta a la Figura
1
{AAA) y la conclusión oAlgunos C son A• se ajusta a la Figura 4 {MI).
losA son C• invierte el orden de las premisas del sistema tradicional de forma que el argumento silo­
Ahora bien, la combinación de los modelos mentales de las premisas se complica cuando hay más
modelos mentales alternativos. Por ejemplo, veamos esta dificultad en el siguiente silogismo en el que
consideramos tanto las conclusiones C-A como A-C:
Figura 3 (conclusión C-A)
Todos les B son A {A)
Ningún B es C {f)
las representaciones
de las premisas serían:
Premis.:�: Todos los
lbl
B son A
Premisa: Ningún
lbl
a es C
lbl
lbl
I<J
lo!
y
la combinación de ambos modelos seria:
la
la
lb! J
lbl l
,,,
,,,
Este primer modelo sugiere la conclusión «Ningún Ces A�. Sin embargo, corno •a• noseencuentr¡
•C• que fuera •a•, aunque no fuera •b•, po::kma¡
exhaustivamente represem;�do y podía haber algún
generar este segundo modelo mental:
la
lbl l
la
lbl l
lo]
,,,
Este segundo modelo refuta la conclusión anteriOI' y sugiere que «Algunos C no son A•. Sin�
también es posible que todos los •C• sean •a•:
!l la
;i.J �a 11>1 1
lbl l
[el
,,,
��
E
iófl
los apoy<� una conclusión C-A y en los tres
los tres m
modelos la concluninguno de
realidad
.
•
nos A no son c
es . Algu
mentales explic<l la dificultad de los silogismos y los errores por
modeles
el número
teoría de los
los resultados xperimentales han pue
5 La
y por el tipo de figura.
sto de manifiesto
los mentales
de
esanos p<�ra
contrar una conclusión
número de modelos mental
válida,
mayor sea el
el p oblema y may r la p r abJitdad de error a l e¡ecutarse las operaciones en
la
más difícil será
.
l1m11ada (Johnson-�a ird y Sara, 1 984). la figura
que t1ene un a capaCidad
del silo­
oria de trabajo
_
_
la diftcultad del pr blema y la probabi11dad de que una conclusión sea del
rmina
dete
ién
ismo tamb
se debe a que las conclusiones se le n en el modelo mental en la misma dirección
C-A 0 A-C. Esto
_
representado. Cuan o las r pr sentactones de las prem1sas no se encuentran en la
a que se han
operac1ón que mv1erte el orden y/o la relación espacial entre los
hace falta
términos
misma dirección
esta
De
mentales.
modelos
Jos
de
combinación
la Figura 4 (A-8, 8-C) es
forma,
poder realizar la
conclusiones A-C, seguida de la Figura 1 en la que se favorece la conclusión
fácil y favorece las
C-A y se invierte el orden de las prem as para
er integrar los mod los, la Figura 2 es más difícil que
_
la anteriorya que requiere una tnvers1on espac1al de la segunda premtsa antes de formar un modelo in­
:.ilida
�10
q�0
:n
�
�
�
�
ia�s
tegrado y la Figura 3 es la
una
�
��
�
ot:
� �
��
�
�
�
�
más difícil, como ya hemos visto
�
�n el ejemplo, dado que requiere invertir
espacialmente la segunda premisa y cambiar el orden o invert1r espacialmente la primera premisa antes
de formar un modelo mental integrado de ambas premisas.
error, dado que pu
se consideril n una fuente de
eden in
fluir
El contenido o las creenci<�s también
. o
de aceptaCion
en
rechazo
de modelos y en el �roceso
la ínterl>retJción, en la combinJción
-on de modelos me tales se a de la e�.
construco
est
IJ
sobre
�
ría
_
influye
clusión tentJtiva. Si el conl('nido
co
bma
la
Ción
en
de modelos
�
el contenido influye
_
rnen
con modelos mal interpretJdos. Cuando
dJ de rnod los alter tiVOS S la con�lusión te
ntativa
entonces IXiede ¡¡cort.u e l proceso de búsquc
_
_
na ocurr1r que
reenci.ls, aunque �a uw<1l1da. Tamb1en
el $Ujelo
compatible con el sistema de c
�
JlternaliVOS cuando la co�clus1Ón u�ra contraria a SU
$i$1crna
cara afanosamente más modelos mentales
na
est
1nfl
conten1do
d l
yendo en el a�
de creencias (0akhill y Johnson-laird, 1 985). Este efecto
de contraeJemplos. Ademas, cabna esperar que
propiamente deduCiivo de 1,1 teoría: la búsquedil
el COfl.
solo modelo mental, puesto que el contenido a t
tenido no inl1uyera en los silogismos con un
a 1
Oakhill, Johnson-laird Y Garnham ( 1 989)ef"IC
embargo,
Sin
Jlternativos.
construcción de modelos
un solo mod lo Y pr onen que una conc
tran que el contenido influye sobre los silogismos de
lUSión
.
hactendo que los sujetos
increlble también podría actuar de filtro en el proceso de evaluacton,
la sus.
con usión. ewstead y Evans
tituyan por una conclusión cre1ble o que respondan que no hay
u9931
_
mtroductendo
esta
se
un mecanismo*
conclustones
las
de
filtro
del
señalan que con la incorporación
�
�?
�
�
�
:�
ralO!!
�
�
�
�
?J>
�
fec
�
:
�
mejante al contemplado en el modelo de escrutinio selectivo, aunque en este caso la selet:ción ocurre
en el proceso de evaluación. No obstante, sus resultados experimentales apoyan las predicciones deb
teoría de los modelos mentales frente a las predicciones del modelo de escrutinio selectivo y las del
modelo basado en la mala interpretación de la necesidad lógica (Newstead, Pollard, Evans y Allen,
1 992).
Como veremos en los siguientes capítulos, la teoría de los modelos mentales se ha constituido en
una teoría general del razonamiento, ofreciendo la enorme ventaja de explicar bajo un único marco te­
órico tanto el proceso como los errores del razonamiento en general. Sin embargo, también tiene pen­
diente varios problemas que resolver. Por ejemplo, aunque admite que el proceso de construcción de
los modelos mentales se encuentra influido por el conocimiento, no analiza, sin embargo, esta influen·
cia, sino que la da por supuesta y sus explicaciones y predicciones se basan en la interpretacióo se­
mántica de los operadores lógicos. la teoría de los modelos mentales se basa en un procedimiento for·
mal para la representación semántica de los operadores lógicos que unen los contenidos expresados en
las premisas. la crítica fundamental se centra en que esta teoría se autodefine como semántica, pero
no explica cómo se vincula el conocimiento almacenado con la construcción de los modelos mentales
en la memoria de trabajo. la teoría no determina cómo se construyen los modelos mentales, ni el orden
en la construcción de la secuencia de las posibles interpretaciones, ni se compromete con el tipodere­
presentación de los modelos mentales, ni con el orden de la combinación de los modelos mentales.
Para resumir, podemos decir que la teoría de los modelos mentales
es una perspectiva teórica fuerte
que se encuentra apoyada por una amplia y variada gama
de trabajos experimentales. No obslanll'. e-1
debate entre los modelos mentales y otras teorías del razonamiento
11011.1
deductivo basado er1 rcgl�s
c�ncluido Y tampoco hay consenso con respecto a
su aceptación como único modelo de mzOfl<llllieAAl­
E¡emplos ele otras teorías de razonamiento deductivo
son la teoría Psycop de Rips (1994) ba d 1 l.'f"lft"
_
glas Y la c n epctón
probabilís1ica del razonamiento de Qaksford y Chater (2007), que veremt.IS c("lll
� �
más detentmrento en el pról(imo capitulo
sobre razonamiento condicion;�l.
sa •
11 RAZONAMIENTO SI LOGISTICO TRANSITIVO
sobre el razonamiento con silogisll"'I$ transitivos, lilmbién conocido
Las investigacionesemas
de órdenes lineales o problemas de series de tres término s�omo si�o­
s estu lJs In·
de las relaci?nes �e transilividad. La relación de transitivid
acÍ se d�fi�: omo
f pied.ld de cua�qwer escala o d1me�S1Ón de a��erdo con la que se
compara11 u ordenan �
IJ pro
sob�e el razonam1�nto trans111v? han utilizado un silogismo constituido
En general, los traba¡sosrelaCionan
::��:
. de una propied<�d tr
té_rm, nos en func1on
.:msitiva y una conclusión
prem isas en las que � entre los tres
_ no adyacentes. A continuación
dos termmos
�n
relac
la
ablece
�
presentamos un ejemplo
est
que
de un silogismo transitivo:
probl
ismOS lineales.
erencias que depende�
Luis es mayor que Juan.
Juan es mayor que Pedro.
consecuencia, Luis es mayor que Pedro.
en
Hay ocho estructuras básicas para representar un silogismo transitivo A > B > C:
1
(l) A > B
B>C
<s> e < s
B<A
(2) A > B
C<B
C&> e < s
A>B
B< A
C<B
<7> s > e
A>B
(3)
B<A
B>C
(8) B > e
B <A
(4)
--
Se pueden introducir también relaciones negativas en una de las dos premisas o en ambas (premi�s
de igualdad negada). Si introducimos relaciones negativas en las dos premisas del ejemplo anterior ob­
tendríamos el siguiente silogismo: «Luis no es tan pequeño como Juan, Juan no es tan pequeño como
Pedro, en consecuencia Luis no es tan pequeño como Pedro•. Con estas consideraciones, se obtiene
un total de 32 pares de premisas: 8 afirmativas, 8 con la primera premisa negativa, 8 con la segunda
premisa negativa y 8 con ambas premisas negativas.
Además, considerando que la tarea experimental más habitual coosiste en presentar las dos premisas
del silogismo Y pedir que se conteste a una pregunta sobre la relación entre ·�· Y •Ü {¡Cuál es el m,l­
yur? 0 ¡Cuál es el menor?) o que se evalúe la validez de una conclusión (Lws es m.,yor que Pcrlro 0
Pedro e!. menor que Luis),
las estructuras básicas se pueden presentar con dos pregunt,ls o condusiunes
alternativas:
ESTRUCTURA
PREGUNTA/
CONCLUSIÓN
ESTRUCTURA
B > e: A > B
A > B: B > C
B > C: A > B
A > B: B > e
A > B: e < B
e < B: A > B
A > B: e < B
e < B: A > B
B < A: e < B
e < B: B < A
B < A: e < B
e < B: B < A
B < A: B > e
B > C: B < A
B < A: B > e
B > C: B < A
PRECUNTAJ
CONCLUSióN
-
También se han utilizado silogismos indeterminados en los que los dos términos de la serie eslán si·
tuados hacia el mismo extremo de la relación con respecto al término medio, no pudiéndose alcanzar
A y e se encuentran situados hacia el mismo extrefTIO de la dimensión tamaño y no podemos inf� Y
una conclusión válida sobre la relación entre ambos. Por ejemplo, en el siguiente silogismo los términos
relación entre ambos. En este ejemplo sólo podemos decir que el término medio B es mayor qt�eAyC.
sin saber cómo se relacionan éstos últimos.
(_�:_
: )
Desde sus orígenes experimentales en el trabajo de Stórring {1908), el razonamiento coo wries dt
tres términos ha planteado una polémica centrada en el tipo de representación de las premisas. En este
trabajo se describía cómo algunos sujetos parecían formar un diagrama mental de las premiSiiS, rep!f'
sentándolas mediante imágenes mentales, mientras que otros parecían resolver el problema ele form.l
verbal. En las teorías y modelos que trataremos en los siguientes puntos veremos que la polémica sobrf
el razonamiento transitivo ha girado principalmente
tación más aptO"
torno a l formato de represen
��do para resolver estos silogismos, que en general seenresuelven
con facilidad y se cometen pocosen'O"
.
delo
3.l. El mo
operacional
(l 9��;a hl�­
los pro�uestos para la explic,1ción del r,nonamiento transitivo
primeros mod�
h , .
_
uno de los
raoon� es 1m1li1Cados en su solución. De acuerdo con
Hunter
s aspectos �
pa a
capié en lo
na infcrcnc1a t :ans1hva es ne ces<�n o qu� las premisas contengan la misma rel<�ción ' u
u
hacer
r
_
pode
J l 1lred1 cado d e l a pnmera 1)rem1sa y el sujeto de la segunda. El siguiente ej
i o medio s: �
l
el térm n
estos cntenos:
se ajustaa
�
;,� :
Luis es mayor que )u<�n.
Juan es mayor que Pedro.
en consecuencia, Luis es mayor que Pedro.
Cuando el argumento no contiene la misma relación, por ejemplo, Pedro es menor que Juan, 0 no
viene expresada en un orden natural, por ejemplo, Pedro no es mayor que Juan, se deben aplicar las
operaciooes de conversión y de reordenación de premisas. Mediante estas operaciones se logra que los
términos medios de ambas premisas sean adyacentes. Por ejemplo, si la segunda premisa del silogismo
antefior fuera o Pedro es menor que Juan•, entonces su conversión en •Juan es mayor que Pedro• logra
que los términos medios se ubiquen en una disposición de contigüidad.
Interesado Hunter en la graduación de la dificultad de los problemas y valiéndose del a nálisis de los
tiempos de solución, propuso que la aplicación de estas operaciones daban lugar a los distintos niveles
de dificultad de los problemas. En la Tabla 4.5 se presentan las ocho estructuras básicas del silogismo
transiti\10 y sus niveles de dificultad en función de la aplicación de estas operaciones.
Í
¡
l
oif- 1 �
.J
=
= - - - - = = -.- = = =e -
NIVEl DE
{de menor ,1 mayoTJ
-�_:::-: --..-:�-- =:.-_-- ... ----�..
_,
{.1) 1i < A
C<B
(7J B > C
Requie,.: ur�a o¡x:rJciún dc reordena.;:i<Jn d<:: las premisas.
A>B
(41 :: �
(6) B > C
B<A
--- ---·
.
LA REUBICACIÓN ADY
OPERACIONES NECESARIAS PARA
ACErm
:
DE LOS T�RMlNOS MEDIOS
�
reHrrlen<Jrl<t� prem•sas.
Reqvuore una oper�ci6n de (onve�>ión
--
_
1
____J
la relación de la segunda r<emk,¡ ) 1
- - -------
___
J
---� --- ---------
Para )os problemas del tipo •A > B, B > C• y d e < B, B < A• no hace faltJ aplicar ninguna operación
y son los más fáciles. En los problemas �A> B. C < B• Y «( < B, A > B• es necesario convertir la relación
de la segunda premisa y son más difíciles que los anteriores. El tercer orden de dificultad lo presenl
ahan
los problemas •B <A, C < B• y •B > C. A > B•, ya que requieren una reordenación de la segunda pre.
misa r ésta es una operación de mayor dificultad que la conversión en los silogismo transitivos. Por úl­
timo, los problemas m.is difíciles serían «B <A, B > C» y • B > C, B < A•, dado que requieren convenir
la relación de la segundJ premisa y luego reordenada. También se podrfan resolver estos úhimosp¡-o­
blemas con la conversión de la relación de la primera premisa, pero la primera premisa establere la di·
rección de la serie y !.e prefiere hacer los reajustes sobre la segunda.
11977), el trabajo de Hunter fue anterior a su tiempo,
Sin embargo, los resultados experimentales no apoyaron todas las predicciones del modelo opera­
cional y como comentan )ohnson-Laird y Wason
ya que el razonamiento de series de tres términos no se volvería a abordar hasta casi una década después
gismos transilivm también ocurría el efecto de la figura. Recordemos que en este trabajo !.e pedía a los
y con una perspectiva distinta. Por ejemplo, Johnson-laird y Sara (1 984) encontraron que en los silo­
sujetos que generaran sus propias conclusiones y se encontró, al igual que en el estudio con lossi!ogi>­
Hunter (1957), el nivel de dificultad de los silogismos estaba relacionado con el proceso de integración
mos categóricos, que el tipo de figura favorecía las conclusiones A-C o C-A. Como ya había anticipado
el orden de los términos (efecto de la figura) y las operaciones para la integración de la información de
de la información en función del tipo de figura u orden de los términos. Como veremos más adelante,
las premisas serán retomados desde la perspectiva de los modelos mentales.
3.2. Modelos basados en imágenes mentales
contenido de las _prc'�-i sas y l.:t d_if_icultad depende de/ tipo de término� relacion ales em­
ifll•l!en del
. La exphcac1on de _l a d1f tcul l�d de los silogismos transitivos se ccntr<J en la di­
m
n IJS pre Jisas de la �eprescnt,lCIÓn espaoal correspondien te a lo)
serie de tres tt-rminos.
elabor ción
tJd ele la
. .
n
d� prmCIP_'os gerJeralcs q�c s_u�yacCfl a l proceso de elaboración de imát,>cnes:
tifica
es iden
lOS Jutor
_
2
l
de la preferencta dm?<:� 101� ,11 y � ) e prmc1p10 de anclaje de los extremos. E l principio de­
1)
principio de la �referencra d•re:c1onal � ha_sa en la observación de que los sujetos prefieren
nes espa_oal� en determrnadas d'rcc�rones. _En la �ultura occidental se prefiere trabajar
órde
los
cOilstruir
de t�quterda a �lcrecha Y de a rnba hacr a aba1o. La: relaciones también se repre­
orden espacial
_
en
_
_
la relac,on mejor-peor a un
esp_acrales." �or e¡emplo, se preftere as1gnar
ejes
estos
eje vertical
en
sentan
térmi no me¡or se s ttua en el extremo m�s alto y peor en el_ más bajo. Un silogismo transitivo
en el que el
premisa
contiene
en
pnmer
lugar
el
térmmo
primera
que
se
sitúa
l
a
cil
si
más
arriba
0 más
fá
será rnás
Jos ejes espaciales. Por ejemplo, la premisa •A es mejor que fi,. es más fácil que . a es
a la izquierda de
fácil
representar
un
silogismo
en
el
que
ién
se
es
presente
�ás
el
Tamb
término
que
se sitúa
peor que A•.
en la primera premisa y el término opuesto del eje espacial en la segunda
rnás arriba 0 más a la izquterda
premis.a. Por ejemplo, el silogismo •A es mejor que B, a es mejor que c. es más fácil que · B es mejor
que C A es mejor que a •.
El otro principio denominado •el principio de anclaje de los extremos• postula que la construcción
espacial será más fácil cuando se enuncia en primer lugar uno de los dos extremos de los ejes espaciales.
De esta forma, las premisas más fáciles serán aquellas que procedan de uno de los términos extremos
de la serie al término medio. Por ejemplo, las premisas •A es mejor que B• o •C es peor que a. serán
más fáciles que •B es peor que A• o •B es mejor que C•. De acuerdo con estos dos principios, los
sujetos construyen un eje mental marcado por la preferencia direccional en el que se colocan los tres
lémtifiO!i de la serie, obteniéndose la solución mediante la lectura de esta representación espacial.
los resultados experimentales mostraron que la construcción de las disposiciones espaciales en los
silogismos transitivos se ajustaban a las preferencias culturales, tales como la escritura y la lectura (de
izquierda a derecha y de arriba a abajo . Sin embargo el principio del anclaje de los extremos sólo pa­
,
)
rece inOuir en la segunda premisa. Para explicar este efecto, Huttenlocher 1968 sostiene que en la
)
(
�prensión de la primera
premisa se coloca un término en relación con el otro en la disposición es­
paoal que construyen
l
los sujetos. Cuando se comprende la segunda premisa, entonces se co oca rá el
tercer término con
respecto a los dos anteriores. El efecto anda lo explica aludiendo al papel que des·
�peña el término
extremo en el enunciado. Si el tercer término de la segunda premisa se enuncia en
:� lu�ar, la comprensión será más fácil. Los resultados experimentales mostraron que los silogismos
ITieJOf que B, C es
peor que B· (90% de aciertos, 1,41 segundos) y .a es peor que A, C es �
� lh 192% deac
iertos, 1 .42 segundos) eran semejantes en el número de aciertos Y tiempos de soluclon
Yrn,js fáciles que el silogism
o • B es peor que A, a es mejor que c. (82% de aciertos, 1.57 segundos).
uf'l<l
�;
dos
incipío
�n.:� clo
un
MÁS DIFICIL
MÁS FÁCILES
tprinwroJ A ('<: mejor que B
�\l!l:.l!
(�e¡; undo) B es p(-'t)r quL' A
C (:'S prorqul' B
\tercero) B es peor que A
B es mejor que
C
Corno podemo� ver. el principio del ancl.1je de los e�lremos sólo inOuye en la segunda J>femi
sa.u
_
Sl'gun<la premi�J de los <los primeros silogismos e�unoa en pr� mer lugar uno de los dos extr�
los ej� espaci,11es ¡() y estos silogismos son más táciles. Ta�b•én se puede ver que este principia
.
1nnuye sobre IJ primer,, premiso dado que en el segu ndo SilOgismo se presenta pnmero el término fne!io
(B) al igual que en el tercer silogismo.
�
3.3.
El modelo lingüístico
Frente a los modelos de la imagen, Clark (1 969a; bl propone que la inferencia transitiva se bas,) tn
representaciooes proposicionales y que l a dificulta(! d e los problemas s e debe a factores lingüíslfcos
que influyen sobre la comprensión. Este autor postula tres principios generales: (1) el principiodel m.u.
cado léxico, (2) el principio de las relaciones funcionales y (3) el principio de la congruencia.
El principio del marcado léxico establece que algunos adjetivos bipolares son asimétricos por¡pe
presuponen uno de los extremos de la escala y otros adjetivos son neutros con respecto a la magnitud
de la misma. Por ejemplo, la premi� ·A es mejor que B• contiene un adjetivo no mJrcadoqueexpre!.l
el distinto grado en que se comparan A y B con respecto a ser buenos. Sin embargo, la premi!.a •Ats
peor que B• conliene un adjelivo marcado que hace que los términos A y B se sitúen hacia un extremO
de la escala (extremo bajo del eje espacial), siendo una premisa semánticamente más compleja y, pct
tanto, más difícil de procesar. En este úhiiTIO caso, estamos presuponiendo que ambos son malos y no
que el enunciado expresa el grado de comparación entre ambos de forma que los términos A Y 85e¡»
drian situar en el extremo alto del eje espacial (ambos son buenos) y al compararlos entre sí rn<ontw
que A es peor que B.
El principio de la primacía de las relaciones funcionales sostiene que las relaciones de predic.ICÍIÍ!l
se almacenan y se recuperan con prioridad a la información comparativa. Estil represent<tción .wtoplil
una fo�ma resumida o comprimida básica de sujeto-predicado. Según Clark, �uando se dit:cque
es meror que Ana• se comprende que ambas son buenas y esto se rf'pre�ta de o
f nnJ COI1'4)11 . ,
como •Marfa es mejor•. Dicho de otra forma, comprendemos y representamos que i\;t,u·f,\ t'S 11� 1
no el grado en que lo e\ con res1>eeto a Ana. Por ejemplo, las premisas •i\ '-'S mcjl)f que IJ•. •B
111'· ('ll
que C• se representan de form¡¡ comprimid<� comuA l'S mejor,
me¡or y C es nwnos hut!
•:
B t>s
e.�;::
;
?
c¡
predic.1d0 es priori t�ria a l a infor�aci n comparativa (A �
1.. m or que B),
en la cons.
. form�óón del
_
rescotació propostc•onal de es1e s1log•smo se pienle el término medio IBt haciendo
ción de la rep
seil más dif�et ya que se debe recu1>er�1r para r�alizar la infercnci;:� entre A Y C. Cuando
el problemJ
se p t rde el té1m1no mt.>d1o, el problema
�
lolción compnm1da no
� más fácil, puesto que
r¡ la rcpresen
entre A y C se pvede extraer dtrectamente de la representac ión. Por ejemplo. las premisas
�relación
es tan malo como B • , •B no es ta� malo como c., d.lrian lugar a una representación
no
•A
.:a
n ti
e es peor, B es menos m,JIO». En este caso, la representación comprimida contiene el término
ser <'O un caso peor y en otro menos malo, y se acepta la
se descarta por
conclusión •C
medio B, que
espeorque A •.
�
':e
la
�
�vs
.� peor,
REPRESENTACIÓN COMPRIMIDA
PREMISAS
A es mejor
A es mejor que B
S es mejorque C
B es mejor, C es menos bueno
8 " peo<
A no es tan malo como B
B no es tan malo como C
C es peor, B es menos malo
El principio de la congruencia sostiene que la recuperación de la información es más fácil si
la re­
presentación de las relaciones funcionales es congruente con la pregunta formulada. Recordemos que
t'flla presentación óe los silogismos transitivos generalmente se formula una pregunta sobre la serie de
Por ejemplo, el silogismo •A es mejor que 8,
Bes mejorque C• es más fácil cuando la pregunta es congruente con la relación, •¡_Cuál es el mejor?•,
que cuando llO lo es, •,¡Cuál es el peorr•. Este principio de congruencia se encuentra relacionado coo
tres
tbminos expresada en las premisas. Este principio postula que los silogismos serán más fáciles
cuando esta pregunta se formula en la misma dirección.
eltipo de búsqueda que ha de realizarse en la memoria y con la dificultad impuesta
rmrcado léxico aluden al
por el almacena­
miento de la información, mientras que los principios de la primada de las relaciones funcionales Y del
proceso de comprensión de las premisas.
Tanto los partidarios del modelo de la imagen como los que apoyan el modelo lingüístico han des·
_
tacado diferentes
aspectos que tienden a favorecer un modelo frente a otro. De esta forma, ambos mo­
modo de representación
delos ofrecen explicaciones
en 1orno
alternativas del mismo fenómeno, generando una polémica
�:r a
al
dado
más adecuado de las premisas. la polémica entre ambos modelos ha
una ardua investig
b; Handel, De Soto !' �onación experimental (Ciark,
b;
de
es
1 ' 1968; H uttcnlocher y
polémio
d.cha
aunque
Potts y Scholtz,
Higgíns,
' da� ue en
elos hacen
algunos casos, como con las relaciones afirmat�vas, ambos_
�
:!:
'·' ��e�
dC'
prmop10
de
por
o
prediCCiones
razones distintas. Por ejemplo, las
�
ren ia
. - lid<ld
qut> la f,ll.:l
<.:otnciden con las predicciones del p rinc ipio del m;�rcado
del a d sp
de los t�rml nos com­
t osición de arriba a abajo t
1 .
ambién se encul.'ntra predicha por la f<1ciliclad
t
a
no
.
d
marca os
p.}
�ediCetón,
c
?!recc,ona l
tvos
1971¡
1 969a; 1971, 1 972a¡
.
1 975),
�
�
léxiCO, ya
d•fiCII
:�
los (!S más ��i (Jcntc en l¡¡s prcmi5Js rx,;a
Según Clark, la confronlJción cnue ambos mode
nv�s
.
.1tco. De a�ucrdo eon
del �lo 1_1ngu•�
dJtos cxperíment,11cs Jpoyan las prcdiLc.iOn('!;
C51e
���
�f�rmat1va que d�na l��ar a las
v
la
n
c
n!�
equivale
n
u
tendrían
�rs1on
prcm•saó negal1vas
misma\'
..
_
modelo
Po
el
en
�hco.
s
lmgu 1
mvcr a
r
dicc1ont.>s en el modelo csp<Jcial y J
es tiln �� lo c omo c. serian t"(luíval
premisas ncgaliv<�s •A no es tan m<� lo como 13•, .·13 no
tnle!.
�
.
.
(•. SL.ogun el modelo cspac•<ll
a
premisas aflrmalivas «A es me¡or que B. 6 ('!; mc¡or
: mOos liPIJI. �
_
la construccrón
premisas darían lugar a los mr!>ITIOS result¡¡dos. ya que la preferenCia p.lril
ck: La¡
ling
üfstic
sin
lo
o,
mocl
El
embilrgo,
a
d
a
arnha
de
ca�
predice
mt•ntill es en ambos
�
_
.
tructura lingüíslic,l es dislinl�, siendo las pr<:rn1sas ncgat1 as mas f�cllc� al conservar el té!rnino l'rii:Qo
en 1,1 repres.enl;�ción prorosrc•onal, tal y cómo hemos v1sto antcnormente al comentar el
pnxhcCiones
h
ilhaj�.
que
�ul�
újcrnpJ..¡��t
s
�
que�C:
�
fl'IOdl.io de
Clark.
No obstanle, .,lgunos autores señalan que �lark parte del supucsto ?e la equivalencia enlre las Jlrt­
_
_
misas afirmativas y l;�s negativas y que esta cqwvalenc1a puede no ex1SI1r en el procew decornpr�
(Huncnlocher y Higgins, 1 9 7 1 ; Iones, 19701. Un_a premisa del tipo •A no es tan ma lo como B· puede
que l'lO � interpre1c como •A es mejor que B•,
smo como • B es peor que A• y entonces la directiiJI'Ii.
�
lidad !de abajo hacía arriba) y el marcado léxico vuelven a coincidir en sus predicciones (Huttenlocher
Higgins, Milligan y Kaufman, 1 970). De forma scmej;�nte, tampoco podemos diferc:nciar el prínci
de anclaje de los extremos del modelo espacial y el principio de congruencia del modelo lingüistico,
dado que predicen resultados convergentes, aunque por razones distintas.
Ante esta controversia, el modelo mixto de Sternbcrg (1 980) es un modelo conciliador que reUne�
güística contenida en lo;
contribución de los aspectos tanto lingüísticos como espaciales en la t::xplicación del razonamientocoo
series de tres términos. En este modelo, el procesamiento de la información l in
premi!kls precede a la representación espacial y ambos tipos de representaciones se encuen1ran �
nibles durante la ejecución de los procesos de búsqueda y recuperación de la información.
tenta integrar los aspectos del modelo lingüístico relacionados con los adjetivos marcados en 1� e<a¡w
En la explicación de los niveles de dificultad de estos problemas, la propuesta del modelo mixto in·
los términos se 01denan en la dirección no preferida. Cuando la segunda premisa es de igualdad neg�.
de codificación y los del modelo de la imagen en la construcción de la disposición espacial en la�
se propone un proceso de búsqueda del término medio si la codificación lingüística de esta ptem;sa
tiene como objeto gramatical al término medio. A partir de la localización del término mediostCOIIT
espue!U
la respuesta es inmediata. En el caso de que Ll rts­
truyc unil rep!'csentación unitaria, situando primero la primera premisa y luego la segunda. Si la r
se encuentra en la segunda premisa, la lectura de
pucsta se encuentre en la primera premisa. entonces se realizaría un recorrido a través de la st'riee>flil·
dal y esto se traduciría en un mayor tiempo de solución.
los datos experimentales sobre los tiempos de solución de los silogismos transitivos §e Jjuslaron
¡or al modelo mixto propuesto por Sternberg que al modelo de la imagen o al lingüístico co!lskk>r..:kl!
t;IUC
aislad mentc. De <!Sta forma, la polémica entre el tipo de represen!;:�ción
se resuelve al proponer
�
)l'obl�·
� uti\¡zan ambas epresentaciones, pero en distintas
etapas del proceso de Sl.)lucióo del ¡
�
�
hien, � pos•ble que los sujetos desarrollen disfint<ls
eslraiL>gias a medid<� que ·�
Ahola
!lit"
los silogismos lram� I.ÍVlJS. 11ur,,�lte l;l �cali/.lttfín de ¡,, ¡;1rc,1 e�pcmncnr.:.l, 1,)�
solucibnlóc
pr
pe ar por una c.1mhtltf
�nla t il ele 1 .:. � chs¡>O�u..r�•u�.l�j).ltialt·� y" ffiL'fl1rJa (jUt' v,¡ n
r(, _1Jr(">(:nt.u_ , m lm¡..;ut\ttt.a ,, � invt:r�a
a
en
yn u y )m,rh,
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(:<;p,l(.t.11 10rmn.J4'/, 1979). T<�mbién
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3.4. La teoría de los modelos mentale
ta teoría de los modelos mentales se encuentra más 1� línea de 1,-,.; modelos de la imagen mental,
compromete con este tipo dé repn:o<;ent;,ción. Esta teoría defiende una rcprcsenlaciún in­
regrad.t de la inform.ldón baSJda en la conslru<.:dón de los modelos menta !tos y su des.1Lucrdo se c(.:nlra
en la 1eprestnlaci6n proposicional de lrJS motlclos lingüísticos h<�s<Jdos en reglas (H<�gerr, 1984). John­
son·Laird11972) señala q la polémica entre
modelos de la imagen y cl lingüistiw suscitada en las
ioll(�tigadoncs �bre el razonamiento transitivo ha sido infr ct osa y los dato� experimentales son
como para apoyar un modelo de representación frente a otm. or ello, la te<lfía de los
modela5 mcntal!..>s rJohnson-laird, 198); johnson-laird y yr e, 1 9"J11 ccnlfa su análisis en el proceso
de nl nci , inOC-pendientemcntc dcl 1ipo
Dt �Ut.'fdo o la teoría, la construcción de un modelo mental de las premisas de un silogi smo
traMilivo rt:fll?ja la �truCiura de la di!.poSi<..ión espacial Jos tfrmii)(JS y C!.ta estructura no tiene que
idt'fllir!car5(! �riam nte con
ima¡;en mcntJI conucta . Los sujetos construyen un modelo mental
de l �ituaci6n ck-scrita por la!. premisas basándose en su con(Jcimienro del significado de los términos
f lacion tes. la i e central de la construcción de un modelo mental es que se rcpresenLa la disposición
��íal del tonlen i o de las premiSJs y se combinan estos moc.Jelns mentales para llegar a una infe­
sc.hrc
nlrt !os o� términos no relacionados xplf it<�rn nl �nl las premiJ>as.
Reci'Xdemos (jUl.! la teoría de lr�S modclns mtntak:-s p redi
que la dificultJd de os problemas de·
:::
a
��
n_úmero de mod�los mentaiC!S que put.."<lan construirse a par1ir de las ¡>remisas. n_ l�s pr�
y:a que�
de lre� !hmrnCJS, la validez y el número d mod<:los mentak-s pueden dr�trng�rr.
problemas que dan lugar a
un modelo ment.1l sun t nhién los que alc.1nzan un.1
v�lid;; . tr
l"flf:tl�l.��� qu� h¡,y cundu�ión válid.1 en lw. problemas que dan luK<�r a m� de un rn�lo
Byrnc y Jnhnson-l.<�ird (1 'JII")¡
plant n el e<>tudio de la\ rt!I,1Cit.Jilc�
�fr�r�tj(:le<. r.o� � i1;1. de dnco rérmiw� en I<�S que 1:� difkullad rJe lf'rS pmhl¡•rn,r� ¡lut'!<IC �rnaliz,rr
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_ r0o1wo,
!le
r
·
t
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una condusrtrn
E
no se
�r·
condu�tón
trJn&rtrv�s
er1
SilOGISMO ESPACIAL DE
TÉRMINOS
B se encuentra il la dC'I'c-cha de A
e se encuentra .l la izquierda de 8
o se encuentra delante de C
5
E �e entuentra del,1nte de B
lCuál es la relación entre O y El
las premisas dan lugar ,1 dos modelos mentaiC!> y en ambos modelos la conclusión vlilida
es •D
se encuentra a la izquierda de E• (O •E se encuentra a la derecha de Oo).
MODELO t
D
M00El0 2
e
D
los resuhados experimentales de esta investigación apoyaron las predicciones de la teoria de los mo.
delos mentales freote a las predicciones del modelo de Hagert (1984) basado en representaciones pro.
posicionales y la aplicación de reglas. los resultados pusieron de manifiesto que el número de�
mentales y no el número de reglas determinaba la dificultad de los problemas También se hanencontrado
resulrados similares al contrastar las predicciones de los modelos mentales y los modelos de reglas con
respe<:to a los tiempos empleados en la lectura de los silogismos ICarreiras y Santamaria,
19971.
Por otra parte, también hay datos a favor de una representación espacial integrada en las i�
modelos mentales la sobrecarga de la memoria de trabajo es una de las fuentes principales de Cfi"OI'y'
ciones sobre la memoria de trabajo y el razonamiento silogístico. Recordemos que en la teoría de los
medida que aumenta el nUmero de modelos mentales también aumenta la dificultad de los problemAS.
de otros dos subsistemas temporales: un almacén fonológico y uno visoespacial (Baddeley, 198&� Eslr
la memoria de trabajo, a su vez, se encuentra constituida por un procesador central que recibe apoyo
último subsistema visoespacial estli encargado de retener en la memoria de trabajo la infOfmación visual.
dt
como el color, y espacial, como el movimiento (logie, 1995). Si se introduce durante la r
ealiz
una tarea de silogismos lineales una segunda tarea que requiera la utilización de este almacén l'l50tS·
pacial, se esperarla encontrar un deterioro en el rendimiento de los sujetos al producirse una interit'
renda en la construcción y elaboración de las disposiciones espaciales en la memoria de traba¡o. Los
resultados experimentales han puesto de manifiesto que la introducción de una tarea visoespaci.>llst­
�
cundaria interfería en el rendimiento de los sujetos, apoyando de esta forma la representación de lMW
di$poskión espacial en el razonamiento silogístico (Kiauer, Stegmaier y Meiser, 1997; V;mdi<'fel�
Y de Vooght, 1 997). No obstante, también conviene señalar que no ha quedado demostrado que e'J<l
rt.>presentadón espacial se tenga que concretar en una imagen
d, Poltlnl
mental (Ciark, 1 q59.1; NewstN
y Griggs, 1 'J86; Richardson, 1987; Stcml:terg. 1980).
RESUMEN
t.1/< •tl.ln\Wnll• dt•d¡r, 11\'0 1rt"1ll'!l 1 n1110 tolo¡cl!v
111111., P"' okrgtt .r, ,t�lur• t·l
o t",(udt,lr
l .1� H1>l''>lrg.r�
.
rutr\'l " qut• ulrlrl.ul lu' '�ll' 111' 1 tt.uuh1 ro•-. udv••n un.1 t.m•,¡ dt· r.t/flfl,ltrH\'!lh J y ,.�
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tk¡X'rlllen <k> lo' opN;�dort:!'. h'lgtt o.,, t,llr•' r tmro. l.1 rwg.ltlOn. l,¡ di�ywwíún,
di' rnft•rt·nt r.l�
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d r,Jwn.unicntu um tu.mtifiL.Jdorb (�ilogi'>IIIU t.llcgúr'll.o) y 1 on rt·l.l('l\1111'� dt• lr.m,itivrdad biln·
gismo tr,m�itivoJ
f_l silogismo t.liL'¡.tÓfito tomprl'nde do� prcrni�.l). }' IUM cnn1 hrsrón en !.1 quP Sl' e�t.1bltx:� lllltl
l
i n J tr,wt:s del lt'rnllllll nwdio. 1,,¡..; pn·rni�.r� St)n propo�iLiont.'S ¡ on t u,mtrfrc.1don'S
nllf'Y,)
hironrlitinn.1L y 1k- L1s fl•l,lt ionc., llllPrll.l� t•ntn• propn¡.ilion<>. lomo \,¡ tr .m�itivid,Jd y 1,,., propo­
sicionc-, 1 un ru.lnliiir.Jdun�'· 1 n (·�1(' c1pituln ht·nH,., tr,l!Mio
n nt:;�, Q
flOI' la tOpul.l •t'S•. Ll l"'>lru<;twa del �ilogi�mn 1 .lt(ogórrLo 1.1rnbién r onsidera la posi< ión cll'l t�rmino
medlt'J en G.Uiil un¡¡ de las ptcmis.'"· d:mdo lu¡.:.1r ,1 cu,1tro l rgur;¡o,;_ l ,1 ,lnt rdM , 1.1 polaridad y el
hpo de Figura constituyen lo� <�'•Pl'•tos c�lnll twale'> que dan furm,¡ .1l ,1rgunwntu. Si doJ,unos rle
lO!Hcnido a t>sl,, t>structura <.o<;t,lmos utiltz;Uldo elt:mt>ntos v;mabi<'S qur.• son irrdr>Vantt"' ck>Stlc el
an.ili�is lógico. la lógit.l ofr(•tc unoo;; proc<'dimicntus par.1 dt'lcrminar l.t v,1lidc1. de un .1r¡.:urnento
� iundón dt· loc; as¡>e<.to!.
form.rks, indl'pendientcmcntc del contenido.
last�ía� Y rTl()(k·los •;ohrr' t•l raLorMrnicn\o �ilo¡.:i�trco -.e h;m IM�1do en tr.1h.1jos t':>:J>erirneni.Jit--s
solxe la rllfluentia cM: los as¡.)(.'CIO$ forma k>!> y de contenido (sbtr�m,l de creend.ls) t•n el rendimit>nlo
.
de k)!. SU�()!,
, haciendo
el énfa�is de J a r?xplk:.tción se cenlrc t.'ll .1l un � C'il� <.ohre In� �mxes
rn� e!'* r.obre t-1 propio que
pH>t P<,t¡ rk· t.l)'nn;Hnicnlo. L<l� l<.•orbs y rnod(!IQ!: !oQbt'(' ('1 r.,7on,ltll1Pnh> .,.¡.
��tu St.· han 1ratado t•n dos Rf""tle"
.lp;U1Mio� en función dt> qm• se h.l)(•' mAs hint..lpitS 1"11 (•1
PI�\ tk: intt-rpr�li!
d(Jrr de l.r� pu•mi�;¡5 1 , en l'l prnceso dt.• rt>prt-�ntJdún el\! lri5 I'Onjtlllh1S tk-<-·
Cl'lkJS pt)( las llfl!lni�s.
L r hipl';tesis dt=• [,1 ,1tm�ft.·r�1 (j(� IJs premis.1� �(· h,, lrato�dv t:un�' t•tfO l)l.lllh>
decJntidod tuniwr�.1l, p.\rtrcul.lr) y pol.uíd.1d (,l lirm,rliva, nt.'¡.t.lliv,l) que "�' t!ncucntr.m cnl ,¡dcn,Jd,l�
c
g o
I
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po�u: :�n�¡;r:r:c-c:,�o�n���i�a:i;n ..pi::r n-�ste campo y r-el-f:�e�;p:c�
SUs
predrccion<"S, .1 unque no L"1' propramente un,J teona. De hecho, cu.1lqurer modelo 0 teü�"
ía
rcnd,J e-.;plic,u el r,u:on.Jmicnro silogístico debe cbr cuent,J del efecto atmósfcm ide if
pre.
nt ic
flor
\-\oodworth r Selb ( 1935).
DC'I conjunto de teorías y modelos que hemos trJt<tdo podríamos decir que aqll{'l
los
.
b.1�.1do� en 1,1 reprcscnt<lción de Jos conjuntos como diagrar:n;�s semej<�ntes a los círcul:�:t'Sian
fuft.r
¡Ericl..�on, 1 974; 1 978; Guyotc }' Srcrnberg, 1 98 1 J o d los dragramas de Venn (Newell, 1981
los que ofrecen 1.1 menor viabilidad como modelo del razonamiento hum<Jno. Hemos
vislo
"
parten de supuestos que no se cn�uentr<ln aval.:tdos por los datos
�uno� de est�
.
e
rnentalcs o su ¡ustrhcación es a posteriori, los nweles de drfrcul!<1d predich� tampoco se aju=�
:::����:d: ���o:::��o�, n: 7 c�;�=��: �� efecto de la figur<� de los srlogismos y efec�a a¡.
el
11 s s o
s
p c1
L1s te-orí.ls }' modelos baSJdos en la interpretación de las premiSJs logran una mejOf explicación
incompleto:�.
la propuesla sobre la conversión ilicita de las
r.uon.Jmienlo
silogístico,
aunquE"
del
premisas es un.1 explicación basJd<l en la interpretación errónc.1 de la universal afirmativa y de lo
particular neg.:ttiwt (Chapman y Chapman, 1 959), mientras que la propuesta basada en 1.-.scon1"t'O­
ciones lingüístic..1s (Begg y Harris, 1982) explica parcialmente cómo interpretan los sujetos los si­
logismos categóricos\' algunos de los errores que cometen, subrayando la falta de adecuación psi·
cológica de la interpreración lógica de estos cuantificadores. Sin embargo, el efecto de la figura
del silogismo y el efecto del contenido no se contemplan o no encuentran una fácil acomodación
dentro de los supuestos de estas teorí<Js.
La teoría de los modelos mentales Oohnson-laird, 1 983; )ohnson-Laird y Byrne, 1991) es !a re­
aria que, por el momenlo, mejor explica el proceso de razonamiento silogístico y los efedoses­
tructurales. El modelo comprende, por una p<:�rte, dos etapas en la que se construyen modelos moo­
!ales en función de la comprensión de los operadores lógicos y estos modelos mentales se combinan
para describir una nueva situación que no se encuentra explícitamente enunciada en 1.-.s ¡Jfemis.tS,
y, por otra, una tercera etapa en la que el aspecto deductivo del razonamiento se identifica on el
proceso de búsqueda de contraejemplos. la dificultad de los problemas se explica por J.-.s limita
ciones de la memoria de trabajo. los efectos estructurales de los silogismos se ajust.ln a las predic·
ciones del modelo y la teoría es una teoría general con unos supuestos que pueden acomodartam·
bién el efecto del contenido, aunque explícitamente no lo contemple ya que en realirldd sus
predicciones están basadas en 1<� interpretación semántica de los operadores lógicos.
En el tema del razonamiento transitivo lo primero que encontramos es que el rendimiento de
los sujetos es alto con una t.lsa pequeña de errores frente a los resultados experimentales .sobreel
razonamiento categórico que mostraban una tasa de errores mucho más alta. Esto ha heo.��l.t
l·
competencia deductiva no llegara a cuestionarse y que las investigaciones se cen1r.:1ran pr!rlCip.l
mente sobre el análisis de los tiempos de solución. la polémica en! re los modelos pro¡JU<.'S�I"''"�
�
!!'1Cplicar los procesos implicados en la solución de estos silogismos ha �ir.ldo en /OfiMl ;ti
m�dos
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c
en las prt'rni<.;,s, htKit'ndo rlifícil b conr r,1<.rJ<.:ión
�ó- ; �1�n�o�:,c�O� conrcnkl.l
..rc¡-:rcs.. �:..�..1; ����c
<;on �PtnC'pnll'�:
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·sc.:1la.
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est.l prop1cdad rr.: m s l l• va Y l,l <. )nclus•on csta.hlcu· la rcl <�c 1ón de trd nsi l rvidad
en íunción de
_ �
m\005 s
términos que no se cn cuen\ra n C'l:pl • u t,Jmen tc rci�C i on.ldos en las pre� isas . Los d i s­
dos
re lo
prcs:ntan �sros problcmJ� s� cxphcan en fun <. 1ón d l 11po de formaro
d(' dificuharl que
�
��105 nivelescual
_
rl
n <� rcprcsenlilUOn
como r rnag<"'n
se reprc_sen!Jn I Js �c_I,JCiorws � tr.J.ns•t•v•dad: _u
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y
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965
en
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basado�
� modelos
ación es¡�aci.JI y unit<�r �a e11 la que se elabora e i nterpretan las imá1 9� defienden un<� represent
�
de
0
. _
_
nes mentales que describen las relanones de transrtrvrdJd. E l gr.1do de drfrcultad
se encontraría
�acion<rdo con la dificultad para el<�borar esta imflgen mental a partir de cómo se describen las
p<ua este proceso de ela­
disposiciones espaciales en las premisas. Existen dos principios general e$
boración: (1) el principio de preíerencia dircccion<rl que forrnula una preferencia en la construcción
del
orden espacial de izquierda a derecha y de arriba haci.1 abajo y (2) el principio de anclaje de
extremos que postula la facilidad de la construcción del orden espacial cuando la segunda pre­
misa prese ta en primer lugar uno de los dos extremos de los ejes espaciales.
los
n
Frente al modelo de la imagen surge otra propuesta b<lsada en la influencia de los factores lin­
gUísticos sobre el proceso de comprensión de las premisas y que defiende una representación pro­
posicional más acorde con esta influencia lingüística (Ciark, 1 969a; b). Se proponen dos principios
gt'llftales relacionados con el proceso de comprensión: ( 1) el principio de la primacía de las rela­
ciones funcionales, que sostiene que algunas relaciones (sujeto, predicado, verbo u objeto directo)
se almacenan )' se recuperan con prioridad a otras y (2) el principio del m.Hcado léxico, que esta­
bl€ce una asimetría en algunos adjetivos bipolares. El tercer principio de este modelo lingüístico
� :ncuenrra rclacionddo con el proceso de recuperación: {3) el principio de la congruencia: la fa­
que
c•l•d d para recuperar la información cuando la rcpresentadón es congruente con la pregunta a 1,1
�
t•ene ¡u conre�tar el sujeto.
la polémica !>llscit
ada entre ambos modelos no hJ encontrado (,ícil solución ya que ambos hacen
.
smas predicciones sobre la dWcultad
de los problemas. aunque basados en supuestos �listintos.
que
� a ht.'fnativas, Sternbmg ( 1 980) contempiJ un modelo m o de representac�ón en
de hida aml�a� propuestas, ¡>ero :.urgt:1l otros problemas relacion.ulos mn ei ¡>O$rhl� <�­
arrollo
_
. en•nc¡a;; matcg•a
�
r ta a lo l<�rgo de la realiJación de 1.1 m
,l t<�rC::hl o t·on l�s d1f
dividutl
Por que J)Ue(len úar luKar a la utilit.:at:ión rle distirrtas reprcSt!llt,\( ÍOilt'S ¡XII rlderent� ;;uj{-'10".
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J disposición CS[)Olcial ��� ... .. ..
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i del significado �:1{1¡
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rc1.1CronJies.
Los trJbJjos IJ linC',l de I<K modelos men!ille5 pl.:.nte;J n la tarcJ cxpcrimcntJI co
s
tfi
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de cinco térmÍI1Q$ J>.lrJ pO<k'r comprobar IJ predicc ión de_l nivel d!! difi�l-ri1Jd en fullCiÓ:
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ck nuxlelos mcntJies. l� wsul!,l(los expcnmen t.�les pusiC:r�� de marufr�lo que el númC!fo d
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cielos mc�tal� y no el numero dl' �egiJs dctc.rmlllilba lil d1frc_uhad �e 1� probkmas. Ade
m
�o..
las mvestr�pcrooes sobrc_lil memonJ de trab.110 Y el razonamiento Sllogrstico también ha mJs.
<'SI>.lci.:ll inregrada en conson.lncia con los supuestos de la � . �
(,wor dC> un.l rep�nl.lCJÓn
los modelos mt"f'ltales. No obstilnre, ¡.., teoríil de 1� modelos mental� tiene todavía peod:::�
gunos problemas que !('SOlver y en su actua l y cont1nu� desarrollo e mvesligadón seencuentr.� vi.
a
�
�:��:i;t1i;��;1r�::�: �:l:�� �:�::;!�oya��r ;,:��:�ó��;�:���i�� �:;;:;: ,��....,.�u�rivo,
..,m1ento.
- - - - - - - - - - - - - - - - - - -- - - - - -- - - - - - - -
lllC'Ilt,JI re(lcjJ la esuuclur.l de I
mforrnación. Un
"'
!1CCesar cntc con un;J magm mcn� 'f'lla�pr�.
nw•.:�s )' <�lil estruc wJ no tiene que
�
la .._on�trucóón de un modelo rrt<.•nt.ll se h.1sa en 1:'1 CollOCim ento
de los
modelo
t
en
identif'ic.uM:
110!.
f!n
«tt••·l�l1jfilif.1
Enfoque ecológico:
Concepci6n frecuentosl,l delaPfob.abilidad
Teori41 de los modelos menl<�IH:
PrincopiOS del razon�mtento exle�ion<ll
sobrepobab•lid.Kies
Enfoque
� los Muríslicos (leo<i.J del
apoyo}:
- Rtpresentatovidad
-Accesobllidild
-Ancb.¡ey ajusle
EnfoqUC" ecológoco:
Modelosrnent.Jle prolwobilíslicos
Enfoque delos /K'\Irísucos:
,'./I(JÓe\ o l�n:•·peso de la confiann en '"
evidenci.1
relativas
- eslom.Koónde cantid�des
- r.�alu.J.coón retrospeciMJ
- JutCio�luauvo
razonamiento condicional
Harfa joH Gondlez labra
PALABRAS CLAVE
DEL CAPITULO
3.1.
Implicación material
Modelos mentales del condicional
3.2. La modulación sem�ntica y pragm�tlca
(4. HODfLOS DE REGLAS PAAGHATICAS
,,------r
4.1. Esquemas de razonamiento pragm:itico
4.2. Teorfa de los contratos sociales
sa<iales
( 5. TEORfAS DE LA RELEVANCIA
6.1.
6.Z. Teorla de la suposición
Princlplos de reJevancia
Proceso heurlstlco/analftlco
. ------------!
.,..
Teorfa bayesiana del condicional
OESUHEH
MAM CONCEPTUAL
-·-�
------
J
Modelos mentales
Esquemas de permiso/obligación
Comprobación de hipótesis
5.2. Teorfa heurfstica y analftica de Evans
STICAS
f
l
PR08ABt
Modulación semántica/pragmática
Regla coste/beneficio
Teorta de la relevancia de Sperber y Wilson
(6. TEOtt(AS
Tablas de verdad
Tarea de selección
Reglas mentales
4.3. Polémica entre los esquemas de razonamiento pragmático y los contratos
5.1.
Equivalencia material
�
Probabilidad condicionada
Suposiciones
Conocer
de Reglas Ment_ales de� ra zona:niento condicional y comprender las i1\Ítrencias de la implicación y de la eqUivalencia matenal.
i tos el mo
a se
•
����:��u�=:s:1:�s���:�: ���� !� raz:�:��;�: ���:Ct:�:7. d delo normativo
• Comprender la lógica del diseño de la tarea de �lección de Wason e identificar Jos ef
€CtOs de
facilitación producidos por el contenido, contexto y cambio de perspectiva.
• Conocer y saber diferenciar los aspectos básicos de la Teorfa de los Esquemas de Ra
zona
rníeiJ10
Pragmático y de la Teoría de los Contratos Sociales.
• Conocer la Teorfa de la Relevancia y aplicar sus supuestos al razonamiento condicional .
• � ificar y distinguir experimentalmente el sesgo de emparejamiento y el sesgo de confirro�
����
1izar e interpretar el razonamiento condicional dentro del marco de las Teorías Probabillsti·
��5�
•
car los conocimientos sobre el razonamienlo condicional a problemas familiares y cotidia.
:�
a
•
e••2•t11@ét·>tli•t1:t·'riJ1•tW
MODELOS DE REGLAS MENTALES
L.1S teorías y los modelos de regl.ts mentales asumt'n que los sujelos razonan coo reglas de infe­
•
rencias semejantes a las reglas lógicas.
El modelo de deducción natural de Brainc y O'Brien ( 1991; 1 998) para el razonamiento condicio­
•
nal comprende tres componentes: (1 l una entrada léxica para la codificación del término •Si• en
unos esquemas de inferencia independientes del contexto, (2) un programa de razonamiento y (3)
unos procesos de comprensión pragmática.
•
los esquemas de inferencia son la regla modus poncns y un esquema para la evaluación de la va­
lidez del argumento.
•
•
•
El componente de comprensión pragmática explica las falacias del condicional y la inferencia
dus tollens JX>r medio de las inferencias invitadas.
mo­
la teoría Psycop (Rips, 1 994) explica el razonamiento condicional como un proceso de prueba
(3) las reglas mentales de inferencia.
mental constituido por tres componentes básicos: ( 1 ) las estructuras de memoria, (2) un gestor para
el control de la aplicación de las reglas y
las reglas mentales de inferencia
son
de dos tipos:
(1)
las reglas hacia adelante para la derivación
de las implicaciones y (2) las reglas hacia atrás para la comprobación de la validez del argumento.
•
las falacias se explican por las limitaciones de la memoria de trabajo, la ausencia de la regla apro­
piada o la presencia de reglas inapropiadas y la dificultad por el número y tipo de reglas menta­
les.
TEORIA DE LOS MODELOS MENTALES
• la teoría de los modelos mentales comprende tres etapas: (1) una etapa de comprensión
por la
que se genera un modelo mental de aquello que viene descrito en las premisas, (2) una etapa
en
la que se combinan los modelos mentales generados para obtener una nueva descripdón lo más
•
•
sencilla posible de estos modelos (conclusión tentativa) y (3) una etapa de validación en la que se
buscan modelos mentales alternativos de las premisas que puedan falsar la conclusión tentativa.
la interpretación de un enunciado condicional depende de su significado y por medio del meca­
nismo de modulación semántica, pragmática y del conocimiento se confieren los diferentes signi·
ficados.
modclos mentales explfcitos.
las falacias de afirmar el consecuente y negar el antecedente se explican
por la generación de los
•
los d1frr('n!(."; nivl'I<:'S de rlifkultad fk> 1.1s infr'rrndas condicionales se explican por
•
el 0011'lero4rnock>los m<'nt.li<'S rxplíritos que �Fl'("a,�n IJ mcmori.1 de trabajo.
MODELOS DE REGLAS PRAGMATICAS
•
los l'5C:¡ucm,ls
sensibles
a
de rawn.1miento prJMm.Stko
(C"hcng
Y Holyoak, 1 965)
contienen reglas
diferentes clases de metas que ocurr<'n en determinados contextos.
q�.�e SO!!
• Se han identificado unos esquemas de regulación constituido por permisos y obligaciooes
C<'f1
��plfcilas situaciones en las que para alc.:Jnzar una determinada meta hace falla c umple¡,u:
requiSIIOS.
•
•
•
•
las falacias
se
explican por el grado de dificultad con el que se pueden evocar los esq
uetNs dt
r.lZonamicnto pragmático que dependen de las claves contextua les.
la teoría de los contractos sociales {Cosmides, 1 989; Cosmides y Tooby, 1 989; 1992) expl¡uel
razonamiento condicional como una regla inferencia! que se ajusta a una estructura CfY.tt�.
cio.
los algoritmos de contrato social incluyen un mecanismo para la detección del engaño que expliQ
la inferencia modus tollens.
siendo el mecanismo para la detección del engaño una aportación importante para el estudiodt
la propuesta de los contratos sociales queda asumida como parte de los esquemas de regulación,
las inferrocias según la adopción de perspectivas.
TEORIA DE LA RELEVANCIA
•
•
•
•
•
la teor(a de la relevancia (Sperber y Wilson, 1 966; 1 995; Sperber, Cara y Girotto, 199S)sostienr
que el razonamiento se encuentra determinado por las expectativas de releva ocia suscitada por!!
contenido y contexto.
los procesos cognitivos se gufan por el primer principio cognitivo de relevancia y el seglJOdopnn­
cipio comunicativo de relevancia.
las inferencias condicionales obtenidas en los estudios sobre la tarea de selección
se
e.'(pliOII
porque las expectativas de relevancia de los sujetos son mfnimas y se acompañan de unJ intefJlff'
tación superficiaL
la teoría heurística y analftica de Evans (1 984; 1 989) comprende dos procesos p.1ra e>:phor
zonamicnto: los procesos heurísticos y los analíticos.
la selección de
la información relevante viene cxplico.�d,1 por los proc� hel,¡rÍsti('(JS que
cesos pre·atcncionales de naturaleza pragmáticJ.
el li­
sOn �
•
El sesgo de emp<�rcíamicnto de IJ tarea de selección se produce por los proc� heurlsticos, sin
pc1sarpor ld ctapa analilicil.
TEO RIAS PROBABILISTICAS
• L.l teorfJ baycsiana Cl<plica el razonamiento condicional como un juicio probabilístico (K1rby,
¡<JCJ41 en el que se decide entre las posibles conclusiones, cuál es la más relevante para el problema
•
en cuestión.
La tilted de selección en versión indic,,tiva se resuelve mediante la selección óptima de los datos
del modelo ba)•esiano y bajo el •supuesto de rareza• (Oaksford y Chater, 1 994).
• Ld wea de selección en versión dcóntica se resuelve mediante el cálculo de la utilidad esperada
•
•
y con el fin de maximizar esta utilidad esperada, que varía en función de la perspectiva.
La teoría de la suposición (Evans y Over,
2004) asume que el razonamiento condicional se basa
en la evaluación de unas posibilidades que son hipotéticas con respecto a la ocurrencia del ante­
cedente.
El razonamiento condicional es un pensamiento hipotético por medio del cual se generan los mo­
delos mentales del antecedente y sobre esta base se considera la probabilidad o el grado de cre­
encia de que ocurra el consecuente.
a INTRODUCCIÓN
El razonamiento condicional constituye una de las áreas de investigación más prolifera de la psico.
logía del razonamiento deductivo. Su estudio se centra en las relaciones contingentes reales o hipotétkas
que vienen enunciadas por medio de los operadores lógicos •si, entonces• (implicación material) y •si
Y solo si, entonces• (equivalencia material). Esta formulación 1.1n sencilla y h,1bituall'fl el lengu.:�je co.
tidi.:�no presenta algunas dificultades cuando se interpreta desde el modelo normativo lógico. Pongamos
Pep.l, nos comenta que •si Pepa va a cenar
a ecua de sus padres, entonces se queda a dormir.. De acuerdo con este comentario, C<lbría espet'ilf &6pensemos que
esa noche se queda a dormir (Modus Ponens). Pero si dice que IJcpa durmió anoche en casa de sus �·
el caso de un amigo, que hablando de su mujer que se llama
gicamente que la próxima vez que nos diga que Pepa va a cenar a casa de sus pddres
dres, ¡podríamos inferir que anoche también cenó con sus padres? Si se hace ('Sta Ultima mfereoc:ia se
est.i cometieodo el e,-ror conocido como •la afirmación del consecuen!C•. En el Cilsode que nos hubfer;¡
dkho que Pep<a
ayer no cenó c.on sus padres y hubiéramos in(l'rido qut.' entonct"S no durm1ó E'n C<lo:.J ck>
SOs padres, eslaríamos cometiendo el Cfror de la •negación riel .1ntecedentc•. Ahoril b+en, si sabemos
que no se ha quedado a dormir podemos ¡nfcrir l�icamcnte que nu h.,.. cenado coo dios (l\.1odus lo.
ll@ns¡, Sin embarKQ, si el comentario de nuestro ami�o hubit.>r.l sido •si y solo si f'l>vd vd .1
Ce!lolt
a c.:�sa
de sus padres, entonces se qucdl
hubieran sido válid.15,
,
L a �ructura l6g1�a
de un
:rc
eof'IC_Iusión. La prcrmsa
a dofmir•
tcqoiv;�.lcncia material), l:as cuatro infcrcnci:as ��
por dos premisas
!,tiene un enunciado que une el antecedente con el consccutntty �
Pllf
"'
umcnto condicional también cstj con!.tituida
ntonccs•. la convención habitual es designar al antecedente con la
nlC<ho de los operador
es
b�
p y al consecuente con , a ctr3 q. En la premisa menor se puede afirmar o ncg;u el antecedente
Od
consecuente para luego obtener una conclusJón.
1•
.
enuncia ta reladón coodicional entre el antecedente (pl Y el
csi p, entonCes q•.
Goclustón válida:
afirma 0 niega � ant«edeote (p) o el consecuente (q): p,
(-<¡).
consecuente�
no
p
1-.p), q, no q
• q por la afirmación de p (modus ponensl.
• no p (-.pi po< la negación de q (modus toll<n<).
00 q (�) por \a negación de\ antecedente.
• p por afirmación del consecuente.
( Klustón inválida: •
Como ya
hemos visto en capítulos anteriores, una conclusión es deductivamcnll' válida si se sigue
necesariamente de ul\as premisas que se asumen que son verdaderas. Dicho de otra forma, uN con.
clusKlo es válida sólo!>i es impo!oible que su conciU!oión sea falsa siendo su!> premis.u VCfdader.n. Veamos
a continuación los cuatro tipos de inferencia!> y sus conclu!oioncs con el ejemplo de
si Pepa va a cenar a casa
de sus
entonces se queda a dormir.
Pepa va a cenar a
se queda a domir
casa
de
sus
p;Kifes,
padres.
Pepa.
El modus tollens es, sin embargo, la inferencia válida mtis dificil. Generalmente ame este argumento,
ponden que no hay una conclusión. No se suele pensar que el consecuente es necesario
los sujetos res
po1ra que ocurra el antecedente. Resulta difícil comprender que la no ocurrencia del consecuente im·
plique la no ocurrencia del antecedente. Una forma poco natural de expresar esta relación necesaria
del consecuente sería diciendo •Pepa va a cenar a caSJ de sus padres, solo si se queda a dormir•. Por
tanto, si Pepa no duerme en casa de sus padres, no ha ido a cenar a caSJ de sus padres.
MODUS TOLLENS (Mn
....
•
-.q
---
Pepa no se ha quedado a dormir.
�p
Pepa no ha ido a cenar a casa de sus padres.
los dos errores habituales en la impl icación material son concluir que no se cumple el consecuente
porque no se ha cumplido el antecedente (falacia de la negación del antecedente) y que
se
cumple el
antecedente porque se cumple el consecuente (falacia de la afirmación del consecuente). Anteriormente
hemos comentado que el antecedente es suficiente para que ocurra el consecuente, pero no es necesa·
rio.
Para que fuese necesario tendríamos que
haber dicho •solo si Pepa va a cenar a casa de sus padres,
entonces se queda a dormir•. Cuando el antecedente es suficiente, su negación no implica que el con·
secuente no pueda ocurrir con otros antecedentes. Por tanto, que Pepa no cene en casa de sus padres
no implica que no se quede a dormir.
.• FAlACIA
entonces q
1-----s-;p,.J
..
�NA)
DE lA NEGACIÓN DEL ANTECEDENTE
entonces se queda a dormir.
Pepa no va a cenar a casa de sus padres.
Pepa no
se queda
L
----.
,
::l
,p
u�
es
d,
asi Pepa va a cenar a casa de s�
a dormir en casa de sus
.. . ,
padres.
�
También hemos l·omcmtadu (JUe el cnnsel·uente es nt.'t"PS,lfio p:lrJ que UC"urr,l t•l ,mtt'l'edenk, lo que
implica que si no ocurre el conscc.:ucntc no puede do�rsc el Jnh"'\:txlcntc, pt:ro que 01. urra oo 1mplico�
que se haya dado el antecedente. Cuando decimos r¡ue •SI Pep� 11,1 a cenar J c.l� de sus padres, en-
..
tonres se qucd.l a dormir- no cst.JolOS excluyendo otras circunst.1ncias
podrf.-. qucc:l.-.r a dormir. Por tJnto, que l)¡:pJ duNmot en
CdSJ
(omtcccdcn.tcs) por
las
de sus p,1elrcs no 1mph
ca
Ido�
--..,
FALACIA- DE-lA AFJIIMM;IÓN DEl !;Q!"SECUENTE (AC)
, eok>OCes q
qut
h ¡
que ay
si Pepa 11a .1 cen.u a casa de sus p.Kires,
entonces se quedo a dormir.
Pepa se qu<'da J dormir.
Pepa va a
cenar a casa de
sus
padres.
Si nuestro amigo se hubiera expresado con el bicondilional •si y solo si Pt-pa va a cenar a < il'ii de
sus padrcs, entonces se qucd.l a dormir- (equivalencia material), las cuatro inferencias anteriores hu­
bieran sido válidas. Como !.1 expresión lingüística del bicondicional (equivalencia material) •si y solo
si• es poco habitual e incómoda, la falacia de la afirmación del consecuente y la negación del o�mea­
dente puede deberse a que las personas interpreten la implicación material como la cquiv.Jicncia tn¡.
terial (Staudenmayer, 1 975; Taplin, 1971 ). Por ello, se sostiene que las con11enciones lingüisticas intn>­
ducen una .Jmbigüedad en la interpretación del condicional que ocasiona la confusión entre 1¡
implicación y la equivalencia material.
No obstante, se interprete el condicional como implicación o como equivalencia material. las in.'e­
rencias que
son
lógicamente 11álidas presentan también un índice de dificultad. El modus
pooem es
una inferencia muy fácil y natural, mientras que el modus tollens es una inferencia más dificil cuancll
su interpretación es como implicación material Oohnson·laird, Byrne y Schaeken, 1 992). En un meu
a
análisis de 65 inve5tigaciones con más de 700 sujetos se obtuvo que cerca del 97% evaluab n como
válidas las inferencias modus poneos, el 74% las inferencias modus tollens, el 64% la falacia de afirmar
el consecuente Y el 56% la falacia de negar el antecedente (Schroyens, Schacken y O'Ydewalle, 2001 l
Como veremos más adelante, la explicación de este nivel de dificultad no puede basarse eo UnJ fStndol
correspondencia con las reglas de in(erencia lógicas. Además, este intercambio entre un.:� interpretaCión
condicional Y bicondicional no ocurre con cualquier formulación •si p, entonces q•. sino que�
de las distintas (unciones semánticas del condicional (como implicación indicativa, causal idJd. acf\tf"
tcncia, promesa, permisos, etc.).
En !focas generales, las in...estigaciones del condicional
se han centrado en tres tipos de IJrt'JS �
•
nmcntales que reUnen, por una parte, los estudios sobre
los cu.ltro tipos dC' •nfcmndo�s b.hico�s cte�con­
diclonal Y las tablas de verdad y, por otro, los
numerosos trabajos sobre ta ¡,1re,1 de selección
la tarea experimental que habitualmente se pldni<'J
condk'
ll.lrd estuciio�r el f,l.lOf'l••miCfliO
� ajusta a ta estructura normativ,l que ya
llcmos vistu en el capfluln anterior. De ,u u<'rdo con � et-
0�).
dt-�\�
trudur.J, se f�rt.'S<'ntJn la� premisa� (premisa mayor y premis.1 menor) y la !Mea del sujetopuede consistir
en evaluar SI la conclusiÓn es v�hda o no, en seleccion.u la conclusión v�lida entre un conjunto de cll­
tcmatiVJS o en generar su propia conclusión. los estudios sohre las tablas de verdad tamb1én 5e diseñan
modelo no:ma�ivo ya que se presenta un enunciado
de J(uer� con
cond1cional y 5e p1dc al su¡cto
.
que ev.1lue las d1s1tntas comb1nac1oncs de los valores de verdad de las proposiciones, prem1S.Js y con­
clusiones o que genere estas combinaciont'S. Sin embargo, la t.Jrea de selección, en la que se ha centrado
la mayor parte de los trabajos sobre los efectos del contenido y contexto, plantea una situación dtshnta
a las antenorcs. En la t.uca de selección se presenta una regla y cuatro tarjetas, que se corresponden
cada una con la afirmación Y negación del antec('(fente y del consecuente. En este caso, la tarea del su­
jeto consiste en seleccionar las tarjetas necesarias para comprobar si la regla es verdadera o fJisa.
�1
En este capítulo vamos a presentJr las distintas teorf,lS y modelos del razonamiento condicional que
pretenden explicar desde concepciones teóricas distintas las cuatro inferencias del condicional y los
distintos niveles de dificultad que presentan. En los siguientes puntos trataremos las principales investi­
gaciones sobre el razonamiento condicional atendiendo a los procesos que se proponen para explfcar
las inferencias condicionales dentro de los paradigmas experimentales que estudian el silogismo con­
dicional como argumento deductivo y aquellos que estudian la tarea de selección en la que se conjuga
la comprobación de hipótesis y las inferencias deductivas. Para ello hemos optado por tratar en pnmer
lugar los modelos de reglas mentales, más cercanos en sus planteamientos al modelo lógico, y a conti­
nuación la teoría de los modelos mentales en la que se rechazan las reglas de inferencia y se acentúan
los aspectos semánticos del razonamiento. Por último, presentamos las teorías y modelos que desde
perspectivas teóricas alternativas y algunas veces complementarias entre sí e incluso con los modelos
de reglas o modelos mentales, hacen hincapié en los aspectos pragmáticos del razonamiento y plantean
sus investigaciones en la mayoría de los casos con la tarea de selección.
D MODELOS DE REGLAS MENTALES
ti�n reglas
En línea!. generales, los modelos de reglas mentales parten del supuesto de que los sujetos
de inferencias semejantes a las reglas lógicas y que estas reglas se aplican sobre una �epresentación pro­
fl'8las no
Estas
posicional de los argumentos condicionales con el fin de obtener o pr�r la conclu��ón.
los SUJetOS de
abarcan todo el conjunto de reglas lógicas, sino aquellas que son bás1cas y que ut1hzan
mode4o
forma natural y sin esfuerzo, como por ejemplo, el modus poneos. Bajo este supuesto, cualqwer
.
�ra smt K.t
de reglas mentales tiene que explicar cómo se codifica el contenido del �rg�mento y su cstruct
P..l�J
�
('(;C'IÓO V a�l�a­
l.l sei
correspondiente, cuáles son las reglas de deducción y cu.il ('S d procedimiento
ser ln ts dt�KIÑJS
�
ción de estas reglas. Se parte del supUCS(o general de que los prohlt>maS de r.uonannento
hm1t.lCK'll"lf�
en función del número de pasos comprendidos en ('! pro<.t'Ciimicnltl rlc prueb-1 y de l.1s pro¡>�as
m.is
de klS recursos de procesamiento de la inform.Jclón. fn C.'Ste punlu v.mlOS .J
rd·
K
ón y esplte.
d
a 1.1 ck.'SC. rlp
COOocidos de rl"glas ment.,lcs muy e cr<..IOOS 4..., .,115 uprnxim,ldOI'l<"i
nncr\'ln" ck- sus cornponcntes.
zonamiento deduc.1ivo y 4111 dlfcrcm ¡,1._ •n(nlmas l'll los ilSIX'l tiiS e
�
�'f dos ck.- � n�
Z.l. Modelo de deducción natural de Braine y O'Brlen
La (.¡Ita de corrcspondcndd ohscrvdda entre la mterprctacic'm l6gic.1 de los operadores y su Jn
�
!ación en cl lenguJje n.1tural hace que Br,liOC ( 1 9781 se propong<� dcs.lrrollar un modelo de deducciÓn
natural que intente subsanar esta inconsistencia. Para ello hace falta que el componente de lógiu
ll'll'ntM
del modelo pueda ser capaz de aprehender las propiedJdes semánticas y smt.icticas de los �
que S<' utihzan en el lengu.Jjc natural. De acuerdo con este planteamumto, Braine propone que l a tq,�
mental básica o esquema de inferencia del condicional es el modus poncns. Tal y como mueuran
sus
resultados experimentales (Br.line, 1 976), las formulaciones del cond1cional que no se ajustan al modus
ponens son mjs difíciles y esto se rene¡,, en un número mayor de errores y tiempos de solución �s lar­
gos.
Esta propuesta inicial fue ampliada y revisada en varios trabajos posteriores (8raine, 1 990; Br.ainey
O'Brien, 1 99 1 , 1 998; Braine, Rciscr y Ruma in, 1 984; O'Bricn, 1 987; O'Brien, 1991). En una de las ú._
timas versiones del modelo que hace con O'Brien (Braine y O'Brien, 1 9 9 1 ; 1 998), 1a explicación det
razonamiento condicional está basada en tres componentes. Un primer comJXtnente, denominado en­
trada léxica, que codifica la entrada de información lingüística del término •si• en unos esquemas de
inferencia independientes del contexto. Cuando se codifica el operador •si• se está interpretando su
significado. Un segundo componente que es un programa de razonamiento con los pasos a seguir desde
la información que ya ha sido interpretada hasta la conclusión. Por último, hay un tercer componente
·
constituido por procesos de comprensión pragmática que, conjuntamente con la entrada léxK:a, intet
pretan el condicional según sea el contexto en que ocurra.
los esquemas de inferencia para la codificación del término lingüístico tSi• son el modus ponens y
un esquema para la demostración condicional. El modus ponens concreta la conclusión que
se �
inferir a partir de la información que se tiene: permite concluir •q• a partir de las premisas •si p enconas
q • y •p•. Por ejemplo, el esquema de inferencia para el modus poncns especifica que se obtiene l¡
conclusión •'VOY al cine• a partir de las premisas e Si llueve, entonces voy al cine• y •llueve•. El esqoerN
para la demostración del condicional permite evaluar la validez del argumento. Este esquema permite
saber si podemos afirmar que •si p entonces q• a partir de cualquier proposición •q• que se siga dt W.
suposición •p•. Siguiendo con el ejemplo anterior, este esquema permitiría demostrar que •Si llutYt.
entonces vay al cine• cuando voy al cine bajo el supuesto hipotético de que llueva. Esta regla pennitt
introducir suposiciones en el procedimiento de prueba siempre y cuando ési.JS se.1n consistentes can
las premisas, evitando así caer en contradicciones dentro del propio argumento. Brain<' et cok. 1 1 9&41
proponen un repertorio de 18 esquemas de inferencias del razonamiento deductivo que son regbs W·
sicas y universales. La utilización de estos esquemas de inferenci,l está de!Nmin.1dJ pot' un �
de razonam1ento que ha sido modelado a partir de los datos encontrados en el r.12onamlento de sujetoS
adultos.
r
El programa de ra1.0namiento es¡j t.onstituido por rutinas que d.m luHar " un r.¡zon�mleoto di «IO
�CO'
y estrategias que producen un razonamiento índiret.lo. Las rulinJs p.ua el razQIMmiento difl'l.IO
munes a todos los sujetos y requicr<"n poc n l�fucr1o. Su .tpll, Jt Ión husc.a d emt>.�lejJmteOKl entre
lof
esqucrn.lS de infNcnda y la forma de las proposiciones que constituyen l.u premisas del argumento. En
condicional, este emparcjJmicnto ocurre entre el modus poncns y las prctniSJ:s
•5¡ p entonces Q• y •P• (•Si llueve, entonces voy al cine• y e llueve•). En el caso de tener que scncrar
esta rutina daría lugar J la conclusión •q• (voy al cinc) y en el oso de que cst:l con­
una conclusión,
el aso del razonamrento
clusión formara pJrtC de una cadena de razonamiento, entonces esta inferencia se incorpor.1� en el
conjunto de premisas con el que se cst.i traba¡ando.
(UJndo se tiene que evaluar la validez de un argumento se compruebJ ¡j existe unJ correspondencia
una contradicción entre las proposiciones del conjunto de premisas y la conclusión. El procedimiento
de em¡xucjamiento entre un esquema de inferencia y una proposición es el miYOo, aunque ahora la
0
h.ty
inferencia que se obtiene pasa a formar parte del conjunto de premisas y se comprucbJ su consisWlcia
0
contradicción con la conclusión del argumento. Veamos a continuación un ejemplo en el que
que comprobar la validez del siguiente argume01o (Brainc y O'Oricn, 1 99 1 ):
l
SI hay una A y una 8, entonces no hay una
_
Fe 1�1� ru� nn h>v una A.
'A
d
_j
, r,
l
los pasos de la rutina de razonamiento y los esquemas de inferencia para evaluar la validez de este
argumento serían los siguientes:
F!F(pHip
p; <¡ip A q
Si p ootonces q; p.'q
Como la conclu!>ión del argumento t.>S un condit.ional, lu primero que w l1.1ct> ('<. t unsicfr.rJr .11 .m.
lecedcntc de la condusión (hay una 8) como una suposición dentro ck>l cunJunlt• rico pn•mi�n \ .ll t on·
5eeucnte como la conclusión que v.:J a ser (.>valuad,, U1.1y una (). A t onlinu.tclón Se." aphctl uno <k- los
!�quemas de lnfereru.ia básicos p.ua (l()(k•r rdormular l.t prl'ml).l menor •(� falso que no h:ty unJ A•
una A• (pJ, LucKu � lnflt•rt' · l l,ty un.1 A y urM IJ• lp" q) ·' J>.lrtlr de l.t suposic•ón •Hay
una a. lql y la úlllma inf�ren la •Hay un.1 A• tpJ. ( l tcsulr.ldo d(• cstJ lnfcr('nci,, coln 1d� con el nntl"-
(f lf(pJI) en •Hay
cedcmc de la premisa mayQr. Con la aplicadón del modus poneos se ob�tcne •No hory u
na c.
partir de la premisa mayor •Si hay una A y una B, entonces no hay una C• ($• p entoncesq)y c
l r \q)¡
de la última inferencia e Hay una A y un.J B• tpl. Por último, el argumento se evalúa como
encontrJr que el resultado dl' la última inferencia •No hay una C• (q) es incompatible con ta to
nel
•Hay una C• del argumento que se está evaluando.
•ov�hado
��
Par� poder explicar tanto las falacias de m�gar el antecedente Y afirmar el c�nsecucnte como
la ifl.
.
ferenc•a del modus tollens se recurre al componente de comprens•ón pragmáttca. Según este COr'nf».
ncnte, cuilndo los sujetos interpretan •si p entonces q• también añaden las inferencias invitadas 1
ri as por el contexto) •si no p entonces n� q� . Esta interpretación se �orrcs�nde con el bieoodic
.
. del compromtso mtn•mo que limita la interpre.
.' la prescnpctón lógte<t
(s• y solo sr p. entonces ql y vtola
tación a lo que explícitamente viene expresado en las premisas (si p. entonces q). Para explicar la infe.
renda lógica correcta del modus tollens también se recurre a las inferencias invitadas del bicoodicion¡¡
pero en este caso se obtiene una conclusión válida por una interpretación equivocada. La falta de r
puesta o la ma)•Or dificultad del modus tollens en la interpretación del condicional como implica<:iócl
material se explica porque esta regla no forma parte de los esquemas de inferencia básicos. Para poder
obtener una conclusión válida se tendría que utilizar la reducción al absurdo. Para ello harfa falta partir
de una suposición que derive en una contradicción para así poder concluir que la suposición inicial es
falsa: si p es verdadera, entonces q tiene que ser verdadera, pero q es falsa, luego p tiene que ser falsa.
Estas predicciones del modelo se ajustaron a los resultados experimentales encontrados en diversostr.r
bajos sobre el condicional (O'Brien y Overton, 1 982; O'Brien y Shapiro, 1 968; Rumain, ConneU y
Braine, 1 983; Shapiro y O'Brien, 1970).
�
�
�
Cuando las rutinas de razonamiento directo fracaS<ln, el modelo también cuenta con estrategias de
razonamiento que no son universales, dando lugar a la existencia de una amplia gama de diferencias
individuales entre las estrategias que pueden utilizar los sujetos. Estas estrategias de razonamiento pue­
den ser procesos heurísticos, como la transferencia del problema a otros procedimientos de razona·
miento, por ejemplo, el razonamiento analógico o probabilístico o esquemas previamente aprendidos
que se activan por el contexto o el contenido del problema.
2.Z. Teoría Psycop (psicología de la prueba) de Ríps
En estrecha relación con la concepción anterior, Rips ( 1 994) propone la Teoría Psycop', que inc�
una versión más comprensiva y desarrollada de su modelo computacion,ll ANDSl (198J). la de<fuct�
se explica como un proceso de prueba mental constituido por tres componentes b.ísicos: las estructur.íli
de menlOfia, un gestor para el control de la aplicación de las rCRias y las rcKias mentales de
Y
.
El modelo parte del supuesto general de que las reglas mentales se utilizan pa r,l 1,1 generlCIÓO
.i nrere;::
pw!'ba ml'nt<�l en l,l 111('n10ri,l de trab.1¡o b.ljo el control tk> un �tOI' cncargJdo de
:>l'obJción de una
, COfrect.. 1 .1plicación de las re-glas mcm.:ai<>S (qu� regla se tiene qu usar. el orden, etc.). Ll d1ficultad
ri.J eKphc.Jd.l por el número y 11po de rcgl.u mentales y los errores se expllcarlan por aquellos fac­
:ores quc dificuhan o impiden la aplicación de estas rulina�. tales como, las lim•taciones de la rncmcJC'ia
ausenc1a de la regla .lpropiad.t o la prescnC'ia de r�las 10apropiad.u.
:;le trabóiJO. la
�
El proecd•m•c>nto de prueba const.1 de una configuración jerárqUICa de .1scrtos {árbol de ascrt�).
::¡ue mciU)'(' itiS premis.lS Y proposkionC!> que SC derivan de las mismas, y otra confl�uracióo Jerárquica
::Ir submdas (.�rbol de submctas), que incluye la conclusión y las proposiciones que la g.uantizan. las
mento cuando se encuentra un emparejamiento entre las submctas y los .:asertos. Hay dos tipos de reglas
de inferencia: (1) l,u reglas hada adelante, queson las que se utilizan para ir dt.'rivaodo las implicac•oncs
..
desde las premisas hasta la conclusión y (2) las n
-glas
hacia atrás, que son paril comprobar la val1dcz
del argumento y van desde la conclusión h.:ast<l las premisas. En algunos argumentos sólo se requiere la
reglas de inferencia van ubicando estJS proposiciones en ¡¡mbas configuraciones y
se
prueba el argu­
utilizadón de un tipo de reglas, siendo las reglas hada atrás las que presentan un mayor nivel de difi­
cultad. En otros, sm embargo,
puede SCf necesaria la utilización de ambos tipos de reglas, aumentado
Por ú ltimo, también puede haber argumentos ante los cuales se con­
además el nivel de complejidad.
cluya que no hay conclusión puesto que ya no se pueden aplicar más reglas.
Cuando se inicia el procedimiento de prueb.l se coloca la premisa en la parte superior del árbol de
asertos y la conclusión en la parte supt.>rior del árbol de submctas, que se podrá vincular con otras sub­
proposición
Estas
metas cuya verdad garantiza la verdad de la conclusión. El modelo t<�mbi('fl utiliza suposiciones que
suposidones se ubican en los nodos subordinados del árbol de asertos. El resto de las proposióones se
permiten asumir que una
es verdadera para podef generar inferencias adicionales.
van colocando en estas configuraciones jerárquicas de la memoria de trabajo por medio de las rutinas
de inferencia a medida que se va avanzando en la prueba. A continuación vamos a ver un ejempkl muy
sencillo del propio Rips con el siguiente argumento:
ha)L ..... L-.----'
en
consecuencia ·Si no hay M, entonces hay unt1 R•.
ÁRBOL OC I\SlRTOS
@iiiffi*
f'ludl.J ,¡..¡ .l•,l,'ummlt> . Si no hay urld M o no hay urld P en /a plZilrrJ, <'nlonces hay una R•, •No h.iy Ufl.l M•,fll
tor"t't.lll.:rn td a�t no h.Jy una M, entonces hay una R• (addptado de Rips, 1983).
En la Figura 5 . 1 . se presentan las proposiciones enumeradas según el orden de entrada en la estruc­
árbol de asertos {paso 1 ) y la conclusión en el árbol de submetas !paso 2). A continuación se asume que
tura de memoria. Como podemos ver, la premiSJ de la que se parte se coiOCil en primer lugar en el
el antecedente de la conclusión •No hay una M• es verdadero y se ubica en un nodo subordinado del
árbol de asertos (paso 3). También se coloca una nueva submeta .. R• subordinada para probar que el
consecuente R es verdadero (paso 4). El consecuente R se puede deducir del aserto 1 si se puede probar
que .. No hay una M o no hay una P• es verdadero. En el paso 5 se ubica la nueva submeta para probar
•No hay una M•. Dado que esta submeta coincide con el aserto 3 se puede suponer que el aserto R es
verdadero y se puede probar como válido •Si no hay una M, entonces hay una R•. El modelo mlúa
como
inválido un argumento cuando no hay reglas que permitan encontrar el emparejamiento entrt
submetas y asertos.
Como hemos visto, el modelo explica el proceso de razonamiento condicional como Id generación
que ser necesariamente verdaderas y se puede abordar el análisis de sus consecuencias sin C'OO()C'ef su
valor de verdad. El árbol de asertos reúne los pasos lógicos que conducen desde las premisas a la con­
de una prueba en la memoria de trabajo en la que se admiten suposiciones. Estas suposiciones no tienen
dustón Y el árbol de submetas gufa
proceso desde la conclusión a las premisas, cvildndo qur se St'
�
neren otras implicaciones no relacionadas con el objetivo de la deducción. En t.>SI<' S('ntido, IJs
el
del modelo son sensibles a las metas del sistema.
. A partir del análisis de protocolos verbales, Rips formula catorce r�t�s de inf r<'rlt.ia hacia Jlt.lS Y
•tl..s
d•ez r�las hac1a. adelante, que se aplican l'n un orden ck- prdercnct.1 <¡ue cmpicza ¡X>T las ntJs_senc
ntof)O'
o bás•ca!lo. El autor rcconoc<' qu<' este conjuntu de rt'gl.1s no es ck'rinitivo ni .tb..m.J todo f'l
ron¡u
sible de reglas de deducción natural, pc'ro sf pUt.>dc mJrK'j.u un .unpli , mn¡unto de argwneflf05 Y W
:
�
ilidad psicológl a viene dada por
los propios protocolos verb.1lcs
plaUSib
de los su1ctos. De este conjunto
de regiJS, dos son del llpo �lodos poncns: ( 1 1 una regla hacia .adelante que va de las
¡M'emisas a la con­
ha
regla
otro�
�
Ja
atr.is
quc procede de la conclusK
clus•Ófl Y (2)
Sn a lall premisas. La regla del modus po­
.
neos hacia <�delante perm•tc mfcnr •q,. st en el .1rbol de ascr105 se encuentran las
proposi 1oncs •si p.
p
a rcgl.a del modus �ns hacia
atr.is se aplicJ
entonces q• _Y • •. L
sobre el :irbol de submetas para
¡�quellas s•tuacrorws en las que las cond•ctont..-s iniciales tienen como mct<l dedurir •q• y
cuentan con
entonces q•. En
caso, el sistema genera la suhmeta
el aserto csi p.
•p• y se puede inferir •q• que
.
de la prollOSICIÓn en el Jrbol de asertos. Como
es el consC<'ucnte
vemos en la figura s. 1 , la r<.'gla del
modus poneos hacia adelante no hubiera permitido inferir •que hay una R• dado que el antecedente
primera prcmis.1 del árbol de asertos c!oi no hay una M
no concuerda con
0 no hay una P, enlences
hay una R•. El modus poneos hacia atr.ts tr.1bajJ con la conclusión desde el .irbo\ de submetas
�te
.
1,1
pcrm.­
tieodo encontrar un emparejamiento con el consecuente de la primera premisa.
El modelo, sin embargo, no CUCflta con un procedimiento directo para la detección de los argumentos
inválidos. Un argumento se considera inválido sólo si no se pueden encontrar reglas para probarlo y el
análisis efe protocolos verbales muestra que los sujetos también evalúan un argumento inválido de forma
directa y sin necesidad de realizar una búsqueda exhaustiva dentro del conjunto de reglas disponibles.
Este es el caso, por ejemplo, de un argumento en el que las premisas contradicen la conclusión y al de­
tectar esta contradicción los sujetos declaran el argumento inválido de forma inmediata.
Como ya hemos comentado, los dos modelos de reglas mentales que hemos expuesto son muy se­
mejantes en sus concepciones teóricas y en el conjunto de reglas mentales que proponen para el con­
dkional.
o obstante, existen varias perspectivas teóricas alternativas que no están de acuerdo con el
acento lógico de estos modelos y sus críticas subrayan la falta de explicación de los efectos del contenido
sobre el proceso de razonamiento. Si bien es cierto que los modelos de reglas mentales contemplan al­
gún componente para la comprensión de los enunciados y la consideración de los aspectos
�
agmáticos,
.
también es verdad que se amparan en este componente para dar cuenta de los efectos fac1htadores u
obstaculizadores del contenido cuando es necesario explicar los desajustes y lo ignoran cuando los re­
sultados se ajustan a la aplicación de reglas.
11 TEORfA DE LOS MODELOS MENTALES
3.1.
Modelos mentales del condicional
1?'
Modclos
silogístico. la Teorí.1 de
Como ya hcmos Lomen1,1do en el c.1pftulo sobre el razonamiento
•
onstituy<' un nt.lrco teóriCO genero�/
Mentales (Johnson-laird, 1 98J; Johnsun-Laml Y Steedman, J<)78)
Ke-991).
!
Sch.M'kcn
�l 1 rd B
e
dcl razonamiento deductivo Uohnson-Laird Y Bryne, 19q t ; Jo
7
en ¡_. q'ue el sujeto
.
n
. . t..�m
'ICf
lr n
COfder'noi que esiJ teoría comprend(.• trcs etapas.
:
t. onslruir un modelo mentOJI
P
su t nnot tmlt:nto • n W.
utiliza su conoCimiento snhre cl lenguJj(' y
.
U�a �.'
��:� �
;� ;IÓ!l
.:w·r.tl JrJ
de- aquello que vicnl' descrito por l.1s prE'!llÍSJS ck-l ar�umento. Una st¡:;und.l etapa en la que se
1r de las premisas con el fin de generar una dcsc npc..¡
,1
tos modC'Ios. Esta dí'SCripdón dehe enuncia � digo que no se en uentr
e
_
0
cn las prcmís.1s y es la conclusión tcnt<�tiv., rlel arg�mcnto. l>tlr ult1 � , un.J ter era et.lpa de va[,
en la que d sujeto busc,, modelos mcntall>s altern.JIIVOS de las prcm1S.1S que puedan falsar la e
�.
tcntolt iva. hcnte a los modelos de rct-tl.ls, la troría de los modelos mcnt.t�lcs logra expliC<:�r un onc
f?S
los modelos mento�les c-onstruidos
sencilla posible de
�rt
c e�
��
�
mero de rcsult.ldos expcrimentak'S sobre la d•ficultild de los problemas en t�rminos de la
procesamiento y de las limitacioncs dl' la memoria de trJbajo.
e,¡�adflú.de
De acuerdo con f.¡¡ teoría, la interprct<Jción de un cnunci.1do condicional, si p entonces q,
de su significado linguístico y del contexto. El modelo mentill dcscnbirá el estado actual de
(�
aquello J
�
viene dí'SCrito en el antecedente y 1.1 relación del consecuente con cl .1 ntecedente que se presupone
ese contexto. Por ejemplo, en el condicionJI •si Juan va a Barcelona, entonces viaja en avión el
•, in.
tecedcnte representa la posibilidad de que Juan v.1ya ,, Barcelona y el consecuente reprC5Cnta lo
quees
verdad cuando ocurre el ,mtccedente, que viaje en avión. Este modelo mental inicial rcprcsemati de
forma exh.lUstiva el antecedente )' rcprcsenrará al consecuente sólo en su relación con el antecedente.
Recordemos que una representación exhaustiva viene indicada por un corchete. Esta rcpr�
exhaustiva del antecedente es fruto de la interpretación de que •P• no puede representarse en otras;.
tuación que no sea aquella en la que se relaciona con •q•. Sin embargo, •q• pue<le darse en otros mo.
cielos mentales con o sin
•P" ·
los tres puntos situados por debajo de este modelo mental inicial repre­
sentan otros modelos posibles (modelos implícitos) que no se encuentran representados,
pero q.¡e
de trabajo.
pueden hacerse explícitos cuando no se obtiene una conclusión a partir del modelo inicial. Al aumenl3r
el número de modelos explícitos también aumenta la carga de procesamiento en la memoria
Teniendo en cuenta que •q• no se encuentra exhaustivamente representado, los modelos
implkiD
pueden desarrollarse o desplegarse en modelos explícitos de dos formas distintas, que se corresponden
con la interpretación del condicional como implicación material y como equivalencia milterial (bi�
dicional).
Condicional
Bicondidonal
l pl
1-.pl
1-.pl
1-.pl
lql
lpl
lql
hll
t i
lql
1""11
11l< 111t•f, l l1'1l:�
la� infl'r('nl i.J<, d('(IUt tiv.l!. r1ur- "l.' IJUI'flt·n ohh·m·r .1
¡1.1rlir d • l. tl'[ 'ft"t'l\l,li iCIII dt'l
c..'l iJ
inicial serán las más fáciles. Corno podemos obSt•rv,1r l'n
d nmddo mC'nt,11 inid.1l, 1.• mtt'f ll
poneos es dirl'Cta y, por tanto, 1.1 má1o fáLil. Por (•jt..•mplo, s.1hcr
que ...¡ 1u.1n v.1 .1 A.u"Ceion.l•
:;:_,
m
viaja en .w•ón• Y conocer quc Juan va a Barcelona, pcrm1te concluir con facilidad que viJja en avión.
También como se observar.i, el modelo mental inicial es el mismo t.Jnto p.Jt.J el condicional como p.tra
nal, lo que explic.1rfa la ambigüedad encontrada en su mterprctación.
el bicondicio
Sin embargo, cuando se pl.mtca una inferencia modus tollcns, por ejemplo, saber que •si Juan va a
IJJrcelon.J, cnron es viaja en avión• y conocer que Juan no viaja en avión (-.q), no se puede obtener
una conclusión directa del mcx:lclo inicial. En este caso hace faltd desplegar los modelos •mplícitos. Po­
demos ver que la infercnci.J modus tollcns 1>.1ra la implicación matcri.:.l requiere tres modelos explícitos
y para la equivalencia m.1terial tan solo dos. A medid,1 que aumenta el número de modelos mental�
explícitos también aumenta la dificultad del problema. Como los diferentes niveles de dificult.Jd de las
infcfCncias dcpend<>n del núml'ro de modelos mentales explkitos, se pueda explicar también que la in­
ferencia modus tollens sea m.is fácil en el bicondicional que en el condicional y que no exist.ln dife­
rencias en el modus ponens al comp.1rtir ambas interpretaciones el mismo modelo mental inicial (John­
son-laird, Byrne y Schaekcn, 1 992).
El modelo mental inicial del condiciona/ también explica por qué los sujetos parecen ajustarse a
una tabla de verdad defectiva al considerar irrelevantes aquellos condicionales en los que el antecedente
es falso.
El modelo mental inicial solamente represen!.:. lo que es verdadero y no representa un estado de
cosas en el que el antecedente sea falso. Esta representación se ajusta
J
los resultados experimentales
que muestran la irrelevancia psicológica de un antecedente falso porque el modelo mental inici.JI es
precisamente una representación exhaustiva del estado actual de cosas descritas en el dlltE'Cedente. �ra
poder rea li1.ar cualquier otra inferencia que no sea el modus ponens será neces.:�rio genffilr los modelos
ment.:tles explícitos. El conocimiento general y el conocimiento d(' las relaciones que se pueden esta·
blecN entre el antecedente y el consecuente (por ejemplo, implic.:�dón, c.1usal,
�ntica) influyen sobe
este proceso de interpretación rlando lugar a 1,1 RencrJdón df' los modelos f'l\pht 1tos.
Tambi&l las fa ladas de afirmar el wnst.'( u<'nlt• y nt.ogar el antl'l:c-dcnlt• se el\pht.:an por la genN.lCión
de los modelos mentales cxplkftos. Los sujC>tos representan t'xh,JUstivJrnentc t.mto cl .mtec..eden como
el con">Ct.uenlc
Upl, lqll y cu.mdu � ,1(jrma f'l conS<•cucntt• lql
Sf'
�
.
produce tamh1én 1,-. aflrm.1C1ón def
��!ert
antec<'dcnte lpl. la falacia de la ncg.1ci6n del antecedente ocurre con menos frecuencia
porque r
.
la generación de otro modelo mental explícito: ¡-.pJ 1-.ql. que da lugar a la inferE'ncia ""'<¡. Si
los
no logran generar este segundo modelo explícito pueden rf'Sponder correctamente que 00
una �
eon..
dusión válida, pero por una interpretación incorrecta de la implicación material.
hay
una de las crfticas más import.mtes de los rnodc
Como hemos comentado .mteriormente,
•
l� de
mentales es que acomodan los efectos dl'l contenido a un componente para la comprens
ión
�
U:,
con�en:
enunciados, manteniendo intacta la estructura formal de las reglas de inferencia. Considerando
qt¡t
de las reglas b.ísicas de inferencia de los modelos de reglas mentales es el modus ponens, Byrne- ¡ ¡ g
demostró que esta infercnci.1 también se podía suprimir o bloquear por el contenido. S i el
puede suprimir el modus ponens, entonces se puede descartar que esta inferencia se haga
c<tción de una regla que se supone b.ísic.1 e indepcmdiente del contenido.
por la apt¡.
P.ua el diseño de la tarea experimental, Byrne se inspiró paradójicamente en el trabajo de Ruma¡
�
Conncll y Braine (1 983). que logró bloquear las falacias de 1,1 negación del antecedente y la afirmac
del consecuente introduciendo una premisa adicional que establecía un antecedente alternativo p¡ra
el mismo con5<'Cucnte. Por ejemplo, acompañando a un enunciado como •Si voy a jugar al tenis, en.
tonces me pongo el chandal• se presenta una premisa adicional como •Si voy a hacer fooliog. entonces
me pongo el chandala. Al intrOOucir esta premisa adicional, los sujetos se dan cuenta de que la negación
del antecedente no implica la negación del consecuente (me puedo poner el chandal aunque no vaya
a jugar al tenis) y que la afirmación del consecuente no implica la afirmación del antecedente (si me
pongo el chandal no tengo que jugar necesariamente al tenis). Sin embargo, mientras que el ob)etiw
de Rumain et cols. era demostrar que los sujetos no tienen reglas mentales para estas falacias, Byrnefue
mucho más lejos al plantear que no había ninguna regla mental, ni la del modus ponens. Para ello siguió
un procedimiento semejante en el que se introducía una premisa adicional, pero a diferencia del estudio
se�
el consecuente. Por ejemplo. acompañando a un enunciado como •Si salgo .1 hacer footing. entonces
anterior, no se introducía un antecedente alternativo, sino otro antecedente necesario para que
me paso por tu casa• se presenta otra premisa como •Si es una hora prudente, entonces me paso por
tu casa •. En este caso, la premiS.l adicional que se introduce informa que hace falta otro antecedente
para que se cumpla el consecuente, de modo que cuando se presenta la premisa •Salgo a h.Kerfootiog•
los sujetos no hacen la inferencia modus ponens y responden que no se sabe o que no se puede concluir
nada. Este resultado no cuestiona que se hagan inferencias modus poneos, sino que existan f'l'81.ls de
inferencia modus ponens que se aplican independientemente del contenido.
No obstante, Politzer y Braine (1991) y O'Bricn { 1 993) señalan que la interpretación que hace
de estos resultados no es adecuada. los aulores defienden que estos resultados no contradicen el
de reglas mentales porque la interpretación que hacen los sujetos de las dos premiSclS condi(i�lld� no
n'IOdE'Io
Byme
permite dplicar la regla modus poncns con la presentación de uno solo <k- los ,1ntert'drn1es. S.gu�
con el ejemplo anterior, la interpretación que harían los sujetos efe. J.lS do� premis.1s scrra .Si
s.llgoJ �
footing y si es una hora prudente, entonres me paso por tu ( <�SJ•. Cu.1nrlo se prrs<'nt.l uno dr
antecedentes •Salgo a hacer fooing•, el modt•lu de rc•gl.ls pn'flkc l;1s misnl.ls rCSilU(>SidS qt.K'
cet'
roe�
Byrne para apoyar la teoría de los modelos mcnl,¡lco;, ('5 clf.clr, • puNio 0 no fJ.l�HnW por tu c.tSol:•·
•
bien, iocluo;o .-.dmi!iendo la ��lica de estos autores, la tOOI'fa de los modelos mentales es mj� completo�
y.1 que logra predt•c-.r Y cxpl•c<�t un mayor número de resu ltados experimentales que los modelos de re­
glas. como por ejemplo, la difcrcnci.1 en la dificultad del modus tallen� cuando es un bicondicional
frentl' c1 un condicional. Incluso el propio Brainc ( 19'lJ� �uR•ere que S(' puede razonar tanto con reglas
de mfercnda como con modelos mcnt,llcs y que los modeloc; mentalt.-s son cOinJ><ttiblcs con su tCOffa.
Además, comcnt.1 que cualquier trorfa que pretenda dar una explicación completa de los procesos de
inferencia deberá contar con un.J subtcoría de los
3.Z.
modelos menrales.
La modulación semántica y pragmática
cimiento y la comprensión sem.:intica y pragmática forman parte de la primera etapa de comprensión,
Hemos visto en el apartatkJ anterior que la teoría del los modelos mentales reconoce que el c()fl()­
aunque en realidad
la teoría se dcs.molla basándose en la compresión semántica de la conect1va •si,
a
Johnson-laird y Byrne (2002) amplían la teorfa de los modelos mentales para poder explicar los dife­
ent()fl("es• como una interpretación próxima a la implicación lógica. Con el fin de pali r esta deficiencia,
r'Cfltes significados del condicional por
pragmática.
medio de la modulación del conocimiento, la semántic.1 y la
dependencia puede tener distintos significados según el contexto en que ocurra, por ejemplo,
los enunciados condicionales expresan que el consecuente depende de alguna forma del antece­
dente. Esta
corresponde con dos condidonales
puede hacer referencia a una relación de implicación, cauS<Il, temporal, permisos, obligaciones, entre
otras. Según los autores, el significado central del condicional
se
básicos: (1 ) la interpretación condicional y (2) la interpretación tautológica. la interpretación condiciork"ll
expreY como
se corresponde
se
con los modelos mentales que hemos comentado en el punto anterior y la tautológica
•si p, entonces posiblemente q•. En la interpretación de estos condicionales básicos
existe una escasa intervención del contenido y contexto de las premisas. El antecedente es una descrip-­
ción de una posibilidad y el consecuente es la descripción de lo que puede ocurrir en esa posibilidad.
y que el consecuente es necesario para la ocurrencia del antecedente, mientras que la interpretación
la interpretación condicional expresa que el antecedente es suficiente para que ocurra el consecuente
dclos menta les de estos dos condicionales básicos son distintos1:
tautológica es compatible con todas las posibilidades. En el siguiente cuadro podemos
ver que los mo­
1 (n IM (ormularl
on<'s 1ecoeole\ de IO!o modelO!> f11("1ltolll'!o sr omile 1� ult!lt..ldOO de co<'("�'S con el fit• de tin�lfic.w 1.1"'"
P'�IÓn OohnM>n·lal1d, 201)(., ¡olmNJ�"�·I�Itd y Ayroc>, 20021.
Si p, entonces
Si
p, entonces posiblemtntt q
$elos inicial
. . (modelos implfcitos)
mode·los expKcitos
q
q
"'!
p
p
-,
"P
q
"'!
q
"'!
La represenl.ll iOn dl· los modcl� menl.lll'S l'n !.1 interprC't.l<·ión riel c:nndkional coin< id!• wn �
modelos expuest� en el punto anterior. Sin embargo, en la interprelación tautológica nay dos modelos
mC'ntalcs iniciales pJra repre!>entar la posible ocurrencia y no ocurrencia del consecuente. Por ejemplo,
el condicional tautológico •Si nace bueno, entonces posiblemente salga de paseo• darfa lugar a que
fuera verdadera tanto la ocurrencia, •si nace bueno, salgo de paseo•, como la no ocurrencia del con­
secuente, •si hace bueno, no salgo de paseo•. Esta interpretación se denomina tautológica porque este
condicional no puede ser falso dado que admite la representación de ambas posibilidades.
El mecanismo de modulación semántica y pragmática interviene sobre el signific.1do de estos con­
dicionales básicos dando lugar a un número indeterminado de distintos tipos de interpretaciones{lotln­
son-L.lird, 201 1\. Como consecuencia de esta modulación semántica y pragm.itica se puede bl�r
la generación de algunos modelos mentales. Por ejemplo, el condicional •si es un coche, entonces es
un FORO• bloquearía la construcción del segundo modelo mental explícito •no es un coche (-.pJ es un
FORD Cq)• porque sabemos que los FORD son coches. Otra consecuencia de la modulación es que
puede facilitar el despliegue de los modelos explícitos. Por ejemplo, Johnson-Laird y Byrne (2001)en­
contraron que los sujetos utilizaban sus conocimientos para nacer una inferencia rn«Xtus tollcns. [n
concreto, se encontró que la conclusión •Luis no se cncl•entra en Marbella» (-,p) se generJba fácilmentt
a partir de las premisas •Si Luis se encuenlra en Marbella (p), entonces estJ en Esp.uia !q)• y eLuis 00
está en España• 1-.q). En otros casos, la modulación semJntica y pragmática .1ñade mformacfÓO sobre
la relación que se establece entre el antl.'Cedente y cl mnsccucnte. Por ejemplo, el condicional ·Si suas
en 1� segunda calle a la derecha, entonces encontrarJs la farmacia•, gencr<1 inform.1ción tempor.al' es·
paetal sobre el antecedente, que es previ.l a la ocurrencia del con�ucnte. [n �..ontr,l¡X>Sici6n a los dK·
t.i.menes de la lógica, este ml..oc.anismo de modul,u ión put-'(ie generar un núnwro indclcnnin.lrio dt di�
lentos hpos de interpretaciones porque cuando st• intt•rprct.l un , unclic"ion,ll c•n t•l INl�UJjt' nJh.JfJI sr
están considerando las pos•bilidades de oc urrencias y no lus vJiorc!> dt' vt'r!l,ld d<' l.1s ,,�iont."·
11 MODELOS DE REGLAS PRAGMATICAS
la nlJyoría d<' las investig.:acioncs wbre los ck>ctos del <..omcnido y el dl>sarrollo de las teorías y mo­
delos (.Ofl componentes sensibles .1 l'Sie contenido han utilizado la tarea de selección de Wason (1 966),
dando lugar a que sea considerada como la tarc<� ¡>.lradigm.5tica del condicional. En su versión original,
la tarea se prewnlilbJ con c-ontenido abstr.Kto y l'l procedimiento consistía cn presentar cuatro tar¡ctas
que tenían letras por una cara y números ¡>or la otra. La prescntJción de kt larca iba acompai'lada de un
enunciado condicional en forma de regla y se pedí.1 a los sujetos que dieran /¿¡ vuelta a la tarjeta o tar­
jetas que fueran necesarias para confirmar o falsar esa regla. Por ejemplo, se puede presentar un enun­
ciado del tipo e Si h.:Jy una consonante pcN' una cara, entonces hay un número imp.u por la otra•. Delante
de ros sujetos se colocan cuatro t.1rjetas con letras y números, como por ejemplo, .p, E, 7, 2•.
D D D D
@'"§*'*
fJi!mp/o dt' la tarc'J de.· 5L'If"cci6n con ktTiU y números.
Como puede verse, de estas cuatro tarjetas, dos presentan letras, una consonante y una vocal (•p• y
•-.p•) y las otras dos tarjetas presentan números, un número impar y otro par (•q• y c-.q•l. Ante esta ta­
rea, la mayoría de los sujetos seleccionan la tarjeta que se corresponde con el antecedente del coodi­
cional, en nuestro ejemplo la letra P. o bien seleccionan las dos turjetas que se corresfX>nden con el an­
tecedente y el consecuentt>, la letra P y el número 7. Sin embargo, de acuerdo con el modelo f'l()(mativo
la respuesta correcta serfa la elección de la letra P, que permitir(a confirmar la regla (modus pooensl, )
el número 2, que permitiría faiSJrla (modus to/lens). la aparente sencillez de esta tare.:� y k>s errores sis­
temáticos y persistentes que genera han hecho que se convierta prácticamente en un tóp1c0 de lll\.esli­
gación por sí mismo.
Cuando las investigaciones sobre el condicional dotaron de contenido a l.l t.:trea de �C't.-ción se en­
COfllró que el rendimiento de los sujelos mejor.1ba significJiivament('. En los ,1ños St't�llil .liRurlOS tra­
bajo!; fJohnson-Laird, leRrenzi y 1 egrcnzi, 1 972; W.1son y Sh.ll )iro, )q7 1 1 plante.uon la l.lre.l de 5efecclón
con contenidos concr(·tus, tales como ciurlar/cs de ck>slino y nwclios rlc transporle, enconlrJndose quE'
los SUjetos
5CI!'CCiOnJhan las 1Jrj('l,15 1.orrf'( IJ<;
r onnnn;�r y (,l J�.H d l'llUih..i.JCio C'Ofldicion,1/.
p.U,l
*"lff!*
1 /''I!'Jli,• lit• l.r t,tlf'.J ,¡,. 't'h'Cción con contMtdo famíltdr.
Sin embargo, pronto Sl' puso de manifiesto que no era el contenido concreto fren1e al contenido
abstr.:ldO de Jos enunciados el responsable de este efecto de facilitación, sino que este contenido fuea
conocido por los sujetos (Griggs y Cox, 1 982; 1 983; Griggs, 1 984; Manktelow y Evans, 1 979). Aunque
la11 respuestas fueran las esperadas de acuerdo con el modelo normativo, su explicación estaba basad.'�
como un proceso de memoria y no como la .lplicación de unas reglas lógicas.
en el repertorio de conocimientos del sujeto y el rendimiento correcto de los sujetos fue intl'fpretado
o obstante, segufan existiendo efectos de facilitación que no podían atribuirse al proceso de reru­
pernción de memoria. Algunos problemas con contenido concreto pero no familiar seguían produciendo
facilitación. Además, el contexto en el que
se
formulaba la tarea permi!ía resolver correctamente los
problemas con contenido, tan!o familiar como abstracto o arbitrario. Estos resultados indicaban que la
presentación de la tarea con contenidos familiares no era suficiente para explicar en todos los casos los
efectos de facilitación encontrados en la tarea de selección. Con el fin de abordar esta problerNtica
surgen varias propuestas alternativas que defienden unos procesos de razonamiento que son específicos
del dominio de conocimiento y que están marcados por el contexto. A continuación nos centraremos
en el análisis de estas propuestas y en las investigaciones que se han realizado para identificar J¿¡s con·
diciones bajo las cuales
se
producen los efectos facilitadores del contenido.
4.1. Esquemas de razonamiento pragmático
Con el fin de poder eKplicar por qué el contenido no familiar también producía el efecto de facili·
ladón, Cheng y Holyoak (1 985) proponen que los sujetos utilizan unos esquemas de ruzonamirofO.
Estos esquemas se definen como una estructura de conocimiento constituida por un conjunto ele regl..s
con un nivel intermedio de abstracción definido por el contexto. Debido d la import;mci.r qveconcedtn
a las metas Y a las relaciones que establece el sujeto con estas metas, estos f'SCJUC'nl.l� se ckrK>tnino�nt'S·
quemas de razonamiento pragmático. Estos esquemas de <.onocimk•ntu conti('ncn rcgl.u que son 5('(1·
sibles a diferentes clases de mt.1as que ocurren en ck•terminack>'l tfllllt•Ktos. Seo cntk•rrdc qtK' J,.s �·
tas s.er.in conectas en la medid.l en que se.m la!i alt<.•rnativ.rs c1c n1.1yur ulilicl.uJ p.tr.l 1.1 situ.K"ión en l.1
c;ue se encuentra el sujeto. El peso de csta tcorfa rcc.le sobre los 01spcctos wasmjticos del razonamiento,
quc son éstos los cnCJrgados de cncamin.:u el proceso de infcrcn la y scrJ la experiencia an:c un
d.Jdo
situacionC'S con una misma clase de metas la que irá conformando estos esquemas. Cu:mdo
conjunto de
problema con un contenido abstr:tcto y los sujt>tos tienen conocimientos sobre el r.uo­
presenta un
rumicnto form.J I se puede resolver corrcct.lmcntc este problema recurriendo a estos conocimientos. En
los sujetos pueden recurrir a otro tipo de cstr<�tcr,ias que cbrían lugar a los &cSSOS
tenerlos,
no
de
caso
de razon;�mi ento.
se
Los putorcs identifican unos esquemas de rcguiPción con!:.tituido por permisos y obli¡;acioncs bajo
los cu:�!cs se pueden ugru¡>Jr la mJyorfa de los problemas con contenido tcmálico que han producido
efectOS de facilitación en la tarea de selección. Estos csquem.1s hacen cxpUcitas situaciones en las que
p.1ra alcanzar una dcterminJda mt1•1 hace falla cumplir unos requisitos. Los componentes de estos cs­
quCTnJS inclu)'cn los conceptos de posibilid:1d, ncccsicbd, acción y los requisitos que se han de cumplir.
� cjl'fllplo, p.1ra los esquemas de permiso se proponen las cuutro rcglus siguientes:
ESQUEMAS DE PERMISO (C1>ong y Hofyo¡olc, 1985)
Regla 1
SJ se vot a rNiiur la acción, enfOIJC:ft ckbe utisl� l. precondkión.
1-
í ta
t
Est;¡ regla es semejante al modus ponens al enunciar expl ci men e que la precondición adebe•
cumplirse cuando se va a realizar la acción.
Rf!il• 2
Si M M'C'idn no se va a reMizM, enfonces no necesit� utKiacerse M precondidón.
Con esta regla se btoquea la falacia de la negación del antecedente puesto que hace expHcita la
Irrelevancia de que se cumpla la precondición si no se va a realizar la acción.
Regl. l
Si se u6sloe< lo prerondici6n, eniO<tces puede ,..¡.,
¡ ,.. lo óK'dóo.
Con esta regla se �a la fa lacia de la afirmación del consecuente al enunciar la posibi�
de que la acc ión puede, aunque no debe necesariamente satisfacerse, cuando se cumpla la ¡>re­
condición.
Reg!.4
SI .., ,. SOii<l«:e lo ,_..,.¡;c;o,o """""'"' "" d<Oe � lo óK'dóo.
91:a 't.�Sia enuncia explícitamente el modus tollens al incluir el Imperativo
f
no se sotlflace la p<econdiclón.
d•
UlO
df>be• rNUz.wse
,.....,
!""':
Est.-.s regla1 no son propiamentl" f"t"RI<�s lógtGtS ya que iOfl scnstblcs al contexto y a la mter
pret<IC·
i6rl
de los !�minos •puede• y .clcbe•, que no se encucntr.1n contemplados en Id lógica formal.
no siempre hay un..l coinddcnci.a entre los CS<Iucmas de ro1zonamicnto pragmático y las regla
'
s�
� e¡cmplo, los problcmdS ron rl"lactoncs c.1uSJies y de cov.1nact6n, a pcs.1r de prCScnt.lr fa mi
truc1ur.1 fotmal, pueden evotdr esquemas de razonamiento disttntos a los proptJ<.'stos pdra las 5,1
:
c:.on regulaciones. Esto se explica porque los esquemas pueden variar en función de las metas
del
Cu.:mdo 1"1 contexto se a¡usta a un.J sttuación de regulación en la QlK' un agente con .lutoridad est.Jbiec
t
las condictOO('S para alc.:�nzar un determinado objetivo, los esc:1ucmas serán los de permiM> y ohh
su:=
�
�
�tón
Sin cml>urgo, si el objetivo es la predicción sobre la transición entre estados del ambiente, se
CVoc.lrá
los esquemas cauSJies. De t'Sta fOfma se explica que el sujeto interprete como una eqUivalencia
IT'Ialcrutl
_
las relaciones de cJusa-efccto y covariaciones. Los errores de r.uonamtento
se explican por c1 gra
docif
dtficultad con el que se pueden evocar los esquemas de razonamiento pragmático. que son depcnd1entes
de las claves contextua les comprendidas en una situación determinada.
Los resultados exf)ef"it'Tl('ntalcs de Cheng y Hoi)'Odk (1 985) mostraron que los sujetos resolvían
.
lamente la tarea de selección siempre y cuando tuvieran las claves contextuales para interpretar 1.1 regLJ
eooe:
de las claves contextua/es, t.Jnto con contenidos no familiares como con contenidos abslractos, perofor.
como un
penniso. Este trabajo reúne varios e,._perimentos en los que se encuentran los efectos facihfadores
mulados según las reglas propuestas por los esquemas de permiso. Por ejemplo, en el primer experimento
demostraron que la evocación de un esquema de permiso facilitaba la actuación de los sujetos con con­
tenidos con los que no tienen experiencia, como la regla que enunciaba que •los turistas que quieren en­
trar en un país tienen que ponerse una vacuna para protegerse contra el cólera•. También Cheng. Hol�
miento deductivo y encuentran que el entrenamiento en los esquemas, aunque éstos sean abstractos, pro­
Nisbett y Oliver ( 1 986) aplican los esquemas de razonamiento pragmático al entrenamiento del razon,)­
duce efectos facilitadores en la tarea de selección, mientras que el efecto del entrenamiento en reglas ló­
gicas tiene que ir acompañado de ejemplos concretos para que ocurran estos efectos.
A p.�rtir de la propuesta de los esquemas de razonamiento pragm.itico, se han desarrollado \'<ln.lS rn­
vestigaciones con el fin de contrastar sus predicciones. En e5ta línea se encuentran los trabajos de Girono
y su equipo de colaboradores que están cncaminaOOs a ampliar la evidencia a favor de los esqueomde
razonamiento pragmático en niños. Los resultados que obtienen ponen de manifiesto qlK' incluso los t'lll'loi
que se encuentran en el estadio de las operaciones concretas pueden resolver correct.mlCflte la tare.! de
selección si ésta les permite evocar un esquema de permiso. Por ejemplo, Girollo, Light y Colboum (1988)
abordan el CS(udio del razonamiento condicional con una \'ef'Síón ad.t¡>(ada de /a tarea de selección p.wil
11
niños entre y 1 O años. El experimento está dividido en varias condiciones experiment.1les en virtud de
facilidad con que evocan esquemas de r.:�zonamiento pra�mtitico. Los resultados muestr.m qu<' se
·
el 70% de iOiudones correctas bajo las condiciones experimcntak"S CVOC.ldof,¡s de' esquemJS en
9
produce
conlfld
ración con el 1 1% de tOiuciones correctas producid.ls en 1.1 condición formal (no cvoc<tdor.t ric('S(JlM!f'l��
com­
En otro estudio, Light, Bf<tye, Gilly y Girollo 1 1 <l89) encuentran qut' Incluso lus nl•'os C'll t!<i.ldeS
�
prendidas entre 6 y 8 años mejoran signíficati\Wnt'nlf' su rendimit•nto nJ,mdo lu" pn!blt•m.u �
como esquemas
de JX'rmiso. fstos result.u1os lk-v.1n .1 rll·ft•ndi'r <fUC' pf ,,m.tn.tmit•nto t>stti lus;ado t'l'l
lot
csqot'lllds en lug.-.r ck-1 modelo de la •lógica rutur.1l•. No obst.lnte, t.lfnbién encuentran que Id londtción
fl'l(>fltdl CJlK" p�tabd un contc"to social plausrble c.uentc de la evocación de un esqucm<l no
e,l*"i
presrntab.l drfcrcnctas srgmficatrva'i con respecto d la condición cvocacba de �uemas. Ant(' t."iiOS
rcsoltMkJs, Jos auton.-s son cautos a /,1 llor.l de dcsc,ntJr otros nlOdl'los de r.uooamlento, dunquc si rc­
s.1h,1n la �crK'ralid.1d y la tmportancia de b f.ldlitadón encontr.1da wando los problema� sc enmarcan
como esque-mas de pt.vrniso. En los t'Studios con nrños anteriormente comentJdos se había ut1lizaclo la
\-efSión rt'Sumrda de IJ tarea de selcc1. ión (RAST) en /.1 qu(' la 5Ciccción de Wqcta� se reduce a la pre!­
SI.'fllación de la alirm.1ci6n y negación del consecuente. Por ello, Girotto, Gilly, Blayc y Light (1 969) si·
gucn explorando los efectos facilitilck>ces de los t.>squcmas de razonam1cnto pragmático en mños, pero
esta vez con la presentación completa de la tarea de selección enmarcada en difcrentt.'S contextos. los
autorf:"' encuentran que los esquemas de permiso proclucían efectos facilitadores incluso cuando éstos
00 eran familiares, pero si plausibles. Estos resultados pusi<'fon de manifiesto que !.1 plausibilidad del
corrtc).10 {'fl el qu(' se enm.uca una rC"gla de permiso interactúa con su contenido para la obtención de
los efectos de facilitación en lo1 tareil de selección.
A pesar de quC' se reconoce el av,1nce que han supuesto las aportaciones de la teorr.1 de los esquemas
de razonamiento pragmático para la identificación de las condiciones que producen facilitación en la
tarea de selección, no todos están de acuerdo con los aspectos teóricos de esta explicación. Frente a
pectro también preocupada con Jos aspectos pragmáticos del razonamiento humano, pero desde una
los esquemas de razonamiento pragmático surge una propuesta enmarcada en una teoría de amplio es·
concepción evolucionista y social. En el próximo punto abordaremos la teorí.1 de los contratos sociales
como
algoritmos de razonamiento y comentaremos la ardua polémica que se ha generado en torno a
ambos mock?los.
4.2.
Teorfa de los contratos sociales
la teoría del intercambio social desarrollada por Cosmides (1 989) y Cosmides y Tooby ( 1 989; 1 992)
propone una interpretación alternativa de los efectos de facilitación obtenidos con la tarea de selección
puntos con la teoría de los esquemas de razonamiento pr.1gmático de Cheng y Holyoak ( 19851. Amb.Js
de Wason. Esta teorra, inscrita dentro del marco del evolucionismo cultural, es semejante en algunos
teorías mantienen que los sujetos utilizan reglas de inferencia apropiadas al dominio sugerido JlOf el
problema y estas inferencias pueden ser diferentes par.1 distintos dominios de contenido. No obstante,
Y cols. sostienen que los esquemas de razonamiento pragmático se originan por la <>xperieocia estruc­
turada, mientras que en la teoría de Jos contratos sociales son innatas o el producto de algoritmos inn.uos
que SOo específicos de dominio. Señala Cosmides que su t('()fÍa es una aproximación <'n la <llK' se intC'­
las teorías difieren en el tipo de reglas inferencia les que proponen y en el origen de IJs mismas. Cheng
grao la moderna biologfa evolucioni.sla y la ciencia cognitiva de forma qu<' las trorias d<' l.l wk>ect6n
natural se utilizan para generar hipót<.'Sis acerca de las c.uactcrfstira.s de la mente hun1.:1na. El enfoqut'
�udooista asume que la mente humana comprende un conjunto de nl("("Jnismos ck> proccqmtento
de inrormación situados en el sistema nervioso y que estos mecanismos son pmdu<:to de la Sl'lecrión
�
�:-:
;�
r
'
fu�cionalm n té éS
natural a ¡0 largo de la evolu� ión en rnedíos ancestrales y están
�:::C iaJ�<l< - . .
�
_
as adaptallvos, como po
_r ejemp.
producir conductas que soluetonen determn'!ados problem_
loAá
n.
cooperac1ó
la
y
sición del lenguaje, las relaciones familiares
, •· . ,
De acuerdo con la teoría de los contratos sociales hay leyes que son inherentes
et.
ci �n natural y que g�biernJn � limitan �l tipo _de conducta que � uede desarrol larse. La sOJué.iÓn
��_
de mtercamb1o sooal �on � nos algontmo� de contrato m�h. an�é
1<1ll�a pa_ra las Stluac1ones
_ re
_
SI
ur
grupo
o
tnd1v1duo
un
a
tener
coste
dere
� �
dv:fnedb
un 111d1 � 1duo está o_bligado a pagar un
ú
_
_ n puede da se de forma 1_ �d1�cnmmada
pú"��to
benefioo. Ahor<� b1en, este ínterc<1tnb10
�
qoe
· equle'{
�
?
r:
el comprom1_so entre ambas partes y una c1erta garant1a de su cump 1 1m1ento. Por ello, "los .algor� t ·-Qe­
_ _
contr<Ho s?cal incluyen procedimientos p�ra detectar d� for�a rap1da Y eficaz cuando al guiél\
ha" _­
gañado o mtent<J engai'í<H. El engaño se dehne como la v1olac1ón de una normil. establedi:la'/e,.¡- ¡ (¡e¡¡
;��- · c \
t,p�:
implíciwmente, ¡¡¡ aceptar un contrato social.
:��
<
al_p;oC_�ci;a'¿-..��;:�
:<"'
IOs-c:to;�; �:
u�­
�
p
Veamos a continuación como se aplica esta teoría en la tarea de selección. El CO<Iten¡,do Je¡,
<
,,;;;
se adapta a la estructura coste/beneficio de forma que las cuatro tarjetas enunciün
ciones: �Beneficio aceptado (p)», u Beneficio no aceptado (-,p)», «Coste pagado {q)», ,�lste
, nn ''"'''"'
hql�, y se proporciona una norma de contrato social, «Si se recibe el beneficio, enfonCes
pagar el co!>te».
Ejemplo de la tarea de selección con la
eslructura coste/beneficio.
Ante e�tos enunciados, el procedimiento para
la detección del posible
_
_
su¡eto
ehg1ese
las �rjetas «COste no pagado» (...,q) y «benefici
o aceptado•
los tramposos, e Ignorase las tarjetas «coste
pagado» (q) y «b�nelicío
tes. �amo puede verse, las respuestas de
Jos sujetos coinciden con <lo". rli'clácn""'"
'
algo�ltmos de contrato social operarán
también con normas n.o. familia:·és
.
p:rclba que representan una estruct!Jra
coste/beneficio. Además, las no
_ de
oa!es no mostrarán �1 patron
re�puesti;ls previamente explles.to.
Según Cosmides y Tooby {1 989),
los resultados
(1 985) no constituyen un apoyo de
la teoría de-los esquem-a"� de
a
e���:;n,�;::;:���::���:;
efectos facil1tadorcs de este experimento se debieron a que se añ3di6 información contextua! que con­
virtieron las normas de permiso en contr.1tos sociales. Incluso sostienen que la formulación abstracta
de la t.lreJ de selección en términos de pcrm1so (•Si se toma (a acdón A., entonces se d be satisfacer
primero la ¡>rt.'Condición P•) produda una mejor ejecución que la formulación en térmmos de una 5¡.
tuacfóo concreta, pero arbltr<�ria, porque decir que se ticoc que satisftiCt'r una prccondici6n para que
sea permitido hacer algo no es más que otro modo de decir que se tiene que pagar un costeparJ obtcncr
un beneficio.
las predicciones de la tcorfa del intercambio social fueron sometidas a d111Crsas pruebas cxpcrlmen­
tllcs de acuerdo con la formulación de la tarea de selección de Wason. los problemas utilizan cont�
nidos imaginarios que se presentan en el contexto de una historieta, como, por ejemplo, el problema
de la rarz de •cassava• y el problema del huevo de avestruz.
,· a.. ,._,. _._ .._ .._ ,,,.._,._
. �.. <...,LIU!I�olJ!
una
a!!I xtribu
' >il!! ú' im'lli!li!i;
' ' tI l J � lku!J un !!..h!!! � · ,.L J
ümaoi narial cuando
tiene que l levar lHl tatuaje en l
a cara y que sólo los hombres c<lScldos Hev.an tatuajes. Debtdo
que la rafz de •cass.wa• es un afrodisiaco y a que sóJo IOi hombres casados pueden tener relacio­
casa
nes sexu.tles, k>5 a ncianos de la tribu esW>Iecieron la �utenie oorma:
o1
•Si un hombre come rafz de cassava, entonces tiene que llevar un tatuaje en la c,¡ra...
En el proh'etN cW hueYo de avestruz 5e cuenta que la comida cduiker• es deseable y escaw. PMa
poder comerla hay que encontrar un huevo de avestruz, que es una tarea de caza c�- En
@§te caso la llOfma sería la siguiente:
¡-.Si� •dufker", entonces
ttenes que
haber encontrado un huevo de: iM!'Struz».
.r:-:-1
los resultados de estos experimentos mostraron que cuando los sujetos r.1zonan acerca de situadones
con la estructura coste/beneficio sus respuestas se ajustan a las predicciones del procedimiento paril la
detección del engaño.
Chcng y Holyoak (1 989) responden a la propuesta de los contratos sociales centrándose princip.ll­
mente en la confusión conceptual entre el intercambio social y el cumplimiento de requisitos. Rebaten
la crítica de Cosmides a su primer experimento sei'ialando que una vacuna que protege a una pcrson:t
contra una enfermedad
no
es propiamente un ccoste• pagado a otro individuo o grupo. Con respecto
de cumplir un •requisito P• para poder realizar una •acción A.• no marca lingüfsticamente iJ la cacción
a 5U segundo experimento sobre el contenido abstracto, afirman que el mero hecho de decir que se ha
A� como un beneficio obtenido. Con el fin de defender su planteamiento también utilizan otros pro­
b$emas. como por ejemplo el del trabajo de Manktelow y Over ( 1 990), tod.wfa en prt.>nsa en ese mo­
mento: •Si Vd. limpia s.1ngre derramada, en1onccs debe ponerse suantes de gon1.1•. Según lo� teoría de
los contratos sociales, el •limpiar sangre tk>rramadd• se convertirfa en un beneficio para el personal de
�
limpiar san re. Scñ.Jian Chcng y Holyoak que est.1 lnt�
costCJbcncfiCIO parece poco probable y forzada p¡r;� la expli­
hospttal y el pt.'fsonal del hospital desearfa
tadón del problema como una situación
problema.
de facihtaciórt encontrados en �e
cación de los efectos
�
�
Cosmides utiliza los términos o intcrurnblo so..
Cheng y Holyoak también ¡>ancn de manifieito que
la opid ( mides reconoce que los cootr t
� M)(illlei
ci.ll• y •contrato social• indiscnminadameotc.
casos una dcfintción a
uhltza en alg
y
�
regula�
y
permiso
de
mp1�
situaciones
también incluyen
de un requtstto p.ua obtener un benefkio, y
de intCfClmblo social t.•n la que incluye el cumphmtcnto
ajl6ta a l.1 <'itructura costCJbeneticio.
se
problema
del
contenido
el
cuando
una definición más restrK:tiv.1
pueda ser dada en pago por algo. Pa.reu
Sin embargo, un requisito no es propiamente una entidad que
que la autora 01mplia
�
�
su
��
•
definición de intercambio medi.1nte el reemplazo de pagar un coste- por el
lugar a varios lrab.JJ(5
estructura coste/beneficio. la polémica suscit.1d.l entre ambas teorías ha dado
experimentales que desde una u otra perspectiva, o incluso desde perspectivas alternativas, se han pl.J�
teado pard seguir profundizando t-n los compon<'ntcs pragmáticos del razonamiento.
que no coincide con�
más general de • cumplir un requisito• cuando hay que explicar un resultado
4.3. Polémica entre los esquemas de razonamiento pragm�tico y los
contratos sociales
Considerando que los esquemas de permiso podrían i nterpretarse como normas de cont�to sociJI.
Girotto, SI.:ay<> y Farioli ( 1989) estudian otros esquemas de regulación, las obligaciones, en los que no
se da esta ambigüedad. Con respecto a las predicciones de Cosmides, se encuentra que se siguen p!O'
duciendo efectos de facilitación cuando los problemas se formulan como obligaciones, a pesar de que
estos probleo"l.ls carecen de la estructura coste/beneficio. los autores concluyen que la teoría de los es­
independientemente de que las situaciones puedan interpretarse en algunos casos como situaciontS dt
quemas de razonam�to pragmático permiten explicar un número mayor de resultados experimentales.
regulación social con la estructura coste/beneficio.
Por otra parte, Politzcr y Nguycn-Xuan (1992) contrastan las predicciones de la teoría de los esquemas
de razonamiento pragmático y las de los contratos sociales al estudiar el papel
que dcst'mpe{la t>l su¡etO
en la tarea de selección cuando adopta distintas perspectivas. El objetivo
b
de este trabajo era .unp11"1
en las que se pudiera adoptdr dos punto'
de vista allefnativos cuando se presentabcl una prOITiesol
condicional (punto de vista del que � la
promesa Y punto de vista del que la recibe) y una advertencia
condicional (punto de vista del que �
rtencia Y punto de vista del que la recibe¡. Los resultados
de sus experimentos apoy•n las prt"
diCCI
formuladas desde la teorra de los esquemas
de razooamiento pra¡tmático, contracltcieodo ils
predi
de
contratos sociales. En concreto, se encventra
qlK' las pronleSdS y las �¡,¡,
c
lt!S se a¡u tan a un esq
ac
puesto de permiso y ohlig.1ción,
� �1 �U)CIO
que
pene
en ambas sttuaCtOrles. E n el siguiente
ruadro se 1�ntan l.iJ regl•s P"l'" loJ
esquemas de petmtso y de obliHación:
propuesta de los esquemas a situaciones de intercambio social
1� at�
�
��
�
1�
�
� ?'"
dept>ndwndo del �
ESQUEMAS DE PERMISO !CIHYog y Ho/)'<Hk, t98S)
Negkl l : Si se va a realizar la acción Y, entonces debe satisf.teefse la precondtción Z.
Regla 2: Si la acción V no se v.1 J realiz;'lr, entonces no necesita sutisfacerse la precondición Z.
RegJa J: Si se satisface la
precondición Z. entonces puede realizarse la acción Y.
Resta 4: Si no se sati!!lf.x:c la precond.ción Z. l'ntonces no detX' re.tlizarse la acción Y.
ESQUEMAS DE OBL/GioC/ÓN (Citeng_ Hoi)'<Hk, Nisbelt y 0/iver, 1986)
Regla 1 : Si ocurre la situación Y, entonces se debe realizar la acción Z.
Resfa 2: Si
no ocurre
la situadón Y, entonces no es necesario realizar la acción Z.
Resta J: Si la acción Z se ha realizado, entonces puede haber ocurrido la 5oituación Y.
Regla 4: Si la acción Z no se ha realizado, entonces la situación Y no debe haber ocurrkio.
Uf\d regla ck• ¡xormiso * convi<>rte en una ubligJción dl"KKe el punto de vista del que hac<' la prom<'S.l
y es un permiso desde la perspec..1iva del que la rt>eibe. Al buscar la violación de estos <.ompromisos. el
sujeto .1plic.ar.i los esquemas de reglas de su interlocutor, no los suyos. Así, el sujeto que hace la promesa
aplicará el esquema de permiso para comprobar las posibles viol<�cioncs del intercambio y el sujeto
que recibe la promesa utilizar� el esquema de obligación para detectar las violaciones del que hizo la
promesa. Cuando el sujeto adopta un punto de vista neutro o no sesgado, entonces
prctnción bicondicional dC' la situación.
se
hará una inter­
También Markovits y lesage ( 1 990) encuentran evidencia experimental que apoya la utilización de
esquemas de razonamiento pragmático cuando el condicional se presenta como promesas. los resul­
tados de su estudio indican que los sujetos parecen poseer csquE'fTlas de razonamiento que conducen
a la interpretación bicondicional ante problemas con promesas condicionales. Además, encontraron
que el efecto de l'Stas promesas condicionales dependía del tipo de contexto en el que se enmarcaba
el problema. Estos resultados están en la misma línea del trabajo de Politzer y Ngu)'en-Xuan bajo el su­
puesto de que los sujetos adoptaran una perspectiva neutra con respecto a la pe11pectiva del sujetD'OO.
jeto de la promesa.
de la teoría de los contratos sociales. los autores tienen corno objetivo la diferenciación e'l(pctimental
emre el concepto de contrato social y el algoritmo par.t la detección de tramposos. los rcsuhados de este
Sin embargo, Gigercnzer y Hug (1 992) interpretan el cambio de perspectiva como evidencia
a
fa\I'Or
trabajo muestran que cl porcentaje de respuestas correctas disminu)'t' signifkativ.uncntc u..1ndo kJs sujetos
resuelven la tarea de selección desde la pcrspcctiv,l de un contrato sociJI con situ,Jcion<>S de pmniso u
obligación Y en la qu� la dc!ccción de tramposos es irrdcvJnte. El mero h�'t. ho de intL'f'J>I'NJr la tJrc.l
como un contrato soc..ial no es sufkicntc para producir los efectos r�u..iliiJcio«"'i, pu<'Sto qlK' L'SIJ lnterpr�
ladón tiene Qut.' Ir •l<.omp..1ñadl de \,1 adopc..it.n tk> und pl'fSJX't.. hV.l L'Il 1.1 qu�: S4.' plK.'Cia prudut tr d eng.u'\o,
Con t."!.tO!i r('!,ultados los Jutor«.'S tk-ficmk:n d IMpl'l t titicn fJU(' ck�mpc"·' el mt."l.mismo p.ua la <�t-"t.ci6n
de tr.unposos en 1a C'l(plic.Kión de los"kctos facilit¡u:Jores de lil i<Hl'J de sclecóón, att.'OU.lndo l.l
del cootr.lto social y descar1a1ldo los es<¡uemas de rcgulactón. Contrariamt.'Oie a estas coociUSiooes 1i
y Griggs ( 1 993) r('S;]ftaron el pa¡>Cl primord•al QU(' dc5cmpcña 1.1 CSln.ICiur.:t c�I<Ybent_oflcioen la ' �
¡�r orden de importanci,J !05 efectos
ción de los efCC"too.. (acilitadort>s. Los <'!Utor('S iogft�n
�
Sol'f);]�a�
de�;!:
f.lctlttactón, encontrando que la estructura
ck> los factores que pn
..-v1amcntt' habf¡m product
��
nefictO es Ol'Cesarla p<�•a obtener los efectos fac•htadores en los problemas tk> contrato social, la
pcctiva del enRaño y la prt'sencia df' la negación explícita sólo contribuyen a me¡orar el rend
un
cuando la tarea es ambigua. Otro factor con peso es la presencia del término deóntico •debe., Y<�e!'llo
�
que los dos últimos
cko
�
.
producfa efectos f.lcilitadores en un número mayor
casos
�
factores.
Por otra p.1rte, Mankt<'low y Ove!' (1991), que ya habí.ln encontrado eft.oc::tos !iemejantes coo e{ Col!T'Oto
de ¡JCrspectivd, descartan ambds propuestas para apoyar una ampli<�ción de la Teoría de los "'iodelos
Mentales (Johnson-laird, 1 983; Johnson-laird y Byrnc, 1991) que incorpore las utilidades en sus 'ep!e­
sentaciones. También señalan los efectos facilitadorcs de los términos deónticos incluido5 en losesque..
mas de permiso y los conltatos sociales. los autores distinguen entre el condicional con términos indi­
cativos y el condicional con términos dcónticos. Según esta distinción, la tarea abstracta incluye tét-mii'IO§
indicativos y la tarea con esquemas de permiso y contratos sociales incluye términos dcónticos. Son
�os últimos términos los que determinan una evaluación de las utilidades de las acciones, produciencb
asf los efectos facilitadores en la formulación del condicional y, como veremos más adelante, �o N
dado lugar al desarrollo de un modelo bayesiano de la tarea de selección.
trados por Cheng y Holyoak { 1 985) en los problemas con contenido abstracto son producto
de dos f«­
En esta misma línea. Jackson y Griggs (1 990) también señalan que los efectos facilitadoresencon­
tores ajenos a los esquemas de razonamiento: (1 ) la enunciación de la negación explicita para -.p y -.q'
y (21 la presentación de un contexto para la búsqueda de posibles violaciones de la regla. Cuc1ndo los
problemas se fOf'mulan como esquemas de permiso abstractos, pero con la negación implfcita y en un
contexto orientado a la comprobación de una regla y no a su violación, estos efectos de facilitac:.OO
desaparecen. También Markovits y Savary (19921 muestran como los esquemas de permiso favorecfll
tan solo el rendimiento en la tarea de selección, pero no mejoran el razonamiento condicional en su
formato tr.1dicional. Estos resultados los interpretan de acuerdo con la propuesta de Jackson Y Gri�
restándole protagonismo a los esquemas de razonamiento.
Sin embargo, Girotto, Mazzocco y Cherubini ( 1 992) se proponen dar respuesta a esta crítica repli·
c.ando tanto los experimentos de Cheng y Holyoak como los de Jackson y Griggs. los resultados �
de manifieslo que la presencia de la negación explícita no es necesaria para producir facilitación pues!O
que los problemas de permiso que logran romper la ambigüed.ld de la negación implfcita por medtO
del contexto en el q�e se presenta la tarea también producen este efecto. Taml>ién Kroger. Chcng
Y�
ccklnf'S. �
refutar su teoría apoyan los esquemas de razonamiento pragmático, ajustándose J sus predi
yoak (1993) puntu.lltzan que los dos factOf'es de presentación señalados por Griggs y Cox
en lut�r
ser los esquC'mas de razonamiento pragm;'itico sensibles al contexto, son precisamente estas d;wes con­
textuaiC'S las que evocan los conceptos dcónticos comprendidos en los esquemas de regulación. la ull·
hzactón dE' contextos Jhernat•vos corno los ullliudos por Griggs y Cox puede d.lr lugar a O(ro tipo de
interpretaciones. En el caso de la negación explrc1ta, su formulación coinc•dc con el antecedente de lo1
regla 4 de los esqucmJs de permiso, ho1cicndo que el efecto de facilitación líea mayor en la evoc.xión
de los esquemas. CuJndo se utiliza la negación 1mplícita es necesario que el su1eto infieto� que el cum·
plimlento de una condición distinta a la comprendida en la regla implica que no se ha cumplido la
condición de la regla. Además, se tiene que suponer que sólo una de las dos cond1ciones y no ambas
pued<'n ser s.11isfechas. Todo esto hace que el efecto de facilitación con la ncg.1ción implícita se reduzca
significativamente cuando se compara con el efecto producido por la negación explicita.
Para resumir podríamos decir que la propuesta de Cosmidcs sobre los contratos sociales queda asu­
mida como parte de los esquem.1s de regulación de Cheng y Holyoak. Como ya hemos comentado cm­
tefiOfmente, la delimitación conceptual entre los esquemas de regulación (permiso y obligación) y los
contro1tos sociales es bastante difusa y las crfticas se han centrado principalmente sobre el concepto de
la cstructura costCJbeneficio, puesto que muchos de los problemas en los que se han obtenido efectos
facilitadores no se ajustan a est.1 estructura, incluso algunos de los problemas utilizados por la misma
Cosmides. Tal y como señala Pollard ( 1 990J, los contratos sociales propuestos por Cosmides no son más
que otra denominación para los permisos y las obligaciones. Frente a estas propuestas más centradas
en identificar procedimientos de razonamiento dependientes del dominio de conocimiento también
existen 01ras perspectivas teóricas que analizan los aspectos pragmáticos desde una concepción m.is
amplia. A continuación veremos cómo se explica el razonamiento condicional, tanto en su versión in·
dicativa corno deóntica, desde la concepción de la relevancia y terminaremos con la presentación de
la perspectiva probabilística, que concihc el condicional corno razonamiento inductivo.
11 TEORfAS DE LA RELEVANCIA
5.1.
Teorla de la relevancia de Sperber y Wilson
De .1cucrdo con la Teoría de la Relevancia (Spcrber y Wilson, 1 986; 1 995; Sperber, Cara y Girocto,
1995), el razonamiento se encuentra detefminado por las expectativas que tienen Jos sujetos sobre lo1
relevancia suscitada por el contenido y contexto de la tarea. Ahora bien, la concf'1)Ción de relevancWl
es genérica,
es decir, no se encuentra vinculada a un contenido en particular, sino que t>S suscitada en
cualquier dominio de conocimiento. Los autores sostienen que en la tarCJ de selección predwmeote
lo que se pide a los sujetos t.>s seleccionar ilquello que sea relev.mte para d proceso de Inferencia. Ve­
amos a continuación como se aplica la Toorfa de lo� Relevancia a la tarea d<> sek>cción.
Sperber y Wilson ( ¡ 'l95; segunda t.-'(lidón revisada de la ohr.t de 1 986) parten del supuesk> de que
los procesos cognitivos se gufan por 1,, información que wa más relev,mte en t"St' momento y sobre !.1
m.:�ximiZM su rclev.mcia !Primer Principio Cog
que acomod,ln un contexto de supuestos p.UJ
nltl'o'Q de
lo que es relevan!(' !Jmb1�n depende de las exPl"Ct.itt\
Rclevancid). A su vez, la consider,1d6n de
;�s t¡oe
(n otras palabras, • uanto mayor sean las cxPt'Ct.l
se teng.m sobre sus efectos y sus costes cognrti\los.
tl\<¡s
y cuanto mayor sc;m los costes <k-1 proc("Sarn
sobre los t>fectos cognitiVOS m.1yor ser.S lil rei('VanciJ
�en�o
no cst.í í'SfX"Cial�nt(' preparado /Qra
hu
mcn()( SCT.I I.J rclcv.mcia. Constderancio que el SC'f
llllerol(.
que es más sal1ente o prom mcnte y
tuar ron su dmbicntc, en pnnc1pio aquclld inform.JCIÓO
que sea
más cxpccl.ltivas de efectos a men
f.icil de representar ser.1 l.:a más relevante, d..ldo que genera
or e
d1fiere de la i formación
de procesamiento. Sin emba�u. la informa<- ión que se comunica
�
amb,:
.
puesto que en general suscita rclcvanc id. Se asume que t lo �cto de comunt�<lCIÓn transm1tc una pre.
�
Rclevanct
de
Comumcattvo
Este
l.
Principio
segu
ndo principio
sunción de su propia relevancia (Segundo
_"
garantiza que espontáneam<'nte se pong.l en marcha el proceso de comprenSIÓn ante la emisión de un
de
ado comunicativo. Otra cuestión distmta será el �xito que tenga el ('fll isor, que también
�
;
�
que produzca efectos adecuados bajo costes mínimos en el receptor.
depende,�
Cuando trasladamos estos pnncipios al contexto del laboratorio encontramos que las tareas SUel
en
t.Jn artificiales que las expectativas de relevancia de los suj�os son mínimas y se acomp.1ñan de
una
interpretación superficial. Las consecuencias se pueden probar directamente en el orden en que se en­
cuentran disponibles y se obtiene una conclusión cuando se alcanzan las expectativas de relevancia.
sef
En el caso de la tarea de selección, las consecuencias más pertinentes serían las siguientes:
t l ) la regla implica que cualquier tarjeta con una p tendrá una q por el otro lado.
(2) la regla implica que en la mayoría de los contextos hay casos p y q.
(3) la regla contradice el supuesto de que hay casos de p y -.q.
los sujetos seleccionan, o bien las tarjetas p ( 1 ), o bien p
y q (2), que suponen un menor coste y con
ello pueden Sdtisf.lcer su bajo nivel de expectativas de relevancia con un esfuerzo mínimo. la tefeel"a
consecuencia es la de mayor coste cognitivo porque supone el proces.1miento de una contradicción y
una neg.1ción t-.ql. Tanto el orden de accesibilidad de las consecuencias como las expectativas de re­
levancia pueden variar en función del contenido y co•1texto del enunciado condicional. Para que los
sujetos logren una interpretación del condicional como una negación de los
casos p y � o como la
afirmación de que no hay casos p y -.q (negación implícita) hace falta
que esta consccuendJ sea por lo
tan accesible y tan rica en las expt."'Ciativas sobre los efectos cognitivos
como los ca� P Y q.
bien, cabe señalar que se est� hablando del proceso de interpretación
de una regla Y no dt- 1.1
aplicación de una regla de inferencia lmodus tollens).
Ahora
menos
Con el fin de generar una tarea de selección en la que
el sujeto seleccione las dos tarjetdS correcus
(p, -.ql se proponen unas directrices que consisten en:
( 1 l seleccionar características sencillas de forma que
p y -.q resulte tan fácil como p y q; por
la palabra «soltero• combina la presencia
de cscr varón• (p) y u1o estar casado• �-.q).
eten1f>lo.
COKniTi\105 de IO!I l .1SOS ��) y -.q• �.1n llld� qve
los de •P Y q•; por ejemplu, hacer QUt.'
el cnnu1 imicnto de p y q sca trivl.ll.
l2) Kenerar un conteKto de forma que los efectos
(3) pre-sentar la t.ut•a de forma pragm.itica para que la ar1ificialidad de la tarea no dc$víc la atención
de los su¡etos; por ejemplo, introducir la regla dentro del contexto de un,1 historia y que sea uno
de los personajes el que Id exponga.
IJt> acu<'rdo con este planteamiento, Spcrbcr, C.ua y Girollo (1 9951 d1señaron cuatro experimentos
los <¡uc se analizaron la versión abstracta y VMias versiones temáticas de la tarea de selección frente
a distintas versiones de la t,uea en las que S<' manipularon los efectos cognitivos y el coste de la rcle­
<'ll
'.Jncia de acuerdo con las d1rectriccs anteriormcntc descritas. los resultados de torlos los eJCperimentos
se
ajustaron
.1
las predicciones dí' la Tcorfa de lit Relevancia y mostraron también la utilidad de las dl·
rectric('S propuestas con fin de generar una tarea de selección sencilla y con resultados correctos. Ade­
más, la explicación de estos resultados también se hace extensible a los efectos de facilitación encon­
trados tanto con la negación eJCplícita como con los términ� de6nticos.
00
Cuando en la tarea de selección se utiliza la negación .s¡ hay una consonante por un lado, entonces
hay un número par por el otro• las tres consecuencias más per1incntes serían las siguientes:
( 1 ) la regla implica que cualquier tarjeta p tendrá por el otro lado una -.e¡.
(2) la regla implica que en la mayoría de los conteJCIOS hay casos p y --.q (negación explícita).
(J) la regla contradice el supuesto de que hay casos p y q (negación implícita).
los sujetos seleccionan las tarjetas p y q porque la negación implícita requiere menos coste y los
efectos cognitivos son los de la interpretación de una negación.
También entienden los autores que la versión indicativa y la deóntica son dos tareas diferentes. En
la versión indicativa se razona sobre la verdad de una regla, mientras que la versión deóntica se razona
a partir del cumplimiento de una regla. los efectos de facilitación encontrados en la versión deóntica
de la tarea de selección no se explican por la forma lingüística de la regla, sino por su interpretación
dentro de un contexto. Una regla que no contenga el término •debe• puede interpretarse como algo
que debería hacerse siempre y cuando la regla tenga sentido en el contexto pragmático. Por ejemplo,
introducir el término •debe• en la versión abstracta de la tarea ·Si hay una consonante por un lado, en­
tonces •debe• haber un número impar por el otro• no hace que la regla se interprete como un deber,
mientras que decir •Si una persona bebe alcohol, entonces es mayor de edad• se interpreta de fOfma
deóntica a pesar de no incluir dicho término. Cuando en la versión indicativa se logra la interpret.Kión
del condictonal como una negación de la eJCistencia de casos p y -q y en la versión deóntic.1 como un<�
prohibición de la ocurrencia p y -q se resuelve la tarea correctamente. Desde la perspectiva de la Teoríd
de la Relevancia, en ambas versiones intervienen los mismos factores rclati\IOS a la f.1cilidad de
repre­
sentación y a las expectativas sobre los efectos. los resultados encontmdos sobre el c.1mbio de pers­
pectiva también se explican por las eJCpectativas de relevancia que se han Rí'nerado ruando
w)eto que adopte la perspt.'Ciiva implícita de la r�la.
se
pide ,¡l
s.z.
Teorla heurlstica y analftica de Evans
ua cxphc.u el razonamic�to en la lt.'Of!a Heurlstica y A.rla.
[l p..lp('[ qlK' �mpci\a la rci('VatlCia p..
Y W•lson en su marco tcóncoleXpeo
lítico1 de [v,1ns ( 1 984; 1989) es d1stmto del otorgJdo por Spcrbcr
.
el raz�namicnto: los pr esos hcur!stieos y los
explicar
pard
procesos
dos
distingue
Ev.ms
mentol l.
ana.
.
nar lil 1 � formac•6n �uc {'!i relevante
lítiCOS. Los procesos hcurlsticos se cnc.ugan de sclecc•?
y�
.
n que ha Sido sel cionada
proct'SOS pre-atcncion.lles de 0,1tur,11cza prJgmátiC.l. La mfotmilCI
<:
pasa,
entonces, ,1 ¡05 procesos analíticos en donde tiene lugar el razonam•ento, aunque no cx•stc un compro­
En realidad, esta ICOrfa
infcrcndas.
miso cxpHcito con el tipo de modelo que permitiría explicar las
�
mds oricntada a explicar los sesgos de razonamiento bas.indosc par.l ello en los procesos hcurístic�
�
�
Como y.1 hemos coment.Jdo, las respuestas más frecuentl.'S en el condicional, y más concre!am
ente
en la tarea de selección, son •p» y «P y q•. la interpretación original de Wason de este resultado
fue
que los sujetos mostraban un sesgo hacia la confirmación de la regla Y no pcrsegufan su falsación, como
cabrfa esperar por el modelo lógico. Sin embargo, Evans {1 972) descubrió que existfa la posibilidad de
que se diera otro �go, el sesgo de emparej.lmiento, que consistía sencillamente en que los sujetos
t5tuvieran seleccionando las tarjetas que coincidían con los términos de la regla. En las versiones afirrn¡.
tivas de la regla no se puede distinguir entre ambos sesgos, ya que ambos dan lugar a las mi�s res­
puestas (p y q). Con el fin de poder diferenciarlos, Evans y Lynch 0973) introducen las negaciones en
la tarea de selección. Si ocurre el sesgo de confirmación, entonces los sujetos seleccionarían aquellas
tarjetas en las que el antecedente y el consecuente fueran verdaderos y si ocurre el sesgo de empare¡a­
micnto, las tarjetas seleccionadas coincidirfan con los términos de la regla sin la negación y además se-­
rían l.u respuestas correctas. Veamos un ejemplo con la siguiente regla:
ay una consonante por un ado, entonces no hay un número impar ¡x>r el otro•
!si p, entonces --q).
Se&ún el S('SF,O de <..onfirmat.ión, 1� sujetos huS<.arían confirm.Jt lo1 regla y S(>k"Cliooarfan la� tar;t'Ys
p y -.q Cuna cunson,mte y un número pan, mi<'ntras que si Sl' da <'1 st-sgu de emparcjo1miento <.t' wl('(·
donarían las tarjetas p y q (una consonante y un número impar). Como puede verse, en el caso del
sesgo del emparejamiento la selección del consecuente sin negación coincide
con la fals.1ción de l.a re­
gla, aunque no ¡x>r la aplicación del modus tollcns. Los resuhados
de este trabajo y de traba;os poste­
rkH"es apoyaron las hipótesis del sesgo de emparejamie
nto.
Para explicar este sesgo de emparejamiento, Evans sostiene
que la selección de la infonnación se6plica por dos heurísticos: uno se pone en marcha por el término
•Si» del condi ional y h.1ce que el sujetO
se centre en el antecedente, mientras que el otro heurístico
es d<' Cilrál.tcr más general y hace que 1.1
atención se dirija hacia el tema del enunciado. Estos
aspectos temjtitos del enunciado )J()Il iD' rmsrnos,
independientemente de que se afirma o se niegue
el enunciado. De ('S(,¡ fornl.l Sl' explica que ,ul!e urw
regla con una negación expHcita, el sujelo !.e foc.:.llic<'
sobre el .miN Nlcntc y el COfl<;('(UCniC y qut' p¡se
de selección los sujetos seleccionan las tarjetas que consideran relevantes, sin necesidad de pasar por la
directamente de los procesos heurísticos a la respuestd sin haber razonado. En otras palabras, en la tarea
etapa analítica. En otro tipo de tareas, como las tablas de \lefdad, la etapa analftica se pone en m.ucha y
filtra p.tnc ck.> la información que ha sido seleccionada en la etapa heurfstica. Bajo esta perspecti\la, la
sclccción de la información relevante se ubica en la etap.:� heurística que es un proceso pre-atencional y
dt• n,ltur.llf'7a pragmátic,, f'n C'l <,(•ntirlo dro <"!oltlr rlcterminado por factores individuales y lingüísticos.
�� TEORIAS PROBABILISTICAS
&.1. Teorla bayeslana del condicional
En este punto comentaremos la concepción de la tarea de selección como una tarea de comproba­
ción de hipótesis en la que la selección de información se explica de acuerdo con un modelo bayesiano
dentro del marco del razonamiento inductivo, tema que trataremos en el próximo capítulo. Bajo esta
perspectiva se integran los procesos de razonamiento y la roma de decisiones asumiendo que se razona
con el fin de tomar una decisión. Esta perspectiva entiende que al razonar hay que decidir entre las po­
sibles conclusiones cuál es la más relevante para el problema en cuestión.
Kirby (1 994) introduce el análisis de los juicios probabilísticos para explicar el rendimiento de los
sujetos en la tarea de selección. Al plantear esta tarea dentro del marco probabilístico, el fracaso de la
mayoría de los sujetos al no seleccionar la tarjeta -.q se explica por la baja probabilidad que hay de en­
contrar p cuando el conjunto de ocurrencias es pequeño. Por ejemplo, en la regla cSi hay una vocal
por un lado, entonces hay un número impar por el otro•, el conjunto de ocurrencias de p (vocalesJ es
pequeño con respecto a ..,p (consonantes), de forma que los sujetos consideran poco probable que
detrás de un número par (-.q) pueda haber una vocal. Como veremos en el próximo capítulo, estas pro­
babilidades son subjetivas y las evaluaciones del tamaño del conjunto de las ocurrencias variarán en
función del conocimiento del sujeto y de aquello que aporte más información.
Con respecto al valor de aquello que puede ser informativo, Oaksford y Chater ( 1 994) proponen que
las frecuencias en la selección de las tarjetas son una función monotónica de la ganancia en información
que se espera obtener en cada una. los autores se sitúan en el marco teórico propuesto por Anderson
(1 990) en el que la racionalidad se entiende como adaptativa y no normativa en el sentido de que el
comportamiento será racional si se adapta de forma óptima al ambiente, aunque no se ajuste a los dic­
támenes del modelo normati\lo lógico. Este enfoque parte de los siguient('S supuestos:
( 1 ) las metas del sistema cognitivo se dirigen hacia la selección de inform.1ción relevante.
{2) las propiedades que figuran en las relaciones causales son raras o poco frecuentt.'S en el ambiente.
(3) los sujetos resuelven la tarea de selección de acuerdo con el modelo l>a�lano para 1,, �ección
óptima de los datos y bajo el mencionado •su¡>Uesto de rareza•.
De acuerdo con el modelo, los sujetos seleccionan la tarjeta (o tarjetas) que .JI dMie la vuelta ili>Oft
exi;
un.l depen(k.>ncia en la forma si p entonces q, y la otm, la hipótcsis alternativa más sencill.l, que p y q son
mAs información sobre la comprobación de un<� de dos hipótesis. Una de est.Js hipót<'Sis es que
independientes. Al aplicM el modelo se obtiene que la tarjeta p será informativa en la medida en que la
probabilidad efe q sea baja, la tarjctJ q lo será cuando la probabilidJd de p Y q sean ambas bajas, la tar;t1a
-.q será
informativa cuando la probabilidad de p sea a ha, y la tarjeta -.p no es informaliva.
Por ejemplo,
pones cnfcrtnc),, la
tarjetJ con el antecedente •comer fabada• (pl es informativa en la medida en la que sean muchos los
para comprobar en la tarcJ de selección la hipótesis •Si comes fabada, entonces te
cornen fabada y pocos los que se ponen enfermos (q) y '·' tarjeta •no comer fabada.. (....p¡
. no es infor
que
mativa
porque nada se dice sobre esta circunstancia. La tarjeta •estar enfermo.. (ql será informativa en la medida
en que sean pocos los que comen fabada y pocos los que se pongan enfermos, aunque nada se
l-.ql
concluir si detrás de esta tarjeta se encuentra que •no han comido fabada•. Por último, la tarjeta
enfermo•
pueda
•no estar
será informativa cuando sean muchos los que comen fabada y no están enfermos porque
pem1itirfa falsar el condicional. De esta forma, se obtiene que el orden de frecuencias en la selección de
las tarjet.ls será p > q > -q
>
""P• que coincide con los resultados habituales de esta
tarea.
En las IICrsiones temáticas con términos deónticos, se concibe la tarea de selección como el
uso de
una regla frente a la comprobación de una regla de la versión indicativa vista anteriormente. El modelo
siones, y la regla se utiliza con el fin de maximizar la utilidad esperada que varra en función de la perspec­
probabilístico calcula en este caso la utilidad esperada, que veremos en el capítulo sobre la toma de deci­
tiva. El modelo explica los resultados habituales con estas versiones de la tarea e incluso muestra cómo el
Por
bebe cerveza, entonces es
1 9 años, 12 años o 4 años. los resultados mos­
traron que la selección de la tarjeta -.q aumentabd a medida que aumentaba la probabilidad de p de des­
obedecer la regla (proporción de respuestas: 19 años > 12 años > 4 años). También Creen, Over y Pyne
(1 997) encuentran que las estimaciones que hacen los sujetos sobre la ocurrencia de los contraejemplos
de q se encuentran determinadas por el tamaño del conjunto de p, aunque señalan que esta relación es
algo más compleja porque el valor asignado a la informad� (confirmación y desconfirmación) también
se liene que comparar con otros beneficios/costes esperados. Como veremos en el próximo capítulo sOOre
contenido y la variación de las probabilidades y utilidades influyen sobre la selección de las tarjetas.
ejemplo, Kirby {1 994) utilizó varias modalidades del problema cSi una persona
mayor de 21 años• en las que se variaba -.q, por ejemplo,
exento de problemas, y como señalan Evansy Over {1 996), el marco teórico ha pasado de un rnoc�E-Ionor·
razonamiento probabilístico, el modelo bayesiano es también un modelo normativo que no se ('ncuentra
mativo (lógico) a otro /probabilístico), si bien este último parece más adecuado para enmarcar la t.uea.
6.Z. Teoria de la suposición
asume que el razonamienlo condicional se basJ en la evaluación de unas posibílid.1des que• son hipoté­
Al igual que en el rnfoque teórico anterior, la teorfa de la suposición de Ev.1ns y Ovcr (2004) t.lmbién
ticas con respecto a la ocurrencia del antecedente. Los autores soslit.•nen que el condidon<�l
es un pt'fl·
samiento tupotético por n _io del cual se generan los modelos mcnt.tlcs del .lntcccdcnte y sobre esta
la prol 1� 1hdad � el grado de crc.>cncia de que ocurra
base se cons•d�ra
el consecuente. Esto implica que
¡¡nte un enunr•ado rond•c•o�al •SI p. entonces q•, los suje!os van a considerar cu.il es la probabilidad
de que ocurrd q �do p. 1\x e¡cmplo, ante un cond1cional •si el coche no .lrranca, entonces se h.J agot.ldo
/.1 bJtC'fía•, los suJet� van a suponer hipotéticamente que el coche no arranca y evaluaran la probabilidad
�
�
u gr.1do de creencia en que se haya agotado la baterra, dado que se cumpla dicho antecedente (el co-­
che no arranque). Esta concepción se opone .t la teorfa de los modelos mentales al no admilir que tos
modelos mentales se ajusten a una Interpretación del condicional básico como una impl•cación material.
Recordemos que la toorfa de los modelos mentales represcnt,, las tres posibilidades que son verdaderas
0s
en la interpretación condicional: pq, -.pq y -.p-.q. Según est.-. interpretación, el despliegue de los modelos
mentales implkitos permite la representación de la negación del antecedente par<t inferir que el condi·
cional es verdadero cuando •no ocurre p y ocurre q• y cuando •no ocurre p. ni ocurre q•. Sin embargo,
los resultados experimcnt.Jies han mostrado que los sujetos ignoran o consideran irrelevante que el an·
tecedente sea falso cuando tienen que generar o evaluar un enunciado condicional (Johnson-laird y Ta­
gart. 1969; Wason y Johnson-laird, 1 972). Estos resultados son coherentes con la tCOffa de la suposición
porque en su formulación probabilística no hay cabida para la no ocurrencia del antecedente. Según la
tcorfa de la suposición, ante un enunciado condicional se emite un juicio sobre la probabilidad condi­
cional subjetiva de que ocurra el consecuente cuando ocurre el antecedente. Siguiendo con el ejemplo
anterior, los sujetos evaluarJn si la probabilidad de que la batería se haya agotado es alta o baja cuando
el coche no arranque. Sin embargo, resultará irrelevante considerar en un enunciado condicional que
fOI'mC parte del
lenguaje natural que el coche arranque (-.p) para comprobar su validez lógica.
Con el fin de contrastar ambas teorías, Evans, Handley y Over (2003) realizaron una investigación
en la que se pedía dit(!ctamente a los sujetos que evaluaran la probabilidad de los enunciados condi·
cionales en un contexto en el que se especificaba la frecuencia relativa de todas las posibilidades lógicas.
Una de las tareas experimentales consistía en presentar un problema en el que había un paquete de
cartas que tenían dibujado un drculo o un diamante que podía ser amarillo o rojo. Había un toral de
37 cartas con la siguiente distribución:
1 c�rtól con drcwto amotr;Mo
4 cartiiS con tltamantes amM;tloi
16 cartas con ckukts ro;os
1 6 c.artM con diamólntes rofos
r----...l
oba�le)
a 5 {muy pr
la tarea de los sujetos consistía c>n scñular ('n un.1 escala de 1 (poco probable)
carta al aur: • S• l;a
la probabilidad de que la siguiente afirmación fuera verd.1clera si se escogiera una
c..rt;a es amarilla, entonces tiene dibujado un círculo•.
la pr �bilidad �1 -Mu i.Mio con·
la inform3c1ón sobre la proporción dt.• cartas llCfmite rakular
" t ond o un.J pto­
prob.1b•hd.1d c �dlt
dicional según se intcrprrtc tomo una irnpiit·aci(m m.1tcrial, una
.
p.1r.l t"'I.IS tres 1!\lerprc«.tC" I()(l('1.
babii idad conjuntiva. En el siguiente l uadro S<' prt.�·nt.l l'l t.íkulo
�
�
....icadón nulerial:
probabilidad(pql
bitidad condidonal:
137. + 1
probabilidad
("'""JX)X +
Z + 1 6137 = 33!17 (0.90)
t
probabilidad(pq) 1 [probabil�pql
: 1/37 / ! 1137 + 41371
conjuntivo' probiii>Uido<�pqJ.
d
1/5 (0.20)
+
probabilidad
(""'f>-.q!.
probabil �p �)[.
' )/37 . 0.03
los resultados experimentales mostraron que aproximadamente el 50% de los sujetos se aju�t.lron
a la interpretación de la probabilidad condicional y el 43% a la interpretación de la probabilid.:Jd con­
juntiv.J, no siendo significativa la interpretJción de la implicación material. Se podría pensar que la il')­
terpretación de la probJbilidad conjuntiva se corresponde con la del modelo mental inicial de la tCOfía
de los modelos mentales (pq), aunque, por otra parte, es inconsistente que los modelos mentales imp[í.
citos (..,pq y -.p-.ql no hayan tenido ningún efecto sobre la evaluación del enunciado condici0n.1l.
modelos
Conviene señalar que Evans y Over no se oponen a la concepción de la teoría de los modelos men­
tales, sino que su crítica
se
centra en el supuesto de los valores de verdad. la teoría de los
mentales asume que solamente se representan las posibilidades que son verdaderas en la interpretación
y Over, por el contrario, defienden que las personas interpretan un enunciado condicional como la pro­
del condicional básico y no permite graduar esta repre�ntación en función de su probabilidJd.
E\l;lns
babilidad de que ocurra el consecuente cuando suponemos que se ha dado el antecedente. Ahor.t bien,
pretado el condicional básico como la probabilidad conjuntiva del antecedente y el consecuente (pq!,
no ajustándose esta interpretación a un pensamiento hipotético que considere tanto la probabilidad de
los resultados experimentales también mostraron que casi el mismo porcentaje de sujetos había inter­
pq como la probabilidad de p�. Estos resultados condujeron a planteJT otro estudio sobre enuncic1dos
condicionales con contenidos realistas, como, por ejemplo, .-si sube el precio del petróleo, entonces se
descongestionará el tráfico• {Over, Hadjichristidis, Evans, Handley y Sloman, 20071. En líneJ con los
resultados del trabajo anterior, se encontró que la interpretación de la implic.:�ción mat�rial no t'rJ sig­
nifiCGtiva. Sin emb.lrgo, los resultados también mostraron que, ruando los contenidos son rcahst.IS, ¡,¡
interpretación del condicional como probabilidad conjunliv.1 disminuí.J, micntr.u ,tumentJb.1 )ignrfK.l­
tivamente la interpretación como probabilidad condidonal. En el siguienl<' <..tpftulo wremos ron md')'Of
•rnto
profundidad el modelo normativo baycslano y los diferentM enfoques ll'Órkos
sobre el razon.1m
¡)l"obabilístico.
RESUMEN
En este cJpftulo hcm� prt:scntado distintas concepciones teóricas y model� de r.u:.onamicnto
,dternativos para explicar I,IS infNcncias condicionales. El razonamiento condicional constituye
uno de tos campos m,\s �udiados dentro de la psicología del razonamiento deduct1110 y en el que
se suscitun todos los probl('fllas que � han ido planteando en torno a cu11 t.'S la mejor explic01ti6n
del razonamiento humano. Hemos empezado por 01nalizar los modelos que parten del supuesto
de que tos sujetos Hcncn reglas de inferencias scmcj.mtcs a las reglas lógicdS. aunque est.u reglas
no comprend.ln el conjunto total de todas las reglas del modelo normativo. De o�hf que se hable de
un conjunto dc reglas básicas, como el modus poneos, que pertenecen al repertorio de reglas de­
ductivas •naturalt'S•. la falta de correspondencia observada entre la interpretación lógica de los
opcro�dores y su interpretación cn el lenguaje natural hacen que Brainey O'Bnen (8rdine y O'Brien,
1 991: 1 998J desarrollen un modelo de deducción natural que intenta recoger las propiedades se­
mánticas )' sintácticas de los Otx'radores que se utilizan en el lenguaje natural. Desde este plante­
amiento, la regla mental es el modus poneos )' en el resto de las formulaciones hacen falta cómpu�
adicionales, ya que la regla no .se puede aplic.u directamente. De esta forma se explica que las fOJ­
mulaciones del condicional que no se ajustan al modus poneos se.1n más difíciles y esto se refleje
en un número mayOJ de errores y tien1pos de solución más lo�rgos. Dentro de esta misma perspec­
tiva, la trorfa Psycop de Rips ( 1 994) tambi�n propone un conjunto de reglas semejantes, pero en
este caso el procedimiento es sensible a las metas que titme el sistem.t deduclivo. Si bien es cieno
que estas versiones de los modelos de rt>glas mentales asumen un mfnimo de reglas ioferenciales
y recurren a los procesos de comprensión para explicar los efectos del contenido, otras perspectivas
se encuentran en desacuerdo con la concepción teórica de fondo, no admitiendo la supuesta tló­
gica mental•. por muy •natural• que se quiera presentar.
La Teoría de los Modelos Mentales Oohnson-laird, 1 983; Johnson-Laird y Byrne. 1991) se pre­
senta como marco teórico altcrnativo y contrapuesto a cualquier concepción de reglas mentales.
Esta teorí01 ya la hemos comentado en capítulos anteriores, puesto que es una concepción general
del razonamiento humano. Con respecto al razonamiento condicional, en concreto, propone que
la interpretad&! de un enunciado, si p entonces q, dependerá de su significado lingüístico y del
contexto. El modelo ment(;ll que se genere describirá el estado actual de aquello que viene descrito
en el antecedente y la relación del consecuente con el antecedente que se presupone en ese con­
texto. Cuando se comparan los modelos de reglas y la teoria de los modelos mentales encontramos
que ésta última explica un mayor número de resyltados experimentales sobre IJ diflcult.xt el<' los
problemas en términos de la cantidad de wocesamiento y de las limitaciones de lo� memoria dE>
trabajo en la consider.Jción de todas las combinaciones ck> las representaciones rekvantes. Ack>n1.1s,
incluso algunos partidariO!> de los modelos de regl,ls mento�les admiten la comJMtibilidad (>flirt• o�m­
has propuestas (Braine, 1993).
���r;;;�.:��;q:c-o���;q:;l;t���-;l��:l::;n�l�:s:n:�:��op�
nocim1�nto sobre�� s1gn1r;cado de 1<» o¡>CrJdores lógicos hi. cntonu.-sJ como �1 conocimicntoco.
gcner.1/ {el contenid()'conte'<IO) determinan los modelos mc�tale<t que se representan. Para �
cxplicJr los d1f�rcnte$ signlfkildos del condicional, 1,1 tcorfa tncorpora un ml.>canl!lll'IO tJc trMx.lul,¡.
ctón s.em.intica. pragmática y del conocnniento. Est<» dcct<» del contcmdo y del contexto tamhtén
el centro de Jtcnción d!' las teorfas y model<» que hacen hmcapié en los .Jspoctos pragm os
del razonamiento y de la abundante investigación que se ha generado además sobre la t.ltl�,1 .ilic
dc!tot'.
lección de W.lSon, convirtiéndola en un.1 tarea pdtJdig.rn.itica.
En líneas gcnl.'fales, podríamos tk.'Cir que los rPSult3dos que se han obtenido a p.lthr <k- lo��
vcstigadoncs centradas en 1<» aspectos pr.:�gm.lticos scñ,lliln que los mecanismos que suby.:.ccn a
la facilitación en una tarea de selccción no son tan simples comose habla supuesto en un principiO.
El conjunto de estas investigaciones pone cte manifiesto <¡ue son las claves contcKtuales las que
están d..1ndo cuenta de los efectos facilitadores encontrados en la tarea de selección. Como hernos
visto, cuando la tarea de selección se enmarca dentro de un contexto plausible y explicativo de los
aspectos deónticos de la situación se produce una mc>jora significativa en el rendimiento, indepen.
d1entemente de que el contenido de la tarea sea f.amiliar para los sujetos.
la propuesta originaria de unos esquemas de razonamiento pragmático de Cheng y Holyoak
(1 985; 1989) ha contribuido a que las investigaciones se aproximaran a la identir;cación de losftK·
lores contextuales y de los aspectos pragmáticos que guían la actividad más cotidian.1 del
nismo de razonamiento humano. Estos contextos deónticos hacen explícitas las pautas de com­
pol'lamlento que un sujeto •debe• o puede• realizar. la propuesta de Cosmides (1989; Cosm1des
y Tooby, 1 9891 sobre los contratos sociales queda asumida como parte de los esquemas de regula·
ción de Cheng y Holyoak (Girotto, Blaye y Farioli, 1 989; Politzer y Nguyen-Xuan, 1992), conside­
rando que la delimitación conceptual que hace Cosmides entre los esquemas de regulación lptf­
miso y obligaCión) y los contratos sociales es bastante difusa, siendo la principal aportación deesre­
enfoque el concepto del mecanismo para la detección del engaño como vía para el análisis de la
adopción de perspectivas. la posibilidad del engaño h.:� puesto de manifiesto que estos contextos
interactúan con las metas que tiene el sujeto y con la perspectiva en la que se sitúa con respecto,¡
las claves deónticas {Gigerenzer y Hug.1992; light, Girotto y legrenzi, 1990; Politzer y Nguyen·
Xuan, 1992; Plan y Griggs, 1993).
Exi5-ten también ()(ras alternativas teóricas para la explicación de los aspectos l'ragmátiros
términos de la relevancia de la información. El modelo heurísticofanalítico de Evans {1984; l ll8QI
considera que en la <.>tapa heurística la información se selecciona en función dc la relevancia Qlll'
tenga para los sujetos y esto explica el conocido sesgo de <.>mp.lrejJmiento r1e la tarN ck>§('it-t t ICÍn
Sin embarRQ, Evans alude a la relevancia sin hacer explíc-ito <'Ómo detx>ffa tr.:�tarsr. Un.1 trotl.l m.l�
conot'ta y con carácter gencral l.-s la <k- Sperber y Wilson { 1 fJ95; 1q8b; SJX'rlx>r. C1r.1 tiirnlto
1995) que parte del suput..'Sio de> que 1� prou'SO$ I.:('!Rnitlvo!o
�u(,ln por l;� inioun.1110il 4JU"'
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son
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meco�.
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ro
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V
'>t.'J
más relevante Y la consideración de lo que es relevante depende de las expedativas que se tengan
S()bre sus efectos y sus costes cognitivos. Estos dos factores pueden variar en función del contenido
y contexto del enunciado condicionaL los resultados experimentales mostraron que cuando las
expectativas sobre los efectos cognitivos de la negación de los casos p y ..,q o de la afirmación de
que no hay casos P y ..,q se presentan de forma que sean fácilmente accesibles se obtienen los efec­
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
tos de facilitación esperados.
Por último, hemos visto una perspectiva teórica contrapuesta a las anteriores al considerar que
la relevancia es el resultado de un juicio probabilístico sobre la capacidad informativa de las alter­
nativas y como consecuencia la tarea de selección es una tarea de comprobación de hipót{!Sis en
la que la selección de información se explica de acuerdo con un modelo bayesiano dentro del
marco del razonamiento inductivo (Kirby 1 994; Oaksford y Chater, 1 994). Estas probabilidades no
son fijas, sino subjetivas y las evaluaciones del tamaño del conjunto de las ocurrencias variarán en
función del conocimiento del sujeto y de aquello que aporte más información. Sin embargo, existen
discrepancias con respecto a la definición de aquello que tiene valor informativo. Por ejemplo,
Evans y Over (1 996) consideran que también se deben incluir las utilidades subjetivas en las ver­
siones indicativas del condicional en lugar de analizar las ganancias en información y que en rea­
lidad se debería analizar la utilidad subjetiva epistémica, que depende de la diagnosticidad de los
datos para revisar las creencias sobre la verdad del enunciado condicional. Por ello, en su teorfa
de la suposición {Evans y Over, 2004) asumen que el razonamiento condicional se basa en la eva­
luación de unas posibilidades que son hipotéticas con respecto a la ocurrencia del antecedente.
En el próximo capítulo de razonamiento probabi l ístico veremos con más detenimiento el modelo
bayesiano y cómo las investigaciones vuelven a tropezar con problemas semejantes a los encon­
ados con el modelo normativo lógico.
en to pro ba bil íst ico
1
TillOS
1. INTRODUCCIÓN
' z. TEOREMA DE BAYES
�-EL lENFOQUE DE LOS HEUAISTICOS
a. Heurfstico de representatividad
a.l. Insensibilidad a las probabilidades a priori
PALABRAS CLAVE
DEL CAPITULO
a.2. lnsensibllldad ala capaddadpredictiva del dato
juicio probabilístico
a.3. Concepciones estadfsticasinexactas
a.4. Lafalacia dela conjunción
Teorladela probabilidad
b. Heurfsticode accesibilidad
Princlpiode extensiOn
Teoremade Bayes
b.l. Sesgo debido a la facilidad de recuperación
Probabilidad a priori
b.Z. Sesgo debido a la facilidad en la construcción de ejemplos
(apacldadpredictlvadeldato
b.3. Sesgodebido a t a facilidad paraimaginarsituaciones
Probabilidad condicional inversa
b.4. Sesgodebido a l a correlaciónilusoria e ilusiónde control
Heurlstico
d. Heurlstico de anclaje y ajuste
c. Heurfsticos del prototipo
3.1. Lateoria del apoyo
4.LA TEOAfA DE LOS MODELOS MENTALES
5. JUICIO PROBABILfSTICO V CALIBRACIÓN
5.1.
Pilar Slinchez Balmase<la
Enfoques teóricos
5.1.2. El modelo «fuerza-peso» de confianza en la evidencia
S.Z. Lacalibraciónen eljuiciode lose)(pertos
S.l.l. El enfoque de los modelos mentales probabilfstkos
6. SESGO PREOICTIVO Y SESGO RETROSPECTIVO
Representatividad
Falacia de la conjunción
Anclaje y ajuste
Accesibilidad
Teorla del apoyo
Principio del subconjunto
Hipótesis de los conjuntos anidados
Calibración
EfKtode sobre-confianza
Efectof�dl-dificil
Modelo mental probablllsti<:o
Modelo fuerza-peso de l.i confianza
en la evidencia
llusiOnde vaJldez
RESUMEN
Sesgo retrospectivo
HAPA CONCEPTUAL
Falacla narratilla
Ilusión de coherencia
ltiUOGRAFfA
• Definir el concepto de juicio probabilfs.tico.
• Identificar las distintas modalidades de juicio probabilístico y las tareas e)Cperimenta� dis.cñ�
para su estudio empírico.
• Analizar los modelos normativos del razonamiento probabilístico.
• Identificar los sesgos sistemáticos en el razonamiento probabilistico.
•
Analizar y comparar los enfoques teóricos que explican los sesgos sistemáticos en el razona.
miento probabilístico.
• Definir el concepto de calibración en el juicio probabilístico.
•
Identificar 105 sesgos sistemáticos en la calibración del propio juicio en sujetos novatos y exper­
tos.
• Analizar y comparar los enfoques teóricos que explican los sesgos sistemáticos en la calibración
del juicio probabilístico.
• Deíinir el concepto de juicio retrospectivo.
• Identificar los componentes del juicio retrospectivo y los procesos psicológicos que lo explican.
• Analizar el concepto de falacia narrativa como denominador común del sesgo predictivo de so­
bre-confianza y del sesgo retrospectivo.
IN TRODUCCIÓN
• Realizamos un juicio probabilístico cuando hacemos una predicción 0 pronóstico. tomamos una
decisión o buscamos la causa de un hecho determinado
• En el razonamiento probabilístico las conclusiones no son inequivocameme ciertas sino proba·
blemente ciertas.
EL TEOREMA DE BAYES
• Los modelos normativos del razonamiento probabilístico son Jos axiomas de la Teoría de la pro­
babilidad y el Teorema de Bayes.
• De acuerdo con el axioma 4 a) de la Teoría de la probabilidad, si dos sucesos {S 1 y 52) son depen­
de 51 por la probabilidad de 52 asumiendo S 1. P (51 y 52) = P (51) x P (52 dado 51 ) = P (51) x P
diemes, la probabilidad de la conjunción de estos sucesos será igual al producto de la probabilidad
(5215 1 ). El �gundo factor de este producto se denomina probabilidad condicional de 52 dado S l .
• El teorema de Bayes integra dos principios básicos: a) la probabilidad a priori de una Hipótesis: P
(H) y b) la capacidad predictiva del Dato en relación a la Hipótesis: P (0\H). El producto de ambos
factores constituye la probabilidad conjunta de la Hipótesis y del Dato dada la Hipótesis: P {H)
P iDIHJ.
•
Teniendo en cuenta que el Dato puede predecir distintas Hipótesis alternativas, el teorema de
•
la información que nos permite aplicar el teorema de Bayes puede proceder del conocimiento
Bayes nos permite calcular las distintas probabilidades condicionales inversas; es decir, una vez
conocido el Dato, la probabilidad posterior de cada una de las distintas Hipótesis: P (H\0).
completo del espacio muestra\ o de su estimación subjetiva total o parcial.
ENFOQUE DE LOS HEUR(STICOS
•
los heurísticos constituyen reglas y estrategias intuitivas, que se aplican de forma deliberada o no,
para producir una estimación o una predicción.
• la evaluación •natural•, rápida, y económica en términos de esfuerzo y recurs� cogniti� que
proporcionan los heurísticos puede dar lugar a distintos erroressistemáticos, tamb1én denomm,ulos
sesgos o falacias, característicos de cada uno de ellos.
•
Tversky y Kahoc'll'l.ln (1 974; 1 982a) iniciaron y desarrollaron un extenso programa de inves
tigación
que sustenta la conceptualización dl• los tres tipos básicos de hcurfsticos: rcprescntatividad,
ac:ce.
sibilidad y anclaje y ajuste. Mjs re<:icntcmcnte, Kahncman y Frcderick (2002 ; 2005, cap. 1 5) pre­
sentMl un modelo l.'n mayor mcdidcl intl-grador del juicio heurístico <¡ue responde a la denomin
a.
ción de •heurfsticos del prototipo•.
•
Cuando Jplicamos el hf.ourístko ck> reprf.>SMtatiwdad juzgamos la prob..1bihdad de que un ejemp
lar
pertenezca a una categorfa en base a la medida en que el ejemplar es representativo o se asemeja
•
al pr()(olipo de la categOfía.
la aplicación del heurístico de represent,ltividad produce sesgos sistemáticos en los juicios de pro­
babilidad que se concretan en la inS<"nsibilidad: a) a las probabilidades a priori de la hipótesis, b)
a la capacidad prcdidiva del dato, c) al tamaño de la muestra y al concepto de regresión a la
media, y d) al principio de extensión de la Teoría de la probabilidad.
•
Cigerenzer y Hoffragc ( 1 985) sostienen que las demandas computacionales de los algoritmos b,a.
yesianos son más simples cuando la información se codifica en un formato de frecuencias frente
al formato estándar de probabilidad, dando lugar a una proporción sustancialmente superlor de
•
algoritmos ba)'e'Siaoos con resultados correctos.
Aplicamos el heurístico de accesibilidad cuando evaluamos la frecuencia de los ejemplares de una
categoría o la probabilidad de un acontecimiento por la facilidad con la que los ejemplos nos
•vienen a la mente• o •se nos ocurren•. En general, los ejemplos de categorías frecuentes se re-.
•
cuerdan con mayor facilidad y rapidez que los ejemplos de categorías menos frecuentes.
la accesibilidad de ejemplares o acontecimientos ve también afectada por otro tipo de factores,
corno la familiaridad, la saliencia o su carácter reciente, lo que produce determinados sesgos cuanQ:)
se aplica el heurístico de dCCesibilidad. Estos sesgos pueden agruparse en las cuatro categoñas si·
guientes: sesgo debido: a) a la facilidad de recuperación, b) a la facilidad en la construcción de ejem·
•
•
plos,
e) a la facilidad para imaginar situaciones, y d) a
la correlación ilusoria e ilusión de control.
el
los heurfsticos del prototipo son el resultado de un doble proceso de sustitución: 1 ) una categorfc1
se sustituye por su ejemplar prototípico y 2) un atributo de la categoría (el que se evalúa
juicio emitido) se sustituye por una propiedad del prototipo.
Cfl
Aplicamos el heurístico de anclaje y ajuste cuando realizamos estimaciones de cantidades incM:rtas
a partir de un valor inicial, que se ajusta hasta alcanzar la respuesta final. Diferentes valores de
anclaje producen estimaciones diferentes sesgadas hacia el valor inicial.
• De acuerdo con la aproximación teórica inicial deTversky y Kahncman ( 1 974). el � S('procb:e
en la fase de juicio absoluto debido a que el proceso de ajuste l'S insuficiente porque tmnirw en
el lfmite más próximo al valor del ancla dentro del rango de valores posibles. los resultarlos de�­
sesRQ puede oriRinarse t.1mbién en la f.1sc de recupe­
cowitz y Kahneman (1 995) sugieren que el
ración de la infOfmación y que el ancla puede ,lctuar como una su�errnd.1, IMCll'nclo l;t informa­
ción compatible con el ancla más ,1cccsible.
•
(h,lpman y Johnson (2002) presentan un model . l e n .
� : r �t�v� a la propuesta inicial_de
Tversky y Kahnen�<.1n (1974), que sostiene que 1:: te6�::·
Y sesgos producman
corno consecuencra del priming asimétrico en e1 err o d e JUICIOS
:����=:aci:n de la informació� quc
�
�:;=
incrementaría la disponibilidad de rasgos comp
Y respuesta• Y reducma la
disponibilidad de aquellos rasgos que las diferencian. po
Los resultados de Eple� y Cilovich 12001) demueS1ran
el valor de ancra·e es autoge·
ner.1do el proceso de a¡uste en la fase de juicio absolutoqueescuando
el responsable del efcct�.
• La_ teoría _del apoyo de T�rs� y Kochler (1 994; 2002) constituye una perspectiva
permite ex­
pircar �a¡o -�n mar�o-t�rrco mtegrador gran parte de los sesgos sistemáticos queque
responden a la
�:;::�;i:��;��:���;��a�::�do en heurísticos en la predicción categorial y en la evaluación de
El denominado •efecto de desempaquetado• constituye el principio explicati\10 de la teoría del apoyo.
• la teoría del apoyo explica algunos de los sesgos más representativos del razonamiento probabi­
lísti�o h�mano_ que vulneran los axiomas de la Teoría de la probabilidad, como son la regla de
con¡uncrón (ax1oma 4) y la regla de disyunción (axioma 3).
os
se
••
•
•
LA TEORIA DE LOS MODELOS MENTALES
la teoría de los modelos mentales de Johnson-Laird {1 994; 2006, cap. 15) explica el razonamiento
extensional sobre probabilidades; es decir, el razonamiento deductivo que genera la probabilidad
de un acontecimiento a partir de las diferentes posibilidades en que puede ocurrir. Se basa en
cinco principios, entre Jos cuales el •principio del subconjunto• permite el cálculo adecuado de
la probabilidad condicional posterior sin necesidad de aplicar el teorema de Bayes.
• los sesgos sistemáticos en la inferencia bayesiana se explican por la limitación en la memoria de
trabajo, que dificulta la representación extensional del espacio muestra! y la correcta aplicación
del principio del subconjunto.
• Barbey y Sloman (2007) integran el enfoque de los modelos mentales en el marco teól'"ico de las
denominadas hipótesis de los conjuntos anidados.
la Teoría de los modelos mentales explica también los sesgos cuando se r,uona sobre prob..lbili­
dades relativas. Cuando no se contemplan los casos en que las premisas son falsas, los sujetos
pueden llegar a conclusiones imposibles.
•
•
JUIC IO PROBABILISTICO Y CALIBRAC IÓN
•
•
•
•
�
El •t>fecto de exceso de confianza• y el .efecto �ácil- iffcil• constituyen dos fen6mell<>i
consislencia empírica en la li!cratura sobre cahbrac1ón.
Oc acuerdo con
de cleOJa
da
la teoría de los modelos mentales probabilísticos (MMP) de Cigerenzcr, Hoffra
y Kleinbólting ( 1 9 9 1 ) y Cigcrcnzer y Coldstein (1 996) el desajuste en la cal ibración no es una
rac!erística intrínseca del juicio humano, sino l a consecuencia de la utilización de tareas c
n
escasa validez ecológica.
g�
�
El algorilmo básico • Take The Bes!• {TTB) constituye el marco conceptual de la teorfa. las
infe_
rendas sobre preguntas inciertas se basan en claves probabilísticas, que se generan, se evalú
an
se activan para dar la respuesta de acuerdo con un orden jerárquico en función de su grado
dcv
lidez.
:.
El modelo fuerza-peso de la confianza en la evidencia de Griffin y Tversky ( 1 992), planteado en
el enfoque de los heurísticos, aborda las razones que pueden explicar la elección de claves con
escaso valor predictivo respecto a una determinada hipótesis. El sesgo en el juicio predictivo se
produce por la focalización excesiva en la • impresión• (fuerza) que produce la evidencia, lo que
da lugar a un ajuste insuficiente de su validez predictiva relativa (peso).
•
El modelo fuerza-peso explica la calibración en el juicio clínico de expertos sobre un caso particular,
en el que se observa sobre-confianza extrema cuando la fuerza es elevada (insensibilidad a la pro­
babilidad a priori de la hipótesis) y el peso es bajo (insensibilidad a la eficacia predictiva del dato}.
SESGO PREDICTIVO Y SESGO RETROSPECTIVO
•
•
la impresión que genera la observación de una única experiencia puede producir un exceso de
confianza en nuestro juicio, que responde a la ilusión cognitiva que Kahneman
denomina •ilusión de validez•.
(20 1 1 , cap. 191
De acuerdo con este autor, el exceso de confianza subjetiva se sustenta en lo que denomina la fa­
lacia narrativa, basada en el intento continuo de buscar un sentido al mundo que nos rodea y una
coherencia en los hechos que se suceden.
•
De acuerdo con Kahneman
{201 1 ,
cap. 20), si la ilusión de validez nos conduce a confiar en ex­
ceso en nuestros juicios predictivos si son coherentes con la evidencia presente, el •sesgo retrOS·
pectivo• revisa y reestruc!ura nuestra concepción sobre un hecho del pasado si la evidencia dis­
•
ponible lo contradice.
los tres componentes del sesgo retrospectivo ya identificados en los estudios pioneros de fisch
Y colaboradores son:
las
hoii
�
a) Las impresiones de necesidad: reflejan el grado en que los result.ldos
M lt­
N
imprf'sionPS de pr
bilidad: asumen las percepciones y juicios cohercntt>s con el hecho de qut> In!' rL'Sl1h.1dus podríJn
un acontecimiento se perciben como determinados causillrnente, b)
e)
las distorsiones de la memoria: rcvel,1n t•l rt'<"UC'rdo errónro
predicciones estuvieron más cerca de los rcsuhados cit•
haberse anticipado y
In qu{' dC'
hcd1o ('<;tuvieron.
de- qur sus
Nestler, von Collani y Fischcr (2008) definen los procesos psicológicos que subyacen a c.ada
• Bl.lnk,
res: 1) en el caso de la atnbución causal las person.Js elaboramos antecedentes
o de estos componen
un
el resultado de forma que parezca en mayor medid;¡ predeterminado, 2) la impresión
consistentes con
implica consideraciones metacognilivas que presuponen que el resulliJdo ¡xx.Jría ha·
de predictibihdad
/Jf;>fse ,1nrictpado en algún momento, y)) las distorsiones en el recuerdo están gobernadas por procesos
de memoriJ quf' se concretan en el anci.Jje en elresultado y la reconstrucción de la predicción rnicial.
a INTRODUCCIÓN
Cuando hacemos una predicción o pronóstico (•María llamará para felicitarme•), tomamos una de·
nsión (•llegaremos antes por la autovía•) o buscamos la causa de un hecho determinado {•se compor1a
así porque está de mal humor•) estamos evaluando la probabilidad de que determinados acontecimien·
105 vayan a ocurrir o hayan ocurrido. En la vida cotidiana y en el ejercicio de nuestra profesión realiza.
mas predicciones sobre acontecimientos futuros basándonos en información incompleta, parcialmente
imprev1sible, en ocasiones ambigua, que exigen juicios en los que la certeza de nuestras conclusiones
se sitúa en un margen determinado de probabilidad. Cuando nos
planteamos la probabilidad de que
llueva si vamos a veranear al norte, la probabilidad de encontrar trabajo si elegimos unos es!Udios frente
a Qlros, o la probabilidad de que una obra gráfica adquirida se revalorice en el futuro, estamos realizando
juicios en los que las conclusiones conllevan un margen determinado de incertidumbre. El razonamiento
probabilístico juega asimismo un papel fundamental en el ámbito profesional cuando no pueden con·
templarse en su totalidad todas las variables posibles que influyen o dan lugar a una determinada con­
secuencia. Así, el diagnóstico clínico en medicina y psicología, la potencial eficacia de metodologías
innovadoras en educación, las sentencias judiciales, las previsiones basadas en estudios de mercado, o
los pronósticos electorales constituyen ejemplos de juicios predictivos en los que las conclusiones no
son •inequívocamente• ciertas sino �probablemente• ciertas.
El razonamier,to probabilístico constituye una modalidad de pensamiento que se enfrenta a proble­
mas abiertos y, por tanto, no muy bien delimitados, en un mundo complejo y cambiante en el que la
información es incompleta y se modifica temporalmente. Para adaptarnos de manerd eficaz a la incer­
tidumbre y variabilidad ambiental esta modalidad de razonamiento genera formas de percibir, computar
�
Y representar las variables externas para emitir juicios de probabilid.1d que permitan estimar CSd vari.1·
ilidad Y actuar sobre el entorno. Las leyes de la probabilidad en tareas de razonamiento prob..1bilístico
Juegan un papel similar a las leyes de la lógica en el razonamiento deductivo y constituyen un modelo
norma!ivo o prescrip!ivo sobre cómo deben realizarse las inferenci.1S probabilísticas.
Comenzaremos en el apartado siguiente explicando el modelo normativo .11 que nos JC.lbJmos de
referir, que nos
permitirá delimitar conceptualmente quc5 tipo de desviaciones sistem.itiCdS de dicho
madeJa se
observa n en el razonamiento probabilístico hunMno y cómo se c>.plic.Jn d<.•sd(' los distimos
enfoqut.� teóri
cos. Nos <.cntr,uemos .l continu.1dOn t·n uno rit• los nm{ eptos ccntrJies en el r.llon,l-
miento probabilfstico: el concepto de calibración en novatos Y expe�tos en un dominio de conocimiento
determinado. Analizaremos cómo evalúa el sujeto su grado de conf1anza en su propio juicio, los�
sistemáticos que se observan y cómo se explican desde distintos enfoques teóricos. El último apal"la
previo al resumen, aborda desde la perspectiv.l integr.1dora de �a h�eman (20 1 � ) las • ilusiones cogni :
_ _
_
tiv,lS• que e:xplican determinados sesgos en buena parte de los JUICIOS probab11 1st•cos predictiVOs y re­
trOSpE'C"tivos del razonamiento humano.
:
11 El TEOREMA DE BAYES
Cuando asignamos un valor de probabilidad a un suceso podemos conocer o no el espacio de pro­
babilidades. Cuando conocemos el espacio de probabilidades, como en el lanzamiento de un dado 0
una moneda, si asumimos la equiprobabilidad de las diferentes posibilidades, la probabilidad de un su­
ceso aleatorio sería el cociente entre el número de resultados favorables y el número total de resultados
posibles. Si repetimos el lanzamiento de un dado un número razonablemente elevado de veces, la pro­
babilidad de obtener un 2 será equivalente a su frecuencia relativa: 1/6. En la vida diaria, sin embargo,
habitualmente no conocemos el espacio completo de probabil idades en relación a un suceso determi­
nado. lo que nos exige llevar a cabo estimaciones subjetivas en relación al espacio muestra!. Es posible,
además, que las diferentes alternativas no sean necesariamente equiprobables. Imaginemos que tenemos
que seleccionar a un candidato para un puesto de trabajo de un conjunto de seis candidatos que han
obtenido exactamente la misma evaluación favorable en un grupo de pruebas psicométricas. A pesar
de la equivalencia en la evaluación objetiva, su eficacia en el rendimiento en el puesto de trabajo de­
penderá de otras muchas variables, no todas ellas conocidas y presumiblemente no estables (experiencia,
personalidad, motivación, etc.), por lo que no necesariamente podemos asumir con certeza la equipro­
babilidad de la eficacia de los diferentes candidatos para el puesto de trabajo. Retomaremos y contex·
tualizaremos teóricamente este ejemplo en el apartado 3.a.2.
Tanto si la fuente de la que se ha obtenido la probabilidad de un suceso es objetiva como si es sub­
jetiva, la teoría de la probabilidad asume un conjunto de axiomas. El espacio de probabilidades que
ofrece el ejemplo siguiente nos permitirá introducir y ejemplificar cada uno de ellos. Imaginemos que
a fa consulta del gabinete psicológico de Ana acudieron el pasado año 100 pacientes. De los 100 pa­
cientes, 30 sufrían trastorno depresivo, 20 pacientes fueron diagnosticados de fobias específicas, y los
50 pacientes restantes de problemas de ansiedad. Ilustremos ahora los axiomas que asume la teoría de
la probabilidad supuesto este espacio de probabilidades:
1. La probabilidad de un suceso (S) varía entre O (imposibilidad) y 1 (certeza).
• La probabilidad de sufrir un trastorno de ansiedad es 50/100 "' 0.5
2. La suma de las probabilidades de todos los posibles sucesos en un cspacin nwestr.1l ct1do es
l.
Como caso especial, la probabilidad de •no ocurrencia• de un suC"C•so es iguJI ,1 1 tnl•nos fa pro·
babitldad de su •ocurrencia•, P (noS) ,. J- P(S).
•
:
a suma de las probabilidades de todos los posibles sucesos =
1
00/100) + 120/lOO)
+
(5011 00)
J. Si dos sucesos (51
Y 52) son mutuamente excluyentes, la probabilidad de SI 6 52 será igual a la
suma de sus probabilidades: P (S 1 6 52) = p (S¡ ) + p (52 ).
•
La probabilidad de sufrir un trastorno depresivo o de sufrir una fobia especifica =
(2011 00) = 0.50
(301100) +
�1
Term inada la primera fase del tratamiento, el porcentaje de curación en el grupo de pacientes con
trastorno depresivo fue del 50 %, en grupo con problemas de fobias del 70 %, y del 40 % en el grupo
de pacientes con problemas de ans1edad. Conociendo estos datos podremos ejemplificar el cuarto
axioma.
4. a) Si dos sucesos (S 1 Y
52) son dependientes, la probabilidad de la conjunción de estos sucesos
será igual al producto de la probabilidad de Sl por la probabilidad de 52 asumiendo 5 1 . p (51 y
52 ) = P (51 ) x P (52 dado 51 ) = P (S 1 ) x P
) . El segundo factor de este producto se denomina
probabilidad condicional de
•
(52151
52 dado S 1 .
P (Ansiedad) x P (CuradoiAnsiedad) = 0.50 x 0.40 = 0.20.
la probabilidad de que un paciente haya sido diagnosticado de ansiedad y se haya curado =
b) Si dos sucesos (51 y
52) son independientes, la probabilidad de la conjunción de estos sucesos
P (51 y 52) = P (51 ) x P {$2).
será igual al producto de la probabilidad de 51 por la probabilidad de 52.
Imaginemos ahora que del conjunto de pacientes que asistieron a terapia el año pasado extraemos
uno al azar y encontramos que está curado. ¿Cuál es la probabilidad de que dicho paciente hubiera
sido diagnosticado previamente de trastorno depresivo?
Teorema de Bayes que nos permite responder a esta pregunta. El Teorema de Bayes nos permite calcular
Thomas Bayes, clérigo inglés del siglo XVIII, añadió a estos axiomas una fórmula conocida como el
\a probabilidad condicional inversa, también denominada probabilidad posterior (o probabilidad a pos­
teriori). El cálculo de esta probabilidad no es directo ya que conocemos el Dato (el paciente está curado)
pero tenemos tres posibles opciones de diagnostico previo o hipótesis de partida: depresión, fobia o
ansiedad. El Teorema de Bayes constituye la ley fundamental en la que se basa este tipo de inferencia
probabi lística, tanto cuando la información procede de datos muestrales como cuando procede de es­
timaciones subjetivas de probabilidades (ver cuadro 6.1 ). El espacio muestra! de probabilidades objetivas
que ofrece el ejemplo nos permitirá introducir el Teorema y los conceptos básicos que lo explican, y
que resume la tabla 6 . 1 .
E l primer concepto e s l a •Hipótesis» porque e l paciente curado podría haber sido diagnosticado e n
principio d e cualquiera de l o s tres tipos d e trastornos. Este primer concepto se d scrib en l.1 prime a
�
�
�
�
�
columna de la tabla y en la columna 2 la probabilidad asociada a cada una de las h1 ótes1s en el es aC1o
muestra l. La tercera
columna describe los dos posibles datos, curación o no curac1ón, de un pac1ente
extraído al azar
y la cuarta columna recoge la probabilidad del «Dato• (curación) y su probabilidad
complementar
ia (no curación) para cada una de las tres posibles hipótE'Sis. A partir de los v<�lores de las
columrMs 2 y 4. podemos calcular la probabilidad que recoge el cuarto axioma: la probabilida
d con
cada uno � los trastornos y se haya 0 no cur
a rr
.
.
quinta columna de ta tabl.1 recoge l.1s scrs posrbles probabrhdades con¡untas. .Srn embar
go, <�hOJa
de
el
recordemos,
porque,
verde
pacrente extra
bemos centrarnos en las filas sornbread s en
ído al aza
r
1,1b,1 curado, y p.lrticularmcnte en la pn eru de ellas porque c'l roblema que nos plantea
mos se
.
_
_
con.
_
creta en la probabilidad de que huhrt•r.J qfln dr.r�nnstrc.lrlo prt vr.1mentc de deprcs1ón.
?
�
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�
:�
�
de que u n pacientE" hay.1 sido diagnostic do d
�
e:_
Abordaremos paso a paso la formulación matemática del Teorema de Bayes, definiendo los cooceptos
básicos a partir de los cuales se constituye, algunos de los cuales ya han sido explicados en la
ción de la tabla resumen.
l.
P (Depresión).
La probabilidad a priori de la Hipótesis:
ocupa es
P (H).
descnp­
La h ipótesis relevante para el problema que nos
2 . La diagnosticidad del Dato para la Hipótesis: p (DIH>. En el problema planteado P (Curaci6niDf·
pr�ión). Este valor recibe el nombre de .. diagnosticidad• del Dato porque el Dato (Curación!
p IDI H,l
puede darse en presencia de otras dos posibles Hipótesis alternativas
3.
o
p IDIH,l.
en
rJI;
este espacio muest
l'pt•rr·
Con el producto de eslos dos valores obtenemos la probabilidi\d conj unt.l dE' dos sucesusd
dienles: haber sido previamente diagnosticado de depresión y c ur.u�L' dJ.do l'l clia�nÓSIK'O
de depresión:
P (H)
P
�:V10
Oeprestonl
<DIHl . Siguiendo con el ejemplo: p (Depresión) p (Curación!
probabilidad condicional inversa o posterior, que es el problema que debemos
resolver a partir de la información de la que disponemos. Se denomina así porque es la probabi­
condicional
inversa de la probabilidad condicional P (0/H). En otras palabras, conocemos
lidad
la probabilidad condicional de curarse habiendo sido diagnosticado de depresión: P (Curarse/De­
presión). El problema que nos planteamos ahora es precisamente el inverso. Sabiendo que un
paciente extraído al azar está curado: ¿cuál es la probabilidad de que hubiera sido previamente
diagnosticado de depresión? En concreto, debemos calcular P (HIDJ o P (OepresióniCuración).
4. Finalmente, la
De acuerdo con el Teorema de Bayes adaptado al ejemplo propuesto, el cálculo sería el resultado
de dividir la probabilidad de los casos favorables (haberse curado habiendo sido diagnosticado previa­
mente de un trastorno depresivo) por la suma de las probabilidades de todos los casos posibles (haberse
curado habiendo sido diagnosticado de depresión o haberse curado habiendo sido diagnosticado de
fobias o haberse curado habiendo sido diagnosticado de ansiedad). El axioma 4 a) explica el numerador
del Teorema, la probabilidad de los casos favorables, y el axioma 3 explica el denominador, la suma de
las probabilidades de los casos posibles.
P(H I D) 1
P(H,j.P(D \ H,)
[P(H1 ) P(D 1 H1)] + [P(H2)· P( D \ H2 )] + [P(H3 ) (D \ H3)j
(emóóo 6.1)
sio,· ") r
ió
P Dep ó") · P (::_
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° •:.c
1 :c
o-'::
. 'c
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::..'::.
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_
_
_
_
'c:i
[P(Depresión)· P( Curación 1 Depresión)] +
l :,<'::-,'
s:;:«::
--- ':-'("-.:!c_
P( Depresión 1 Curación) = ---c=
+
[P(Fobias) · P( Curación 1 Fobias)J + [P( Ansiedad) · P( Curación 1 Ansiedad)J
P(DepreSIOn
" ' 1 C uraCion
.• )
0.30x 0.50
(0.30x 0.50)+ (0.20x 0. 70)+(0.50x 0.40)
0.30
Como señalan Artieta Pineda y González Labra (201 1 ), la inferencia bayesiana permite introducir
probabilidades subjetivas tanto al evaluar las probabilidades a priori como al evaluar las propiedades
condicionales de un suceso. Estas probabilidades subjetivas pueden obtenerse de distintas fuentes, tales
como la evidencia existente, teorías previas o simplemente de la opinión y creencias de la persona. Re­
producimos el ejemplo ilustrativo propuesto por estas autoras al final del apartado en el cuadro 6.1 .
Este ejemplo aporta, además, el hecho de que la hipótesis alternativa (no obtener la plaza) es la ;wsencia
de la hipótesis focal {obtener la plaza), de tal forma que su probabilidad complementaria se calcula
aplicando el axioma 2 de la Teoría de la probabilidad.
Volviendo al ejemplo de la consulta clínica de Ana, imagine ahora el alumno que es uno de los par­
ticipantes en un experimento de razonamiento probabilístit"o cuyo objetivo es ilnalizar en sujetos no
expertos en teoría de la probabilidad cuál sería la solución al problema plante,1do sin necesidad de re­
alizar cálculos matemáticos. Los participantes son informados de forma verbal y descriptiva de la infor-
primeras
madón que recogen las cu;�tro
alternativas
y deben seleccionar una de
columnas de la t<:�bla 6. 1 .
bs �
d.:
c.•c.:.:
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'P
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·_
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Problema A
•
curado».
azar y encontramos que está
elecdonamos un paciente al
tOué probabilidad será mayor?:
.
Fue diagnosticado de una fobia especffica
b) ue diagnosticado de ansiedad.
-----'1
Si el alumno ha elegido la alternativa a), su elección coincide con la de un porcentaje significat
iva.
mente elevado de los participantes en el experimento, si bien su elección es incorrecta.
Analicemos ahora el problema 8 y reflexionemos sobre cuál seria la elección de Elena.
A a se plantea analizar qué variables explican que después de la primera fase del tratamient s6kr
e
o % de los pacientes sanen de su problema de ansiedad. Para ello, cita un día a todos 1
ci ntes curados y en un día distinto a los pacientes aún en proceso de curación para evaluar
u
serie de variables que podrían explicar la diferencia.
pacientes curados. En la sala de espera los pacientes curados transmiten a Elena el éxito y r
PI"
E na sufre de ansiedad y acude a la consulta a pedir cita con Ana el día que ésta ha citado a t
1
su curación tras la primera fase de tratamiento. A partir de esta información Elena consider
la rimera fase del tratamiento empleado por Ana para el tratamiento de la ansiedad:
�
Elena selecciona la alternativa a) y su respuesta es incorrecta. ¡A qué información relevante para re­
solver correctamente uno y otro problema no estaría atendiendo
el participante en el problema A Y
Elena en el problema B� En el caso del problema A, aún
contando con toda la información necCSoJÑ.
el error se p oduce
�
�rque una mayoría de participantes se centran en el valor del porcentaje de
(?O
la diagnostiCidad del dato en relación a la hipótesis,
y desatienden a /<1 prob<lbifidJd il priofi dt
sufor el trastorno (20 %). En el caso del problema 8
rcle\'ante
, Elena no cuenta con toda 1<1 infor a
para r solver el problema. En concreto
l
�
, ta diagnosticidad del d<llo 0<� aplic<�ción de 1J primcr.l f,¡se rie
tratam1entoJ en presencia de la hipótesis
aflernaliva (el p<�cientc no S(' ha cur.1do).
nc a
a
v ias dtkad s de invcstig<�ci
ón d m l' tr. qul' ('! r,mm.lmiento
�
lísti
:n g
e
cf.tdtS
es extens1onal, es clt-cir, no t:ont('mpl,1
.
d t tllljunto de prob.Jblll
:UJ,
�:
���
� :�:r�:� �� ��
m ción
e us l
curación
�!Ji.
�
o_s
ue corresponde el cspae1o muestra! del que partimos. En el apartado siguiente abordaremos el estud10
�e cstr.1tegias y procedimientos psicológicos que facilitan y hacen más rápido y menos costoso el pro­
e)(hJustiva. En concreto, en el ejemplo planteado con el problema A, el participante dcs.lticnde
de forma
al porcentaje de sujetos so re el total de 100 casos que fueron diagnosticados de los diferentes trastorn .
ceso de asignación de probabilidades, que si se realizasen los complejos cálculos matemáticos basados
en modelos normativos como el Teorema de Bayes. En muchas ocasiones, estas estrategias conducen a
resollados correctos y son efectivas y económicas en términos de tiempo y esfuerzo cognitivo. Su con­
trapartida negativa es, sin embargo, que pueden resultar imprecisas, pues las personas no contemplamos
con frecuencia toda la información relevante para resolver correctamcme el problema, lo que puede
dar lugar a errores y sesgos sistemáticos en el razonamiento probabilístico. Analicemos qué tipo de ses­
gos sistemáticos cometemos los humanos y cómo abordan algunos de los enfoques teóricos más desta·
cados la explicación de estos sesgos y desviaciones del modelo norm<Jtivo.
•Supongamos que Pedro se pre5enta a un concurso-oposición, que no tiene ninguna e:ocperiencia práctica en
un puesto similar y al que concurre un elevado nUmero de candidatos. P.ua conseguir el pue!olo de trabajo se
tienen en cuenta tanto los méritos del opositor como la nota obtenida en el e�amen. Pedro considera que dado
P (H) = 0.05. Pedro ha asignado es/a pro­
el elevado número de candidatos que se presentan al e�amen, la probabilidad a priori de obtener la plaza te­
niendo en cuenta únicamente los méritos del opositor seria muy baja:
los méritos de cada uoo.
U
�bilidad a partir de un listado de todos los candidatos que la empreso� ha proporcionado y en el que aparecen
na vez realizado el e�amen, sabemos que Pedro ha obtenido una buena calificación:
�a el punto de que prácticamente todos los que obtienen finalmente la plazahan aprobado el examen
6.6. la estrategia de la empreso�, aún valorando el currículum, es dar una gran importancia a la calificación del
eumeo, ha
p<�rt
P
P
P
P (D[H'l "' 0.1 O ¿Cuál es la probabilidad de que Pedro obtenga el puesto de tr.�bajo
e�amen no obtuvieron el puesto de trabajo. A
ir de la e�periencia de convocatorias anteriores, Pedro genera
una opinión y establece que (sacar buena notalobtener plaza) .. tD(Hl = 0.96, mientras que (sacar buena
con buena nota. No obstante, Pedro también conoce personas que aún sacando una buena calificación en el
nolalno obtener plaza) "'
una vez conocida la buena calificación obtenida en el e�amen? Aplicando el Teorema de Sayes, el alumno
CKameo, la probabilidad de obtener un puesto de trabajo en la empresa ha pasado de ser 0.05 a 0.34•.
tendrá ocasión de comprobar cómo una vez que sabemos que Pedro ha obtenido una buena calificación en el
P(H ( D ) • (P(H)· P(D 1 H )+[P(H') · P(D ( H'))
P( H (D)"' (0.05>� 0����:���:5>� 0.10) • 0'34
11 ENFOQUE DE LOS HEURfSTICOS
Los heurísticos consli!uyen reglas y estrategias intuitivas' : que se aplican d� forma delibera
da 0
para producir una estimación 0 un� predicción. la �valuactón •n�t�ral•, ráptda, y económic
a en :
minos de esfuerzo y recursos cognitiVOS que proporcton<�n los heunsttcos, con frecuencia al mar
de
consideraciones básicas de la teoría de la probabilidad, puede dar l ugar a distintos errores sist
también denominados sesgos 0 falacias, característicos de cada uno de ellos. Gr�n parte de la lit
erat �
sobre los juicios probabilísticos bajo incertidumbre � ha centrado en �1 estudto de los sesgos
que se
_
observan de forma sistemática en distintas tareas. El enfasrs en el estudto de los sesgos y errores
§i�te­
máticos es característico de la investigación en el razonamiento probabilístico humano, pero no es
ri.
vativo de este dominio: estudiamos las ilusiones perceptivas para entender los principios de la per
ción normal y aprendemos sobre la memoria estudiando el olvido. Tversky Y Kahneman
iniciaron y desarrollaron un extenso programa de investigación que sustenta la conceptualización de
los tres tipos básicos de heurísticos: representatividad, accesibilidad Y anclaje y ajuste. Más reciente­
mente, Kahneman y Frederick (2002; 2005, cap. 1 5) presentan un modelo en mayor medida integrado.­
del juicio heurístico. Nos ocuparemos de él cuando tratemos los heurísticos del prototipo en el apartado
J.c. la explicación de los distintos tipos de heurísticos responde a una estructura común, en la que de­
finiremos en primer lugar el heurístico en cuestión para describir a continuación los sesgos sistemáticos
más comunes que se observan y las tareas más características que permiten observarlos.
�
�:
:
:
(1974; 198i:)
a. Heurlstico de representatividad
De acuerdo con Tversky y Kahneman (1 974), los juicios probabilísticos con los que nos enfrentamos
responden a una de las siguientes preguntas: ¿cuál es la probabilidad 1 ) de que el objeto A pertenem
a la categoría B, 2) el proceso B sea /a causa del acontecimiento A, o 3) el dato A se genere a partir del
modelo B? Para responder a estas preguntas recurrimos generalmente al heurístico de representativicl.ld
por el que las probabilidades se juzgan en base a la medida en que A es representativo de o se asemejd
a B. la investigación sobre categorización de objetos y acontecimientos ha demostrado que la infOfm<l­
ción de los prototipos y esquemas contribuyen significativamente a la forma en que almacenamos Y
procesamos la información. Resulta, por tanto, natural y económico desde el punto de vista cognitivo
juzgar la probabilidad de un acontecimiento evaluando el grado en el cual es representativo de la col·
tegoría o esquema de referencia. Esta estrategia para abordar los juicios de probabilidad produce sesgos
significativos pues la semejanza o representatividad no se ve afectada por factores que deberían afectar
a los juicios de probabilidad. Al analizar el Teorema de Bayes hemos analizado algunos de estos factores.
Tversky y Kahneman ( 1 974) revisan la evidencia empírica que demuestra el efecto de la insensibihdad
a estos factores, así como el impacto sobre los juicios probabilfsl1cos de concepciones estadísticas in·
eKactas (Kahneman y Tversky, 1973; 1 982<1).
a.l. Insensibilidad a las probabilidades a priori
Uno de los factores que no afectan a la representatividad pero debería tener un efecto significativo
sobre el juicio probabilístico es la probabilidad a priori o la frecuencia base del resultado (Tversky y
Kahneman, 1 982b). Para contrastar dicha hipótesis Kahneman y Tversky ( 1 973) realizaron el siguiente
experimento. Los participantes analizaron breves descripciones de personalidades extraídas de una
muestra de 100 individuos, ingenieros o abogados. En una condición experimental se dijo a los parti·
cipantes que la muestra contenía un 70 % de ingenieros y un 30 % de abogados y en la otra a la inversa,
un 70 % de abogados y un 30 % de ingenieros. Un ejemplo de descripción es la siguiente:
Jade. tiene 45 años. Está casado y tiene cuatro hijos. Es conservador, prudente y ambicioso.
No manifiesta interés por cuestiones políticas y sociales y emplea su tiempo libre en sus
múltiples aficiones, como la carpintería, navegar y resolver problemas de matemáticas. La
probabilidad de que Jack sea uno de los 30 ingenieros de la muestra de 100 es __0/o.
Al margen del contenido de una descripción determinada, la probabilidad de pertenecer a l grupo
de ingenieros debería ser mayor en la primera condición y la probabilidad de pertenecer al grupo de
abogados debería ser mayor en la segunda condición. Los participantes violaron de forma drástica la
predicción del Teorema de Bayes pues en ambas condiciones experimentales produjeron esencialmente
los mismos juicios de probabilidad. Los sujetos evaluaron la probabilidad de que una determinada des·
cripción perteneciera a un ingeniero frente a un abogado en función del grado en que dicha descripción
era representativa de uno y otro estereotipo, atendiendo poco o nada a las probabilidades a priori de
una y otra categoría.
Retoma ndo el Teorema de Bayes, explicado en el apartado anterior, la dificultad para aplicar el al­
goritmo necesario para calcular correctamente l a probabilidad de un acontecimiento contemplando las
probabilidades a priori ha sido también demostrada con participantes expertos. Veamos el problema ya
clásico que Eddy ( 1 982) planteó a un grupo de médicos:
°�· La
La probabilidad de cáncer de mama en mujeres de 40 años es del 1%. Si una mujer pJdece
cáncer de mama la probabilidad de que la mamografía resulte positiv.l es del 80
probabilidad de que una mujer que no padece c.incer de manlJ ten�p un resultJdo pos1tivo
en una mamografía es del 9.6 "'o. Una mujer de 40 años obtiene un resuh,1do positivo en
la mamografía en un control rutinario. lCuál es l.t prob,1bilidad dl• que l,1 mu¡er padezc.1
de hecho cáncer de mama?:
--"/,,
El alumno pue<le ejercitarse en aplicar el Teorema de Bayes Y comprohar que el resultado es
7.S %1
Sin embargo, de acuerdo con los resultados de Eddy ( 1 902). el 95 % de los médicos estimaro
n
70 "lo Y e! 00%. Cuando concluid¡¡ ]¡¡
in�¡es­
es
preguntó
sobre
las
causas
tigación se informó a los médicos de su error y sc l
sibl de éste, '
" &"<In
_ _
maroría afirmó que había asumido que la probab1l1d<ld de cáncer con mamograf•a pos1hva 1P
probabilidad (c.'incerfresult¡¡do positivo) f1uctuarfa entre el
� �
�p
que ��
(cánccrfre.
suhado positivo)! era aproximadamente igual a l<l probabilidad de una mamograH
ositiva en una
pa.
_
ciente con c.incer [ P(resuhado positivcv'cáncer)J, pas¡¡ndo por allo, as•, la probab•l•dad a priori de
pa.
decer la enfermedad en la mucslra de mujeres de 40 años.
De acuerdo con Gigcrenzer y Hoffrage {1 995), el amplio número de trabajos que apoyan la dificuhad
de los humanos para aplicar las normas de la inferencia bayesiana es el resultado de un planteamien
to
metodológico inadecuado: el desajuste entre la forma en la que presentamos la información a 1�
par­
ticipantes y el formato de la representación cognitiva natural de dicha información. Gigerenzer y Hof­
frage (1 995) basan su argumentación en la teoría de la evolución. La mente y su entorno han evolucio­
nado en paralelo. Desde los animales más elementales en la escala evolutiva a los seres más
evolucionados, dotados de complejas redes neuronales, el formato natural de procesamiento de series
(1995)
de eventos es la frecuencia más que la probabilidad o el porcentaje (Cosmides y Tooby, 1 996). Gige­
renzer y Hoffrage
sostienen que las demandas computacionales de los algoritmos bayesianos
son más simples cuando la información se codifica en un formato de frecuencias más que en el forma/o
estándar de probabilidad. Su propuesta respondería a la siguiente formulación del problema de la
ma­
mografía, que permitiría la representación de la información en el formato de frecuencias en forma de
árbol, que representa la figura
6. 1 .:
La probabilidad de cáncer de mama en mujeres de 40 años es de JO sobre
1 000. De cada
1 O mujeres que padecen cáncer de mama, 8 dan un resultado positivo en la mamografia.
40
La probabilidad de que una mujer sin cáncer de mama dé un resultado positivo en la ma­
mamografía en un control rutinario. ¿Cuál es la probabilidad de que la mujer padezca de
mografia es de 95 sobre 990. Una mujer de
hecho cáncer de mama?:
P(úncet'jposillvo) •
P(c.inceotlpositivo) •
años obtiene un resultado positivo en la
--%
P(pos111VOi dncer)· P(dncer)
.
P{poslhvo
l dncer)· P(c.incl!f) + P{¡KlSiti�o 1 benigno)- P(benlgno)
(0.80XO.OI)
0.006
(0.80)(0.01) �(0.096}(0.99) . � • 0.078
Mu('Sireo n�lur.ll
Prol!�hilid�d I!!IUnd�r
PIH!• O.Ol
FormdtO de frec!*ncia
Y formato de probabilidad en el problema de la mamografia.
Si presentamos los datos con el formato de muestreo natural, la fórmula del teorema de Bayes se
simplifica mucho:
P(H I D) •
D&H
(D & H) + (D & H')
8
_ 0.0l8
__ 8 + 95
{ecuación6.2)
El algoritmo bayesiano para calcular la probabilidad posterior P (HIDJ sería, partiendo de esta infor­
mación, el resultado de dividir el número de casos con síntoma y enfermedad (dato e hipótesis) por el
número total de casos con síntoma (casos con síntoma y enfermedad + casos con síntoma y sin enfer­
medad). Gigerenzer y Hoffrage (l 99S) sostienen que las demandas computacionales de los algoritmos
bayesianos son más simples cuando la información se codifica en el formato natural de frecuencias más
que en el formato C$lándar de probabilidad, entre otras razones, porque las probabilidades a priori no
necesitan ser atendidas, lo cual, afirman, es perfectamente racional en el muestreo natural.
Estos autores compararon los resultados presentando la información en formatos de frecuencias
frente al formato estándar de probabilidadC$ en grupos distintos de sujetos. Analizaron los resultados
en 1 S problemas característicos de la investigación en inferencia bayesiana en las dos décadas previas,
incluido el problema descrito de la mamografía. El promedio de algoritmos bayesianos correctos incre­
mentó de 1 6 % (formato probabilístico) a 46 % (formato de frecuencias). Gigerenzer y Hoffrage demos­
traron que los formatos de frecuencia, frente a los formatos probabilísticos, generan una proporción
sustancialmente superior de resultados correctos.
a.z. Insensibilidad a la capacidad predictlva del dato
Supongamos que un estudiante recién llegado a un instituto ha sido descrito por el or�entador como
inteligente, con
buena base y trabajador. Consideremos dos tipos de preguntas que podnamos pl.mtear
�
te �roduce esta de ripción en re
en relación a esta descripción: 1) Evaluación; ¿q�é i 1presión
�.
lación
_
¿cu l est•mas sena la caltftcación media que
la habilidad académica del estudiante? y 2)
. .
tmportante entre estas p
cswdiante obtendrá cuando termine el curso? Extste una d•fereneta
regun
.
las.
En la primera se evalúa el dato, mientras que en la segunda se predtce el resultado. Se da, por tant� u
n
grado superior de incertidumbre en relación a la segunda pregunta. la hipótesis de representativc ad
sin embargo, sostiene que predicción y evaluación deberían coincidir. Kahneman y Tversky 119731 :
Predt�ción;
;
�
Í
sieron a prueba esta hipótesis com¡>arando evaluación y predicción a partir de diferentes descripci
de estudiantes. El grupo de evaluación valoraba la calidad de la descripción en relación a la pobla
pu
�
��
y el grupo de predicción predecía el rendimiento futuro en base a dicha descripción. la descri
ci ·
consistía en cinco adjetivos referidos a la calidad intelectual del estudiante y rasgos de su persona
da
El gr�po de evaluad
debía ord�nar la capaci ad académica de todos los estudiantes a partir de
la
. .
.
descrtpctones proporc•onadas. Uttlizando las mtsmas descnpctones, el grupo de predicción debía
or­
denar también las calificaciones medias que los estudiantes obtendrían a final de curso.
�
�
�
lOO r-------�/
60
�E
:2
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a
60
40
20
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o/
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/
20
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60
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/
.
/
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./ /
/
80
/
100
U!iif'f*
la figura 6.2 representa la capacid
• .
.
ad predictiva de 1a
evaluactón del estucli.mtt>, bas.ul.1 en .tdj('{i\'OS.
sobre la media de la predicción
de su cal'fi
1 tcación final, tr.JnsfOf'nl.
ld,ls .Jmb.1s v,trlahlcs t'fl perc<'ntilcs. LOS
�
�
�
redicci n .Y evalua ión pr ujeron juicios muy similares, si bien en el primer
caso el criterio
grupos de
able obJetiva Y próxtma, mlentrJs que en el segundo se trJtaba de una v.uiable remota, basado
era una \'art
ón que producía la descripción. En la teoría estadística de la predicción, la equivalencia
la impresi
ob­
�
en
Y
entre predicción evaluación estaría justificada sólo si la eficacia predictiva fuera perf'ecta, una
sentoJda
que está lejos de cumplirse en el estudto descrito. Consideremos, por ejemplo, que la descrip­
condición
objetiva o es inexacta, o bien que, siendo objetiva, las circunstancias personales del estudiante
ción no es
emocionales, salud, etc.) no serán favorables durante el curso, lo que podría perjudicar su ren­
es,
¡familiar
predictivo, los sujetos parecen ignorar la probabilidad del dato dada la hipótesis
dimiento. En su ¡uicio
alternativa [P
(0/H')/.
la predicción ba�da en la •impresión• de la descripción sin considerar factOfes
que afectan al peso de la evidencia, da lugar a SC§gos sistemáticos en el juicio probabilístico que responden
al concepto de •i lusión de validez•. Ant�lizaremos este tipo de ilusiones cognitivas en el apartado 6.
a.3. concepciones estadrsticas inexactas
la concepción erróne.a de la regresión constituye otro ejemplo descrito por Kahneman y Tversky
(1973) de sesgo en el juicio predictivo ba�do en el heurístico de representatividad. El término regresión
fue introducido por Francis Galton. la regresión se utiliza para predeci r una medida basándonos en el
conocimiento de otra. la regresión estadística o regresión a la media es la tendencia de una medición
extrema a situarse más próxima a la media cuando se realiza una segunda medición.
de aptitud y
JO
Supongamos que un grupo grande de niños ha realizado dos versiones equivalentes de una prueba
que seleccionamos cuatro grupos de niños: los
con mejores resultados y los 10 con
mostraron un rendimiento promedio inferior en la versión alternativa, y que Jos 1 O peores en cada verpeores resultados en cada una de las dos versiones. Observaremos que los 1 O mejores en cada versión
sión rindieron en promedio mejor en la versión alternativa. En la vida cotidiana encontramos muchos
ejemplos de este fenómeno cuando comparamos Ja altura o la inteligencia de padres e hijos o el rendimiento de las personas en exámenes consecutivos. Sin embargo, las personas no desarrollan intuiciones
correctas en relación a este fenómeno en la medida en que es incompatible con la creencia de que el
resultado predicho debería ser representativo al máximo de la evidencia disponible y, por tanto, tan ex-
tremo como ésta. Como veremos en el apartado 5, dedicado a calibración en el juicio predictivo, con­
trariamente a la predicción del concepto de regresión a la media, el carácter extremo de la evidencia
potencia la fuerza
de la • impresión• y la confianza subjetiva en su replicabilidad.
Otro resultado derivado de la aplicación de heurístico de representatividad se observa cuando se
evalúa la probabi
lidad de obtener un resultado determinado en una muestra extraída de una población
específica (Kahnema
n y Tversky, 1 982a; Tversky y Kahneman, 1974). El siguiente experimento i l ustra
muy bien este
sesgo denominado insensibilidad al tamaño de la muestra. los partidpames recibieron
la siguiente información:
bebés al
En una ciudad
hay dos hospitales, uno grande y otro pequeño. En el grande nacen una media de 45
día y en el pequeño nacen una media de 1 5 bebés. Sabemos que aprQ)dmadamente el 50 %
f
de los bebés son niños. Stn embargo, el porcen!aje elCaclo varía c�da día. En o asiones puede
c_:
ser suPe­
rior al so % y en olras ocasiones puede ser inferior. Durante el penodo de un ano, cada hOsp
ual reg· .
el número de días en los cuales el 60 % de los nacimienlos fue de varones. �Qué hospilal re
gistr
número superior de esos dfasr
El hospilal grande (2 1 )
���
El hospital pequeño (2 1 )
S por 100 de diferencia entre ambos
) (53)
los valores entre paréntesis corresponden al número de participantes que eligieron cada respu
esta
la mayor parte de los participantes juzgó que la probabi lidad era la misma en ambos hospitales, presu:
miblemente porque se describe con el mismo estadístico, que se considera igualmente representativo
de la población general. En contraste, la teoría del muestreo sostiene que el número debería ser superior
en el hospital pequeño porque en una muestra de gran tamaño es más difícil superar el SO%. la insen.
sibilidad al tamaño de la muestra explica también nuestras expectativas en los juegos de azar, en la me.
dida en que esperamos que las muestras pequeñas de procesos aleatorios representen el proceso CCWl
un elevado número de ensayos. Esta expectativa basada en la intuición de representatividad •local• ex­
plica el fenómeno conocido como la falacia def jugador. Después de observar una secuencia de números
rojos en la ruleta, la mayor parte de la gente esperaría de forma errónea que ha llegado el turno del nú·
mero negro, presumiblemente porque la ocurrencia de •negro• resultaría en una secuencia m.is replC·
sentativa que la ocurrencia de un •rojo• adicional.
AprolCimadamente el mismo (esto es, menos de un
Tversky y Kahneman ( 1 9 7 1 ) estudiaron las intuiciones estadísticas de psicólogos experimentados y
demostraron que la concepción errónea del azar no se limita a personas ingenuas. la creencia en 1�
e ley de los números pequeños• revela que la expectativa de una hipótesis válida en relación a una po­
blación puede basarse en la significación estadística de un resultado en una muestra, prestando poca
consideración al tamaño de ésta. Como consecuencia, los investigadores corren el riesgo de atribuir
excesiva fiabilidad a resultados obtenidos con muestras pequeñas y sobreestimar la replicabilidad de
sus resultados.
a.4. La falacia de la conjunción
Como hemos tenido ocasión de analizar en los apartados previos, la representalividild no es e�rett­
siona/, es decir, no siempre está determinada por la frecuencia
ni limitada por la inclusión de da� dt'
los datos que componen el espacio muestra l. Por el contrario, en el
modelo normativo de la Teooa de
la proba�ilidad, la ley más simple y fundamental desde un punto de
vista cualitativo es el P"nop«J_<k
la exrensró : sr_ la extensión deN incluye la
extensión de B (es decir, A=> B), entonces P(A) 2 PtB). Plll!$!0
�
que el conJunto de posibilidades asociadas con la conjunción
A y G está incluidJ en el conj unto depo' [1
conjunto de �ibilid�des a!.OCiad.ls con A.
�
�
asociadas con A, puede <lplicarse el mismo principio para la conjunción: P(Al � P(A
sibilidades
y Bl.
no puede ser nu ca más robable que cada uoo de sus constituyentes.
Este prmcipio
una conj unción.
sr A Y B son o no mdependtentes y es válido �ra cualquier valor de probabilidad
tanto
del
se aplica
muewal. El estudio de la regla de la conjunción en los juicios de probabilidad
mismo espacio
ofrece
claro entre el prin i J io o regla extensional de la Tcorfa de la probabilidad
y los princi­
el contr.:tste n ás
pios psicológteos de la represent<l t tvrdad. El problema de UndiJ constituye el ejemplo más citado en la
�
��
ilustrar la falacia de la conjunción (Kahneman y Tversky, 1 982b; Tversky y Kahneman,
literatura para
1 983). Se proporcionaba a los participantes un resumen de la supuesta personalidad de linda.
Linda es una joven de 31
años, soltera, sincera y muy brillante. Es licenciada en filosofía.
Cuando era estudiante estaba profundamente comprometida en temas de discriminación
y justicia social, participando también en manifestaciones antinucleares.
a) linda es una maestra en una escuela elemental.
b) linda trabaja en una librerfa y asiste a clases de yoga.
e)
linda es feminista.
d) linda es asistente social en psiquiatría.
e) linda es miembro de la liga de Mujeres Votantes.
()
linda es cajera en un banco.
g) linda es agente de seguros.
h) linda es cajera en un banco y feminista.
la tarea consistía en asignar una puntuación entre 1 y 8 a las ocho afirmaciones de forma que 1 fuera
la afirmación que el participante consideraba más probable y 8 aquella que consideraba menos probable.
(e) y muy
(1) por lo que se esperaba que los participantes consideraran
la descripción de linda se diseñó para que fuera muy representativa de una feminista activa
poco representativa de una cajera de banco
de la conjunción {fj. El porcentaje de participantes que mostró el orden predicho (e > h > O fue 85 %. La
Yiolación de la regla de conjunción es la comparación directa de f y h y se denomina falacia de la con·
más representativa de la personalidad de linda la conjunción (h) que el componente menos representativo
junciOn.
De acuerdo con Tversky (1977), la semejanza de un ejemplar (en el ejemplo, Linda) con una cate­
garfa (en el ejemplo, cajera de banco) se define en función de la ponderación de las propiedades que
son com unes y distintivas y esta ponderación varía en función del contexto estimular y la tarea experi­
mental. En la descripción de linda, la ponderación de las propiedades comunes con una cajera de
banco es muy baja. El hecho de añadir el feminismo como rasgo distintivo en su descripción explica la
forma en que los
dt.>S..molla
participantes ordenaron fa lista de afirmaciones sobre las activid,ldes que
l nda en función
de
del grado con el que encajaban con el estereotipo que se deriva de la descripción
ltnda. Desde el
incluye
punto de vista de la regla extensional de la Lógica, la clase «Cajcr,ls de b.1nco•
a la de •caj
juicio
proeras de banco feministas•, lo que invalida desdí' un punto de vista norm,llivo el
�
b.lbilfstico emitido por los participantes, que invierte la relación probabilística de ambas cla
ses
rfstico de representatividad explica dicha inversión.
��
Tversky y Kahnem.m (2002) se plantearon si los participantes podrían r c nocer
. El hi!IJ.
1 � vali dez. de
la
regla de conjunción si se expresaba de forma cxplkita. Después de la descnpctón de Lmda, los
parti­
f) (Linda es cajera en un banco) Y h) (Linda es cajera en
cipantes recibieron las afirmaciones
y feminista) en forma de argumentos 1 y 2, respectivamente.
un banco
Argumento 1. Es más probable que Linda sea cajera en un banco a que sea cajera en un banco y fe­
minista, puesto que todas las cajeras de banco feministas son cajeras de banco mientras que algunas
cajeras de banco no son feministas, y Linda podría ser una de ellas.
Argumento 2. Es más probable que Linda sea cajera en un b.lnco y feminista a que sea cajera en un
banco, puesto que se parece más a una feminista que a una cajera de banco.
La mayoría de los participantes eligieron el argumento no válido del parecido frente al argumento
(2003)
extensional válido, lo que implica que el intento deliberado de inducir una actitud reflexiva no eli minó
proporcionaron un cues­
tionario con preguntas sobre razonamiento probabilístico previo a la tarea con el fin de entrenar a los
el atradivo del heurístico de representatividad. Stolarz-Fantino y Fantino
sujetos en el principio extensional de la probabilidad. El error de conjunción no difirió significativamente
del registrado en el grupo de control. ¿Ser experto en un dominio específico podría evitar los errores de
conjunción? Esta hipótesis se ha contrastado en el ámbito del diagnóstico clínico en medicina (Tversky
y Kahneman, 2002, p. 29-30, para una revisión; Rao, 2009) y psicología (p.e., Garb, 2006) con resul­
tados consistentes con el heurístico de representatividad.
Una de las críticas de Herwig y Gigerenzer (1 999) al procedimiento experimental empleado en la
tarea de Linda es la utilización del término matemático •probable•. Estos autores pidieron a un grupo
de participantes que parafrasearan la tarea de linda para alguien que no conociera el significado de
•probable•. La mayoría util izaron significados no matemáticos como •si es posible•, •concebible• o
interferencia semántica que produce el significado del término •probabilidad• contribuiría en gran me­
•verosímil•. De acuerdo con estos autores, si alguno de estos significados no matemáticos se infiere, la
dida a explicar por qué muchos participantes eligen como •más probable• la conjunción. En estos
casos, no se trataría de una violación del principio extensional del modelo normativo de la teoría ele la
probabilidad porque la probabilidad matemática no estaría, de hecho, siendo evaluada (Gigerenzer,
2008; cap. 6).
b. Heurístico de accesibilidad
En numerosas ocasiones de la vida cotidiana las personas evaluamos la frecuencia de los ejemplares
de una categoría o la probabilidad de un acontecimiento por la facilidad con la que los ejemplos nOS
•vienen a la mente• o •se nos ocurren•. Por ejemplo, podemos evaluar el riesgo de sufrir un infarto en
personas entre 50 y 60 años recordando su incidencia en las personas de es<' r.1ngo de eci<ld que cono-
��
l� � �
?
�
robabilidad de un ev nto, acontecim
r uencia
iento o circunstancia se juzga en base a
cerrt<>S•l•dad 0 faol•dad de Jcces a sus e1e plos porque, en
general, los ejemplos de categorfas
la dispomb
recuerdan c n mayor fac•h_ ad Y rap•dez
se
uenlcs
que los ejemplos de calegorías menos frecuentes.
free
_ _
la acces•b•IJdad se ve tamb•én afectada por otro tipo
Sin er,,bargo,
de factores, lo que produce determi­
que Tversky Y Kahneman (1 973) agru lan en las cuatro
1
categorías siguientes.
nados sesgos
?
�
�
b.l. Sesgo debido a la facilidad de recuperación
la lista incluia 19 nombres de mujeres famosas y 20 nombres de hombres menos
condición experimental
famosos (lista 1 ). la otr.1 condición experimental consistía en 19 nombres de hombres famosos y 20 nom­
bres de mujeres menos famosas (lista 2). Por tanto, la fama y la frecuencia en función del sexo estaban
Tversky y Kahneman ( 1 973) presentaron a los participantes listas grabadas con 39 nombres. En una
inversamente relacionadas en ambas listas. los participantes fueron divididos en dos grupos para realizar
la prueba. A los participantes del grupo 1 se les pidió que recordaran el mayor número de nombres que
pudieran de cada lista. A los participantes del grupo 2 se les pidió que juzgaran para cada una de las dos
2.
listas si contenían más nombres de hombres o de mujeres. Los resultados obtenidos en ambos grupos
1
fueron de idéntico signo para las listas 1 y
mujeres de la lista
Los participantes del grupo 1 recordaron más nombres de
y más nombres de hombres de la lista 2, lo que indica que fue la fama y no la fre­
cuencia objetiva lo que determinó la facilidad de recuerdo. En coherencia con este resultado. los parti­
cipantes del grupo 2 estimaron que la lista 1 contenia más nombres de mujeres que de hombres mientras
que la listd 2 contenía más nombres de hombres, en contra también de la frecuencia relativa real.
El sesgo observado tanto en la prueba de recuerdo como en la prueba de estimación de frecuencias
demostró el efecto significativo del heurístico de accesibilidad en el juicio probabilístico. Además de la
familiaridad, el<isten otros factores, como la saliencia, que afectan a la accesibilidad de los ejemplos.
Por ejemplo, la probabilidad subjetiva de accidentes de tráfico aumenta temporalmente si acabamos
de ver un coche volcado en la carretera. Este sesgo de inmediatez se basa también en la facilidad de
re­
cuperación de las experiencias recientes frente a las más remotas en el tiempo. Un resultado consolidado
en la investigación de la auto-percepción de estados emocionales es que los participantes tienden a
percibir las emociones inmediatas como más intensas que las emociones previas. Aunque entrañen ex­
punto de vista fenomenológico (las inmediatas se experimentan de forma más vívida y directa), sensitivo
periencias objetivamente simi lares, las emociones inmediatas se juzgan como más intensas desde un
sobre las emociones inmediatas es más rica en detalles). El experimento de Van Boven, White y Huber
(las inmediatas se perciben, frente a las más distantes que se recuerdan) e informativo (la información
<2009) corrobora esta hipótesis.
de duración
contenidos
los participantes observaron dos secuencias de películ,lS de dos minutos
separadas por un periodo de veinte minutos. Ambas películas mostrJ.ban ,1trocid.1des con
tes. Despu6s de observar la
segunda película, s<> pidió a tos p.Hticip.mlt>S que juzg.1r,1n b intensidad de
_
1 1.l de 7 pu 1t 1 1 =no mtensa,
:
i'�xtremadamente intensa). Como se uhserva en la figura 6.3, lns paructp.mtes esh1bwron un sesgo de
genocidas. Se contrabalanceó el orden de presentación de las pelícuiJs entre los participdn­
sus estados emocionales para cada una de las dos películas en una
�
��
@iiif'f*
entre el visionado del vídeo y la emíJión del
lnrf'mid¡¡d emocional percibida en función de/ tiempo transcurrido
fUicio subfr!tivo (adaptildil de V.an Boven, White y Huber, 2009)
b.Z.
Sesgo debido a la facilidad en la construcción de ejemplos
En los problemas que se integran en este apartado Tversky y Kahneman {1 973) proporciooaron al
los ejemplos
participante una regla para la construcción de ejemplos de dos categorías y les pidieron que estimaran
su frecuencia relativa. En este tipo de problemas el participante no podía enumerar todos
posibles. En lugar de ello, intentaba buscar algunos ejemplos y juzgar la frecuencia de cada categ01ía
por l a accesibilidad relativa de éstos. En uno de los experimentos más c i tados en la literatura se selec­
cionaron algunas consonantes que en inglés son más frecuentes en la tercera posición de una palabra
que en la primera (K, L, N,
La letra
R,
y
\1).
El problema se planteaba a l participante de l a forma siguiente:
L aparece con mayor probabilidad en:
-¡la primera posición?
- ¡la tercera posición?
Mi estimación de la proporción de estos dos valores es: . . ./. . .
�
�
':'�
ler es­
a frecuencia estimad fue significativamente superior para la primera posición en las cinco
f,toliddd
tud•adas, demostrando as1 un sesgo en la estimación de la frecuencia rcl::'l! iv,1 clcllido a la superiur
en e!l la
de generación e¡emplos que comiencen con una letra determinad;� frcntc a aquellos que 1.1 tien
� �
�
más recientemente
.
�osicióexpn.erEstos
imentales más SO�ISttcados Y en_ condtctones más estrictas de control Cllpcrimenta!.
1
�
dtSC
ercer
�
trabajos pione o de Tversky Y Kahn man han sido replicados
hwarz y Bless
_
ando en los parttctp
antes a través de las instrucci
ones la atri­
peración. Todos los participa
ntes escribieron en un
en la tercera posición. los gru�
difirieron
la
del valor diagnóstico de l� e�perienci de facilidad de recuperación
de las
�
experimental
.
ban por la letra t. El gru� �facthta�tón. deb1a escribir las 10 palabras que cmpe­
que empeza
_
un f�l o con filas de pequ��as letras t tmpresas en color pálido. � este grupo se le in­
_
por 1 sobre
estas letras factlttana su tarea de recuerdo. El grupo •I nhibición•
, de
debía es­
i rnpreston de
que la
ras que empezaba� por r �bre el mismo tipo de folio pero a este grupo se te informó
palab
10
l s
_
d1ftcuhana
su
tarea
de
recuerdo.
El
grupo
letras
de
control
realizó
la tarea
estas
de
1 impresión
participantes valoraron el grado de dificultad de una y otra tarea en
en blanco. Todos los
lolio·efl ción
rndn:sla
P"�n
z�
=a
dequ::folio
:
( 1995) mantpularon Cllpenmentalmc�te el valor informativo o diagnóslico de la
en
�
fácil) al 8 {muy dificil) i � mediatamente después de realizar cada una de ellas. los
�ala del 1 {muy
las palabras que e�ptezan por 1 respecto a las palabras que contienen la letra 1
ón se realizaron condutdas ambas tareas. los participantes debían emitir sus íuicios
la tercera posici
puntos: 1 (muchas más palabras con 1 en tercer lugar que palabras que empiezan por
de
8
escala
una
en
"uicioS de frecuencia de
�
O y 8 (muchas más palabras que empiezan por 1 que palabras con t en tercer lugar).
Todos los sujetos, independientemente de la condición experimental a la que fueron asignados, infor­
maron que les resultaba significativamente más difícil recordar palabras que tienen la letra r en la tercera
posición lmedia ::: 3.!)que palabras que empiezan por la letra t (media ::: 1 . 7). El efecto de la mani¡J\Jiación
del valor diagnóstico de la experiencia de recuperación produjo un impacto significativo en los juicios de
frecueocia relativa de los participantes. Como se esperaba, los participantes que pensaban que encontrar
l'l juicio más baío de frecuencia relativa de las palabras que empiezan por r lmedia = 3 .8). Por el contrario,
los participantes que creyeron que su ejecución fue inhibida por la naturaleza de la hoja de respuesta
emitieron el juicio más alto de frecuencia relativa de las palabras que empiezan por 1 {media = 6.1 ). El jui­
cio estimado de los participantes del grupo de control se situó entre estos dos valores {medi,, 5.4). Estos
!O palabras que empezaran con la letra / era facilitado por la naturaleza de la hoja de respuestas emitieron
resultados demuestran que la experiencia fenomenológica o subjetiva de la facilidad o dificultad en la re­
cuperación de la fuente
de información determina la estimación de la frecuencia relativa en los íuicios.
C_ua�do esta experiencia subjetiva pierde versus gana valor diagnóstico, la frecuencia reliltiva estimilda
dtsmmuye versus aumenta en coherencia. De acuerdo con Wiinke y colaboradores, estos resultados coo­
fttma�_Y amplían conceptualmente la interpretación de Tversky y Kahneman ( 1 9731 del heurístico de Jc­
:;��da��l� est�mación de frecuencias relativas se basa no sólo en la experienc�a subjetiv� de �acilidad
. smo
pe cton
también
�:
va�iable relevante
en el grado de confianza que el sujeto .1tribuye a dtcha expenencta.
en las tareas de búsqueda de ejemplos que da lugar a sesgos si�nific.ltivos en
de la probab
ilidad subjetiva es la accesibilidad de posibl con�extos. los conte.�tos de
flalabra
�
.
t
_
v·IV¡'das, . ractas {por ejemplo, amor o amistad) rPsultan más f;kiles de unagm.lf o asoctJr ·1 htstonJS
leidas o basa
das en películas que palabras concrt"t.JS {por ejemplo, puert,l o ,lgu.J) desprovist.l�
la
::�
i
de connotaciones que pcrmilan evocar con facil dad escenarios. En el ap;¡rtado s•guieolc
an l'
con mayor detalle el papel que juega la facilidJd parJ im<lginar situaciones en el juici
o ('lr �
� ��;==
b.3. Sesgo debido a la facilidad para Imaginar situaciones
� ci
�
t�
La ,1 lidad par.-. irnagin.-.r situaciones juega un papel imp.o an e n .la eval ación de pr
obab¡¡¡ .l.�.
.
_ una exped•ctón o v1a eque
Por ejemplo, el nesgo
que entrana
•mplique aventura
1
-...-s
lúa en función de la facilid;¡d para imaginar de forma vívidJ posibles contingencias pcligr� �eva.
en la v1da real.
�
la faciltdad con que se imaginan los posibles desastres n o reflejen el riesgo real.
Asimismo.\;��ue
s ó es s�
puede ser subestimado si posibles peligros reales son difíciles de concebir o simplemente no
aceres,¡¡
a la mente. Sherman, Cialdini, Schwartzman y Reynolds (2002) pusieron a prueba e ta hip
t i
participantes asignados a l grupo de control (sólo le tura) leyeron un informe sobre una supuC$1a e
nfer.
medad (hiposcenia-B). En la condición cfácil de imagi ar- los slnto as de la enfermedad eran concr
etO!I
.
y probablemente experimentados por una gran mayona de los parttopantes (cansancio, dolor muscul�
dolores de cabeza frecuentes, etc.). En la condición •difícil de imaginar• los síntomas
c
�
�
eran mue�
g ó
menos concretos (sensación vaga de desorientación, mal funcionamiento del sistema nervioso e in�.
mación del hígado). Los participantes asignados al grupo experimental (lectura + ima inaci n) fl.ll'fon
también asignados o bien a la condic ión ·fácil de imaginar• o •dificil de imaginar•. En la condición
·fácil de imaginaro, a los participantes se les indicó que debían leer el informe mientras imaginaban
cómo sufrían los síntomas de la enfermed;¡d durante un periodo de tres semanas. A continuación, $epi·
10 puntos que iba desde muy probablemente (1)
hasta muy improbablemente (10). Los resulta·
dió a todos los participantes que juzgaran la probabilidad de sufrir hiposcenia-B en el futuro en una�.
cala de
os o
dos que resume la tabla 6.2 muestran que los participantes del grupo •imaginación• m trar n u11.1
tendencia a juzgar la probabilidad de contraer la enfermedad en la condición •fácil de imaginar• su­
perior a la del grupo de control, y una tendencia a juzgar la probabilidad de contraer la enfermedad en
la condición •difícil de imaginar• inferior a la del grupo de control.
TA&L.A 6.Z
ios de probabilidad de contraer la enfermedad uno mismo en un. .sc:M
(ntüy probable) a
(muy poco probable) (adaptada de Shennan.
Schwart.tman y Reynolds, ZOOZ)
10
Fá dc m"S
cil
i
6.20
inar
Ciaktini.
D fíc cle �
i
il
i
6.SS
r
�
u1cnte ap.utado anJiiz.ue os 1,1 cu,lrt,, y li11lm,1 vcnicnte en la e ue 1a ap1
.
ICilc16n del heunsEn rl sig
1
r<'sultar d1sfuncionJI.
accesibilidad plwdc
uco de
d
b.4· sesgo
,
ebid o a la correlación ilusoria e Ilusión de control
�
�
�
entre e ntos o onceptos se fortalecen como resultados de su ocurrencia
Las ,\Soci.lCioncs
conjunta
Este hecho dete m1na que ¡uzguemos la frecuencia de ocurrencia conjunta de dos aconteci­
repetida.
elevada. � n embargo, te tipo de estimaciones
ente asoc1ados c
tampoco escapa
mientos fue.rtem
_
.
de sesgos en el jUICIO prohabd1st1CO.
El térmmo "correlación ilusoria� propuesto por
a iJ posib1hdad
agrupa �� errores que se producen como resultado de la sobreestimaci6n
de la corre­
Chdpman (1 967)
.
o
element
aconteCimientos
s
distintivos.
Por ejemplo, la ocurrencia conjunta de pala
l,lCión entre dos
·
cado está fuertememc asoCiado se sobreestima en relación a su ocurrencia conjunt.1
signifi
cuyo
bras
real. En los experimentos de Chapman los participantes recibían pares de palabras proyectadas en una
pantalla durante 2 segundos. lJs palabras proye<:tadas a la izquierda er.1n una de estas cuatro posibles:
beicon, león, flor o barca. las palabras proyectadas en la parte derecha de la pantalla eran una de estas
tres: huevos, tigre, o cuaderno. A pesar de que cada palabra aparecida a la izquierda se emparejaOO
con igual probabilidad con las tres palabras de la derecha, los participantes sobreestimaron la frecuencia
de aparición de los pares semánticamente relacionados, como beicon-huevos y león-tigre. la relación
semántica entre estos pares de palabra explica la fuerza de su asociación en la memoria y la facilidad
de su recuperación, lo que lleva a sobreestimar su frecuencia objetiva. la correlación ilusoria es uno de
los mecanismos en que se basa la explicación del origen de las supersticiones o las creencias mágicas,
el •efecto de halo• y los estereotipos sociales. Sobreestimar la correlación que existe entre dos factores
distintivos, por ejemplo, cometer delitos y pertenecer a un grupo minoritario, contribuye a generar es­
�"_1�
�
�
�
tereotipos negativos sobre estos grupos (Mullen y )ohnson, 1990).
Cuando lo que se sobreestima es la correlación entre la conducta y sus consecuencias se produce
la •ilusión de control•, que se define como la expectativa de la probabilidad de éxito personal inade­
cuadamente elevada en relación a la probabilidad objetiva (langer, 1975). langer demostró en und
serie de experimentos en los que simuló distintos juegos de azar que ilusión de control puede indu­
cirse introduciendo factores supuestamente relacionados con la habilidad y destreza del jugador, como
� la competitividad, la posibilidad de elegir, la famili.uidad con los estímulos y las respuestas Y im·
p1icación pasiva o activa en la situación. Este fenómeno constituye uno de los factores que e�pi1Cd el
timiento excesivo de confianza en el éxito y, como consecuencia, el riesgo excesivo J�umido en
IIH!'gas de azar. la ilusión de control constituye uno de los factores que contribuye .1 ex lrcar
tencia del sesgo de
t.1mbi�n denomm.ufo I U/CIO de
sobreconfianza en 1,1 calibración del propio juicio,
segundo orden, que
trataremos en el apartado S.
la
�
�a
�
1�
�d -�rs1s­
c. Heurísticos del prototipo
L<J denomin<�ción .heurísticos del prototipo• responde <� 1 nuevo enfoqu_e del juicio heuríst
ico de
K<Jhneman y Frederick (2002; 2005, c<�p. 1 5 . n él se ofrece un mo_delo teónco en mayor medid
a inte.
gradar, que el basado en el planteamiento orrgrnal ( K� hncman, Slovrc y Tversky, 1 982). De acuerd
o COn
�
resultado
d
un
l
prototrpo
so
doble proceso
este enfoque más reciente, los heurísticos d�
:
��
de su�¡.
lución: 1 ¡ una categorfa se sustituye por su eJemplar prot�trprco y 2) un at�rbuto de la categoría
(el que
se evalúa en el juicio emitido) se sustituye por una propredad del prototrpo. Cuando un partici
pante
juzga la probabilidad de que Jack pertenezca a una muestra e 30 ingenieros (fr�n �e a 70 abogado
s) o
la probabilidad de que Linda sea cajera de banco (frente a ca¡era d: ba nco Y femmrsta) esta llevando
a
.
_
cabo dos procesos de sustitución. Sustituye inicialmente la categona • mgenrero• y � cajera de barocoo
por su ejemplar prototipico, para después sustituir el atributo de probabilidad e la pertenencia a la
ca.
tegoría por la propiedad de semejanza del prototipo. Desde el modelo normattvo de la teoría de la
pro­
babilidad, en la predicción de la pertenencia de un ejemplar a una categoría, la probabilidad de perte­
nencia debería variar con la probabilidad a priori de la categoría. Por el contrario, en la predicción por
representatividad de la pertenencia de un ejemplar a una categoría se descarta la probabilidad a priori
de la categoría porque el prototipo de una categoría no contiene información sobre la frecuencia de
��
�
�
la represematividad no es necesariamente la propiedad del prototipo que sustituye a/ atJibuto de la Cd·
sus miembros. La novedad del enfoque integrador de Kahneman y Frederick (2002) se concreta en que
regaría.
Imaginemos que presentamos una doble pregunta a un grupo de estudiantes universitarios: a)
¿cómo te sientes de feliz con tu vida en general?, b) ,;cuántas citas románticas has tenido durante el úl·
timo mes� Strack, Martín, y Schwarz (1 988} demostraron que la correlación entre estas dos preguntas
fue insignificante cuando se plantearon en este orden y alcanzó el valor de 0.66 cuando se invirtió el
orden de presentación de las preguntas. En este caso, el número de citas en el último mes difícilmente
puede considerarse representativo del sentimiento global de felicidad, pero la accesibilidad de la inlor·
mación le confiere una saliencia y un peso relativo elevados.
de sustitución basado en la accesibil idad de la información. El hallazgo central de estos trabajos es qlK'
la evaluación retrospectiva de la intensidad de la experiencia afectiva de los participantes se basa fun·
La evaluación retrospectiva de las experiencias con valor afectivo i lustra muy bien el doble proceso
damentalmente en el promedio entre la media del pico más saliente de la experiencia global y el pico
más próximo al final de la experiencia (Fredrickson y Kahneman, 1 993). Redelmeier y Kahneman (1996)
registraron el nivel de dolor informado cada 60 segundos por distintos pacientes sometidos a una prueba
de colonoscopia. La duración de la prueba variaba considerablemente (de 4 a 69 minutos\. La figura
6.4 representa la intensidad de dolor informada cada 60 segundos por los pacientes A y B.
P�cicnte A
r.empotminutos)
� de dokx inlormadd pordos paciemes son)('lidos a una prueba de colonoscopia (adaprada de Redelmeier
vtwfmfmdn, /996}.
los resultados demostraron que la evaluación retrospectiva del dolor producido por la prueba podía
p!'edecirse con un gr<�do considerable de eficacia promediando el pico más elevado del dolor con la
magnitud de dolor que había producido el momento final de la ex�riencia. la comparación de resul­
El valor del pico máximo no difirió en
t�dos entre los pacientes A y B una vez concluida la prueba demostró que el paciente A informó que
ambos casos y la experiencia fue tres veces más prolongada para el paciente B, pero el pico de dolor
ésla había sido mucho más desagradable que la del paciente B.
Redel­
JÑs ¡m)ximo al final fue su�rior en el paciente A y fue lo que determinó el valor afectivo de la expe­
meiet", Katz y Kahneman (2003) demostraron que el simple hecho de añ<1dir al final de la experiencia
riencia global. Este patrón de resultados se confirmó con un número muy elevado de pacientes.
como menos aversiva e incrementó C!l número posterior de pruebas de seguimiento•.
un inrervalo corto de malestar mínimo produjo en los pacientes una evaluación global de la experiencia
la Categoría •dolor que produce la experiencia global • se sustituye por el prototipo •promedio del pico
Un doble proceso de sustitución da lugar al heurístico del prototipo que determina el juicio subjetivo.
m.is elevado de dolor y del valor más próximo al momento final de la experiencia•. Pero en este
�a �opiedad del prototipo que sustituye al atributo de la categoría (•intensidad•) y que delermina el
no viene dada por la representatividad de la información (duración tot.1l de IJ. ex­
penencia o
magnitud promedio del dolor informado en la experiencia global) sino por su accesibiliddd
JUt-�to retrospectivo
en�� rrtemoria.
CiiSO,
1¡
la insensibilidad a característ1cas extens1onales d(' las. categorias: las probabil �dadcs a
priori en
_
predicción de la pertenencia de un ejempl.u a una categona o la rela� 16� �notóm�¡¡ entre la
dul<ltión
_
_
de la experiencia y su valor afectivo const1tuyen c1emplos de la desv1aC16n s1stemá11ca del fllO
delo nor.
_
mativo de la lógica c1, el juicio intuitivo bajo inccrtidumbre. El proceso com� n de sustitución del
atnbuto
_
de la categoría por una propiedad del prototipo se demuestra en una vanedad de dominios e
indita
_
_
que
j uicios complejos se sustituyen por valorac1ones conceptual o semánticamente más Simp
les y
_
_
más fanlmente acces1bles.
1�
A diferencia de los ejemplos descritos en los :�par1ados previos, el ejemplo descrito no conshtu'l't
en
rigor un juicio probabilístico, sino la estimación cuan/ilaliva subjetiva de una experiencia con valor
afectivo. Al abordar el estudio del heurístico de anclaje y ajuste en el apartado siguiente, analizare
mos
distintos ejemplos de juicos sobre esflmación de cantidades, si bien el estudio del heuristico de ancla"
y ajuste se ha estudiado tradicionalmente con tareas en las que la estimación cuantitativa está despfOvi
�
de valor afectivo y el objeto del juicio es externo al propio sujeto. De acuerdo con Kahneman y Frederick
(2005, cap. 1 5), el efecto de anclaje no responde al doble proceso de sustitución de los heurísticos del
prototipo que acabamos de describir e ilustrar. Sin embargo, como tendremos ocasión de analiza1 en
el apartado siguiente, el heurístico de anclaje y ajuste puede también integrarse en el amplio marco
conceptual de los efectos de accesibilidad (véase también, Kahneman, 2003).
d. Heurístico de anclaje y ajuste
En cier1as situaciones realizamos estimaciones de cantidades inciertas a partir de un valor inicial
que se ajusta hasta alcanzar la respuesta final. El valor inicial, o punto de partida, puede o bien sugerirse
por la formulación del problema o ser el resultado de un cómputo parcial. En uno y otro caso, diferentes
puntos de partida producen estimaciones diferentes sesgadas hacia el valor inicial. Tversky y KahnerNn
El valor inicial, entre O y 1 00, se establecía haciendo girar una rueda de la fortuna en presencia del par·
ticipante. El procedimiento experimental se desarrollaba en dos fases. El primer paso era estimar si el
{ 1 974) pidieron a los participantes que estimaran el porcentaje de países africanos en Naciones Unidas.
porcentaje era superior o inferior al resultado del giro de la rueda. Esta fase se denomina fase de juiciO
comparativo. Emitido este primer juicio, se pedía al participante en la fase de juicio absoluto que��­
bleciera el porcentaje concreto requerido. la mediana de las estimaciones para valores de partida lit
1 0 y 65 fueron 25 y 45 respectivamente, lo que demostró el efecto del valor de ¡>Jrlid,l sobr(' la resputsta
final. En este experimento los valores de partida no eran informativos al ser el result.Jdo e:fclush<O do>!
azar. Valores numéricos informativos pueden también servir como ,mclajes. En es\(' c.tso, el ¡>Jrtidpante
basa su estimación en un cómputo inicial incompleto. Tversky y Kahnem..1n
de estudiantes estimar en 5 segundos el siguiente producto:
8x 7x 6x
y a un segundo �rupo el rrO<Iucto:
5 x 4 .- ) x 2 x 1
t l 974l pidit>ron a un grupo
de la estim.1ción para la secuencia ascendente fue 5 ¡ 2 y p.lra la cleieenclcnte 2.250,
l.l mcdian.l
valor real es 40.320. En este caso, el
producto de los primeros nUmeros constituye la
. tras que el
rn�cn
anclaje que explica el valor eshmado en el juic1o absoluto. ¿Qué m1.:canismos
psicoló·
1111ción de
1�:
el efecto de anclajer ¿Cuál es e� procc� por el cual un anda se juzga demasiado aha
.
�xplican
acuerdo con la apr�xlmJCIÓfl tcónca imcial, en la fase compa1ativa el sujeto genera
b.\jaf Oc
�asiadodción
.
.
1nde
�nd1entc �1 valor de anclaje y compara este valor
� la cantidad
con su estimación
0
¡
lll"l<l �inl
inar s1 el valor de anclaJe es demas1ado alto o demasiado bajo. Para emitir el juicio absoluto
r dc4efm
�' o
l
juicio inicial en la dirección itpropiada hasta que encuentra un valor aceptable. EÍ
et ajus a el
de ajuste es insuficienu� (Tvcrsky Y Kahne�Jn, 1974) porque termina en el límite más próximo
P' o
rango de valores pos1blcs (Quaurooe, Lawrence, Finkc y Andrus, 1984;
l,
del anda den!ro del
al valor
Bre ke, 1 996). De acuerdo con esta primera interpretación, el !>CSgo en el
ouston, Etling,
�
Wilson, H
anclaje no se s1tuana tanto en la producción del juicio estimado inicial cuanto en el proceso
occso de
juicio absoluto.
crior de ajuste del
�
=�
�
�
estudio de Jacowitz y Kahnem.1n (1 995} cuestionan esta primera interpretación.
LOS resultados del
los valores de anclaje proporcionados a los sujetos experimentales se basaron en las es­
En este trabajo
de juicio cuantitativo obtenidas en un grupo de sujetos distintos a los que
problemas
timaciones de 15
s en el experimento. Se estimó, por ejemplo, la altura del monte Everest, la distancia
participarían despué
entre las ciudades de San Francisco y Nueva York o el número de profesoras en la Universidad de Ber­
keley. los valores de estimación que correspondían al percentil 15 y 85 de este grupo
se
utilizaron
}.Kowitz y Kahneman demostraron un efecto asimétrico en el sesgo de anclaje. El sesgo de anclaje fue
significativamente superior para los valores elevados. Este resultado se vio reforzado por el hecho de
corno anclas de valor bajo frente a alto, respectivamente, para los sujetos de los grupos e)(perimentales.
que un porcentaje de sujetos significativamente superior (27 %) al del l 5 % del grupo de estimación
inicial generaron juicios cuantitativos superiores al valor del percentil 85. No ocurrió así en el caso del
dentimación inicial. De acuerdo con estos autores, los valores de and<�je altos incrementan la plausi­
porcentaje de sujetos ( 14 %) que generaron juicios cuantitativos inferiores al del pcrcentil 15 del grupo
bilidad de los valores superiores al ancla en mayor medida que los valores de anclaje bajos incrementan
la pla�ibilidad de los valores inferiores al ancla. la razón es que existe un claro límite inferior para los
val01es bajos (cero), pero no e)(iste un límite superior para los valores elevados. A juicio de Jacowitz y
Kahneman, el sesgo asimétrico observado en e l efecto de anclaje pone de manifiesto que el sesgo no
de ajuste de la estimación inicial, sino que el valor del anda en sí mismo
puede también alterar la creencia inicial del individuo y modular, en consecuencia, el juicio absoluto
emitido. El hecho de que el 27 % de los sujetos experimentales frente a\ 1 5 % de los sujetos en el grupo
siempre se da en el proceso
de estimación inicial, generara valores superiores al percentil 85 % del grupo de estimación inici3l su­
giere que el proceso de anclaje puede iniciarse en la fase de comparación y sesgar la estimación inicial
del SUjeto, previa al juicio
absoluto. Jacowitz y Kahneman ( 1 995) concluyen enumer3ndo tres posibles
Call�S del anclaje en !arcas de juicio cuantitativo, que no deben considerarse mutuamente e)(duyentes.
El ancla puede
considerarse: a) un punto de partida para el ajuste, bl un indicio conversacional, debido
¡ l¡ sali n a
que le confiere la autoridad académica del e)(perimen1ador o el una sugerenci.1 o ('lime.
imera de ellas responde a la formulación inicial de Tversky y Kahneman ( 1 974).
U p.
ed
�
�
�
�
En la línea de los rcsullados de lacowitz y Kahneman, a investig ción m s recieme sugi
c,e que
�
anclaje se odgina con frecuencia en 1.:� fase de recu crac1ón de la mformac 16n y q e el a
llCia ilttúa
.
como una sugerencia, haciendo la informaCIÓn cons1stcnte con el ancl má� acces1ble.
En apoyo
_
de
no se r uce SI n se cumplen d
esla interpretación, se dcmueslra que el efecto de
eterminad
,¡5
condiciones de compalibtfidad entre el ancla (valor llliCiall Y el ¡urc1o rcquerrdo (respuesta
final), COtno
es la escala de medida en la que se formulan ambos (p.e., Kahneman Y KnclSch, 1 993).
an�l�¡�
��
�
�
�
�
El trabajo de Strack y Mussweiler (1 997) demuestra que� demás, es necesario que se expre$Cn
enla
_ _
misma dimensión (altura frente anchura). Estos autores uhl1zaron cuatro cond1c1ones experime
ntalC5'
que se resumen en la tabla 6.3.
TA9LA 6.3
tJ"""';.:;ones experimentales: compatibilidad o no de la dimensión en el juicio
respecto a la dimensión del valor de anclaje, en función de la magnitud
Nja de dicho valor. Los valores numéricos de anclaje se expresaron
(adaptada de Strack y Hussweiler. l997)
A los participantes se les formularon, de acuerdo con el procedimiento
estándar, dos preguntas. fn
la primera se les pedía que hicieran un juicio comparativo considerando
el valor del anda (mayor o
menor que) y en la segunda un juicio absoluto. Se utilizaron
cuatro condiciones experimentales: 2 tcom·
patibilidad o no de la dimensión del ancla con la dimensión
en el juicio requerido) x 2 valor del ancla
(alto frente a bajo). la interacción significativa
de las dos variables independientes reveló que el efecto
de anclaje sólo fue significativo cuando las dimensiones
fueron iguales y, en coherenci.l con los resul·
lados de Jacovitz y Kahneman ( 1 995), sólo
cuando el valor del ancla fue elevado. Strack y Musswellef
( 1 997) señalan que estos resultados no pueden
explicarse por la mera activación de una respuesta !X>"
tendal generada por el valor numérico del
ancla. El hecho de que el efecto de and,,¡e disminu)a de
forma significativa cuando la dimensión
del juicio difiere de la del ancla no puede C'l::plic.trse por rlpn­
ming numérico que proporciona el ancla. Estos
resultJdos sugieren que la fucrz,t del efecto depende�
la medida en que la información activada
por el :mela también se percibe> como 1plicable ,11 juiriO
soluto.
•
ab­
Slr�ck y M
ussweiler C 1
�97) completan su i_nvesttg.:tci� disci\an-do otrocJCp«uncnto que pcrm thet"a
c
Oy
es d pnmmg s m.inttC
de anclaje. Utiliuron Uil ro condiciones CJCpcrimcntJics 2 (�ncla pla sible
:::rectl< 2os{ilnd
a alta wr<u� b.ljJ), QU<' r('(OJ¡en <'n 1i1 1Jblo1 4.
de que
J pniCb<l lil htpótcsts
C
t
S<'
siblc)
no el numérico per se, el rcspon§.Jble de
u
versus no plau­
6
Tlll8tA6.4
H7J
s ocho pn�guntas planteadas en función de la plausibilidad o no
y de su v.ror alto frente a bajo (adaptada de Strack y Mussweiler, 1
1
Como varii!bles depend ientes se recogieron los valores de los juicios y la latenciil de respuestil, tanto
�ra el juicio comparativo como para el juicio en valor absoluto. El a nálisis de las latencias de respuesta
des��ei.J el resultado más inte.-esante desde el punto de vista teórico. En la t.Jrea comp.lli!tiva las latencias
de respuesta fueron significativilmente mayores para las andas plausibles frente a las no plausibles,
tados sugieten que cuando el ancla es un valor p lausible, los participantes resuelven la tarea comparativil
miet"ltrils que en los juicios absolutos este pi!trón se invirtió. De acuerdo con estos autores, estos resul­
elaborando la respuesta en un proceso cognit ivo que consume tiempo. De esta forma, la información
rtlevante es
f.lcilmente accesible y ilcelera lil respuesta en la tarea de juicio absoluco. Si este plantea­
y absoluto deberían estar,
miento es correcto, cuilnto más tiempo cons uma el j uicio comparat ivo menos tiempo consumirá el
juicio absoluto. las latencias de respuesta en los juicios comparativo
d
por
tanto, negativamente correlacionadas, pero sólo en el caso en que en la tarea comparativa utilice infOC"­
ma.ciÓn relevante para respon er al juicio de valor absol uto. En concreto, sólo cu.ando el a nc la es un
valor plausible debería esperarse una co rrelación negativa enue las latencias de respuesta de los juicios
t:ompar�tivo y absoluto. Los resultados del análisis correlaciona! apoyan esta predicción. En el caso de
lu anclas plausibles,
forma negativa y significativa de
ambas
latencias de respuesta correlacionaron de
�� �ma que las latencias más
largas en el j uicio comparativo implicaban latCflcias más cO<tas en el
c bc
JUtCtO a soluto. Para las
anclas no plausibles, sin embargo, las li!ten as de respuesta de ambos juicios
fiO orrela io naron.
d
d
Chapma., Y klhnson 12002) presentan un modelo teórico alternativo a la propuesM ini al dE' TYeJSky y
�hnernan 11974), que
permite interpretar el sesgo de anclaje co un amplio abanico ele tare,ls y procedí-
, el mccanisr:no de an� lajc se bas¡¡ en un
proc
mientas e)(pc:rimentalcs (ver figura 6.5). Para �lOS autores
recuperacrón de la mformación y det
de accesibilidad selectiva que se genera en la fase inicial de
ermi�
de andajc pu
(2002), el p r
formación de la respuesta. De acuerdo con Chapman Y .lotmson
cclc serel
p eden producrr� en ás de una
�
a . l�
resultado de múltiples causas y los mecanismos responsables �
. .
asr�trrco en el proc
errores en los juicios y sesgos se producirían como consecuencra del
eso de
la
drsponibilidad de
recuperación de la información, que incrcme�'�aria d� for":'a �esproporcronada
ra�
.
compartidos por •ancla• y respuest<J y reducrrra la drsponrbrhd<�d de aquellos rasgos que los difer ncian.
�cso
f !!t
pr�mmg
�
e
@"'§'!*
Tres fases en las que el mecanismo de ancla¡e puede ocurrir. Las cajas inferiores muestran pownciales procem dt
anclaje en lds diferentes fases (adaptada de Chapman y Johnson, 2002).
Imaginemos que tratamos de asignar un valor monetario a una silla antigua que hemos heredado. El
similar fijado por
para ajustarlo �
incorporando l a diferencia e n calidad entre ambas sil las. El proceso de anclaje es, e n este caso, equih·
brado e ilustra la funcionalidad del heurístico como recurso rápido que implica un esfuerzo cogniti\'0
precio de una silla
un anticuario podría sentir como valor inicial
mínimo. Imaginemos, como estrategia alternativa, que hemos asistido por televisión
a
una
sub.lsta ck'
.
artrdd
muebles antiguos en un cas.� de subastas de prestigio y utilizamos como valor inicial el precio de p
dor.
i
de una silla s i milar en diseño pero, a diferencia de la nuestra, firmada por un importante d seña
ser-�
�,
rc�s
Obviamente, si activamos los rasgos compartidos { la apariencia de la silla\ en detrimento de los �
que diferencian ambos objetos (el hecho de que nuestra silla no está firmad;:�) nucstr" cstirn.lCión
e)(cesivamente elevada y estar mo �ometiendo un sesgo en la valoración. A rlifercnci.J del enf���
�
�
b
.
.
efecto de anclaJe como a1uste
rnsufrcrentc determinado por el valor del ,mela, el modelo ele JC('t"'S r
, trt'
s cn
selectiva atribuye el sesgo en el iuicio ;:�bsoluto a una ponder"ción e)(cesiv.1 de lirS rJs�os co mun
torr.J.
el ancla y la respuesta en detrimento de los discrep<mtes, basMI.r 'll un,1 t('rll'knci.l confirnM
t
:
Si :;:':� �����������;����;;:�;�:������. ;;r;:;���(��\'.:�����;:��;��::������ost'rl��7,u:��:.
rc'dunr t'1 Sf'f}jO
�
' tdJd
pt"h�omas
J
�bi
dcl>cría
h<Kia el valor ¡nidal. ChJpm,m y lohnson ( 1 999,
de ro�s¡;os clifc•en!C'S
s
¡mcfiiO 4) ptdieron esludi,mtes univer�ttarlos qlK! re,llizaran preciicciont.>s solue la
wtidc"CIJICS en Es1.xios Unidos. los p.uli�;ip;mles recohi('rOfl eo PfÍillCI lugar la mslrucciÓfl
[�pt'l'
p
� los
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,1111J;,, ¡,5
d«
1
.ones
b"
doS ül!uno� díJ:UOS del nümc.o de la scgur1d.1d social y conside.arlo como un.l prohah•·
St' les pidió que Pf'OSiJr,m en l,1 prohabilidad dc que el cand1da1o repubhcJno
dL<ed04lCS presidcnn.ll� en l;¡ prÓ)(im.l convocarona y que compariliJn su respuesta con el
A conunuariOO,
do. fsh:l primc.a est1m<�ción dc probab•lidad no se
umero Jptmr:.
rcgisrró, pues su
ob¡cttvo fue que el
J:
0 rt dp.:tnU!considcrard los dos Ullimos dígitos del nUmero de la se¡:uridad social como v,liOr de anclaje
i
� JJ
csrim.Kión de la prob;1bilid.1d. las probabilidades de anclaje fluctuaron entre O y 99 % con una
m�i;u1a de 51 %. El sigurente paso fue asignar a tos parricipanres de forma ale·
mt.odia de 48 % y una
aibir un rJzóo JXlf la cual el candidalo republicano debería ganar, aquellos asignJdos ¡¡ la condición
J
,ltoriJ a una de 11es condiciones expcrimcnrJies. los partic•pJntes de la condición •a favor• debían es­
qut" d los p.ar!icip.antes de la condicióo •neutr.ll• no se les pidió t!§Cribir ninguna razón. Finalmente, se
ptdió a ¡odos los p.anidpantes que realizarJn una segunda estimación por eserilo de que el candidato
republicano gan¡¡ra l.u elecciones. 5e establecieron tres caregorias de parlicip<mres: l l •simil<�r•: aqué­
llos a los que !le les pidió una razón •a favoro con valores de anclaje por enci ma del SO % o bien a los
que se pidió una •azón •en contra• con valores de anclaje POf debajo del 50 %. 2 ) •diferente• : aquéllos
� los qi.IC se les pidió una r,l.lón •a favoro con valores de anclaje por debajo del SO% o bien a los que
SI' pidió una ruón •en contra• con valores de anclaje por encima del SO %, y 3 ) • neurrat . : los partici·
•erl contr.l• debían esoibir una razón por la cual el c¡¡ndida1o republicano no deberla ganar, mienlras
�"�"'es que no escribieron r.1zón a favor ni en con1ra. los resuhados confirmaron la hipótesis de partid<:�
demoscr;�ndo que el efec1o de anclaje fue significalivo sólo para las condiciont>S -similar• y •neu1ra•,
de anclaje puede reducirse o climinar¡,e
mienlras que no fue signilica1ivo p.ara lo1 condición •diferenre•. htos resultados dcmuewan que el sesgo
pantescoo el voliOf del anda.
propiciando que los participantes identifiquen razones discre­
A pes;¡r de que la evidcnci.l empírica expuesta, obrenida coo el paradigma esl.indar, parece cooOuir
en la intcrprelación del efecto de anclaje como el resultado del incremento en la accesibilidad de la in­
lodos los cuos a esta explicación. De acuerdo con Epley y Gilovrch (1001 ), Jos procesos implicados en
formación coosisten!e con el ancla, el mecanismo explicativo de este fenómeno no puede reducirse en
el efecto de anclaje difiercm considerablemcnle dependiendo de si el anda es suministrad¡¡ po• el ex·
perirncntador o por cualquier otra fuente e�terna, en con1raste con
la situación en la que es el propio
partocipanle !!l que genera de forma cspont.ine;� el valor numérico del anda ;1 partir ele 1.1 prcgunra plan­
leada. Estos autores <�firman que, en este último caso, el proceso de ajuslc serl<l el respons.1blc del efecto,
t'll la medida en que el valor numérico del anda, por su condición de respuesta aulo-generada, Jdqui·
.
1111a el cstalus de respuesta candidara con el peso cspcdfico suficiente p.:¡ra iniciar dicho proceso. ParJ
poner a prueba esta hipótesis, los autores compararon dos condiciones expcri!'l'K'ntales: •f'l vaiOf del
.�ncra lo genera
el participante• frenle a •el valor del andJ lo propOfciOO.l el t'XIl('rimcntadoro (ver t.lbl,t
&.5). Se pidió � los
participantes que e�plicaran cómo habían U�ado a
1,1 rcspves\.1 p..lrJ rad1 pK-gunl.:�.
Sus rcspuest,lS fueron grabadas. transcritas y ev.lluadas por dos jueces que desconodan
las hlp6¡�
c.1da respuesta el juez evalu;�ba si el partic-ipJnte conocía el vaiOf del anc
l
el ancla como ba� de su respuC'Sta y mencionJba el ajuste a parllr del valor del ,mela p.lra
anur �
estimación final\ El acuerdo entn• jueces ulcanzó el valor 0.94. Se consideró que los p;mi
c1 a tcs
bían utilizado el mec-anismo de anclaje y ,l¡uste si sus informes verbales se rcferfan tamo al
�­
a c
al proceso de ajuste. Como h.1hían prcrlic-ho Eplcy y Gilovich, los participantes a los que
se les �
proporcionado el valor de a nclaje utilizaron significativ,lmcnte menos 11 J %) el mecanismo
de u�
a partir del ancla que aquel!� t¡uf' hahí;m gl'nN.Idn dC' forma C"�pont�nPa rl valor inicial (7J,g
.
:·1�1111taba
del estud1o. Para
��
�Jbia
��
¿Cuál es la temperatura media en invi ern o en la
Antártidar {anda alta: - 1 7 "()
50
12
50
14
Kahneman ( 1 q95) en proponer un.l t.lxonomíJ ele
posibles efec tos de anclaje en los juicios bajo incertidumbre en la medkl.l
Epley y Gilovich (2001 ) coinciden con Jacowitz y
t-n c¡u<• son muc-h.l' IJ) \J·
�
�
�
en i tervenir interactuar en funci n del tipo de tarea 0 procedimiento experimental.
que pued
_
n que hemos recogtdo en este apilrtado nos permiten señalar algunas
riableS
mvesttgactó
ft�dos de la
l anda, alto frente bajo, la compatibilidad o no de la escala de media
d del val r
gnitu
ma
la
.
e
absoluto, el grad
e plausibilidad del ancla, y el hecho de que el
y
el
JUICtO
anclil
del
dimensión
erada de forma espontánea por el pantctpante o comunicada por el experimentador.
gen
d
5t'
nel�
hemos presentado una tipología de los distintos heurísticos, su definición y los dis·
En este
os sistemáticos los ue an lugar en funció� del tipo de tarea experimental que pr�ntemos
110105 sesg
.
mvesttgae�ón. La concept a ltzactón
de los d stintos heurísticos conlleva de
pantes en
_
;1 1oS panici
.
,
o expltctta (c_omo en el caso del heunsttco de anclaJe y ajuste) una aproximación teórica,
forma implfcita
_
pstcológtcos que subyacen a su aplicación y las condiciones experimentales
explica los procesos
luga . n el apanado siguiente se abor�a un marco explicativo contextualizado
las cuales tienen
:
.
los heurtSIICOS con supuestos teóncos expltcttos
y orientados a explicar desde una
tn el enfoque de
integradora los sesgos sistemáticos del razonamiento probabilístico.
medida
ma}'Of
en
tiva
perspec
::
:
ap.Jrtado
� cJ_c
1�
:;,
?
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��
�
3.1. La teoría del apoyo
!
fl principio de extensión en la teorfa de la probabilidad establece que si
B est.i contenido en A o
constituye una parte de A, la probabilidad de B no puede ser superior a la probabilidad de A. En apartado
lógica inclusiva. Un caso especial de la regla de extensión es la regla de conjunción, que es1.1blece que
1.1 probabilidad ele A y B no puede ser superior ni a la probabilidad de A ni a la probabilidad de B porque
anterior hemos visto múltiples ejemplos en los que el juicio subjetivo basado en heurísticos vulnera la
contiene a ambos elementos. La falacia de la conjunción, !ralada en el apartado 3.a.4 como ejemplo
del heurístico de representatividad, constituye un claro ejemplo de viol.1ción de esta regla. Recordemos
que, de acuerdo con la descripción de la personalidad de Linda presentada a los participantes, la per­
tenencia de linda a la categoria •Cajera de banco• se considera menos probable que su penenencia a
(1973) aporta
l.lc�tegoría •cajera de banco y feminista•, que constituye un subconjunto de la primera. El experimento
de p�nicipantes que estimaran el número de palabras de siete letras en inglés que acab.1b;m en ing en
cuatro páginas de un.1 novela y a un segundo grupo que emitieran ese mismo juicio pero referido a pJ­
deTvtJsky y Kahneman
un nuevo ejemplo ilustrativo. Estos autores pidieron a un grupo
I¡bra� que terminaban e n · n ·. La mediana de la estimación para el primer grupo fue casi tres veces SU·
la del segundo, presumiblemente porque las palabras de siete letras que terminan en ing son
a
mis �ccesib/es al recuerdo que las palabras que contienen la
perior
letra n en la sexta posición. Este resultado
implica que la mayor
pane de las personas que evaluaron la segunda categoría no fueron conscientes
delhetho deque éstaind
uye a la primera.
�
teoría del apoyo constituye una perspectiva del juicio intuitivo bajo incertidumbre que permite
�pltQr, bajo un
marco teórico integr<�dor, gran parte de la evidencia revisada en el .1par1.1do previo,
�UiaCteriza las operaCiones mentales que responden a la denominación del juicio bas.l(lo e-n heu·
fiJIICoJ en
la evalu.1ción de frecuencias y probabilidacle� (8rcnner, Kochler y Ronenstrckh,
2002).
El
!
denominado •efeclo de desempaquetado•�, pri�c pio cxpl ica l ivo de la leorra del apoyo, consl
iluye
urQ
nuc:>va demowación ele que en c1 juicio prohab,hsti(O humano •el lodo es menor que la s
uma de
parles• {Van Bovcn y Epley. 2003). En concreto, las clcscripcio��s dc1al lad� s de un acon¡c
t,miemo
terminado dan lugar, ele forma sislemálic,,, a juicios d� pmbabil1dad sup�n�res que las que g
enera una
descripción gencrJI del mismo aconlccimiento. Por c¡cmplo, un aconleC1m1en1o específico
sanas morirán en un 1erremoto• se juzga como mas probJhle que u n acon\ccimiemo más
inclu
.
• 1 000 personi'ls morirán en un desastre na\ural•.
Para explici'lr (>Stos hallazgos, Tversky y
K er
oehl
:
• l OOO .
:
{ 1 <J94) hiln desarrollado una tcorfa no cxlen�ion
al
del juicio probabilfslico en la cu;�l la probabilidad subjetiva no está ligada a los acontecimientos, corno
en otros modelos, sino a las descripciones de los acontecimientos, denominadas hipólens. De acuerdo
con estos autores, las desviaciones de la lógica ex1cnsional en el juicio de los humanos no con�tituyen
una colección de ejemplos aislados. Por el con1rario, la evidencia empírica demuestra que el juicio Pfe>.
babilístico sobre un evento determinado depende del grado en que se e p ici su descripción.
De
acuerdo con esta perspectiva, denominada leo
delapoyo1, cada hipólesis A posee un valor de apoyo
x l ta
ría
delerminado, s(A), que corresponde a la fuerza de la evidencia favorable a dicha hipótesis. la clave
conceptual del supuesto del que parte la 1eoría del apoyo es que •desempaquetar• la descripción de
a
en sus posibles componentes o hipótesis ele­
C;y como consecuencia de un error humano 0 un
Cn, como consecuencia del terrorismo 0
de un sabotaje), generalmente aumenta su apoyo. Asf, el apoyo de la disyunción explícita C" v C., es
igual o mayor que el apoyo de la disyunción implícita, C, que no menciona ninguna causa. Por tanto:
una hipótesis {por ejemplo, un avión que se estrella,
menldles (el avión se estrella de forma accidental,
fallo mecánico, o el avión se estrella de forma no accidental,
s(C) S s(C, v C0 )
(C,.. v Cn):
m íc t
la teoría del apoyo es subaditiva para disyunciones i
aditiva para disyunciones expliCitas
(ecuaci006.J)
pl i as
(Q, como expresa la ecuación 6.3, y
(ecuac ión 6..&)
De acuerdo con Tversky y Koehler ( 1 994), el grado de subaditividad es influido por vMios factores.
u n de los cuales es la interpretación de la escala de probabilidad. En concreto, se espera que IJ wb·
�
· ·
d· · 1dad sea más pronunciada cuando la probabilidad se interpret,1 como t,1 prerlisposición ck' un coJSO
� ��
mdrv•dual respecto a cuando se estima como frecuenci,1 relativa en una dcl('rmin,1d.l rohl,l(ión. KJh·
nem n Y Tvcrsky (1 982ct denominan a estas dos mod::�lidad"s dt• juicio sin�u/,rr y dislrilwdonJI, 11'S·
�
pectwamcnte, Y argumen\an que el segundo es p,encr<.�lmcntc m.is pr<'dso flUí' ('1 prirncrt•. l a ¡m'J)ut'SIJ
de Tversky y Koehler 1 1 994) es que la disyunción implít ita
• F.rt inlll(·�. unp,>t kln¡¡ <'ff•'< '·
1 [ninglk.Sup(J<HI Iii<..V<y.
cc..id{' •
•a
ntt • S<' •rk�t·m¡Mquf't,l• con 11\.l)"Of
cons1deril
tpor t
• jemplo, ccidC'Il!e de coche, accidente de .w,ón, fuego,
contponcnt('S
�
<�hogil·
en sus
ta
. i!id�d
,1 l,¡ pobi,Jción en su conjunto frente a
etc.) cu.1ndo se
persona
c amicnto,
coto c v(' .
es quC' l .u posilliC'S Cilusas de muerte se representan en
(!('
l'SI.
l
.
Jfirma
ión
.
I.Js CSI.l·
:
'l La r
i\i d ·
de ort.llid.Jd de 1,1 pobi,\CJÓn, pero no en la muC'Tit' dí' unil persona. La propuestil de estos au­
m
¡hs!JCJS
nci,l J •dcsemp,1quctar• un.1 diS\'unción implicita es may01 en el modo distribu­
u<' la tendc
o
en f'l modo sinsul.u individu,JI. Por tanto, cu.1ndo el problema se formulil en términos de
n
��1 �
1�.
uón
nn
:.���1'
::: IJ h ó s s
un.1
•dt'scuencoo,
es decir, menor difetencia entre la p!ObJbl­
l que se produzcJ menor
ia, s<' esper.
ta y la suma de I.Js probabilidades dt' lo1s hipótesis dementdles explfcitas.
ip te i implíci
funddnlC'Ilt.ll dd
cribimos a continu,Jción, Tversky y Koehler (1 994) pusieron a prueba el supuesto
En el estudio que des
principio del •des��paquetadoo: la subaditividad par,J l.lS disyunciones implicitas
.
persona determinada como consecuencia
se diVIdieron en dos grupos. Un grupo recibió l.l instrucción de estim¡¡r
¡ecu.Kión b.Jl. Los panicip.mtes
las P'ob.Jbilidades de
muerte p.ua el c.1so de un,J
especifica que se detallaban en un
de una
uicios de fff'Cuencid y evaluaron el porcentaje de personas de los 2 millones de muertes del año previo
wil:luirse a cada una e las c.1usas. la tarea de cada participante consistía en evalu<lf o
c.JIJSil
listado. la otra mit,ld de los sujetos re;,lizaron una tarea de
ue podían
�
bien una hipótesis implícita (por e¡emplo, la muerte como resuUado de causas na!Ur,J!es) o bien un;¡
dis)'unción expHcita (por ejemplo, la muerte como consecuencia de una enfermedad ca1diac.1. cáncer,
0 alguna otra c;¡usa natur.11l, pero nunc.1 ambas. El listado completo de causas se recoge en lit tabl,,
6.6. l'afJ cada tipo se de i iero Ir� componentes, cada uno de los cual� se dividía, a su vez, en siete
componentes. Se esperaba que el he<:ho de explicit.u en mayor medid;¡ l,u causas de muerte de. por
eje111plo, cáncer, incrementarla la subaditividad, es dt>eir, la diferencia entre la probabilidad asignada a
�
fn n
la hipótesis implícita y la suma de las probabilidades de los componentes de 1.1 hipótesis. la tabla
6.6
Pfl'SC!lla los resultados de la estimación de los participantes !ilnto para los juicios de prob.:lbilidad (un
caso individu,l/J como para los juicios de frecuencia (la pob/,Jciónl. Como se observa en la tabla, la C5timación media de una disyunción implícita, por ejemplo, P {causas naturales!, es menor que lo1 suma
de las estimaciones medias de sus componentes, representada como r. En concreto, par,l IJ columnJ
de l)fob�bilidad la estimación media
gunda.
de la primera es
58 o/o mientras que alcanza el 73 % para la se­
TAIILA 6.6
por causas n;nu
Est maclón media de probabilidades y frecuencias de muerte
p•r hipótesis con tres y siete componentes (adaptada de Tversky Y Koehler. l9!J4)
Estimación media (%)
22
a
.!:1m;;� ��"�'
Picausa:oaturales)
_____
____
___j
i�
.__jll.
l)P
_j_
18
20
_J
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---�.==�-�
'�-��-=-.f�-��'�
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18
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!5'8 - -- j
"
--�;___]
¡___;.:":__..J_
__j __ _
1.16 _
j _ 1.10 _j
__
c).plí
Tversky y Kochler 11 994) calcularon la ratio de las probabilidades asiRnJd,l� a IJ� hipólt'!li�
r
wrd.ld � �
drv'
Este f.1ctor puNic c.1kul.lrsc ciJr('("t,mlt'nl<'
y la p ob<Jhilidad asignada a la hipótesis impllcita corno un indkadur clf'l gr.1do rk suiMdit
nominaron a esle índice cfactor de descmpaqut·tadu•.
citJ
nlil de las probabilidades de las hipótesis clemcrnalcs CJCplfcitas por la probabilidad de la
djerulo la w
lcita ITJP). Cuanto mayor sea el valor de dicho factor, mayor será el grado de subild•tiYKlad
�s 1mpl
•(adores de descmp.¡quctado� para la estimac1ón de prob.lb•ltdad fueron 1
.26 para las
�"do. LOS
tres componentes Y 2 . 1 9 para las hipótesis de los siete componentes. indinndo
los
de
que el
h¡póreSis
ad aumentó con el nUmero de componentes en la <hsyunc•ón
_
e-.plícita. Como se
gr.xlo ele suD.1d•tivid
6.6: la comparactón ent_re las tareas de probabiHdad y flecuencia demostró, como
obsef\'il en la tabla
_
_
esumactoncs
de
los
pilrttctpantes
las
presentaban
que
mayor
grado de subaditividild cuando
esperab<l,
que cuando juzgaban frecuencias: 1.26 frente a 1.20, pilra la hipótes1s
de tres
zg<�b.ln probabilidades
ipótesis de stete componentes. Los resultados respaldaron
compooeotei y 2.19 frente a 2.04, para
.
confirmar
las
dos
h•potests
de
yo
parttda y perm•heron concluir a Tversky y Koehler
� ¡rorlo1 del apo .11
subaditividad que se observa en una disyunción •mplícita es tanto mayor cuanto m.is se
!19941 que lc1
posibles componentes Y es más acuS<tdcl en ju1dos probabilísticos frente c1 juicio de freet<phcit�n sus
�
1� �
�se observa también en los juicios probabilísticos de expertos. la revisión de Tversky y Koelher (20021
Estudios posteriores demostraron que la subaditividad no se rewinge a los juicios de nOvatos sino
ción. Por ejemplo, Redelmeier,
en 1• que se an.Jiizan resultados de estudios con participantes novatos o expertos constata esra afirma­
Koehler, Uberman y Tversky (1 9951 exploraron esta cuestión Cfl una
muestr.J de médicos. Presentaron a todos los participantes un escenario en el que una mujer llegaba .J
• dos diagnósticos específicos: gastroenteritis y embarazo ectópico, y a una categorfa residual: ninguno
de los dos. La otra mitad debía asignar probabilidades a cinco diagnósticos especificas, que incluían
tos cbf, presentados en b otra condición experimental. Si los juicios de los médicos se ajustaran a la
urgendu con dolor abdominal. A la mirad de los participantes se les pidió que asignaran prOOabilidades
ción odos diagnósticos• debería ser equivalente a la suma de las probabilidades de los tres componentes
teorf• clásica de la probabilidad, entonces la probabilido1d asignada a la categoría residual en la condi­
predicciÓn de la tCOfía del <�poyo pues la probabilidad asignada a la hipótesis resicfuo�l en 1.1 condición
•dtse'np.aquetados• en la condición de •cinco diagnósticos•. los resollados fueron consistentes con la
•dos di.Jgnósticos• (media : 0.50) fue significativamente inferior a la de los tres componentes •desem­
paquetados• en la condición ocinco diagnósticos• (media = 0.691.
"'¡><�rtir de la evidencia empírica recogida, Tversky y Koehler (1994, 2002) formul.m un modelo sub·
¡dit•vo del ju•cio probabilístico para )as disyunciones implícitas que cootrasta con el modelo bayesiaoo,
<:fJe ilsume el supuesto de aditividad. Supongamos que A1, A2 son hipótesis mutuamente exciU)'!'Ilii'S,
Siendo "'1 v A2 la disyunción explícila de la hipótesis implícita A. Las ecuaciones 6.5 Y 6.6 permltefl
COI'Itrut.lr de forma glob.JI .Jmbos modelos.
Teorladel apoyo
P(A)SP(A,vA2)
Modelobaye<;iano
P(A)• P(Al v Al )
tecu,¡ción66f
la teoría del apoyo predice que P(A) s; P (A1 v A1l como consecuencia del •desempaquetado.
h1pótcsis implícita. Por contraste, el modelo bayesiano asume el principio de extensión en la
la prob.1bilidad, por lo que predice que P(A) "' P (A1 v A1).
II!Of��
El principio de extensión es posiblemente una de �as r�glas m�s simples y transparentes en la t
la
eo.-ia
de
probabilidad, cuya villidez es aceptadil y asum1da mcluso por personas con escasa prepa
ración
intelectual y formación en lógic.1. Su violación es, por tanto, uno de los errores más llamati11as
r
prenden tes del razonamiento probabilístico. Como come táb mos al comienzo de este apa
rta .
.
caso especial del principio de extensión es la regla de con¡une�ón y la falacia de la conjunción, trat
ada
en el apartado 3.a.4, uno de los ejemplos más ilustrativos de la violación de esta regla. Otra regla
der¡.
vada del principio de extensión es la regla de disyunción. De acuerdo con esta regla, la probabili
dad
de (A o B) no puede ser infer o ni a la probabil idad de ni a la pr� a bilidad de B porque constituye
.
.
.
la suma de ambM. la subadit1v1dad demostrada en el JUIC IO probabiiiStiCO cuando no se explicitan las
� �
��
�
� ��
�
causas de un evento en una disyunción implícita constituye también una clara violación de la regla de
disyunción.
Van Bo11en y Epley (2003) general izaron el hallazgo de Tversky y Koehler a juicios evaluali1105 con
valor afectivo, en los que se juzga el carácter positivo o adverso de una categoría o de las consecuencias
de un acontecimiento. ¿Por qué las descripciones más detalladas producen juicios evaluativos rná5 ex.
tremas? Van Boven y Epley señalan los factores más relevantes que contribuyen a explicar el efecto: las
descripciones detalladas de los elementos constituyentes de una hipótesis: a) permiten a las personas
recordar con mayor facilidad posibilidades que han pasado por alto (Schwarz, Bless, Strack, Klurnpp,
Rittenauer-Schatka, 1 99 1 ) y b) facilitan la simulación mental y la imaginación vívida de las categorías
o acontecimientos (Kahneman yTversky, 1 982d). A la luz de la evidencia empírica revisada, Van Boven
y Epley (2003, p. 268) sugieren que en los juicios evaluativos de una categoría parece jugar un papel
más importante la facilidad con la que se recuerdan sus elementos constituyentes que la canlidad total
de elementos que pueden recuperarse. En coherencia con esta interpretación, en el apartado J.b. hemos
analizado diversos ejemplos que ponen de manifiesto cómo la facilidad para recuperar la información,
del heurístico de accesibilidad, que explican en gran medida el sesgo en la estimación de frecuencias
construir ejemplos y/o imaginar situaciones constituyen estrategias cognitivas, derivadas de la aplicación
relativas de ejemplares de una categoría.
11 LA TEOR[A DE LOS MODELOS MENTALES
la teoría de los modelos mentales ofrece un marco explicati110 unit.:ario p.ua 1,1 deducción y la
�n­
Oohnson-laird, 1 994). Esta teoría postu la que los individuos razonan construyenrlo lmlddos ele 1•15 ��·
modelo
tuaciones descritas en las premisas. Una conclusión ('S posib/(' si st• m.lntknt• t•n al meno� un
ducción y sostiene que las conclusiones probabilísticas son el resuhado d(' ,1mbos tipns de inft>rt>n<ldS
de las premisas, es prohable si aparece en la m.1yor p.1rtC' el(' los m(KI('Ios y l'S ni'H'(,Iri.1 si Si' d,l en todoS
s
s a
v
a
mo<Jelos Qohnson;����liJu� i����:�::)E� ����;:�. :a �����: �:�f�;;:n��t�::oe:x::n���n�lz��r:
ir, del razonamiento deduclivo que genera la probabilidad de un acontecimiento
;po,;bU;<lod<" e<> que puede ocurrir Uohnson-Laird, Lcgrenzi, Girouo, Legrcnzi
-Laird, 200&, cap.15). Se basa en tres principios fundamentales:
rni, 1999; jodeh nson
Y ove l
verdad: Las personas representan situaciones construyendo exdusiv�mente aquei
E rinóp o
L p modelos mentales que responden a una posibilidad verdadera. La capacidad ltmitada de la
llos
aria de trabajo impide que se representen de forma exhaustiva la totalidad de los modelos
el conjunto completo de posibilidades mutuamente excluyentes, lo
:�citos que representan
del principio de extensionalidad. las situaciones con una probabilidad
:u� implica una violación
que
es
falso, por lo que, de acuerdo con la teoría, no se representan gene­
den
a
lo
espon
o corr
ralmente en los modelos.
l. Elprincipio de equiprobabifidad: Cada modelo representa una alternativa equiprobable, a menos
que el conocimiento o las creencias de los sujetos indiquen lo contrario, en cuyo caso asignarán
diferentes probabilidades a diferentes modelos.
J. (/ principiodeproporcionalidad: Garantizada la equiprobabilidad, la probabilidad de un evento,
A, depende de la proporción de modelos en los que ocurre; es decir, p (A) "" n��.tn. Un corolario
deeste principio es el principio de inclusión: Si un acontecimiento, A, ocurre en cada modelo en
el que ocurre otro acontecimiento, 8, entonces A es al menos tan probable como 8, y si, además,
A ocurre en algunos modelos en los que 8 no ocurre, entonces A es más probable que 8.
4. El principio numérico: si una premisa hace referencia a una probabilidad numérica, los modelos
pueden ser etiquetados con sus valores numéricos apropiados, y una probabilidad desconocida
puede ser calculada restando la suma de las (n· l) probabilidades conocidas de la probabilidad
global de las n posibilidades en la partición.
Para explicar las inferencias bayesianas en el razonamiento probabilístico se requiere, además, un
luinto principio que Johnson-Laird y colaboradores ( 1 999) ilustran con el ejemplo siguiente.
De acuerdo con las estadísticas, 4 de cada 1 O personas sufren una enfermedad, 3 de cada
� perM)nas con la enfermedad tienen el síntoma, y 2 de cada 6 personas sin la enfermedad
trenen el síntoma. Pat es una persona seleccionada al azar y tiene el síntoma. ¿Cuál es la
probabilidad de que Pat sufra la enfermedad?
Vea�os cómo se conjugan los cuatro principios definidos en los pasos sucesivos que darán lugar ,1
��a:: del pr�lema. Lossujetos ingenuos (novatos o no expertos) const�uirfan Jos �1odt>los ment.1les
Y equrprobables, que
serían etiquetados con sus valores numéncos .1proprados.
�
a
,.0,
¿Cuál seria la probabilidad de que la persona padezca la enfermedad dada la presencia del síntOI'Il.il!
de la representación extensional de los modelos mentales que resume la tabla 6.7 sin necesidad de uti·
De acuerdo con Johnson-laird y colaboradores ( 1 999), e<ita probabilidad puede ser calculada a partir
!izar el Teorema de Bayes, aplicando un procedimiento más simple que podemos extraer del ültimo
principio de la teoría.
5. El principio de/subconjunto: suponiendo la equiprobabilidad, la probabilidad condicional plAIBl
depende del subconjunto de 8 que es A, y la proporcionalidad de A respecto a B da lugar di valor
8
dividido por la suma de todas las frecuen­
numérico. Si los modelos se etiquetan con sus frecuencias absolutas o posibil idades, entonces la
probabilidad condicional es igual al modelo de A y
cias de modelos que contienen a 8. Cuando se computa la ratio de estas relaciones de subcon·
juntos, los sujetos pueden cometer errores asignando valores al numerador o, más frecuentt>­
mentc, al denominador.
8 (sfntomJ) y resolver corr('damente
un
Si los sujetos aplican adecuadamente este principio, serían capaces de inferir deductivamente el
subconjunto A y B (enfermedad y sintoma) del conjunto apropiildo
buen ejercicio para el alumno resolver el problema planteado de forma altern,Jtiv,, .1plicando ell('()ft'fll-l
de Bayes11, explicado en el apartado 2. Si, por el contrario, los sujetos se focaliz01n l.'ll <'1 mndí'lo:
la inferenci a bayesiana a partir del cómputo de la relación probabilístic.l adccu.1da: J/5. Constituuú
v:fl'o)tl'í.ln
cs.te
J!l
enfermedad
e��·
!
síntoma
�
u onjunto erróncJmente del con unto de t
s las �rbilidades y afirm.-nian que
�
la
_
los su1ctos est<man no estarian atendiendo
�iÓfl ptob.Jbrllstrca es O. En este
a la cap.:�cidad
dato, es decrr, ."' la pr�abrlrd.Jd de quC> el síntoma (8) se observe en ausencia de
enler­
predretrva del
go ha srdo analizado desde la pcrspechva de los hcurfstkos
ses
Este
A).
del
razonamiento en
�d 1110
).a.2. ¡Qué valor, en concreto, de la fórmula de Bayes no estadan considerando los suje­
el a¡wnado
tx;
.,r
z (2001) manipularon el contenido de las instrucciones con el objeti\10
de ayudar
GirOitO y Gonz.:Jie
rar
¡ loS sojt'IOS a conside C'l numer,ukl� r el deno':"i.nador de forma adecuada, aplicando el principro
para calcular la probabrlrdad condrcronal im,ersa. En concreto, para resolver problemas
del wbcOftiunto
ma de Pat planwaron la solución en dos pasos pidiendo a los participantes que com­
51mii.Jrt'S JI proble
plet'lrJn frases del siguiente tipo Jñadiendo los valores que faltaban:
vamos a analizar cuál es lil probabilidad de que Pat sufra la enfermedad en el supuesto de
que presente el síntoma. Del total de 1 0 posibilidJdes, Pat tiene __ posibilidades de
l.! enfermedad.
tener el síntoma; entre estas po!>ibilidades __ posibilidildes estilrian asociadas con
las rnstrucciooes f;�cilitaron la respuesta correcta (de cinco posibilidades de tener el síntoma, tres
tsl.in a$0Ciadas con la enfermedad) en el
a
53 % de los participantes, frente al 8 % en la condición control.
De cuerdo con ]ohnson-laird y colaboradores (1 999), la versión numérica del principio del sub­
conjunto no podría aplicarse de forma obvia si los datos se proporcionan en términos de porcentajes ni
los ptincipios normativos dE' la inferencia bayesianil resultan con frecuencia contra-intuitivos y propone
un,¡ pedagogía del razonamiE'nto bayesiano basada en la teoría de los modelos mentales en la que la
qrRlas prob�bilidades se planteen en términos numéricos sencillos, de tal forma que permitan inferir
�e que los datos numéricos se presentan en términos de frecuencias. De acuerdo con estos autores,
l¡probabilidad condicional posterior aplicando el principio del subconjunto y sin necesidad de aplicar
eiTtotem ade Bayes
IIOrninadas hrpótesis de Jos con¡untos anidados1o. De acuerdo con lil evidencia empírica revisada por
PSIOs autores, los errores y sesgos en la inferencia bayesiana se reducen de forma considerable cuando
fl plarneamiento
del problema facilitil la representación de las relaciones inclusivas de las categorías
8.1rbey y Slomiln (2007) integran el enfoque de los modelos mentales en el marco teórico de las de­
�antes para resolverlo.
Los autores concluyen que la facilitación observada C"uando los problemas
se plantean
en formatos de frecuencias (Gigerenzer y Hoffrage, 1 995), frente al formato de �robilbilidJ­
des, nose debe tilnto a
srno a que el
que la representación •natural• facilita la aplicación del Teorema,
lorrnato en
fre<:uencias contribuye a clarificar y hacer más transpa1entes las relaciones inclusivas perti­
llentes. Slom
an, Over, Slovak y Stibel ¡2003¡ proponen una representación transparente de las tres c,l-
�
tegorías relevantes en el problema de Pat descrito, basada en la represen ación gráfica con cfrc
ulos de
Euler, que representa la figura 6.6. Sloman y c laboradores (2003, Experu ento 21 compararon
el reo.
dimiento de dos grupos de sujetos en dos verstones de un problema semeJante al de Pat plan
tead
marco de probabilidades. Estos autores se basaron en el problema planteado inicialmente por
Cas<;( l
'
Schoenberge y Grayboys (1 978):
�
�
:�
Se ha desarrollado una prueba para detectar una enfermedad. la probabilidad de que un
medad tiene una probabilidad del 5% de dar positivo en la prueba. Un individuo quepa.
americano p<ldezca la enfermedad es de 1/1000. Un individuo que no padece la enfer­
dece la enfermedad dará positivo en la prueba en todos los casos. iCuál es la probabilidad
de que una persona extraída al azar que dé un resultado positivo padezca realmente la
enfermedad?__%
la respuesta modal con este tipo de versión es 95 %, presumiblemente porque si suponemos que la
tasa de error de la prueba es del S % (falsos positivos), debería producir un 95 % de resultados correttos.
como analizamos en el apartado J.a.l., uno de los sesgos más característicos en la estimación de prG­
los sujetos estarían pasando por alto la probabilidad a priori de sufrir la enfermedad, que constituye,
babi lidades condicionales. la respuesta correcta a este problema es, sin embargo, un 2 %.
P(H I O) �
@'''6'1*
d(• E c
B.
A. ('r< ulo5
:
Y !1/fbl•l, ¡.rKJ l!.
ul r uri/i(ados en el f::xpcrlmC'nlo 2 cJe. 5/cmMn y col.ll>or.tclores
Hdar Ión de N¡uiv<Jit•nci,l en d nunwrador y .,1wuin,ulo
JUil/01 relevanres
P(HnO) � -·
P(O)
•
(.Jd.lpl.uJ,1 ck• 5/om.m, On.'l. Slo\JL
do
r ffl..>l Tt'<lrt•m,, dt· 8J)1'f con lv.l )u/)rolt"
ck IJ rcprescntacltm sr�fica lndu�ÍVJ (,1cl,1pl
.!0011
.ld.l ,¡,. Shom,m, VI'N, )hll'.l� y :,ribc'l,
raron {eKpcrimcntal Y con�rol) d1fcrian exdustvamcntc en que en el grupo
que se compil
se acompniiab.l del diagrama que rcpresent.-a la figura 6 6..-a. El
redacción del problemil
corrt•cta i�remcntó del 20 "!. .-al48 %. la rcprcsent¡]ción
OS que Mlitieron la espucsl.l
r
_
de sujet
redu¡o
de
form.1 sustanc•al el �go observJdo en la condición control,
amelados
s
roojunto
se formuló en térm10os de probabilidades. los diagramas hacen explicito.
ue el problema
l�!o�1,1
e�t d.
pan:enl
gr.lf!C�
:Jos
�
Slllope•:)
el ��
da
r de
¡_ pesa
adicionales, que las posibtlidadcs de que una persona dé I)()SitlvO en la prucb<l (tenga
S
un subconjunto de todi! las posibilidacks y que las posibilidades de padecer la enferme­
z. un subconjunto de li!S posibilida cs de dar positivo en la prueba. El alumno puede
ve
a
datos
de
las
tres c.1tegonas relevantes en su representación gráfica clarifica
los
situ<H
robar cómo
compresión al acer explícit<�s las catego�ias �rtinentes y sus rel,1ciones inclusivas.
r.cialmente su
_
.
por el ��mero de tnd1v1du
uetas
ett
las
6.6
figura
q
� correspondiente, obtendremos:
51 �1wimos en IJ
_
_
bilidades: 1000. b) numero de mdtvtduos que dan pos1t1vo en li! prueba: 50, y c) número
A) k:Jd,lsl�sposi
relaciones inclusivas de las cate­
las
de
represemación
la
.
l
enfermedad:
la
padecen
ue
de individuos q
a inferir la respuestil correda: del conjunto de individuos que dan positivo en li! prueba,
� nos ayud.J
)0, 1 1ndividuo padecería la enfermedad. lo que da lugar al resultado de: 1/50 " 2%.
::
e-s
su
�
�
u rep!'esentación gráfica facilita la selección ele los subconjunlos relevantes y sus relaciones indu­
� bVOfecienclo la correcta aplicación del Teorema de Bayes {ver la figura 6.6.b). En el cuadro 6.2 se
preseoi¡ un ejemplo del cálculo de la prob.1bilidad posterior comparando la aplicación del método del
liiiscom1wativo la representación gráfica del conjunto anidado para el ejemplo del pun!o 4 del cuadro
wbcoojunto {o del conjunto anidado) con el Teorema de Bayes. El alumno puede incorporar a este aná·
&.2 y comprobar cómo facilita la comprensión de la solución de la inferencia bayesiana.
legorí.t de •falsos negativos• 1 1 al problema (la prueba resolla negativa en una proporción de individuos
tnkol-mcK) incrementaba significativamenle la dificultad del problema, tanto cuando se planteaba en
Slom.ln y colaboradores (2003. experimento 4) demostraron 1ambién que el hecho de añadir la ca­
llirmillOS de probabilidad como en términos de frecuencias. la nueva categoría no era. sin embargo.
complejidad de la representación de las categorías. Sloman y colaboradores argumentan que la dificul­
ldd p.¡r� tar las relaciones relevantes a parlir de una representación rnental más compleja explicaría
relewinte p.¡ra resolver el problema y, de hecho, no altera el valor del resultado, pero incrementa la
c�p
el �jo relldimientode los sujetos.
e!
¡Cómo explicaría este resultado
la teoría de los modelos mentales? De acuerdo con es1e enfoque,
hecho de ñadir
la categoria de falsos negativos supone la representación de un modelo ment¡¡l adi­
a
C�I. que aumentaría la carg.J en la memoria de trabajo y dificultaría la aplicJción del principio del
!.Uix:on¡unto para
alcanzar la solución correcta del problema. Como vimos al comienzo de este ap.H­
el Wp!.resto fundamental
de la teoria de los modelos mentales desde una perspectiva reprCSCI"Ita­
�·
�=l
� �blece en el primer
principio. los individuos in1entan minimizar la carga de la memoriJ de
JO reptesentafldo de forma explícita sólo aquellos casos en los que las premisas son verd.1der.1s Y
�moen10 del proh�
�
� lor.
�.por
' 1 d.. (� 1000 or>dividuos que p.ld«en 1� l'fllcrm<.·<i.ld oo (IJr.l �01"'0 l'fl l� P""�IJ•
�
W.liiUyó la afinnadón ,..., jfldiY!duo que p.odf!ce 1� rolrnut�l...-1 cLu.l !""lil'.'ll ""
10!>
pasando por alto ros ca� en que son falsas, especialmente si la$ premisas son complejas. Cuando la
casos en que ras premisas son falsa�.
conclusión es d1ferenlc dependiendo de si se contemplan o no
_
los sujetos pueden llegar a conclusiones complct.1mente erróneas. Johnson-la1rd y Savary (19961 de­
clusiones imposibles cuando no consideraban los casos en que las premis.u son falsas. Describimos de
mostraron que razonando sobre probabilid.1deS refMivas, la mayor parte de los sujetos alcanzaban con­
forma abreviada uno de los problemas presentados a los participantes en el
Experimento t.
Sólo una afirmación e s correcta sobre u n a mano d e cartas d e póker:
Hay un Rey o un As, o ambas
Hay una Reina o un As, o ambas
¿Qué es más probable, el Rey o el Asr
De acuerdo con la teoría de los modelos mentales, los participantes asumirían de forma tácita el
principio de •indiferencia• o equiprobabilidad de las premisas e inferirían que aquel evento queocune
en un mayor número de modelos es el que tiene mayor probabilidad de ocurrir. la respuesta mayoritaria
de los sujetos es •As• y se justifica porque el •As• aparece en una proporción superior de modelos
mentales. Sin embargo, la respuesta no es correcta. ¿Qué están pasando por alto los sujetos?
debe observar que el enunciado del problema se plantea como una disyunción exclusiva:
El alumno
X o Y, pet'O
no ambas. Puesto que se trata de una disyunción exclusiva, ambas premisas no pueden ser simult.ioe­
amente verdaderas. El •AS• es el elemento común a ambas premisas, si una de ellas es falsa, el •As• es
falso también para la otra (ver la tabla 6.8).
Por tanto, el •As• sería en cualquiera de los casos falso y nunca podría ser más probable que el
•Rey•. Por el contrario, el •Rey• será más probable, si la segunda premisa
fuera falsa. Cuando los casos
falsos se tienen en cuenta y no se contempla la equiprobabilidad
de los modelos ment,,les, 1.1 respuest.l
correcta emerge con facilidad en la representación mental
del sujeto. Cuando, por el contrario, baS<lmos
nuestra representación en la menor información explicita
itacld
posible para evitar saturar nucstrJ lim
capacidad de procesamiento, podemos llegar a conclusiones
ilusorias sobre Jo que es más probJble. [l
exceso de confianza subjetiva en el propio juicio emitido
co¡.!m·
es
ilusion
revela otras mod,11id.lCiCS de
tivas, que analizaremos en los apartados 5 y 6.
r Anf¡�1lsis
�
(UAORo 6.2
comparativo de los métodos del subconjunto 'J del conjunto anidad�
conei Teoremade Bayes
�
CONJUNTO ANIDADO
MlTOOO DEl SUBCONJUNTO O DEL
de H dado O " probabilidad (H y 0)./prob.lbilld.-.d de O
Pfobabilid�d
(l"f1[ermed.ldl y O (dar positivo en la prueba) son dos sucesos dependientes.
l.
H
• H y O es un subconjunto de D
• H y O se anida en D
AXIOMA DE lA PROBA81li0A0 CONIUNTA DE DOS SUCESOS DEPENDIENTES
2.
L1 probabilidad conjunla de dos sucesos dependientes {H y
u prob<lbilidad de H es
DI" (probabilidad de H) (probabilicbd de O dado H).
la probabilidad a priori de la enfermedad.
L1 probabilidad de O si se da
medad tHI.
J. TEOREMA DE BAYES
H es la probabilidad condicional de dar positivo en la p rueba rOl dada la enfer­
{
Pl'ob.lbilidad de H dado O " probabilidad de Hl {probabilidad de O dado HYprobabilidad de D
Probabilidad de H dado D "' (probabili dad de Hl (probabilidad de O dado Hll!(probabilidad de
te
!probabilidad de O y H')l (siendo H' la hipólesis al rnativa : e no tener la enfermedad•)
E!EMPlO
O y H) +
Apliación de ambos procedimientos al problema A planteado en el apartado 2. altern.ltiva b {probabilidad
poslerior de que un paciente curado hubiera sido diagi'IOSticado de ansiedad)
4.
P !AIIsied.ld!Curaci6n) = 201(20+1 5 +14) = 20/49 = 0.40 (Método del subconjunto)
�-
P IMiiedadjCuración) =
f0.5)(0.40JI1(0.50}(0.40) + (0.30}(0.50) + (0.20)(0.70)] ,. 0.20/{0.20+0.1 5+0.14) =
4 = 0.40 (Teorema de Ba�)
los enfoques teóricos abordados en
los apartados 3 y 4 se centran en explicar las desviaciones del
modelo normativo con tareas o problemas orientados a objetivos disllntos. El supuesto teórico de •sub­
aditividado en el razonamiento
probabilístico de la Teoría del apoyo permite explicar la violación de la
3 de la Teoría de la probabilidad) y de 1.1 regla de conjunción
Cdetivada del axioma
4), que se producen como consecuencia de la aplicación de Jos heurísticos de ac·
regla de disyunció {
n derivada del axioma
cesibilidad Y representa
tividad, respectivamente. los supuestos teóricos de la Teoría de los modelos
�tales perm iten
eJCplicar las dificultades en la representación mental de las relaciones inclusivas re­
"antes
a resolve correctamente la inferencia bayesiana como consecuencia de l<as limitaciones en
t
.l
p
�
a memoria
de traba¡o. En uno y otro caso los sesgos sistemáticos obsNv.1dos son el resuh.1do de l;�
,
t
v1olación de los principios de la lógica mclusiva en el modelo OOfmativo de la Teorfa
dad.
�� JUICIO PROBABILISTICO Y CALIBRACION
El concepto de calibración
se define
como e l gr.1do de precisión o ajuste entre el
de l.l
¡u1cio probab.t·
sobre la confianza en el propio rendimiento y la eficacia ob¡etiva avalad.l por los datos de�¡
La cuestión de cómo evaluar el rendimiento de formJ objctiv,l
�'"
qecuc':
y valorar la confianza sub1et1va 1\¡ Sido
abordada desde una perspectiva normativa por filósofos y profesionales de la estadístic.J, y
.lNI•Ucb
desde una perspectiv.J empírica por psicólogos y exper1os en toma de dec•siones. Uno de los hillugr:.
más robustos de estJ. Iínea de investigación es el denominado •efecto de exceso de confianu•ten
4
lantc sobre-confianza1 l), que se traduce en el hecho de que las personas tenemos más
d
confianza en �
pp. 199-211, para una revisión). El sesgo de sobre-confianza no se limita a los estu ios de labomono.
eficacia d e nuestro rendimiento d e l o que avalan los datos objetivos fKahneman, 201 1. u.ps. 1 9 v ?Q,
se observa también con un elevado grado de consistencia en el ámbito profesional: en el juiciOclillii:O
de médicos y psicólogos, en las previsiones de empresarios
y analistas financieros o en el proo6soco
y consistente en la literatura sobre calibridón rs
el denominado •efecto fácil-difícil•, que constata que el grado de sobr�Xonfianza aumen1a ct�ne rido
de dificultad de las preguntas (lichtenstein, Fischhoff y Phi ll ips, 1 982, para una revisión).
de abogados o ingenieros. Un segundo efecto estable
5.1. Enfoques teóricos
S.J.J. El enfoque de los Modelos Mentales Probabíllsticos (MHPJ
Gigerenzer, Hoffrage
y
tc ddor, qut ptrmtU ek·
MQdeb �
•efecto difícil-f.ici l • : el enfoque de los .
KleinbOiting ( 1 9 9 1 ) proponen un marco teórico in gr
y el
Probabilísticos• ten adelante, MMP). La tarea prototípica en juicios de confianzJ mcluye IJI'i �
plicar el •efecto de exceso de confianza•
de pregunt.ls de cultura general con dos alternativas de rcspucstJ, por <'jemplo,
·�Quién �;ópMW'OI'•
a¡ Buda o b) Aristóteles, o •¡Cuándo se inventó Ja crernallcrJ?•: ,1) ani<'S de 1 Q20
De acuerdo con GiReren.zer y colaborador('!. ( 1 C)Y 1 ), el cll>saíuste en
o b) dt� dl- l ll�
es utW c.r.Kif'lf'
tica intrínseca del juicio humano, sínu la , onsct.uC'nt"ia de la utilít,lcu�n de toJRYS CUI1 es...�So� �
no
moc/p/,, m1•nt,1/ proh.1bflt:�lJCO ¡¡..\MPI QV(' prql"..rlllft
ia ln(Ju<.tiv.¡ adt•t u ,l(ln [l.lr.J tt'\Olvt·r l l )!l 6dhl 1,¡ /,ltN. Un n�lekl f"l"'wal �
un..'Ciimicnto lm/u( tivu c¡ue· "l' u h lll;l LUtlndo L'l LdniXlmteoto et ¡.,HtóhlO � tf'it' pt""*
proceso de infNem
ec.ol�ica, que no �rmitcn rom·r en nMn.h,l un
lrSiíro l"S un pr
IJ cJhbr.lCIÓI'I
�
rrneias rápidas. la cla e conceptual de esta teoría es que un MMP estará .ldaptado si per­
rc�liza.r infe
estructura espeofica de la tarea con una estructura de probabilidad en una clase dr!
ooectar la
natural del sujeto, almacenada en su memoria largo plazo. Imaginemos que
" del ambiente
pregunta del tipo •¿Qué ciudad tiene más habitantes?•: a) Bilbao o b) la Coruña. De
1ula!OOS un
dutores, l,1 pregunta for ul<td<t, a diferenci,l de las plante,ldas más arriba, permite
erdo on estos
_
.
referencia
representahva xtra1da
del entorno natural del sujeto, que podría ser
nerar na c1.1se de
españolas con una pobl,lci n supenor a 200.000 habitanteS•, 1,1 cual podría incluir o no
las
dos
c1
dades
que
se
compMan.
El desajuste en la calibración de los
representativos
como ob¡etos
p!Obabilísticos vendría dado o b1en porque la clase de referenci,l que integra los elementos a
�
: c
u
�iudades
�
�
"UiciOS
ll_l
J
�
del entorno natural del sujeto o bien porque, siendo éstc1 representativa,
�rar 00 es representativil
comparar.
nolo son loselementos a
para una tarea determinada integra una dJse de referencia, en el ejemplo •ciudades es­
Un
pañolas ron más d� 200.000 habitantes•, una variable criterio, en el ejrmplo •número de habitantes•.
)'claves probabilisiJCdS que varían en su grado de validez. la teoría de los MMP asume que las inferen­
cias sobre preguntas inciertas o desconocidas se basan en estas claves probabilisticas ( Br unswik, 1955),
MMP
que� �an, se evalúan y se activdn para dar la respuesta. En el caso del ejemplo propuesto, podrían
una comunidad autónoma, e) tener o no Universidad, d) ser o no ciudad de veraneo, e) ser o no ciudad
MÍStica por su oíerta cultural, O tener una ubicación industrial o rural, etc. Si las ciudades de las alter­
gent>rarse las claves siguientes: a) tener o no equipo de FUtbol en primera división, b) ser o no capital de
natl\'aS a y b tuvieran ambas equipo de fútbol, esta clave probabilística no sería válida para responder
a la pregunta. la teoría asume que el orden en que se generan las claves no es azaroso sino que reneja
un.J jenrquia de acuerdo con su grado de validez. la figura 6.7 ilustra la jerarquización de las claves
probabilísticas para inferir la respuesta sobre la comparación de los objetos •a• y •b• (espacio som­
bre.Jdos en verde claro} y •b• y •C• (espacio sombreado en verde claro punteado) en una variable
criterio determinada.
Cla�l
Cl3\� 2
Cl��4
..
��IÓn
aa�es
d<-l� bú$queda rk la re5pueJta inferid;¡ b.uadil en la jerarqui�ilc/6n de fa valirk.·� efe la5 cla�s plo00bi-
'•���1�:�:,aÍa� ro�:���=���J���,:�:;:�: ;,�;:o:·��:a�:�;:::."[¡;:,�;¡:�;�g�;���r;���
propi�c����en
/pa�
Como se observa en I<J figura 6. 7, el conocimiento 1 imitado que posee el partici p<ll'lte
se eo
los valores perdidos en la matriz de objetos a comparar x claves probabilísticas. los
(por jemplo, las ciudades), las claves y/o los valores de las claves pueden resultar descon
Ocido
el su1eto.
�
1 l pusieron a prueba su teoría con
�
el sig
� dos �tpos de p re�untas: preguntas represemativas y preguntauies nte
se­
. .
. en
co�o clase de referenCia
�er ttpo se uttllzo
un ambiente
natu
Gigerenzer y colaboradores ( 1 9 9 1 , E perimento
diseño experimental.
leccionadas.
Se
formulara
Para formular las del pn
Alemania
ral
de participantes alemanes: •el con¡unto de todas las ctudades del oeste de
con más de
.
1 00.000 habitantes•. las preguntas selecctonadas de cultura general fueron semejantes a las utiliz
adas
en investigaciones previas y se suministraron al mismo grupo de sujetos. Sirven como ejemplos
las for­
muladas más arriba. El sujeto debía emiti u n juicio de confianza, relativo a cada una de sus respues
tas
.
después de contestar a la pregunta, y u n JUiCIO de frecuencia, que debía emitir después de cada
de SO preguntas, referido al número estimado de respuestas correctas en dicho bloque. ¡Por
intm.
�
bloqu�
qué
ducen los autores este segundo tipo de juicio? De acuerdo con la teoría de los MMP, el sesgo de sobre­
confianza, esperado en los juicios sobre cada pregunta individual de cultura general, debería cmregirse
y ajustarse a la eficacia objetiva cuando se emite un juicio de frecuencia. El supuesto que justifica esta
b
tra de la clase de referencia natural •conocimiento de cultura general que he demostrado en prue as 0
predicción es que cada bloque de preguntas, consideradas en su conjunto, debería constituir una mues­
exámenes previos•.
ob­
En relación a los juicios de confianza, la figura 6.8 revela que, coincidiendo con los resultados de
investigaciones previas con preguntas de conocimiento general {lichtenstein y Fischhoff, 1977), se
serva un sesgo de sobre-confianza que es más acusado cuanto mayor es la eficacia de las respuestas de
para la esti·
los sujetos. El sesgo se corrige, sin embargo, cuando se utilizan preguntas representativas. La curva de
confianza para el grupo de preguntas representativas se asemeja a una curva de regresión
mación del porcentaje de aciertos a partir de la confianza asignada, revelando subconfianza en la parte
izquierda de la escala de confianza, sobreconfianza en la derecha y cero sobreconfianza como promt'·
O,
dio. En concreto, la media de las diferencias entre el juicio de confianza y el porcentaje de respuestas
correctas no difiere significativamente de
lo que indica un juicio promedio bien calibrado.
•oo r�
--------�
... Repr�nl.l!iv,u
..... Emparejadas
...... Sek-ctioo.td.>s
80
'--'----'---'---'
SS
M
95 100
"
�
Conf�<�nu (%)
C..... o�J dt calibtación para las pregumu seleccionadas, representativas y emparej<Jdas (adilptada de Cigerenzer,
Hoifr•� ¡ Kieinból�mg, 1991).
Gigerenzer y colaboradores (1991} analiz.:.n la curva de calibración del conjunto de preguntas que de­
de cultura general. En consonancia con
nomina •emparejadas•, las preguntas representativas equivalentes en nivel de dificultad a las preguntas
la predicción de los MMP, si las ciudades a comparar no !>On re­
pr�!Jvils de la clase de referencia, la calibración no es ajustada y se observa también el sesgo de so­
bfe<onlianza en este dominio específico de conocimiento. ¿Se corrige el sesgo observado cuando el juicio
das! U resptJest.1 es afirmativa. La diferencia media entre la frecuencia estimada de respuestas correctas
� cada blcxtue de preguntas seleccionadas y la frecuencia real no difirió significativamente de O.
de confianza se refiere a la frecuencia de aciertos en una muestra representativa de preguntas selecciona­
De �do con los propios autores de los MMP (Gigerenzer y colaboradores, p. 524) si bien los l'e$UI­
�ap<l'fi1n la teoria
como modelo integrador de resullddos empfricos, ésta requiere un mayor desarrollo
para re!.ponder a determinadas
cuestiones que no quedan resueltas con claridad. En concreto, los aspectos
�delimitar aluden
fundamentalmente a la selección de la clave probabilfstica que se activa, a si C'l orden
que se ¡crivan las claves se ajusta siempre a su jerarqufa de acuerdo con su valldm: y a las condiciom�
que df.lerminan que
las claves
forma múltiple p¡¡ra dcdrlir 1.1
en
probabillt.ticas se sustituyan o se integren de
rcspucst.l. los autores ;�bordan la respuestJ a algunas de estas preguntas en traba¡os poste
(
� el ,,Jgoritmo básico Ta e The B�s!"�' fen adelantc TIB).
onstn� el
tu l de la teona de los modelos mentales prob.lb•l•st�eos. El algoritmo se r
mente como un diagram.1 de nujo baS<Jdo en 5 pmlCipios (ver figura 6.9) para cld\ICS bina
, &rMiQ.
KOntrno
supone una ordcnac•ón subjetivas de las claves de acuerdo con su grado de valrdcz. la cla
"" super
101 en
el rango con i )<c /a mepr c/;we• .Jquélla que permite discriminar entre las dos alterna!lVolS
de
r�
fr l
y Goldstctn (1 996) o mu .1
ep a
marco conc
st iU
• k
;:: e�
:�
Empez.Jr
SusbhCIÓn de la ciOJve
(pi150 4)
sr
•"!iif*
�
\.
1� vari<J�Ie (en nuestr� e¡emplo, el
Principio de reconocimi nlo: del me�o rt.>eonocirniento de un objeto constituye un predictor de
�
n mero e habitantes). Por ejemplo, si una persona debe de­
�
cidir cu<JI de l.1s dos c udades a y d t1enc mas habitantes (ver figura 6 _ 7¡, l<1 inferencia será la ciu­
�
dad a porque no ha 01do nunca hablar d e l a ci udad d (Goldstein y Gigerenzer, 20021 .
2_ BUsqueda de cl,wes con validez: se recuperan de la memoria las claves y sus valores en un orden
jerárquico de acuerdo con su grado de validez. La validez. ecológica de una clave es l;¡ frecuencia
relativa con la que la clave predic correctamente el resultado. Por ejemplo, si cuando se compara
�
_
t'l número e hab1t t s d dos c1uda s, en e 87 % de los casos la ciudad que tiene equipo de
�� :
�
�
t1enen
tamb1en un numero superior de h;�bitantes, la validez ecológica
d1v1S1ón
mera
pn
fútbol en
de la clave e s 0 .87.
�
J.
4.
s.
�
�
Regla de discriminación: una clave discrimina entre dos objetos si uno de ellos tiene un valor po­
siti\'0 en la clave y e l otro no lo tiene (o bien tiene un valor negativo o se desconoce su valor).
Para inferir en la figura 6.7 si a > b, el algoritmo TIB se limita al área sombreada en verde; para
inferir si b > e, la búsqueda se centra en el área punteada.
Principio de sustiiUción de la clave: corno se observa en el diagrama de flujo de la figura 6.9, si
la clave discrimina, se para la búsqueda de nuevas claves. Si la clave no discrimina se vuelve al
paso 2 y se continua la búsqueda hasta que se encuentra la clave que discrimina.
Regla de maximización
para fa elección: Se elige el objeto con un valor positivo en la clave. Si
ninguna clave discrimina, se elige al azar entre ambas alternativas.
El algoritmo TIB
es un pro­
cedimiento no compensatorio, porque sólo la clave que mejor discrimina determina la inferencia,
sin que la combinación de valores de claves distintas ni la integración de información puedan
contrarrestar la elección basada en la clave con mayor validez.
El modelo TIB se encuadra en un modelo teórico de racionalidad ecológica que permite explicar
cómo el sesgo de sobreconfianza se corrige cuando el participante realiza la inferencia sobre objetos
de su entorno natural (clase de referencia), que le permiten seleccionar claves probabilísticas con sufi­
valida es aquella capaz de predecir la
ciente validez en relación a una variable derivada de la clase de referencia. Una clave probabilística
inferencia adecuada.
¡Qué ocurre cuando se selecciona una clave con escaso valor predictivo para realizar la inferencia
y cuáles son las razones que pueden explicar su elección?
S.l.Z. El modelo Hfuerza-peso, de la confianza en Ja evidencia
El trabajo de Griffin y Tversky (1992, estudio 5), planteado desde una perspectiva teórica muy dis­
_
tinta, contribuye a de5pejar la incógnita propuesta en el último párrafo del apartado antenor Estos au­
.'
tores replicaron en Estados Unidos e l estudio de Gigerenzer y colaboradores (199 1) . SelecciOnaron al
.
JO pare$ de estados (por ejemplo, Alabama y Oregon) y pidieron a l�s sujetos
que eligieran qué estado era superior en tres atributos: al número de habitantes, bl porcenla¡e de par-
azar una muestra de
::�����ión en el voto de las últimas elecciones presidenciales, Y el porcentaje de graduados en bach¡.
.
Confl.ln:ta
• Eflc�c.a
• confi•n:u·Efouc;.
•
'*'"*
Efecro de confianza·eficacia para
/as ues variables crilerio esrudiadas (adaplada de Criffin y Tve1sky, 1991¡
Los resuhados que resume la figura 6.1 O revelan que el sesgo de sobre-confianza
no puede reducine
y •educación• fue muy similar y cercana al azar y, sin embargo, el sesgo de sobre-confianza fue signi­
al efecto del nivel de dificultad. De hecho, el nivel de eficacia en las respuestas para las variables n'OIO•
ficativamente superior en la variable «educación•. De acuerdo con Griffin yTversky, el sesgo de !.Obre­
usión
confianza en esta variable responde al efecto que denominan il
de validez. El estereotipo de los
que d la p.!-��
s pE" Of n functon
norteamericanos de los distintos estados está en mayor medida asociado a la educación
cipaci6n electoral. Por ejemplo, se considera que el nivel educativo de un estado es u
ri
�
e
recuperacron
como claves probabilísticas, si bien poseen escasa validez objetiva puesto que la correl,1ción entrf'estAs
claves y las tasa de graduados en bachiller es, de hecho, muy baja. De acuerdo con Griífin )'Tvt•rsk)'
del número de universidades famosas o de eventos culturales que se celebran. La ap<Hente repr�t ­
tividad de estas variables en relación al nivel educativo de la población determina su
ele IJ
las claves que se recuperan para emitir un juicio probabilrstico. La cvidí'nci.l disponible d p...u!lr
SdhenC!�
cual cmilimos un juicio intuitivo se interpreta de acuerdo con dos coorden.1d.1s: 1,, f erza o
xplKJr
(1 992), estos result.1dos delimitan dos variables conceptualmente relevanfeS que contribu)'t'n a P.
s
« u cstre• chJmefllt
de la evidencia y su •peso• o validez. predictiva. Esta distinción entre fuerza y pe o cst.i
� con
conceptos cstadísllcos que el •lumno h• m.lfl('J•lCio S• h.J curs.ado 101 .uign;uura olnuo­
$Jl'CIÓII � anSitS!S de da!�•. Por e¡emplo, el tJITiiiM del dec10 (la d.ferl•noa entre dos medias! y su
n tlpical, o la proporción de caws ele una muestra y el tamaM de ésta. l.1 teoría
6bJ!dad (1.1 de!ovlació
�iu , el c.tkulo prob.lb•líshco prescriben reglas que rombJN.n con precisión fucru o •ntcn­
� dP IOI. t�-�1<1) � peso o \-alidcz. EI IUIC!O hum;¡no no combma, sm embargo, a� factores
1,1
dr ,K"Ufl"do con lo§ modelos normai!\'OS. lo que produce sesgos y errores de cahbracióo.
� qut' debemos ¡uzgar la ptob<lbtlid.ld con 1.1 que un candtcbto setJ cootrat.ldo a partir
dr un.� aru dt recomendactón escrtt.l en tb"mmos cálidos y enfatizando sus cualidad<!!. �lttva.s. 1+.
paror dt el.l tnformación, Las peoona.s, en gencr.1l, oos focal izamos en la fuerza o ca1áder extremo
del contenido de La carti• (c.ilid.l y �ttiva) y tendemos <1 prcd<!c•r un resultado fJVOJable al calldtcbto,
Slll ancb dt iorm.l sufte•ente al peso o ,•ahdez predicttva de la carta: la credtbil•d.ld de la pt'f§Ofla
� 1.1 escribe. En otm palabras, tendemos a p.�s.ar por alto el t.Jmaño de /,¡ mt.lt'itt,¡; es dcc11. la fre­
cwnciol con la que la persona que esc1ibe la C<lrt.:J lo hace en términos cordtales y positivos, con inde­
pendtnN de I.H caracterlst•cas espt"Cfficas del c.;�lldidato. El modelo teórico del juic•o probabilístico
qut� est.J dicol:om� predice 50/Nf.>-Conflanz,¡ cuando la fuerza M f'�.Jda y el peso M ba¡o y sub­
ca&nl.Jcuando U. (Uf'(2a M bai.J y el pt>SOM elevado. El hecho de que la fuerza de la evidencia tienda
•donuna• su Pf'O respoode a que el sujeto se focaliz.J inioalmcnte en la impresión que le produce la
� ,1;¡ f"wl:.l� del que la escribe). El juiciO combina el ;me/aje en la fuerza de la impf�ión. basado
e�� � qemplo en 1.1 representallvidad de la ev1dencia, coo un proceso de ajus/l! que liene en cuenta
ti 1"Üir predictNO de la evidencia, pero que resulta insuficienle. la relación del modelo fuerza-peso
nmK\.IIb ulidez de la carta) pa,¡, después ajustar el ju•cio de acuerdo con su conocimiento de su
aJiftc�de calibración se amplfa y ejemplifica en el ap.�rtado 5.2.
El WlrstS ptee.edente sugiere que las personas basamos la confianza en nueslro rendimiento en la
.mpre.ón sobfe los resultados sin observar suflcienlemente la calidad de los datos. Griffin y Tversky
<lg.jl, estudio)) replican y reinterpretan el efecto •fácil-dificil• de acuerdo con este enfoque. la figura
Ul P'NnU losr&�l� del tr.Jb.a)o pionero de lichtenstcin y Fischhoff(\ 977}, consoli<bdos en Ira­
�� en la l1tet"atura sobre calibraoón. Estos rewltados demuestran un efecto de sub-con­
liMu (un fffldimiento objetivo supe�ior al juicio de confianza) en buena p.1rte del rango cuando los
•fkilef• {efic,¡c,_ promedio -. 85 %). un efecto de JObre-confi.Jnzil {un rendimiento objetivo
WÍ(ro al JUicio de coofianu) a lo l•rgo de la mayor parte del r.rongo cuando los ítems son •drfloles•
� �61 %) y una sobre-confranzo� extrema en todo el rango cuando los ítems efim •im­
�. !é'IQCia promediO "' 51 %") (un ejemplo de ítem o imposible• fue discriminar si un párrafo
�"' � t\abia Sido eseniO por un br1t.inico o por un norteamericano).
� ""-10n
----
11'!4�.:: � � � a ¡n dQo �� de � por l o quot looeficA(Ia � en l•!!l«clón•I•L�ft�(
..
@'''§')''
En el apartado siguiente analizaremos cómo el modelo fuerza-peso adquiere una��"*"-�
en el estudio de la calibracióo del juicio de expertos en domimos de conocimiento espec:ificm.
5.2. La calibración en el juicio de los expertos
En contra de lo que JX)dría parecer, el juicio prob.lbilislico de los expertos no � f'S&i bMft u­
sobre cM!tw�IÓII oon
participantes expertos. La evidencia empírica que analizaremos a continuación �ra que lfd&
librado. El efecto '"fácil-difícil'" resulra particularmente acusado en la litefatuf'il
atención a las probabilidades a priori de la hipólesis y a la capacid,ld predfctiva del dl!O M'�
como los predictores más daros de la calibr,lción sesgada en el juicio cotidiano de expeoos M dofMIIOI
específicos. Koehler, Brenner, y Griffín (2002) proponen un
f1lOdek, de c.tlibr.tción � ,¡1 JV100
probabilíslico sobre un caso particul.u, que integra la teorfd del apoyo, t>xplic.wl.l en � � ll.
1.1 ('Videoclol. ll'illado f!ftel �-­
rambiért algunas de l.u predtCciont'S que �
con el modelo de calibración •fuena·peso• de la confianzd en
�
el ap.1r1ado 3 sobre la perspectiva de los lleurí:r.ticos en el juicio prob.tbilí9ico. La reYisión
teriOf. Este enfoque integrador incorpora
de dtlot
ti 1U!C10
y colaboradores (2002) de los resuh.1clos emprricos en la liter,ltura .sable caltbra<:IÓII en
lftll
Srul:wto
exper1os en di5tintos dominios (diagnóstico drnicu, predicción rn<'fe()rológK"d.. juicios en el
y juicios en el ámbito
depor1ivo) confirm.1 en wan medid.1 las hipó4esis que se demQn dt
w 1'11(1(.
st�co Y pronós�ico en el .juicio. clínico de los médicos sustenta el cuerpo crnpfrico
c.Jiid.KI del di<�gnó
l.J
dt�jckncU mis .tmpho Y nos serv.r.i par.t e1crnphficar las predicciones del enfoque de estos autores.
que recoge la tabla 6.9. Sirva como ejemplo para
Wt lrtS c�trgorí•u
B
piooero de hristenseo-Sz
2002) analizaron los datos de nuC\1€' investigaciones, que se agrupan en
KI,)ChiCf y colaboradores (
ilustrar el procedimiento experi·
del trab.:�jo
C
.:�lanski y ushyhead (1981 ). Un grupo de mé­
ITiflll�l utiliudo el
clínico individual de distintos pacientes que p.1dedan otos aguda• persistente.
rt.Jiizó el estudio
dicoS
(.ad.l p.Jcicflle t'fa c:�:aminado por un solo médico que completaba la historia clínica rellenando una
estal'ldarizada Y realizando un examen físico del paciente. Posteriormente se pedfa al
l!iU de síntomas
médicO qut' estinura la probdbilidad de que el paciente tuviera neumonfa en una escala de O a 100. La
HIUNCión de l.a probabilidad se llevaba a cabo sin el conocimiento de los result.ldos de l.a radiograffa,
jt'ri\'<1 dt padecer la enfermedad. En el ejemplo descrito, la • tos aguda y persistente• constituye el dato
!f't'COI'ISiituy� la prueba concluyente para efectuar el diagnóstico y que determina la probabilidad ob·
�·p.xiecef neumonfa• la hipótesis focal, que se recoge en l.a segunda columna de la tabla. En la tercera
l
columna se presenta la probabilidad a priori de la hipótesis foca , que en el caso concreto de la neu­
lllC)IlÍol es muy baja. finalmente, en la cuarta columna se concreta el v.tlor del parámetro alpha (a), que
mide 111 discriminabilidad del dato, definida como la diferencia en apoyo de la hipótesis focal frente a
�� hipótesis alternativa(sl. la capacidad predictiva del dato respecto a la hipótesis focal constituye un
indic.ador de la calidad o el cpcso• de la evidencia. El parámetro a constituye un dato objetivo y su
v�lof lU(I1(.'nta en relación directa
coo la capacidad predictiva del dato respecto a la hipótesis focal.
frtnte ¡ otra(s) hipótcsisalternativa(s).
�
La labia resume tres bloques de resuhados, que responden a distintas combinaciones
d
l.!
enfermedad en la población y discriminabi idad del sínto�a en relación a la enfermedad.
_
corresponde a una de las tres curvas de cal1br�c1Ón e la f1gura 6. 1 2 , que constituyen el ajust e ue
ed
dele a los datos empíricos de los nueve trab� ¡os rev,sados por Koehler y colaboradores
120021 mo.
_
se observa en la figura, el ¡uicio de los méd1cos muestra una marcada sub-confianza cua n o · C�
d
nto la
probabilidad a priori como la discriminabilidad son elevadas, una ligera sobre-confianza cu
ando
babilidad a priori es baja y la discriminabilidad es alta, y una sobre-confianza extrema
().
babilidad a priori es muy baja y la discriminabilidad es baja. Veamos cómo encajan estos resulta
el marco teórico de Griffin y Tversky (1 992), en el que se formula el modelo de Koeh ler y colabo
rado,y con el enfoque más general de los heurísticos e n el juicio probabilístico. Koehler y colaborador �·
es
terpretan que la c impresióm que causa el síntoma cuando el médico se enfrenta a un
�
c:��lde
�
�
cuando ,:pr().
�en
caso parricu,l:
se ve reforzada por la accesibilidad de la fuente de información: el carácter vívido de la e�perie
ncia
personal y la proximidad al paciente. Esta impresión, que determina inicialmente la •fuerza• de laevi.
dencia adquiere especial relevancia debido a un factor adicional: la probabilidad a priori de la enfer.
medad. La saliencia del síntoma parece variar, además, en relación inversa con la tasa de la enfermedad
en la población. Cuanto más atípica resulta la enfermedad, mayor relevancia adquiere el �íntoma Y
esta
relevancia facilita la recuperación de la memoria de información coherente con la evidencia, que resulta
en mayor medida
disponible. La disponibilidad de sintomas coherentes con la hipótesis focal contribuye
a su proceso de «desempaquetado» en sus síntomas componentes, incrementando así su prob.lbi!idad
subjetiva. El sesgo en la focalización inicial del juicio a favor de la hipótesis focal, respecto a las hipótesis
alternativas, restará eficacia al proceso de ajuste final, que no considerará de forma suficiente la discri­
m i nabilidad objetiva del síntoma: su validez predictiva real de la enfermedad. La insensibilidad a la U·
pacidad predictiva del dato, analizada en el apartado J.a.2 como un sesgo cognitivo resultado del uso
del heurístico de representatividad, constituye, en este caso, un ejemplo de sesgo basado en el heu1ístico
de accesibilidad.
"
"
/
0.6
0.5
0.<
O.l
o. o
0.0
0.1
0.2
O.J
�--··············
0.4 O.S 0.6 0.7
f'tob<lbrhdad juzgad�
J
/.
0.8
0.9
1.0
úwus e/(> ubbr.ción del¡uic10 tk �icos t'n función de distintas combmaciones de vafotes de probabilkJiJde5
m riP tu�� dtSCflml�biiKJ.Jd. l.ds lineas en negro corrt!Sponden al .1juste del modelo d los datos emp(ficos. U
W!u ..erdP sólfdi corresponde a fa CiJiibración perfecta (ada�ada de Koehler, Brenner y Griffin, 2002).
Esta comb1nación de fuerza (impresión) y peso (validez predictiva) de la evidencia (tos aguda y per­
sistente) respecto a la hipótesis focal (neumonía) se ajusta con bastante exactitud al marco teórico de
Griffin y lversky (1 992). la combinación de fuerza alta (tasa muy baja) y peso bajo (discriminabilidad
defueru ba¡.1 !lasa alta) y peso alto (discriminabilidad alta) produce sub-confianza (línea negra discon­
tmua dt raya5). Cuando la fuerza tiende a ser alta pero moderada y el peso es elevado la calibración es
bajaJ proclucesobre<onfianza extrema (línea negra discontinua de punros), mientras que la combinación
�me ajustada (línea negra sólida), si bien
11 SESGO
PREOICTIVO
tiende a la sobre-confianza pero no de forma significativa.
Y SESGO
RETROSPECTIVO
los resultados cxput.-stos en el apartado anterior demuestran que <.on frecuencia realizamos inferen­
��=oba�i1ístit.as a panir de impresione:. ba!.add� en la ��videnria cerc�na, la que tcn�mos _�a. �ano�,
q
percibunos con nuestros sentidos 0 con la que empalizamos afcct1vamcntc. la drspombdrdadde
�
la evidencia nos hace sobrevalorar la fuerza de la cvtdeocia sin que atendamos de form
a sofl .
il �
El sesgo de sobrcconfianza es en ocasiones incluso �s
, con frecuencia, su mayor res•stencia a adm ittr
�d
hiin
equi\"'C.ldo (K.ahneman, 2 0 1 1 , cap. 20). ¡A qué �e � pers,ist� ia en las creenciasl
.
cz• y establece un
ncman c2 0 1 1 , up. 191 dcoomina a este sesgo cogn111vo � 1lus16n de vahd
.
.
�ralel
.
entre esta ilusión cognitiva y la tlustón perceptiva de Mulfcr·lyer, que el alumno habrá
�odiado
tudiar.i en Psicología de I.J Percepción. En el caso de la ilusión perceptiva, cuando la rso es 0 �
pe na
tld.l de que no puede confiar en Jo que percibe y se le hace ver que ambas líneas son de ig
ual rna
corrige su ilusión perceptiva e informa com.'damenle de lo que ahora es un.a creencia biis.ada
formación objt1iva. En contraste con la facilidad con la que corregimos este error percep vo b 1�
ti ,
tataciÓn de nuestros errores de calibración en los ¡uic1os predictivos
conrribuir a que a
el hecho intelectualmente, pero es poco probable que produzca un Impacto real sobre nuestros
�
mientas y modifique nuestras acciones fwuras. ¿A qué se debe la dificultad para corregir la ilusi
ón de
validezl De acuerdo con Kahneman (201 1 ), la confianza subjetiva se sustenta en lo que
denom¡� I.J
faldcia narrativ.a, basada en el intento continuo de buscar un sentido al mundo que nos rodea y u�
co.
herencia en los hechos que se suceden. El propio Kahneman ilustra con mucha claridad � filliicii
con una experiencia personal, que recogemos de forma resumida en el cuadro 6.3. El artículoexp¡ICil
validez de Jos datos dtsponibles.
c.;aso de los cxpenos, en los que se
observa
;::
:
�
�­
:�tud.,
�
cómo la impt"CSión que genera la observaciórl de un.a única experiencia determina un juicio predictM:I
engañoso basado en la •ilusión de validez•, que se sustenta en la necesidad de coherencia. la conf�anu
feed-bdck sobre su falta de precisión pueda en
De acuerdo con K.ahneman
medo de procesamiento fácil y rá­
pido, que busca la coherencia asociativa y que entronca de fOf'ma m.is directa con la sensadón y el
senlimtento que con el juicio cognitivo deliberado.
ocasiones futuras corregirlo y ajustarlo con eficacia a la evidencia objetiva.
excesiva en el juicio predictivo dificulta, además, que el
(20 1 1 , p. 2 1 7). la confianz.a 5ubjetiva parece ser el resultado de un
El •sesgo retrospectivo• constituye la otra cara de la moneda de la •ilusiórl de coherencia•. Si 11 ilu­
juicios predictivos si son coherentes con
la evidencia presente, el •sesgo retrospectivo• revisa y reestructura nuestra concepción sobre un hedlo
sión de validez nos conduce a confiar en exceso en nuestros
del pasado si la evidencia disponible la contradice (Fischhoff, 1 975).
El sesgo retrospectivo consti�
un fenómeno extremadamente robusto en la literatura sobre razonamiento probabilístico. �
a lo largo de todas las etapas evolutivas de la vida (Bemstein, Erdfelder, Mehzoff, �ia y Loftus. 2011�
Blank y Fischer (2000) realizaron un experimento con motivo de las elecciones al parlamento iiletÑn
1998, que ilustra bien el fenómeno y permite identificar con claridad los componentes cognit�WS
de este
. los participantes debían predecir los J>OfCentajes de voto que obtendrían los di§tiniOs
partidos políticos en las elecciones y recordar estas predicciones después de las eleccioneS. Como pro­
medio, los participantes recordaron haber estimado un porcentaje de voro que difería en un punto d!l
en
sesgo
porcentaje real, desviándose de forma significativa de sus predicciones iniciales. � de �.v
Y. en
esta distorsión del recuerdo. se preguntó a los participantes si les había sorprendido el result#
tpanteS no�
aso negativo, que detallar.;an las razones. la mitad aproximadamente de los partic
persorwl 0 que erMI
ión
didos afirmaron que los resultados de las elecdones coincidían con su predicc
los resu/ti!dO'
predecibles a partir de las encuestas de opinión. El resto de Jos participantes afim1aron que
fl(l
paci1,Jn wr de los trabajos desarrollados en la última década corroboran los tres componentes del
manera y ofrecían disrint.lS razoocs que justificaban la necesidad del resultado.
de otra
;�
LOS I'('S
dentificados en los estudios pioneros de Fischhoff y colaboradores:
rivo, ya i
seSO
esidild reflejan el gru�o en que los resultados de
resiones de nec:
JI ldS imp
75
o dctermmados causalmente (f1schhof(. 1 9 ).
bJ
un acontecimiento se
reibcn com
pe
�s;
s
prediclibifidild asumen las percepciones y juicios coherentes con el hecho
prts;ones dP
u tados podrían haberse anticipado. Es el efecto de �siempre supe que iba a ocurrir"
lo res l
(Fischhoff, 1 977).
rsiones df' fa memoria revelan el recuerdo erróneo de que sus predicciones estuvieron
cJ Las diSto
más cerca de los resultados de lo que de hecho estuvieron
Blank. Nestler,
(fischhoff y Bcyth, 1 975).
von CoiJani y Fischcr (2008) definen los procesos psicológicos que subyacen a cada
nentes. En el caso de la cltribuci6n causal las personas elaboramos antecedentes
de estos compo
tes con el resultado de forma que parezca en mayor medida predeterminado. la impresión de
�
predictibilidad implica consider�ciones metaco�nitiv_as que presuponen que � � resultado podrfa haberse
momento. Finalmente, las d1stors1ones en el recuerdo est
an gobernadas por procesos
<l!lticipadoen algún
c�tmemoria que se concretan en el anclaje en el resuftado y la reconstrucción de la predicción inicial.
Si bien c da componente responde a una conceptualización psicológica distintiva y no siempre con­
a
vergen los tres en el mismo participante (Biank y Nestler, 2006), el denominador común no dista de ser
d result.ldo de la conwucción narrativa basada en la búsqueda de coherencia.
Daniel Kahneman: uDon ·r bUnkl The' hO<•mfso>fe�
(UADR06.3
El riesgo de la confianza). Publicado el l9
en el New York Times
(...)En .lquel momento me encon!raba haciendo el servi io militar en el ejército israelí. Habla completado
lllisl'MIId'IOde Ciado en Psicología y un año como oficial de i nfantería, y fui asign,¡do a la rama de Psicología
dt 1• �. donde una de mis obligoteiones era evaluar candidatos pata los pues10s de oficiales ( ... }
Una� Lu pruebas, denominada el desafío del grupo sin lider, se desarrollaba en campo abierto. Cualquier
ftllo fll �lguna de las fases de la prueba por lg n miembro del grupo, e�eigía al conjunto de sus miembros
c
aU
�Yer.�
empezar(...) Un colega y yo monitorizamos el ejercicio, tomando nota de quién tomaba las riendas,
� Intentaba
liderar pero era rechazado, cuántos soldados contribulan al esfuerzo del grupo. Observamos
;.
�nos soHMclos
�. En OCasiones
se mostraban tercos, sumKos, arrogantes, pacientts, malhumorados, persistentes o
Uda por el 8fupo, no voh,•l
::
<lf�
de­
observábamos resentimiento competitivo cuallCio alguien cuya idea habra sido recha·
a a trabajar duro. Vimos reacciones en situaciones de crisis: el que era amonestado
Cifnirada por haber cometido
u n t'ffOI' que hizo fallar a todo el grupo, el que daba un paso al frente
eithausto, debla comenzar de nuevo. Bajo situaci�nes de estrés, tuvimos el convencimiento
dadeta n�urafeza
de cada soldado se pondrra de manlfiesiO. Después de obsefvar a los soldados
, ,
1:'!rupo
:� ;;�::: ;r:�s�,;,���0:::,�;,: ::u: .:b�i:�-; ;; � :r::¡;:;;��:'"
flabl::
quiffie5 debt-rían ser elegidos para reali;tar el curso rle oficial. (. . .) Era obvio que la predkciM m
.\¡
que la eflc.,-ci.J con la se dt>Senvoi��C�ía el sold.Jdo en el curso o en comba1e cslarí.. basada
en su �
en las pruebas de lidcr,ugo ( ...)
en
r
a
Meses más larde luvinlOS una r.e
si
r
u
ón de fred-b.Kk en li'l que pudimos compMiH nueslras
predicciones dr
�
alic.::
fuiuros cadeles con los iuicios de sus superiores en la esc:cla de enlrenamiento p<�ra oficiales. Lil
hiSI:oria
siempre la misma: nueslra habilid,,d f>ll"' prcdeetr c>l rend1miento en la escuela era desdei'iable. Nuestr;\S
_
diccioll($ no disiJban mucho de las predicciones de adivinos CiegOS. Nos senlimos temi)Of;llrnente
estas no1ici.1s de!.alentadofas (...) Otro grupo de candidatos llegó al día siguiente.
después de
los Ue.
vamos a re.:�lizJr l.:� proeba en campo abierto (...) y vimos cómo se revelaba su verdadera natur.�leuc
on lanl,¡
darid.1d como siempre. L,, triste verdad sobre la calldad de nuesuas predicclont!s no tuvo ilbsolut.:�rlltflle
l"llfl.
a
nuevos
candidatos
Y
muy
poco
efecto
efecto
sobre
la
forma
en
que
evaluamos
gún
sobre la confianu que
rKibir
La evidencia estadíslica de nuestro fracaso podía haber ldmbaleado la confianza eo nuesuos ¡ulclos Wlbn!
teníamos en nuestros juicios y predicciones ( ... )
casos concretos de candid.ltos, pero no lo hizo. Debería hi'lber moderado nuestras predicciones, pero
no 1o
tiendo y actuando como si cada predicción particular fuera válida. Me <�Cordé de las ilusiones visuales, que
hizo. Sabfamos que nuestras predicciones eran poco mejor que adivinanzas al azar, pero conlinualfl0 sifl.
continúan siendo convincentei incluso cuando sabemos que lo que vemos es
cognitiva 1... 1
f,¡lso.
fala<.ia
La analogia me ÍITipiiC1Ó
tanto que ;¡cuñé el término •ilusión de validez• para nuestra eKperiencia. Había descubierto mi primera
Esl.:�mos predis­
Probablemente no te eKtlólñará nueslro fracaso: es nalural esper.u que la habilidad para liderar se manif�
puestos a pensar que el mundo es m.is regular y predecible de lo que realmente es porque nuestra memoria.
eo distinl.ls situilciones. Pero la e��.:pectativa eKagerada de consistencia es un error comUn.
de forma automáticil y continua, mantiene una historia sobre lo que est.i sucediendo, y porque las reglas dt
la memoria tienden a hacer la hisloria tan coherente como sea posible y a suprimir las alternativas. El pensa­
juicios sobre r.oldados individuales no se vio afectada por hechos estadísticos objetivos, ni por el conocimieolo
miento r.ipido no duda. Acuñé el término •ilusión de validez• porque la confianza que teníamos en nueslros
de la escasa veracidad de nuestras predicciones.
con11incen1e entra en conflicto con nuestro conocimiento, la impresión generalmente preval«e (...1
Esto no es una observación aislada. Cuando un.J impresión
RESUMEN
constituye una mod'llidad de IX'fiS<Imicmo en el
que cstimamos
...,_.z003rtliCOtounprobabilístico
slK'"CSO delermina . �u.mdo
�
�ele
belfi0Sk1 de
�
como
"
tidad de
�
.
�sign<�mos un valor de probabilidad podemos
.
ac•o completo dt:, pos•b•hd.:1dcs. S• conocemos <"1 cs¡>Jcio mwstr,ll completo, el
0 no el esp
� de un suceso constiture un dato ob]eti . En ocasiones, sin cmbar�o.
de·
IJ prob.lbilida
�
.
de un suceso con un m;ugcn dctermmado � lnccrtidumbr<.' y asigni'lr
bab1hdad
estimJr la pro
probabilidad a partir de información incompleto1, en ocasiones pi!rcialmente bas.Jda en
subjetiva�. �anto si la fuente de l� que !oC h.1 obtenido la prob.1bilidad de un suceso es
si es sub¡e!Mt, el modelo ll0fmat1vo del buen rdZOflddor es la Teotla ck! fa ProbabilidJd.
objiiOW
rtado
2 anJ�Iizamos los J>:iomas de la Teoría de la Probabilidad, que constituyen el modelo
el �
del principio de extensión pilra sucesos i�dependie��es o dependientes, así como el leo­
.
.
� � ��s. que nos per�·�e calcul� r a probab1l1d�d condiCIOnal inversa de dos sucesos depen·
tienleir b.tsada en el conoc1m1ento ObJehvo del espac•o muestra! completo, o bien en la estimaciÓfl
acio mu�t�l. El �uadro 6.1. ilustra esta
del
parcial
�
o
•
total
�
subjeli'o'
�unda posibilidad presen·
txi> � dkulo de la probab1l1dad cond1C1onal mvers.J basada en un e¡emplo cotidiano con datos
piK..Imenle desconoCidos. Las inferencias probabilísticas correctas implican la adecuada represen·
�11
�
p mernal de las relaciones de conjuntos de sucesos, inclusivas y excluyentes, que permiten re<�·
liurlantO el c.ilculo de la probabilidad posterior en la inferencia bayesiana, como el cálculo basado
.
en reglas más elementales, como son la regla de la conjunción y la regla de la disyunción
Sin !mbargo, las personas nos desviamos con frecuencia del modelo normativo en la inferencia
jwiOOs probabilísticos. En el apartado 3 hemos analizado cómo los heurlsricos constituyen en mu·
cNs ac:.siones estr.ttegias eficaces, rápidas y económicas en términos de esfuerzo cognitivo en la
�.w y no aplicamos adecuadamente los axiomas de la teoria de la probabilidad en nuestros
� �isos y dar lugar a sesgos sistemáticos en el razonamiento probabilístico. En el bloque
lfmático dedicado al estudio de los heurísticos hemos analizado los tres tipos básicos conceptua·
�inicialmente por Tversky y Kahneman. El heurístico de representalividad, ejemplificado con
b predicción de un ejemplar a su categoria, el heurístico de accesibilidad, ilustrado con la estima·
tia� de frecuencias relativas de conjuntos de ejemplares, y el heurístico de ancfajP y ajusJP, que
aratU!rlz• � estimación de cantidades. En este último caso, no se trata, en sentido estricto, de una
"'cnci<rl probabilística, sino de la estimación de una cantidad que se ancla en un valor inicial
proportionado por el experimemador 0 autogenerado. El enfoque más reciente de Kahneman y
eMIKión de probabilidades. la contrapilrtida negativa de estos •atajos cognitivos• es que pueden
frtde..id propone un
modelo del juicio heurlstico en el que definen los heurí51icos del pro/Oiipo
� 11� perspectiva integradora en la que el doble proceso de sustitución (categoría por su pro­
� '1 illibuto de la ategoría por la propiedad del prototipo) no se basa necesariamente en la
�Qtión del heurlstico de representatividad. Este enfoque pone de mani(iesto que la accesibilidad
�encia por su car.icter puntualmente intenso e inmediato puede prim.lr sobre la recure--
�¡
rae:;;�a7n�or=-;����;- :;;a-e;;,::¡;;;::;�.;:.�1:��a:;; .. .. .. ..
ma�or nled,d<J repr�t.uiva Este cmfoque novedoso ha sido ejcmpllncado con \¡,�
� In
trospcctiva d e l a magm�ud de C'<¡>Ctienctas con v.alor afcctiw. &tamos, de nuevo, ante
� rt­
de estim;�cMSn de un juicio cuanlltatl\10, �� bien b<lsado en este caso en Un.l experien(¡auo �
l
no en un juicio sobre la es-timación de un<a magnitud bas.ada en un d.ato externo. En el Pttson. y
c
cuatro heurlsticos descritos, hemos ana\iz.1do también los distintos se�gos y errores
que C"onstituycn <k-sviadones del modelo OOfm.ltivo de la teoda de la J>fob<lbilidad y, más �IM.o:t
lamente, del p�incipio de extensión. la ins.ensibtlidad a IM probabilt<Wdes a ¡xiofi de �¡
y/o a la apacidad predictiv.J del d.ato, las concepciones �adfsticas inex.Jet.ls, el ajuste 1ns.ufl •
de una canhdad sesgada cn el anclaje micial, o la msensibilidad a la relación
de un� experiencia y su �nt�idad, consti�u� ejem�l� de cómo¡,. aplicación
de los
.
d•sllntos heuusttcos
da lugar a esllmac•ones en los ¡utc•os sub¡etwos que disl.ln �ancial�
de las predicciones de los modelos normativos.
sls:,dr.los
h:::
d�rdCión
ITIOI"'cMn iu::;:
En el apartado 3.1 hemos presentado la teorfa delapoyodel� y Koeh!er, �entronadP
forma directa coo el enfoque de los heurísticos y que aporta un enfoque teórico integrador dt ¡J..
gunos de los sesgos emplricamente m:is robustos del razonamiento probabillstico �en hfv.
rfsticos. Esta teoría nos permite entender por qué la des-atención al principio de extensión dr ¡, 16-
concreto, la violación de la regla de conjunción y de la regla de disyunción. la teotia de los 1110'
gica inclusiva da lugar a determinados sesgos observados en la estimación de probabilldadts; en
de/05 meni.Jies de )ohnson-laird y colaboradores. abordada en el apartado 4, se centra en�
las dificultades para aplicar el teorema de Baycs cuando estimamos la probabilidad� et� l.
inferencia bayesiana. Esta tCOffa sostiene que las conclusiones probabilfsticas son el resui!Dde
cac.lón de estos principios permite, de acuerdo con este enfoque. el cálculo correao de li �
inferencias inductivas y deductivas y se basa en cinco principios fundamentales. la C'Cirff('lil �
bilidi!d condicional inversa a parti r de la representación extensional de los ll'lOCieb; menWes ft.
vantes. la aplicadór\ del principio de extensión de la lógica inclusiva se verá facilitada si el c.ilculo
aritmético se realiza con números sencillos, que ¡>ermitan aplicar el principio del subconjiM'ItD Wl
cargar de forma excesiva la memoria de tr.�bajo. De acuerdo con este enfoque. los principios en
los que se basa el toocema de Bayes, como son las piC:lbabilidades a priori de las hipótM o li ca­
pantes y sugiere como alternativa una pedagogía de la inferencia bayesiana bas.x\d en la �
pactdad predidiva del dato respecto a estas hipótesis, resultan contra-intuitivos JNra kM patbO'
tadóo de los modelos mentales de las relaciones inclusivas relevantes para resolver COift'CIIIMf'llf
el problema. El apartado 4 concluye con el cuadro 6.2., que ofrece un análisis con\f)J'ratiw dt ¡,
aplicación del teorema de Bayes y el método del subconjunto al mismo problema. b.1sado en uno
de los ejemplos planteados al comienzo del capflulo en el apartado 2.
la COf'ICei'Ción frecuentísta de Gigerenzl"r' y Hoffrage planteada desde un rnklque rcolóftiCOd!
la representación cognitiva sostiene que las demandas computacionales de los alpllmm b.n-tS�o�-
-...:;�;:.;,;,�a�n�;m:;;: ;a:;¡;,;:n :n-f;,:�:-ff::�a�f;en�e-al�orades. El enfoque� Gigerenzer y colaboradores ha sido abordado en
� desiprbiobabilid
en presupuestos te6r1cos desarrollan de fonna !Ñs extensa en el estudio
� - ..
�
111"0
el�).a.
ci6n juicio de segundo orden, uno los aspectos del juicio probabilfstico al que esta
dt � �'dedicado may<>f atención.
, ,libladón en el juicio probabilístico. tratada en el apanado 5, constiwye un concepto clave
lfOI"
. de dos efectosde elevada consistencia empírica: el �ecto
U �iót'l en el ámbito apl1cado
segundo efecto estrechamente ligado con el anterior, el denominado efecto
..n, z• y unt�tico
par�
ha sido. abordado desde dos enfoques teóticos que parten de su­
�· Este bloque
perspectiva ecológ�ea de los modelos mentales probabiliJikos de Gigerenzer
diftftntesy:elt..modelo
fu«za-peso de la confi�n�a en la evidencia de Tvt!rsky y G�iffin, teó­
�
;lizado en el enfoque de los heunst•cos de Tvt!rsky y Kahneman y, mas concre­
�cor10111exw
1eoria del apoyo deTvt!rsky y Kohler. Ambos efectos adquieren especial relevancia
��io del wsgo en la calibración del juicio predictivo de expertos en distintos dominios.
�..-menre: en el ámbito del diagnóstico y pronóstico del juicio clínico.
B � 6 cierra el capítulo presentando la perspectiva integradora del razonamiento pro­
babil� predictivo y reuospectivo, propuesta por Kahneman en su enfoque más reciente del jui­
ciD b¡jo inctrtidurnbre. En él Kahneman señala la falacia narrativa como el sesgo cognitivo que
sb¡Qcea 1oque denomina opiniones intuitivas sobre aspectos probabilísticos complejos de la re­
¡l'dld, Ns¡das en la aplicación de heurísticos. De acuerdo con Kahneman, la falacia naHativa ex­
pk.l
de las ilusiones cognitivas más consistentes del razonamiento probabilístico humano,
fitoraaeriu el pensamiento r.tpido, focalizado en impresiones y en ocasionesarraigado ma­
)'ll' medida creencias basadas �n afectos y sentimientos que en el razonamiento reflexivo y de·
lbn:to. De acuerdo con Kahneman, la •ilusión de �.�alickz• explica disrinlOS sesgos del razona­
mitr4D �lístico. entre ellos los relativos a la calibración del propio juicio, y responde a la
llfOSidld del humano de bUsqueda de coherencia en sus propias creencias y de consistencia
ftl los liCOI'Itecimientos de un entorno cambiante y en ocasiones impredecible. la falacia narrativa
lttndx;e, a juicio de este autO!', en la •ilusión de coherencia•, que contribuye a ordenar y dar
�a los KOntecimientos del pasado y del futuro permitiendo, así, reducir subjetivamente la
ÍQnidumbr� y la variabilidad de nuestro entorno. Kahneman ilustra en primera persona
ilu­
t16!1CD¡Jiitiva. que recoge el cuadro 6.). Probablemente el alumno podr.i encontrar
ejemplos
b&b:
experiencia personal.
l.
0
sus
se
lt en
uNI
l"n
en
ser
en w
otros
esta
l.INlllODUCCIÓN
Maríajosé Gonzále:z Labra
z. TEORIA NORMATIVA DE LA DECISIÓN
2.l. Teorladela utilidadesperada
2.1.1. Losa�lomas delateorla dela utilidadesperada
2.2. 0bjeclones ala teorla dela utilidadesperada
3.TEORIASOESCRIPTIVAS DE LA DECISIÓN
H. Teorla dela perspectiva
3.2. TeorlaPonafolio
4.LOSHEUR(STICOS PARA LA ELECCIÓN ENTRE ALTERNATIVAS
PALABRAS CLAVE
DEl CAPITULO
Teorladelvaloresperado
Paradoja deSan Petersburgo
Teorladela utilidadesperada
Actitudes hacia el riesgo
Efecto dela ceneza
4.1. Aspectosb.!isicosdel enfoquedel procesamiento dela informaci6n
Electodela inversiónde
preferencias
4.2. Criterios deelecciónbajo incertidumbre
Teorla dela perspectiva
4.2.l. Criterios deelección entrealternativas
Teorlaponafollo
4.2.2. Criteriosde elección entre losatributosde lasalternativas
Heurlsticosde elección
S.AUiUNOS ASPECTOS COLATERALES DE LA TOMA DE DECISIONES
RESUMEN
MAPA CONCEPTUAL
8lBLIOCiRAFfA
294 o PSICOLOGIA DEl PENSAMIENTO
.
-
OBIETIVOS
• Conocer tus teorfas normativas y descriptivas de la toma de decisiones.
• Diferenciar e integrar los conocimientos sobre el modelo normativo Y los modelos descriptivos
•
Adquirir los procedimientos básicos para calcular la utilidad esperada y detectar las diferent�
actitudes que adoptan los sujetos ante el riesgo.
• Conocer los axiomas de la teoría normativa y comprender los resultados experimentales que
muestran su incumplimiento.
• Interpretar los resultados experimentales obtenidos dentro del marco de la teoría de la perspec­
tiva.
•
Conocer los heurísticos para la elección bajo condiciones de incertidumbre y saber discriminar
entre los diferentes criterios.
• Adquirir una visión integradora de la toma de decisiones como un proceso determinado por íac·
tares de la propia tarea, del contexto y de las características del individuo y de sus objetivos.
•
Ut'I H Ul: UtliSIQNES • .:: ��
TEORÍA NORMATIVA DE LA DECISI ÓN
•
d�
��roma
.
�:: � :��r:�bt1sa�a
::::;:��:�
lil
decisiones
e
y a
st.í
en t.:�s expcct,ltivas que tenemos
sobre la ocurrencia de futuros
luactón de lils consecuencias
de dichos acontecimientos en
función
• 5t> (!�ferenci,l.n t�es situ<�ciones relaci?nad<�s con las expectativils: ( l l situaciones con riesgo, tll
.
.
tu.1crones bi!JO mcerttdumbre y (3) Sttuactones de certidumbre.
•
•
si­
la reoría norm<Jtiva del valor esperado asume que l a persona elige aquello que tenga el máximo
v,1lor en los resultados que espera obtener.
la •paradoja de S n Petersburgo• es la primera objeción importante al criterio del valor esperado
�
e introduce la utiltdad esperada, enrendida como la valoración subjetiva de las posibles conse­
cuencias monetarias del juego.
• la teoria de la
utilidad esperada de von Neumann
y Morgenstern es el modelo estándar de la de­
cisión individual en situaciones de riesgo y sus axiomas garantizan la coherencia en el proceso de
•
•
•
toma de <ledsiones.
la teoria se guía por el principio de que las personas eligen lo que pref'ieren y el análisis de estas
preferencias revela las actitudes hacia el riesgo
Si las preferencias satisfacen los axiomas propuestos, entonces existe una función de utilidad que
las representa
y en
la que se puede identificar una aversión al riesgo, una preferencia por el riesgo
o una actitud neutra.
las paradojas deAIIais y de El lsberg muestran el incumplimiento de los axiomas de la teoría de la
la
utilidad esperada y e n consecuencia esta teoría se ha descartado como un modelo válido de
tOmtl de decisiones.
TEORÍAS DESCRIPTIVAS DE LA DECISIÓN
•
•
�
�� ��� Je� ��:� �:; ��
'
�
rs
las
t ostrar
l
resultados experimentales con distintos ti�s de tareas �
i
.
p
p
aY
, de l.l tndepe e
VIOlaciones sistemáticas del axioma de la transtttvtdad
vari anza, no ajustándose, por tanto, a l modelo de la utilidad esperada.
.
e'(pltc1r
.
1 p.1r.l
' de 1� utilidMl esper.1d<
la teoría de la pe spectiva surge como aher at¡va d Ja teori�
�
de ga­
�
rob,,�i l id,Jdes Y según se tr,1w
las diferentes actttudes hacia el riesgo segun cambtan las P
nancias o pérdidas
�
�
�::lb•t>
!IIC..OL
UtiiA DELPENSAMIENTO
•
�
�
_o
El concept de utilidad se sustituye por el c ncepto de valor, que se define en términos de ganan.
das y pérd1das d sde un punto de referenCia y no en términos abM>Iutos, y las probabilidad� por
los pesos decisor1os.
•
la teoría de la perspectiva e)(plica que la aversión al riesgo ocurre en el ámbito de la$ gananci.:�s
cuando l.:ts probabilidades son Jitas y en el ámbito de las pérdidas cuando son bajas. Sin embargo,
_
la preferencia por el riesgo ocurre en el ámb1tode las pérdidas cuando las probab1lidades son altas
y en el ámbito de las gananci.:ts cuando son bajas.
•
•
•
la teoría de la perspectiva propone dos fases en el proceso de elección: ( 1 ) una fase de edición y
(2) una fase de evaluación.
la teoría portafolio también ofrece una descripción sencilla y natural del proceso de decisión cen­
trando su análisis en la relación entre el valor esperado y el riesgo.
la teoría portafolio sostiene que las personas adoptan un compromiso entre maximizar el valor
esperado y optimizar el riesgo y que cada persona elegirá la alternativa que más se aproxime a su
nivel de riesgo ideal.
•
Cada persona tiene un nivel óptimo de tensión entre la ganancia que desea obtener y la presión
de riesgo que puede soportar.
LOS HEURfSTICOS PARA LA ELECCIÓN ENTRE ALTERNATIVAS
•
•
El enfoque del procesamiento de la información sustituye el principio de maximización por el
principio de satisfacción.
Este enfoque asume que el sistema cognitivo tiene recursos limitados y requiere, por tanto, proce·
dimientos heurísticos sencillos que permitan seleccionar y procesar la información en la toma de
decisiones.
•
•
•
•
El análisis de los costes y los beneficios cognitivos de las distintas estrategias permite explicar la
interacción entre los recursos de procesamiento limitados y las demandas impuestas por las tareas
y los contextos.
El conjunto de heurísticos o estrategias para la elección es amplio, desde aquellos que son rápidos
heurísticos de procesamiento secuencial lento y apropiados para decisiones más complejas Y de·
liberadas.
y apropiados para las decisiones bajo presión de tiempo y poca capacidad de cómputo hasta los
Fruto del resultado de varias investigaciones se han identificado y descrito varios criterios pMa la
elección bajo situaciones de incertidumbre: {1 ) criterios de elección entre alternativas y (2) criterios
de elección entre atributos.
Las distintas estrategias o heurísticos de elección tienen ventajas y desventajas y ést.1s depender.in
de factores de la tarea, del contexto y de las diferencias individuales.
ASP
ALGU NOS
1
1
1
ECTOS COLATERA LES DE LA TOMA DE DECISIONES
l,1
ll('Cesid.Jd de justificar la de<:isión influye sobre la elección y parece estar relacionada
con la
ncccsidild de reducir la disonancia cognitiva.
la ¡0m,l de rlecisiones es un proceso dinámico en el que hay que considerar varios faclores tales
como. el nivel de conocimiento, los roles, el estado de .lnimo, la carga emocional, la presi
n del
tiempo. etc
Ó
(2) minimizar el esfuerzo cognitivo, (3) minimizar el im­
las distintas estrategias de decisión se encuentran directamente relacionadas con cuatro objelivos:
pacto de las emociones negativas Y (4) maximizar l a facilidad con la que se pueda justificar la de­
(1) nl.Jximizar la precisión de la decisión,
cisión.
a INTRODUCCION
remos en cómo se combinan estos juicios con
En el capítulo anterior hemos analizado los juicios probabilísticos y ahora en este tema nos centra­
los intereses y los deseos cuando se toma una decisión.
Estos juicios probabilísticos son parte integral del proce50 de toma de decisiones porque la incertidumbre
de decisión es el planteamiento general
frecuentemente se encuentra pre$ente en el proceso de decisión. El primer paso en cualquier proce50
de cuál es la decisión que hay que tomar. A pesar de que puede
parecer obvio, es necesario ser muy cuidadoso en esta primera etapa puesto que el planteamiento de
diferentes. Por ejemplo, supongamos que
la decisión determina las alternativas que se generan, lo que puede dar lugar a resuhados completamente
Luis tiene que decidir qué va a hacer después de terminar sus
estudios y se lo plantea como •¿cuál será la mejor forma de lograr un buen nivel de vida?•. En este
caso, las alternativas se centrarán en los aspectos económicos. Por el contrario, las alternativas serán
diferentes si Luis se pregunta •¡podría ampliar mis estudios con algún curso para postgraduados?• o
•¿cómo puedo ejercer mi profesión de l a forma más útil?..
lo mismo ocurre en decisiones políticas o sociales, como cuando se trata de realizar acciones para,
por ejemplo,
disminuir el hambre en el mundo. Las alternativas generadas y, por tanto, la decisión, serán
�ra
completamente
abastecer
diferentes si las preguntas son •lCÓmo puede producirse suficiente alimento
a toda la
población?•, •¿cómo puede ajustarse la población de forma que no exceda el summistro de ali­
mentos?., •¡cómo
podrían repartirse los alimentos de los paíse; ricos a los paíse; más pob es?. o •¡cómo
P0drían desarrollarse alternativas nutricionales distintas a los sistemas de producción trad�eionalesh.
�
� por las metas de 1� pe�ona.
Por e¡emplo, los
orertas
sujetos con metas a corto 0 a largo plazo decidirán de d1stinta fOfmól ,lnte van.1s
de rrabajo.
Una persona que desea un trabajo para los dos meses de vacaciones, que le �rn:ira pagar
hte planteam
iento genera l de la decisión se encuentra determinad
SUs
estudios
del año siguiente, puede elegir un empleo que requtera muchas horas y ded1c.1C1Ón, pero
�
que le pcrmit,l n1.1ntcncr un<:� buena c.JiidMI de vidél en cu a nto a horario!., vac;wiones, ccrcaniJ
con un buen sueldo. Si1l �:•mb.1rgo, unn pcrson,, con una nlt>la -a l.ugo plazo•. qui1.Js elegiría un empleo
micilio, etc,
Ante
wM
JLIIlqliC
el sueldo fuese algo menor.
decisión importante que se rc<J i i zi'l
de forma
a
su do­
ck:lih<'rad.� y consciente, el siguienle paso
sería IJ generación de las a1ternativ:1s, tri'llando de no des(:.'Char ;"� priori ninguna de ellas. Por supuesto,
estJs alternativas serán diferentes en función del conocimienlo y de los valores de la pcrmna, así cotnQ
..-.1
otr<.�s está
decidir entre varios productos las
de los factores sociocuhurale�. hecucntemente 1(1 consider;:�ción de unos ,: dtcrnativas sobre
determinadJ por la •lCCesibilidad de la información, por c¡emplo,
personas tienden a tener en cuent<1 sólo la información que �e presenta y sólo en la form..-. en que
presenta, ignorando aquellos datos que han de inferirse, transformarse o incluso recuperarse de la me­
SI?
moria. Por e¡emplo, cuando vJmos a comprar un coche generamos varias alternativas (modelo y marca$!
en función frecue1,temente de la publicidad, ya que consideramos únic<."lmente los más conocidos. En
cada uno de los modelos evaluamos las caraCierísticas más salientes, basándonos de nuevo en la infor·
mación recibida a través de la publicidad, de forma que atendemos a los accesorios, diseño o cualquier
otra característica sobre la que el fabricante ha querido hacer hincapié.
Una vez que se ha generado un número suficiente de alternativas es preciso evaluarlas con el fin de
elegir la mejor. Por una parte, se evalúan las expectativas o l a probabilidad de ocurrencia de cada una
de ellas y, por otra, las consecuencias que pueden esperarse en el caso de que ocurran. Si seguimo5
pensando en la compra del coche, podemos evaluar para cada modelo algunas características como
consumo, resistencia {duración), potencia del motor o seguridad. Supongamos que estas características
se dan con cierta probabilidad en cada una de las marcas, por ejemplo, en los Mercedes la característica
de �ser seguros» tendría una probabilidad alta, en los Porche la característica •motor potente• y la ca­
racterística •resistencia y duración• en los Citroen. Una decisión correcta debería tener en cuenta tanto
la probabilidad de que la característica se de (qué % de Mercedes son coches seguros), como las con·
secuencias, que equivaldrían al valor o a la importancia que la persona da a esta característica.
Como ya hemos visto en el capítulo anterior, las estimaciones de la probabilidad se encuentran de­
terminadas por el uso de determinados heurísticos y éstos a su vez infl uyen sobre la elección de una al­
ternativa. Por ejemplo, pensemos en los médicos pediatras o en las propias madres que sobreestimJn 1,1
probabilidad de ocurrencia de una enfermedad grave por el impacto de una serie de noticias al,umJntes
en los medios de comunicación. Este aumento de la probabilidad percibida producido port:.•l heurístico
de accesibilidad puede conducir a decisiones sobre la aplicación de tratamientos o v.lcun.KiOilt�s no
siempre indicadas. Esta sobreestimación de las probabilidades también ocurre con bs altcrn.lliv.ls nu"
deseables y, al contrario, una subestimación con lo menos deseable. Esta tendenci.l sE' con<Kl' cnmu t'l
Principio de Pollyanna, en honor a la protagonista de una novel,, que siempre encon1r.lb.l ,ll�un.l r,l.Wtl
para ser feliz. Es1e efec1o se aprecia, por ejemplo, en los concursos o en jliC'go� como l.1 ln1cn.L �·n lo•
que las personas sobrcestiman las probabilidades de ganar un prPmio. T,1mhién pm•(k�n cl.lrse n1r<"l:- ,,,,.
gas que describíamos en el capítulo an1erior, como el I'XCC'SO dt• nmli.m1•1 t'n 1•1
jui1 "' ,·mi1iík' •l l'l
sesgo retrospec1ivo c nsistcntc en la crl:!encia, una vt�z conocidn <'1 rf•sull.1du lin.11.
de qu,• l. b , '''-�� n<1
�
podían suceder de d•stinta forma y que Yól lo h<�hf:lmos p!\>tlkho.
TOMA DE DECJSIONES • 299
��
�� o;e
ón con la (?V,l lua� ión de las consecuenc ias de los resulta
.
[n rei.Ki
, ha S•do h<�bitual conceptuat i­
gananCI,lS pérdidas. Como veremo
�
l.5rrn•nos ele
s en los u
sobre los moclel
zarlas t"fl
'OS
estud1<1r lo1 1oma ele dcci siollCs
?s norm<ttivos
frcn•enle
v
es
os,
en los iu
rripti
" 7ar co� si�uauones eJe elec­
)'des
.:
dos ,lpuE'SiilS. Los modelos más cstudi<�dos han tr,ltado
.
on baJo esgo o un solo
ciÓil entre
l
c o
n
� �•
, generalmente 1.1 gan,1ncia 0
n<tt1v
1her
,
t
cadJ
bu o en
pérdid, CCo•
�
•ca tras la ocurrenciJ o no de
JIIi
_
.
otras snu.lCtones, cu<Jnclo l<t decisión se hace mtis
com eJO Y Cilda altcrn¡¡tiva mucstrJ
un suceso. En
los
modelos
normativos
Jtnbutos,
son
l<ln complicildos q e frecuentemente
unJ serie de
par.1 llegar a
a son necesarios un elCperto en el tem sob
tra a la de�isión y un C perto
ufl<l decisión correct
.
en mál isis de la decisión. L<J necesid<1d de evalu<Jr simul áneil :
lC
t
s obab•lidades r I<Js c.onse­
,
pone clar;unen:e �e mil nifiesto CUJndo pensamos en decision
fectan a toda 1�
cue•Kias se
el
analis•s de posibles campañas de vacunación cont a
nplo,
s cuya
blacióo, por e�e:
fncia es l.lJi,s•ma, pero cuyas consecuencias son tan graves que no
rmiten
r ri g s mCI­
_
_
e
obstante, h<�y otras Sltuac•ones más sen�illas en las que la persona reali una elección ba
_
pectat•vas sus consecuencias. Las alternativas tienen un cualidad
dumbrE" y e� las que evalua la s �lC.
be frCIOSO o no pa ra e l _md1v1duo) y una Importancia determinada lsegUn su grado de beneficio 0
� .
_
que
d _ ferentes par� cada persona y que, además, también variarán p;:¡ra la misma per­
�
=
�1
d
(ser
deper¡Uic�oJ.'
SOI'l.l
s_on
Y_
� � � ��: :
� :��e:
�­
:
'::¡
:
� �� ��
�
en d•st•�tas S!tuaoones. Por e¡emplo, el beneficio de un buen sueldo puede ser prioritario para
una persona ¡�ven que acaba de invertir en un piso, mientras que puede ser secundario unos años des­
puB cuando ttene una familia a la que desea dedicar más tiempo.
El TEORÍA NORMATIVA DE LA DECISION
respuesta a una situación en la que existe más de un curso
�n líneas generales, una decisión es una
una elección
posible de acción, denominado opción o alternativa de elección. la respuesta se traduce en
tenemos �bre la
efltre las diferentes opciones. Esta elección suele estar basada en las expectativas que
urrencia de
de las consecuencias de dichos acontecievaluación
a
l
en
y
entos
futuros
acontecimi
�
un viernes llegamos a
m•efltos en función de nuestras metas y valores. Supongamos, por ejemplo, que
llama para ir al
de trabajo y un buen amigo nos
�
� cansados después de una larga y dura jornada
quedarnos en casa
entre
eme a -..er una magnífica película. Ante esta situación tenemos que decidir
riesgo de quedarnos dormidos
el
con
pero
amigo,
n
u
descansando o ir a ver una buena película con
(1) ir al cine Y (2} quedaro las opciones serían
debido al cansancio que
tenemos. los cursos de acción
puede ocurrir: (1) si
nos en casa. Par<J cada una de estas opciones tenemos unas expectativas de lo que
veamos una buena peno
emos y que
�legirnos quedarnos en casa, entonces puede ocurrir que descans
un
una buena película con
veamos
que
l•cula y (2)
_
si elegimos ir al cine, entonces puede que ocurrir
am•go porla compañí,, de nuestro
amigo y que no veamos una buena película, ni disfrutemos de
nos quedemos dormidos.
h.lcer lln:!
cimientos, �emos
de estos aconte
.
Como des
lo, \!n
conocemos la probabilidad de ocurrenciil
consccuenc•as. Por e¡emp
_
ción de sus
tst•rna
evJlua
una
ci6n de su proba
ción
ua
bilidad y a contin
�en
e
300 o
PSICOLOGIA OEL PENSAMIENTO
un 60% de probabilid.1des de ver IJ película y esta con�uencia la evJiuarnos con
un<l ese.:�la de satisfacción entre O (ninguna s.Jiisfacción) Y
100 (m.ixima satisfacción), podemos estima
r
100, un 40%de pro.
75% de probabili­
d;�des de descansar en cilsa con unJ evalu,lCión de 80 y un 25% de probabilidades de eS!<H aburridos
en
En la Figur,l 7.1. se presenta un cli<Jgrarn<J en forma de árbol de decisión
de la situ,lción anleriormente descrii.J. Como puede verse en est<J represenlación, en el análisis del pro.
b.1bilid,1des de qucd;nnos dormidos viendo Id película con una evaluación de JO, un
cas.1 con un;:� evalu,lCión de 1 ()_
ceso de decisión estamos combinJndo las propias expectativas (juicios probabilísticos) con los intereses
y los deseos personales. Conviene seii,1lar que el árbol de decisión no proporciona una solución, sino
que es una representación de l,ls expectativas sobre la ocurrencia de futuros acontecimientos y de la eva­
luación de estas consecuencias. Esta representación permite visualizar gr<Hicamente cuál es la alternativa
que brinda una mayor satisfacción y su expectativa de ocurrencia, según nuestros propios criterios.
ver buer1a peticuta
con amigo
.60
prob�bilidad
UM'*
TOMA DE DECISIONES • 301
�
de decisiones se suelen diferenciar tres situaciones
relacionadas eon las expectativas; (1)
En la toma
situaciones e n la que se conocen las probabilidades, por e·em lo com
� r o no un blllete de
aquellas
2 1 aquella� Sltuaoones en l a s q u e n o s e conocen l a � proba ilid d s és
lotería. 1
�_
plo, segUir traba1ando e la emp esa o poner un negocio propio y ( } aque a
p0r ejem
i
solo se ha de elegir entre las mismas,
certeza sobre las opoon
por ejemplo pedir carne
las que hay
este ulttmo caso, la certeza indica que
en un restaurante:
no existen dudas so re los acon�
o pescado
futuros y la dectston se toma baJO este supuesto. Si esta suposición resulta ser
verdadera 0
tecimientos
_
l proceso de decistón.
a
aJeno
problema
otro
falsa sería
��
�
e: �
� ��
�
�
�:
�� ����:: :��:�
b
Las expectati �as se describen como el grado de creencia o la probabilidad de que ocurra un deter·
minado acontectmiento. Una vez generadas estas expectativas, entonces se evaiUan las consecuencias
�
�
asociadas con la ocurrencia de las opciones en función de criterios personales. Teniendo en cuenta las
tres situaciones ant riores, se considera que la decis ón se toma en un contexto de riesgo cuando se co­
nocen las probabiltdades, en un contexto de incerttdumbre cuando éstas se estiman y en un contexto
de certidumbre cuando se conoce con seguridad la ocurrencia de los acontecimientos.
el máximo valor en los resultados que esperan obtener. Fueron los matemáticos de los siglos XVII y
XVIII
La teoría normativa asume que cuando las personas deciden lo hacen eligiendo aquello que tenga
los pioneros en estudiar la probabilidad y la toma de decisiones en los juegos de azar como una pauta
de comportamiento óptima. El objetivo de estos estudios era encontrar la forma de cuantificar el valor
de una apuesta en los juegos o en cualquier decisión bajo condiciones de riesgo. Estos estudios suponían
que el valor que el sujeto asignaba a una cantidad monetaria coincidía exactamente con ésta. los mo·
de\os desarrollados bajo este supuesto se denominaron modelos del valor esperado, coincidiendo este
valor con la esperanza matemática del juego.
El valor esperado de una alternativa es la suma del producto de cada valor monetario por su pr ba·
�
bilidad de ocurrencia y la mejor elección será aquella que obtenga el máximo valor esperado. Por eJem­
plo, supongamos que tenemos que elegir entre las siguientes alternativas:
ALTERNATIVA 1
•
lidad de .10,
y ganar O€ con una probabi
Ganar 1000€ con una probabilidad de .90
"' 900€)
[(l OOO x .90) + (Ox .10)
AlTERNATIVA 2
•
probabilidad de
ganar 20€ con una
Ganar 500€ con una probabilidad de .80 Y
X .20) "' 404€)
[(5QQ X .80) + (20
"20"
:fUC: • P!ioiC.:QLOGIA OE:lPENSAMIENTO
u
Como podemos observ; en este ejemplo, la ,llternJtiva 1 es IJ mejor JlternJtiva porque
tiene un
valor esper,1do de 900€ frente JI v<Jior esl)erJdo de 404€ de la segundJ . Este v<�lor esperado se h¡¡ ob­
u t iplicando cadJ valor monet;�rio por IJ probabt_ hdad de ocu rrencia de ese valor y l uego se
ml
sum;�n estos l)roductos . EstJ cJntid�d es un p romed io ponderJdo de los resultad05 que se esper;�n ocu­
rr;�n en el futuro. De esta forma, lo que se e tá hJcicnclo es ponder¡¡r cJ.clil resultado posible con respecto
a la frecuencia con que se espera que ocurrJ.. También se puede obtener el valor esperado a partir de
tenido
s
estimaciones subjetiv,ls. En ese caso, el valor esperado es la representación de las creencias personales
s
sobre IJ ocurrenciJ del posible resultado
Según l;¡ teoría del valor esperado, los sujetos buscan maximizar sus gana nc ia y, por tanto, elegirán
la opción 1. Sin embargo, no todos los sujetos se ajusta n a la elección del máximo valor esperado y,
por el contrario, pueden preferir la opción 2, en la que se gana menos, pero se ga na si empre. Este tipo
de resultados hizo que el valor esperado fuera sustituido por el concepto de la utilidad esperada, enten­
A continuación
dida ésta última como el grado en que las consecuencias de una opción alcanzan las metas personales
monetario en sí mismo e igua l para todos a la estimación subjetiva de la utilidad para a lcanzar metas
en una situación determ i nada.
t
veremos cómo se pasó de la determinación del valor
La pri mera objeción i mpor ante al criterio del valor esperado data del siglo XVlll. El planteamiento
de San Petersburgo� fue obra de Daniel Bernouilli. Esta paradoja trata de la decisión de un jugador ante
de esta objec ión se atribuye a Nicolás Bernouill, pero su desarrollo y publicación como \a «paradoja
un juego con un valor esperado infinito.
que la defi nición de la probabilidad de un suceso
como su frecuencia relativa en un número suficientemente grande de ensayos da como resultado que
Recordemos
perado se obtiene sumando el resultado de\ producto de cada valor monetario por su probabilidad de
ocurrencia
la probabilidad de obtener una •cara• tras el lanzamiento de una moneda sea de 1/2 y que el valor es­
En la paradoja de San Petersburgo se planteaba un juego de azar entre dos jugadores de la siguiente
puesto a pagar por participar en d i cho juego. La regla consiste en q ue el jugador A lanzará una moneda
forma. El jugador A plantea la regla del juego y e l jugador B tiene que decidir cuánto dinero está dis­
j
en
hasta que caiga en el lado de la cara y el número de lanzamientos necesarios para conseguir obtener
la primera tirada,
el lado de la cara determinará la cuantía del premio. Si el ugador A lanza una moneda y sale cara
s
entonces pagará 2 ducados al jugador B y termina el juego. Si la primera cara de la
t
ca os Y así ucesivamen e. La pregunta que se l)lantea en la paradoja es la siguiente: ,;Cu;ínto pagaríd
el ¡ugador B al jugador A por participar en este juego?
�
moneda sale en la segunda tirada, entonces pagará 4 ducados, si sale en la tercera tirada, pagará 8 du­
s o
sea menor.
Según el criterio del v lor esperado, el jugador B debería participar en el juego si el va lor e per.1d
�
es mayor que la suma ex1g1da para entrar en el juego y rechaza r la propuesta cuando ésta
�: 11:�����
�
- · se presenta el cálculo del val or esperado de este juego para
-
105
prime
ros 1 0 lanumientos
lUMA
Valor esperado para los
TABLA 7.1
::: :��:;:�
primeros d'
San P
u Paradoja de
DE DECISIONtST:IU:
r
,
del juego de la
.
Para calcular el valor esperado total de este juego se sum.ln todos los valores
esperados en cada lan­
zamiento (1 + 1 + 1 + 1 + 1 +.. . +....... c:o), dando
como resul!ado un número infinito de ducados. la pa-
�
ja surge porque con un valor esperado infinito se debería apostar cualquier cantidad de dir.ero.
Evrdentemente, al jugador B le interesa <¡ue salga cara lo más tarde posible. los reiultados mostraron
ra
� las personas, en general, no están dispuestas a apostar más de 20 monedas por participar en este
Juego. Esta paradoja pone de manifiesto que no es re:alista asumir que el jugador B espere poder jugar
durante un tiempo
ilimitado para obtener un número infinito de monedas a cualquier prKio.
�
��
�
ra resol�r esta
paradoja, Daniel Bernouilli (1 738) propuso la noción de la utilidad esperada en­
ten r como
cióo
la valoración subjetiva de las posibles consecuencias monetarias del juego. �a val
SUbJetrva es
función de la riqueza de cadill individuo y está en relación invef'Sil il su nivel de nqueza.
Por ejemplo, la val
oración subjetiva de g¡¡nar o perder 200€ no es la mismill p.l� un<J persona rica que
par¡¡ una pob
re y cuánto más dinero se tenga menos se v¡¡lorará dicha gananci<� o pérdida.
�ernouilli también av;mza el concepto de utilidad marginal decreciente <JI seOJI,u que 1� runción de
utilidad es
siempre creciente, pero crece cadi! vez más desp.lcio (tiene f� ra �ónc;�va). Scn.:rb E'l ,,ut�r
.
�ue ('S necesa
1.1 ut•­
rio distinguir entre el vJIOf esperado, que es una c.:�ntid.ld ob¡et1Va rguJI p.u., todos. �
lic!¡¡d espet
ada,
que depende de las circunstancias subjetivas de cada uno. En
este sentido.
b ulihd.ld de
e
un bit'n v,1rí;� en función de li.l canri<bd que Y" se posee de CM! bien. En la p;�radoja de San Pctersburgo
las
personas �.in disp�.�Gtils ,1 pagar distint.-.s canlidadcs pclf participar en el juego porque la utilid.-.d esp
erada
es distinta para cada una de cll.:�s, aunque el valor esperado del juego sea infinito. Esta distinción p
ermite
.1n.alizar la 10111<1 de decisiones b.ljo riesgo consider<mdo las valoraciones subjetivas que hacen las f>Cr<.ona
s
de IJs posibles consecuencias de sus elecciooes. !3ernouilli cuenta con el reconocimiento de haber sent
ado
lils b.lses de la mo<k>rna teoría de la decisión .JI lograr demowar que el valor del dinero no es el mismo
par.-. todos y que las personas lo valoran en proporción a la utilidad que pueden obl:enCf de él.
Z.l. Teoría de la utilidad esperada
El concepto de utilidad esperada de Bemoulli permaneció en el olvido durante más de dos siglos hasta
havior del matemático )ohn von Neumann y del economista Oskar Morgenstern {1 944). la Teoría de la uti­
que fue retomado en uno de los libros m<ís innuyentes en este campo, Theory of Carnes and Economic Be­
tuaciones de riesgo. Esta teoría procede fundamentalmente del ámbito de la economía, más interesado en
lid.-.d esperada de von Neumann y fv\orgenstem ha sido el modelo estándar de la decisión individual en si­
•qué• deciden las personas que en •Cómo• deciden. la formalización de esta teoría no se ocupa de la na­
que se establece entre aquello que se decide y los valores de la persona que ha tomado esa decisión. Este
turaleza de las preferencias, ni del por qué de las mismas. Su interés se centra en el análisis de la relación
análisis se guía por el principio de que las personas eligen lo que pref�eren. El resultado del análisis de estas
prefereocias permite entender losados de elección como las actitudes que tiene una ¡.>efSOna hacia el riesgo.
Los autores proponen una serie de axiomas que garantizarán la coherencia en el proceso de toma
de decisiones. Para poder determinar la coherencia se necesita una escala de preferencias con la que
poder evaluar las opciones. la noción de utilidad se ha constituido en la escala de preferencias con
mayor aceptación de los modelos normativos para la toma de decisiones. Si las preferencias satisfacen
estos axiomas existe una función de ulilidad que las representa. Con esta noción de utilidad se está asu·
miendo que las metas u objetivos de las personas se expresan en sus preferencias. Por esta razón se
dice que cuando tomamos una decisión buscamos alcanzar uoos objetivos que tienen unas consecuen·
das o resultados acordes con los valores que tenemos.
Para calcular la utilidad se asume que Jos atribulos o características de una opción son independientes
y que cada atributo tiene una importancia o peso. Esto implica que cada atributo tiene una utilidad que
indica el grado en que esa propiedad contribuye a alcanzar las metas u objetivos. Esta teorfa también
asume que las personas son conocedoras de su entorno, que son capaces de ordenar las alternalivas se­
gún el criterio de utilidad y que eligen la alternativa que tenga mayor utilidad (proceso de maximización).
(1) la con·
En este sentido, la decisión óptima será aquella que mejor refleje las preferencias de una persona. Como
modelo normativo, la teoría de la utilidad esperada también presenta l¡¡s siguienles ventajas:
cualquier par de opciones dado que comparten una misma escala de preferenciils y (3) el est.Jbledmiento
sideración de toda la información disponible sobre las diferentes opciones, (2) la comp.uación entrl'
de una estructura de preferencias coherente a partir de la determinación de 1.1 utilidad de c,1d<1 opción
TOMADEDEOSIOtll$•
mas de la teorla dela utilidad esperada
zJ.J. LoS aJtio
de 1•1 1�m,:�
El lr.1b,1jo de
vo�1
_Neuman_n Y Morgenstern e-s u_na apro>;imación metodológic;¡ y analitic.a al esludio
_
de dectstones �¡o nesgo.
Esta <tpro1umación ofrece un conjun!o de <t�iomas para poder
construlf unn escal<� �e utth�adcs en la que la represent<lción de los valores de las cons.ecuencias se
moslrables sobre los que se
Jjuste a und concepctón ordrnal de la utilidad. los axiomas son los principios fundamenlalcs e inde­
�ons�ruye un� leoría. Se considera que un a�ioma es una pr�ición tan
clarJ y evtdente que se admtte sm necesrdJd de demostración dado que se ju!>lifica por sí mism�. A
vt>ees estos axiomas pueden no ser necesariamenle evidenles, pero su expresión lógica se uti!ita para
\a deducción y asi poder generar conceptos a partir de ellos. A continuación vamos a present.Jr los a�io­
mas principales de l<t teoriJ de la utilidad esperada para comprender mejor que el criterio de raciona­
sus Pfopias utilidades.
lidad incorporado en esta teoría sólo requiere que las personas sean coherentes coo la uignación de
Hay que señalar que Savage (19S41 generalizó la teoria de la utilidad esperada
�re la probabilidad de los sucesos. Edwards (1 954) denomina a esla ampliación •el modelo de la uti­
para permitir la inclusión de las probabilidades subjetivas basadas en las creencias propias u opiniones
lidad subjetiva esperada•, en un artículo que constituye el primer intento de la psicología de acercarse
a este dominio y que dio lugar a una rápida proliferación de teorías y trabajos de inves1igación para
conlrastarlo. Sin embargo, no es habitual hacer esta distinción porque los axiomas y teoremas sistema­
tiZildos por Savage cumplen todas las leyes de la teoría de la utilidad esperada y las probabilidades sub­
jetivas que contempla cumplen, asimismo, las leyes de la teoría de la probabilidad.
AXIOMAS DE LA TEOR{A DE LA UTILIDAD ESPERADA
1.
Axioma de completitud u ordenamienlo completo: A > B; B >A; A � B.
Si A y B son alternativas de un conjunto S, entonces siempre es cierto uno Y solo uno de los si­
guientes enunciados:
(l) A se prefiere a B (A > Bl
(3) se prefieren
{2) B se prefiere a A (B > Al
las dos y, por tanlo, son indiferentes (A � Bl
��:
:.t�:s�l:.:r;:
co�
��� �:�:;
Con este axioma damos por supuesto q�e ante un
i
s
�a�las según sus preferenCia_s (de mas .a menos pre
decidir� no dt:'­
JC lícit� que .no se puede
ser mdrferenle ante dos alternativas tambt�� se ha�::e::
soo completanlt'flt"'
as
alternaüv
las
que
cid ir. Dicho de otra forma, es1e supuesto basrco co
11enl('!;.
equiv.
0 consider�rlas corno
comparables y que la persona ha de prelelll una de ellas
tetwmos qU('
tamos en un rest�urante r
Con el fin de ilustrar esle axioma supong�n1Q q
de !,u si­
sol�menlc serí,1 posible un.1
elegir entre piña o pera como postre. �un : c l¡ ,�
� o (]lse pov­
PI 1,, peo w prefierc a 1.1 pill
�utcmes preferencias: (1) la piñil se prcfr�re a
per;�o
�-nc un.1 1,;íb 0 un.1
frcrcn las dO!> y, por 1.1nto, nos dn tgu<�l sr el c;rrlla
: �:;
r:��
e
2
A�ioma de lr,lll�itiviclad: Si A > B y B > C, entonces A> C.
Este axioma p<>nnitc relacionar el Ofden de prclcrenci.:Js cntrt• dos alternativas a tr,:wés de un.:J ll<r­
consistente entr(' si.
ccra
Por tanto, si se prefiere la <� ltcrnativa A re5pecto ¡¡ la B y la altcrnaliva B res­
!n ¡¡lternativa C.
.!hern,Jtiv,l en común. Este orden de prck<rcncias entre las altcrn.'!iva� debe ser coherente 0
el
pecto a 1.1 C. entonces se debcr.í preferir la alternativa A respecto a
Siguiendo con
e¡emplo del restaurante, supong.:�mos que quc•emos elegir pii\il como powe.
ConlO h.:� s1do un dfa en el que se h.:�n wrvido más comid¡¡s que de costumbre y el <..lmilrero des­
conoce si quedan existenci<�s suficientes en la cocinil, éste nos pregvnt<l si preferimos pera 0
manzana, en caso de no haber piiia. Si respondemos per¡¡, entonce$ hemos estJblcddo un orden
de preferencias de tal manera que la pii\a se prefiere a la pera y la pera a la manzana. Por el
axioma de transitividad también sabemos que la piña se prefiere a la manz.:�na.
3. Ax1oma de cierre: sí A y B son alternativas de un conjunto S, entonces ApB también lo son
tualizar las probabilidades asociadas con las alternativas. Si A y 8 son alternativas de un conjunto
Este axioma expresa el supuesto básico que enuncia la capacidad de las personas para concep­
S, entonces la probabilidad de la alternativa A (p) y la probabilidad de la alternativa 8 (p-- 1) tam­
bién form.1n p.arte de este conjunto. En la expresión ApB se considera implícita la probabilidad
de la alternativa B ( 1-pl dado que es complementaria de la probilbilidad de la alternativa A (p).
En la Figura 7.2. se representan las dos alternativas (piña y pera) del ejemplo del rt>staurante y la
asignación de sus probabilidades.
El modelo de la utilidad subjetiva esperada permite que se asignen probabmdades subjetivas
sobre la ocurrencia de los diferentes resultados, aunque recordemos que la estimación subjetiva
de probabilidades se encuentra frecuentemente sesgada, como hemos visto en el tema anterior
D
sobre el razonamiento probabilístico.
Árbol de d(!ó5ión de una elección hipotética ente
r piíl.• o pera como ¡10511'1'
de rcductibilidad:
4. MionlJ
�
u��
I(ApB)qA'I
�
(ApqBU.
1l! o ,, int�uce la distribvción
probabilidJdcs entre alternativas para poder
Este , :i m
descompo·
srmple. Una <rhern.ariva compu�a es
la que al·
11fl una <rltern.ltlva com�uesta en
on�uent:tilS es 1.1mbren u�a alternativa. las reglas de la probabilidad permiten
sus
c
de
gunJ
a
una
srmple
compucst;:r
alrern.ltrva
que sea equivalente.
ducir roela
aquell.:� en
re·
que erl el ejemplo del restaurante existe una probabilidad 0.75 para la alternativa
Supongamos
piñ,1 (ollternativa Al y una probabilidad de 0.25 para la alternativa pera (alternativa 6). A su vez,
y 0.20
la Jlterniltiva piña tiene como consecuencia una probabilidad 0.60 de estar dulce (alternativa A')
ele estM insípida (alt�mativa B'J. En este ejemplo, la alternativa pii'la es una altemariva
compuesta porque en un prrmer paso hay una probabilidad de 0.75 de que queden piñas en la
cocina del restaurante y la elección de esta alternati\'a en un segundo paso tiene también una
probabilidad de 0.60 de que �a dulce. Como � ver en la Figura 7.3., la probabilidad de
A por la probabilidad de la alternativa 8 por la proOObilidad de la alternativa A'
I(ApB)qA' ::: (0.75 1t 0.25) K 0.80"" 0.1 SI es equivalente a la probabilid.ld de la altemativa K por
(A¡x¡B = 0.60 1t 0.25 = 0.15).
la alternativa
la probabilidad de la alternativa 8
L,ls dos Jhern,ltiv,lS son equivalentes d.ldo que las conse<:uencias finales y la� ¡xobabilida� son
las mism,1s y la diferencia radica en
1.:�
form.1 en que se obtienen las consecuencias (una 0
dos
et;�pas). Mcdi,1nte este axioma se cxpresil que las preferencias dependen sólo del resultado fina(
y de su probabilidad ;�sodJdil y no del proceso J través del cual se obliene este resultado
S. AxiomJ de independencia: A > 8 si y solo si
tApCJ > {8p0.
Este a.�iorna enuncia que el orden de preferencias entre dos ahern,ltivas simples no c.lmbia
por
la adición de una nucvd <tltern.ativa. Si 1enemos dos alternativas simples asociadas a una tercera
entonces la preferencia entre las dos altern¡¡tivas compuestas resultantes es independiente de
1�
tercera ahernativa simple. Esto se traducida en el ejemplo del restaurante en que si preferimos
piña a pera {A > 8) como postre, entonces deberíamos preferir una alternativa compuesta por
pii'la y naranja (Ap0 frente a otra alternativ,l compuesta por pera y naranja (8pC). En la Figura
7.4. se representd que la preferencia de la ahernativa 1\ es independiente de la inclusión de una
Rtprescntación en forma de Arbol de decisión del a�ioma de ind¡;opendencia.
6.
Axioma de consistencia: A > 8 si y solo si A > (Ap8) > a
�
Este axi ma es básico y enuncia que si l a alternativa A se prel"iere a la alternativa 8, entonces l.1
e-1
�
�1
terna\lv� qu� ofrezca alguna probabilidad de obtener piña. En CSie caso concreto, se prderiri.l 1.1
alternat1va A se prel"iere si
pre que se ¡xesente con cierta probabilidad. Siguiendo con ejem­
restaurante, si prefenmos piña a pera (A > B). entonce-s también preferimos cualquier¡¡¡ .
plo
ahernat1va p1ña y pera (ApB) que la alternativa pera (8). poresc,1sn <¡ti(' fuer.:� dich.J prOO.JUilid.ld.
?.
...
,
,
doma
de cootinuidad: Si A > B > C. entonces existe una probabilidad p t.:al que B _
(1\pC)
importante p.ara la coostruccióo de la escala de utitid.-.d
porque asume que habr.i
Este axioma es
_
O Y 1 que permeta que la ¡>efSOna sea indiferente. Con este axioma se est<lblece
un valor entre
a B Y B � preferido a _c. entonces siempre es posible
encootrar una proba­
que si A es preferido
ra que la aher�ateva B sea equtv.:alente a la combinación de la probJbilidad
p de la
bilidad p pa
probJbelidad
/-� de la aller�Jliva C (ApC). Con esto se asegurJ que no exista
con
la
A
,1ttcrnJtiva
una altemativJ que pueda ser infinetamente me¡or o peor que las otras y que se pued<J ubicar ta
ahemativa B entre A y C en la escJia de preferencias.
(ll<lndo se cumplen estos axiomas la función de utilidad establece que:
(l) x se prefiere a y si y solo si la utilidad de x es mayor o igual a y IU (x) � u (y)]
(1) ta utilidad de
lidad:
una alternativa es igual a la utilidad de cada resultado poodet-ada por su probabi-
IU txt Pt
······
-'"nPnl = p, utx¡) + P2u(x2) + .. . . . . . . . Pnutx,JI
remos con el siguiente ejemplo. Supongamos que tenemos que elegir entre las dos alternativas siguien-
A partir de estas dos propiedades se puede construir la curva de la función de utilidad que explica­
OPCIÓN A: una ganancia segura de 240€.
OPCIÓN B: un 2S% de probabilidades de ganar
l CIOO€ y un 75% de ganar O euros.
vaiOf esperado de 240€ que al valor esperado de 250€. El cálculo seria el siguiente:
En el caso de que los sujetos elijan la opción A, sabemos que han asignado una utilidad mayor al
U{Bl = .25 U{l OOO€) + .75 U(O€)= 250€
U{AJ = U{240€J
U(A) > U(BJ
Como podemos ver en la Figura 7.5, en la representación gráfica de esta elección podemos ubicar
que A se prefiere
!¡ uti lidad de B en
cantidad equivalente al 25% del eje y. Como además sabemos
a B, la utilidad de Auna
taríamos la cantid.1�
r
se ubicaría en algún punto por encima de 8. En el eje ll rep �
�euros correspondiente a fa elección A y al unir tos puntos obtenemos una funcu5o cóncava de la ufl­
fedad. Este
tipo de curva cóncava ilustra la actitud cOfiOCida como •aversión al riesgo• porque describe
� aquellas
riesgo que
personas que prefieren una ganancia menor de dinero que sea segura o con poco
una ganancia
de ambas.
mayor con mayor riesgo, independientemente del valor esperado
310 • PSICOlOCiiADELPENSAMIENTO
U(10001
�
U(A)
U(fll
fomdOO de ulilidMI cónc..�.
A�� R""go
f--_,if.:_
f---,L--1---_
_
_
_
_
_
_
_
_
_
fii11§5*
Curv.J de mi/idad para /a a�rsión al riesgo (ad.Jplado de Yales,
1990)
la función seria lineal y representaría una actitud neutral hacia el riesgo. En las opciones anteriores, por
En el caso de que I<J utilidad esperada fuera proporcional a la cantidad del valor esperado, entonces
ejemplo, la utilidad de B sería igual a la utilidad de A, [U(AJ "' U(B)]. En la Figura 7.6. podemos ver la
representación de esta actitud neutral hacia el riesgo.
futtdónde uri#dadlineal
AdiludNeutr.J•nl� e/ Ri"go
Uli!fP*
Curva de utilidad para la <Klit"d n."u1ral ame al riesgo (ad,,pfado de Yales, 1990/
tilmbién encootr.:�mos pcrson.:�s que preseot.:�n un;�
preferencia por el •i�go a! elegir
si­
_
on mayo� nesgo por una mayor cantidad de dinero que situaciones
con menor riesgo Y
c,ultirl.ld de dinero. Por e¡�nplo, en l,ls opciones que se prC'SCnt�n a continuación, un.:� person.J
�K'nor
�
por el nes?? elcg1na ganar 1 000€ con una probabilid�d
del 25% y ganJr O€ con un,,
coo prderenci<�
de 75% (opc1on Bl que unJ ganJnci.:� segura de 2&0€ (opción
A).
probabílid.ld
tuJCjoni..'S c
l'of UllirOO,
de 260€.
Opcióo A: un.t g.:�nanci.:. segura
opción U: un 25% de probJbilidJdes de ganar 1000€ y un 75% de ganar u euros.
El c.ilculo serí.J el siguiente:
U\81 = .25
U(I000€1 + .75 U(O€)= 250€
U(AJ ,. U(2ó0€)
U(8) ::> U(A)
equivalente al 25% del eje y, pero Jhora A es algo mayor que 250€ y su utilidad es menor que la utilidad
En la representación gráfica de la Figura 7.7. vemos que la utilidad de B se sitUa en una cantidad
de B. En este caso, la forma de la función es convexa y representa lil preferencia pOI" situaciones con
mayor riesgo y más ganancias que situaciones más seguras, pero que ofrecCfl menos ganancias.
Ul1000)
Cvrv� ��
Fundónde utílid�deotn'&•
PrH<YMri�porei R�Jgo
U!i/idad para la prefeff'ncia por el riesgo (adaptado de Y�le$, 1990!
31Z • PSJCOt:O�fADELPENSAMIENTO
De ;�cuerdo con el dcs.<�rrollo Jxiomático dc IJ Teoria de IJ Utilid;�d propuesto ¡XK Nevm;�rm y Mor­
g<'n�rern, la utilid�d describe las preferencias (le un sujeto y los ¡udonMs im1xmen IJs rcstriccion<.-s loObrc
sus posibles rcl<�ciones, .:�unque no detcrn1inan cuáles son estas prcferenciJs. Cuando se conoce la uti­
lidJd designJd,l a una opción se puede obtener una función de utilidad individual y demostrar que esa
IX'rsona buscArá alc,mzar su má�ima utilidad subjetiva en la toma de decisiones siemprequt' eMas pre­
ferendAs se,1n cohereotcs y consistentes coo iO!> axiomas propuestos. Esto permitíA expliur las diferen­
ci<�s individuales en el orden y en la elección de alternativas al mismo tiempo que se defendía el con­
cepto de racionalidad como l;� búsqueda de la máxima utilidad esperada. Dicho de otr.1 form;¡, esta
teorí<� proponía que para ser r<�cionales en 1.1 toma de decisiones no hacíJ falta companir la misma fur�­
ción de utilidad, sino que bastab,1 con ajustarse a los mismos a>:iom<�s normativos en esa búsqueda por
alcanzar la máxima utilidad esperJdJ que h<�bía sido definida individualmente.
Z.Z. Objeciones a la teoría de la utilidad esperada
los a>:iomas de la teoría de la utilidad esperada propuestos con el fin de garantizar la coherencia y
las conocidas paradojas deAllais {1953) y Ellsberg (1 961 ). Estas dos paradojas señalaban cómo se ¡xxlían
consistencia en IJ tom<� de decisiones también fueron objeto de varias críticas entre las que destacan
violar algunas de las restricciones impuestas por los a>:iomas, cuestionando así el concepto de racion�­
tidad subyacente de la teoría. Como veremos má� adelante, estas violaciones de los axiomas han sido
comprobadas en estudios experimentales posteriores.
la paradoja formulada por Allais se centra en la violación del axioma de indepelldencia. Recordemos
que este axioma enuncia que el orden de preferencias entre dos alternativas simples no cambia por la
adición de una nueva altern<�tiva. Esto quiere decir que si una alternativa A se prefiere a una alternativa
D
8, entonces cualquier combinación de A y C con una probabilidad determinada debe St!' preferida <1
otra que combine B y C con esa misma probabilidad. Para concretar su crítica Allais describió las dos
situaciones siguientes:
Alternativa A: ganar un
1
millón de euros con probabilidad 1 (COfl certeza).
PRIMERA SITUACIÓN
ganar 1 millón con probabilidad 0.89
ganar O euros con probabilidad 0.01
Alternativa 8: ganar 2 . 5 millones de euros con probabilidad 0.10
Ante esta primera situación la mayoria de las personas eligen la alternativa A en la que se gana 1 rm­
llón de euros con certeza. Para hacer el cálculo de la utilidad esperada entre amb<�S ,lltern;�tivAs !iCCon­
sidera la ganancia de
1
millón de euros eliminando la probabilidad compartida de 1,1 a1tern;1tiva B Y
�
""""'"" la pr
""
,orma.
1� �guit?nte
bilidad restante en IJ alterna
tiva A (1 -0.89 "' 0.1
1). l;�s alternativas
quedJrían de
g.m ar un 1 millón de euros con probabilidad O.ll
Alternativa A:
ganar 2.5 millones de emos con probabilidad
Ah�nativa B:
0.10
ganar O euros con probabilidad 0.01
La elección de la alternativa A implica que la ulilidad UIA) 0.11 es mayor que la utilidad de
la alter­
nativa B U(8)0.25.
[
U(A) O.l l > U(8) 0.25
U(A) : 0. 1 1 U(l millón) = 0. 1 1
f
UIB)= 0.10 U(2.5 millones) + 0.01 U(O€) :::: 0.25
la paradoja se plantea cuando se presenta la segunda situación en la que las dos alternativas com­
parten una ganancia d e O euros.
Altemattva C
ganar un
1
SEGUNDA SITUACIÓN
mtllón de euros con probabtildad O 1 1
ganar O euros con probabtlidad O 89
Alternattva
O ganar 2 5 mtllones de euros con probabthdad O 1 O
ganar O euros c;on probabtltdad 0.90
Considerando la ganancia común de 0 euros en la alternativa C y conservando la probabilidad res­
tante en la alternativa D (0.90 _ 0.89 = 0.01), la situación sería la siguiente:
..\kernativa C:
ganar un 1 millón de euros con probabilidad 0.11
A.lternativa D:
ganar 2.5 millones de euros con probabilidad 0.10'
ganar O euros con probabilidad 0.01
� ;��;¡� ;� �s:c:��rn�::;;:����.:�
C a
u �do se plantea esta segunda situación se �ncuentra que_ a
a1lernallva
D. la elección de esta alternativa implica que la utth a
<k la alternativa D
U(D)0.25.
·
314 ti PSICOLOCitA DEL PENSAMIENtO
Sow,1ge (1954} hace un ;rnálisi� de l¡¡ p.1r;:.doj<t de All<tis <Jmpli�ndo el a�ion1a de independencia
el principio denomin,1do aspecto cierto (sure-thing). Este principio afirma que si dos alternativas com­
parten un resultado concreto, (¡¡ preferencia que se establecerá entre las dos �ltcrmtivas será indepen­
diente del v¡¡lor de este resultado común. Ante estas situaciones, las personas descartarán el resultado
seguro y.1 que se dJrá en an1bos CJSOS y basarán su elección en los posibles resultados diferentes entre
las alternalivas. LJ Tabla 7.2. presenta una ilustración del principio del aspecto cierto en la paradoja de
Allais. Como se puede la alternaliva A se ha colocado en todas las casillas porque ofrece una ga­
nancia segura en todos los rangos de probabilidad. Al comparar las casillas entre las alternativas A y B
enconlramos que el aspecto seguro se encuentra en la ganancia de 1 millón € con una probabilidad
0.89 (tercer c¡¡sill¡¡). Por tanto, este resultado se descartará y la dcdsión entre las alternativas A y B se
centrará en elegir entre la proUabilidad 0.01 de ganar 1 millón € 6 O € y la probabilidad 0.10 de ganar
1 millón € 6 2.5 millones
?aril las alternativas C y D, el aspecto seguro se encuentra en la casilla de la ganancia de O € con
una probabilidad de 0.89. la ganancia deO € también se ha colocado en la casilla con una probabilidad
de 0.01 para completar la probabilidad de 0.90de la alternativa O (0.89 0.01 : 0.90). En la alternativa
C, la ganancia de 1 millón € con probabilidad 0.11 se ha colocado en las casillas con probabilidades
de 0.01 y O. 10 (0.01 0.10: 0.11). Cuando se descarta el aspecto cierto entre las alternativas C y O se
puede comprobar que la decisión sigue siendo elegir entre la probabilidad 0.01 de ganar 1 millón € ó
O € y la probabilidad 0.10 de ganar 1 millón € 6 2.5 millones €.
cun
ver,
<o
€.
+
+
ed comprob�r en el c lculo. ele 1.1 uti l idad esperada
de l as altt.>ro¡¡tivas, la eleccióo de
Como � pu e
contradrce la cohercnoa del orcleo ele
prefereocias. la preferencia es opuesta
.ltiv.lS A y O
dese prese.nte el problema, lo que comrad ice el prin
c�mo
ele
ci pio descrito por la teoría de la
rl(lif!lldo
srtuacrón, .las personas pr f eren la a l ternativ
En la �nmera
a A con una ganancia segura menor
��
�lidJd.
en la que exrste una l>r�abr�tdad, unq e sea pequeña,
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de quedarse �in nJda. En
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que 1,1 alw .
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LlS ,lltertl
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.
s !tuJCtOn, s�n embargo, la pequena dtferencta e�tstenre entre las probJbilidades de las dos
la segund.l
ctentemente C0 1pcnsada por la gra" dtferencta
. entre las ganancias. Este resultado
ivJS queda sufi.
�
.
,Jitemat
b
que de e constderarse la relactón entre la probabtlidad y la ganancia de un resultado y no sólo
indica
e su producto,
el v lor absoluto d
<�
como veremos m.ls .1elelante al tratar la teoría de la perspectiva
paradoja fue plantead,l por l lsberg (1 961) y está basad en el coocepto de Jmbigüedad
ta segundJ
t
doja se plantea la ex racción de bolas de colores en un bombo coo 90 bolas: 30 bolas rojas
En esta para
da. la extracción al azar de una sola bola supone
60 son negras y Jmarillas en proporción desconoci
.
i
�na g nancia distinta en función de su color la elecci ón tamb én se plantea en las dos situaciones si­
E
a
J
guientes:
PRIMERA SITUACIÓN
Alternativa A: ganar 1 00 de euros si la bola es roja.
Alternativa B:
ganar O euros si es negra o amarilla.
ganar
100 euros si la bola es negra.
e
ja
m il a
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Alternativa C: ganar
Alternativa
O:
100 de euros si
SEGUNDA SITUACIÓN
la bola es roja o amarilla.
ganar O euros si es negra.
ganar
100 euros si
la bola
ganar O eu ros si es roja.
es negra o amarilla.
situación
la alternativa A en la primera
fi
P� ��� ivas indica u na preferencia por l,1s ga­
os t
D en la segunda. la eleccr�n de esta� d m
a r
pr i1b
.u1 de obt ner una
b i üed d le 1,, ob ilid
:
nanctas con
probabilidades conocidas, ev1tan?o ast la a é � ,l
d
ll
i n iol n el ,1x iom,1 rle inrlepen cno,1. Co l o
bola negra o Jma rilla. Sin embargo, estas ele_ccto nes tambd
,, rn tiv,, 5(' <'tKuentr;l en l.lS bol,1s
Ante estas dos situaciones, la mayoría �e las personas
y !a a.lternativa
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as las lte J
o
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A
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: :�n robar que 1,1 lección ('ntre L1s altern.lttv.lS Y
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�� d::� : !�
o
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B s la misma que la elecci ón entre las alternativas C Y D.
::�����.
:��· �
�:: : �
�
TABLA 7.3
Re-presentación de la uParadoja de Ellsberg, (196.i)
---�---- J -
o€
Como consecuencia de los resultados encontrados en situaciones semejantes a las planteadas en es­
tas dos paradojas, la teoría de la utilidad esperada se ha descartado como un modelo normativo válido
de la toma de decisiones. En todo caso, se puede considerar que es una guía prescriptiva adecuada o
un buen criterio para el hombre racional, pero no un modelo descriptivo de sus decisiones {Coombs,
Dawes y Tversky, 1 980). Como modelo prescriptivo puede desempeñar un papel importante a la hora
de analizar cómo debería ser una decisión correcta, asesorando, por ejemplo, cómo debería realizarse
una correcta planificación familiar, una buena inversión o el planteamiento de algunas estrategias po­
líticas. No obstante, esta teoría no es una buena descripción de cómo eligen las personas en su vida
diaria y por ello se han desarrollado teorías alternativas con un carácter más descriptivo }' supuestos
más realistas sobre la toma de decisiones.
11 TEORIAS DESCRIPTIVAS DE LA DECISIÓN
Como hemos visto en el capítulo anterior sobre razonamiento probabilístico, las personas no asignan
las probabilidades subjetivas tal y como establecen las leyes estadísticas o la frecuencia real de los su­
cesos, sino en base a una especie de atajos cognitivos que en ocasiones conducen a errores. Del mismo
modo, tampoco parece que las personas asignen la utilidad a las alternativas siguiendo los axiomas
prescritos por la teoría de la utilidad esperada, a pesar de que, como hemos visto, esta teoría pretendí,l
ser una mejor descripción de la toma de decisiones al sustituir el valor esperado por la utilidZJd esper.1da.
Pronto la evidencia empírica y los resultados experiment¡¡les mostraron que, ;¡l iguJI que ocurrí.1
con los juicios probabilísticos, los principios básicos establecidos por los Jxiomas se viol,1b<1n repetid<l­
mente. Por ejemplo, recordemos que el axioma de la transitividad enuncia que si unJ personJ prC'fiere
�·
)' éste sobre d II:'Suhado C. cnroncL'S lóg
A sollrc el r�uh,ldO
icamente prcfenrá el resui­
('1 rC""uJt,¡do
En lt'rrlllllOS form.llcs, si A > B y B
el rt-s�l r.u:lo
> C. emooce5 A > C. hta afirmación,
Mcio A q)Úrc
•'f).l
Oll'nte Oh\ M. no Siempre
c
ct.m��le en el campo de l.ls prck•rcn<:ias fTvcr�ky, 1969). Veamo<;
rcnl
.
UlU•l(IOf"l un t•¡crnplo de- e-.1,1 Vlol,lCIOO ck>ntro de un emorno cotidi.lflO llmd�ly ) Normao, 1 986L
,l lOili
�-
S<_'
supon�,1m0f. el c.1�0 de un <•studi.mlt• que quiere elegir un curso par,1 completdf
�ocialcs. H,l\ tres ,Jitcrn,ltlv<lS posibles: ps!Cologia, sot�ologid y dntr
opofogid. hte esrud1.1nte con­
ntc rt.'lcv,¡_,:u:-s tms c.u.lctcr_ísti�as: la calidad de 1.1 enseñanzd, la cahfic.
lción que l'Sf)('ra
obtt•ner en tunc1on de fa dtflc uhad y del cnterro de puntuación del proícsor y sus mlereses person.Jies
Con v ist,ls ,1 tomar una decisión r.lciont�l, cl.1sifica los cursos en esta s tres dimens1ones:
en 1,1 nMteria .
cit�s
�u c.wera de cicn­
s1dcr.1 f>!iX'C_i,lln�
[
úlidad
1r
Caliirndón
Inteté!
11
El díd que va a inscribirse descubre que tiene que decidir con rJpidez puesto que las plazas son J ¡.
miradas y hay un gran número de aspirantes. lnidJimente había penSJdo elegir el curso de psicología.
que tiene una calidad mayor de enseñanzJ, pero mientras espera su turno pien� que en re.1lidad la so­
ciología le gusta más y, Jdemás, podría obtener un<� caliiicación mejor en este curso. Parece adecuddo
curso de sociología. Sin embargo. sigue pen�ndo y se da cuem.1 de que, a pesar de tener algo n"lenos
de interés para él, el curso de antropología tiene un.t CJ iidad mayor y en él podría obtener un.l Cdliri-
elegir la al!emJIÍ\'a superior en más c.1racterístícas y, después de estJ reflexión, decide apunt<�rse en el
1.:�
cacióo aún mejor. Definitivamente, el curso de amropologia parece el m.is com·enienre. Aún así, no
puede olvidar el curso de psicología que habí.l elegido inicialmente, después de todo psicologí.1 11ene
una puntuación mayor en c.1l idad de enseñ.1m::.1 y sus contenidos son m.is imert>SJn!es. quiz.i deben<�
mantener su elección inicial. EstJ desc ripción de la viol.1ción de la tr,lnsitividad en lds elecctOill'S. *
presenta ffiU)' a menudo, incluso en casos como éste en el que se est.i siguiendo un.1 regb simple coo
unas características definidas. Si consideramos sittJ.lciones m.is complejas con un gr.m
mensiooes, la drcul.uicl.ld descrit,l es tod.wía m.ís frffucnte.
mimero de dt-
t
Slovic }' Tver!tky (19741 encontraron que los sujetos er.111 inlOilSI)tente:. ('fl su� prt'f'f€'nci.ls
ante S1tuacio!X'S
l.os �uJf'tos lt"'lí,m qu•' ··lpSJr
de clt.'Cción scmepntes ,� ¡,1 cOfloci<tl p.tr.IC1oj.l de r\ll.1is.
�ntfl' las dos situ<tcione� si..:u
1cntt>s:
También
�
Sitmtción l
.
ganJr !OS !>t.>guro� (proh.Jbilidad
Ahern,Jti\',1 B:
g<Jn,u
Siluadón 'l
ganar JOS con una probabilidad .25
0:
Alternativa C:
Alternativa
1¡
45S con una ¡m"ltJ,,hilidad .60
AllcrnMI\'a A:
g<tnilf 45S con u n a probabilidad .20
Como se puede apreciar, las cantidades clc clinero son las mismas en los dos situaciones. pero las
1,1
probabilidJdcs de la situJción
aquellos sujetos que elijan
2
se han dividido por cuatro. Según la W
oría clc la utilidad esperada,
O.
alternativa A también deberían elegir la alternativa C y si eligen la B tam.
bién deberían elegir la .:.hernativa
1 . Al
los resultados e)(perimentales pusieron de manifiesto que la ma­
yoría de los sujetos (78%) preferían la alternativa A en la situación
O.
riesgo de .20 de no ganar nada. Sin embargo, en la segunda situación la mayoría (58%) elegían la
ternativa
que
un riesgo de .75. Como ya había demostrado Allais, el a)(ioma de independencia de la te­
Con esta elección estaban mostrando que ahora preferían ganar
JOS con
un
.¡J.
eleg1r esta opción mostraban
una aversión al riesgo porque preferían ganar JOS sin riesgos que ganar una cantidad mayor con
45S con un riesgo de .80
oría de la utilidad esperada no se cumple. Este resultado fue denominado el efecto de la certeza porque,
como se puede observar en el problema anterior. la reducción de una ganancia segura (prohabilidad 1)
a una ganancia con una probabilidad de .25 tiene mayor impacto que la correspondiente reducción de
una prob.Jbilidad de .80 a una de .20.
Otros resultados también discrepantcs con la teoría de la utilidad esperada muestran la violacióo
del principio de invarianza. El principio de invMianza es un supuesto básico implícito para la coherencia
De
sustentada por los axiomas. Este principio cstablece que la relación entre las preferencias no debe de­
pender de la descripción de las alternativas o del procedimiento utilizado para hacer la elección.
nuevo, los resultados experimentales contradicen este principio ya que las preierencias <¡ut.• m�tran
los sujetos no son independientes, ni de la presentación del problema, ni del procedimiento de el('Cción.
A continuación vamos a ver los resultados de dos estudios que muestran cómo las personas mu<.'Stran
1981 ). las situaciones de elección que se presentaron a los sujt•tos iut'fOfl
una actitud diferente ante el riesgo segUn se presenten los problemas en términos de g¡m.1!ll:i,Js o pér­
dida5 (Tversky y l<ahnem,m,
las siguicntt.:·s:
Situación 1
SvpongMnos que
hoy eres 300$ más rico y tienes que elegir entre:
Alternativa A:
Alternativa B:
una gananci,, segura de 1 00$
una ganancia de 200$ con una prob,
lbilidad de .SO y
una ganancia de OS con una probabilid
ad de .50
Situación 2
Svpongamos que hoy eres 500$ más rico y tienes que elegir entre:
Alternativa C:
Alternativa D:
de 1 OOS
�rd�da de 0$ con una probabilidad de .50 y
una pérdida segura
una
una perdrda de 200$ con una probabilidad de .50.
En términos de la utilidad esperada, ambos problemas son idénticos. Cuando se suman las cantidades
iniciales de 300$ o 500$ a los resultados, las dos situaciones plantean una elección ewe 400$ seguros
o SOOS y 300$ con una probabilidad de .SO.
Alternativa A:
Alternativa B:
Alternativa C:
Ahernativa D:
1 Y la alternativa
Situación 1
400$ seguros (1 OOS + 300$)
500$ (200$ + 300$1 y 3001 (OS + 30011
Situación 2
400$ seguros (500$ • 100$)
5001 (500$ - OS) y 300$ (500! - 20011
los resultados mostraron que la mayoría de los sujetos(72%) eligieron la alternativa A en la situación
D (64%) en la situación 2. El valor esperado de los dos problemas es igual, pero se en­
cuentra que cuando el problema se formula en términos de ganancias, los sujetos muestran una actitud
de aversión al riesgo. Sin embargo, cuando se presentaba en términos de pérdidas los resultados eran,
prácticamente, la imagen en espejo de los ameriores, es decir, se muestra una preferencia por el riesgo.
Esta imagen en espejo de una actitud hada el riesgo cuando se trata de ganancias y una preferencia por
el riesgo cuando se trata de pérdidas es un efecto muy persistente y que no se limita a los aspectos mo­
Este efecto es conocido como el efecto del marco (framing effect) o de la inversión de las preferencias.
netarios, como veremos en el siguiente problema.
dos programas sanitarios
En otro estudio también realizado por Tversky y Kahneman
(1981 J se
planteaba la
elección entre
ante una posible enfermed.1d de origen asiático en Estados Unidos. los pro·
blemas de elección se formularon de la siguiente manera:
Supongamos que .se avecina una enfermedad asiática para la que se han estimado 600 fallecimiEm,
tos. Para intentar combatir esta epidemia se han propuesto dos programas alternativos y debes elegir
uno de ello.
Situación
1
Si se adopta el Programa A, se podrfan salvar 200 vidas.
Si se adopta el Programa B, ex iste
guna
1/3
de probabilidades de salvar 600 vidas y 213 de no salvar nin­
Situación
2
Si se adopta el programa C, podrán morir 400 personas
Si se adopta el programa
mueren
600 personas.
O,
existe un
1/3
de probabilidades de que no muera nadie y
213 de que
Como se puede observar, los programas A y 8 tienen el mismo valor esperado (salvar 200 vidas frente
400 muertes) y Jos programas C y O son idénticos a los programas A y B, pero en términos de muertes
(400 muertes frente a salvar 200 vidas). En la primera situación, los resultados volvieron a mostrar que
a
la mayoría de los sujetos (72%) elegían el programa A, mostrando una aversión al riesgo y el efecto de
la certeza. En la segunda situación, la mayoría de Jos sujetos (78%) eligieron el programa
O, mostrando
una preferencia por el riesgo y evitando una pérdida segura. De nuevo también se puede observar una
aversión al riesgo cuando el problema se formula como ganancias y una preferencia por el riesgo cuando
se trata de pérdidas. Este es un claro ejemplo del efecto de la inversión de las preferencias (framing
effect} para las ganancias y las pérdidas puesto que las dos situaciones son idénticas y de la violación
del principio de invarianza. Recordemos que según este principio, las elecciones de las personas
no
deberían cambiar en función de la descripción de las situaciones o de la formulación de los problemas,
siempre que dichas descripciones o formulaciones contengan la misma información.
Por último, comentaremos los resultados del estudio de Tversky, Sattah y Slovic (1988) relacionados
también con la violación del principio de invarianza, pero al cambiar el procedimiento. Según este
principio, las preferencias manifestadas por una persona no deberían cambiar si cambia el método por
el cual se obtienen. Siguiendo este principio, los autores partieron del supuesto de que si los sujetos
prefieren una determinada alternativa en una tarea de elección, entonces también deberían preferir esa
misma alternativa cuando en otra tarea se les pide asignarle un coste. En este estudio se describía la si·
guiente situación:
Transportes está tratando de implantar varios programas para reducir el número de accidentes de
Alrededor de 600 personas mueren cada año en Israel en accidentes de tráfico. El Ministerio de
de dólares) y el número de fallecidos por año que se espera al implantar cada uno de los progra­
tráfico. Considere los dos programas siguientes, descritos en términos de costes anuales (en millones
mas:
Programa X
Programa Y
Fallecidos
Coste
500
55 millones
570
12 millones
elegían el Programa X y el 33% elegían el Programa Y. La mayoría de los sujetos prefería salvar 70 vidas que
A un grupo de sujetos se le pedía que eligiese entre las dos alternativas. El resultado era que el 67%
ahorrar 43 millones. A un segundo grupo de sujetos, se presentaba el mismo problema con la diferencia de
Y (12 millones), la tarea de los sujetos era generar esta puntuación, asignándole el coste que considerasen
que una de las cuatro casillas de la tabla no aparecía. Por ejemplo, cuando se omitía el coste del programa
necesario para que las dos alternativas fuesen igualmente atractivas. En este caso, puesto que el programa Y
permite salvar menos vidas humanas, su coste debería ser menor que el del progra ma X. Si asumimos que,
teniendo en cuenta sólo el coste, será preferible la alternativa más barata podemos inferir qué prefieren los
perior a 12 millones para igualar ambas alternativas, significa que prefieren el Programa X porque la diferencia
sujetos a partir de la cantidad asignada para igualarlas. En el ejemplo propuesto, si establecen un coste su­
entre los dos programas se reduce. Si establecen un coste menor de 12 millones, entonces prefieren el Pro­
grama Y, dado que la diferencia entre ambos se incrementa. Cuando se pedía este tipo de respuesta, el 4%
de los sujetos prefería el Programa X y el 96% prefería el Programa Y. Los autores explican esta violación de
las preferencias por la prominencia o importancia relativa de Jos atributos. Los atributos que se consideran
más importantes en la elección, por ejemplo, el número de vidas salvadas, pierden ese grado de importancia
cuando se trata de tasar o poner un precio, por ejemplo, asignar el coste a un programa sanitario. Concluyen
este estudio sugiriendo que las personas mostrarán su apoyo a una iniciativa pública de forma diferente
según se pregunte
en las encuestas por sus preferencias o por su opinión sobre la cuantía de sus costes.
Esta violación del principio de invarianza también se ha puesto de manifiesto cuando la decisión de
elección de una
alternativa cambia por la decisión de rechazarla. Según este principio, en una decisión
binaria no
debería influir la elección o el rechazo: si A se prefiere a B, entonces se rechazará B frente
A. Sin emba
rgo, Shafir ( 1 993) encontró que los atributos positivos son más importantes cuando se trata
de una elecci
ón y los negativos cobran importancia cuando se trata de un rechazo. En este estudio se
ped ía a un
primer grupo de sujetos que tomaran la decisión de concederle la custodia a uno de los dos
progenitores y a
isión se presentaban
un segundo grupo la decisión de denegarla. Para poder tomar la
d t s
a o relacionados con el esta tus económico, social y emocional de ambos progenitores. la información
qut: recib
ieron los sujetos era la siguiente:
�
e
i L--
logresos m�io
lomada laboral
PROCENIT�
RA
.. II
P R;;,
Oo;,
CEióNO.
IT;,¡
O;,;;
R,;;
B__�-.1
O;_
I Ioo---_,;,;;
:;_---¡¡::...,J
..-. �,
media
Ingresos par eodnltl
de lc1 �lla
1'rohk•m,1� 1le s.1lucl nwnorc�
i jomo�d;1 l.ilhor.ll <on muchos_desplazamientos
R.d,11 i
ó11 muy ccr�ana con t>l niilo
Vida soci.:.l relativamentl:.' estahiP
Virlil sooal e11Ht'llliH.Ianltmlt> activ.a
Como St' puede <"tprcüu, 1,1 información correspondiente al progenitor A es una información medi.J,
sin .uributos que dest.1qu"n en lo positivo o neg,llivo. Sin embargo, en la información sobre el progenitor
custodi:�
B l1.1y una cornbin.Kión de Jtriblltos que wbresalen en Jmbos sentidos. los result:�dos mostr,uon que
(55'\{, del
1,1 n1.1yoríil de los sujetos elegi.1n t;:mto oturgMie L1
concesión
(64%. del primer grupo) como denegarle su
segundo grupo) al progenitor B. Esta discrepancia muestra cómo dos tareas que en
principio son lógicamente equiv.1lcntcs dan lug;u
:1
dos elecciones distintas.
Como hemO!"> visto, las elecciones de los sujetos no cumplen los axiomas y principios que describí;�mos
no ,¡tienden lmicamente ,, la utilidild de los componentes de c.1da alternativa par;� decidir sobre la utilid,1d
en el ap.lftado anterior y r¡ue se cst,tblccieron para t:onsider:�r si la elección es o no r,lCional. las pcrson,1s
�loba l. sino que prefieren
w1.1
:�lternativ.1 cierta cuando se les ofrece una ganancia y prefieren ilrricsg;�rsc
1il tr.1ns1tividad o fil independencia y, por último, en ocasiom... >s estas preferencias dependen de algunils vil­
cuando se trata de perdid,1s de la mism.1 magnitud. las ptefercndilS, ademJs. no siguen leyes lógicas como
ri<tbles del contexto y de la l<tre,t. Tal y como ocurría en las tareas de juicios de prob:�bilidad y en las tareas
de r,lZOIMmiento deductivo, 1:� evidencia empíric<� hil puesto en cuestión la precisión de los modelos nor­
t\lm
significa que l;�s personas traten de m.1ximizar el v;�lor o la utilidad de l,1s Clltemativas, es decir,
mativos.
los modelos
a pre$Cnt.u dos
en los casos en que las respuestas de los sujetos pilrccen ajust<Hse il estos modelos, esto no
no neces..1riamente reflejan la cstrategi;� empleada por lú!i sujetos. A continuación v,lmos
teorías que han intentado acercar los :�spcctos formales a l;� cstr,ltegia real de las personas mcdi,mte l,1
consider.lCión de los aspectos subjetivos o propios de la persona (.lSpt."CIOS más psicológicos).
3.1. Teoría de la Perspectiva
de 1.1 ntil id.ll"l l'�l )l.'!",1d.l
h;�sada en !.1 descripción de las decisiones de lm sujetO<:. Est<� leorb prelcndc r�'ml'rli.H· l.b rh•iicit•m i,l•
observ"d<ts en la !('úfÍa de b uli1idad (•sper.1da y ¡xlcll'r .1sí (..'xp1it
.
ar 1.1 n.llur,llt'/,1 d1• l.ls pr<'h'lt'llt"i,1� tk
las pt•r'iOnas que rnucstr.m diferentes ,u titud!..'S h<lt...i.l l'f rie�w� '-o(/!lin t .unl1i.1n l.1s pr11h,1hihd.1rk� \ �·�1111
lil tcoría de la pcrsrectiva, t:�mbién conocida como tcoríil de la prosp(-ctiv:� n ('XfX'\l.!tiv,l \"-·lhnclll.lll
y Tvt"rsky, 1 979; Tversky y Kahnem.ln, 1 9(}2) es un.t nmdifit:.ldón de !.1 t('ori.l
ganancias o pérdidas. Pora ello, se introducen dos conceptos nuevos: el valor y el peso de
� trate de
_1vas.
l�s alternat
la teoría de la perspectiva
a cada resultado x
del valor asignado
asume que el valor de una opción es el resuhado de la suma del producto
por el peso otorgado a la probabi lidad de obtener x:
El concepto de utilidad se sustituye
�r el concepto de valor, que se define en términos de ganancias
y pérdidas desde un punto de referenc1a y no en términos absolutos. Esto supone que la consideración
de las alternativas se hace en función de las variaciones o cambios (ganancias o pérdidas) respecto a un
determinado marco o nivel de referencia.
La función del valor tiene forma de •S• y es asimétrica. Como puede verse en la Figura 7.8, tanto en el
Ambito de las ganancias (parte cóncava de la •S•) como en el de las pérdidas (parte coovexa de la
•S•l, el
en términos de ganancias se prefiera una ganancia segura a otra mayor pero probable (aversión al riesgo¡ y
que en términos de pérdidas se prefiera asumir el riesgo de una pérdida mayor en lugar de evitar una pérdida
y¡¡lof que se atribuye a cada nueva unidad es cada vez menor (va perdiendo pendiente). Esto explica que
meno.. pero segura
(preíerencia por el riesgo). También podemos ver que en el origen de las coordenadas,
la pendiente en el tramo de las pérdidas es mayor que en el tramo de las ganancias. Esta asimetría permite
explicar los resultados que mostraban una mayor sensibilidad al grado de desviación de un resultado con
respecto a un punto de referencia que al resultado por sí solo: dada la misma variación absoluta, se observó
que había un mayor impacto en el ámbito de las pérdidas que en el de las ganancias (aversión a las pérdidas).
Función hipottUic• dcl v•lor subjetivo
(Kahnemany Tversky, l'/79/
D
c t t un t>
ro
IJ
�
babilidadc ele las ,1 11cr
h lt
rlil iVil5,
consider.1 que 105 su¡elos en sus decisiones no ponder;�n l.ls a em. iva$ con sus probabilidad(!!; objetivas,
En relación con
l r,l ,
i nto de l.h
t
1.1 lt.'Oría de 1,1 perspecliva
sino que lo hacen con un.1s pondcr,1cioncs que dt•nomin<�n pe� decisorim. Como podemos ver en la
Figur,l 7.9, los pesos dt>eisorios g\Jardiltl una rcl;�ción no linc.ll con las prob,l bilid,ldcs objetivas: los
pesos son m,1rorcs cuando las rrob.1hilidadcs son h<�jas {sobretoslimación), van 1:>erdiendo pcndienle y
sb
l
son menores a pJrtir de los tramos centr<Jies de l;1s probabilidades ( u estim . ción) y se recuper<�n cuando
t
las probabilidades son a l as (efecto de la certeza).
U!l!f'f*
ptohabilidad
. ..
Función hipotética delpeso (adaptado <k Kahneman y Tversky, 1979).
las aportaciones principales de la teoría de la perspe-ctiva señalan que la función del valor subjeti\·O
es cóncava para las ganancias y convexa para las pérdidas y su inclinación es mayor cerca del punto
de referencia (la sensibilidad a las ganancias o a las pérdidas es mayor en la primera unidad + 1 0 y - 1 0).
A partir de este punto, la inclinación es mayor en el ámbito de las pérdidas que en el de las ganancias
b
y esta inclinación describe el mayor impacto negativo que tiene una pérdida frente el impacto positivo
asignadas a los resultados. En concreto, se postula que se subestiman las probabilidades moder,1das Y
de una ganancia de igual valor. Además, la teoría confiere un tratamiento distinto a las pro abihd¡¡des
las altas y que se sobreestiman fas probabilidades pequeñas y la certeza.
En fa Tabla 7.4. podemos ver el p<�trón habitual de las actitudes h<lcia el riesgo encontr,ldo por lversky
y Kahneman {1 992). Corno se puede observar, la .wersión al riesgo ocurre en el ;ímbito de f,1s ¡pnancias
1,1s probabi� idades altas y e_l ámbito de las pérdidas cuando son haja!.. Por el contrario, la
cuando
el nesgo ocurre en el ámbllo de la!. pérdida!. cuando las probabilidades son altas y en el
preferencia porgananci
cuando son bajas. Como además el vaiOI" de las ganancia!. y de las pérdidas se de­
¡¡mllito de las unto dea!.referencia,
las variaciones en el marco o contexto de la situación inducen a a­
un
p
desde
fine
punto de referencia. Esto explica por qué cuando se cambia el contexto de la !.ituacióvari
n, de
ciones en dicho
as
o
de
pérdidas
a ganancias, también hay un cambio en las preferencias de los sujetos.
pérdi
d
a
nci
a
s
gana
son
en
TABLA 7.4
Patrón de las actitudes hacia el riesgo
(adaptado de T\lersky y Kahneman, 199Z)
_
_
j�=--C:"��----=:J!
1
.Aversión al
f
Preferencia por el riesgo
riesgo
__
Pérdidas
·
Preferencia por
el riesgo
La teoría de la perspectiva propone que en el proceso de elección se distinguen dos fases: (1) una
primera fase denominada •edición• porque se hace una revisión preliminar de las alternativas ofrecidas
paraobtener una representación más sencilla de estas alternativas y (l) una segunda fase denominada
•evaluación• que daría lugar a la elección de la alternativa que haya obtenido el valor más alto.
El objetivo de la primera fase es organizar y reformular las alternativas con el fin de simplificar los
subsiguientes procesos de evaluación y elección. Para ello se pueden aplicar varias operaciones que
transforman los resultados y las probabilidades asociadas con las alternativas ofrecidas. Algunas de las
principales operaciones descritas por Jos autores son:
(1) La codificación de los resultados en ganancias y pérdidas. las ganancias y pérdidas se definen
en relación a un punto de referencia. Cuando este punto de referencia se corresponde con el es­
tado planteado por el problema, entonces las ganancias y las pérdidas coinciden con las canti­
dades que se reciben o se pagan. Sin embargo, este punto de referencia puede cambiar por la
formulación del problema y por las expectativas de la persona.
(2) la combinación de las probabilidades asociadas a resultados idénticos. Esta combinación permite
simplificar el conjunto de alternativas. Por ejemplo, una alternativa que ofrezca 200€ con una
probabilidad de 0.25 y 200€ con una probabilidad de 0.25 puede reducirse a una alternativa
que ofrezca lOO€ con probabilidad de O. SO.
0) La segregación
de los componentes ciertos de los componentes con riesgo. Por ejemplo,deun,10 al­
ternativa que ofrezca
300€ con una probabilid<�d de 0.80 y 200€ con � na prolx1biliciMI .20
00€
(
+
13 .80) 200€(.20) ::: 2801 se puede descomponer en una gnnanc1.1 segura de 200€ y una
ganancia de 1 00€ con una probabilidad O. 80 1200€(1) + 100€(.80) 2801
=
H) L.l cancelación �"le los componentes compartidos por todns las ahcrnativas. Por ejemplo.
la elcc.
ción entre 100€ con una probabi lidad de 0.10, 1 00€ con una probabilidad de 0.50 y -SO€ con
una probabilidad de 0.30 frente a 100€ con una probabilidad de 0.10, 1 50€ con una probabi­
lidad de O.SO y -1 OO€ con una probabilidad O. 30, puede !'er reducida por cancelación n la el.;x:.
ción t>ntre 1 00€ con un,, probabilidad de 0.50 y -50€ con una probabilidad de 0.30 frente a
de 0.30.
1 50€ con una probabi lidad de 0.50 y -1 00€ con una probabilidad
(5) 1.1 simplificación por el redondeo o por la elimi nación de lns ahernntivas muy poco probables.
Por ejemplo, un,1 alternativa de 1 0 1 € con una probabilidad de 0.49 puede redondearse a 1 00€
con una probabil idad de 0.50.
comprende la función del valor subjetivo y la función de la probabilidad ponderada de obtener un re­
Una vez que se encuentren editadas las alternativas, entonces se pasaría a la fase de evaluación que
sultado, descritas anteriormente. Un rasgo esencial de esta teoría es que las estimaciones del valor de
que los procesos sensoriales evalúan los cam bios o diferencias en lugar de las magnitudes absolutas).
u na alternativa son cambios en riqueza o en bienestar, en lugar de estados finales (de la misma forma
Desde este punto de vista, el valor es tratado como una función con dos aspectos: una posición inicial
que sirve como punto de referencia y la magnitud del cambio (positivo o negativo) desde ese punto de
referencia. la teoría se basa en una ecuación básica que describe la forma en la que se combinan la
probab ilidad y el valor subjetivo para determinar el valor global de las alternativas.
no sólo a cantidades de dinero. lo único que precisa es que tos resul­
y
Los autores señalan que esta teoría también puede aplicarse a elecciones que implican otros atribu­
tos, como calidad de vida, etc. y
tados esperados sean codificados como ganancias o pérdidas en relación a un punto de referencia
que las pérdidas sean percibidas como más graves que las ganancias del mismo tamaño. Con las dos
nancias o pérdidas dependa de las expectativas de la persona. Por ejemplo, la ganancia puede percibirse
funciones que iricorpora esta teoría se puede asumir que en ocasiones el punto de referencia sobre ga­
como una pérdida cuando se gana menos de lo esperado. Además, se puede describir e.t efecto de al·
gunas variables que también afectan a las elecciones, como las normas sociales, la prudencia o la im­
portancia de la seguridad.
3.2. Teoría Portafolio
Algunos enfoques de la toma de decisiones han intentado ofrecer una descripción más senci lla y
natural del proceso de elección entre alternativas centrando su estudio en la relación entre el valor es­
(1 l
perado Y el riesgo. Estos enfoques consideran que hay dos aspectos fundamentales en una situ,,ción tí­
pica de decisión:
Coombs
de 1.1 tom.l
la promesa de una ganancia potencial de cierta cantidad, lo que constiiU)'C el v,1tor
0 969; 1 975 ), descontento con
esperado Y (2) el riesgo, que se define como la posibilidad de sufrir un<� pérdida (Yates, 1 990).
la Teoría de la Util idad Esperada como modelo descriptivo
bajo
entre' m.r�imiz.1r el
de decisiones, centra su interés en analizar el riesgo y su relación con el valor esperado. S0r'l.1b el ;wtor
que las personas cuando toman una decisión
riesgo adoptan un compromiso
TüMA Ut DECISIONES • 3
1,_1lor esperMio y opli lliz;¡r el ri�s¡:::o. Se opon�:: .11 supuesto gt:nl'ral de que la las personas buscan mim­
�
mizJf d r1esgo y sostiene que las personas tienen niveles de riesgo diferen1es y que cada una �::1<.-girá la
,11renM1iv,1 que m.'is se aproKimc a su nivel de riesgo ideal.
teorí,l dcnomin.1d,1 toorí.1 portafolio incluye el riesgo percibido de cada alternativa como un as·
peCIO determinante de la elección de las per�nas. El riesgo percibido es función de la probabilidad de
Su
perder )' wmb1én de la cuantia de esJ pérd 1da. Según esta teoría, la preferencia enlre ahernalivas es
_
funCIÓn del valor esperado Y del riesg_o perobido por cada persona. Además, para cada nivel del valor
esperado eKiSie también un nivel de nesgo óptimo, denominado riesgo ide<ll. Este nivel de riesgo es un
nivel par1icular y cuando una persona elige la alternativa A frente a la B está poniendo de manifiesto
que la alternativa A se encuentra más próxima a su punto de riesgo ideal que la alternativa B
Cuando dos alternativas pres"entan el mismo valor esperado, entonces la elección será función úni­
camen1e del riesgo. Si se quiere incrementar el riesgo manteniendo constante el valor esperado, entonces
habrá que aumentar también la probabilidad y la cuantía de las ganancias. Dicho de otra forma, las
pérdidas de la alternativa más arriesgada deben compensarse con unas ganancias mayores. Ahora bien,
cada persona tiene un nivel de riesgo distinto ante un mismo valor esperado y la elección es1ará deter·
minada por la alternativa que permita alcanzar el nivel de riesgo que pueda asumir.
Los resuhados experimentales encontrados por Coombs y Huang (1 970) confirmaron que los sujetos
elegían la alternativa con el mayor valor esperado cuando !a diferencia entre los diferentes niveles de
riesgos y el riesgo ideal era la misma. También encontraron que este nivel de riesgo ideal y personal no
era necesariamente el mínimo nivel de riesgo posible. Cabe señalar que estas diferencias individuales
no deberían considerarse como una actitud hacia el riesgo, entendida como un rasgo de personalidad
eslable, sino más bien como las diferencias que muestran las personas en su percepción de los riesgos
y de los beneficios de una situación determinada en un momento concreto. Por ejemplo, se han encon·
trado diferencias culturales en la percepción del riesgo entre occidentales y orientales (Bontempo, Bol­
tom y Weber, 1997). En concreto, se encontró que los estudiantes de países occidentales daban mayor
peso a las probabilidades de las pérdidas y la percepción del riesgo disminuía a medida que mejoraban
los resultados en el juego, mientr01s que los estudiantes orientales concedían mayor peso a la magnitud
de las pérdidas y la influencia de los resultados positivos era mucho menor en su percepción del riesgo.
Como señalan Figner y Weber (201 1 ), la asunción de riesgos en la toma de decisiones depende de mu·
chos fae1ores que en términos generales pueden agrup.-nse en quién (sexo, edad, personalidad, etc.l.
dónde (contexto profesional, personal, cultural y carga emocional o deliberativa) y las diferentes inter­
acciones entre ambos (los diferentes quiénes reaccionan de forma distinta ante los diferentes dóndes).
En lineas generales, se puede decir que cada persona tiene un nivel óptimo de tensión entre la ga·
nancia que desea obtener y la presión de riesgo que puede soportar. Según Coombs y Huang (1970), un
nivel de tensión entre la codicia y el miedo. En este sentido, existe un umbral de aceptación de !,, alter·
_ sea
nativa en ambas dimensiones, de forma que las personas no elegirán una alternativa cuya gananCia
menor que su umbral de ganancias, ni la alternativa cuyo riesgo sobrepasa el umbral � ri�go estable-­
cido. Par01 ser aceptable, una alternativa no debería violar ninguno de los dos umbrales. Este t1� de regla
dE! decisión forma parle de lo que se ha denominado eslrategias de decisión no compensaton.ls. Es una
r:n
estrJtegia no compens.ltori<J porque ninguno de los dos criterios puede contrarrestar a l otro: un riesgo
_
muy ,1 1\o no compensaría una gran ganancia y un nesgo muy pequeño ta poco compensaría una ga­
1,1 alternativa elegida debe satisfacer los dos criterios
n;:�ncia pequeña. En concreto, el ejemplo anterior es un caso de la estrategra de satisfacción conjun!iva
porque
impuestos por los umbrales. En el siguiente
apartado sobre el enfoque del procesamiento de la información veremos algunas de las estrategias que
se utilizan en el proceso de decisión y que difieren de los modelos vistos hasta este momento.
11 LOS HEURÍSTICOS PARA LA ELECCIÓN ENTRE ALTERNATIVAS
4.1. Aspectos básicos del enfoque del procesamiento de la información
El enfoque del procesamiento de la información se apoya en el concepto de «racionalidad restrin­
gida• propuesto por Simon (1 983) al asumir que las l imitaciones cognitivas conducen a la elaboración
de modelos simplificados de los problemas y a tomar decisiones que sean coherentes con dichos mo­
delos. Al simplificar la tarea de elección, se sustituye el principio de maximización por el principio de
satisfacción. Bajo este principio, las alternativas se clasifican como satisfactorias o no con respecto a
cada uno de los atributos más relevantes y se seleccionan aquellas que satisfagan u n determinado nivel
de aspiración o valor de referencia. Por ejemplo, una persona que se plantea comprar una vivienda y
tiene mucha información sobre el mercado inmobiliario, no tiene recursos de procesamiento suficientes
como para poder maximizar su utilidad esperada. Para tomar una decisión sobre la compra de dicha vi­
vienda, tendrá que seleccionar previamente un conjunto limitado de casas para luego compararlas por
sus características hasta elegir aquella que mejor alcance su nivel de aspiración (precio, tamaño, distri­
bución, ubicación, etc.). Este enfoque busca una descripción más realista del proceso de toma de de­
cisiones de la vida cotidiana, evitando los problemas asociados a la complejidad de la evaluación de
la utilidad global de cada resultado o la tortuosa comparación de múltiples atributos, no siendo necesaria
tampoco una exploración detallada de cada alternativa. Se trata de sustituir el concepto de una persona
racional que cuenta con toda la información, con preferencias estables y una capacidad de cómputo
il imitada por el concepto de una personal racional, pero con limitaciones en el procesamiento de la in­
formación, tales como, una capacidad de memorla limitada, unos recursos atencionales escasos, etc.
Además, la comprensión de este proceso debe reflejar también la intersección entre estas limitaciones
propias del sistema de procesamiento y las demandas impuestas por los diferentes ambientes o contextos
en los que se toma una decisión.
Supongamos el caso de un estudiante que termina sus estudios en derecho y tiene que decidir qué
hacer a partir de este momento. Como la cantidad de información que tiene a su alcance es enorme, lo
Uusc.v
primero será seleccionar aquellas alternativas que más le satisfagan. En este caso, se podrí,m gent>r<lr
empleo como asalariado en un bufete con prestigio o constituir una empresJ propia con v;�rios comP•1•
ñeros de promoción. Estas alternativas, a su vez, pueden evJiuarse a lo l;:ugo de un;� serie d0 dimensiodistintas alternativas, tales como, opositar, continuar su formación en un máster espe<:ializ,,do,
tales com�, .sueldo, h�rario flexible, interés que
.
,,nes. id.:�d de vra ¡ar, cercan."l de la empresa al domiciliofrece el trabajo, posibilidad de r
o, etc. Una vez planteJda esta sit�a:�z::: l�n r ,
eces
;l;;
ción de una de ��� ,,_lternatiYaS lle�a co�sigo un sueldo, un horario y algunas ventajas que no �e dará�
de fornl<l p�obab1I1�11Ca )'J que estan a�tgna�as a dicha alternativa, y en este sentido se trata de una cJe.
cisióo s�n r_'e:sgo. S m em�argo, est�s dtmens�ones y atributos tienen una cualidad, ser beneficioso 0 no
para e1 1ndtvlduo, y una 1mportanoa deter_m1nada,_ �ún_ su.grado de beneficio 0 de perjuicio, que son
diferentes p.ua cada persona � �ue, ademas, tambten vanaran para la misma persona en distintas situa·
dones. �r eje�plo, el �nef1�10 de un buen sueldo puede ser prioritario para una persona joYE:n que
acab.:l de mvert1r en un p1s0, m1entras que otros aspectos pueden ser secundarios, tales como, el horario
viajar. Sin embargo, esta misma persona puede cambiar esta evaluación transcurridos
0 la necesidad de
unos años por varios motivos, por ejemplo, cuando tenga una familia a la que desea dedicar más tiempo.
Este enfoque contempla, por tanto, el hecho de que lo que cada persona considere satisfactorio pueda
cambiar con el tiempo y la experiencia a medida que el nivel de aspiración cambie.
El objetivo de este enfoque consiste en describir los distintos procedimientos mediante Jos cuales
las personas toman sus decisiones. La idea central de un sistema cognitivo con recursos limitados es
que se requieren procedimientos heurísticos sencil!os que permitan seleccionar y procesar la informa­
ción en la toma de decisiones. Este procedimiento heurístico sustituye el principio de maximización
por el principio de satisfacción. Recordemos que el principio de maximización explicaba la elección
de una alternativa por su utilidad máxima. Ahora, sin embargo, la elección no se basa en un análisis
exhaustivo de todas las alternativas hasta encontrar la alternativa óptima, sino en la consideración de
algunas de las opciones posibles hasta encontrar una satisfactoria.
Payne, Benman y Johnson (1 992) también señalan que las personas tienen más de una estrategia de
elección y, por tanto, éstas pueden ser en algunas ocasiones deliberadas, otras veces pueden ser el re·
sultado de aprendizajes previos y en otras situaciones pueden ser intuitivas. El análisis de los costes y
los beneficios cognitivos de las distintas estrategias permite explicar la interacción entre nuestros recursos
de procesamiento limitados y las demandas impuestas por las tareas y los contextos. Esta interacción
ocasiona que el conjunto de estrategias para la elección comprenda un ab�nico a":'plio de heurísticos,
desde aquellos que son rápidos y apropiados para las decisiones bajo pres1ón de_t1empo Y poc� �apa­
cidad de cómputo hasta Jos heurísticos de procesamiento secuencial lento y aprop1ados para dec1s1ones
más complejas y deliberadas.
Desde esta perspectiva la metodología utilizada en los es�udios tratará de identificar el proceso para
luego describirlo. Por ello.'algunos de los métodos que se ut1hzan, denomi�ados méto_d� par.l el rastreo
del proceso, tratan de observar directamente la estrategia e�pleada medtante �1 anahs1s �e los pr�to­
colos verbales, el análisis de los movimientos oculares, la mon1torizaoón �e la busq�eda de .lnform,lCión
�
reson��rc;/�:�����:�u����o��:l (�;:
Y el anális is de la actividad cerebral mediante téc�icas como 1�
s ,
t
���nkatraman, 201 1 ). En otros casos se infiere d�c�a e_s;;�t:�;;
a_n pares de alternativas (X, Y) de forma que 5 1 e su¡ c �s��do un.l regla determin�d,l elegir.i
de cubrirse dos objet ivos iunda­
X,n! S1 sa otra
�
regla llegará a la respuesta Y. Con estas t&: i as tratan
lles ernplean los sujetos y. en
n1a mente: en primer lugar, descubrir qué estrategiaS Y �egl�s
' elemenl,
:S:SU o PSICOlOGIA OEL PENSAMIENTO
�gundo lugar, qué rasgos de la tarea y del contexto determinan la selección Y uso de �tas estrategia
s.
En cuanto al primero de estos objetivos, en el siguiente punto veremos algunas de las estrategias
que se
han identificado para la elección entre alternativas.
4.2. Criterios de elección bajo incertidumbre
Como ya hemos comentado en la introducción a este tema, en los estudios sobre la toma de decisiones
es habitual distinguir entre las situaciones con riesgo y las situaciones con incertidumbre. En las decisiones
con riesgo se conocen las probabilidades de las consecuencias de las alternativas, por ejemplo, decidir
irnos el próximo fin de semana a la playa con una probabilidad de lluvia de
0.70,
y en las decisiones
bajo incertidumbre se desconocen, aunque se pueden estimar, por ejemplo, comprar una vivienda en
una zona residencial estimando que la probabilidad de ruidos será pequeña. Estas situaciones de incer­
tidumbre son las que mejor se ajustan a la toma de decisiones de la vida cotidiana y las situaciones de
riesgo caracterizan mejor la toma de decisiones en los juegos de azar y en los ámbitos profesionales. En
este punto vamos a describir algunas de las estrategias o criterios descriptivos básicos que adoptan las
1 992; Payne y Bettman,
personas cuando tienen que decidir entre varias alternativas con múltiples consecuencias o atributos sin
2004; Vélez Pareja, 2003).
conocer la probabi lidad de ocurrencia de los mismos (Payne, Benman y johnson,
Conviene señalar que estos criterios de elección también son conocidos como
reglas de decisión, heurísticos de elección, estrategias de decisión y estrategias de procesamiento de in­
formación. Para la exposición de estos criterios hemos optado por clasificarlos según se consideren todos
los atributos de cada alternativa antes de pasar a analizar la siguiente alternativa o según se compare el
valor de un atributo en todas las alternativas antes de pasar a analizar el siguiente atributo.
4.2.1. Criterios de elección entre alternativas
CRITERIO ADITIVO LINEAL
Esta estrategia se ajusta a los cánones marcados por el modelo normativo de la utilidad esperada. Se
empieza por asignar a los atributos una ponderación por su importancia para luego multiplicarlos por
5
el valor concreto de ese atributo. Por ejemplo, en la compra de una vivienda podemos asignar un valor
de 9 {en una escala de 0-10) al atributo precio, un valor de
al atributo distancia entre la vivienda y el
trabajo, etc. A continuación se analizaría cada alternativa asignándole una ponderació" al valor concreto
del atributo, por ejemplo, a una vivienda con un precio medio podemos asignar un 5, y se multiplican
(9
x
5
= 45).
Se suma el resultado obtenido en cada uno de los atributos para cada alternativa y se elige
entonces la alternativa con la mayor puntuación. Esta estrategia maneja toda la información disponible
y es una estrategia compensatoria porque una alternativa que tenga una puntuación baja en algún il!ri­
buto puede compensarlo con una puntuación alta en otro atributo. En ocasiones las personas pueden
utilizar un criterio semejante al criterio aditivo lineal, pero este procedimiento requiere mucho esfuerzo
y tiempo cuando
se
tiene que decidir entre un conjunto complejo y amplio de alternativas.
CRITERIO
Of LA •RAZÓN INSUFICIENTE- DE lAPLACE
.
Con este criterio se intent.l pi! liar IJ faltJ de información en las situ¿aciones a .
según el �lOdelo normativo. Considerando que ;
poder hJcer lassulestimaciones
��::;:�:b;�:�
se asu�: 1,1 «IU1p10habilid.ld entre los
lidil<i ele los r� �ados.probab11
mismos para calcular la utilidild! rada��
icla� de todos los resul!ados (n) es I<J misma (1/nJ. Una vez
Según este entena, IJ
calc:da 1�
_ la alternativa
util1dad es1)erada de todas las opc1ones, se ehge
con la mayor utilidad esperada.
.
CRITERIO DE DOMINANCIA
El criterio de domina Kia
� es c�herente con el modelo normativo, pero sólo para aquellas decisiones
en l¿as que daram�nte ex1st� la me¡or o la peor alternativa. Es una estrategia sencilla en la que se exploran
todas las alternat1vas para mtentar encontrar una al!ernativa que sea la mejor para poder elegirla la
peor para poder eliminarla . Como generalmente resuha difícil encontrar una alternativa que supere al
resto de las alternativas en todo, este criterio resulta útil para un análisis preliminar con el fin de eliminar
las alternativas más débiles {alternativas dominadas) y reducir el número de alternativas a considerar.
0
CRITERIO o:EL MAXIMO DE LOS MAXIMOS» (CRITERIO MAXIMAX)
Este criterio también se conoce como el enfoque optimista porque consiste en elegir aquella alter­
nativa que presenta el mejor resultado. Esta decisión considera que el mejor resultado ocurrirá, el má­
ximo de los máximos. Si se trata de utilidades, se elige la alternativa con la mayor utilidad y si se trata
de costes, se elige la que presente el coste más bajo.
CRITERIO •EL MAXIMO DE LOS M{NIMOS» (CRITERIOS MAXIMÍN)
Este criterio es contrario al anterior y se conoce como el enfoque pesimista o conservador. En este
caso se comparan los peores resultados de cada una de las alternativas y se el_ige_ la alter_nativa � ue
ofrezca el mejor de los peores resultados, el máximo de los mínimos. Con este cnter�o-se ev1ta eleglf el
peor resultado posible. Esta decisión se toma pensando que el peor resultado ocurma y pretende a�e­
gurar una ganancia mínima con el menor perjuicio. Cuando se refiere a utilidades, para cada ahernat1va
se escoge el valor mínimo y entre ellos se selecciona el máximo. Cuando se refiere a costes, se selec­
ciona el máximo valor y entre ellos se selecciona el mínimo.
i
Como las personas en general no son ni totalmente optimistas ni ���;::�n�:
���,c������s�
propuso describir este comporta miento intermedio ��;� l� su:�:��o: m.lf'r,1 pro�:����
b,
1
bilidad
ti
e
��o. (peor resultado) + (1 -o.) (mejor ��sultado):e:a dell omeajorc . li! elección de este valorn(O:>subjctivil
n :S 1 )
�r resultado y también la probab1�1d�d sub
1 , entonces sería pesi·
d�termma el grado de pesimismo u optlffiiSillO <�e¡ 13 person<�. Si fuer.1 igu.1 1 ad,1<
b
estim.1c
1
.l
v
subjeti
bili
�
proU;
La
x).
,
m,
x
.
i
.
rru�a lmaximín) y si fuera igual a O
opwmsla (ma
CRITERIO DE HURWICZ
(l
a
sena
p.Ha el peor
y mejor
tJdos extremos.
resultado � multiplica por sus utilidades respectivas y su sum(l SuJv
iza
los res.,¡_
CRITERIO DE LA PÉRDIDA DE OPORTUNIDAD DE SAVAGE ((MINIMAX)
porque considera que las personas
Este criterio télmbién se conoce como arrepentimiento
t<trnbién
se busca reducir el arrepe
pueden lament.1 r no haber escogido una alternativa. Con este criterio
ntirntmto
resultado
mejor
l
.
cada
e
de
elige
se
ello
P<lra
decisiones.
alternativ
a y se suslih.ll't
al mínimo en la toma de
por cero. Este cero representa que no hJy arrepentimtento. A pJ rt i r de <�quí, se encuentra
diferen<ta
entre este resultado óptimo y los demás resultados. Esta diferencia representa la pérdida de oportunJddd
0 arrepentimiento
la
por no haber escogido la alternativa que diera el mejor resultado. Cada aherndtl\a
tendrá un resultado con un máximo arrepentimiento
mínimo arrepentimiento.
y entre éstos se
elige la alternativa que presente el
CRITERIO DE SATISFACCIÓN CONJUNTIVA
Este criterio es semejante al criterio general de satisfacción propuesto por Simon. En el caso de la
satisfacción conjuntiva, se establece una línea de corte o um bra l para cada uno de los atributos y St'
elige la a l ternativa que alcance este nivel de satisfacción en todos los atributos. Este criterio también St'
utiliza en el análisis preliminar de un conjunto amplio de alternativas con el fin de seleccionar el sub­
conjunto de las mejores alternativas o como criterio general para elegir una alternativa satisfactoria IW·
ficientemente buena).
CRITERIO DE SATISFACCIÓN DISYUNTIVA
Este criterio es semejante al anterior, pero en este caso se eligen las alternativas que alcance el nil'l.'l
de satisfacción en cualquiera de los atributos, no en todos. Este criterio se utiliza para obtener un sub­
conjunto de alternativas destacadas en al menos uno de los atributos.
CRITERIO DE RECONOCIMIENTO
person.JS eligen
nro dt'
aquella alternativa que reconocen o que les resulta familiar. Este criterio forma parte de un conju
nitil'o co
estrategias heurísticas denominadas �rápidas y frugales• porque requiren poco esfuerzo cog
En algunas situaciones existe tan poca información sobre las alternativas que las
términos de recursos y tiempo (Gigerenzer y Todd;
1 999;
Gigerenzer y Sel e
l n, 2002).
4.2:.2. Criterios de elección entre los atributos de las alternativas
!nl!:'·11::;¡:1;:�' ¡�
1 ¡r
En el punto ant rior hemos visto algunos de los criterios de decisión p.1r.1 1.1 t.>le<"ción
�
pa�M
e n l �s que se cons1deran los resu lta os o los atributos de cada altl"rrlcltiv<t .Hllt.'� de
•
_
_
los que se comp.
s•gUJente. Ahora trataremos los cntenos
para l a elecc ión interahern.1!ivds
�
de cada una de las conse<:uencias o atributos de todas las ;¡l!ernativ,Js.
en
�r.l rl ,.,1 v
1
TOMA
DE DECISIONES •333
CRITERIO LEXICOCRÁFICO
De �cuerdo con
_
dos alternativas
el criterio le�icográfico, se determin� primero cuál es el atributo más impottante y
� continu.1ci6n seelrge la alternatiVa que presente el valor más alto en dicho atributo. Si
tienen el mismo valor en el atributo más importante se consider�rá el siguieflte �tributo ef1 importancia
de
y asi sucesivamente. Este criterio se denomina le�icogr.ifico porque I<X �tributos se ordel"lan en fufiCión
§U importancia de forma análoga a cómo están ordenadas alfabéticamente las palabr�s e11 un die·
cionario. Es uno de los criterios más comunes para las decisiones de la vida cotidiana y el orden en el
que se van considerando los atributos ejerce un efecto import�nte en la decisión final.
CRITERIO DE LA ELIMINACIÓN POR ASPECTOS
1972) es semejante al criterio le�icográfico, pero
estableciendo lineas de Corle p<�ra el valor de cada atributo. Se empieu por determinar el atributo más
El criterio de la eliminación por aspectos {lverslcy,
importante y su nivel de !.iltisfacci6n
y se eliminan todas las alternativ�s que no alcanun el valor re.
querido. Se continUa de la misma forma con el segundo atributo más importante y así sucesivamente
hasta que sólo queda una alternativa. Por ejemplo, im�ginemos que vamos � elegir un restaurante cerca
de casa para ir a cen;r.r. Podemos elegir como primer atributo que la cocina sea tradicional y como linea
decorte, que tenga buen pes<:ado. La selecciónde esteatributo y su valoreliminatodo:s aquellos restaurantes en los que el pescado no forma parte del menú básico tradicional, tales como hambur¡¡uese­
rias,pizzerías o algunos restaurantes decocina italiana o china.Ei segundoatributo puede serel rango
de loo; precios, eliminando los que tengan precios mh Jltos que los aceptables. Otro atribl.ltO puede ser
eltipo delocal quenos guste, mástranquiloo más bullicioso yasícontinuaríamos hasta ql.lel10s quede
un KJio restaurante como alternativa
CRITERIO DE LA. RAZÓN ÚNICA
Este criterio se denomina de la r�lón Unica porque la decbión se tOil"lil bas.:!ndose err un Unico atri­
butoy fOtma parte de los heurísticos •rápidos y frugJies• (Gigerenler yTodd; 1999; �i�renler � Seherr,
2002). El p!"ocedimierrto es semejante al del criterio le•ieográfico, pero con dos heu�•s.trcos � �sq.ueda
el me¡ou y (.l) el heurrsuco ·�mrmalrst;u.
para la selección
del primer atributo: (1) el heurístico .escoge
_
lil vilhdez que hay� tenrrlo en e.\¡>e·
El heuliStico
•escoge el mejor• selecciona el primer atributo por
G
334 • PSICOLOGfA DEL PENSAMIENTO
7t
rieocia� :mteriorc-s p.>ra la drscrrminJciÓO entre las buenas y malas allcrnalivas y los ordena tk! mayor a
hasta enconlrar la al!ema1iva con el ,llriburo de mayor validez.
menor valide�. El heuri�ico •tlllnimalista• realiza IJ comparación entre alrihutos de forma aleatoria
Los crilcrios de decisión que acabamos de� 1ambiCn se clasifican corno esrrategias compensatorias.
no compensalorias porque no se permiten intercambios entre las puntuaciones de los atributos. Las rc­
gl.lS lexicográficas, por ejemplo, no son compcn�torias porque IJ fuerz<l de una dimensión no puede
dado que una punluación aha en un atributo puede equilibrar una baja puntuación en otro, y estratt..>gia�
compensJr la debilidJd de otras. las reglas compenSJtorias wn más completas porque tienen en cuenta
todos Jos atributos y las posibles relaciones entre los mismos, como en el car.o de la ;:rdquisición de una
vivienda en la que un pre<io alto pocfria verse compensado por su ubicación en una zona residencial.
Sin embargo, estas esnategias compens;:rtorias y coherentes con los principim normativos r.on cogniti·
vamente muy costosas y poco viables para aquellas decisiones con una gran cantidad de altemativas
multiatributo. En la Tabla 7.5 se presentan los distintm criterim de decisión que hemos visto clasificados
por el tipo de compensación, el tipo de escrutinio y fa cantidad global de esfuerzo mental (Hastie y Oa­
wes, 201 0).
TA8LA 7.5
Clasificación de los criterios de decisión
(adaptado de Hastie y Dawes. ZOlO)
!
CJtlfERIOS
L
v.l
Oifercocia adili
lesicogr.ifi�
compcnS.liOrio
no compeos.11orio _
_
s
EUmiMción por aspeclo
Razón Unica
ELECCIÓN ENiRE'ATRIB
UTOS
COMPENSACIÓN
no compens.ltorio
___
En generJI, cuando las
l_
ESCRUTINIO
.J
1
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no o pe
_
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cxhauslivo
l ESFUERZO MENT�
uyalto J
J
1
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med
1
1
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1
m
incomplelo
medio
__
incompleto
io
incomplelo _
_
_
bajo
� que podemos disponer de diferentes estrategias, iCómo elegir
personas toman decisiones no usan una sola estrategia, sino que alternan
�
entre unas y otras. Ahora bien, sabiend
entre unas y otras? ¿Están estas strateg1as organizadas de alguna forma? iExisten metaestrategias que
determinarían cuál es la esrrareg1a más adecuada en cada caso? las respuestas a estas preguntas no son
tan claras. Afgunqs de las posibles respuestas sugieren que el uso de una u otra estrategia dependerá:
(a) del análisis de la relación entre el coste de optimizar el proceso y el beneficio de simplificarlo, (bl
de factores contextuares y del entorno de la tarea y (e) de la representación del problema. Algunas varia­
bles como la dificultad de fa tarea, la presión de tiempo o la presencia de información distractora dan
lugar al uso de distintas estrategias y, finalmente, distintas respuestas. Por ejemplo, en varios trabajos se
ha incrementado la dificultad de la tarea aumentando el número de atributos o de alternativas (Svenson,
1979), presentando información irrelevante o atributos poco compatibles, o bien realizando la tarea
centradas en los datos negativos
bajo mayor presión de tiempo (Wright, 1 9 74). En estos casos se observa que, en general, las personas
modifican la estrategia empleada cambiando a estrategias más simples
que permiten la eliminación de ciertas alternativas. No obstante, el proceso que se ha observado con
maror frecuencia son las •cadenas• de estrategias o reglas, de forma que en primer lugar se utilizan
aquellas reglas que permiten descartar varias alternativas para efectuar, a continuación, evaluaciones
más detalladas. Estas cadenas parecen útiles en muchos contextos, sin embargo, la eliminación inicial
puede llevar a despreciar alternativas que serían atractivas bajo un escrutinio más cuidadoso.
� ALGUNOS ASPECTOS COLATERALES DE LA TOMA DE DECISIONES
�
� �:o:� �= �� ���
�
añan al pr
En este últ
mo apartado trataremos algunos aspectos que acon�
.
e a
a
�ones Y que !fenen una gran influencia en el resultado de 1,1 elece�on. Uno e
.
los .lcCidenres
con
,do
relac1on,
problema
¡u�tificación
el
de la respuesta emitida. Como se recordará en
. p.lg.Jrse
de tráfico, T
que asignasen � coste qu podn;�
sujetos
los
a
pidieron
988)
(1
versky, Sattah y Slovic
1.1 e ,J o cos1e/v1d,ls s.Jiv.lCI.ls se
por un p
rograma que permitiría �lvar menos vidas, de forma que
�
�
ridn
�
iguaiJse en ambas alterna1iv<1s. Cuando al cabo de un ciernpo se pidió a las rnism.1s personas que eli­
giesen entre las dos ahernativas que ya habian igualado anleriormente, se observó que seguían eligiendo
sistemáricamente un<l de ellas, generalmenre aquella que mostraba un valor mayor en el atribulo m.is
impor1.11 1te. La explicación es que esta alternaliva es más f5cil de juslificar, ya que p;:�rece más dese;:�ble
decir que la elección se debe a que •esla alternativa salva más vidas• que afirmar q� •en realidad me
era indiferente y he elegido esta ;:�lternativa lanzando una moneda al aire•. SegUn Shafir, Simonson y
Tversky (1 993), el análisis de las razones por las cuales se toma una decisión permite una mejor apfOxi­
mación a los aspectos psicológicos de este proceso y puede arrojar luz sobre las inconsistencias que
parecen darse desde los modelos normativos
Esta necesidad de justificar la decisión parece relacionilda con el fenómeno estudiado por Festinger
(1964) sobre la necesidad de reducir la disonancia cognitiva. En general, las personas se sienten satis­
fechas por las decisiones que han tomado por varias razones. Por una parte, porque no conocen el re­
sultado obtenido en el caso de haber elegido otras alternativas y, por otra, por la tendencia a eliminar
la disonancia cognitiva. Por ejemplo, en un estudio un grupo de personas evaluaron la deseabilidad de
distintos oficios y posteriormente se pidió que eligiesen entre dos de los oficios que habían considerado
igualmente deseables. Al cabo de un tiempo se volvfa a preguntar a estas mismas personas por la dese­
abilidad de los dos oficios presentados. En este segundo juicio, los sujetos evaluabiln el oficio rechazado
como mucho menos deseable que el que habían elegido. Este resultado podía ser predicho por la teoría
de la disonancia cognitiva, basada en que a las personas les gusta que sus creencias, actitudes y acciones
sean consistentes y cuando no Jo son surge un estado interno desagradable (la disonancia) que debe ser
reducido, generalmente modificando en parte las creencias previas para ajustarlas a la acción realizada.
Desde una perspectiva teórica más comprensiva, Svenson (1 996) también considera que la toma de de­
cisiones es en gran medida el arte de resolver conflictos por medio de la reconciliación o negociación
entre metas contradictorias, siendo esta resolución además dependiente del problema, el contexto y las
diferencias individuales.
Por otra parte, hemos de tener en cuenta que la decisión no es un proceso estático, sino que el pro­
ceso debe reconsiderarse repetidamente a medida que surgen nuevos elementos o varían las condido·
nes, especialmente cuando se trata de decisiones muy relevantes (Payne, Benman y Johnson, 1992). En
realidad, las decisiones de las personas no pueden ser invariantes puesto que nuestros valores o utilida­
des son inestables, muchas veces debido al desconocimiento, ya que algunas de ellas se dan en situa­
ciones muy complejas y poco familiares, por ejemplo, cuando se tiene que elegir enrre dos tratamienros
clínicos (cirugía o medicación). Por tanto, también es necesario tener en cuenta el conocimiento de la
persona, por ejemplo, la decisión de una persona experta frente a una ingenua, ya que un conocimiento
mayor y detallado sobre las alternativas disponibles y sobre las consecuencias que se esperan de ellas
dará lugar a mejores decisiones.
Además, cada uno lleva a cabo varios roles en la vida (por ejemplo, podemos ser a la vez padres,
hijos, trabajadores y empresarios) y cada uno de estos roles determina una perspectiva que vari.1r.i 1.1
utilidad o el criterio ulilizado para cada dimensión. Aún más, el momen1o en el que nos encontr.ullOS
también determina nuestra perspectiva y, como consecuencia, la decisión. Simplemente d est..ldo
TOMA DE DECISIOHES e laf
da lugar _a juicios más positivos o negativos, modificand
anímico
o ta mb·.
. .
len la deos1ón.
Por ejemplo,
s de ámmo po�.i ivos dan lugar a un(l búsqueda
_
los e5t<'ldo
de a hernativ
ma van�das (K¡¡ h n y !sen,
1993) y a la sobreva l or,lOOn de la ocurrenc ia de acontecim entos favor 1es
� a la fravalora ón de
(Nygren, lsen, Taylor y Dulin, 19961_
los desagradables
�
i
;�
�
m
ci
L,1s deci siones también pueden �lar emocionalmente cargadas. En ocasiones la
com ensac ión
_
.
de las alternativas
resu ha emocionalmente complicada.
entre los atnbutos
Por ejempl , mucha personas
_
_
pueda as1gnar
sten a cons1derar que
un valor moneta rio a la posibilidad de s
resi
se
lvar una vida h u­
_
ardar el med1o amb1ente. Teti k (2002) se refiere
l
a este tipo de c n dera iones como
mana o a sa vagu
compensac1_ones tabu, puesto que hay una re 1 stencia en enfrentar lo sagrado y lo profano. Ante esta
?
_
_
S�
�
a
o si
O:
s
c
�
m Cional, las personas pueden negarse abiertamente a tomar una decisión,
carga e
pueden dejar que
otros dec1da en su lugar, pueden optar por una alternativa que mantenga el estatus quo 0 que pueda
_
justificarse faCIImente ante ellos m1smos y ante los demás (Anderson, 2003; Luce, 1 998). En estos casos,
�
las estrategias de elección entre atributos no compensatorias podrían utilizarse para evitar sacrificar un
atributo que se considerara importante o sagrado. También se podría intentar abordar directamente la
carga emocional con una estrategia más costosa en tiempo y esfuerzo con el fin de alcanzar una decisión
(2004),
egias de decisión se encuentran directa­
en la que los aspectos emocionales fueran ponderados por su importancia. Como señalan Payne y Ben­
man
las ventajas y las desventajas de las distintas estrat
s
mente relacionadas con cuatro objetivos: ( 1 ) maximizar la precisión de la decisión, (2) minimizar el es­
fuerzo cognitivo que requiere la decisión, (3) minimizar el impacto de las emociones negativa durante
la facilidad
el propio proceso de la toma de decisiones y, una vez tomada la decisión, (4) maximizar
con la que se pueda justificar la decisión.
no sólo deben ser tenidos en cuenta
Todos estos aspectos colaterales que acabamos de comentar,
tomar la decisión. De esta forma, se
por los investigadores, sino también por las personas que deben
cambiar continuamente. algo similar
sin
mantenerse
posible
sea
podría elegir una alternativa en la que
las sirenas. Esto no significa que
al comportamiento de Ulises cuando se encontró con los cantos de
los cambios que pudieran sucederse
considerar
sin
uno deba mantenerse siempre en l a decisión tomada
de exis
teniendo en cuenta a �ibilidad
sino, precisamente, elegir la alternativa que sea mejor aún
.
e
que la deC1s1on ha de tomarse
tencia de estos cambios en el entorno 0 en ta persona, habida cuenta
un momento concreto y en una situación determinada.
�
�
A
RESUMEN
lo l;�rgo de este c:�pítulo hemos visto los pasos de un proceso de decisión que conducirla a
una elección racional. L,ls personas, evidentemente, no siempre siguen todos los pa� del proceso,
pero sí pueden hacerlo dependiendo de la relevancia de la decisión a tom<�r o de sus conocimientO!.
sobre el tema, entre otras variables. C;�d,, unJ de las etapas, por otra péHte, puede re<Jii.zJrse co­
rrectamente o, como hemos visto en algunas de ell<1s, pueden cometerse errores que frecuentemente
se repiten tratándose. por tanto, de sesgos de razonamiento.
El primero de los pasos descritos es el planteamiento del problem<1 y de las metas de la persona.
Este paso determina la generación de las alternativas que se evaluarán y, finalmente, la respuesta
emitida. Es posible que la persona centre su atención en algunos aspectos de la situación, depen­
diendo de la descripción que puede presentarse en un enunciado o de cómo se realice la pregunta.
En este caso todo el proceso restante estará dirigido hacia estos aspectos.
Una vez generadas las alternativas disponibl€5
y de
y
los atributos o dimensiones de cada una de
ellas, el siguiente paso será la evaluación de las probabilidad€5 de ocurrencia, en el caso de la de­
cisión ba¡o riesgo,
las consecuencias de cada alternativa. En cuanto a las primeras, los sesgos
que describíamos en el capítulo anterior pueden dar lugar a estimaciones erróneas de la probabi­
y del
lidad, lo que también conduciría a decisiOn€5 sesgadas. la evaluación de las consecuencias tratará
la importancia que la persona asigna a cada una de dichas dimensiones
beneficio o coste
que puede suponerle. Una vez llevadas a cabo estas evaluaciones, la alternativa más adecuada
sería aquella que obtuviese un resultado global más alto.
Esta última etapa, que consiste en l a elección de alternativas, ha sido la que más e5tudios ha
suscitado de todo el proceso, dando lugar a diferentes teorías, algunas claramente normativas, que
D
tratan de establecer cuál es la decisión correcta, mientras que otras teorías, más descriptivas, que
intentan explicar cuáles son las decisiones que toman las personas en situaciones más cercanas a
l a vida cotidiana. En cuanto a las primeras, los modelos asumen, en todos los casos, que la elección
correcta tratará de maximizar el valor o, posteriormente, la utilidad esperada de cada alternativa
disponible, siendo esta puntuación el resultado de multiplicar la probabilidad por la utilidad espe­
rada en cada atributo y sumar finalmente las utilidades de todos los atributos en cada alternativa.
Estas teorías normativas se estudian sobre todo en situaciones con riesgo, en las que se conocen
las probabilidades de los resultados, y con alternativas en las que se contempla un solo atributo, la
ganancia o pérdida de cierta cantidad de dinero. En estas situaciones, la elección correcta será
mente, estas teorías normativas contemplaron aspectos más subjetivos y se asumió que dicha ga­
aquella que trate de maximizar el valor esperado o la ganancia potencial a largo pla:w. PosteriOf­
nancia no tenía el mismo valor para todo el mundo, por lo que se consideró su uti!id<�d esp<"rJd,l,
en lugar de su valor objetivo. Finalmente, hubo de tenerse en cuenta el hecho de que no en to<los
\os ca�o� se conocen las rrobabilidades objetivas de un suceso, por lo que ést;,s s� sustiluyeron
TOMA DE DECISIONES • 339
r 1,15 prob.1 b i l i d,1des subjetiv.:�s, .:�sign.:�d<�s por C<lciJ ��-,en-f-. :- -{le-�us
- -conoctm
- - � -:-u.::ntos,
- - -creuncwn
�Ki.lS u opiniones.
�
ír
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C.
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h<l
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moslrJdo
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<"¡ue las person<�s no se <�iusran
l.l evi denci
� est<�s tcorí¡¡s norma
tivas
cuJndo tomat� �leCIStoncs._ ya que se apreetaba la influencia (le otr;:�s variables distintas a la rob
a­
bilic!Jc/ y la utrlr�lad. Por e¡cmplo.' la� personas mostraban una <lVersión al riesgo al el�ir 1:alter­
n<ltiv;J qtre ofrccrese u�il g<��anct� Cterta, a pesar de que esta opción tuviese un¡¡ utilidad global
mas
�
l
llernal¡ya
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rr
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a
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a.
Est¡¡ aversión se transf rmab.l en
menOf que
preferencia por el riesgo
�
cuando IJS o¡>etones pr�sent;�ban ¡>erdrd.1s en lug�r de gananoas. Por otra p.1rte, las prefCJencias
de las person;JS �o segut;"Jn alg�nas ley�s de la lógtca que se derivaban de Jos axiomas propuestos
como la_lr_a nsitivrdad o el princrpro d� rnvarianza. Todo ello entraba en contradicción con los pri n:
cipios bJsrcos de los modelos normatrvos, lo que posteriormeme ha dado lugar a nuevos enfoques.
Estos nuevos enfoques siguen varias dir�cciones. Por una parte, algunos investigadores han trJ­
tado de formular nuevos modelos matemáticos que contemplen otras variables como la perspectiva
de la persona o el contexto en que se toma la decisión. Un ejemplo de estos modelos es la teoría
de la perspectiva que sustituye la utilidad por el concepto de valor, que se define en tér mi nos de
ganancias y pérdidas desde un punto de referencia y las probabilidades por los pesos decisorios.
la teoría propone que el proceso de elección está constituido por una primera fase de edición y
simplificación de la tarea y una segunda fase de evaluación. Otro ejemplo es la teoría portafolio
en la que se considera la elección como un compromiso entre el valor esperado y el riesgo. En este
caso, el riesgo que la persona está dispuesta a asumir sería tan importante como la ganancia que
espera obtener.
Estas situaciones con riesgo y un solo atributo han sido las más estudiadas por la teoría normativa
porque en ellas las variables del contexto y de la persona se pueden controlar mejor. Si n embargo,
en situaciones más cercanas a las de la vida diaria, en las que cada alternativa dispone de varios
atributos o dimensiones (con riesgo y multiatributo), la búsqueda de la decisión más correcta S:
complica tanto que frecuentemente es necesario el consejo de algún teórico o analista de la decrsión para poder ajustar las decisiones a las directrices de los modelos normativos.
�na al­
Hemos visto también situaciones en las que no existe riesgo, dado que la elección d�
ternativa implica la presencia de uno 0 varios atributos que no se dan de forr:n� probabdrstrca. Se
trata de situaciones mucho más similares a las que nos encontramos en las dectsrones que tomamos
habitual mente. En estos casos, son de especial importancia las teorías procedentes del enfoque1 d�l
P'?'esami�_to de la información, q �e no d_efinen la elección corr:cta ::� a¡7�la ':.: �: �:� �
pe
n
mrza. la utrlrdad, sino la que es •Satrsfactorra• con respecto a las e � t s
línea ha llevado a describir una serie de estrategi�s ?ás i��s q u� �J brt: l �=����r��:�t�·;,�1�1����
s
pec
o
co o la conjuntiva,
o
p
?
elrmrn�cr
la
Y
t
disyun iva, lexicográfica
rn
algunas variables de la tarea o del contexto que determrnarr_an el us_o de �nas u otras regl,ls, como
de trempo.
la dificult
ad de la tarea, los elementos distractores O l;� presrón
G
Por último, otros aspectos que l.lmbién influyen en la toma de una decisión serían la necesidad
de justificar la respuesta, el hecho de que se lr<�te de un proceso dinámico en el que aparecen in­
formación o variables nuevas que lo van modificando y la existencia del múltiples «roles• en cada
persona, bien por el rol que la persona asume en un momento concreto o simplemente por su es­
tado de ánimo, que variarán la probal>ilidad estimada, la utilid,ld percibida y, finalmente, el resul­
tado de la decisión.
A Jo largo de este capítulo hemos visto cómo en el desarrollo de las teorías sobre la toma de
decisiones se ibJn introduciendo C<lracterísticas cada vez más subjetivas, como las preferencias, la
aversión al riesgo, la perspectiva o punto de referencia de la persona, etc. De la misma forma, tam­
bién las situaciones que se han ido estudiando eran cada vez más complejas, pasando de situa­
ciones de juego con un sólo atributo, que implicaban ciertas ganancias o pérdidas económicas, a
situaciones más habituales en las que uno se enfrenta a la elección de una profesión, de una casa
o de una forma de vida. Es ingenuo esperar que una sola regla o estrategia describa completa y
correctamente la forma de decidir. Las personas emplean una variedad de procedimientos según
las características de las situaciones y las características personales. Como consecuencia, en lugar
de buscar una ecuación que explique todo tipo de decisión, parece una meta más apropiada tratar
de encontrar las estrategias que son utilizadas para determinadas tareas y contextos. Un tema de
interés es la frecuencia relativa con la que se utilizan los distintos procedimientos, por ejemplo,
podría ser útil saber cuán a menudo se sigue la teoría de perspectiva en lugar de las estrategias lex­
icográficas, y viceversa. Además, también parece relevante estudiar las diferencias individuales en
este tipo de procesos. Si las personas utilizan distintas estrategias para decidir, podemos preguntar­
nos por los principios de más alto nivel que guían la elección de una u otra estrategia, es decir, los
principios que •deciden cómo decidir• y qué circunstancias externas dan lugar a la activación de
qué principios.
D
OMA
T
@R-I(e!\!1$1''1(1
DE -
• 34
solució n de probl emas
z.ELLI<i.ADO DE LA PSICOLO(;lA OE lA GEST,.LT
Marra )osé Gon:l�lellabra
],Pit(l(fSO DE SOWCIÓN OE PROBLEMAS
PALABRAS CLAVE
DEL CAPITULO
3.1. Ti�s<!eprotllem�s
iZ. Procedimientos CesoluclOI'Ideproblemas
3.l.l. Heur�tiCO «SUbir latuel;Un
3.2.l.Hturtstico«W!isismedios·fin»
3J. Representaclónd� t�ciodel problema
4. El SOLUCIONAOOR DE PROBLEMAS EXPERTO
4.1. (a(Kierlsticasgeneralesdelsolu<ionadore�perto
4.l. OesatTollodeuna destreza
4.3. 1nteligefl(iaycreatividatl
5. LA SOlUCIÓN DE PROBLEMAS POR ANALOGIA
S.l. EIPt!XtsodeTrlmsferenti<IAnalóglca
IIESUHEN
MAPA CONCEPTUAL
BIIUOGRAFIA
''"'"
l'l'obltmasblenymaldeflnidos
Es¡¡aciodelpt"ob!ema
Búsquedaheurtsticil
AI'TibientedelatMf!a
ReestructuraciOndele51)aciodel
•""""'
Expef1oslnovatos
Ptac:tieadeliberad.l
lntellgentlalcll!atlvklad
R.lzotlarniefltoanalógito
Tra�lerenc:la�tiva ynegatrva
�tjanuestru<:tvralysuperticial
346 • PSICOLOGfA OEL PENSAMIENTO
•
•
•
•
•
•
•
OBJETIVOS
Conocer l,1s <�tX>rl<Jciones princip;�l<.-s de los enfoctues psicológicos sobre la solución de probtelntegrnr lo� pl;�nte<Jmientos teóricos con tos estudios del proceso de solución de problemas
AnJiiZJr e intcrpretJr los resuhJdos present<�dos dentro de los diferentes enfoques psicológicos.
Adquirir los procedimientos Msicos p.1ra l¡¡ !>Oiución de problcm<�s.
Vincul¡¡r l¡¡ experieoci;� con el proceso de solución.
Relaciooar las diferencias individuJies en inteligencia y creatividad con las distintas etapas del
proceso de solucióo de pwbtemJs.
Conocer y SJber interpretar el razonamiento por an¡¡logía como proceso de solucióo y procedi­
mientop<�ra desarrollar destrezas.
SOLUCIÓN DE PROBlEMAS • 347
PSICOLOGÍA DE LA GESTALT
PROCESO DE SOLUCIÓN
•
•
�
En una ituación d e solución de problemas existe una meta que se quiere alcanzar
_ _
descubm un proced1m11�nto para lograr alcanzarla.
y
hace falta
El enfoque del procesamiento de la información explica la solución de problemas como la inter­
acción entre el sistema de cómputo, el solucionador y el ambiente de la tarea.
• La clasificación de los problemas en bien o mal definidos es la más aceptada
• La metáfora espacial describe el proceso de solución como un procedimiento de bUsqueda a través
de la representación del espacio del problema
1
1
1
1
1
de acciones para pasar de un estado a otro y los requisitos impuestos sobre los diferentes trayectos
La representación del espacio del problema comprende el estado inicial, el estado meta, el conjunto
Las personas utilizan métodos de bUsqueda heurística entre los que se encuentran el heurístico de
«Subir la cuesta" y «análisis medios-fin •
El proceso d e planificación permite anticipar las consecuencias d e l a s posibles acciones y solu-
etonestentativas
Los sistemas de producción son los modelos formales del proceso de solución
constituidos por reglas condicionales
EXP ERTOS y NOVATOS
1
y se encuentran
entre las íuentes
En la representación del espacio del problema también se conside�a la interacción
que comprenden el co­
externas de información, definidas por el ambiente, y las fuentes mternas,
r.
nocimiento y la experiencia del solucionado
r,lpidez y efic.Kiil que
los expertos se caracterizan fundJmentalmente por 1'1
ceso de solución de problem.1s
muestr,m en el pro­
4
;
348 • PSICOLOG{A DEL PENSAMIENTO
•
•
•
•
El proceso de adquisición de una destreza comprende tres fases: 1 1 ) fase cognitiva, (2) fase asocia­
tiva y CJl fase automática.
El nivel de excelencia de un experto se caracteriza por la práctica deliberad¡¡ que permite superar
l a íase outomática.
Inteligencia y creatividad se estudian como las diferencias individuales asociadas a los procesos y
represent<Jciones responsables de la solución de problemas.
los metacomponentes {Teoría Triárquica de la Inteligencia) implicados en las primeras fases del
proceso de solución de problemas se encuentran asociados con el pensamiento creativo y los com­
ponentes de las etapas posteriores con el pens3miento convergente o analítico.
LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS POR ANALOGÍA
• la solución de problemas por analogía es un procedimiento que busca las correspondencias entre
un dominio de conocimiento nuevo y otro ya conocido.
• los procesos básicos del razonamiento por analogía son el acceso y la recuperación de informa­
ción análoga, la transferencia y la aplicación de las relaciones estructurales a la nueva situación
•
de solución de problemas.
El proceso de transferencia positiva se sustenta en la semejanza estructural y el de transferencia
negativa en la semejanza superficial
• El proceso de solución por analogía permite seguir desarrollando e l rendimiento experto y la ge­
neración de soluciones creativas, además de aprovechar el conocimiento adquirido para resolver
problemas nuevos.
a INTRODUCCIÓN
la solución de problemas hace referencia a una de las manifestaciones del pensamiento más ex­
tendidas y con un rango muy amplio de aplicaciones. En realidad, la solución de problemas impregna
todo aquello que se encuentra relacionado con nuestra actividad cotidiana, tanto si, por ejemplo, or­
ganizamos una fiesta de cumpleaños o compramos una vivienda, como si jugamos una partida de
ajedrez o resolvemos un complejo problema matemático. Esta capacidad para resolver problemas
forma parte de nuestro repertorio de procesos cognitivos básicos en distintos dominios de conoci­
miento. De hecho, en l a solución de problemas se encuentran implicados procesos básicos, tales
Y
como, percepción, memoria, categorización, razonamiento, lenguaje, aprendizaje, etc.. y como ca·
pacidad general de la naturaleza humana también se encuentra asociada a la inteligenci.l
tividad
la cre.l­
SOLUCION DE PROBLEMAS • 349
,
En líneas �ener, les, podemos decir que l;� solucióo de problemas
.
.
. srtuacrón
ompren�c cu��qurer
la que se trene unJ met.l y se desconoce cómo J>Oder alc.m�arla A� e esta snuacron,
mayor
<Í
o menor éxito alcanzar su objetivo. los ·robl�nlJ� <¡ue tenemos las pcrsonu
con
n
intt'fltar
que
resolver
di.�rio son muy vari.ldos y de distintos tipos. Sin emb<trgo un P t
ds
de problem�s es que existe un.1 meta u objeri110 que se �uie�� : �:7��:;:!a
;:��:e � ���ó:
n
_
el procedrmr,e��o p;�ra lograr alcanzarlo. Para abordar el estudio de este proceso de solución hace falta
al
�
rs
menos
de
analt
cuatro
com��ent
del
es: (1) el estado inicial de conocimientos, ¡2¡ el estado
partir
meta que se qUtere alc;m.z�r, _(3) l_os pr�edtmrentos, acciones u operaciones que pueden utilizar para
drrectas e indirectas impuestas por el conteJo:tO de la propia situa­
a��an zar la meta Y (4) las lrmrtac10nes
cron.
Cuando nos enfrentamos a un problema partimos de una primera descripción que incluye general­
mente el estado inicial en el que nos encontramos, el estado meta al que se quiere negar y unas impo­
siciones que se deben respetar para alcanzar la meta. Por ejemplo, tendríamos un problema si una
noche se presentan inesperadamenle unos familiares en casa, tenemos la despensa bajo mínimos y no
tenemos presupuesto suficiente como para invitarles a cenar en un restaurante. En esta situación, el es·
tado inicial es no tener cena, preparar una buena cena sería el estado meta y la imposición es hacerlo
con lo que encontremos en la despensa. Por solución se entiende el procedimiento que se ha empleado
para alcanzar el estado meta. Conviene señalar que, aunque en este tema utilizaremos la terminología
habitual, sería más apropiado utilizar el término solución para denotar el producto final del proceso (el
estado meta, en el ejemplo sería una buena cena) y el término resolución para hacer referencia al pro­
cedimiento. Siguiendo con el ejemplo anterior y haciendo uso de la terminología habitual, la solución
(el procedimiento) seria la forma por la que hemos podido preparar una buena cena con muy pocas
cosas. Si hemos logrado alcanzar nuestro objetivo con una buena gestión de los recursos disponibles,
JXldríamos decir que nuestra actuación ha sido inteligente. Si además contáramos con la experiencia y
conocimientos culinarios suficientes, seguramente la cena habrá sido suculenta e incluso pcxlría haberse
añadido a nuestro reperrorio de recelas alguna innovación creativa fruto de una nueva combinación de
ingredientes.
A con!inuación vamos a abordar el estudio de la solución de problemas con una estructuración de
este Capítulo que empieza por tratar los estudios pioneros y el importante legado concep�ual a��>rtado
cog­
por la Psicología de la Gestalt a las investigaciones sobre la solución de problemas�� psrcolog�a
_
los drstrntos
nitiva. A continuación se aborda el proceso de solución partiendo primero de un análtsts de_•ón
pro­
del
repr�t�c
la
Y
sol�ción
de
ntos
tipos de problemas para luego examinar los procedimie
I,, c_on l,l solu­
blema. Como consecuencia de la estrecha vinculación del conocimrento y la exper�enC�luc
'::.
o
�un¡'
siguiente
l
e
en
�
ción de prot:llemas de la vida diaria y profesional, se ana�iza
_
¡g�c ��;:� � =
_rnd_r _ l
problemas experlo. A conlinuación se tratan las dtfere�cras
_ �:��: :: c;;;�ta la soi:Ción ck- pro·
Por
r.
o
antert
por estar directamente relacionadas con el punto
edirnicmos' conocirllientos,
blemas por
como punto integrador en el que se relac� '¡xoc1
experiencia analogía
y las diferencias erl inteligencia y creatividad.
t'fl
_
a
se
00•�n
D EL LEGADO DE LA PSICOLOGÍA DE LA GESTALT
1.1
y empírico Jhernativo al de la psicologí.l ex¡:>eri ment.l l iniciada por Wunch 1 1 9 1 1 ) y al conduc­
1 930). Este enfoque era conlr<�rio al método ;:�n<Jiílico inici;:oclo en el Labo­
Dur¡mte la primer,, mitxl del siglo veinte, el enfoque de
conceptual
psicologíJ de la G5t.:�lt ofrl'Ció 0..1n marco
tisrno norte.1meric,1no (W;¡tson,
ratorio de Leipzig puesto que defendí.:� que IJ totalidad no podía entenderse como la merJ suma de sus
p<t11es const ituyentes, sino en términos de sus interrekaciones en dicha totalidad de la que formJn parte. La
procedimiento serio y riguroso con el que contaba l<1 psicología en esos a ños, como procedimiento parJ el
psicología experiment<�l iniciada por Wunch des.1utorizab<1 la utilización del método introspectivo, el ún ico
es!udio de los procesos mentales superiores. Su argumento se basada en las interferencias y sesgos polenciJies
que podrían producirse en el propio .:málisis int rospectivo del pensa m iento. Est<J limit<Jción de la aplicación
que pudieran exteriorizar el pensamiento, pero que a su vez estuvieran libres de interferencias y sesgos.
del método introspectivo motivó que la psicología de la Gestalt se centra ra en el uso ele protocolos verbales
Frente al enfoque asociacionist<J que explicaba la solución ele problemas como una conducta observable
basada en el número y fuerza de las conexiones estímulo-respuesta, la psico logía de la Gesta l t se i nteresó
por el proceso de obtención de soluciones novedosas ante situaciones no conocidas. Según el enfoque con­
duelista, el sujeto intentaría resolver un problema recurriendo a sus conocimientos o experiencias anteriores
con situaciones semejantes en las que hubiera obtenido buenos resultados. Como consecuencia de estas
experiencias anteriores o aprendizajes previos, el sujeto contaría con un bagaje de recursos, en este caso
y error (la situación más elemental
un conjunto de asociaciones estímulo-respuesta, para afrontar nuevas situaciones y de no existir a pren di zaje
previo válido, entonces se procedería por ensayo
de aprendizaje). Sin
embargo, la psicología de la Gestalt defendía que uno de los aspectos esenciales del proceso de solución
era la transformación o reorganización súbita de los aspectos críticos del problema. Esta reorganización
daba lugar a una nueva concepción de la estructura del problema, permitien do encontrar su solución
A continuación veremos algunas de las concepc iones del enfoque de la Gestalt que han vuelto a cobrar
importancia en las actuales investigaciones en ciencia cogn itiva. Para ello empezaremos por el propio con­
cepto de «Gesta lt�, palabra en alemán que no tiene fácil traducción. Este término suele traducirse por con­
figuración, estructura, forma o patrón, pero ninguno logra transmitir el carácter dinámico que conlleva
y
dicho concepto en alemán. Una Gestalt es una totalidad integrada y articulada en la que la naturaleza, el
lugar, el papel
la función de cada una de sus panes son lo que son precisamente por la propia natur<�leza
de la totalidad (Wertheime r, 1910; 1912; 1 923; 1 945). Uno de los eje mplos más utilizados por Max Wer­
theimer para explicar una Gestalt era una pompa de jabón. Con este ejemplo expl icaba cómo la distribución
dinámica de la totalidad, la propia pompa de jabón, asegura ba que el grosor de la textur<l jabonosa fuera
relativamente uniforme en toda la estructura. Además, las partes se encontraban en u na interacción din:ímic.1
entre ellas y con la totalidad, de tal manera que si se pinchaba la pompa con un alfiler se pnxlud.1 un c,lm­
bio dra mático en la estructura entera. Esta determinación relacional también permite que l,1 m ism.l p..ute o
elemento pueda desempeñar funciones diferentes en otras totalidades l<lmb il>n distint,1S. En L1 mt"t�ic.l. fXlr
ejemplo, una melodía se convierte en otra dislintJ cuando las notas se i nterrcbcion,m do..> cli�tint.l (!lnH.l Y
la melodía no cambia cuando l<1s notas cambi<ln de tonalidad pero se conscrv;u¡ SttS intcrrei.1LitHWS
cialmente impor1ante p.ua la solución de problemas es el concepto tle orgonirtación espe
ción. Según el principi� de pregn<Jn�ia, en l;:�s totalidades, sean ¡_�las perceptivas,
?¡r,lY !:orgo nizJ
l
fisiológicas o físicas ex1ste unJ org<�mzación mhcrenle camcterizad<J por ser la más
J
,
cia es,
cOS11111val� s
niz<�ción �sible con coherenci<J y sentido. Sin emb<lrgo, en el proceso de �lución
.
, mejor orga
�
de una Situación opaca, confusa y sm sentido. Por medio de la reorgantzación
xtrte
se
1
ie1n.:�s
de 'l i totalidad se podr.l alcanz.:H una mej�r compre�sión de la naturaleza del proble'�? · el recono­
ic M
aspectos centr.:Jies, la de$.11enoón de los Irrelevantes y encontra� una soluoon coherente
ento cle los
problema de los n uev� puntos que pre�entamos en la t ur 8. 1 se pueden ver
.
sent ido En el
.
.
_
conceptos: organtzaCion y reorgan1zactón.
ambos
dos
rnphfica
z.,Ct<)/1.
��J
c•�:��n
Fg a
�
Problema de l0$ nut-vt- punl05
(11) Solución incorrt-CI�
(b) Solución «lrrtd� con4 1ÍI'It'11S
(c) Sotución crutiva con l linea§
-
l'roblemade Jos nueve puntos (adaptarlode Adams. 1974)
352 • PSICOLOCirA DEL PENSAMIENTO
En
IJ formulación del problem.1 de los nueve puntos se pide conectar todos los puntos con cuatro
líneas o menos sin levantar el t.ipiz del papel. Este problema resulta especialmente difícil por el principio
de pregnancia, que impone una organización de los nueve puntos en un cuadrado como la forma más
sencilla y coherente. Como se puede ver en la Figura 8 . 1 . {al, esta delimit<:�ción de la figura como un
cuadrado hace que las personas asum<�n que las lineas deben dibuiarse dentro de esos límites imagina­
rios haciendo imposible su re-solución. Cuando se logra romper esta organización, se advierte que el
problema puede resolverse cuando las cuatro líneas no tienen que ceñirse a la formil de un cuadrado y
se pueden reorganizar de otro modo, tal y como se presenta en la Figura 8 . 1 . (b). En la Figura 8.1. (cl se
presenta una solución cre<Jtiva con solo tres líneas que supera otra limitación también impuesta sobre
el problema: que las líneas pasen por el centro de cada punto (Adams, 1974).
En su libro Productive Thinking, publicado póstuma mente en 1 945, Wertheimer distingue entre pen­
samiento reproductivo y productivo. El pensamiento reproductivo es un proce-so automático que aplica
ciegamente los conocimientos y procedimientos aprendidos con anterioridad. Por el contrario, el pen­
samiento productivo es un proceso dinámico que avanza constantemente hasta conseguir aprehender
la raíz de la situación planteada en el problema. Por medio del pensamiento productivo se logran reor­
ganizar los aspectos esenciales de dicha situación y se puede diferenciar lo relevante de lo irrelevante.
Esta reorganización del problema es uno de los aspectos claves para explicar el proceso de solución y
mina insighf o comprensión súbita y hace referencia al paso de un estado inicial vago y confuso a otro
se identifica con esa experiencia fenomenológica del •¡Ah, ya lo tengo!•. Dicha e)(periencia se deno­
estado en el que se obtiene una comprensión de la naturaleza del problema y su posible solución. En
cambio, el pensamiento reproductivo se aplica mecánicamente a situaciones iguales o semejantes en
las que el problema se ha resuelto con éxito. Esta mecanización del pensamiento puede incluso llegar
a ser un obstáculo para el descubrimiento de una estrategia de solución mejor y más simple del mismo
problema o problemas parecidos.
Duncker {1 945), discípulo de Wertheimer, es conocido por haber publicado uno de los estudios
más completo sobre la solución de problemas como proceso de reestructuración en tareas en las que
los sujetos no tenían experiencia previa. Durante la realización de la tarea se pedía a los sujetos que
pensaran en voz alta mientras resolvían el problema con el fin de analizar cómo los sujetos progresaban
hacia la solución. El análisis de estos protocolos verbales puso de manifiesto que las soluciones se
desarrollaban por medio de las inferencias establecidas entre una representación mental del problema
y la generación y evaluación de un conjunto de soluciones posibles. Si el sujeto no lograba alcanzar
una solución novedosa por medio de l a reestructuración era porque se había quedado estancado en
asociaciones y experiencias pasadas. El término fijación funcional fue utilizado para describir estd ad­
herencia a procedimientos u organizaciones anteriores que impiden o bloquean una nueva reorgani­
zación de la situación.
El concepto de fijeza funcional es opuesto al concepto de insighc. la fijeza funcional hace refereucid
al bloqueo mental que impide darle una nueva función a un objeto ya conocido. En este sentido, 1.1 (')0periencia an1erior o el aprendizaje previo interfiere en el proceso de reorganizJción necesMio p.1f,l re­
solver un problema nuevo. Por ejemplo, en el estudio del •problema de las c,ljas• re,1 liz.ldO por Dunckr
1194s¡ se presenmba una vela,
Problema de las cajas {Duncker, 1945)
una caja de ceri­
_
_
llas y chinchetas y � ped•a a los Sujetos que fija­
r,Jn la vela encend1da en un tablón. Este pro­
_
blema no resultaba f,íe� l de resolver puesto que
_
_
_
los sujetos intentaban f�tar d•re<:tamente 1.1 velo
en el tablón con las chmchetas o pegarl<1 rlerri­
tiendo cer.l de la prop1a vela. La solución a este
roblema surge cuando se cambio la función
caj<� de cerrillas por la función
�ontenedora de lapuede
fijarse al tablón con las
ele wporte que
ejemplo ilustra cómo el uso habitual de la caja de cerillas genera una fijación
funcional,
chiochetas. Este
bloqueando así la posibilidad de otorgarle una utilidad diferente.
También otro discípulo de Wertheimer, Luchins (1 942) demostró cómo la aplicación repetitiva del
mismo procedimiento para resolver un problema puede bloquear la aplicación de otros procedimientos
alternativos y más eficaces. En su estudio utilizó el problema de las jarras de agua y l a tarea de los
rentes medidas. Por ejemplo, si había que obtener 46 l itros de agua y se presentaban 3 jarras con capa­
sujetos consistía en obtener una cantidad determinada de agua utilizando para ello tres jarras con dife­
1 DO litros, entonces se podría
dos veces en l a jarra de 6 litros. Con el fin de analizar si la aplicación del mismo procedimiento puede
cidades de SS, 6 y
llenar primero la jarra de SS litros para luego vaciarla
obstaculizar la aplicación de otro procedimiento más rápido, se presentaron primero los problemas que
podían resolverse por l a aplicación de la solución: jarra
B - jarra A - 2 jarras C. Este conjunto de pro­
blemas recibió el nombre einstellung (actitud en alemán) para denotar esa actitud o disposición hacia
la utilización de procedimientos ya conocidos. A continuación de este primer conjunto de problemas,
se presentaba
otro grupo de problemas denominados críticos porque podían ser resueltos por otro pro­
cedimiento más rápido. En las condiciones de control los sujetos sólo tenían que resolver los problemas
críticos y en las condiciones experimentales resolvían ambos tipos de problemas: einstellung y críticos,
en
ese orden.
354 • PSICOLOt:;fA DEl PENSAMIENTO
TAOLA 8.1
Soluciones y resultados de los problemas de las jarras (adaptado de luchins. l94.2 )
Problemas de las jarras
f'roblcm.1
Jarra A
1 . prdclica
29
l. einslellung 1
Jarra (
jarra D
20
163
25
18
43
10
S. einslellung 4
9
42
6
99
11
6. einstellung 5
20
59
JI
?. critico T
23
49
20
18
8. cri1ico 1
15
39
9. problcma de corte
28
76
25
48
22
18
lO. crítico J
1
100
127
"
4. einslellung 3
3. ein�lellung l
Cantidad de agua
36
T T . crítico 4
Soluciones de los problemas críticos
Problema
Solución einstellung
Solución directa
(8 - A - 2()
(A - C; A + O
49
10
39 - 1 5 - 3 - 3 ; 1 8
15 + 3 ; 1 8
48
18+4
18
4
4 - 22
36 - 1 4 - 8 - 8 .
1
23 - 3 • 20
23 - 3 - 3 = 20
6
14
8 ==
22
6
Resultados habituales de las soluciones a los problemas crÍ!icos
Grupo
Control (niños)
Solución cinstellung
Solución directa
Sin solución
1%
89%
¡ 0%
Experimental (niños)
72%
Experimental {adultos)
74%
���
�c�
,"�
"�
'��
,.�
,,7.
,,
=
,�
, ----- �. --
------,���o:�---· ::
..__ - - - - - - - - - -�--,_- - - - - - -"'--=----
26%
oo;.,
.;...- ,._.,_,.._.,.,.,.- - - - - -.-d'
- -
----- -
·� l ><><)<
control noños
_8.1
COntrol adul!05
- e•m�cllung
- dnt'CI�
- �in soluu(on
cxp. aduhos
se presentan los problemas clasificados en problema� einstellung
(problemas 2 _6J. y
En !a Tabl�
roblernas 7-8 Y 1 0- 1 1 , las dos soluciones alternativas
de tos problemas críticos y
problemas w ttcos (¡�
en l s grupos control y experimental de niños y adultos.
obtentdos
tados
�
El problema 9 no se
los resul
_
resolver con el procedtmtento empleado en los problemas previos y se había introducido con el
)
podi.J
ftn de interru mpir la aplicación m��áni�a del procedimiento anterior y así permitir que tos grupos ex­
_
perimentales pudteran dar la sotucton dtrecta a los problemas 10 y 1 1 . Como se puede apreciar por los
porcentajes obtenidos en las distintas soluciones, los grupos control obtenían unos porcentajes signifi­
cativ.Jmente superiores de soluciones directas y rápidas para los problemas críticos que los grupos ex­
perimentales. Por el contrario, los grupos experimentales obtenían porcentajes superiores de soluciones
efnstellung en todos
los problemas, incluso en los problemas 1 0 y 1 1 . El diseño básico de este experi­
mento lo aplicó luchins a más de 900 sujetos encontrando los mismos resultados del efecto einsteflung:
la aplicación mecanizada de un procedimiento ya aprendido y la consiguiente generación de un estado
mental ciego en el planteamiento del problema. No obstante, conviene señalar que la aplicación me­
canizada de aprendizajes anteriores no sólo es útil y eficaz, sino absolutamente necesaria para resolver
problemas semejantes. Desafortunadamente, también puede convertirse en un obstáculo en la solución
de problemas nuevos
ap!"endidos.
o en el descubrimiento de innovaciones en Jos procedimientos de resolución
los estudios de Duncker sobre la fijación funcional fueron recibidos con gran interés por la comu·
de problemas fue bastante má am.·
id
n ad científica de esa época, aunque su trabajo sobre la solución
y cuál era la esuuctura )" a dl·
interesado en saber cómo se generaba la solución
para
námica del propio
de los problemas más estudiados
proceso de solución de problemas. uno
alcanzar estos
objetivos fue el problema de la radiación:
�
plio. El autor estaba
:!:'
intensi�ad
<_1:
!�: �!�����: ��'-���hcac•
unos rayos de alta
Si una perso
na tiene un tumor de estómago inoperable y existen
ruyen el tejido
ento !Mra elim
orgánico, ¿cuál sería el procedimi
CJ
Ón del teJ¡
I!Sios rayos,
pero evitando al mismo tiem1>0 la destruCCI
� - --·-· -------� - --�----
n
G
:
Lo� sujetos que particip.HOil en la� scsionc� expcrimcll t,lles dehi.m resolver este problema pcn
�ndo
�
�
en voz ,1 ha todo .HJUl"llo que se les iba ocurriendo mientras mtcntahi"ln llegar a una soluuón . Señ,ll
a
Duncker que el método de pensar en voz a ha � distinto del i trospectivo porq e en cl l )rimcro el
SUJeto
.
_
se encuentra centrado en el problema y vcrha hz.1ndo su act1v 1dad de pensamiento, m1entras que en
el
segundo el propio sujeto como pensante se convierte en objeto de su propia atención.
A J><lrtir del an.ilisis de
42
protocolos verbales, Dunckcr encontró que generalmente la solución no
se alcanza en un solo p.1so. Por el contrario, el proceso para alcanzar la soluc1ón al problema se desa­
rrolla en v,1rios pasos a partir de la obtención de las propiedades esenciales o el principio �encral de
la
solución. A este principio general lo denominó valor funcional de la solución y consistía en una refor­
mulación del problema original. La solución final se alcanzaba a medida que este principio gener,11 se
iba concretando en cada paso. Su interés
se
centraba en conocer cómo se desarrollaba y se integraba
Y no tanto en la viabilidad de las
una solución dentro del sistema de conocimiento del propio sujeto
propuestas de solución en sí mismas.
En la Figura
8.2
se presenta en forma de diagrama uno de !os protocolos anal izados por Duncker
con el fin de ilustrar el desarrollo de este proceso de solución. Las disti ntas propuestas de solución que
daba el sujeto, según iba pensando en voz alta, se agruparon en tres principios generales: { 1 ) evitar el
contacto entre los rayos y el tejido sano,
(2)
la inmunización del tejido sano y (3) la reducción de la in­
tensidad de los rayos en su trayecto por el tejido sano. A partir de estos principios generales se desarro­
llaban otras fases mediadoras más concretas encaminadas hacia la solución del problema. Por ejemplo,
el principio con el valor funcional de evitar el contacto entre los rayos y el tejido sano se concretó en
cuatro fases que, a su vez, generaron cuatro soluciones alternativas. Estas fases mediadoras reíormulaban
el problema original en otro más concreto. En el caso de la primera fase, el problema se concretó en la
búsqueda de una vía libre hacia el estómago con el fin de evitar dicho contacto y se encontró como so­
lución el esófago. En palabras del propio Duncker (1945, pág. 9), •La forma final de una solución se ob­
tiene habitualmente por medio de las fases mediadoras del proceso, cada una de las cuales posee en
sentido retrospectivo el carácter de una solución y en sentido prospectivo, el de un problema ». Esta
misma idea de las fases mediadoras la veremos más adelante al tratar los procedimientos de búsqueda
heurística desde el enfoque del procesamiento de la información. Siguiendo con el ejemplo anterior, la
fase mediadora que buscaba una vía libre hacia el estómago era a su vez una solución al problema de
evitar el contacto entre los rayos y el tejido sano y también se constituía en la reformulación de otro
nuevo problema.
Diagrama de un protocolo verbal con las propuestas de solución al problema de la radiaciÓil {addptado de Duncker,
1945J.
Durante el proceso de solución, lo hnbitual era encontr.u que el sujeto iba tanteando cle forma al­
tern¡ltiva la viabilidad de los principios generales y ele lilS distinta� fases mééliador<ls. El diagrama de Id
Figura 8.2 es una fonnJ ciJrJ y estructurada de presentar los datos, pero el proceso no era ni tan orde­
nado, ni tan secuencial. Por ejemplo, el sujeto podía empezar desde arriba con un principio, ir saltJndo
de un principio general a otro sin lleg;¡r a concret..r todas las fases mediadoras, par¿¡ luego volver a re­
tom;:�rlo en la fase en que lo dejó. T;¡mbién poclíél empezar desde abajo porque conocía soluciones �­
mejantes que podrían <1plicarse a la situación planteada por el problema o incluso las restricciones del
propio problema podian sugerir una solución, por ejemplo, al estar el tumor situado en el estómJgo se
podría contemlllar IJ solución del esófago por proximidad anatómica. Como veremos en el siguiente
punto, las aportaciones de la psicología de la Gestalt contribuyeron a que la psicología cognitiva desa­
rroll<�ra el estudio de la solución de problemas como un proceso de búsqueda de las interrelaciones
entre las partes del problema que diera como resultado una comprensión estructural del mismo. Cuando
se alcanza esta comprensión estructural, las partes se encontrarán reorganizadas de modo que logren
satisfacer los requisitos impuestos por el problema planteado.
11 PROCESO DE SOLUCIÓN DE PROBLEMAS
A partir de la década de los años 60 del siglo pasado, el enfoque del procesamiento de la información
sustentó el marco teórico y metodológico de la investigación sobre la solución de problemas. Los mo­
delos computacionales ofrecieron una descripción y una explicación del proceso de solución de pro­
blemas dentro del marco formal y riguroso que necesitaba la psicología cognitiva para seguir avanzando
en sus investigaciones. En concreto, el modelo de simulación denominado �El Solucionador General
de Problemas .. de Newell y Simon (1 972) constituye el inicio y el marco de referencia obligado para
entender la solución de problemas como un proceso de búsqueda heurística y como la estructuración
y reestructuración de la representación del problema, que ya habían planteado los estudios de la Gestalt.
Según Newell y Simon, la solución de problemas se describe como la interacción entre un sistemil
de procesamiento de la información, un solucionador y un ambiente de la tarea. El sistema de proce­
samiento de la información es un sistema de cómputo que cuenta con almacenes de memoriil, operJ­
dores, receptores sensoriales y efectores motores. Sin embargo, sus recursos de procesamiento son li­
mitados, como por ejemplo, las limitaciones espaciales y temporales de la memoria de tr<lbajo Y del
procesamiento secuencial. El ambiente de la tarea comprende los factores externos relevantes par.l es,1
situación determinada. El solucionador al enfrentarse al ambiente de la tarea representa est,l situ,H.:ión
como un espacio del problema. El espacio del problema es la representación en partind;;�r que el Slljeto
hace del ambiente de la tarea y se encuentra configurado por l;;�s inler,Kciones entre I,1S limit.ldünt's
inherentes al sistema de procesamiento de la información y al ambiente de la \Me.l. EslP esp,KiO del
problema viene definido por los estados, los operadores, las restricciones, l:"ls funci<JtleS de l•v;lluacií\n
y las estrategias de búsqueda.
SOUJCIÓN DE PROBLEMAS •
'J$9
psicología cognitiV,l, la� invte'Siigaciones sobre lu solución de rohlemas se
[)entro del m.uco de la
hJn centrado fundai�Jenta �mentc E'll clo<; '151'!Cetos: 1l ) los procedimientos que conducen a l�s solucione�
rcprescnt �t IOnes m�ernas de los prohlemds. Antes � ahordJr l."SlOS dSfl\.'CIOS, v¡unos a cm¡>ez,u
y t2l las
d1ferente5 tipos problemas con el fin de del1mit;�r el ambiente rlc la tarea e i(k:ntificar
püf ;�nJii.zM 1�
_
tos sobre el soluc1onador.
los requisitos 1mpl1es
3.1. Tipos de problemas
L,, mayoría de los e_studios �re 1.1 solución de problemas parecen coincidir en que hay al menos
_
cuatro componentes b..isKos en dicho proceso: {1) un estado inicial del que se parte, f2l un estado meta
que se quiere 1, lcanzar, (3) una serie de pasos que permitirían alcanzar dicha meta y (4) unas restricciones
impueslclS por el problema. Una de las primeras clasificaciones sobre los diferentes tipos de problemas
se bJSJba en el grado de definición de los estados iniciales y metas de la sittración. Según Reitman
(19651, existen cuatro tipos de problemas según este criterio: { 1 ) problemas en los que el estado inicial
yel metcl se encuentran bien definidos, (2) problemas en los que el estado inici<ll se encuentra bien de­
finido y el estado meta está mal definido, (3) problemas en los que el estado inicial se encuentra mal
definido y el estado meta está bien definido y (4) problemas en los que el estado inicial y el meta se en­
cuentran mal definidos.
Sin embargo, la clasificación general más aceptada agrupa los problemas en problemas cerrados o
bien definidos y problemas abiertos o mal definidos. Los problemas bien dEfinidos, tales como los ana­
gramas o el ajedrez, son aquellos que contienen en sí mismos toda la información que permite resol­
verlos y cuya estructura impone unas limitaciones o requisitos para alcanzar la solución. En este tipo
de problemas se identifican con facilidad la meta que se quiere alcanzar, los requisitos y el punto de
partida para resolver el problema, así como los pasos u operadores necesarios para su solución.
los problemas mal definidos, por el contrarío, requieren que el sujeto construya o genere la infor·
mación necesaria para alcanzar !a rolución. En este caso, se dice que los problemas están mal definidos
puesto que falta información sobre algunos de los componentes básicos del proceso: la meta, el estado
inicial, los pasos hacia la solución 0 las restricciones. En el caro anterior de los problemas bien definidos,
las personas generalmente no se encuentran familiarizildds con el dominio de conocimiento del problema y para resolverlo utilizan estrategias generales de solución, tales como el análisis medios-fin que
ver:mos más adelante. Sin embargo, para resolver los proble�as mal definidos, _que son más cc1ra�t:
risllcos de la vida diaria, se recurre al conocimiento y a la expenencia, como por e¡emplo, en l.1 �lue�on
de problemas por analogía. Según Simon (1973), los procesos generales para resolver ambos ��� de
problem<ls son los mismos y lo carilcterístico del proceso de solución ele los pro�lemas nMI d:fin1dos
es estructurar
lo que Jparentemente se encuentra desestructurado. C.on IJ práct1ca y el e¡erClCIO, los
_
_ dE'flmrlo$.
problemas mal estructurados terminarán siendo problemas b1en
Greeno ( 1 978), sin
embargo, propu� � na dasifica:ión ba�da en !:��:�::0; ����l:�:�:��::U::::
j)<lr¡¡ res.olver el problema. Est.1 dasificaCIOil
11
compren fha tres t1pos de 1
C:·
ducción estnrctur,ll,
12) problcnMS de tr;�nsfonnación y (3) prohlcm<ts (le rt.>ordcnación. Esta clas,flcación
puede ser lÍtil como unil primcrJ ,1proximación a los difcrcntec; tipos de problemas en 1.1 que se constdera
cu.ílcli son los procesos prcdomin,mtes empleados en su solución. Sin embargo, no todm los problemas
pueden d.JsificJrse fácilmen1e bajo esta tipología puesto que en muchas oc.1sioncs los p10hlcmas se re­
suelven por un<J combin<�ción de c51.1S C.ltegorías.
En los problem.1s de inclucción esrruc!Uf,l l se trat,l de identificar el poltrón de relaciones que existe
entre los elementos que conforrn,1n el problem.1. Par,l resolver este tipo de problemas hace falta descubrir
las rel,lcioncs que se establecen entre l¡¡s par!t-'S individuales par.l luego poder generar una reprer.ema­
ción integrada del p.wón oiJscrvado. las arMiogias pertcnt.><;en a este tipo de problemas porque mediante
,1
la nueva situación. Un ejemplo fllU)' sencillo de una analogia verhal es su presentación
la idcmificación de los aspectos estructurales compartidos entre dos situaciones se extrapola la solución
ya conocida
como una serie de cudtro términos en la que el primer par de términos se relacionan de la misma forma
que el segundo par: hombre es a mujer como caballo es a yegua (A:B como C:DJ.
Los problemas de transformación se resuelven mediante la aplicación de unos procedimientos
u
operaciones al estado inicial con el fin de alcanzar gradualmente el estado meta. El conocido problema
Al
de la Torre de Hanoi es un ejemplo de este tipo de problema. El problema consiste en pasar los tres dis­
cos del primer pivote (pivote
al tercer pivote (pivote CJ para que queden en la misma disposición,
pero sin mover más de un disco a la vez y sin colocar un disco de mayor tamaño encima de otro menor.
la solución de este problema la veremos detalladamente en el apartado sobre los procedimientos de
solución de problemas.
Problema de la Torre de Hanoi
En los problemas de reordenación la solución se obtiene mediante una nu('v,J dispo.1sición dt• lo� t•lt>·
mentos en función de algUn criterio. Ejernplos de este ti¡:Kl de problem<lS son los
n1nrpi..'<\JI>eJ<l5, lüS
anagramas o la criptoaritmética. El siguiente prohlcma propu<•srn por Gret•no t'$
un 1'¡t�mplu dí' crtpto·
..
SOLUCIÓN DE PROBLEMAS •
361
��
el prob e a se presentab.ln tres nomhres
MitnlétiCól. En
y los números eomrxend1dos
.
entre O y 9. la
a en susttlutr las letras por números de modo
tarea consistí
que el resulta
fuera correC!o.
facil itar la t<Jrca se suele _111clicar que la letra 0 se
corresponde con
p;¡ra
DONALO
+ CERALD
e�¿��:o��7a
ROBERT
��
(198�)�
�
;.J
__.,
_
_
_
modifi aron la tipología anterior en función de dos conceptos:
G no y Simon
(1) acción
cogmttva y {2) repres nlacton cognttiva. Señalan los autores que tanto la acción como la representación
necesanas
Y
complementarias
iYa
en cualquier teoría sobre el pensamiento humano. acción
cognit son
cognitiva comprende el conocimiento de las acciones básicas que se pueden realizar y el conocimiento
estratégico para establecer metas Y adoptar planes. la representación cognitiYa hace referencia a la re­
presentación de los objetos comprendidos en la situación, la meta del problema, las operaciones y las
estrategias que se pueden utilizar y las restricciones impuestas por el propio problema. Teniendo en
cuenta estos dos conceptos analizaron los problemas en tres Cdtegorías: (1) problemas bien especifica­
dos, (2) problemas de diseño y reordenación y (3) problemas de inducción.
la
los problemas bien especificados son aquellos en los que los procedimientos y (a meta están bien
definidos. Estos problemas comprenden una situación inicial o estado del problema, un conjunto de
operaciones para pasar de un estado a otro y un estado meta. la tarea consiste en encontrar una se­
cuencia de acciones con la apl icación de las operacione$ permitidas para poder alcanzar el estado
meta. Esta categoría comprende los problemas de transformación de la tipología anterior y cambia de
nombre al incluir también otros subtipos de problemas:
{1) problemas nuevos dirigidos por metas de los que se tiene poco o ningún conocimiento
o expe­
riencia (por ejemplo, el problema de la Torre de Hanoi).
ejemplo, los pro(2) problemas familiares con metas específicas y conocimientos especificas (por
blemas de matemáticas).
.
plo los ejercicios
met (
13) problemas que especifican un rocedimiento en lugar de una
al8 aicas).
dos e pr
de matemáticas en los que se p•de encontrar el producto de
ejemplo, 1,1 inter­
{por
cia
experien
tienen
ya
(4) problemas de representación en los que los sujetos
�
:
':�;!:m
d,
pretación de un problema de física).
0•
wlución de este ¡lfoblema rs la siguieme:
5264/IS
+t97�6S
123m
1 l;o
'" 2' N • ¡,y B a J.
• 4" l • B. C • l . Ü
S, T _. O, E _. 9· R _. l. A
G·
funcrón r�('
cntcnoo; KPO('r,11('S
metas S<' 1-.;IX't..rfic,m en
[n lo� problcrn.1s de d iscrlo y n_'Orden.1ci(m l.1�
probl('ni.1S. l.r mct.J con�rstP ('n r on<;truir un,�
en lug,11 de estados o prvc:t•drmiento� t·�pcr íírco�. [n e<.to<.
_
en
ll:ncn
funLrón
"l'
r
qut•
<k· un <.ri­
cnto<;
n
i
�
nuev,1 dispoc;rción o u'Urdcn,Juún de lo� objclo<. o conoc.
gr,r antcrrrrr, arnplrMldo adt·­
u•rio. tsr,1 l .lte¡:orí.1 comprende lu<. proh lcm,J<; de rcordt•uar ron de 1,1 trpolo
prublem.1.,.
d('
.;uhtipos
m.is r>l conjuuto con Jos problenM� de drsciío y los sigui<•ntc.:s
:
( 1 ¡ prnble llld� de íonn.rción de disposiciones (por ejemplo, un ,1 r1.1gr;rm,1 c ont icnt· letras dc'iorde­
n.ldas y 1.1 nwta consiste en rcordcuarl as de modo que formen WM pa l,1 bra : hOL.lL : C<�cho o
choc.1 .
12) problemas d e modifi cac ión
!Jl
di.! disposiciones {por ejemplo, l o s juegos de tablero como el a¡c­
drez) .
formulación o representación (por ejemplo, los pro­
blem.ls de in>ight como el problema de las cajas de Duncker).
problem.1s de construcción de una nueva
(4) probl emas complejos de composición y diseño (por ejemplo, escribir un ensayo, una composi­
ción music,1t, diserlar progr;�mas
de soft wa re, etc.).
coherente con los objetos o el contenido del problema. Esta categoría permanece igua l que la propuesta
En los problemas de
en la tipología
inducción se tr<Jta de encontrar un principio general o una estructura que sea
anterior, a u nque se analiza un mayor número de problemas de inducción, tales como,
los probtem.1S de inducción categórica, la extrapolación de secuencias, la inducción de estructuras re·
lacionales y el diagnóstico.
En cuanto a la distinción entre razonamiento y solución de problemas, Grceno y Simon sostienen
que el razonamiento deductivo e
inductivo son procesos de solución de problemas. Según estos .1utores,
deductivo e inductivo hace referencia a tipos de problemas y no a procesos. En este sentido analizan
tos silogismos categóricos como pertenecientes a la categoría de problem.1s bien especificados, en con­
creto, a la tipol ogía de problemas nuevos con metas específicas que no requieren conocimientos espe­
cíficos. Sin
de
embargo. los silogismos tr;;�nsitivos pertenecerían a Jos problemas de inducción puesto que
la representación integrada de la información se obtiene por la inducción de la estructura ordenada
relaciones que vienen expresadas en las premisas.
Por último, vamos a presentar una propuesta más global de Jos criterios de clasificación de Jos pro­
blemas que, además de considerar las características externas del problema, también indure t.v; C<l·
racteristicas internas del solucionador. Jonassen {2000) considera que en el análisis
de los problcn1.1s <.e
deben t ner en cuenta tres dimensiones: ( 1 ) las características de la n<:�tur;�Jeza
del problema, (11 1,1, c.l·
�
ractcrís!rcas del contexto en el que se presenta o representa el
problema y (3) las diier<'nci,l� inclividu.rl!."'
de la persona que tiene que resolverlo. La propiél naturaleza de tus
p roblcm,1s in!cr::rcttÍ.l con t'l torm,Wl
de rt·pr(.>Sentación y e! con!exto en CJUC se tiene que resolver e1 probk·m,¡
y t,1.; di((•rcnci.1� individu.lle"
deben contcmpi<Hse como factores media dores del prcx.:eso
d1• soluLión. En 1.1 T.lhl,1 tl.2 ,1• pH''I'III.l un
re-sumen de fas dimensiones qut• intervienen en l,t t•xp li1 ,11 ¡1•111
¡j1• J.r h,1hilid,111 p.u.l r("<olwr pro
.
������
T�OLA B.Z
Dimensiones explicativas de la habilidad r solver problemas
(adaptado de Jonassen, ���¿�
��
E
TURALEZA DEL PROBL MA
{'<oln.M.Illr•ldtl)
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E<lnK tur,lCIÓO (nMI
¡\hstr.KCIÓn (l.>spedfico de
dominio-ahstr,Ktol
I'RESEN li\CIÓN
(nnll'Xhl
• Soci.JI
• I IIS!círi<:.u
• Cuhur,¡l
lndicioslpistJs
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DIFERENCIAS INIJI\II O U A LES
__. ._
t:orKx irn1cnto de dominio
• c.:urio�ld,Jd
• f,Jm1h;�rid..1d
• cx¡x:ricncia
C:onocimicntO <.'!;tru<.tur,JI
Conocimll'tltO procedi rTll'flt<ll
Conocimiento sistémico­
conceptual
Razonamiento especifico de
dominio
htilos cognitivos
Estr,¡tegias generales de solución
de problemas
i
i
de su grado de estructur;,ción.
Jonassen señala que la naturaleza de los problemas varía en función
son problem.1s bien
complejidad y abstracción . La mayoría de los problemas en el ámbitO educativo
que viene dJdo, un estado
definido
bien
inicial
est;,do
un
estructurados. Estos problemas presentan
y un conjunto de operadores
meta conocido en e l que se encuentra definida 1.1 naturaleza de la solución
ente encontr.mtos en l a
permiten resolver el problema. Sin embargo, los problemas que habitualm
t::'Stos problemJ.� pu('({e
vtda cotidiana y en el ámbito profesional suelen estJr mal estructurados. En
solución, l;h �oluninguna
o
haber elementos desconocidos, se pueden plantear soluciones múltiples
: n1.ílc� 'on los
que no hay cNtcz,, sol_m
modo
de
vos
ciones pueden ser
alternati
cvJ1uad.1 s por criterios
ldort• emtl,ln
luctotl,
o
s
los
n que
P10<.t..•dimicntos
n y con frccuenci¡¡ requiere
ncccsJrios para su solució
0 cxpre!>tn sus creencias u opiniones.
q�
�u
v,ui.lblt·� qut• prt..>$t•tU:l el prohiC'nl.l,
l •l� pro-
o
la complejtdad viene definida por el número el<> dcmentll"
('oo.f.t, propwd.tdl'�.
y 1.1 t"'it.lhi ltd.ld entn_•
interrcla<. ión, el tipu de rcl.l('ión fttndurMI
gt.!do de
�
e
:
biC'nl.lS m.í� •nmplcJO' wn ,1qud lo� <¡ue l><Kl <hn.unir o� dado.l qtK' l;1 �•luMión de 1,1 t,1rea y �u� varldhl!!!.
�on jlOI o <-�table�. (u.mtu m.'i!> c omplqo 1-f'•' d prnblcm.1 rn.1yor <;cr,"Í d número de OfM.'r,lt.. IOfl(•s llf'\.c­
�.11i,1� p.lf,l �u solución y lll.l)'Of .;er;i 1,1 c<�r¡:<� <il: prrK"cS,lllliCnto p.H.l [¡¡ nll'll"lt)IIJ de lrab,• ¡n. [n w.·nerJI
l,, t·onlplcjlcbd y d gr,1do de esln•tJu•.Kión se sobp.1n. l.ns problen1.1� m.1l e�trucrur.1do� <;ueh•n !.Cr h�
111,\, complejos. Junq1.1c IJmlliéu pU(..'(k•n �cr �cncillos, Lomo d problema dl' no S<lher t..úrno ir vestl(lo
,, urM ct'n.l de compromiso. lus problcnM� hien <-'Siruuur.ulm son menos complejO<; puesto que com..
prcndt•n un.1 �rit: de v,.lfl,lblí'S CU)'O cornporr,,mrenlo es prededblc, pero 1"rnbién aumell!an en com.
l>lejrdad .1 medrd<J <jiiC aumentan <-'StJ� vMiables y sus operadores, por e1emplo, en el di� y c.ikulo
clc t.1 t�lructura clc un lúnd subterr.inoo.
Los problemas lo�ml.Hén put'<.lcn VJri,u en fondón de su nivel de abw.1cción. los problt'mas bien cs-
1ructur,lclos pueden considerMse como más <�bst rJc1os al no es1Jr situados en un contexto concreto de
,1plicación y por no tener contenidos específicos de un domino de conocimiento. htos problemas se
resuelven con los procedimientos gell('rJics denominJdos métodos débiles, <¡ue verc� má� adelante
en d punto sobre los procedimien1os de solución. los procedimientos de solución denominados méto­
dos fuertes, por el contrario, son dependientes del cootenido y contexto. En este caso, los problcmo�s
suelen estar n1al estructurados, est.in situados en un contexto determinado y son dependientes de con­
tenidos específicos. Por ejemplo, lehman, lem¡>ert y Nisbett (1988) encontraron que el
tipo de forma­
ción universitaria determinaha el rendimiento en diferentes tipos de problemas. los e5tudiantes de psi­
cologiJ y medicina resolvían mejor los problemas metodológicos, estadísticos y de razonamiento
cond1cional que los <->Studiantes de derecho y química. Es1os resultados ponen de manifiesto que cuando
la solución de problemas se encuentr.l inmersa en u n contexto determinado y e5 dependiente del con­
tenido se desarrollarán procedimientos también específicos y concretos. Ahora bien, los problemas bi�
estructurados también se pueden situar en contexto y se pueden dotar con contenido, por ejemplo, al
�r formulados como una historieta y los problemas mal estructurados pueden presentarse de forma
más abstracta, por ejemplo, corno dilemas
Con respecto a la ref>rcsentación de los problemas se señala la importancia de considerar las carac­
terísticas d<:-1 contexto, del formato y de la modalidad. los problemas cotidianos y profcsionale5 se en­
Por ejemplo, si queremos diseñJr un vidcojuego p.1r" luego colocarlo en el mer­
SCI'�
cuentran inmersos en coote!Ctos propios y aquella información que puede ser relevante p.1ra un contexto
puede no sedo en otro.
cado de ventas con éxito, la representación del diseño del videojuego en el ámbito profesional
muy distinta de aquella que tengamos que hacer en el ámbito comercial. Otras variables <¡ue también
las imposiciones reguladoras de los diferentes contextos (sociales, políticos, económicos, religiosos Y
influyen en esta dimensión son las posibles presiones del tiempo impuesto pJra resolver el problenl<l,
culturales) y las distintas interacciones sociales que pueden darse según sea el grupo o el ambieote, püf
ejemplo, un ambiente competitivo frente " uno colaborativo. Por último, se señJia que el .1b.111i<:o de
h.1cc de las
la s diferencias individuales que puedeo mediar en el proceso de solución de problemas es mur .1mplio.
dimensiones afectivas y conativJs. Por ejemplo, algunos estudios muestran <¡uc las ,1ctiwdc� Y bs cre­
encias que se liencn sobre el prohlemJ y su timhito de conocimiento conjuntamcnt(• t..Oil d nivel tk
En la Ti'lbla 8.2. solamente se rcc.ogen algunas y rrercce destac.11 1.1 consideración que se
SOlOQON !lE PROBLEMAS • :J65
3_z. procedi
mientos de solución de problemas
Como he� com�nlado anterio_rmente, Newetl y Simon (1972) describieron la soludóo de
proble­
rn!eracoón enlfe un Slstem_a de procesamiento de la
inform;�ción, un soluclonador y un
mas como la
,¡mbiente de la tarea. �o� autores p�opus1eron una meláfora espacial P<HJ describir el proceso de solu­
pr�edmlJento
de
un
busqueda
a
tril�és
de un espacio delimitado por unos estados y unas
ción como
se<:uendas d� acoones q�e conforman los cammos o trayectos metafóricos hacia la solución. Según
esta formul�ct�n, el espac•o del problema es la represenlación que el soluciooador hace del problema
y estJ constltutda por cuatro elementos; (1) la descripción del estado inicial del que se parte, (2) la �
cripción del estado meta al que se pretende llegar, {3) un conjunto de operadores 0 acciones que per­
mitír.in pasar de un estado a otro Y (4) las restricciones impuestas sobre los diferentes trayectos que con­
ducen a la meta. El procedimiento utilizado para encontrar la solución comprende la secuencia de
operadores que pueden transformar el estado inicial en el estado meta de acuerdo con las limitaciones
impuestas por el trayecto. De esta forma se entiende que el proceso de solución de problemas es un
procedimiento de búsqueda del mejor trayecto para alcanzar el estado meta.
Una representación exhaustiva del esp.-�cio del problema comprendería el conjunto de todos los es­
tados que potencialmente se pueden alcanzar mediante la aplicación de los operadores que se encuen­
tren disponibles. Según la descripción anterior del espacio del problema, podemos darnos cuenta de
lo fácil que sería caer en la tentación de intentar explorar todos los trayectos de forma exhaustiva para
asegurar la mejor solución al problema. Sin embargo, las personas tenemos una memOfia de trabajo li­
mitada que hace inviable un proceso de búsqueda eKhaustivo. Por ejemplo, una jugada de ajedrez es­
t.indar puede comprender aproximadamente sesenta movimientos con una media de treinta movimien­
tos alternativos legales en cada paso del trayecto. Este es el típico ejemplo de lo que se conoce como
implosióo combinatoria y pone de manifiesto el hecho de que el tamaño del espacio de búsqueda au­
menta exponencialmente a medida que se profundiza en el proceso de búsqueda. Este hecho hace que
muchos problemas sean imposibles de resolver por medio de un proceso de búsqueda exh_austivo en
el que se consideraran todos los posibles trayectos comprendidos en la definición del espac10 del pro­
blema.
El
Para resolver estos problemas, fas persooas utilizan unos méfodos de búsqu� heuríst-ica.
manepble Y
búsqueda heurística permitir reducir el conjunto total de alternativas a un numero OlclS
o��; ��s::1�: :
ej::
:;
:!n
�
s:lu
la
a
e
;
aproxi�n
se
a
q_u demás agrupe a las alternativas que �jor
�
\
e
n
i
P
puede anticipar entre tres y cuatro ¡ugadas, Y un ¡ugadOf e
.
petSútM e� rt.l.· �e
pero entre las mejores jugaclas. Como veremos más adelante, formaCIÓn de
.
IÓn
hnut.u
ni(')Or
logr.H
explic¡ en gran
iento necesario p.ua
medida por la adquisición del conocim
�cio de búsqueda en la solución de problemas.
de
a¡edrez
del
IJ
l�la
�
1,1
�t'SO
.�
366 o PSICOLOtiA DEL P�NSAMIENTO
Fl proceso dC' bú�qut'fl.l
\l('uríst•c.l, <;in emb,ugo, no �.lrilntira que se ,lit antt' la solu.,.. ión ópt1m,�
del
de forma PJo.h:�us1iv.l tocl•ls lo� posibles tr,lyCtlo� dentro del
csr<•un
dl'l probl�ma, <'n la bú�.qued.1 ht.•urístic,l �· apuest,l por ;�qucllos tr:lyl:\lo<; que mejor pt•cdan t ondutir
,1 un;1 solución. Por tanto, m<.''<li.mtc C'Stc pnx.eso se a lt .m?.l n solu1.. iones �atisf<H tori;1<;, aunque no
I'IC·
pmbkm.l. D.:�do que no �t· cxplnr;�n
mdodO" h('uristicvs de c,1r:íctcr general y que denominaron m(•t<xk:ls débiles por no uliliz;�r mform,1c1ón
ccsari.mlcnte úptim.1s o la mpjor solución. Ncwcll y Simor1 (1 972) propusieron un nlm1cro reduc ido
di.!
es¡x.·dfica sobre el dominio
del
(2)
problema. A continuaciún p rc�ntarcmos un:� descripción de los dos
m.'ís conocidos: ( 1 ) el heurístico •subir 1.1 cuc-;t.h y
el heurístico •análi!>is mt.'<lios-fin • .
3.2.1. Heurfstico usubir la cuestan
El heurístico de subir la cuesta, también denominado método de reducción de diferencias, es un
procedimiento sencillo p<'lra reducir la diferencia entre el estado inicial y el estado meta del problema.
Se tratJ de aplic<H un operador que cambie el estarlo inicial a otro est;�do que se <�proximc lo máximo
posible al cst.1<lo meta. Este heurístico recibe el nombre de subir la cuesta porque recuerda el camino
que se emprende haci.1 delante cuando se quiere ,1lcanzar la cima de una cuesta o montaña. Este pro­
cedimiento se aproxima al estado meta de la misma forma que un caminante avanza reduciendo paso
a paso la distanci<� que le separa de la cima de la cuesta.
Este heurístico es semejante a un método de enSJ.yo por error selectivo. Generalmente, las personas
eligen en cada paso la ruta que parece llevarles de forma más directa a la meta. Su aplicación es útil
para encontr.H una solución mínimamente S<ltisfactoria (máximo local), pero no garantiza que se haya
encontrado la mejor solución posible {máximo global) dentro del espacio del problema. La mayor des­
ventaja es que en el trayecto solamente se puede ir un paso hacia delante en dirección a la meta.
Es una estrategia sencilla y útil, pero también puede conllevar ciertos inconvenientes. Por ejemplo,
el soludonador puede quedarse atrapado en un punto máximo local con una solución satisfactoria,
pero distinta del estado meta. Siguiendo con la metáfora de subir la cuesta y como se ilustra en la Figura
8.3., esto supondría que el caminante ubicado en el estado inicial A seguiría paso al frente en dirección
B,
a la meta (m<iximo global) para alcanzar la cima de otra cuesta {máximo loe<�[) intermedia entre el inicio
de su camino y la meta propuesta. Sin embargo, si el caminante hubiese partido del estado inici,1l
este heurístico hubiera permitido alcanzar la mela (máximo global) por el camino más corto.
es�ado inicial 6
v'''"=t•
�
Representa ión de la aplicación del heuristico -subir la cuesta• partiendo de dos estados iniciales diferentes. Desde
_
óp­
!!/estado imcial A se alcanza una solución satJSiacroria (máximo local) y desde el estado inicial B, una solución
tima (máximo global).
Otro inconveniente del heurístico «subir la cuesta a es que sus movimientos siempre se encaminan
que a la larga supongan un
hacia el estado meta y no se pueden generar estados que momentáneamente se alejan de la meta, aun­
avance. Dicho de otra forma, este heurístico siempre trabaja hada delante,
no permitiendo dar un paso hacia atrás porque esto supondría alejarse del estado meta. A continuación
vamos a ilustrar cómo se puede producir este inconveniente cuando se intenta resolver el problema de
la Torre de Hanoi con este heurístico. Recordemos que este problema consiste en pasar los tres discos
del primer pivote al tercero para que queden en la misma disposición, pero sin mover más de un disco
a la vez y sin colocar un disco de mayor tamaño encima de otro menor.
Problema de la Torre de Hanoi
1
la F1gur.1 8.4 . es una reprL'S('ntación del esp<1cio del problema completa con un total de
El est.Jdo
es el estado inicial, el c:.t.1do
8 es el estado meta y
27 estados.
cada estado se en1..uentra vinculíldo con
otro est.Jdo por el movimiento de un disco. Como se put:tlc apreciar en esta representación, existen va.
;
IJ rnjs r.�pida viene representada por los siete movim ient
rias form.1s de resolvC'r d problema, IUnque
os
consecutivos comprendidos entre los estados del 1 al 8. También conviene señalar que el enf(){¡uc d
el
procesamiento de la información no supone que el solucionador teng;� representado todo el espacio
del problema, sino un subconjunto de dichos estMIOS en un punto determinado del proceso de solución.
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Representación del espacio del problema de fa Torre de Hanoi (adaptado de Dunbar y Fugelsang, 2006!.
Supongamos que el solucionador está utilizando el heurístico de subir la cuesta
y h.1
ido .Jv.mz.lndo
consecutivamente del estado 1 hasta llegar al estado 5. En este punto, la aplicación del heurístico llcv.�ríc�
at estado
23
8.4.,
H.
porque este estado es el que más se aproxima al estado meta. Sin embargo, como puerle
observarse en la Figura
Pred �lnwntr
el estado 6 conduce más rápidamente a lograr lt� me!:� qut• el est.v:fo
aunque supone ir un paso hacia atrás con el aparente alejamiento rnonwntjneo de l,1 mct,J.
t..ofov<'�)'•
Hil)'� S �m
( 1 91\'i) 'n o nr ,
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n qu.. ICK sujetn<;
utili7ah� � en
, pnn"K'r lug.1r el m
.
o de 1.:�
de i r n as bulm 1.1 ue t. ) par<� resolver
f'l llrohlern
rt.'(!ucnón
f '1 � � e Torr(· de l lanoi y cu.mdu fra­
1.1
!>olu< i n, entonces
,lphc,lb,ln el he •� .
0"'1¡,,111 en cnumtrar
0 hco a l sls n"l(.'dios-fm, que vcrernos a
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n
cOilrinu.K ó .
< t.. r uo
L sl
d fl· c o
: 1�
ó
étod
n;\ r
3.z.z. Heurístico Hanálisis medios-fim>
es�ado Hl lCtil l y el cst.1do meta. la d rfcrcncta principal entre este heurístico y el de subir la cuesta
_ pon e r cl cst<�do meta en va ri os estados submctas.
conststc en Ocs�o rn
Como hemos visto en el pun t�
_
nomin.Jdo a n. l isis r lios-fln también
El hcur_ís i�o O
es un método para r{.-ducir la diferencia
�
_
entre
�
el
i
c
sulm
,ml('·rior, el
� � ta se basa en una búsqueda hacia delante desde el es;ado •nicial
hacitl el c��ado rne�a con l a ap 1 1_cacr �n de operadores para if generando nuevas estados que conduzcan
a la solucton. la busqueda hacra a t�as, por el contrario, p<�rte del estado meta y mediante la identifica­
heurrst1CO de
a c
:S
ción de los operadores se pretende 1r generando los diferentes estados que logran terminar en el estado
_
inicial. El an lisis medros-fin es uno de los m todos miis conocidos y es fruto de la omb naci n de 1.1
á
é
bU�ucda hacia delante y hacia atrás.
c
i
ó
la idea principal que subyace e n e l análisis medios-fin es que la reducción de diferencias entre el
estado inicial y el meta se logm estableciendo submetas o estados intermedios <¡ue cad;r ve>z se> aproxi­
hasta
men más al estado meta. Mediante la aplicación de los operadores se van rOOuci(>(ldo estas diferencias
rencia, entonces se genera un nuevo estado submeta para aplicar el operador y así poder ir reduciendo
Por ejemplo, supongamos que nuestro estado inicial es que estamos un fin de semana
lograr que no existan diferencias entre ambos estados. Si el operador no logra reducir esta dife­
en casa aburridos y con ganas de salir de excursión al campo, nuestro estado meta. En t.-ste caso uno
es­
de los operadores que permitiría reducir la diferencia entre el estado inicial (ai.Jurridos en casal y el
que
tado meta {excursión al campo) seria coger el coche para acercamos al sitio deseado. Si ocurre
submeta
nuestro coche está e n el taller, entonces nos veríamos obligados a generar un nuevo estado
a un amigo con coche
(amigo con coche) para aplicar el operador. Podríamos, en este caso, llamar
Si nuest_r operador falla por
(nuevo estado submeta) para que juntos fuéramos de excursión al cam_po.
entonces b�scaexcurs1on,
de
tr
cualquier motivo, nue t ro amigo no cstii en casa 0 no tiene ganas de
F1gur.1
al campo. En
ríamos otro operador, por ejemplo, viajar en tren, para asf poder ir de excursión
.
B.i se representa de forma esquemática el heuristico análisis medios-fin
dichas diferencias.
s
�
1.1
G
:
TU TPS!COLOGIA CfEL PENSAMIENTO
•
Sl h.J\ é\!IO. W gt'fll'fa
nuewJeslado A
ew=f*
Repre5em,Jción esquemJiicJ del heuristico .m.ili!>ts medios-fin.
El heurístico análisis medios-fin reUne varias características importantes para el proc� de solución
de
problemas. En primer lugar, la búsqueda se encuentra explícitamente guiada por el cooocimiento de IJ meta
en p.Jrtes más pequeñas y más fáciles de alcanzM. Finalmente, el método puede aplicarse de forma recursiva
En segundo lugar, el estado inicial puede conducir a otros estados submetas que descomponen el problema
en el mismo proceso de descomposición de los estados �bmetas hasta alcanzar el estado meta.
El proceso de planificación también es lln<t parte importante de la solución de problemas al permitir
de realizar las acciones se pueden identificar puntos muertos en el trayecto hacia !a solución y tamllién
anticip<H las consecuencias de las posibles acciones. Con esta anticipación de las consecuencias antes
se pueden evitar E-rrores irrcvcrsiblt::s o reversibles. o errores irrelevantes pero que supongan una pérdida
de tiempo. También al descomponer e! problema en subpancs, se puede mejorar la búsqueda mediante
ción de las distintas partes del
la anticipación de soluciones tentativas para !os diferentes est,,dos, permitiendo !a corrección e integr.J·
plan de solución.
metas en e-l problema de la Torre de Hanoi. Por ejemplo, la primera submcta es liberar el <lisco de n!.l\'01
En !a Figura 8.6. se presenta un diagrama que ilustra cómo se podrtan ir gener<lndo [,,s primeras �ub·
tamaño del primer pivote. Para alcanzar esta submeta respetando los movimient� permitid�. S<' ti,\SLt<l.t
el disco pc<¡ueño al tercer pivote (estado A que se corresponde con el <'SIJdo 2 dd cspacin dl'l probll'nMl.
�P n1uevc el di�lO mc(kmo ,1 1 �Pgundo pivote y �" ,!!1 <lf17,1 !J prn11c1,1 SlJhmetJ (••.,t,Jdo
¡ntuJIJ.It ion ndc ron c�I<Jdo l del
; �:¡uo.lr
ron c�po
d
e�p.l uo prohkm�JI
,11
\ l'l l ,bcr,Jdo d (ll�<..u W·' 'l(IC debf'mCJ" moverlo terLer p1 ote y se plante,l l¡¡ SCAUilllil �ubmN.l
�
.
...:•• dt'l"' lillre cl tcrcl'r p1votl�. En este punto po(.\('mos Jnht ip.n qu(' I IIX"rJr el tercN p1vr•tc co­
,e
()u
ciiu cnum.1 dPI disco gr.1ndc S<'ri.1 un CIIOr porque bloquc;�ri.l el tr<l<;l.lfln tld
el di�co f)C'(JU
ck· ,Ji tern•r pivote l'l' �orrcspo 1dcron l"'l<�do 22 del cs¡>ano dd problenl.ll . [�t.l ,lllll<..lp<�­
di�o ¡;r.m
�
(IÓII (\(' I.IS consccuenn.ls neg.1trv,1s cornp,c cl tr,Jytxto y ¡>erm1te coloc,\1 el rh<;co pequeño t.•nnm,¡ del
:uKio
d
que se corrcspo�dc con el c�tJdo 4 del cs!l<lcio del problcrnat
LJit•rccr,1 mct;l con� stc en novcrel d•sco gr,mdc del pr1mer p1V(JIC al tercero y ilSI logramos cokxar el
�
�
d:sco gr.1nde en l,1 diS�S.IC!Ón
corr 'CI,l ( stado O que se �orrcspondc con el est,ldo 5 del csp:lCio del
�
:
.
nwdi,JIIO en el segun�o pivote lcst<Jdo :
_'
problenltll. Este procedumento contmuan.1 de forrn,, recurs1va estableCiendo estados submetas Interme­
logr;iramos alc,lllzar el estado metil.
dioS hastJ que
A
SubmetJ
l : Lil>crar cl diso:ode mJ}'OI" tJmJño
e
Submct� 2: t1bcrM el tercer pivote
D
xión lo sufic tent('­
hemos visto h.l:;ta :�hor<� ce; unt� �c .,cri ¡
El an.i lists del espacio del prob lern<1 que
_
nwntc abstract.l Lomo ¡Mr,1 que pueda ser representad.'! e imp lement.l�l¡¡ ('fl rlt stmtos m(_KIC'Ioc; cornpu­
un �tpn de modelo
con
amentc
vutcul;�d;�
C'strech
encuentra
se
tadonaiL�- Sin ernb,1rgo, esta propuestJ
_
_ Un Ststcma
de producuón cst.'i consti­
forrnul conocido corno sistern.1 de producetón (Newcll, 1973).
!,1
e
l
rnp
tc i l)n, entonces se
d
cu
n
o
se
c
(si
tuido por un con¡ unto de n•glas con condiciones y acciones
ejecuta fa acción).
Las reglas de condición-acción rcpresent.:-tn el conocirnicnto neces.:-triu p.:-trJ l¡¡ aplic.:-tción de un ope.
rador. L.1s condiciones especitican cuándo se puede aplicar el operador Y las acciones describen las
consecuencias de su aplk,lCión. Durante el proceso de solución, las representaciones de los distintos
est.ldos del problema (estado inici,ll, estado submet,l, estado mela) se emparejan con aquellas reglas
que satisf,1gan 1,1s condiciones especificadas )' entonces se dispara la acción correspondiente. En caso
de existir conflictp porque se emparejen varias reglas, se pone en marcha un procedimiento para la
elección de la regla más apropiada, por ejemplo, se selecciona la regla con más condiciones específicas.
Los sistemas de producción fueron diseñados, en principio, para modelar el proceso de solución de
problemas, pero r.ípidamente fueron extendidos a otros ámbitos de aplicación e incluso han sido pro­
puestos como modelo de funcionamiento cognitivo en general. Por ejemplo, los esquemas de razona·
miento pragmático que hemos visto en el tema sobre razonamiento condicional se encuentran repre­
sentados como un sistema de producción. Aunque existen diversos modelos cognitivos alternativos
sustentados en los sistemas de producción, todos comparten un lenguaje teórico común que permite y
fomenta la comunicación fluida entre las diversas disciplinas que conforman la ciencia cognitiva.
Por último, comentaremos que los problemas bien definidos, como el problema de la Torre de Hanoi,
no son representativos de la mayoría de los problemas que tenemos que resolver en la vida cotidiana.
Sin embargo, este tipo de problemas facilitan la investigación sobre el proceso de solución por varios
motivos. En primer lugar, el análisis de la tarea es riguroso porque tanto el conocimiento del sujeto
como las reglas o el procedimiento para pasar de un estado a otro vienen impuestos por el propio enun­
ciado del problema. Este análisis permite obtener un diagrama en el que se identifican todas los rut.lS
posibles entre el estado inicial y el estado meta. De esta forma, el investigador cuenta con una descrip­
ción formal que permite estudiar la generación de la solución e identificar cómo se aproxim.:-t el
sujeto
a ese estado meta por los sucesivos movimientos entre los diferentes estados del espacio del problema.
L>S·
Además, también se podría estudiar cómo mejora el rendimiento con el ejercicio e incluso cómo
Y esto permite estudiar
puede alcanzar el nivel de experto. En segundo lugar, estos problemas no requieren C"onocimient�
se
o un.l
mínima intervención de los conocimientos previos del sujeto. Por liltimo, J;¡ estructur.t bien dcíinid,l
del problema permite generar otros problemas semejantes para así poder estudiM el proceso de tr.ms·
pecificos
la generación de una representación adecuada del problcn1.1 c n
ferencia del aprendizaje bajo distintas circunstancias.
entación del espacio del problema
3.3 . Rep res
�
Teoría de Solución de P oblcrnas (.le· Ncwcll y Sirnon (1 972¡, lils
personas rcprcscntJn d
St�¡;lín ¡,¡
.
.
cspacro conshttudo por posibles estado e
de la t,l ;¡ como
s n los que se realizará la
ambiente
ar br nlc de la tdrc,¡ e� una descripción
de ra soluc ton. El
externa del problema y el espacio del
es la rcpr<.-scn�<Jcr n rntcma qu h;�cc el sujeto de dicho ambiente. En el punto ,1nterior hemos
.
problcJll,l
los Jr cdunrentos de busqucdi! hcurístic.l dentro de un espacio del problema
que su­
visto ,1tgunos de
y.1 habra srdo rcprcsentild por el solucionador. Ahor,1 veremos algun.as de las cuestiones
pucsl.mlC•nte
han plantc.1do entorno il la propra representación del espacio del problema.
queda
que se
�C:
��
U�l
� �
?
�
bús­
�
ción del t..ospacio del problema se debe considerar la interacción entre las fuent� de in­
En la g('nera
íorm,lCión externas e i ternas. las fuentes de información externas se encuentran definidas por el am­
�
biente de la tarea y las mternas comprenden los conocimientos que tiene el sujeto sobre situ.:�ciones se­
mejantes o an.llogas y sobre la propia información que se v,1 .1Cumulando durante el propio proceso de
del problema cuando
solución. En este punto vamos a presentar algunos de los resultados que se han obtenido sobre el espacio
se ha modificado algún aspecto del ambiente de la tarea y el efecto que puede
tener la información acumulada
durante el proceso sobre la rceS!ructur,lción del espado del problema.
fl papel que desempeña el conocimiento acumulado sobre un dominio concreto lo trataremos en los
puntos sobre el solucionador experto y la solución de problemas por analogía.
En !Js investigaciones sobre las fuentes de información externa se han utilizado versiones isomórficas
de los problemas bajo el supuesto de que si la estructura del espacio para los procedimientos de bús­
queda heurística es idéntica, entonces cualquier diferencia observada en el rendimiento se deberá a di­
ferencias en la representación de los enunciados de los problemas. Vamos a comentar algunos de Jos
resultados encontrados en los estudios sobre un conjunto de problemas que son versiones isomórficas
res,
del problema de la Torre de Hanoi {Hayes y Simon, 1 977; Kotovsky, Hayes y Simon, 1 985; Simon y Ha·
1 976). Estos problemas se conocen como los problemas de los monstruos y se presentan en dos
versiones: una versión en la que los monstruos se pasan los globos y otra versión en la que los monstruos
cambian el tamaño de los globos que sostienen. A continuación se presentan los textos de .1mba$ ver­
siones:
iento
Problema d� monstruo: movim
su sentido desarrollarlo de la simetría, procedit•ron a interc.1mhi.HSC 10" globos de modo que cada
mon�truo tuvicr.l un globo que fuer<� proporcion;�l a su tamaí'lo. LilS normas de su pl.lncta compli­
cab.m 1,1 soluóón del problcm.l puc-;to que <.e tenían que rt.'Spetar la� siguientes regl,l!.:
l . Solamente !;(' puedt' mover un globo c.1da vez.
2. Si un monstruo tiene dos �lobos, sólo se puede mover el m�s grande de los dos.
J. No se pued(! mover un globo <1 un monstruo que sostiene un globo más grande.
¿Cu<'i l €'S
la secuencia de movimientos par,l resolver este problem;�?
Problema del monstruo: cambio
Tres monstruos extraterrestres sostenian tres globos de cristal. Debido a las particularidades de su
planeta, los monstruos y los globos tienen exactamente tres tamaños: pequeño, mediano y grande.
El monstruo pequeño sostenía el globo grande, el monstruo mediano sostenía el globo pequeño y
el monstruo grande sostenía el globo de tamaño mediano. Puesto que esta situación era contraria a
su sentido desarrollado de la simetria, procedieron a contraer y expandir los globos de modo que
cada monstruo tuviera un globo que fuera proporcional a su tamaño. las normar. de su planeta com­
plicaban la solución del problema puesto que se tenían que respetar las siguientes reglas:
1.
Solamente se puede cambiar un globo cada vez.
2.
Si dos globos tienen el mismo tamaño, sólo se puede cambiar el globo que sostiene el mons­
truo de mayor tamaño.
3.
Un globo no puede cambiiH al mismo tamaño que un globo que sostiene un monstruo de
mayor tamaño.
¿Cuál es la secuencia de cambios para resolver este problema?
En el problema isomórfico de movimiento, los globos pasan de un monstruo a otro del mismo modo
en que se colocan los discos en los pivotes del problema de la Torre de Hanoi. Sin embargo, en el pro­
blema isomórfico de cambio, los globos permanecen con el monstruo, quien puede cambiar el tanMilo
de los globos. En esta segunda versión se han cambiado los papeles que dt>Sempeñan los pivotes )' los
discos: ahora un globo es equivalente a un pivote y el monstruo hace de disco. Tanto en el problem,, de
la Torre de Hanoi como en el problema isomórfico de movimiento, las imposiciones recaen $obre e! t-I­
maño de las unidades que pueden moverse {discor. y globos) ubicadas en un mismo sitio (pivott>S }'
monstruos). En el problema isomórfico de cambio, las imposiciones sobre el cambio del t,un,liio del
globo re<:acn sobre el tamaño de los monstruos (se cormsponden con los discos) qut' sujct.1n glo�Jo!; iSt'
1
con los pivotes). A continuación
corresponden
se presenta una i
lustración de prohlem
<J de los monstruos
las correspondencias entre
los tr<.>s problemas.
y un cuadro con
Problema de los Monstru
os
'
.�.
�
Mfit.i•l,l.lf'§li!,M
e¡umt.ljj!U+
Los resultados de estos estudios pusieron de manifiesto que los problemas isomórfrcos presentaban
diferentes niveles de dificultad a pesar de compartir la misma estructura del espacio del problema. Estas
diferencias en la dificultad de los problemas isomórficos se correspondían con las distintas imposiciones
(movimiento frente a cambio) y modalidades de presentación (visuales frente a escritas) de la tarea. En
concreto, se encontró
que el problema más difícil era la versión isomórfica de cambio presentada por
escrito Y el proble
ma más fácil había sido el problema clásico de la Torre de Hanoi. La explicación de
estas diferencias
se centraba en los distintos niveles de carga de la memoria de trabajo que eran nece·
sarios para
la solución de estos problemas con estructuras isomórficas.
La influencia
del ambiente de la tarea también fue estudiada por Kaplan y Simon ( 1 990) con el pro.
blema con
ocido como •el tablero de damas mutilado�. Este problema se considera asociado al insight
descrito p
or la Gestalt y plantea la siguiente situación:
r-�ueden cub1 1 r� Cdn 32
Un tablero de OOmas está íorm.:H:Io fXH 64 cuadrarlos. F.stos 64 cuadrados
piezas de dominó de formt� que cada ¡)ieza cubra dos cu�drados. Si se eliminan dos cuadrados de
con 31 piezas de domi�&
los extremos del tablero, ¡� podrían cubrir los i()2 cuadrados restantes
En general. cuilndo los sujetos se enfrcnt,m a este problcmil emplean mucho tiempo intentando en­
contrar un patrón que permita coloc.1r las 3 1 piezas sobre el tablero mutilado sin Cxito. Esta estrategia
resulta infructuosa porque el espacio del problema es demasiado grande y el enunciado no impone res.
tricciones sobre el heurístico de búsqueda. los sujetos .1 1 final terminan abandonando el problema sin
darse cuenta que es imposible cubrir el tablero de damas mutilado con las 31 piezas de dominó. Si
imaginamos el patrón del tablero de damas con la colocación de las piezas de dominó, se verá que los
cuadrados adyacentes son siempre de dos colo·
res que se alternan (rojos y negros} y que al
Problema del Tablero de Damas Mutilado
co-
tocar una pieza de dominó se cubrirá un cua­
drado rojo y otro negro. Como se han elimi nado
dos cuadrados del mismo color {negro), en el ta­
blero quedan
30 cuadrados
negros y
32
cuadra­
dos rojos. Por tanto, considerando que cada
pieza de dominó debe cubrir exactamente un
cuadrado negro y otro rojo y que solamente te­
nemos
30 cuadrados negros, no podemos colo­
30 piezas de dominó en el tablero
car más de
porque dos cuadrados rojos quedarán siempre
destapados.
Kaplan y Simon se plantearon estudiar la facilitación en la resolución de este problema por medio
de la presentación de distintos indicios del concepto de paridad que pudieran restringir la representación
del espacio del problema. Con este fin presentaron el tablero de damas de cuatro formas distintas: ( 1 }
un tablero con todos los cuadrados en blanco,
(2)
un tablero con cuadrados en dos colores,
tablero e n blanco con las palabras d e los dos colores escritas dentro d e los cuadrados y
(4)
(3) un
un tablero
en blanco con las palabras pan y mantequilla escritas dentro de los cuadrados. los resultados pusieron
de manifiesto que se tardaba menos tiempo en decir que el problema era irresoluble en el grupo con el
tablero que contenía las palabras pan y mantequma. Estas dos palabras eran las que mejor transmitf,1n
el concepto de paridad necesario para obtener la solución. En orden creciente
de
dificultad, este _wupo
fue seguido del grupo con el tablero de las palabras escritas de los dos colores, del �rupo con el
en dos colores y, por último, el grupo con el tablero con todos lm. cuadr:tdos en bl.mco.
1.1bkro
la e)(plicación de la dificuhad del problema del tablero de d;:unas rnutil;ulp es qut' se p.nte rle urM
representación inapropiO'Ida y para resolverlo hay que reinkbr !,1 búsqut'(l,l tf1• tJtr;, rC'¡>rcst•nt,Ki{ln del
espacio del prohlema con un númcrn mayor dP restriccionC'S. rst:t n•pH'SI'nt,lcifln ¡1111 i,tl ckl plllillt'nltl
,�ri ,ld de los color('<. del t.lhl('ro
por no Vl'nir �nunci;
ind tJ}'C l<l p d
.
. del problcm,l .
�u,¡ndo St' wri;¡ron l.r � formulaciones dl• los problem;¡s de m d ¡d�� ��, 1:formu l <�c ron
«'encontró que los s�jctos lograb.1n resolver el problema y oquoe ��uc•unn,l; fOi I��J n_ cl.oc ur:t.c! *, de p<�ndad
� a). Los ,1utores wstrcncn qu � 1.1_ experiencia fenomenológ
ica dcFin�rght dt..
r
��:� ¡:<;l� ��:�:ul:u��c
rocc�o de bu� t'{l.l SCilll'Jante
��
al utilizado con el resto
e�phorSf" como un p
de los roblemas, 'ro e�
. r�>t:.>struc�u�,1non dd espacio
se busc.J
SO
del
C.l
problem
a. l<l dificultad de�tos
{!(tC
probler!:s
bren
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frmd�s y que � requieren
�roblen las
�
conocimientos previos, se
,cr.ll men.tc. ¡
puede prcdcci ; l�r
de, las fuente� de mformJcton del ambiente
de la t,lfea que
IJ dispon1 b1hd.ld
)(1
e
urM
l>úsqucd..l .
C·
:coría
permiten constreñi r drcha
Progresivo i(hr ic MacGregor y Ormcrod,
Mac­
el heurístico
la cuesta
del Contr?l
En esta misma líne;r, l;r
on le,
2004;
erod Y
nr e 2001) sost1ene que los sujetos
Gregor, Onn
utilizan
de subir
.
que estos problemas se pueden resolver
p.w esol r pro�lernas asociudos al
cuando se relajan
Impuestas
�re el
del problema. Esta teoría explica cómo
las imposrc1ones
se alcanza un punto
muerto en el proceso de soluc1on, cuales son las
necesarias
que surja el
por
es tan poco frecuente.
este
r .v�
qué
insight
Ch ro
d,
msig�t y
so _ es!Jacro
condiciones
para
En estas
insight y
nueve puntos en el que se pide conectar todos
con
papel (ver Figura 8.1.). Según los autores,
meta
no
se
encuentra
bien definido en la mayoría de los problemas asociados al insight y los
el estado
sujeto� seleccionan u n criterio de progreso satisfactorio hacia unas metas parciales o intermedias, que
infieren de la descripción del problema o de algún estado interno que se ha generado en el proceso
de solución. De esta forma, la reestructuración del espacio del problema puede ocurrir, tanto por la in­
RUCflCia de fuentes externas de información como por la propia información generada internamente.
Por ejemplo, el criterio del problema de los nueve puntos es que cada línea debe cancelar un número
de puntos teniendo en cuenta la ratio entre el número de puntos restantes y líneas disponibles. Este cri­
terio permite concretar el progreso hacia una meta parcial en ausencia de un estado meta bien defi­
nido.
los sujetos no logran resolver este problema debido al gran número de movimient� dis�n�bles
.
que parecen ajustarse al criterio cuando los nueves puntos se encuentran dentro de la del1m1tacron rmaginaria de un cuadrado. Se llega a u n punto muerto cuando el heurístico de búsqueda ya no �uede ge.
.
nerar más estados que cumplan el criterio de progreso satisfactorio. Este fracaso permite rela¡a r las rmposiciones del espacio del problema para buscar otros estados o retomar e�tados desca �tados con
puede
�
t
e
¡
u
s
el
e¡emplo,
Por
anterioridad, pero que ahora puedan ser potencialmente prometedores.
volver a una solución anterior tentativa en la que utilizó una línea para un1r. los pun�os. fuer.1 d: los
�lf����:
lí ites ma
ginarios del cuadrado. El insight es poco frecuente porque losden�=j���';: ��;;�:::�
�
�
. 1
nr les s empre
trazado
parecen ajustarse al criterio hasta llegar al cuarto
r
�
o
del fracaso del cnterro'e pr greso
ticr!)<lr men
talmente el trazado de las cuatro líneas para darse cuenta
.
$.1tisfactorio y
imaginarios del cuadrado
reestructurar el problema sin los límites
- comentaremos la teona, del cambro repre�ntacional (Knoblich, Ohlsson, Haidcr y Rhl'·
Por ultrmo,
obst,lculo
e 1 1� inform lCión intenM como
mus, 1999;
Knoblich, Ohlsson y Rancy, 2001) que se cen ra
investig<�ciones se utilizó el problema de los
cuatro líneas o menos sin levantar el lápiz del
los puntos
se
·
·
·
1
'
'
.
G
:
p,u,1 un.1 buetM u•pti'�C'tli.H rlm dl'l e�p.1uu d1'1 pmhlt'tll.l. 1 �1.1 lt'01Í.1 '-�l'ht•llt' quf· 1.1 rqlre�!·nt.ruon ¡111_
t i.1l dd prohlctlM puedt• ,,., rn,ult'<.u,1d.1 pntqtw d \OliO\ rmit•nto ¡m·vio v t., c..:pt•rtt·n• 1.1� .rntC'riorC<s
h.m ,1t..l t\,Hin l.1 t un-run:trtln dt• 1!11 l'�jMtio tk•l prohl{'nl,l infrudll("tJ. l',¡r,1 po-dt·r rt•(·<.tnu tur.u <'�ll' t'V
!) l,¡ th�gr('g,1ción
p.11 in dd prnhli'fll.l l'\i<.tl'tl dn' nw...lni,mo': l l ) !,1 rt.'I.I¡.H rón dt• !.1� tn1j.lV�iriorws y (.,
de 1.1� .lgt"lii Mt..'iOn<'' ton <.i�nifit·,idu dd pruhlt'nl<l. L.t rcl,1j.Kitln d.¡• !,¡, impn,iti"ncs SI' cmicntl<' como
un dt•t remcnlu l'n l,t .u lt\,lCión clt• ,1l�ún demento dt• conifinti.:nto que re<.lrtn!-;1' 1.1 .lplit,tttón dt
• lo>
o¡wr.tdort·� uunprt·ndidO!' t•n d <'..p.lt io dl'l ptohlt•m.t. l'ot c¡cmplt>, l.1 i!j,1Liun funcional obSI•rv.1d,1 t•n
d problem.l rk 1.1« t.. :ti,\'• de DuncJ..cr St' tesut··lvv t.u.mdo l;1 funtitin umtencdnr.l dt· !,1 c<lj,l de ccnll,¡<,
't' .ltt•nlt.l \" nper.1 <otH<l '-tlportt' de !.1 vela. L1 di�grq,;.lt ión de !.1� .lgrup:�til>n('� implica !:t ruptur,1 de
l.b t..Oil('XÍ(lm�s e�t.1hltYió,1� \'ntre los compom·ntc� de IHM uni(l,ul con �i�nifi(;¡do. Como cit'mplo 10.
!Wmo<. el (.'1L"<:to ehhtdlong en d prohlt'tn.l dt• 1.1« j,Hr.lS de luchin�. En t'SIC' C.ISO, !.1 unid.1d t'On �ignifi.
t_;¡ ruptur.1 dt• t'st.l ,¡grup.lCión pcrmitirí,1
c.1dn que h.Kt' f.ll!,l disgtt'g,u $1)11 los pmn-dimit'ntos aprendidos qut· conclucen .1 una rcprescnt.lciún
in.1ptopi,1t1,1.
bloc¡ueM l.t <�plic.lcit'll1 met..ínicJ de cst()<. prflCt'­
ditnl('lllos v rt'<'�tructur,¡r d e:.pacio del prublcrn,1 ele modo qttC' se put:.•d,m cn<:ontr.lr los prot:<•dimientos
que re$uC'Ivcn lo� pwbk'm.h níticos.
a EL SOLUCIONADOR DE PROBLEMAS EXPERTO
LM investig<�cioncs que hemos comcnt,1do h,1st.1 el momento se han ccntr,ldo en tarc;¡s el\pC'rimen·
b
1.1le� (]tiC rninimiz,¡b,ln 1.1 intervención de 1.1 cxpericnci.1 <Interior del sujeto p;¡r,l resolver el problem,l.
fn dkh,1s t<lrcil�. la iniormaci6n ne(t'Silfi,, p.ua
solución del proOicm;¡ se encontraba disponible v li­
rnit,lCkl en el propio cnunci<�clo dd problema, redtlt'iendo de cst;¡ iorm,, los efectos de b re<:uper,JCión
los proc{'sus irnplic.1dos en 1.1 solución de problem:t$. Un,l vez idc-nti­
del conoómit>nto 1
. lmaccr1<1do. El diseño de t:>Stas tarc,ls persigue el .málisis y la identificación de los
iic.-rdos estos procesos básicos, ('S nect.-s.uio .1n:11i;wr el papel (]Ue dcst�mpei
l:t el conoc:imií'nto en !.1 rt'·
aspectos g('ner,¡les y b;lskO$ de
presentación dd espacio del problema. Con
d
obíctivo de dl'limit.1r los conocimientos }' el\pNiencia
del �lucionador, las inve!>tig.lciones se h;m ceñido :t un <imbito concreto de conocimientos con un.l
proct'SO$ b.ísiros dt' 1.1
mut>str,, de sujetos clasific.1d.-r en expertos y ntwatos. Veremos a continu;¡tión los result.1dos príncip,1les
sobre esta intcgr.teión del conocimiento }' experiencia del soluticmado•· en los
solución d(' p10blemas.
4.1. Características generales del solucionador experto
F1 estudio de la natur.ll(•z:t del
Cl\JX'rto se pu<'<le C'nfoc.u dt-sdt• un,, ¡x·r�p..'<·tiv,l ,1bsoht\,1
ti rt'Lllivisi,J
tC"hi, 200<.). l,l perspcc1iv.1 ab!>Oiut,l o t•xct·¡x:ional del experto :-<' n•ntr,l en 1;¡ i(kntiiic.1CÍI'>n. ck«t'1ipd<m
1
l�u;¡ ello e' nt.>ct'!<.uio t:ont.H CIHl un,¡ ddinit iún op-t'I,1IÍ\',I dl' o::'"fli'IIO 1 �·01
in�lfumentos de medida que pucd.JI) cu,mtiiit·.n dit"h.1 pcrit i.J. 1 .1 ¡wr,pe..-t1v.t h'l.ltivi�t.l, 'ttl ¡•m!Jt1f���-
Y evaluari6n d\> 1.1 perici:t.
1. r� en comp.l ta� iÚn l llll d_ m1vato, no �i{'ndo m't..L>s;lriJ una 1ll'ÍIIllcitm t.m p_rcLi�,l
tud1o r l·l ('llfX't
1j)(lrdJ el �
r1o. J.,¡ ¡')('rtCI•. l q• �I!U.l l'll un cuntlllllll con rh�t1nto� gra1:lo� 1lc 1 llllOl'lllllt'11hJ� y 01iioc; d<.' cxpcncncl<l
l t''l)l·
ubic.u
luc; �ujctm. I n gent•r.11. los estudn"K del �olucron,1dor experto h,m adopt.1do
q• ¡Hll'dt•n
loS que
novato�
)('("tiv,1 rd,ltl\ 15t,1 h.1¡0 l'l ..uput'Slo dc quf' IJ.c; L ,ll l.lCicl.lC� )' procL">>'- h,lc;l((¡<; de !'Xperto<> y
dif"rcn� i.1� en!!'(' <�n�bos gru¡XJc; � dd )('n '' lo-; LOllfll.tnlient� arlquindos en t.•l
j,lll!I'S y q�K l,¡s
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l.
l.o�experlos ¡;cncr,ln lo mejor de form,1 m.ls r;ípida.
De G root ( 1 94ú) fue LlllO de los primeros en .1bordt1r el estudio de las diferencias en conocimiento
,, c>.¡>erienci.l t.'n el juego de ajedrez. Para ello utilizó la metodología del análisi!t de protocolos
:'<'rbalcs en una ampl1.1 muestra de jugadores de <ljedrez con <hstintos niveles de maestría. E l aná·
li�is de estos protocolos permitió identificar las diferencias entre jugadores según ib<tn
tomando
decisiones sobre sus movimientos en el tablero. los resultados mostraron que 1,1 princip.:�l di fe·
rencia en el comportamiento de un jugador experto er.1 la rapidez con la que podía considerar
la estructura de las posiciones de
las piezas, exploraban los posibl es mo­
1.1s mejoras jugad<Js sin necesidad de hacer un<t búsqueda exhaustiva. Estos j ..gadores expertos
captaban r<ípidamente
\'imientos. evaluaban las consecuencias de estos movimientos y elegían las mejores jugadas.
También Chuse )' Simon
( 1 973) encontraron que el jugador de ajedrez experto mostraba
una ca·
pacidad extraordinaria para identificar las configuraciones del tablero asociadas con los mejores
patrones de jugadas. Estos autores encontraron que expertos y novatos recordaban aproximada·
mente el mismo númerv ..:e piezas y sus posiciones en el tablero cuando estas piezas se situaban
al azar. Sin embargo, el rendimiento de los expertos era significativamente superior al de los no­
vatos cuando las piezas se encontraban en una configuración de posibles jugadas. Señalaron,
por tanto, que estas diferencias no se debían a una capacidad mayor de la memoria o simple­
cimientos relevantes que tenían los expertos sobre Sl! ámbito de pericia. Esta organiz,1ción se es­
mente a una cantidad m.1yor de conocimientos, sino a la organización estructurada de los cono­
tructura en agrupaciones
2.
(chunks) de unidades con signific,1do
que están conectadas entre sí, )'
que en el ajedrez se corresponderían con los patrones visuales de las jugadas.
Los expertos detectan y reconocen mejor.
Los expertos también detectan y reconocen aspectos de la información que p.1sa.n desJpercibos
plo, un estudio de Chi,
(1981) mostró que los estudi.Jntes df:'
rara los novatos, mostrando una mejor discriminación entre Jo relevante e irrelevante. Por ejem­
fs
Feltovich y Glaser
los cursos m,ls
l'l
avanzados de í ica representaban un problema basándose en el principio abstracto sub}'<ICPntt�.
micntra!. que los estudiantes novatos representaban los elementos superfici,11t•s contenidos pn
nc r
c�unci;�do. Esta reprL'SCntación más compleja y abstracta sustenta mejor los pron�os
..
dt.• r.l7.0na­
''11cn1o. planifr
cación, SUJX."f'ViSión y evaluación. Por ejemplo, se ha e ont ado (!UP IO!o !)()mbcros
C�fX'rtQ<; r r sent,Jn un incendio de forlll:l din.imica, considcr,1ndo l;�s nmdil iolll'� qu(• prob.l­
hlemente ante
cedil'ron al fut:Ko y cómo S('(á '>ll evolud•'m m.'ís proh:1hlt•, nrit•ntr.J� qu.• lo-. nov,JI\1-.
cp c
J.
n:prcs�ntan aspct.tos m.b �obrcs.�liente� dt•l e�< cnario,
ll ;una� (Kicin, 1 998).
LO!. c'pertos ,m.1l i za n dur.lntc m,ís llí.'nlfXI.
1.1lcs como el color Y la inhcn�irlad de 1;1�
1 � c•.:¡>crtos muestr,m una gestión dikrcnte dC' los recursos limitados de procc<.arnicnto. Aun(¡uc
p..1rezc.1 contradictorio con la prirncr,l caractcri�tica qm• hcmo� vi�tu. los C)(pertos rltd1c.:m má�
liempo al an,ílisis dd problema que los nov,lto�. Por ('jcrnplo, en el ámb1t0 de la r.1diologia <o<!
encontró que los expertos cmp!c.lb<ln más tiempo que los novatos en un;¡ fase preliminar al diag­
nóslico ¡Lcsgold, Rubinson, Feltovich, Glaser, Kl opfer y Wang, 1 98BJ. Este tiempo u�v1crtc favo­
b
r,1blcmcnte en una mejor representación que, a su vez, permite rt'Sülver el problema de íorrn;¡
m.ís rápida y correcta. También se ha encontr<1do que
calidad de las jug.Hlas de los expertos
en ajedrez está determinada por 1,1 mayor c.1ntidad de análisis y planificación que muestran frente
a los nov.JtOS (Ericsson, 2003).
4. Los expertos seleccionan las mejores estrategias.
Los procesos básicos para la solución de problemas son semejantes para expertos y novatos, pero
los expertos eligen el mejor procedimiento para una situación determinada. Por ejemplo, los pro­
fesores de física resuelven los problemas trabajando desde el estado inicial hacia la meta (hacia
1 980).
delante), mientras que los estudiantes lo hacen hacia atrás, del estado meta hacia el estaOO inicial
(Larkin, McOermott, Simon, y Simon,
También se ha encontrado que en el diagnóstico
médico rutinario los expertos diagnosticaban desde los datos frente a los principiantes que lo ha­
cían desde una hipótesis (Patel y Kaufman, 1 995). hpertos y novatos cuentan con los mismos
procedimientos de búsqueda heurística, excepto que para los expertos esta búsqueda está con­
dicionada por un conocimiento estructurado y específico del dominio que permite delimitar ade­
cuadamente el espacio del problema.
5. los expertos desarrollan sus actividades con menor esfuerzo.
Con la práctica se produce una automatización progresiva del rendimiento con la consiguiente
reducción en la carga de recursos de procesamiento. El procesamiento que inicialmente es lento,
secuencial y que consume muchos recursos atencionales con la práctica se convierte en rápido.
paralelo y menos deliberado (Schneider y Shiffrin, 1 977). Por ejemplo, los jug.1dores e)(pertos de
ajedrez son capaces de jugar ment.11mentc mientras alguien va diciendo en voz alta las jug.v:ias
e incluso pueden jugar mentalmente varias partidas de forma simultánea (Saariluom.1, 1 9 9 1 ) .
Además, esta autom.Jtización permite liberar recursos d e procesamiento para otros procesos, tales
como la planificación y el auto-seguimiento. Por ejemplo, los expertos en rnec<�nogr,lfíil no miran
el texto que están escribiendo, sino que fijan la mirada en el texto que vicnt' ,1 contimhlciÓil p.nJ
ir anticipando los próximos movimientos en el teclado (Ericsson, 2003)
6
Los expertos tienen mejQ( auto-control.
Durante el proceso de solución de prohlcm.1s, los exp('rtos
muc�h.m 1111 ,1uto-control mt'J•l' !JIIt'
los novatos d(:1 eslado de comprensión y (fl•l proceso
dt• �ulu�i{m. Por t'jPmpl,1, ...,, h,t t•nl'ontr.ulu
crtos ev,1luaban mc¡ or la tliflcuh.ld de los prohlcm,1s de fisKd que
qul' los ¡-xp
!os novatos CCh1,
Glascr. y ¡.:t.,.'t.'S 11}821 Y que CSIInMb.:m mc¡or el número tko p1ez,1s dl' ajcdrc/ 1¡uc poc:lí;m rt'("Ord.ll
de Vt..'Cl'S que llL'<'CSil<ln ver una
) el núnwro
].
tiJ78).
l OS exp<.'r
iOS
J>OSición L"fl el 1,1hlcw
para poder recordarla tChi,
aprove<..han mejor 1 ,1'> oportunid.ldcs.
<�provcchan mejor l¡¡s oportunidad<..'S que tienen para incrcmcnt;u sus fuente<; de in­
Los cxpcrws
recursos disponibles. De Grout ( 1 94ú) encontró que los jug.1dorcs expertos dC'
formación y los
ajedrel. st>guían ,¡prendiendo cuando descubrían nucw1s jugad<JS al explorar y evaluar las conse­
cuencias de los movimientos hipotéticos de una jugada. También la practica deliberada de una
dcstrNa 1wrmite corregir los puntos débilt-s e incrementar el nivel de pcrici,l tEricsson, 20031.
4.2. Desarrollo de una destreza
trt'z� dcpcndcra
Los enfoques mas tr.1dicionalcs sobre el rendimiento experto asumen que la adquisición de una des­
de la formación y la experiencia. Un principiante se irá formando y adquiriendo los
conocimientos necesarios para saber lo que hay que hacer en el ejercicio de su profesión o en una tarea
determinada y los años de experiencia permitirán que alcance un máximo nivel de competencia, que
en todo caso
se encontrara limitado por sus propias capacidades y habilidades innatas. Por tanto, estos
enfoques entienden que cualquier persona que se encuentre activamente implicada en su profesión
puede esperar alcanzar el nivel de expcrlo a medida que aumenten sus años de experiencia, y que las
diferencias entre los distintos niveles de expertos se explicarían por las limitaciones innatas de sus ca­
pacidades y habilidades.
El desarrollo del rendimiento experto se puede describir como una secuencia de retos con distintos
niveles de dificultad que el sujeto va dominando y superando a lo largo de los años. Estos distin!Os ni­
Vt'les de maestría se conciben como situaciones de solución de problemas diferentes que deben reso!­
Vt'r$C para alcanzar el siguiente nivel. Cuando el principiante se introduce en su campo de conocimiento
especializado empezará por obtener mejores resultados en aquellas tareas o actividades mas sencillas.
A medida que
aumenta su experiencia y formación, muchos de estos principiantes irán progres,lndo en
el dominio de
Ptrto. A lo largo de esta secuencia,
actividades cada vez más complejas hasta lograr alcanzar un nivel de rendimiento e>.­
el sujeto se encontrará con distintos tipos de problemas que delx>
resolvt,. para
desarrollar el rendimiento o destreza correspondiente con el ni\•el de maestría que pretende
alcanzM.
01.: esta form,1, llegara un momento en que aquellas tareas o actividndes que en un principio
jlalecían
imposibles de resolver se rcalizMJn sin esfuerzo y con fxito.
f.n el proceso
de ¡¡dquisición de una destre1.a habitual de la vid,1 cotidi,ma, 1.11 como conducir o
)UWJr golf. se
distinguen tn_"S fasL.os (fills y lbsncr, l <J67). Una primcr,l f,lSC dí'nOminada cognitiv,1 en
S(! aprende
la L'Siructura de la actividnd (reglas y procedimientos))' s<• rL"Cibc una rf'tloalin ent.lCÍÓn
star ue clara
de los errores mJs impon.mtl'S. l.m novatos ,1premlcn dr• form.1 gr.Hiual J t'VII.If t....,to.;
al
�)lll!:
�
t'Hili'C''
�
.1 11 ,tptu'itnl,ÍrHltN' ,, ''" t'\jlt't t:lltVol' dt· ren«hmi•·ntn h,1<:.l.1 Jli..mJ,u 1 ' SCJ.lutld,¡ (,t<.t•, dt•nouli­
t''iiJ'NIPn(i,J, ...-• .llc,ul/.1 1.1 tt•ru·r.t (,te:.••, clt•nomin.Jd.r .JulPtn.�tic ,,, t'n l,1 qut• lo� c:.ujcro' k�t.�n un rt•ndr­
n.rd.l ,\,tlo( t,lltv.l, t'll l.1 qut• lng¡.m un mvt'l tum lonJI e<:.tahlt• y ,,llt,l.lllolln. \un m.í� t•ntwn.lmwnto v
tlHI'nln eo.tilhlt• ) nptirnn
um
•.
un minuno t.•o.lut•uo. S<.• t•o.IHll.l, por t'Jt'tnpln, qut• p.u.t un,t .11 hvui,1cJ 11
rnit·nrn p.lt,J .tlt .Hl7,U u n nivt•l
1
c:.,¡ho.f.H rou n dt.•
ft'.lltv.l nwdi,t (por t•¡cmplo, ¡ug.1r .11 lt•niq h.Jtt•n f.tlt.J un.t.. t 1tlt U<'tll,l hor.t<. de form.u tt'tn y C'tllrt•n,1
1.1
rt'tHlitntt·ntu qut• rt•qurt'tol l'�(.l<:.t" recu"o' utent mn,1J05
,¡k,uu,u
un nrvd dt• rcrldttni(•nto o.,\lto.f.lt.lurro q ut• '('.t .wtmn.i tiul. 1 os 1-Ujt•too. luw.m
r·.,tr•ohl l'ltvo por­
qut• ��· implic.m r.lpid;mlC'rlh' r·n 1.1 ("ornprt•nsiún y n-pn-st•r)!at it'm de l.\ ('\lfUllur.l dt• 1.1 ,\( tivid.td ,¡ u�....
obje-tivo pl,lntt·,"!(/ü t'll l.t .ldqur,iuún de t'�t.h dl•,trt•J,I�
ce:.
.1lt .utJ,H lo m.-íc:. r.lptd,tm(·ntc pn�rhh·
;¡.
nrlll.lf p.1r;1 p.l�.H ,¡ t·ontinu,l( ión .t 1.1-. dtl" f,¡<:.(.'l<o St�uient('$ que- pt•t·sigucn l,1 owjora y ;us!Otn:lliJ,wu'111 <le
ltlS prO<.t.•dimit..'tlltl�. POI 11tr;¡ p.trl<.•, t,ullllién <'S t't('r!O que t"'IL' ti¡lt1 de .t( tivtd.ldes n•uc-;�tiva�. t,ll(oc;, U.ill"IO
lo" tuf•gos
u
loe:. &.vort('<:., no �·rí.m t.m popul.m.� si
r se h.1s.1 en el
('<;C
niwl dt• rendimiC'nto SJtisí.1ctorin no t'Stuvil'•rol
rcconodmicnto de ¡M iron es y cnn figu r.K iont."' que- ¡x>twn en rn.Ht..h.l
al ,•I(";Jnu· de 1,1 ¡)Ohi.Kiún nwdi,l. Por 1.1nto, "' .1dquisición de urM clt-strc7,1 de este tipo pti..'SC'nt,l Utltl
cstnKtur,t scncill,1
1¡¡� ,\l"CÍOtll'S de fonn,¡ tlUIOtn.itkiL
n.1jo el supuc�to d(' que 1,1 ,¡dquisidón dt• un<l destn•za dependpr,í fundamentalmente dt• la instwc­
ción y dP los ,¡fl(lS de cx¡x.•rienci<l, l;1 perspct.:tiv.:. tr.u-ficiorMI cncucntt.t dificil cxplic:�r por qué existen
,lnt i�üC'd.ld, )' por qué el nivel de PXCC'Icnci,l tan sólo lo consi�ucn unos cuantos y no todo� los que re­
difcrenci.1s t.m nMrt..HI,1S entre l,1s ¡x-r.,ono.�s con capacid.1dC'S scmcj,tnii..'S y con llna misma form.ICión y
únen t.'SIOS dos requisitos. P.1r.1 podC'r difcrcnciilf ambos niwlcs de pcrici.l, H.lt.mo e ln,lg,,ki
)'
(1 9861 dts­
un rC'n·
llnguen cntrC' l.'Xpcrtos rutin.uios }' expertos Ml,lpt.ltivos. El experto rutin.Hio se CM.:.ctcriz,¡ por
dimrcnto cfic;¡z que dcstac.l en r.lpidcz. cx.:.ctitud
.JutonMticid<ld, pero que manificst.J f,111,1 de
flcxibilidad y capacid.ul de .1dapt.1dón o.mt1..' �itu,1ciones o prohlcm.:.s r1ucvos. El experto t�dapt;�tivo, por
el contr,lrio,
(.'S
opaz de utilizar sus conocin1ientos de forn1.1 flt.•xiblc )' t.H'Jtiv.:., ponie-ndo ele n1.1niíicsto
mucstr.1n un,1 p r(•d isposición a seguir aprendiendo mit•ntras desolrroll.m su destr<.•z,¡ y conciben los pro·
un.:. comprensión m;is proiunda de los principios y del marco COtlccphMI de su destrcz.l. Estos cxpertos
blcm<1s nuevos 1..0mo un des.1fío y
u na oportunid,ld
anteri 01mcn tc rnl:!ntionada en l,1 qu('
p;tr,l superar su actual est<1do dC' pcrici.l.
btc l..'xpcno adaptativo aspira ,1 alcam:.:.r un nivel de t•xcelcnci.l que supcrt' b bsc d(' .nrtornatiz.Kión
·l. ..�ia
qut.'<I.Jdo suspendido rl d�.mollo dC' su d..strN.l. En (.'SIC
l...lSO, el sujeto prcten"" dc-sarroll.lr dt.-strcz.ls r¡ul' pcrmit,m ,lpOyM un
,1prcnd i z.1jc
riencia como pr.ktic.:.:1 dclibcrMla J),l lil podt•r conrrarrcst;H 1.1 (;JSt• de ,lutotnlliz.�c.:ión )'
continu,1!\o ¡).u,l
.1�í .tdquinr t ontr111
poder akan7olr niveles C.:<ld.l vez m.ís <11\os. El desarrollo de e-ste nivel de experto r(.'<IUit'tl' t.ullt J c:..pt•·
y h:�hilidMI en
200 \).
tontinu;uncnte r(>t•strutlurandu, rt·org;miz;�ndo y rcfin;mdo su reprl'�r·rtt.Kit•n dt• nJnocimicnto• } pro·
l,t monitori7i1Ción del propicJ rendimiento (Ericsstm.
l.1!:> difcrend<lS l'nlrt' t:)(pcrros }' nov.1tos no se
l:stoc:. l'XJ){'f!Oo. �l' t'lll ltl'rltr.lfl
r('dll(_l'n :.t:ndl l.ttllcntt• .1 qut• l(lc:. l''Jif'I!P'
s.1!xm más. -.,irlo a qu1..· lo SJill'n de furm,1 clistint.1. ln <·s1t.' puntn, el prtl(.l.'\0 d(• soh11 ¡,;n d1• pn)hknt.t'
nuevo� PS daVP. p.Hol planiPM mt•t.t<. qu<• cxn'(l,ln lo'i nivcll'<:. d\' r!'nditiiÍI'tltn qlw )'·1 o.�• donttll,ttl \ pock·r
tc-dim•cntos.
;hí '>f'Klltr lllt'JOranclo.
.
l.•l
solw ic'tn dt• ¡ m thlt•ttt.l'> por ,tn,rlrl).(r'.l, qtt(' \'t'ft'nto" '"·" .tdl•l.tnlt' ,... urlol t!t • l.l'
VÍ,1!:> p.ttol Sl'KUit JV<ln7ando <•ti d tlt-�urolln dt..• l'o.t.IS d<'i>llt'/,"·
4.3. Inte ligencia y creatividad
(11mo hemos v•�lo <'ll lo" fllllltn<; ,lnleriorl'": un prohlern,1 1.:xi�tl' n•t�nclu tcnl'nx"
utM met,t ) no S<l·
,,lt,mz,HI.i.
!.1<· _�oh•l 1011 �t· dt'finl' 1omn un prou·"o
bf'!llOS UllllO
dt• hl•.;qut>dd ,1 tr,wt>s del
Cl l'�t:�dn inkial. e1 ('Slado mc•t.t,
e�pJl.IO del prnhf(•rll,l qul' P\l.:l OU�<;fltllldo
unus npN<�do•c� qul'
l7.1rt'nltl' ro... t...,l,lcltl" 111\{.'trnC'cllo<; y unil S('nt• !le
fX'IIlllten ,J\,U
limitat ionP<; lrl'lfJLw�t.•� sohrc �� fXJSihles
.
rr.nectm h.lt i,, r.� .,ohKiOn . La f.1ulrd,ul u d1t1C uh.1d P·''·' r{'Solvcr pf p rohl t•mJ dq'ICndí't.l, cntont<.�. d<.·
_ _
C'l
!.1 rc¡m•,cnt,K IOil quf' <;u ¡cto h.ly.l logr,Kio h.wer de e�t(' csp.ldo del problcmJ . [n t•stc sentido, IJ so­
lodón inh.:f i�cn tc d(' PH'hkm.•s serí,1 !,1 elección de los hcurí�tit.:us apropi<�dos en un espo'lcio del pro­
hlcnl.l bil'n rcprc:.f•nt.ulo.
ll r�•�1l t.:"O
r)tH
_
Es bast.tntc comUn suponer que imcl igenci,l y crcat iviclad se encuentren relacionada� con !a solución
de problemas de iorm,1 que I<Js pcrson.1s inteligentes y creativ,l" resolvcr.ín mcj01 los problemas y dar.ín
r.oluciOilL'S divergcntí'� y novedosils. A conti nu.1c ión vamos ,, introducir brevemente, desde una pcrs­
pcttiva cogn1 th .1
)
no psicom étric.l ,
l;¡
relación entre el proceso d<.• solución de problcm.ls y las dife­
rencias inrli\ iduales en intcligenci.l y crcativid.1d.
Desde el enfoque de l proccs,m1iento de la i niormadón, Wenke y Frcnsch (2003) en tienden que la
mteligcnci.l <.'S un<l
cesos son estJbles e
son comunes ,1
habilidad intelectual constituida por facultades y procesos cognitivos básicos que
todas las person.1s, ;wnque diiiert•n í'n el gr<1do en que se poseen. Estas facultades y pro­
g
influyen sobre el rendimiento en un.1 <Jmplia variedad d() tareas. Según esta defini­
ción. cualquier aspecto del proceS.."H1liento de la información del sistema co nitivo puede consider<Hse
como p<trte constiturente de una habilid<td intelectual en potencia y, en este sentido, las diferenci.ls in­
dividu;¡les en inteligencia y cre;¡tividad f'Starían vincul.1clas con los procc.'Sos y reprCS(�ntaciones respon­
sables de la solución de problemas .
g
g
Para explic.1r el funcion,1miento inteligente, Sternbef { 1 985) propone la Teoría Tri.írquica de la In­
tel i enci a que, a su vez, está constituidJ por tres teorías: 1.1 teoría componenci.1l, 1,1 reori,l contextu.JI Y
la 1eori,1 de la expe rien c i<t. Una persona inteligente no es nt.'Cc.>sari.lmente aqueii.J que sobres_alga en to­
t
do$ estos aspectos, sino aq uei iJ que conozca sus p un os fuertes y débiles p<tr.1 s.1bcr cap imllzar Sll for­
taleza y compensar o corregir su debilidad.
�
l'_, res•, que son
La teoría componencial distingue tres tipos de componentes: (_1 l los •lllCt<Jcompon :
_de los proprocesos ejec utivos de orden superior empleados en la planificJCIÓn, control _cv<tlu,lCI?n
.. , que
OI
'nchm�f'nto
ll
\'
l
�I
l
actu.
clt•
s
cesos implicados en la soluci/m del problema, (2) los ..componente
. .
. rl'lf'nnon v tr.m'­
son los empleados en 1.1 ejecución de 1.1 !<Jrca y (3) los .componentes de <tdqtns1nón
ft.:rcnLÍ;"l», que S<' emple,m ;¡l ¡¡prender nucv,1 infonnadón.
�
TA.BlA 9.3
Teorfa Triárqulca de la Inteligencia (Sternberg, 1985).
:r:!o
( 1 ) TF.ORfA COMI'()N[NCIAL
1 , M('lill'lllllponl'nles
1 . 1 . 1-:t...-onOier y d('llnir un p1obl('nh\
1 ..!. Sd<x:don.u cumponcnlc< dE• orden inferior
1.3.
Sdt.�d<>!l.l! Ull.J o m,\� reprPS('nlacion{'<. mclliJit>s
1.4. Scie(·,;ionar t·�tr,11c�ia para (.OmbiOJI compor\cntes inÍ1�rion�
1 .5. Asign,JCión de recursos
1 .6. Conlrol dú los procesos de �nludón
!.7. Fv.lluJciónde l;¡ )Oiución
-
�z.-m-;"-;.;�; de ";:;,�� y "";.mie"1 o
1.1) ldenrlfi(;,JCiónde auibutos
lb) Compar,lción d(• alribulos
2.2. iniercnci;1
2 . 1 . codificación
2.3. extr<�poladón
(el
t tf
---------,-=e;-;:�.,;;��-;; ]
2.4. ,tplicación
2.5. comp.:�ración
2.6.
juslíficación
Component('S de control
2.7.
respuesta
l ��·,;d��i�ción �c�nci��l-;�� ansfcrcncia
Co,;;:��
(a) Codificación selectiva
(bl Combin<�ción selrxtiva
(e)
Compar<�ciünsei('Ctiva
�-"'-�-�,
;¡¡;;¡;
�
,,;;¡;
, ='==
.,
====:=:;=( 21- R-:IA CONTEXTU;A;:;L�=:;;;;;;
TEO
;¡¡;;; ;¡;;;;;;¡
;;; :J&
'"
' :¡;i
�
�
.o>j, >
la) Adapt.1ción
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(e)
·
....
ModdMio
(a) Enircnt.1mil•nto a situaciones nO\-edO!'.<l$
{b) Automatización
omponente�, son los mt!t:.lcompunenlt!� los que mf'jor pul'deu t.ontrihuir l'll b
1,15 diferencia� individua k-� en int('li).tl'nd.r y trt'.ltivid.ul. Stem!x·rg idt•ntl!u .1 "''tC' nu:l.l
De este conjunto de c
cxp!ic.Jüón d<:
>)�'
,
,J
)On<'n l � en el iunciotMmiento intcli)-\cntt': (1 ¡ dcxbión d
lcm qu� ne��df'r�:t:cnt(' d p
l f:>r��� �h
� �,. resuelto, 121 s l ci n de com¡>Oil<'llll'S ck>
n n
l
1,1 mformadón,
rcprcscnt.1<io��
ión ck• un
_
S
mfenor. 151 d('{t IOil en u to <� �a .lstgnación rlc los rl'Cursos
n
i
de r en
p.ua rt.'SOiv el ro­
.
ontrol del proceso Y (lJ cvaluauon de la o ución Y
sibili ad .1 la rctroolimcnt.1ción cxt na.
b!Cflkl, (61 c
mpli
m¡�ncntcs
.
d e•� 1 idcntifica�ión, definición y
LOS mctaco
reprcscmación son especi lmente
�
1r anal izar las d1fcrenclds mdtvtclual en telig ncia y cre.ltividad en los problemas
críticOS p._ �
.Jblertos
_
.
ef1n1dos. El rcsult . do de una 1denhficaC1on .1propiad;� del problcm<J, de una d ini
o al d
n precisa
_
de la cnvcrgad J a d dichas metas y de
1,1
una ad cu a representación de la
l;�s metas: de
�
�:
perm1t1rd est bleccr una soluCion veable e incluso novedosa. los aspectos
tradicionalmente
informao n
_
el cnsamtcnto divergente u cr tivo se podrían vincular con estas primeras
etapas del
asociados con . ¡�
Y los aspectos del pensamiento convergente o analítico con las etapas posteriore-s.
soluc1on
proceso de
:¡� m.ls.
e l"C ó
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un.1 o
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t�es.l• os
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�.1
:
a
d dó
:
de
ultado divergente, novedoso y adaptativo. Este proceso com­
El proceso creat vo conduce .1 un
prende habilidades t nt cc ales, conoctmiento, estilos cognitivos, rasgos de personalidad y motivdción.
�
cf tu
r�
El pensamiento divergente Y flexible permite identificar y definir el problema de diferentes formas y
desde perspectivas alternativas no convencionales, además de reorganizar la información con el fin de
obtener una representación más novedosa. Por ejemplo, se ha encontrado que las personas creativas
filtran menos la información distractora (Eysenck, 1 997), de modo que en estas personas aumenta la
probabilidad de encontrar nuevos patrones de información o detectar sutilezas o anomalías ocultas en
IJ n ormaci n considerada por otros como irrelevantes.
if
ó
También se han identificado otras variables que influyen en el proceso de una so c ión creativa,
lu
tales como, la tolerancia a la ambigüedad, una disposición general hacia la identificación de problemas,
una actitud abierta hada nuevas experiencias, und actitud crítica hacia las normas establecidas, un alto
nivel de auto-confianza y una alta motivación intrínseca. Según
Amabile (1 996), las diferencias indivi­
duales en los aspectos motivacionales influirán significativamente en la fase de identificación del pro­
blema y en la generación de posibles soluciones. Esta motivación intrínseca caracteriza a las personas
creativas, quienes � encuentran dispuestas y abiertas a interactuar con su medio en la búsqueda de
nuevos problemas y de formas alternativas de organizar e integrar la nueva información con el conoci­
miento almacenado, para poder alcanzar soluciones innovadoras ante los retos que se plantean.
a LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS POR ANALOGÍA
de problenMS se consid�ra un procediEl razonamiento
analógico como proceso para la solución
imiento poco
e to c�nitivo que se aplica a dominios de con�
, en l m
previas conocidas. Pensemos, por e¡emplo
.
n ,s t:omo un motor om x 1 .��u<�
il t6n de la
sangre {el
n bomiX'il s.mgre por IJS
r
gir,m ,1trt'do.xlor
n
11,�·
tu erí s , en el m delo planetario de la PStructura
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nUd�1 rld ;itornu corno los pl.1 nctas gir.lll .lfr('(ll•dur d_cl �ol l n f'I.J
qut• permih'n un.1 mejor compwn.;ión
cologi,l con 1.1
inforrn.1oón.
ele
lt'QrÍas < i<·ntífica� h,1sad,1s en an.llogias
un dctC'rmm.1do fcnomcno
c
_
mcluso el .wancc de la propi,1
PSI­
.malogí.J funcional entre ¡x:rsor1.1� y ordenadores como sio;tcmas de procesamiento de la
cienl"i,J. Un Pjcmpln
n;>rc.1no
lo cncontr,lrnOS en el gi ro conct'ph.1.1l y metodológi( o que m.. urrió en
El concepto crítico cn el pr01...eso d<' solución de problem as por ana logí;:1
es
la transfcrenciJ de
LO·
rrespondenci.ls de un.1 estructura rebciOIMI entre un dominio familiar y uno nuevo. Estos dos dominios
El
pa rd­
digrna básico para el estudio de 1.:� solución de problemas por analogía consiste en el diseilo de dos�­
d('ben companir un.1 t•structura similar, aunque l'll otros .1spectos puedan ser muy diferentes.
siones cxperimcntak>S consecutivas con el fin de que se produzca 1.1 conexión entre el problema dnálogo
previo y el problema met,l . En 1.1 primera sesión experimcnt;ll se presenta el
problema análogo, conjun­
l.lmenle con otr<1s hisloriet,1S irrelevantes, corno tarea de comprensión koctora. En esta primera %ión,
los sujetos Icen una historieta en la que se plante<� un problema y su solución, y luego contcst.1n a una
serie de preguntas.
A continuación se presenta el Problema de la Fort<1leza que ha sido utilizado en varias investigaciones
como tarea
de comprensión
lectora de esta primera sesión experimental tCick y Holyoak,
1 980).
El Problema de la Fortaleza
En un pequeño país gobernaba un dictador desde su fortaleza. Esta fortaleza estaba situada en el
centro )'se encontraba rodeada por granjas y pequeños poblados. Desde todas las partes del país
,
1
l
partí.:�n caminos hacia la fortaleza.
Un general rebelde h.1bía jurado tomar la fortaleza para derrocar al dictador. Sabía que con un ata­
un ataque directo, pero el general se enteró de que el dictador había puesto minas en cada uno de
que conjunto de todos sus soldados podría conquistarla. Entonces reunió a su ejército para lanzar
los caminos. las minas estaban colocadas de modo que podían pasar sobre ellas pequeños grupos
de hombres sin ningUn peligro, puesto que el dictador necesitaba que sus tropas y trabajadores en·
traran y saliesen de la fortaleza. Sin embargo, cualquier grupo numeroso podría hacer estallar las
1,1 fortaleza
minas y esro no sólo cortaría el camino, sino que destruiría muchas vidas y poblados cercanos. Por
, tanto, tomar
parecía imposible.
Pero al general se le ocurrió un plan muy sencillo: dividió a su ejército en pequeños grupos y mandó
a cada uno de ellos a un camino diferente. Cuando todos estuvieron preparados, dió la señal y cada
, grupo avanzó por una rula distinta. El avance se realizó de modo que el ejército cornplet ll lleg6 a
la fortaleza al mismo tiempo. De esta forma, el general lomó la for!alez.1 y derrotó al dictador.
un periodo dC' tiempo, qut• <.uele (l�ol.u <'Jlllí' uno�
mmuros ' h.l�l.l un,l <.em.m.l, �l'
TrJrl�lonicln
ml,t <.{'<.uJn <'0 Id r¡u� lm SUJI"IO!> dd¡('n rC'\oher d r!li iem,J dt.'
l.t R,rdi.ltión d<' Dun<ker
ma lllCI.! a n,1logo .ti que h.1b1<Jn ll'i<kl en 1,1
<:OfliU prohlc
pm 'r,1 �IÚn. El grupo (nntrol soi,J­
c�t,r "l'gUnd.J SCSil)Jl· etordl'm l!. que en
cqudios de Duntkcr � ,1 <,e hilbi.t proput• to
n�t'fltl' p.1�.1 por
ulllH•KIÓ!l del problt'rna JXlr fllt'dlo dt'l prmcipro gcncr¡¡l dl'nomrrMcl() vJior iuncion,ll de
1,1
un,l rC\''tr
gu
"'"' ¡,1 w
:r':l-*'>l.
R
P J
O<
'?"
<
<.
-olución
Problema de la Radiación de Ouncker
(adiiptado por Gi;k y
H l oa
or
k, 1 98{))
vamos,1 suponer que eres médico Y t i enes un paciente con un tumor ma l1gno en el cstómdgo que
es inoper.Jblt•. Si el tumor no se destruye, el p.1cicnte morir,í. Existe un t1po de r.lyo que puede uti­
lizarse p.u.t destruir el tumor. Si el r:tyo llega
<�l
tumor con tnl.J inten sidad .:�Ita, el tumor se dE.-struir.l.
alta de
()61Íortun.ufamente, con una i ntcnsid.ld
que se atravi�an hast,l i!lcanzar el tumor.
¡�ar.l el tejido s;:�no como parJ el tumor.
los rayos también <.<: destruirán Jos tejidos s;tnos
Con una intensidacl mtís b
aj.l, el r,1yo es inofensivo, tanto
¡Qué tipo de procedi miento podría seguirse pa ra destruir el tumor con t>Ste rayo y evit,¡r a l mismo
?
tiempo !.1 destrucción de Jos tejidos san�
Coincidiendo con los resultados de estudios .mteriores como los de Duncker, se encontró que el
C'f
control
encontraron la sol ución. Sin cmb,1rgo. el 30% de los sujetos clel grupo experimental lograron
resolver el problem._¡, mostrando haber establecido l.1 analogía entre los dos problemas. No obstante,
problema di.:' la radiac ión resultaba difícil de r('�olver, en concr o sólo el 1 0"/., de los sujetos del grupo
�te incremento del 20% era demasiado pequeño p.1ra los resultados esperados. También se encontró
� cuando a los sujetos que no ha b ían resuelto el problema se les daba una pist.l sobre l a posibl<' rel.lción con las
historiet.lS que habían leído en la primera S(>Sión, el 75% de estos sujetos res.ohi.ln el
problema J)Of ana
logía . la presentac ión de est.J pista forzó el proceso de solución, pt>rmit iendo recupE>rar
y transferir
los aspectos estructurales rclev.lntes del problema de J¡¡ fort,1lez.:� para resol �er d problt'lll<l
dt> la radi,lción.
A continuación vamos ,1 prt>sentar alguna s de las explic,Kiones qul.' S(' h.m proput"'to
�e la complejidad del razonamiento .1n.1lógico v cómo la wludón de problem.1s por ,m,1logí.a t.llll·
bien PUede e
ntenderse como un procedimiento de búsqueda heuristic.l, pt;•ro entre dos rep�nr.Kitlnl'<.
del esp cio del
<r
los proce�
os b.isicos del razon.lmit•nto .1nafó�ico son ( l l el <1n:eso \' !,1 ll'Cu¡x·r;rrit'>ll rll' la memon.1
a largo pl,
l7.o dt: la representación dt'l p roblem.J ,m,ilogo. (.!) fa ('\lr,lpoi.Jcion de l.1s corn.·�pondo•n,.i.ts
Ir{' t-I J"lro
hlern,¡ análogo y {'j problema rnCIJ y tJ) 1,1 tra sk•rt;'ll(Ü r ,rplic, i n dt• � �/,15 l"tlllt>:-f)tlll­
r�
.
�
��a� jl.11J obt(•ncr
1.1 solución dl'l proh1Pil1,r mct.l. T.mrhiC'n p-trKkll d.u...:> otm� prOt.t."'•>� t.lft._.., • ClfllO.
:
problema
IC O
e
:
1,1, rt'l lff''cnl.ll ione�. l.r gC'nN.Ki?n � rq;l 1 � Y l:r ind�cr..¡(Ín de nut:vos 'SI:
f Jv"rna�
l;� fl't''lr¡r<ltJr,lr.. rón di'
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." 1 .1 lcorr,
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V llolyo..tk, I'J/10;
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d r.JI.on;�rnrcnlo ,lll,Jiogrr 0 ¡,unhiCn
dchcn t.><.l.u rt•prt-scn!,Jdo• en un nrvcl oplnno d(! ,¡f>�lratción. la repi'�
d•)ml llrO'o rlc 1 onot.imrcnto
h
('n psi<' nivel de ,l •lr.JLt ró" IJuo;.cJr,l nMxlmr7.Jr d ¡::rado de C0rlt'5p()ndenc
l.luiÍn dt• unJ ,m,¡logí.1
.
i.as
(!UC 5e cvr.�c WJ nrv<'l muy r.. onucl� y dclalfado r..on rd.Jc ioll<!5 irr('l('·
entre ,Jml)(l'. domrnins, rfr• mudo
on omisron(><; de corrcspondenuas nnporl,1nlcs. hle nivel de rcpre.
\drll<"> \ otro dcm,lslaclo ;¡bo;;lracto \
consla de los srgu¡cnleo; com�n�ntcs: ( 1 ) un estarlo inicral
�r1l,ltión torg,1ruzJdo lf..'f,íH¡urr...uncnte)
coo.
·1.1, recurso<>, o¡)('radort•s, restrue�onr..�) y 12) un pl�n de ¡.oJ�Kión
figuratlo por varros �ulx:omponcniN> 1r�
:
,
l cit.in v,unos .1 rlusrr.tr estd tcorra con la a na logra cnlrc! el •problem,l de la itJrta.
y r('Slllt,Jdo!.. A contrnu,
.
lcz.l• }' d •problem.l de Id radiación•
��
Ralo.
adt> rllll'
�dñ
A fK.'!idr d(' �rtcneccr a dos dominios distintos (militar y médico), ambo!, problemas comparten vna
estructur.J y solución semej.1ntes. En la Tabla 8.4. se prcscnla u n esquema de la rcpu�sentilcrón relacional
cnue ambos problcm;rs. Este esquema reprcsentacional consta de relaciones verticales o caclenas c.au.
sales y de correspondencias horizont.1lcs. los componenles del estado inicial se relaciondn causalmente
y las
con el plan de solución de manera que la meta se convierte en el resultado, los recursos lo posibilitan
restricciones impiden la aplic.lción de o1ros planes de solución ahernativos.
la dificultad para rt>SOiver este problema podría estar en los procesos de acceso y recuperación del
necen a dos dominios distintos: el probJenM de l a fortaleza rrata sobre una estrategia militar y el pro­
problema análogo. El mayor obst.lculo para establecer la analogía puede ser que los problemas�
blema de la radiación sobre un procedimiento médico. Esta disp<�ridad entre ambos dominins decOilO­
médico en aquello que conocen sobre estrategias militares. Por ejemplo, Keane ( 1 987) encontró que el
cimiento explicJría que Jos sujelos no estuvieran predispuestos a buscar una solución para un problema
86% de los sujetos recuperaban un problema análogo del mismo dominio médico (una historiera sobre
12% lograron recuperar el análogo del domrno
el rratamiemo de un tuiTIOf cerebral), mientras que �lo el
milit,lr (el problema de la fortaleza). la complejidad y el des.1fío del razon,1mienro por analogia es pre­
cis.unenre <'xplicar cómo se tiene acceso a ese conocimiento almacenado que aparenterrH.'nle es Mil
distinto del problema que lenemos que rt>SOiver.
.x:ión
Los procesos de tra nsferencia y a plicación también podrían
encontr<H dificultades en l,l .1dapt
t'TÜ �
dd COf'IOCimien!o del problema Jnterior
transfert"ncia prim
al problema nuevo. En el proceso de
�nen en correspondencia ambos espacios del problema dando fugar a distintas ex!r;�polaóonE'S. .Por
e¡emplo, 1,1 extrJpolación entre la
forla le7.a y el tumor podría ser fácil porque el papel qui' desenJpE'fl<lll
es seme¡ante: amhos son el
objelívo dd .1taque. Sin embargo, la cxtrapoi.Jción entre li!S minJs �
.
,.¡
ck-structrvo
un rayo de Jita intensidad resulta
CIC)Il M
menos obvi.1. En e l proce5o de .-.daplil
.
puf'den Surgrr problemas
<SOII C1'
al intenlar estahlecer un nivel óprimo de abstracción que pr.•rmrta rt
.,
l
nuevo problema con ligeras
t
��··n
modi(ícacionl'S. E n el CiJSO del problema dC' 1.1 radi,rciC.It, por
l ' ,
ue inferir la reducCión de
la intensid,ld del rayo por su corr<.><;¡)OIIcknda C()ll l;� dr\d�ll)l
'
s
�
:�:: �
rl,;:::
�;
'
la solución de
problemas por analogía asume una rcprcscntildón alm;JC�n:�d.l del problema .mJiogo
Y que el principio estructural de esta rt.'Prescntadón se comprende Jo suficn�ntc
como p.lrJ que puro,,
transferirse y
adaptarse para resolver el prohlcmól met.1. En el si)luic ltc punt� .\WllOS .1 ver cuált>S son
las COndici
� ,maló!:K•1·
ones que contribuyen a facilitar c1 proceso de transfcrenc1;1
e
5.1. El Proceso de
Tran sferencia Analógica
,lfl,,¡�¡,¡ <.<• l..t'nlr,l t•n I.J� corrt.·�¡:)(Jn<k•nt.i,l� entre prohlt-m.,s. pudit'nrlo
1
luc IOfl c:k• uoblcm b por
f"�hl "t' dc/ X> ,l que mut hOS pn1hlenMs que p..lnX.('IJ llli.Jy
•ll( t,l ¡xl'-iUVol v ll(�J[I\',1.
!o!rn¡l;�•
l ,,!,':,�n,J [¡,¡nsJer
rorrn.1� n1uy dJft·rcnt 'S Y·_ l)l.'' PI t_�mtrarJo. pruhlcmas
tk.•
ap.lr�11\
r
-.e
rf>Sohe
���'IJ. 110 tMst.Jntc,
�
.
11llt.:nt.Jr
t:e,llllprcn(k:r 1,¡�
rnl<l. 1 ,¡r,l
rt"Stllvcr<;C de I,J rmsm,l fo
que fCI(i\ll.lt¡
lllll\ di-.tintO!> ptK'Ck-n
d modo NI que /.1 Sl'llll.'l·'nl.l lnfluyc en este proc
...,.mn <omprcndN
t"ilJ.
d prloCt...O de tr,msfcrcnria � tlf'(t
�
�m
.
,
��U('
:()O{!JC it)O(>s
�
scnt1d c 1 h.1 �ido la d ifcrt·nciación entre Sl'ffiC
,1cept.u/,¡s ('n
JJnld Sil·
Llnd de 1,,s d i Unnonc� m;í�
Genmer \1 ()8)r. I.J '>t'me¡ant.a cstructur�l h,1ce referencia a los
t· tructural p1opucst.1 por
d'­
¡X rfio.. i J I
de los ��o� problemas •m¡�lic,ldO'\ la ,,nalo
sol�nón
/,1
para
g,a:
pecto� que son comunes } relcvtUJic�
nwt<J . l<J -.cmepnz;� �u¡JCrfKI.ll, por C'l contr mo comprende aqoc��
problema
el
y
o
g
o
l
;í
n
¡
el problema
ntc se encuentran
,1unque irrelevantes y qu(' gcner ll
ilt·
,,spato� qu(• 1,1m¡,1en son comunes,
lo� pro lem �s . Por c¡cmplo, en la analogí,1 de
contexto
Ru.
gumentos, 1.1 rt'l"l.�edón, el guión y el
alomo, 1.1 scmc¡am::a estructural la ncontramos entre
therford entre e1 sbtema sol u y la est.-uctura del
. )
'
�
�
t•st�·
,
�
d.c
.
, "_'lc
. ,
en
en ¡�
I.J or¡pniz,1ción del sistcrna sol¡¡r .-un sol )' unos pl.me .1S _que giran a su alrededor" y •los elea10ncs
que gi ran <�lre<ledor de! núcleo del átomo». En esta .malog'il se desc.1rtan otros .1spectos comun6 pe¡0
irrele\'antes ¡semejanza superfic ial ), t<�lt?S como, •el color" y �1.1 tcmperéltura».
e
t
Por tr.lnsfcrcncia positiv,l se entit•ndc que el acceso, la recuperación y lél extrapolación
de corr�
¡x>ndencias se han basado en la $emejanza estructural. Cuando se dice que la transferencia es
se entiende que $e han recuperado )' extrapolado aspectos basados en la seme an¿a superficial que son
neg.-.ti;·a
irrelevantes para la solución del problema meta. Esta transíerencia negativa puede dar lugar a que oo
se encuentre una
j
$Olución
<�cceso y la rt.'Cuperación espontánea)'
al problema o que se resuelva incorrectamente. No obstante, conviene !>('1\;lldr
.1 la transferencia positiva. Por ejemplo, .1lgunas investigaciones en ontraron que .1mhos tipos de scme­
que la S<"mejanza superficial también puede facilitar el
connibuir
n
jam:a intervienen en el proceso de recuperación cspontáne.1 del .1nálogo, aunque es la semeja zJ rs­
tructu ral la que determina el proceso de transferencia y la aplicación de las relaciones análog.1s rele­
c
vantes para r<•solver el problema (Holyoak y Koh, \ 987; Keane, 1987 Ross, 1 989).
;
Otr,JS invt.-stigaciones también han puesto de manifiesto la interacción Clltre la sernejanza �·la M.penen·
�
expertos utilizan de forma más frecuente y ex.1Cia las e tructuras a�ractJs !Xlf
que. en pnncipio, pueden acceder más frecuentemente
que lo novatos a los análogos rel�:v.mtcs por
f
de la S<"mejaoza estructural. No obstante, la
semejanza superficial también puede intererir en el proc{'Sll
de rt><u¡>er�ción pr<XIuciendo transferencia negativa,
K"l
tanto en sujetos expertos como en nO\ liOS 1'-.:0\
1 �88: Nov1ck Y Holyoak, 1 991 1. En general,
ipn>­
las personas parecen apoyarse en la 5<'fllcj.1nza superlirCJ
·neme
para
acceder
.l
�
}'
recu1>erar
�
problemas previos y potencialmente an.ilogos ;�l nwvo pmblCfll
t•enen resolver. Afortunadamente,
t')tru\!u•JJ
también
rnism.1s personas se guian por IJ scmejJnLJ
cuando llan fieren Y aplican los t.onocimient
1 dliJt'f·
os •ccu¡>erado�.
ru mtn m,ís t�tructur,,ci.b
tadas
n1n11"
las represcntacion(.'S mayor
'\Crá la probabilidad de est�tbk cet ,m,¡logi.b entre dtstinttr- tkll
�
an;¡logi.ls <·ntre dominio de t
l
onoc imi ·ntos rt'II\Oit� , 1 ji ¡ o1rc .'u�ll'nl.m l, � �
pr
em,ts, ya qur MrponL•n l,¡ ru
!'
•X·'I>t1"t"
tt'
d
t
OJn <·1 c ontl'"\tO
•l
n
J
p1ura
,1!.15
ck> 1os ret.ur!.O'; Y <k- la a<ktui�•u{m
de nul..'VOS •ono 11 imit'nlos nw or 1·-.trut tur H io e int •rn•! u �tXl,�<�l">
e los.sujetos. los
cia d
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l �C'I1t'f,ll, lt•� pltllll('lllil� �(' d.l�l (lt·�n t'l) hll'Tl \lfliJI lk;hnit�lll {'('1 n •6n dt• l,. lollllid,ill ilt 1!1•
tO<. problt·nl.l� htL'fl dt•finidtJ<. YJII
(Oilij)ll'mhd,l �u
LU)ol rk-s·
lt�llJ.lt l�ll
prcndt• 1,Jll<! I,J mfornl.lc lon
1,1 "'iutión tpm c¡emplo, l'i a¡e·
<
rupción om
,Jrl,\�rJmil�!. Por l'l comrJo?. <'n los probkm.l\ m,¡l ddirudo!o f.lhJ mrormatitÍn rolm:
lo'>
o
riWl
l{Jnt•ntt·�
'k•l
<.'l.p.luo
dl?l
P1obk·m.1
1<1$
C01�
Y el �u¡�to tiC'rx• que gtm r r
1
1,1
Jl�tJfliJ\ de
"'•m.l p.u,J pod('r rP
solvC'rlo� fpm {'jémplo. IJ invl'StigJción ldxe una llUL'\'il
10110,1cion f\('(.l
p.u,J rcdut:ir el déficit¡.
pwhlenMS de
(�...,;¡,¡!
C'\l,: : �� ¡���\::��:;:::':��:11�;;.'·:,':;��;;:
,111�:,.
un.r
fu <
c-n pl,l!l1(',l01FC'nlo.
, llt'\:e�"'"' p;lril ilk,mi.Jr
�t":o1ión
o loS
����:���
�ún la met.lfor.J esp:.ci,\l, el
.lt¡udloo.
c a o h\rsc_,¡r 1n·
v,•cun.J
�Hx.CSO <1{' solución es d pmccdimrenm d<.> hUsqll(.'(!,1 heurÍS\1( <1
hacia !il �oluuón. Est,J búsqucd,J h<!vrística ¡l{'rnl!t rcdu1 ir el número d€' tra·
dcl1ne¡or
tJr. los heurísticos �!>ubir \.1 cut�l,l• r •ilnálisi!> medios.fin�
más ('Studiackl!>.
,retO" a explo
1/,li'<.>CIO
c
<;On los
{)tos ht'Uri�tit:os se �uian por la dt•tección <k• dtft•rcnrias t>n\r(' el e5tJdo en el que se encuentra el
�i<tt'ITI J, el �t,1do que se qtncre akJillJr. Con IJ apltl<�dón de los operadores
\·an rcduuendo
difcrC'ncia� hilst,r logr,lr el estado meta deseado. Esta rlt.."SCnpción del pron�!>O de solución se
h.! fvrnMiizado en un tipo de modelo formal denominado sistema de pHxlucdón. El sistema de
prodll(ción
cncu('fltr¡¡ constituido por regl¡¡s con condiCiones .1cdones (si p, cntonLe-; qt. P.11.1
�licar el proceso de solución de probli'ITl.ls también son críticos el conoLimiento la experiend.l.
se
�JS
s.c
y
pue<to qw cuanto mayor �an mejores !oerdn los tr,l)'CCIOS explorado!..
y
[1 !oOludonador rlc problcm,Js puedt• 11 a<k¡uincmlo rnayor �lrezJ Cfl el proceso a medidil que
aument.l su formación y
ex¡x·ricnciil. El ni"el de cxccknci.l del e'(p('fto
se ColfaCterilJ
ror un .lpren­
d.za¡e cuntinu.l(lo con un.l pr.ictiC:l dcli!X.'!'Jd.1 encaminadil J la obt<.>nción de nivclt!!t de rcndimiCfliO
c¡da vez m¡]., altos. Las dik·renci.lS indi\•lduille$ {'n intelige�Jci,J y creatrvidad se han planteado
awciadas a las repr<."SCnladones y proc� de 1.1 so!ulión <k- pr lem.1s Segln1 !.1 l('O!Í.:\ Triárquicil
��::�=���� ������?;�,��l���o��.����=��:
ob
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corno
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�::.�.:�¡';:
:�� ��:s: �;::� ;��:;
ci;v.. en el ¡'JCnsamicnto LOnv<.>rgentc o arMlltltO se cncon1rarían rci.Kinnadas con !m c�m":'�nentL'!o
.
de <K:luacifm y rendimrento. No obstantc, ('!,((' análil<is es parcial puesro <¡ue l.\ T�1a Tn.uqu1c,J
l
las Tt.•or'Í.ls Oc l.1 hperienn,, Y .1
ad rn.'is de 1.1Teoría Componenda!, otras
(O!Jtt"Xlual, que explican la globalidad del funcionamiento illteligl•nw Y cw<�trvo.
,mJI�i,r, qut' se U.l!o.l en 1 .1
Por
S<· h.1 ,111,1tizado IJ solución de problemas
1L'nciil de correspondencias entre una 511uac1ón ¡lfevi.l conocida y una ilUl'\il tle!>CíHlO.:Id,l. lo!>
C«»prcndc c
último,
dos Teori<ts:
por
triln�i<"-
Q
:
;::.
, ec:
:,��
�m: :n�l;g; ��
;; � �e�p�o�l
�� �; � ;,��rrf'S
�.:;���e��� ;:,;.:
�ndenCitiS enfr(' el d�1mo furnthar y el �
de
y
y
SI se u.s� nl en IJ s_erne¡anz� estructur-o�/ y �
�
de
u e,
fam iliar
la ¡r;msferenda
El ¡)r(x:eso
si se ¡¡poya
<lphoCIÓn
e
s
a
utrb7,ln con mayor frecuencio� c¡ue
�lución de P'ob
!.1 semejanza
metas excer:lan niveles de e)(per!o
también puede influir�:
IJ semejanza
basen en
semejanza:
aunque
p.ilfire.
ra posr11vo
consi<
tr.msferenci.l se
en Id semcj.111¿,¡ superfioal. Los <'xpertosestructural. Adem�s, !.1
los an.ilogos relevantes
IJas,índ{))C er1
.
al plantcamrenlo de
por .;malogí.1 contribuve
obstanle,
minan de fornM automá1ic.1. No
ceso
ó
de r('("upertKrón de los expertos,
solver el nuevo problem.l.
que
los
los
superficial
luego St!
la
estructural
•
·.·
Objetivo del capitulo: describir y comprender
los procesos de pensamiento en contexto:
razonamiento informal, cotidiano,
argumentación y pensamiento en la práctica.
Variedad de definiciones sobre
pensamiento informal, cotidiano
o práctico.
No queda restringido a
los modos lógico- formales,
deductivos del pensamiento
categorías prácticas y
cognitivo y el cambio
social, económico y
�
m
z
lógic.JS. El c.Jmbio
cultural.
�
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a
m
z
...
(
)
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....
m
)(
a
•
�
pe n sa mie nto en contexto
OBJETIVOS
INTRODUCCIÓN
1. RAZONAMIENTO INFORMAl, PENSAMIENTO COTIDIANO Y ARGUMENTACIÓN
1.1.
1.2.
El razonamiento informal
1.3.
El pensamiento cotidiano como modelado de escenarios y argumentación
1.2.1.
1.2.2.
La construcción de modelos situacionales y la aparición de sesgos en el
La enseí'\anza del pensamiento: aspectos metacognitivos y
PALABRAS CLAVE
DEL CAPITULO
pensamiento cotidiano
disposidonales
1.3.1. Habilidades de argumentación
1.3.2. Argumentación, metacognición y creencias epistemológicas
Los procesos de argumentación
l. PENSAMIENTO EN lA PRACTICA
2.1. El pensamiento desde la perspectiva vigotskiana. Los estudios pioneros
2.2. El estudio del pensamiento en la práctica desde la psicología culturaL
2.3. El pensamiento en la práctica laboral. Un estudio en la fábrica de lácteos
2.4. Pensamiento matemático y cultura
2.4.1. 11En la vida diez. en la escuela ceron. Pensamiento matemático en
Algunas precisiones metodológicas
contexto
2.4.2. Resolución de problemas y matemáticas cotidianas
RESUMEN
MAPA CONCEPTUAL
I!IIBLIOCiRAFIA
b
Fernanda González
Razonamiento informal
Argumentación
Pensamiento en la práctica
Modelos situacionales
Sesgos en pensamiento cotidiano
Epistemología crítica
Creencias epistemológicas
Metacognicion
Psicología socio-histórico cultural
Vygostsky
Herramientas culturales
Categorización
Solución de problemas en context�
de prácticas
Resolución de problemas
matemáticos
Matemáticas cotidianas
OBJETIVOS
� .:· ,,
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nmptl'ndt•t ¡,,., .lpt H ! . h i t lllt':-o de· In' t• .. t t tdl u:-. .. u h l l ' t". ll l t l ldl l t l t ·llto
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" ' Hif' nto
I
• Compn•tHit•t In� t'�h u l i c l.., ..nhu• t . t / l ll l , l l l li t• t t l c 1 i n fnu u.d, . n gt t l l lt ' l l l . u it"ut y pt•n..,,1111¡1• 1110 1,11
' pr,¡,
tlc.t t Ol l H l t t 1111r i h t u it HH':O. .ti t•:-lttdin dt•l pt 't t:-.. uni t 'tllt t t '11 t t ll tlc·xtc '' c t tl i d i . u l l t..,,
pt•n ... Hnit•ntn t 'tl l.t pr.
• Sl'r
(
t
.tp.ll dt' di .. tinguil t'llllt' l.l/tlll.liiiÍt'l\111 inlnl l l l. d y r.l/OI I.llllit•tlfn ronn. d dl'th tt l lvo.
• Vi m u l.11 l. 1 .H Hvid.ul c lt • l pt•ns. t mí e nl t t
t•pbh•mtll(tgit .1:-..
t
nn l. t
.1 1')\I I I I IC't t L wit'tn, l.t
1:
n u ·l .u t tgnil ¡,'111 y ¡,�, 1
n•t •tlf ¡,��,
• Connt t'r t •l rn,trc·n 1t•t'1 r h . n y rllt'lodnlc'lg i n l t!t• \ .1 p:-. h ·u l t lg(,¡ :-.ot ' Í t l hist(lric'o n l l tm. d o�plir .u/o
estudio th.ol Pl'I\S,H1lic•nltl.
.ti
n 1111p.1r.índolo:-. y c·olllr.l .,I.Índolc " 1
on olnJ\
prC'�c·nt.uin:.. .\ In l.ugo dt'l l i hro, t '!'ol lt'c'Í,JIIIH'Ilh' lo!'o e t ' l l t r. u lo:-. t ' l l to l r.l/1 111.1111ic•n to dl•dt w l i vo.
• V�IOI\Jr l.1:-. .lpori,H'iOIW!'- dt• los t •:..tudins pn·!'l� 'nl.u lu:-.
• Rccono<.·t•r PI v.1\or dl' \.1!'- l'tiiH' Iusiont•s dt• In!'> «'Sit u lios de• f' ,lr.l .1 1.1 futur.1 pr�C'Iko� f'Otnl l
logo/�.
psltú·
-
PENSAMIENTO EN CONTEXTO •
40
f3•N1'UTi':t;fi!íi
''íi•fj
•tW
ltulo se prC'SC'IltJ el estudio del pensamiento en contexto. En este amplio campo presen­
En E'$fC' c.lp
udios centrados en:
tamos est
informales, retóricos y argumentativos del pensamiento, dentro de ellos el razona­
.JJ los Jspectos
miento informal, el pensamiento cotidiano y la argumentación
bl el pensamiento en fa práctica. Se estudia el pensamiento tal como se rea liza en contextos coti­
dianos y prácticos como los ambientes laborales, la resolución de cálculos y problemas en la
vida cotidiana, etc.
•
Dentro del primer grupo se presentan los trabajos que i nvestigan el razonamiento informal
(especialmente
J. Voss); los que estudian
el pensamiento cotidiano como modelado de esce­
narios a través de la construcción de modelos situacionales y la argumentación (0. Perkins),
y finalmente los que estudian el pensamiento como actividad de argumentación (0. Kuhn).
Hemos diferenciado el razonamiento i nformal del formal.
• El razonamiento informal tiene u n a estructura retórica, no lineal y debe cumplir con requisitos
de solidez y consistencia argumental.
•
El pensamiento cotidiano se caracteriza, según Perkins, por la elaboracion de modelos situa­
cionales y la construcción de argumentos sobre temas cotidianos. Este autor también describe
los sesgos tales como la construcción de escenarios incompletos y l a produccion de argu­
mentos que apoyan el punto de vista propio.
•
la
la enseñanza del pensamiento debe mejorar estos aspectos deficitarios promoviendo la refle­
xión sobre la propia actividad de pensar (habilidades metacognitivas) y los factores disposi­
cionales del pensamient
o.
• El pensa miento
como argumentación es desarrollado por Kuhn, quien entiende que la argu­
mentación forma parte de un proceso di alógico orientado a detectar los argumentos y la po­
sición del opon
ente para descubrir fallos y de ese modo contra-argumentar eficazmente. Se
presenta n varios
trabajos experimentales que muestran ese proceso y cómo se puede favorecer
el desa rrol lo
de habilidades de argumentación a través de la metacognición y el desarrollo de
creencias epist
emológicas.
"'"'ien�unda
parte del capítulo trata sobre el pensamiento en la práctica. Se define este tipo de pen­
o desde la perspectiva teórica y metodológica de la psicología socio-histórico cultural.
• El Pfnsa
miento se
estudia en los contextos reales en los que ocurre atendiendo, al mismo tiempo,
•_ las herromientas culturales -materiales y simbólicas- que usa el pensador: los artefactos mate­
:..�·
la <>rganizacion
espacial del trabajo, las reglas sociales y culturales que regulan
zada. los Sistemas notacionales, etc.
1� actividad
En este apartado se presentan cuatro aportaciones.
y l uria ll'llll'''r,l 1.1.-.. rllft�rC'niM formas de categor
¡z"Ción
• (n pnrnrr lugar, cl tr,1b,110 rlC' Vygotsky
._C' rJ ¡ (f'r('f1l '·"' t� ntre SI por el tipo de a tlv,
quC' p r(' �l·nt. ul tn'' grupo' dt• ¡ wr,nn,,c;; r¡uC'
<Lld eca..
l!.ldll. 1 o� .HI II lfl'' d'"'"'HuC'n cn tr la cat
,l
lh
¡,·m
._Jit.llwti7.ll
rl<'
�
�i za i6n
nomi l .l )' l'l W·'rln
�
.
.
11111 por cn t enos abslra los o teóriC OS.
por un criterio práctico y 1,1 t .lll'gor!l.H
'l' t t'Jllr.Hl t•n ciP'< nh1r l._ts cl ifcrt! nles estra
• ( n �t·gunrlo lut-!.lr, In' tr,lh.ljoo.; tfp S. St riiHwr
tegias
. nJ
dt• resolver prohl<.•mas qnt> r .lr.H lf•n7.1
tr.lht�jarlorl-s de
de pensamiento y rlift•n·nt�·.., hHJll,l"
.
wrtn.., dt• ... Jrroll.lll un,,.., es lralegla de pe
un.l ¡,,hrir.l rfl' l.ll'lt'o�. l os tr.lh.l j.l(lon•, t'). l
nsamiento
.
v ck• re�nluriún cil' t.m-.1s l'�pedtk.1s, vincui.Jd,t:- ,, l11.., marcos prácllcos de la cognición, esto
.
de la fábnca.
es 1.1 organización material y simbólica de las tareas dentro
•
E n tercer lug.u, lo� t r.lb.t jo� etc Carraher y rol.1hor.ulorl'S l':-tudi.lll t:c'mlO un grupo de niños
brasilciios rC'suclvcn problcm.ls m.ttcm.ltico� m i t•ntr.ls vC'n d<..• n frut.1s en la calle. Esos mismos
niiio� no son capaces efe rrsolvPr probiPnhlS L'ftuiv,llent<..'S n•prPscnt�ldos con otros sistemas no-.
tacionales y en formato escol.u.
•
En cuarto l ugJr, Saxe car.1Cteri ztl las prácticas matemáticas de cfos grupos (niños vendedores
)1 una comun id.1d .:tborigen) e icfcntific,, diferentes estrategias sociales y comunitarias en las
que IJs personas se ,lpO)I·'" p._n,l resolvl'r problemJs ctr s u v i d�1 d i a r ia . Los t rabajos de Saxe
muestran también l a i mporta nci a de cst ucl i .u el pensamiento en contexto, en especi a l el valor
de las prácticas culturales, lcl historia de las herramientas culturales empleadas y la interrela­
c ión entre lo individual y lo social o comunitario.
•
los trabajos presentJdos en est.l últi m,l p.1rte sr c.u.Kterizan por rcaliz.1r estudios ecológica­
mente válidos. Siguiendo a Bronfenbrenner IJ validez ecológica consiste, entre otras cosas,
en mantener lo más fielmente posible las situaciones ele 1.1 vidJ cotidiJna que se busca inves·
tigar, ser fieles a los contextos culturales de los que provienen los sujetos.
INTRODUCCIÓN
En este capítulo vamos a presentar un gran área de trabajo en psicologíJ del pensamiento, que hemos
denominado pensamiento en contexto. Bajo esa denominación reuniremos ,1 su vez, rfos grandes líne.ls
de trabajo. Por un lado, aquella que estudia el pensamiento cotidiano, entendiéndolo como r,uona·
m i ento informal y como argumentación. Por otro, los estudios sobre pensamiento en 1.1 pr.írticd, que
i n vest iga sobre todo los procesos inferencia les, de cálculo y de resolución de problemas en entornos
cotidianos mediados por artefactos culturales. los trabajos que prrsentart•mos en estC' c.1pítulo busr.tn
describir Y comprender los procesos de pensamiento que se ct.1n en la vidJ roti di.1 na . SC' t rJt a rfe un
campo de investigación menos desarrollado que el estudio de la s diferC'ntcs (ormJ.s drl r,uonamiento
ded_uct ivo y pr babi l ístico. Tanto es así, que hay algunos •1utores qut• inri uso c.:onsicier,\ 11 que lt� psico­
�
logla ha descUidado el estudio de este tipo de pensamiento (Rips, "1 998).
.
A n uest ro e tender, no se trata tanto de un descuido como de lél dificul t�ld que entr,lñ,l definir qué
�
ttpo de pensamiento es el llamado pensamiento informal 0 cotidiano, qué se incluye dentro ele eS·' dr·
PENSA MIENTO
�
(razonamiento, soluc ón de problemas, argume
finición
ntación' com proba .
c1on
. de hipótesis, etc.) 0 cuál
ación con el pensam1ento formal' entre otros
asun tos que susc·t
es su rel
1 an debates dentro de
la psicotti, 1 989) . C omo explica limón (200S) n
. e
1 gia ¡Galo
exls
una fu erte unidad
conceptual y metodoló·
ntro de este campo de estudio; por el cont a rro, existe
•
una gran varieda d de en
g'ca de
.
oques,
f
teonas y
1
'
xim acio nes metodo ogrcas.
Muestra de ello es la d lvers
'
aPro
r' da d de conceptos que s
e usan para a 1 ud .H
. ¡¡orma1 -que suele denomi
m
narse también
al pensamiento
. . no, no f
Pensamient0 cotidia
.
,
ormal o prac­
diferentes fenomenos que se incl uyen dentro
de stos co cept s: la arg
tico- y Jos
�
�
� men ación, la solulemas poco estructurados 0 la toma de decisio
ción de prob
es en Situaciones de mcertldumbre
, entre
.
otros. E n c�anto a 1a met d o 1 ogr, , se aprecra también una gran amplitud de procedim
ientos q ue no
_ tados al estud1o expenment
1Jm1
al
realizado
an
en
ued
el laboratorio.
q
�
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?
�
�
�
�
�
Por ello, varios a utores (Rips, 1 998; Stanovich y West, 2007; Stenberg, 201 1 ¡ insisten en
la conve­
nienc ia de que la psrcología del pensamiento incorpore dentro de sus investigaciones las formas de
pensam iento que se ponen en juego frente a problemas informales de la vida cotidiana. A diferencia de
los tipos de razonamiento que hemos estudiado en Jos capítulos anteriores, el pensamiento que se desa­
rrolla en situaciones cotidianas no suele tener una forma lógica (deductiva o inductiva) clara. En las in­
ferencias cotidianas se ponen en primer plano los aspectos prácticos, retóricos, argumentativos e infor­
males (como distintos de formales) y no tanto los lógico-formales del pensamiento.
Con el objetivo de rea l izar una presentación ordenada de las diferentes teorías que estudian el pen­
samiento en situaciones cotidianas, hemos agrupado Jos trabajos en dos grandes líneas: a) los centrados
en los aspectos informales, retóricos y argumentativos del pensamiento (dentro de ella, el razonamiento
i nformat el pensamiento cotidiano y la argumentación) y b) los que estudian el pensamiento en la prác­
tica.
razonamiento
Dentro del primer grupo de trabajos, y como una aproximación inicial, di remo� que el
n­
informal es una forma de razonami ento que se realiza en la vida diaria y que no srgue las formas esr�
_
t c1on
darizadas de la lógica deductiv a (N ickerson, 1 99 1 ) . Algunos autores entienden que la argumen �
otros) . El pensamrento
es pa rte del razona miento informal (Rips, 1 998; Voss, Perkins y Segal, 1 991, entre
_
s1tuac1onales
como Ja construcc1on de modelos
cotidiano (Perkins
y Ritchh art 2 004) podría definirse
proceso apa ��cen s sgos
que permiten representar co prender los problemas de la vida diaria; en ese
y
a ac.
·
decir que la argumentaCJ-on es
" · ·'
Y argu mentacJones
defIO ICIOn, P0demos
· También en una pnmera
o entre d os o mas personas,
.
tiv"1dad cog
se establece un diálog
nitiva y discursiva que se realr za cuand °
dera, justifica , se piden pruebas,
nes, se las rebate, pon
en el marco
del cual se dan opinio nes o aseveracio
se juzgan esas
.
pruebas, etc.
. t (ms los procesos de p�n�amre� �
p su parte,
e referenci a a todo
cotrd1ana
1ca
el pensamiento en la pra, cti. ca hac
pract
de
xtos
or
1
conte
en marcha en
•erenc·
.
las, toma de decisiones , cálculo, etc ) que se ponen
de estudios rea llzado;:,
:
este caso, se trata
_
. 1' ere. En
comercia
Corno los entornos
con la ps1cologra
junto
.
que
laborales, de intercambiO
ral,
cultu
0
. h"rston
,
en su m
ayoría, desde la perspectiva de la psicología sociOlógico del pensamiento
en e estudio psico .
.
cno n · r
predom ina. ntes.
Jos trabajos p1oneros de VygotskY
r:; 1 rva parecen ser los enfoques teórrcos
-n
e
a
d
lC>buc ·10, 2
ral, msp "a
con y a trave· s de
008). la teoría socio-histórico cu 1tu
. " dad cognitiva que se realiza
(1 93 411
es una actiVI
982)
, entiende que el pens amie nto
,e
�
.
.
�
�
las herramientas culturales (materiales y si bólicas), entre l as cuales destaca n el lengua
je, los si
.
_
sterna
s
notacionales, los sistemas de reglas, la log1ca y la matemát1ca, etc.
Si nos detenemos un momento en estas definiciones Y tratamos de ejemplificarl as ver
e
que se
refieren a una gran cantidad de situaciones de la vida diaria. Por ejemplo, el razonam· en
to 1 nfor
rnal
está presente en escenarios como los electorales: ¿qué programa político me parece rná
convmce
.
.
1 nte?
Cuando los candidatos plantean sus propuestas ¿ofrecen razones y ev1denc 1as que las soste
n a .
tras
n
situaciones de razonamiento informal se dan en los juicios cuando los jurados tiene n que
gan rza r y
·
· "
·
on re pecto a 1 a causa
etc. y f na 1 mente tornar una deCis
sopesar pruebas, test1mon1os,
juzgada (la
.
.
_
uchas e estas s1tuac1ones mcluyen tamb ién la
wrence, 1 991 ) . Como se habra ad ert1do,
capacidad
programa frent a un adversario
de generar y evaluar argumentos: S I un p lltiCO def1ende
, ¿es capaz
de g ner r aseveraciones clara ? ¿Puede mcorporar l s cntJCas del adver ano a sus propios argu
mentos
y as1 enr1quecer su punto de v1sta? En todos estos eJemplos, el peosamrento se realiza en situacio
nes
cotidianas y supone contemplar las ra ones de los otros ontraponer y clarificar el propio pun
:
to de
vista y, en algunos casos, sacar conclus1ones y tomar deCisiOnes.
� rn�.
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: �
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Pero hay otras situaciones cotidianas donde el pensar se realiza en contextos en los que los objetivos
no son tanto valorar los discursos o posiciones de los otros sino ejecutar tareas prácticas como calcular
precios para realizar una venta, organizar la mercancía para su posterior distribución y venta, pensar
soluciones para problemas con diferentes u nidades de medida, etc. Aquí el pensamiento se configura
alrededor de las herramientas culturales involucradas en esas situaciones (los sistemas de numeración,
los procedimientos para calcular ganancias, las reglas culturales fijadas para el intercambio de mercan­
cías, etc.).
En este capítulo desarro l laremos con cierto detalle los trabajos de investigación que se han realizado
dentro de las dos grandes l íneas mencionadas; pero antes deberíar110S tratar de explicitar por qué las
hemos reunido en un mismo texto.
La primera razón se vincula con el carácter no-formal del pensamiento informal y las consecuencias
de este carácter a la hora de defi nir la racionalidad humana y el valor de los modelos normativos como
modos de evaluación de esa racionalidad. Como ya se h a mencionado, el pensamiento que se desarrolla
en situaciones cotidianas no suele tener una forma lógica (deductiva o i nductiva) clara. Más bien, se
trata de un pensamiento que se desarrolla en situaciones abiertas poco estructuradas que no se avienen
a ser resueltas apelando a formas deductivas del pensamiento (Sternberg, 201 1 ) Como ya se ha men­
tiVOS
cionado, en las inferencias de la vida cotidiana se ponen de relieve los aspectos retóricos, argumenta
la
y prácticos del pensamiento y no tanto los lógico-formales. Esta característica nos sitúa de lleno en
en·
discusión a la que aludíamos antes: ¿Qué tipo de pensamiento es el pensamiento informal? Si este p
de u n
samiento no se amolda a los cánones de la lógica, especialmente la deductiva, entonces ¿se trata
_
ologla
pensamiento irraciona l ? Detrás de esta pregunta subsiste l a idea clásica muy adoptada en la psic
.
;
meno
del pensamiento tradicional (limón, 2005) por la cual se entiende a la lógica deductiva ly en
di ion
medida a la lógica inductiva) como modelo ideal y normativo del pensamiento. Este enfoque tra c
odos e
en psicología del pensamiento ha buscado la correspondencia (o la falta de ella) entre los m
vo.
normau
pensamiento de las personas y el modelo lógico deductivo que hace las veces de modelo
;
nvestigaciones sobre el pensamiento en contexto
.
. .
• d
mbio las i
muestran una aprox1ma
C1on mas es­
En
.
.
el estudio del pensamiento' Ya ue se centran en 1nvest1gar como
.
las personas razonan, arcript11',1 en
.
y resu lven problemas en SIIUaCI nes poc
structuradas sin usar como modelo
gu menlcl n
normativo a
deductrva : Como e omprender , las posroones que abogan por estudiar
el pensamiento
li! lógica
escn
t
va
han
pectiva
reaviVad
pers
o
la
polémica sobre la racionalidad humana
desde u na
y el lugar
normativos log1cos como modelo de racional idad
(Eiqayam y Evans, 201 1 ; Sternberg,
de los modelos
51gnrftca
esto
no
que
arg
,
l
s
estudros
emb
sobre el pensamiento en contexto no se inspiren
2oJ l l. Sin
_
expi1Ci tamente) n modelos Ideales de pensamiento o que
no reflexionen sobre el papel
lmás o menos
formas
como
tdeales del pensamiento humano. Éste es,
de esos modelos
p.or tanto, el segundo motivo
.
p.ara hacer una exposición conjunta
e�
'
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?
En el caso de los estudios que asumen una perspectiva retórica, informal y argumentativa del pen·
samiento, el modelo ideal de discusión racional lo constituye la imagen de la balanza, una metáfora
elaborada por el filósofo Leibniz en el siglo XVII. Siguiendo esta metáfora, una creencia racional es aque­
lla que se obtiene sopesando cuidadosamente las creencias en los •platillos de la razón•, lo que se tra·
duciría en dar razones a favor y en contra de las aseverac iones, las evidencias, las justificaciones, etc.
sin atender a factores extra-lógicos como las preferencias, los prejuicios o las presiones del entorno.
Esta imagen ideal del razonador propuesta por la filosofía contrasta fuertemente con los resultados en­
contrados en la investigación psicológica (Kuhn, 1 99 1 ; Gabucio, 2002), tal como veremos en el apartado
sobre pensamiento informal, cotidiano y argumentación. Sin embargo, en estos casos el desajuste entre
el modelo ideal y los resultados de la investigación psicológica no se suelen interpretar como un déficit
en el desempeño de los sujetos, ya que el interés está puesto, como hemos dicho. en describir cómo es
el pensamiento. Por su parte, en
la tradición socio-cultural -en la que se inscriben los estudios sobre el
pensamiento en la práctica- la reflexión sobre el papel de los modelos normativos y la racionalidad se
plantea de un
modo un tanto diferente. Aunque trataremos extensamente este asunto en el apartado co-.
espc:>ndiente, plantearemos aquí algunas ideas básicas. Para situarnos dentro de este marco teórico, es
Importante seña
lar que uno de sus principios teóricos y metodológicos de la psicología socio-.cultural
es. le� <�dopc
ión de una perspectiva temporal 0 histórica1 en el estudio de los procesos cognitivos. Este
�
Pftnc��io postula que los procesos psicológicos superiores, como es el caso del pen��iento, ti�nen
también un origen socio-cultural . Por ello, entienden que el estudio de Jos procesos cogntttvos supenores
deberíe� incluir el
estudio
�
�lo 0 999,
originado dentro de u n
de la historia de esos procesos, es decir, cómo se ha
iando
SOCiO-cu ltura l específico, mediante qué prácticas y qué herramientas, cómo h a ido ca
largo
en el caso de la deduce�on, por
de la historia, etc. Ese ti po de estudios ha sido desarrollado,
citado en Gabucio, 20081. Este autor mostró que los pr ed1m1entos deduct1vos surg1er
stm ltcas realtzad por los matema­
v a. C. como
producto de unas prácticas cogntttVas y
.
bcos gr
·
y de notac1on graflca. En este
taso .-.. qu 1enes
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�• Pk:oiog
&a cuhural y psicología socio<ultural.
,¡
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como u n modo de pensamiento específico, cont xtualiz
ado histó
cio, 2002) entender a la deducción
rica
_
a roponer qu est modo de razonam r nto
y situaci onalmente. Lo que a su vez, llevarra
no puede
con.
r
l,
unrversal
y
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La
natur
procedimiento
consec
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riva �
estas ideas es que la deducción no podna s r el mod t rdeal .sobre el cual ontrastar todas las fo
rmas
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ellas,
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de
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nto,
que
toma
práctrcas
razonamie
de
r n telectual
y concreto
es, por
.
.
ejemplo, aquellas que requieren segui r un procedrmrento contrnuado y controlado de derivaciones b
ajo
estos
asuntos
en
el
epígrafe
dedicado
al
Retomaremos
pensami
reglas.
ento en la p
unas ciertas
ráctica .
El tercer motivo para reunir estos trabajos en un mismo capitulo, es de índole metodológico. Co
mo
se viene diciendo, el estudio del razonamiento informal, la argumentación y el pensam iento en la prác.
pensamiento
i
nteresada
en
el
estudio
de
p
sico
lo
gí
a
del
e
n
u
na
formas
tica es c en tral
de pensa mie
nto
que efectivamente se dan en la vida cotidiana. Por ello, sus investigaciones ganan releva ncia y resultan
significativas, al tiempo que implican fuertes desafíos metodológicos ya que la investigación puramente
�
�
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experimen tal realizada en el laboratorio psicológico -que suele i n c l u i r tareas descontextualizadas y ar­
tificiales- no resulta suficiente para e l estudio de este campo. Los i nvestigadores han debido echar mano
a una serie más amplia de técnicas y metodologías para hacer una i nvestigación psicológica capaz de
estudiar situaciones que sean lo más cercanas y parecidas a las que las personas realizan cotidianamente,
con estructuras, materiales, instrucciones e interacciones s i m i l a res. Esta orientación metodológica res­
ponde a la preocupación por realizar investigaciones psicológicas con validez ecológica, como las que
se describirán a lo largo del capítulo. Estudiar el razonamiento informal, la argumentación y el pensa­
miento en la práctica significa un esfuerzo por comprender de modo más cabal el problema de cómo
razonamos cotidianamente, aunque esto suponga, al mismo tiempo, perder parte de la precisión que
muestran los estudios sobre los modos deductivos y probab i l ísticos del pensamiento, que sí son con­
trastados con modelos lógicos formales: los de la lógica deductiva y la lógica probabi l ística. (Weinstock,
2006).
Dicho esto, comenzaremos nuestra exposición con el primer grupo de trabajos centrados en los as­
pectos informales, retóricos y argumentativos delpensamiento; aquí incluimos el razonamiento informal,
el pensamiento cotidiano y la argumentación.
a
RAZONAMI ENTO INFORMAL, PENSAMIENTO COTID IAN O Y
ARGUMENTACIÓN
1.1. El razonamiento informal
El adjetivo ' informal' que acompaña a razonamiento busca l lamar la atención sobre los aspectos
no formales -y por eso, informales- que se presentan en el razonamiento. Ya Wason y )ohnson-Laird
( 1 98 1 ) habían descrito el efecto del contenido en tareas de razonamiento condicional -eomo l a famosa
n- señalando cómo algunos aspectos extralógicos -con enJ
.
1 .do y contexto- 1nfluyen
en la
woso
rarea d�- n de un razonamiento.
c 'o
resolu
eb
e la influencia del contenido y el contexto
sobre la actividad de ra zonar se inscribe en
a te sobr
bre la raci onalida d humana, ya tratada en temas anteriores.
En ese sentido, los estudios
mica so
olé
p
la
mformal sostienen que entender la racionalida
d hu mana en funoon
•zona m1e nto
. - de su mayor
.
50bre r(l
.,
modelos
a los
normati vos loglcos
resulta insuficie nte e inadecuado ya
. .
a decuaet on
que no se
o menor
va nedad del pensamlent� humano. Por este motivo, las perspectivas sobre razonamient
o
considera la
esa
ilmltaclon
r
supera
proponiendo
entan
el
estudio
int
del pensamiento en situaciones donde
informal
puramente
sea
deductiva
o probabilística) no configura ni las conclusiones
formal (ya
ni Jos
la lógica
a seguir y son los factores linguísticos, contextua/es, pragmáticos e incluso epistémicos
rocedimientos
una determinada inferencia, ·argumentación o toma de decisión. Así entendido, el pen s que llevan a
S<lOJiento o razon amiento informal adopta formas retóricas especiales donde se justifican y exponen ra­
El d
io
zones a favor ylo en contra de alguna conclusión o se delibera sobre algún asunto controvertido apor­
tando conocim ientos sobre él, que generalmente provienen del mundo social
no se trata de una simple conversación informal y cotidiana sobre un tema .
Voss, Perkins y Sega/
(Billig,
1 996).
Por ello,
(1991) entienden que el razonamiento informal puede definirse en función de
los tipos de situación en Jos que ocurre y también según las características que lo definen. En el primer
caso, el razonamiento informal es aquel que ocurre en algunas situaciones cotidianas, por ejemplo,
cuando una persona decide a quién votar, cómo convencer a otro sobre lo acertado de sus argumentos,
o cuando sopesa dónde irse de vacaciones. En ese sentido, el razonamiento informal está presente en
muchos campos de la actuación humana como son el diagnóstico médico, los argumentos legales, las
relaciones internacionales (Voss, 1 991 ), etc.
En relación a sus características, el razonamiento informal
incluye procesos
de justificación de creencias, de explicación de observaciones y sobre todo, de deli­
beración. Este tipo de
razonamientos incorpora argumentos, pero éstos no son argumentos definidos
según la lógica formal deductiva
.
. En lo que
sigue haremos una diferenciación entre argumentos o razonamientos informales y deduc­
ti\'Qs co
n el propósito de marcar Jos contrastes más relevantes.
l.J pri mera dife
el caso del ra­
rencia está en las raíces filosóficas de cada tipo de razonamiento. En
O rnie
cambio, la del razonamiento
nto informal
su origen se encuentra en la retórica de Aristóteles, en
informal prese halla
en la lógica aristotélica. Por tanto, el campo de estudio del razonamiento
, nde
da por la
exp lora r la
del pensamiento y no tanto la Instaura
.
di mens1on
entativa
y
argum
. • retonca
.
lógiea deduct
iva.
; na
:mal
[.¡
. Un argumento deductivo, como se recor
nda diferencia
está en la forma del razonamiento
dara, segu
COnsta de dos
.•
.
definida por reglas formales
1a relación entre ellos está
1
y
prem1
us1on,
sas
y
una
conc
qUe a
nti a la val idez
argumentos formales puede� tomar ��a �arma
z n
del razonamiento. Además, Jos
.
g�
Siroból1
ca ta l
vacía de contemdo o de mformaoon sobre
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.
•todos los A son 8•, que esta,
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..
. de 1 a p relldo Así co
s morta1 • a partlf
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•Sócra
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�
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,
�
.
mo ejemplifica B illig ( 1 996) si se ded
,
lllis¡, •TOdos
los hombres son mortales• y •Sócrates es un hombre• se esta Stgwendo una forma log1ca
�
f
de t''h' mt'fln 1.1 on< /u'Otón de lit morMi tdad
dt' Sóctat
dt'<'ft� f¡\ ,l. ���� t'mh.tf}!t' h.lhl'r �'hh'IHdtl
.
\ rft ,( li�!Oil 'ohr<' l,l t nmona l id d huma �de
l tl!llt''ltl dt' ,l�Uilll'lli,H
Ullild.Hi \ l'f'lt'\ .llll"l.l f'll Ull
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n.uior. Jll:'rt' f"olfl rft"ht' ir .aomp.til.lrfO
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nmdu�•on
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urr.l ,¡/ amMzon nomuti\o ck /,t ln�il'.l
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alt.lhlt• n \ L'r<i.t<iPr.l , b) C'v.t lu.tr <'n u
!<P ,¡�ur dt> ,11 r' .t lu. r si 1.1:- r.1zo n :- d.l(f.�� �on ,tn·p
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r.�zonf'S .1p0\ ,111 •1 ¡,1 condusion , rl .u1.t h z.1 t'll qut.' mNf td.1 St' h .t n <'n ido en cuC'nta JrR um �
en os
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trMiO!< ,1 ¡,1 condu!'ion. 1\lr t.Hlto. PI cnnt<' ni do <iPI r,¡zothl ll1tt•nto m o rm. l <' ind isociable de la
dL' mtt'rr.m tbio, di,ílo
go y/o d isc
qul' <tdopt..! t<lfinn.Kionl's Cdus.tl<'s. concikion.11esl v del <·onte\to
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•1sunto. ,1/gunos rfp e-llos inromp.Hibles Pntw si. pE>m todos ellos p l.l �lsibiPs ci."td,ts kts Pvi dencias y raz
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pl"<1i\,l múltiple \J que son rontrO\Pr lldo�. .1 b 1Prtos y no pueden ser <'nc.u.lrlos dP�rle una j)E'rs
pectiva
unica asumid.l ,1 priori. Esto supone, qul' Pn vez dP tr.lt.ust' dl" un r.llon.lmiento line.1l -de l.ls premiSt'ls
or:
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- se \d)tl iormando un P!'QUPnt.l r,unilicddo doncf(' SP
inrorpor.m nuevos .Hgumentos.
Todo ello conrmsta ron el r,¡zonJmi('nto dMuctivo. doncil" siemprE' se sosti('ne Ulhl sol.t JX>rspectiva 0
punto de \ ist,l 'a presente de �mtPm.mo ll las premis.1 s. Este r.llon.lm i('nto presenta restricciones en
('
fom1a 16Aica, lo que hare que siempre se resuel v.l t. ('n line,1 rect.t » : cie las premisas a 1.1 conclusión.
su
l.1s dilerenrias entre el r.llonamientn inlorm.1l ,. el ciedurtivo pueden resumirse de la siguiente mcl·
llf'rcl:
TABLA 9.1
LDifererlcliiS entre razonamiento informal y razonamiento de<lljlti:thla >,_.MI
inform l
a
Razonamiento deductivo
1
- - - ---·
Premisas dadas
---- ---- -
siempre tiene un contenido.
del contenido sobre el que se razona.
de solidez y consislencia argumental.
_
....____
_
-·-----��
Razonamiento informal
Considera múltiples perspectivas sobre un mismo
Lo más habitu.tl es encontrar numerosos
Puede haber perspectivas contradictorias sobre un
caso sin que esto implique conclusiones
obt1enen argumentos contradictorios.
inconsistentes.
La información es incompleta, se puede completar
con el conocimiento del sujeto o a través de otros
·
ios periódicos, artículos, cons lta e e
� � : ::
-
El contexto infl uye en cómo se argumenta
_ -
En el razonamiento informal la estructura suele ser
ramificada, donde cada «rama» tiene muchos
pequeños pasos.
:J
:J
Un argumento fuerte Y válido hace que se
desestimen, que no se requieran o que no se
bus� uen otros porque sólo en el caso de falacias se
argumentos para perspectivas a favor o en contra.
:;�
J
Sostiene un solo punto de vista sobre un asunto.
asunto.
���� �:: �
(
�
• ció
está presente en las premisas.
_J
No influye el contexto
1 E l desarrollo del
__
__
__
__
__
__
__
__
razonamiento deductivo se hace a
través de una serie de pasos, como en una prueba
matemática.
En definitiva, tal como explican Voss, Perkins y Segal
(1 991 ) el
razonamiento informal consiste en
un razonamiento que se da en variadas formas, todas ellas no deductivas y que ocurre durante el desa­
rrollo de tareas cotidianas en el mundo laboral, profesional, en la vida académica, etc. No obstante, si­
gue habiendo mucha controversia e investigación en psicología del pensamiento en relación con la po­
sibilidad concreta de diferenciar entre razonamiento deductivo e informal cuando alguien razona, y
por ello hay autores que proponen estudiar la relación y la interacción entre ambos tipos de razona­
mientos (para una revisión de estas posiciones se puede consultar Galloti,
1 996; limón, 2005 y Wol l , 2002).
1 989;
Garnham y Oakhi ll,
Como se puede apreciar, l a diferenciación entre ambos tipos de ra·z onamiento aporta elementos
para su estudio independiente dentro de la psicología del pensamiento y para el desarrol lo de modelos
expli cativos propios.
En el sigu iente epígrafe avanzaremos en la consideración de uno de esos modelos expl icativos, el
desarrollado por David Perkins y colaboradores. Trataremos el estudio del pensamiento cotidiano como
construcción de modelos situacionales, la ocurrencia de sesgos en la construcción de esos modelos y
en los procesos de argumentación, y algunas cuestiones sobre la enseñanza del pensamiento.
• no
t-d
• ·a
pen sam ie !"'to co
1.2.
arg umenta ción
El
l.Z.l.
co mo m Ode
enarios Y
la do de esc
gos en el
a/es y la aparición de ses
de '."odelos situacion
La construcción
pensamiento cot1d1ano
hart, 2004) han dedicado gran
Perk ins y Ritch
Hafn er, 1 983 ;
sesgos que aparecen en
(Perk .ms, A !len Y
. . amente' cuáles son los .
Perkins y colabora dores
razona cotr d •an
.
se
tos dispocómo
r
1
a estud"a
.
modos de meJorar los aspec
los
y
.
neral
parte de sus trabaJ OS
ge
rnteh. gen_cr_a
su relación con la
esos razonamientos,
rano.
cotrd
.
.
, .
lidades de pensa miento
sicion ales y las habi
as a partir de c rertas pre-
lusio nes valid
ayuda a obtener conc
pe samiento lógico
situac ión o modelos situaPara este autor, sr. el
. .
ción de modelos de
labora
1
a
e
en
rpa
.
nto cotrdrano partrc
siemp re presentan un
mrsas, e1 pensamie
0 hipotéticas pero casi
reales
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e
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s representadas
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cionales. Las situacione
se puede m ncl onar
plo
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o
Com
.
.
y dilem ático
carácter abierto, múlti ple
. Al 1 reguntaban SI. el au­
de sus invest1gac1ones
aban a los sujetos de una
IO. F ente a un asunto
colaboradores ( l 99 1 ) plante
ía a una mej or en ste serviC
llevar
a
públic
.
ción
educa
.
mento de presupuesto en la
scenanos po­
es dec1r, 1 m a 1nan uno o mas
s,
ionale
situac
os
.
model
an
_ evalua n estas s1tua·
como éste, las personas elabor
comun . Adema s,
causal, intencional y de sentido
sibles util izando su conocimiento
es frente a ella.
ciones y toman una o varias posicion
ntos, los que a su vez se
dos aparecen vinculad os a argume
construi
os
escenari
los
modo,
este
De
construido,
os pueden estar orientados a apoyar el modelo
argument
Estos
s.
evidencia
y
razones
en
basan
ser ar­
o sostienen el modelo del razonado r o pueden
es decir, pueden ser argumentos que favorecen
Estos contra-argu mentos no sólo pueden pro­
gumentos contrarios, que dan puntos de vista diferentes.
último sucede, el razonador entra en
venir de un interlocutor sino del mismo razonador; cuando esto
�
�
�
�
�
�
��
�
�
un proceso de deliberación o evaluación de sus propios argumentos contrapuestos.
el asunto
En ese proceso, un buen razonador podría elaborar u n mapa más o menos complejo sobre
sobre el que está razonando, sopesando razones a favor y en contra. En el caso del ejemplo, pueden
darse razones que apoyan la idea de que más di nero ayuda a mejorar la educación pública, y razones
que, por el contrario, creen que ese efecto no se producirá o que la educación se puede mejorar a través
de otros programas. Al mismo tiempo, es evidente que los escenarios construidos podrían estar fuerte­
mente sesgados por el punto de vista del sujeto e incluso podrían estar incompletos si el razonador ca­
rece de conocim ientos sobre el asunto.
�ra comprender mejor los errores Y sesgos encontrados por Perkins en el pensamiento cotidia no,
o brevemente el procedimiento empleado en algunos de sus estudios. En general, aplicó
��
rn:edtmtento dividido en tres partes. En primer lugar se les pedía a los sujetos que dieran su opinión
�spo�tanea s�bre un problema, por ejemplo, si aumentar el presupuesto de la educación pública me-
exphcare
un pr
. .
JOrana su cahdad. Además' los sujetos debí
an emitir e 1 grado de confianza que tenían en sus opin iones
y de ·10 1eres
, en e1 asunto planteado. luego de recoger las opiniones espor;'ltáneas
, en una segunda parte,
�
los investiga res te� ían
complewrlas y finalmenle escribirlas. En un tercer momento,
su·eros podí<1n
e e onen­
re la producción de argumentos. Para ello daba � � na sen
cxplícii.Jmen
apoyar
de
ivo
r
opm1ones �arc1al�s, de
�
ognirivas como, por ejemplo, señalar fa necesidad de completar
mcrac
es
o
r ci
de los ar umentos prop1� y a¡enos.
favor y en contra y de hacer una evaluación imparcial
�
ar razones a
relac1ón con el
s se completó con pruebas de inteligencia verbal para mdagar su
Este ripo de eswdio
���b �
�
�
�
pensamiento coridiano.
. ..
de diferentes maneras. Una de ellas conSIStiD en contar los argu­
los datos obtenidos se anillizaron
a favor del propio escenario o � rgumentos de mi �ado y argumentos
producido
habían
se
que
mentos
del otro lado. Ademas, se evaluó la calidad de cada argu­
contrarios al propio escenario o argumentos
que se ofrecía para el argumento a favor o de mi lado y
mento en dos dimensiones: a) la justificación
en contra; para ello se utilizó una escala de O (pobre) a 4
bl la forma en que se trataba el argumento
(comp/elo).
los resultados obtenidos en los estudios dan indicios acerca de cómo se lleva a cabo el pensamiento
cotidiano y los sesgos que suelen aparecer en ese proceso. Puestos a razonar en la vida cotidiana, los
sujetos construyen casi siempre escenarios incompletos y sesgados, caracterizados sobre todo por el
sesgo del punto de vista propio (Perkins y Ritchhart, 2004). Este tipo de resultados constituyen más la
norma que la excepción en los diferentes grupos estudiados, desde estudiantes de institutos hasta uni­
versitarios y adultos con formación de posgrado (Perkins, 1 85a; Perkins, Farady y Bushey, 1 991 ).
9
Perkins y sus colaboradores encontraron que los participantes tenían grandes dificultades para pro­
ducir argumentos complejos y equilibrados en contextos cotidianos. Tanto es así, que tres cuartas partes
de los argumentos obtenidos se caracterizaron por omisiones o sesgos.
Ahora bien, los sesgos que se producen en el razonamiento cotidiano pueden diferenciarse de los
que ocurren en el razonamiento formal. Así, un escenario construido desde un solo punto de vista estará
sesgado, ya que las perspectivas diferentes o complementarias resultan relevantes y necesarias para mol­
dear adecuadamente una situación. En cambio, esto mismo resulta irrelevante
e innecesario en el razo­
namiento formal, en el que las premisas contienen toda la información
necesaria para obtener una con­
clusión. Aún más, un argumento bien construido lógicamente
y que sostiene un solo punto de vista
constituye una demostración
desde el punto de vista formal. Por eso Perkins asegura que los sesgos y la
construcción de
escenarios incompletos o fragmentarios en los razonamientos cotidianos son debilidades
pero no son debili
dades formales.
�
A ora bien, de qué
tipo son esas debilidades y con qué otros fenómenos o procesos podrían estar
relacionados.
ce Una de las hipótesis de Perkins y su grupo de colaboradores, es que
la dificultad para producir esna nas completos
Y argumenta/mente equilibrados podría relacionarse con la motivación, más
preci­
m nte, co el
escas
�
o interés que alguno de los temas planteados -todos ellos de
�
índole social eco­
. , etc.•co, poi IIICO
podría desperta r en los sujetos. Sin embargo, los participantes
en el estu io se
ha
cons .lde ado como
medianamente interesados en estos asuntos sociales y económicos. Además
�
u
se analizó la
c a
relación entre interés y desempeño se observó que no
existía correlación signifí�
:.
��:
d
1969) mdican que cua
cativa entre una y otra variable. Sin embargo, otros resultados CPerkins,
ndo las
personas muestran un fuerte interés previo por algún tema (salud, empleo, etc.) al que cons•deran COn­
resultado
borado.
st
el
E
s
más
md•can que
trovertido y difícil, desarrollan un modelo de situación
la
.
i nfluencia de la motivación sobre la calidad de los razonam1entos cot1d1anos es u n tema que sigue
.
to
n
am•c
ns
pe
.
del
psicología
la
abierto al estudio y debate dentro de
�
�
Otra hipótesis es aquella que señala la posible relación entre intel igencia (evaluada a través de escalas
verbales) y razonam iento cotidiano. Aquí, Perki ns (1 985a) obtiene un resultado muy interesante por SUs
posibles derivac iones educativas, cl ínicas, etc . los resultados muestran que aquellos sujetos que pun-
tuaban más alto en inte ligenci a producían más cantidad de argumentos •de su lado• y éstos eran más
completos. En cambio no se obtienen correlaciones entre inteligencia y producción de argumentos
•del
ouo fado•. Por ello, Perkins señala que la gente parece invertir sus recursos cognitivos en buscar más ar­
gumentos que apoyen sus ideas sobre un asunto que en explorarlo de manera profunda y equitativa.
A partir de todos estos resultados, Perkins y su equipo han desarrollado una amplia tarea de investi­
gación vinculada a la enseñanza del pensamiento, en el marco del Proyecto Zero de la Universidad de
Harvard2.
la implementación de estas propuestas educativas les ha permitido, al mismo tiempo, profundizar
en la investigación sobre el pensamiento cotidiano y proponer un modelo teórico del pensamiento: el
llamado modelo triádico.
l.Z.i!..
La enseñanza delpensamiento: aspectos metacognitivos y disposiciona/es
En varios de sus trabajos IPerkins, Farady y Busher,
1 991;
Perkins y Ritchhart, 2008; Ritchhart y Per·
kins, 201 0) Perkins y colaboradores se dedican a investigar los tipos de intervenciones educativas que
favorecen el pensamiento. En algunos de esos trabajos (Perkins,
1 997; Perkins, )ay y Tishman, 1993; Per·
kins, Tishman, Ritchhart, Donis y Andrade, 2000) proponen reforzar las habilidades metacognitivas, es
decir, aquellas involucradas en el modo de entender la propia actividad de pensar, y también los aspectos
disposicionales mas generales. Aunque nos dedicaremos a tratar con cierto detalle estos trabajos, es
conveniente adelantar aquí que las habilidades metacognitivas se refieren a la reflexión sobre la propia
actividad de pensar, lo que a su vez implica una perspectiva epistemológica particular. Los aspectos
disposicionales se refieren a los hábitos de pensamiento y a la disposición del sujeto a realizar actos
deliberativos y reflexivos cuando cree que la situación lo amerita.
Teniendo en cuenta las dificultades para generar argumentos que contemplen mú ltiples perspectivas
sobre un mismo problema, Perkins ( 1 9911 desarrolló un estudio en el que daba indicaciones precisas a
los participantes para que generaran tantas razones como les fuera posible y que éstas atendieran a di­
versas perspectivas. Se trataba de fomentar, de este modo, las habilidades de metacognición.
1
http://pzweb.harvard.edu/
1
�
Los resultados indie<uon un espectacular aumento de las razones «del otro lado», con un crecimiento
del 1 50%. Por tanto, parece que si los sujetos reciben orientaciones adecuadas son capaces de atender
a los diversos matices de los problemas y de modelar las situaciones de un modo más completo.
Sin embMgo, cuando Perkins estudió comparativamente programas para la enseñanza del pensa­
miento los resultados no fueron tan evidentes. Este autor seleccionó varias modalidades de enseñanza
del pensamiento, entre ellas, debates en clases de instituto, un programa para desarrollar habilidades
genera/e de pensamiento en una clase de Artes, un curso en una Escuela de Educación en el que los
alumnos utilizaban un razonamiento exploratorio y el primer curso en la Escuela de Leyes. Todos ellos
incluían orientaciones para atender a la multipl icidad de perspectivas, pero sólo algunos, como el pro·
grama de debates en clase de instituto y el de desarrollo de habilidades generales de pensamiento en
la clase de Artes, mostraron modestas mejoras en el razonamiento cotidiano.
�
1
la clave para el éxito en la enseñanza del pensamiento parece estar, según Perkins, en que los pro·
gramas promuevan habilidades metacognitivas específicas para el razonamiento. Prueba de ello son los
resultados de un estudio (Perkins, Farady y Bushey,
1 99 1 ) en el que los investigadores pedían a los par-
ticipantes que dieran todas las razones que se les ocurrían a favor y/o en contra de un determinado pro·
blema; posteriormente, los investigadores ampliaban la consigna: los participantes tenían que pensar
razones para sostener la conclusión contraria aunque no estuvieran de acuerdo con ellas. Como res·
puesta a este a ndamiaje metacognitivo, los participantes aumentaron en un 700% los argumentos cdel
otro lado» y en un 1 09% los de «mi lado », inhibiendo la aparición de sesgos y de argumentos incom·
pletos. En otro estudio, los mismos autores comprobaron que estas habilidades podían incorporarse de
modo efectivo en las estrategias estables de los sujetos a través de un programa de formación específico.
Una vez que los participantes habían pasado por esas experiencias formativas podían poner en marcha
estrategias metacognitivas sin la guía externa de un experto. Eso sucede porque lo que se aprende son
nuevas estrategias metacognitivas para construir mejores modelos de situación y de esa manera elaborar
argumentos más completos, que integren múltiples perspectivas.
Para Perkins, la mejora en las estrategias metacognitivas ayuda a lograr un cambio de perspectiva
centrado en cómo elaborar modelos adecuados y completos. Esto, a su vez, modifica la forma de en·
tender la propia actividad de pensar; esto es, promueve una transformación epistemológica. Cuando
esto sucede las personas abandonan una epistemología del «tiene sentido para mi» y pasan a sostener
una epistemología crílica. La epistemología «del tiene sentido para mí» se basa en una idea ingenua so·
bre la verdad, que se entiende como u n ilateral, simple y conforme con las propias creencias. los pro·
blemas se suelen abordar desde una visión simplista y pobre y admiten una solución basada en res·
puestas únicas o a lo sumo contrapuestas, pero sin considerar ambas al mismo tiempo. En cambio, los
problemas pensados desde una epistemología crítica suelen entenderse como dilemáticos, lo que exige
su aproximación desde múltiples perspectivas, que se vuelven relativas, provisionales y no absolutas.
Por supuesto, estas epistemologías personales no suelen ser conscientes, sino que forman parte de un
sistema de creencias implícito.
La epistemología del •liene sentido para mf• implica que, cuando un sujeto tiene que elaborar una
respuesta argumentativa -recordemos la pregunta acerca de si mayor presupuesto en la enseñanza pú-
1
�
blica •mphca maror c 1 l id(1d de la mi{,m�1·
lo h.1< (.' .1hund.mdo C'n r,uanes que
refu
an sus .•deas pre-.¡¡as
' con trU)(' un modelo con ('\ quC' e;(' �>•ent('
i nt i fi ldo y con el cu al smtoniza
tuerzo cspont.íneo por busc.1r �1rgumentos
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ckl otro IJrto qu<.' dC'S<'stahil•zarian l
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ivos vinculados
.
a 1a
ep1stemolog1a personal. ha relac1onado el �pensar b1en» (Perkins y Ritch h a ,
2004) con los
os
disposicionales del pensamiento. Perkins propone un enfoque triádico del pensam
iento for
una capacidad general de descmoll.u pensamiento y por dos disposiciones: la agudeza
intelectual por
incl inación (Perkins y Ritchh,lrt, 2004; Perkins, Ritchlmt, Donis y Andrade, 2000;
Perkins y lish a
2001 ) . La capacidad es una f�1eu lt.1d -no untl disposición- que atañe a pensar eficazmen
te sobre u
tema de forma sostenida dando, por ejemplo, explicaciones �tlternativas a explicaciones causale
s pro­
rt
�=
��
�
puestas. La agudeza intelectual se refiere a la correct.1 percepción de l(ts ocasiones que requieren
pen.
samiento a la disposición de no ignorarlas. Ld incl inación, por su parte, es la disposición que
puede
mostrar una persona a invertir esfuerzos en meditar diferentes temas, lo que se relaciona con la curio­
sidad, la importancia del tema para la persona, los hábitos, la perseverancia, etc. Estos dos últimos as­
pectos disposicionales mencionados explicarían las diferencias individuales en tareas de resolución de
problemas y tomas de decisiones en las que los sujetos deben pensar nuevas alternativas y puntos de
vista novedosos.
Según Perkins y Ritchhart (2004) los tres elementos de la triada se articulan en el proceso de pensa­
miento pero, a pesar de eso, pueden ser distinguidos analítica y empíricamente. Una de las ventajas de
diferenciarlos es que se comprende mejor el proceso de pensamiento. Por ejemplo, la distinción entre
que
agudeza intelectual e inclinación permite comprender situaciones en las que un pensador percibe
una situación requiere un pensamiento creativo y sin embargo renuncia a hacerlo.
�
cola ar
Teniendo en cuenta estas distinciones, ¿cuáles serían las estrategias educativas que pueden
investigaciones (Ritch­
algunas
Según
pensamiento?
del
aspectos
los
disposicionales
de
en el desarrollo
es en sus estu
hart, 2002; Ritchhart y Perkins, 201 0), los maestros que tienen éxito en crear disposicion
e
· ·
amiento,· en estos casos,
diantes son aquellos que ut1hzan la cultura d e 1a e1 ase para favorecer e 1 pens�
.
_
.
nes mu. 1!1. ·
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en
.
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.
Pensamiento no es un contemdo a ensenar smo un h a'b 1to que se pone
. .
or e¡empractiC.lS eduCJti
• vas' p .
ples y atractivas. Ritchhart (2002) identificó algunos elementos de estas.
a nliE'n10,
pens
su
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o
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1
Y o ut e
plo las oportunidades que los docentes daban a sus estudiantes de e eg�r
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tiempo para pensar. Del ml
el l iento a la autonomía' la independencia intelectual y el
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formas, tanto exp ICitas
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se
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pensamient
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la
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1 do del pro·
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mod
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ideas»- como implícitas, como
a la curiosidad , la indagación y el •jugar con las
•' rene,ción.
con una
un resultado, o sorprendido Y feliz
fesor al mostrarse él mismo entusiasmado con
�
n�
�
;
Este modelado implícito Y espontáneo tuvo un lugar central en el desarrollo de la inclinación al pensa­
miento. los docentes tétmbién atendían al desarrollo de la capacidad de pensar, no sólo a los aspectos
disposicionales, de modo que instauraban rutinas de pensamiento (Ritchhart, 2002). Entre ellas utiliza­
ban la tormenta de ideas -propuesta de diferentes ideas, tanto a nivel grupal como individual, que fa­
vorece la apertma y la flexibilidad mental-; la pregunta habitual acerca de c¿por qué?a para promover
la explicación del propio pensamiento; el «adopta una posición• para que los estudiantes asumieran y
deiendieran regularmente diferentes posiciones; la escritura de diarios de clases para registrar y docu­
mentar pensamientos, etc.
En definitiva, Perkins y Ritchhart (2004; Ritchhart y Perkins, 201 0) entienden que la participación de
los estudiantes en ambientes que i ncentivan la curiosidad, el dar razones, el buscar evidencias para
apoyar sus creencias y el disfrute de la propia actividad cognitiva, engendran un proceso de orientación
e interiorización que aumenta las capacidades individuales y las disposiciones para el pensamiento.
Hemos desarrollado hasta aquí algunos estudios que proponen al pensamiento como razonamiento
informal y como modelado de situaciones con la consiguiente argumentación. También hemos anali­
zado los sesgos que ocurren durante el razonamiento cotidiano y diferentes propuestas para enseñar a
pensar bien, tal como lo entiende Perkins. En el siguiente apartado profundizaremos en el tratamiento
del pensamiento cotidiano como argumentación, a través del trabajo desarrollado por Deanna Kuhn,
(1991; Kuhn, Pennington y Leadbeater, 1 983), una de las autoras que más ha reivindicado el estudio de
los aspectos retóricos y argumentales del pensamiento.
1.3. Los procesos de la argumentación
Kuhn (1991 ; Kuhn, Pennington y Leadbeater, 1 983) critica a la psicología del pensamiento clásica
que se ha centrado exclusivamente en estudiar los aspectos lógicos del pensamiento y que ha descui­
dado los componentes retóricos y argumentativos que se despliegan en la actividad de razonar sobre
asu ntos controvertidos de la vida cotidiana. Kuhn también señala que muchas investigaciones se centran
en conocer qué piensan los sujetos sobre problemas sociales o económicos como el paro y las relaciones
internacionales descuidando el cómo se desarrolla esa actividad de pensamiento (Kuhn, 2000). Por ello,
esta autora se ha dedicado a investigar cómo los sujetos realizan el proceso de argumentación (Fehon
Y Kuhn, 200 1 ; Kuhn, Goh, lordanou y Schaenfield, en prensa) cómo contemplan el propio punto de
vi sta el ajeno,
Y
desarrollan habilidades de argumentación (Kuhn, Katz y Dean, 2004) y fundamental·
mente, cómo estas
habilidades se relacionan con la metacognición y las creencias epistemológicas
IKuhn, 2000; Kuhn,
Cheney y Weinstock, 2000; Kuhn y Weinstock, 2002).
la autora afirma que el
proceso de argumentación forma parte de un proceso discursivo y basado
en el diálogo,
en el cual dos 0 más personas debaten dando razones contrapuestas. En términos gene­
rales, en la argu
mentación se persiguen dos objetivos: a) detectar los argumentos dados por un oponente
Y eventualment usarl
e
os a favor de la propia argumentación, y b) determ i nar la posición del oponente
para descubrir vados o
errores, que puedan ser aprovechados para contra-argumentar. Kuhn (2001), al
. ..
1gual que Perkins (2001 ), encuentra que en general a los razonado�es sobre todo si son jóve
:
nes, 1�
re.
sulta muy difícil prestar atención a los argumentos ?puestos. Cas1 s1em r se centran en a
rgumentos
que refuerzan y apoyan la propia posición. Es como s1 pensaran que el obJetivO de argumen
tar es or
una posición propia fuerte que se impondrá por su propio peso, más allá de las razones del
En ambos casos, los argumentadores noveles descuidan el otro aspecto de la argumentació :
te.
n p esta
r
atención a las razones del oponente y utilizar estrategias para influir en ellas.
��
_.
opon�
r
Por ello, Kuhn y colaboradores (Felton y Kuhn, 2001 ) h n tratado de iden�ificar las hahilida� qu
e
.
deben desarrollarse para conseguir una buena argumentac1on y poder cumplir los objetivos antes men.
ó
de
argumentación
Y
cómo
se
pueden ofrecer
donados; han descrito c mo se realiza el proceso
claves
que mejoren las habilidades de pensamiento argumentativo.
�
1.3.1.
Habilidades de argumentación
os detendremos en uno de sus estudios (Kuhn, Shaw y Felton, 1 997) en el que indaga los argu­
mentos espontáneos que dan adolescentes y adu ltos sobre la pena de muerte y los cambios que se re­
gistran en un grupo luego de una intervención experimental.
la muestra estaba formada por adolescentes y adultos. Se formaron dos grupos experimentales (uno
de adolescentes y otro de adultos) y dos grupos de control (uno de adolescentes y otro de adultos). Den­
tro de cada grupo experimental se trabajaba en parejas. Los grupos experimentales participaron en una
serie de cinco discusiones semanales en las que debían compartir y debatir sus argumentos a favor y/o
en contra de la pena de muerte. Cada sesión se cambiaba a uno de los miembros de la pareja para pro­
mover el intercambio de argumentos y se discutían las razones a favor y en contra de la propia opinión.
El objetivo de esta discusión era llegar a un consenso. El grupo control, por su parte, no participaba en
esas discusiones semanales.
Como es usual en estos trabajos, se realizó un pre-test en el que los participantes completaban una
escala de 1 3 ítems valorando diferentes opiniones sobre la pena de muerte. los ítems más extremos re.
presentaban las opiniones que apoyaban o rechazaban rotundamente la pena de muerte, mientras que
los medios representaban un equilibrio entre ambas posiciones. Por ejemplo, el punto medio de la
escala indicaba •tengo razones tanto a favor como en contra o estoy indeciso sobre la pena de muerte•.
luego de valorar estos ítems, los sujetos debían argumentar por escrito su elección.
En el pos-test, realizado seis semanas después, ambos grupos (experimental y control) completaron
una tarea idéntica a la del pre-test pero debían, además, valorar si la participación en el estudio había
n•.
favorecido un cambio de perspectiva. El punto medio de esta escala era: f{no he cambiado de opinió
mplos:
la escala incluía ítems que juzgaban el cambio « a favor• y « en contra• de la pena de muerte. (Eje
• he cambiado un poco a favor• , che cambiado mucho a favor» ).
�
ifi·
Los argumentos espontáneos dados por los sujetos -en pro de y en contra- en el pre-test se cl s
de
a
caron según fueran razones funcionales (aquellas en las que se aludía a la utilidad o convenienci
rC
la pena de
muerte como castigo; estas razones se
consideraron com 1 .
P e¡as) o no func1. onales (aludí
de la pena de muerte). Otro grupo
ctos
an a
e
asp
s
de argu mentos fuer
olrD
on Jos que haoan
- menoo
eran
. , n a emoafirmacio
nera/,
nes
ge
sin
En
e
justificar y que a 1 u d'
. n s.
oo
Jan a aspectos morales, por .
e¡emp1o aquela
/las que rechazaban pena de muerte porque no es bueno matar a a 1g01en
. .
· , Otra d.J mens �an ana¡ -¡zada
fue la estructuración de los argumentos, esto es' si eran meras ¡·/Stas
• .
.
o ten1an una estructura más inte.
. 1os
su¡etos menCIOnaban datos
grada, y por ultimo, SI
o evidencias para apoya rlos.
Finalmente se analizaron aspectos metacognJttvos refer�dos a la propia argumentación («tengo diferente
s sentJ:mientos
_
de
muerte•)
pena
o
refendos
de
la
a otras personas (•yo conoz
acerca
_
co a a1gunas
otras opiniones, pero ésta es la mía»).
personas que danan
Los principales resultados pueden resumirse siguiendo los siguientes indicad
ores:
o
Cambios cualitativos observados en los argumentos del pre-test y
del post-test. los autores iden­
tificaron una serie de cambios cualitativos, entre los que están, entre
otros: a) de una opinión no
formada a una formada; b) de no argumentar a argumentar; e) de argumento
s no funcionales y no
justificados a argumentos funcionales; d) de argumentos de •un solo lado• a argumentos
de •am­
bos lados•; e) la presentación de evidencias, y 0 la introducción de aspectos metacognitivos. No
todos los argumentos dados por las parejas tenían los mismos tipos de cambios, por lo cual /os
investigadores crearon cuatro categorías. En el primer caso, todos los cambios de los argumentos
fueron una dirección progresiva, es decir, se agregaron argumentos funcionales, justificaciones,
razones y/o aspectos metacognitivos. En el segundo, todos los cambios fueron regresivos, es decir
no se introdujeron mejoras en los tipos de argumentaciones; en el tercero hubo cambios tanto
•
1
progresivos como regresivos, y en el cuarto, no hubo cambios de ningún tipo. En relación con los
tipos de cambio, un primer resultado permite apreciar que las parejas del grupo experimental
mostra ron un patrón de cambios progresivos, mientras que los participantes en el grupo de control
mostraron cambios regresivos, mixtos o no mostraron cambios. Estas diferencias se mantuvieron
en la misma proporción tanto en los grupos de adolescentes como en el de adultos.
Cambios cuantitativos entre el pre-test y el post-test. Definidos como el incremento o la disminu­
ción de la cantidad de argumentos dados en el pre-test y en el post-test. los grupos expenmentales
(tanto adultos como adolescentes) mostraron más cantidad de camb1os que el grupo control. los
cambios producidos eran de varios tipos: de argumentos neutrales (sin razones a favor y/o en con­
.
�a) a argu mentos moderados (algo más de razones a favor o en contra), de argumentos polanzados
otros. Un dato mreresante
·
(mas
argumentos a favor o en contra) a argumentos moderados' entre
.deraban que ha­
·
es que cuando los sujetos evaluaron cuanto ha b'lan cambiado' en general cons1
. reportado es mayor que e1
cambiO
el
Así,
bía cambiado
hecho.
habían
más de lo que realmente
n
cambio efectivamente realizado.
.,
parejas que discutieron sus argumentos
eamb1.os
en las habilidades de argumentaCJon . En las
.
1 ades de argumentación mientras que
1Td
b
a
h
las
"'jlrupo expen.
en
OS
mental- se evr"dencran eambi
el contrario' empeoraron algunos aspor
Y
"
ros
b
m
en el grupo
ca
de control no se observaron estos
perimenta l. Las mejoras en la argumenex
grupo
el
en
PE!ctos de la argu mentación que mejoraron
taóón no se dieron del m1smo modo en c1dolescentes \ en cl ultos, aunque no ha un
Plltrón
�
dilro
de camb1o que pemutd c11irmar que uno u otro grupo logro me1 ores argumentacio
nes
la· Mlefltras
que los adolescentes pa.saron de considPrar argumentos de •un lado. a tener en cue
argurnen..
tos de •ambos lados•. incorporaron nuevos argumentos que les perm1t1eron cambiar
s
' al mismo tiempo mostraron buenas hc1bilidades mctacognitivas, los adultos regist
raron
lim1tados: de argumentos de e un lado• a a rgumentos de • ambos lados• y la construc ó mbtos
ci n de
�r­
gumentos funcionc1les justificados. la edad ' la madurez cognitiva parecen influi r en los
ca
registrados. 'a que los adultos se muestran menos dispuestos a cambiar sus argumentos, e
�
los adolescentes cambian con más frecuencia. Sin embargo. esto debe matizarse ya que
fescentes del grupo de control fueron menos permeables a los cambios. Otra diferencia atri
�
�n�
n�mbto
bu:
a la edad l' por tanto, al desarrollo cognitivo) es que los adultos además se mostraron más hábUes
en el manejo simultáneo de múltiples alterna ti\as a fa\'Or )'en contra de un tema_ En cambio 1
�:
ack>lescentes muestran poca erlcacia en estas habilidades y no progresan igual que los ad lt
con la intervención experimental. Esta diferencia podría explicarse por la fuerte demanda cognitiva
que implica el pensar al mismo tiempo en varias alternativas. algunas de ellas, contrapuestas. Sin
embargo. ambos grupos se igualan cuando se trata de considerar solamente dos razones luna a
favor }' otra en contra.) lo cual es una forma más simple de argumentar y por tanto, requiere una
menor exigencia cognitiva. Aun así, este esquema de razón a favor y razón en contra supone un
avance en relación con la simple consideración de un solo punto de vista en la argumentación.
•
Aparición de nuevos argumentos. Otro aspecto importante en el desarrollo de habilidades de ar·
gumentación es la aparición de nuevos argumentos; en este caso, argumentos no mencionados
en el pre-test y que aparecían en el posHest Una de las hipótesis es que el proceso de coniron­
tación y de diálogo era el medio que permitía la elaboración de nuevos argumentos. Para ello se
indagó, por un lado, si los nuevos argumentos habían surgido en parejas que estaban de acuerdo
o en desacuerdo en los argumentos a favor y/o en contra de la condena a muerte, y por otro quién
había introducido esos nuevos argumentos en el diálogo; ¿sería el mismo sujeto que los menciona
en el pos-test o su compañero de discusiones? Para dar respuesta a estas preguntas, los investiga­
dores trabajaron exclusivamente con los diálogos de los sujetos que habían registrado cambios
progresivos en sus argumentaciones. Efectivamente, los nuevos argumentos surgieron de los diá­
logos entre los participantes.
o hubo casos en los cuales aparecieran por primera vez en el post·
test. Los nuevos elementos fueron introducidos en su mayor parte por los participantes que luego
los mencionan en el post-test, y esto sucede tanto en las parejas de adolescentes como en las de
adultos.
01�
De este modo, Kuhn y colaboradores {1 997) encuentran que las habilidades de argu mentación
s. A n
joran cuando se da un intercambio adivo y prolongado por parejas y con diferentes compa ñero
re-tes .Y
cuando se registran cambios, el estudio revela una gran estabilidad de las opiniones entre el p
contrJ )' VI·
el pos·test, ya que son pocos los participantes que cambian de razones a favor a razones en
se en rnocfeceversa. Cuando esto sucede es porque se suavizan las posiciones extremas transformá ndo
�
radas.
h,thili' !•ul� ·'
u '
}CJUl' olr.l'
!-l' h.l1l dt•..,,moll.Hi o l'n d con t exto
Ahor.l hil'I\
de diti lngo promovido por
n •..,u lt .Him md .m lll' t•l int<•n .unhio
wstig.�l l�lll ( 1
no o;l)lo <lporta nuevos argumentos a través
l
rst.1 in
.
'Ol l,ll. l l 1 Ollll'Xtll.., (/p ,JClJl'rdo!- Y cJcs,K ucrdos
�ltlll
l"llll
C'nlrc pares, los participantes dehcn
cir j,¡ Jr,U
.
por ,Jrlll u l . r nw 1 or "ll!- .ugunwnto!-. Ttd <'!l.lso
Al i d,,, mencionado por Kuhn ( 1 997).
rsfor7,1 r�<'
'
i
n
ciit
i
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i.dnll'nll•
l'
qul' <'st.í el<· .I U ·rdo co n l fl rw n<'l de muerte, ya que esta
.Hll<
punición
Est.t p.lrtirip
por <'1 < riml'n romL•tido. Dur,mtc sus sucesivos
con tres participantes dis­
rst.í just iiir.u·l,t
,trul'rcio y uno l'n dcs.lCucrdo), AlidJ
r spond r a preguntas como •¿Qué qu ieres
tintos {do!- ci<•
de<' que lla p<'n.l ele rnucrtcl est.l justific:adJ ? ¿Qué entiendes po juslific.ar? 'll A partir de ello, Alicia co­
mienz.l ,1 cirfinir sus criterios ¡XHJ justifict�r la pena de muerte: gravedad del crimen cometido, respon­
11�
t
ir
sabi lid.lci sobre
�
C<
<·1
debe e
de
intercambios
e
r
IJS propias Jccioncs, etc. y los menciona como nuevos elementos que amplían su res­
puest.1S en el pos-test.
En otros
CiiSOS,
los investigadores han rastreJdo la evolución gradual de un argumento dentro del
diálogo. en los cuales se cambia de u n argumento simple il otro complejo. Es el caso de María, una
participa nte adultd, quien en u n primer momento sólo menciona que "si nosotros tuviéramos que apretar
la palanca de la silla eléctrica, nos lo pensarfamos dos veces ». Esta frase no puede considerarse un ar­
gumento en sí m ismo, aunque revela la posición de María, claramente en contra de la pena de muerte.
En el pos-test, MaríJ se reafirma en su oposición a la pena capital porque fl(con ella se comete el mismo
crimen que se está castigando•. El enriquecimiento de este argumento aparece a lo largo del i ntercambio
con su interlocutor (que también está en contra de la pena de muerte) quien le sugiere a María que
apelar a los sentimientos no si rve para argumentar bien y compara una muerte castigada con la pena
capital con una muerte por asesinato. E n concreto, dice a María que la pena capital se basa en la idea
de una muerte por otra y que con ello no se resuelve nada. A partir de a l l í María expresa que •la persona
que va y mata (en la silla eléctrica) es como la persona acusada, ambos mata n». Cuando su compañero
matiza que un asesino no tendría derecho a matar y sin emba rgo el Estado que ejecuta una pena de
muerte parece tenerlo, María contraargumenta que en ninguno de los casos se tiene derecho a matar.
Luego de varias interacciones más con otros compañeros, María finalmente articula su argumento de­
finitivo: •no está de acuerdo
con la pena de muerte porque de ese modo haces lo mismo que ha hecho
1• persona acusad
a•. (Kuhn, 1 997, pág. 3 1 3).
De este modo queda
claro que los argumentos se hacen más complejos en contextos de intercambio
Y discusión; es decir,
cuando los sujetos no tienen en cuenta sólo su propio punto de vista sino también
el de su inte
rloc utor.
¡
Entre los adolescentes se observó t�demás el surgimiento de una mayor conciencia metacogni tiva
reflexiva ya que cree
rante los intercambios . Teresa, por ejemplo, comienza dando una opinión poco
que •si alguien hace
pena de muerte)/•. E n
algo y la pena se ajusta a lo hecho, ¡ Por qué no (apoyar la
test , sin embargo, ofrece un argumento much� más refinado: f( reo que la pena de muerte es
.
hay muchas razo­
'so Jus to, pero al mismo tiempo pienso que no está bten. Ptenso que es ¡usto porque
fe debe infligir el mismo castigo. Y al mismo
u de ellas es
se
tó
persona
una
a
ma
Y na
que si alguien
a un inocente y cuando se encuentra al cul­
�po, creo que no es justo, porque muchas veces se mata
i me inclino más por una u otra postura •
Pable ya no se puede hacer nada . Asf que no estoy segura s
du
:�
�
�
(Kuhn, 1 997, pág . 3 1 4). Para l legar a esta argumentación, Teresa ha sopesado
varias raza
ab unda tes referencias a su actividad metacognitiva, como por ejemplo: «Estoy pens
an
.
m1smo llempo dudo porque hay varias razones por las cuales también estoy en conua..
�
hecho
;,e::lo,haP€ro
al
1.3.Z. Argumentación, metacognición y creencias epistemológicas
:��::
La actividad metacognitiva parece jugar un papel muy importante en la actividad de
g
tar de
un modo complejo y en el reconocimiento de la necesidad de considerar no solo el
.
t
"•sta
propio sino también el contrario; es decir, no solo los argumentos que apoyan la propia posi . .
cion s•no
también los que ofrecen críticas. Esto es así porque la metacognición implica una reflexió n
acerca de
la propia actividad de pensar y, más en general, de conocer. Se trata, por ejemplo, de las reflex
biones
que ocurren cuando una persona justifica sus cambios de perspectiva o sus deliberaciones so
re un
asunto, tal como hemos visto que sucede con Teresa . De esta manera, la actividad metacognitiva se relaciona con las creencias epistemológicas (Kuhn, 2000).
Las creencias epistemológicas, por su parte, se refieren a aquellas creencias que se sostienen acerca
de qué es el conocimiento y cómo se construye. Kuhn (Kuhn, Cheney y Weinstock, 2000) sostiene que
si una persona cree que el conocimiento -y las razones que se construyen al rededor de ese conoci­
miento- es absoluto (esto es, objetivo, cierto y accesible) entonces el juego argumental (dar razones a
favor y en contra) y el pensamiento crítico es in necesario. En cambio, si cree que la realidad no es di­
rectamente cognoscible, sino a través de los juicios y conceptos que desarrollamos para hacerla com­
prensible, entonces tendrá una concepción evaluativa del conocimiento3. En ese caso, entenderá que
puede haber múltiples puntos de vista sobre un tema, que a su vez pueden ser evaluados en función de
los argumentos que se elaboren, el marco conceptual que se construya y las pruebas empíricas que se
reúnan . Así, un punto de vista puede ser mejor que otro.
Las creencias epistemológicas están sometidas a un proceso de desarrollo, de más simples (como la
absolutista) a más complejas (como l a evaluativa), proceso que se vincula con el desarrollo cognitivo Y
también con el área de conocimiento sobre el que se esté reflexionado. Parece más sencillo llegar a
creencias evaluativas cuando se trata de evaluar el conocimiento sobre el mundo social que sobre el
mundo físico.
os retóricos Y
En definitiva, Kuhn entiende que l a actividad del pensamiento se desarrolla en context
nte. o que
argumentativos que exigen la consideración conjunta del punto de vista propio y del opone
or­
percibir la tmp
diferencia a los buenos pensadores de los no tan buenos parece ser la habilidad para
l
habili dad
tancia de considerar el punto de vista del otro. Como hemos visto, Kuhn relaciona esa
stock, 2
metacognición y las creencias epistemológicas (Kuhn y Udell, 2006; Kuhn, Cheney y Wein
�
e�
or
desarrollado p
, Para ampliar voluntariamente estos conceptos y conocer el programa para Enseñar a Pensar
puede consultar http:J/www.educationforthinking.orgtknowing-about-knowing.html
D. Kuhn se
<
cft> estt' ap.1rtado podemos S<'ñalar 'arios punto.. En pnme< 1ug;v se
Como ,..,_
hio diierenciodo
el razonan i<'fltO ontormal del raron.unomto tormal haciendo especial honcapot> en los aspedOS retóricos
at . qut> caractenzan al pnmero. partor cft> esta caracterización se hio vtllClAdo el pen­
, ,
•ot'fliO cotodoano ron l"' modelado de escenarios ' la argumentacion basándonos en los lrólbop; de
colaboradon>s.
íos '
o.> id
lupr
se
han presentado las rontribuoones de f'lrlins en ff'lación ron e1 pensarnienm
·tuaciooales. l"' desarrollo de alg�Jmefltos propios , 1a idenliiia­
cion cft> • ., que ap.lre<en "" estos procesos. En te<ce< lugar. hemos hecho alusión a la ifwesógaóón
desafroll.!da "" l"' marro de programas de •ffiS<'ñar a pernar>; ' la <'feo¡, idad que éslos rooes1r.1n como
form,l de , iar ' dar ap<>''O '"temo ffi la enseñanza de habilidades metacogniti\-as, � ,
Mif1s.. """"""' •
·
en el desarrollo de una epistemología cn!ica quE' pennitan l"' •buen pensar>.
pensar es eiedi\'0 "" ambi<'fltes qut> fomentan la curiosidad. el dar razones ' el disfrutt. de la propia ac­
. ;dad cognitiva.
Este éniasis ffi iomencar el desarrollo de habilidades rnetacognitivas que a su \'el se relacionen ron
CJI'('OCias epistemológicas complejas se encuentra también "" uhn.
E
_
_.
ano romo cm1ción de modelos
El �e<a>r punto es, justamente, el estudio de cómo se desarrollan las habilidades de �
se desprende de los trabajos de Deanna uhn. Esla autofa encuentra que. por lo gmetal los rr
·
l<lAildares "" especial los más jóvenes tienen dirlcultades para atender ' gmetat ati!IJIYIE'fllo opuestoos
• b propios.. Encuentra que esas dificuhades se aenúan cuando se ofrecen e-q>eriencias de inlm:ambio
.OCU.O de opiniones tanto a favor romo en rontra de las propias. En esos ronte:dos de inlercambio ' �
ílerión conjunta ap.1recen ntJe\'0.< ' más complejos argumentos. Esla autofa ,;nrula la adi\;md de a<­
-ron la metacognición )' ron el desarrol lo de las cn.>eneias epistemológicas
En la · ienle sección esluÓI<llelllOS el pensamiento en la prá<tica centrándonos fundamenlalrroe
,.. �:é-:>; 't'alizados desde la psicología socio-hislóriro cultural
a
P EN SAMIENTO EN LA PRACTICA
La psicología cuhura/ entiende también que, en su puesta en práctica, el pensam i en
to se a
y es producto del uso que las personas hacen de las herramientas culturales materi ales y sí rnbó
�a en
hcas t lá.
pices, ordenadores y también sistemas semióticos y simbólicos tales como el lenguaje
las
át�c.:ts,
r s'per��:et·mAs•
en.
n de as herra
.
¡05 pro
las reglas sociales, etc.) presentes en los contextos de práctica e interacción con ot a
tend ido el pensamiento como proceso cogni tivo no pod ía reali zarse sin la med i ac
ió
mientas culturales. Como ya se ha mencionado en la introducción, la relación entre
,
r
� cog.
e .su .
0BJ J o ·
l : . � �en
c
nitivos y las herramientas culturales tiene también una dimensión h istórica o temporal . A
lo la go
de la
h i s toria han ido surgiendo diferentes herramientas simbólicas que perm it i eron la e pl ici a
ció
l r
gimiente de diferentes modos de pensamiento. Un caso lo constituye, según Gabucio (20
x t
n
de la deducción. La deducción, lej os de ser una forma de cognición natural, unive sa y a h s
o toroca
.
• .
vmcu a d co n as prácticas mate
tiene, para este autor, un e1 a ro ongen cu 1 tura 1 e h .1stonco
máticas. E '
1
r
desarrollaron
e
n
e
l
s
glo
V
on
los
matemáticos
griegos
quienes
a.C. u n tipo muy co
efecto, fue
ncr to
notación (diagramas) y de lenguajes matemáticos, al tiempo que realizaban un tipo de p áct
icas m
.
l
Esta
combinación
de
voz
alta4
recursos sim ból icos 0
especificas, ta es como el pensamiento en
semi
ticos con procedimientos especializados en una comunidad concreta, fue la que dio lugar a la apari
ción
. 1 �
1
r
e �
r
�
de prácticas cognitivas singulares: los nuevos métodos de pensar formados por los p rocedi m i ntos
dudivos. Esos nuevos métodos de pensamiento deductivo tuvieron un poderoso impacto en la historia
e
de.
cultural, científica e intelectual occidental, de modo que han llegado a nuestros días como unas
consolidadas y estables de pensamiento, transmitidas en nuestras culturas por la escuela {Cale, 1 999).
formas
Visto de este modo, el pensamiento deductivo es un producto de prácticas sociales y culturales, y a
su vez, nicho donde se originan nuevas formas de pensamiento abstracto y descontextualizado. Esto
implica que, si hoy en día, como razonadores, nos apoyamos en esquemas si logísticos para
obtener
una conclusión es porque esos esquemas han surgido previamente en el seno de prácticas sociales y
culturales dentro de las cuales tenían un sentido y hoy podemos utilizarlos porque son parte de nuestra
caja de herramientas cognitivas y culturales (Wertsch,
1 998).
Todo ello modifica el modo en que se entiende, desde la perspectiva de la psicología cultural vigo�·
kiana, la relación entre lógica y psicología, ya que el interés no está puesto en estudiar la adecuación
de
las formas psicológicas del pensamiento a las formas lógicas, sino en investigar cómo se piensa -y aquí
se debe entender cómo se piensa utilizando herramientas culturales y simból icas-en contextos de actua·
ción concreta. Si no estamos equivocados, de estas ideas se desprende que los modelos deductivos -u
otros modelos de pensamiento sistematizados a través de la lógica, la matemática, la filosofía- no podrían
oficiar de modelos normativos «externos» al propio pensamiento. Esto es así porque, como hemos dicho,
ec¡ !
�
áctica • intel ua :
4 Como expl ica Netz (citado en Gabucio, 2008) los matemáticos griegos realizaban un tipo específico de pr
usa��o una_s herramientas cognitivas como el diagrama letrado y el lenguaje matemático. Según este autor .encontra :
fi·
�ema!lco gn�o pensando en vo� alta ( . .. ) en unas pocas fórmulas (. . . ) hechas de un pequeño c�njunto � pafa r �b o, pJ:g
.
uci
¡amente �n dtagrama (... ) ypontendol
ado e
� f�tras. Esta es la realidad material de las matemáticas gnegas• (ct� matización y re-or_ ya la escritura, que fue un elemento determinan! en la stste
81 l. Ob rvese que esa realtdad ma enal mcluta
�
�
�
entOS históricOS
.
elem
gamzaoo�. del pensa':"tento
estos
�Cabuoo, 2008). En este capitulo no es posible desarrollar en profundtdad
y su relaoon con las tdeas vtgotskianas, para ello el lector interesado puede consultar Cabucio (2006).
.
��
�
PENSAMIENTO EN CONTEXTO e
deductivo es una forma específica de
el pensamiento
organización d� 1 a capac1dad
.
.
•nferenc•a
. l humana
·
mediada por determin.1das herramienta s cognitivas y cu 1 tura 1es ( 1 os d1agramas· el 1enguaJe
· o,
matemat•c
de
derivación,
dimientos
.
.
etc.) que regulan de un modo tambren
·
los proce
especT
1 reo e1 pensam•ento. No
forma
«n<Hural»
de
una
pensamiento ya que
' a punta Gabuc io (200
se rr,1ta de
b•en
·
�), los seres hu·
_ s senan según
manos hemos aprendido. a deducir. Como ya se ha d i
• 05 model os normat•vo
esta
.
'
erram1entas
h
unas
.
culturales que participan en 1 a regu1ac1on
· • de1 pensam•en
perspecttva,
to, pero que no
.
representan, en todo caso, u n rdeal de pensamiento adecuado para todas 1 as s•tuacrones
·
·
y contextos.
��;�
2.1. E� pensamiento desde la perspectiva vigoskiana. Los estudios
p1oneros
lev Vygostky y Alexander Luria, psicólogos rusos de los años '20, inauguraron una novedosa forma
de entender y estudiar la actividad psicológica humana. Estos autores, inspirados en la filosofía mate­
rialista marxista entendieron que toda actividad psicológica se realiza con la mediación de los productos
de la cultura: el lenguaje, la escritura, los sistemas notacionales, etc. Metodológicamente propusieron
el estudio de los diversos planos de la génesis de la actividad psicológica: desde la filogénesis, a la his­
toriogénesis, la ontogénesis y la m icrogénesis.
Para estos autores, el lenguaje tiene un papel fundamental en la formación de la conciencia y sus pro­
cesos, entre ellos, el pensamiento. Para poder comprender el papel mediador del lenguaje en la formación
de la conciencia y el pensamiento, Vygotsky recurrió a la explicación ontogenética. No es nuestro objetivo
desarrollar exhaustivamente esta explicación vigotskiana, por lo que nos detendremos en ella sólo lo ne­
cesario para que resulte inteligible la relación entre mediación semiótica, conciencia y pensamiento.
Desde una perspectiva ontogenética, esta relación se genera por la mediación que introduce el lenguaje,
como sistema semiótico, en la relación intersubjetiva del bebé con un adulto cuidador. El lenguaje es, al
mismo tiempo, un i nstrumento de comunicaci ón y de creación de conciencia . Este proceso se produce
camino, el lengua� e es primero
� través de lo que Vygotsky llama Jey de doble formación: en este dobl�
InStrumento de comunica ción intersubjetiva (por ejemplo, cuando el cwdador habla al bebé o le nombra
los objetos con los cuales interactúan) para Juego convertirse en herramienta de comunicación intrasub­
jetiva. Esto sucede cuando el niño se ha apropiado de los usos y estructura del lenguaje y entonces puede
dirigi rlo tanto hacia los otros como hacia sí mismo, como un instrumento de comunicación y como una
cuya función primordial es la comunicación in­
forma de conciencia,
respectivamente. Así, el lenguaje
en instrumento de c�municación
erpersona l se
jo proceso ontogenéti��
comple
y
largo
_
n
u
en
convierte
�Inte
de la conduda propia.
rna, intrapersona/; en instrumento del pensamiento y de regulaclon
�
que tienen los contexto� de interacción, e
l
menta
Visto de
funda
papel
esta manera se entiende el
en el desarrollo del pensam1ento. En un trabaJO
ales
Práctica O ial
cultur
ientas
S C compa rt i da y las herram
que estos elementos toman en la es­
ya clásico V
.
. 1 7411 980¡ estudian el valor
ygots ky Luna {luna,
9
to cuando se cambian elementos contextua/es
amien
'
Y
(de
pen
1
e
� del pensamien
la
lrUcf.urac.lon
b
�
to: cómo cam
de nuevas formas económicas de prou na cultura no letrada a una alfabet.izada, la 1 0traducción
ducción y modos de vida) )' elementos cultur,tlc (la introducci n de la • nstrucción escolar,
de l.l escn.
tura, el cálculo y l a lectura).
I nteresados por estudi.1r esos c.11nbios. Vygot ky, Luria y otros colabor�1dorcs realizaron en la décadd,
de 1 920 una serie de estudios pn Uzbcki!'t.in (luri,l, l ()74/1 C)f\0). E5t.1 rC'�ión se h�lbía onvert1do en una
especie de laboratorio natm�1l p.1ra comprob;u l.1s hipótC'sis sncio·culturJI s, yJ que la población estaba
sufriendo una !'erie dE' c,1mbios rul tur¡"Jics, soci,tll·S y C'l·onúmietlS ,1 r�1íz dC' 1.1 implementación de reformas
surgidas de la Revolución Rusa. SC' trJt,,b,l de comunici.1dcs rur,1lcs, con una economra de subsistencia
{pastoreo. pf>queños ganJderos, etcl gener,, l mentl.:' .m.1 lf.1hetas y ron form.1s de organizJtión social prác.
ticamente feudales, que habían sido incluid.1s en progr.1 rn,1s de fomltlción, de �1 lfabet izaci6n y de co
lec­
tivización de la tierra y de los modos de producción de IJ revolución soviétic�l. Por tanto, los investigador
es
rusos disponían de grupos que p.1rticipaban en l<1s formas tr.ldicion<lles de producción y otros grupos que
estaban incorporados a formas nuevas de organiz<lción social, eronómic<l y a pl.:'mes de alfabetización.
El estudio de luria y Vygotsky fue muy Jmplio ya que incluyó los procesos de percepción, abstracción
y genera lización, deducción y conclusión, razonJmiento y resolución de problem.:ts, la imaginación y
finalmente, también el autoaná l i s i s y autoconciencia.
En este capítulo, nos centraremos exclusivamente en los estudios de abstracción y generalización.
Vygotsky y Luria, aprovechando las v.:triaciones culturales, sociales y económic.1s que encontraron entre
los uzbecos, pusieron a prueba una serie de h i pótesis. Entre ellas, una por 1.1 cu,1l vinculaban estas va­
riaciones con formas diferenciales de generalización y i'lbstracción, b.:tse para los procesos de formación
de conceptos. Concretamente, en la investigación sobre gener.l l i z.K ión y .1bstracción desarrollada en
Uzbekistán (luria, 1 9 74/1 980) se estudió tres grupos: a) suj etos .1 11alfabetos que conservaban sus modos
tradicionales de organización económica y soc ial, b) suj etos con escaso nivel de i n strucción y que co·
menzaban a participar en experiencias de colectivización económicJ y e) sujetos con una m.:tyor esco­
larización (dos o tres años de cursos de formación) y a l fJbetización y que p.1rticipabi'ln en experiencias
económicas colectivas. En la investigación se ofrecía a los p.:trticipantcs un�1 representJción de cu.:ttro
objetos; de ellos, tres entraban en l a misma categoría y e l cuarto no. Los sujetos tení.tn que decir qué
objetos eran «parecidos»; ase pueden juntar en u n grupo»; «nombr.u con un<l p.tlabra común» y cuál
«no sirve»; «no puede ser nombrado con una p.:tlabra igual quE' los otros objetos».
Los objetos escogidos podían ser clasificados según dos principios: podídn ser parte de un�l categoría
lógica5 o podían formar parte de una si tuac ión práctica. Por ejemplo, en 1.1 serie am�1rtillo, sierr.l, lerio,
hacha» habría dos posibil idades de clasificación. Hdcerlo h.:� jo la c.:ttegoría genrr�1l «hl'rramient,lS» de­
jando de lado al leño, o bien por la asimilación J una sitLhtción pr.íctica de aros.ls para corttlf y serr<�r
la leña»; con lo cual se unirían en una serie el hdcha, IJ sierrcl y C'l lrñu, y rl mt�rtillo quedtlfí,l Jp.ute.
Con estas pruebas, los investigadores buscaban encontrar los modos en que los sujl'tOS orgctnizJban
esta información categorial.
� En e l texto de luria s e utilizan catr·goda lógica, cJtegurf,¡ lt•ór/c,¡ y (\l/c>gurf..1 •1bslr.l<'t,1 w m n sinUnimos. Par.1 rt'(rrirse � IJ
realización de la tarea de reunir los conceptos bajo una misma Niqu('t,l, es dl•rir, 1.1 t.lf(',\ dl, (orm.�r un �.:on<"epto utiliz,¡ t.�mbtén
la expresión •tarea leórica •.
El primer resultad
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stas individuales como
�
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En el texto
de los ob¡etos.
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realrzadas a dos SUJetos del pnmer grupo.
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:�
11
•
Tisha es una pequeña
herramienta parecida a un martillo.
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•
- - -� - � � - -- -- - n \oolnmoo. r LJ (. aro � L'\te no
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y si odd vf'/ qlH' l� quP Yhr e
yJsfsnJ tTHlfX y tf'Xirls ,.��ry,
dctJ
rd(' c orrf'r; apren
R: ¡Pero el mño les es
O Y e1 111ñ0 pu
mterrumpt'n t•l tr.JIJJ¡
mendo, entonces
Jn
.
t
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.
blén
el
podrJn /lelar
s a las ruedas ¡v rd,u·P
.as no son :,cmcjanrc
,u
rcnJzas. las reno
rrcs ruC'd.ls y unJS
E: Bien, pues aquf hay
efecto, son n esanas piJfol iJl')(·
�PtnC1·,mlt'5 pcm, en
son
no
as
lí'IMz
la�
Yo s� que
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.
ndlar algo en la ruedas
ra y las tenazas no.
con una sola palab
s se pueden nombrar
E: Pero es que las rueda
con ellas, es �
hierro puede l�:vantar
el
pues
rias,
necesa
s 5011
pero es que 1,15 tenaza
R: S(, esto ya lo
s
s�.
s.ado.
s tcn<tzas no se pueden nombra r con la
y la
nombrar con una sola palabra
E: Pero las ruedas se pueden
misma palabra que las ruedas.
R: No, naturalmente no.
Regresan al grupo: martillo, sierra, leño y tisha.
E: ¿Cuáles se pueden nombrar con la misma palabra?
R: ¿ Cómopuede ser Si a los tres los nomhramos con una sola palabra, wmartilfo, también serJ incorrecto.
?
E: Pero es aquí que una persona ha reunido
tres objetos que son semejantes: martillo, sierra, t is ha .
R: ¡La erra, el martillo y la tisha se necesitan mutuamente!... ¡Pero es c¡ue aquftambién es necesario el leño!
si
E: ¿Por qué él reunió estos tres y no el leño?
R: Seguramente tenfa mucha leña. Sí no lUviéramos leña, no podrfamos hacer nada.
Tomadhdf' luria i i 'J74/1 'JHO, pJg.
87¡
�n el ej�mplo anterior se observa cómo el principio práctico determina el tipo de agrupación . En el
s•·gu•e�tee¡em�lo se muestra cómo la asimilación del principio de clasificación abstracta es en efecto
��esta !e. El.su¡�to se va deslizando de este principio, un tanto impuesto por el experimentador' a itua�
Iones •mag•nanas en las cuales toman parte distintos ohjcl os.
.
,
PE�o EN CONTEXTo ,
l
Taro z
Elltr.Kto de entrevista a Shir, de 57 años, dejk.an
ardan,�
del kishlak Y
Se propone el grupoc Ncho·hoz � se ¡wopooe � W1C.1 pa•ec.-idc. de-i !fUD"
.. ur� e-�·_¿· •... ; ,.....·,;_ �.......
�-
� ;:Cuál � más parecido a éslos?
SIW: S.-· que ""*" ..,., igwks, es neceJdnO co¡p t. ,._, t. hoz >epi t. �
· · t. � �a·
:srcort.MLJ ¡xx LJ hoz_
E:
¿Es que entonc.E5 1os. tJes serán parecidos?
·
t. ep;g. del mismo modo que t. hoz. f1 hKha debe estM JIJI'Ió
,':.u �
So 'o, el 1001. no se p.rece a
leño; lo corta..
E: foro es necesario escoget de !Al modo ""'lo. lre. sean p;ui!Cidm.
•
So Bueno, IYy que coget t. espiga, ernonces allá c¡ued¡ui t. """" y e1 leño; ...,. ..., -.
...1 We¡;o de - varias lormas de � el ;,-estigadot- ticeo
E: '-io, yo se lo explicaré: ¿EJ hacha es sernejan:e a la haz?
S: Si. una
y OO"as .son insfrumentos.
E: ¿Y si colocas. aquí la cebada?
S: No, la abada es c.orrut:Ja. no es imvumenlo.
E: t. � será se:rnejasr..e todo E::SW s.í :ú c.o:QC.Q aq.:' ..a c:eb.?2�
S: Es semejar.:e porque con f:l hdclw se p:Jt'Ó!: �. ce..-; ;;, .�z �· 1 cu ..i CE-!AO.a UT'..a� G...T.�En�C...
f-or taroo, en este primer grupo, el principio práaico predomina de iorma absoluta entre lo. U2becos
""'.w.n en zonas alejadas de lo. centros uJbanos, son analfabe!os y """""""' iormas íeOOab de OJ­
�zación social y económica.
En el segmdo grupo de sujelo>, que han asistido aunque sea a cursos de CDrU duo3Ción y que pa<­
liclpan de un trabajo social en las economías colectiva< ac.>badas de organizar, no,_ ya w predo­
..,;,.¡.,_ En es<e caso se puede hablar de un cierto ..calón de �. en el""' acru. el prirq>io de
clooilicación �tal juniO con el snuacional o práctico.
r
��:.
EJma<1o cte entrevista a Nazi
de 27 años. semianalfabeto
�
El� ¡yopone Id ,._, puñal. pójaro. � bald.
sí tlf!ne. En e«:J se pMecen bs
. De ._.., s.e :iene q-..Jt- 5iiC¿_· el pJ;.uo: éstoS no lJf.>f')(!(l dltnd y el pJjMo
......
E: Se propone oon serie más: botella. '"""· cacerola
·
gatas.
,, ü> � no "'" �: IOdas estos tnba¡an pa ;gwl; si compro aceite, se pcJft!e edw en IOdas e>ceplo
en las &Jfos.
E: ,_ una pe<50N dijo que Id cacerola
no va
biel.
'' lb he dicJio que las � no """ �. aunque aquí todo es neces<Jrio para eJ lrotnb<e. Pero las gaias, a
pesor <k todo. se nea!5iran m<'fJOS. No sé pa qué dijo esro.
E: ¡I'Or <f1é cijo. sin ..ma.go, que Id cacerola no va bie11
- N>• .,._ va �. en ella se puede vertff cva/quiff líquido. . . aunque cvando usted va <k paseo, el'a
oesa v tiene mango, y no es cómodo levarla. en cambio las ouas cosas se fJUftlen IJevai fádmente.
E: ¿?e-o. :z...
\ ez. no \3
bien a causa del material?
: Si. ....a<>. ahrn lo encon<ré: no es <k cristal y en c;nnbio los demás soo <k cristal.
En el terrer g¡upo. como se ha anticipado, los sujet05 identifican un criterio que les pennite organizar
los ronc.epC05 de la serie bajo una etiqueta más general. Esos criteri05 pueden ser funcionales o cualquier
CIJO que indique semejanza. y se derivan, según luria y Vygotsky, de las exigencias de organización
c:onceptual que impone la alfabetización
y
las íormas colectivas del trabajo.
TEXT0 4
entn!wista a Yagdar, de lB años, quien estudió
dos <lilos en
J lraiNfa en una organización colectiva controlan
� la
Se pr<:.oo"1E e ;ropo: .,..anillo, siena leño y
ha<ha.
do las� J las
\'agd;lr: B leño no va bien: eJ hacha es <k hieno y é>los soo <k hierro
.
Entrevistador: ¡Estos tres se pueden denominar con
la misma palabra?
Y: Se pueden denominar <k hierro.
E:
;Y se pueden denominar i�
PENSAMIENTO EN CONTEXTO
-- -- -- -- -- --- -- -- -- -- -- - ----
-- - -- -- -- -- -- -- -- --
Se prqlOOf' L1 st'flt": f..'-'I'*R"" ('SI."opeu. b.1l.-. puñdl.
•
-- -- -- -- -- � � -----
- -- -
El p;A�MUno \.l biffl: todl.( f"SSIS son dP M.>no. N�ro M c.unblo. ,Uf'�.�. EM.JS son .ln7l.lS.
la e'Piic,Kion dP\ ' 'Rostl.'\ ' luri,1 -sobn• ¡,, �u.1l st> b.lSdn gran p.1rte de los trJb.ljos de IJ psiLolog1J
io<ultural- es que el penS<lmie-nto no h�1 cambiado desde dE-ntro. si no que se- rran.sfonn.l en la me-­
dida Pn qut> c,1mbi.m tambié-n las fom1a dP producción que imponen nue,--as form,1 dEo Ofganización
sochll, que l"l""QUiE"ft"fl a su ,-ez. nuP\as habilid1dPS rogniti\as. Otro 1.1nto ucede ron la escolarización.
En un medio práctico no p.uecen rele, ante-s las organiz,1ciones ta:\onómicas romo /<as que lle,an a
� la pala. el nKutillo ' la azada bdjo la categoría cinstrufl'lffitos•. En cambio, ese tipo de organiza-­
ción categorial si es reiP\'aOit" Pn un mf'dio E'SC'Oiar, dondP lo que prima es el s.1ber abstr.1cto
descon·
�tui!lizado. Por tanto, el pensamiento \a cambiando junto con v M I'Pi.Jción mutua con el conte.·\'"fO,
con kl& moti\ os p.tra la acción que- las �finas PncuPntl'iln Pn esos contextos las herramientas cuhu­
,.�e; de qot' dispon<'n.
Z.Z.
El estudio del pensamiento en la práctica desde la psicología
cultural. Algunas precisiones metodológicas
A partir ck- �;'$le' trabajo piOOPrO dt> \\ !!,OSI!..\ ' luria st> abrió un campo de estudio del pensamiento
en tareas COiidiano�s \en la ' ida familiar. laboral. PlC.\ ron un fuerte interés por caracterizar
confuntamente los conte.'\10S en los que estas acth idades se des..1rrollan
� Ñltef\lieftt>o.
Como
describir
los procesos psicológicos QUP
rornprobará en la siguiPnte sección ck>-1 capitulo. la mavoría de estas investigaciones han
recufrido a metodos hasta PI mollll"nto poco habituales en el estudio del pensamiento, como son la ob­
!lefWICión sistl"tl'\dtica de situaciones cotidianas, la observación participante-, la recogida dedaros a tra\'és
st"
de entre istas en profundidad, la caracterización de los entornos dE' acti id.Jd a través de noldS de
campo. etc. Todo ello deriva de un COn\'encimiento de la COO\�ienciJ de t'Niildr investigaclones que
tNn
KOiógicamente válidas.
El �o de \.-.tlidez ecológica tiene una gran tradición ffi psicología tlewin. 1935) pero fue Bron­
� t 1 9791 quien lo puso en un primt-r plano E'n la im<estigdción psicológica contemporánea.
PaN eMe autor, las investigaciones psicológicas eorológicamentt' v.ilid.ls cfebt-n armder al menos a treS
deben mantener la integrid.1d deo las situaciones de la vida rE'JI que quil'ff' investigar. bl dt>-­
ben .- fteoles a los contextos culturales sociales m.i amplios de los cuales provienen fos sujefos. )' C)
debM m¡nlener u� cierta consistencia f'Oire !.1 definición de la situación llech.J por los participanteS
y te PMii.zW por fos in\.-estigadores; lo mismo sucede ron los resultados )' las m.�nipuldCiones e.qJeri·
�= al
el punto de vi sta de los sujetos y las defi n ic iones
mentales: debe haber cierta correspondencia entre
(Cale, Hao� y M.c D��mott, 2002) . Como se
dores
investiga
los
de
s
explícita
y
lícitas
P
im
canee tuales
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l modo de diseñar la 1nvest1gac1on, de selecc1ona r � los
a
refiere
se
ecológica
validez
la
reciar,
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puede
__
tamb1en al modo �n que éstos se anal1 zan .
artici :ntes, a las situaciones donde se recogen los datos y
se e�� lende u una investiga­
��
�or ta!o, desde la psicología cultural (Cale, Hood y Me Derm?t�, 2002)cogn1t1vas
cot1 � 1a� s no puede
� .
ción psicológica que pretenda hacer inferencias sobre las act1v1dades
_
experimentales escasa�ente S1gnlf1cat1vas para
basarse exclusivamente en la utilización de situaciones
s d nde efectivamente se reallzan sas a. tividades. La
las personas y poco vinculadas con los context
nes que presentarem s a c�nt1nuac1on responden
estructura metodológica de muchas de las invest1gac1o
de campo -cas1 al estilo de la antropología,
a esta sensibilidad metodológica ya que incl uyen estudios
cotidianas ob er ando s desempeño,
donde el psicólogo acompaña a la persona en sus actividades
que d sempena, 1nterr gandola acerca
Jos componentes sociales, materiales, culturales, etc. de la tarea
.
tales -que Simulan en el la­
de su toma de decisiones, etc.- estudios experimentales o cuas•-expenmen
� �
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boratorio las tareas cotidianas de un modo simplificado- y estudios experimentales con tareas cognitivas
estándares .
2.3. El pensamiento en la práctica laboral. Un estudio en la fábrica
de lácteos
Según Sylvia Scribner, uno de los marcos de práctica de la cognición más relevantes en la vida adulta
es el trabajo (Scribner, 2002; Tobach, Falmange, Parlee y Martín, 1 997). Esta autora entiende que así
como en los niños el contexto escolar es un marco para el desarrollo de los procesos cognitivos, entre
el los, el pensamiento, las tareas laborales adultas requieren y favorecen determinados procesos de pen­
samiento. Por ello, Scribner ha elegido los amb ientes laborales para estudiar las características del pen­
samiento y de la memoria en prácticas laborales rutinarias (Scribner, 2002).
Atentos también a la validez ecológica de sus estudios, Scribner y colaboradores observaron cómo
los trabajadores realizaban una serie de actividades rutinarias que implicaban categorizar, manejar y
memorizar símbolos, hacer cálculos, tomar decisiones, etc. Como ella misma explica, su enfoque busca
"descubrir las propiedades funcionales del pensamiento en acción y [para el lo] necesitamos dar un vis­
tazo a los fenómenos reales en condiciones naturales» (Scribner, 2002; pág. 2 9 1 ) . Esto es, observar las
prácticas de la cognición que se llevan a cabo en cada puesto de trabajo, entendiendo que cada ocu­
pación representa una práctica y que las tareas específicas son acciones orientadas a objetivos; y todo
ello enmarcado en un sistema de producción que le da formas y l ímites específicos.
El equipo dirigido por Scribner (2002) realizó un estudio muy singular en una planta de producción
Y distribución de lácteos. Los investigadores permanecieron seis meses en la fábrica realiza ndo sus ob­
­
servaciones . Durante ese tiempo observaron a diferentes trabajadores en sus tareas rutinarias y coti dia
nas . Uno de esos grupos eran los pre-cargadores, es decir, los trabajadores encargados de preparar los
.
ped•dos que luego eran distribuidos. Los precargadores realizaban una tarea muy exigente ya que debían
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Además de los
órdenes mal
req ueri mientos
pre
para
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físicos de m
información si
ían.
over las cajas,
mból ica por la
esta tarea req
discrepan cia
uería una manip
existente entre las
los pedi dos
ulac ión de
(cuarto litro,
unida
des
de medida en
medi o litro, litr
que se expresab
o, etc.) y las unida
centraban en
an
des manejadas
las cajas que
dentro de la fábr
podían contener
ica, que se
4 litros, 8 medio
a la fábrica a
s litros o 1 6 cuarto
convertir las unida
s de litro. Esto
des del pedido en
obligaba
La conversión
cantidades de cajas
que debía preparar
se hac ía auto
el precargador
máticamente, pero
como resultado de
en las que
.
ella, el precargador
debía prepa rar una
recib
ía
caja más tantas unida
órdenes
des o bien una caja menos
dades. Por ejem
plo, podía recib ir
u�as determmadas unr­
una orde n que indicaba
preparar una CaJa mas
dos cajas menos 7 unida
6 unrdades o bren.
des, representadas como
1 +6 y 2-7 respecttvamente.
Frente a ello, pare
cía interesante estud. ar 1
t
as estrateg ias que aplicaban los
estas órdenes
precargadores frente a
mixtas, que .rnc 1 ur'an tanto CaJaS
_ como
unr'dades. Pa ra ello , los investigadores
atentamente
observaron
todo el proceso de preparacr. .
on de Pedidos·· las órdenes, la disposición
de 1a mercancra
.
cuando el traba
..
jador comenzaba su tarea' la organrzacron
que daban a las cajas durante la preparacron
y por últi mo
' los pedidos ya preparados Encontraron que 1 os t abajadore
s
tenían
una
gran
.
van'edad de
estrategias
para el mismo pedíd o. por e emplo frente a un �ido como
P
1 caja menos 6 cuartos de
l itro',
que se repitió seis veces en
una noche
1
d �bservación, sólo dos veces los precargadores aplicaron
la solución
literal, es decir sacar 6 cuartos de a a'a de t 6 dejando 10. Las otras cuatro v
1 od n
r e
se interpretó
.
según la dispont'bTd
e 1
es decir según las claves contextua��
es a�as por
1 1 ad de la mercancra,
�
�
, Recordemos que la
caja contenía 1 6
dt litro y quitar
6 cuanos de litio de otra,
tanto, se tratab.l de pr�rar una caja de- 16 cuartos
de litro. En este cas:o,
s
:e�;�:,
st s
1 O unidade de cuartos de litro.
en e a egunda CaJa, por
J
la presencia de cajas a medio llenar o vaciar. Estas estrategias � ue im �licaban transform aci
ones SObr
e
la información contenida en la orden se denominaron eslrateglaS no ' terales. Algunas consistie
ron en
itar
menos
un'd
q
ades. En ot as, el p
aprovechar cajas parcialmente llenas para tener qu� �
rob
:
le
ma de
.
remoción se transformó en adición, por ejemplo, anadlendo cuatro unidades a seis o dos uni
dades a
ocho, en cajas parcialmente llenas.
:
�
los investigadores postularon que la transformación de los datos del pedido, que i
� licaba un cierto
.
esfuerzo mental -estrategias no l iterales- se relaCionaba c.on el ahorro d� esfu� rzo f1S1Co, med id
o por
estr
a
eg1as
trasladar.
Así,
denom1naron
óptimas
un
idades
de
producto
que
debían
las
a aq uellas qu
_
e su.
s
pos
del
menor
esfuerzo
f
lco.
En
una
una
transformación
de
los
datos
en
ponían
de las observa
� .
ciones
precargadores
ut1l1zaron
encontraron
que
los
30
veces
donde aplicaron este principio
estrategias litera.
les, de las cuales 25 eran estrategias óptimas; y además utilizaron 23 veces estrategias no litera les, toda
s
ellas óptimas.
�
Realizadas estas observaciones, se pasó a la fase experimental, donde se compararon las estrategias
aplicadas a cien problemas que simulaban a los fabriles, por parte de los expertos precargadores y los
grupos de novatos (oficinistas y estudiantes). En el laboratorio no sólo se simularon los problemas sino
que también se recreó el ambiente material en el que los precargadores realizaban sus tareas: así, se in­
cluyeron las órdenes de pedido, las cajas llenas, las vacías y las parcialmente l lenas así como otros ele­
mentos.
Como primer resultado se puede señalar que los precargadores el igieron estrategias no literales óp­
timas el 70% de las veces .
En segundo lugar, el factor experiencia en el trabajo fabril distinguió el desempeño de los trabajadores
de la planta frente a los novatos oficinistas y estudiantes. Los conductores y otros empleados de la planta
no quedaron muy atrás de los precargadores. En cambio, los oficinistas ajenos a la fábrica usaron estra·
tegias no literales óptimas sólo en la mitad de los problemas . Los estudiantes aplicaron en todos los
problemas soluciones literales, lo que les l levó a hacer un gran esfuerzo físico, de vaciado y llenado
completo de cajas . Además, en estos dos últimos grupos, se observó un mayor uso de técnicas de con·
tea, tal como se describe en una de las entrevistas con una mujer que debía preparar una caja menos
6: «Era una caja menos seis, así que hay dos, cuatro, seis, ocho, 10, 16 (determina cuántas hay en una
caja; seña/a con el dedo mientras cuenta). Así que debe haber 10 aquí. Dos cuatro, seis, 10 (cuen ta las
unidades conforme las mueve de la caja llena, vaciándola). Una
caja menos seis da 10• (Extraído de
Scribner, 2002, pág. 297).
En cambio, los precargadores apenas contaban y aplicaban
s
en su conjunto estrategias más holística
c�n un gran peso de la configuración perceptiva.
Esto queda claro en el siguiente protocolo que muestra
como un precargador explica la preparación
de una caja menos 8 cuartos. r:r:Me acerqué Y miré. Supe
que la caja que veía tenía 10 menos,
y yo sólo quería ocho, así que sólo añadí dos más. . . Jamás cuento
,
cuando estoy haciendo el pedido,
lo hago visual, es algo visual, ¿entienden?» (Extraído de Scribner
_
2002• pag. 297l· Esa facilitación
nto,
de la preparación
pre-movim ie
se observaba también en la fase de
cuando los sujetos tenían que
n
decidir cómo hacer el pedido basándose en las cajas que ten ían Y co
sC
el/�, qué estrategia iban a usar.
Como se podrá suponer, el
.
tiempo i nvertld
.
o en tomar decis
a como preparar el pedido fue
iones respecto
menor entre los precargadores
que
entre
los nova1os, ya que los
se apoyaba más en la información
primeros
perceptiva mien1ras que 105 segu
ndos
contaba n Y usaban técn
enumerativas más lentas.
icas
Todo esto lleva a Scribner (2002) a
sos te ner que el pensamiento es un
proce50 runcto
·
. na 1 que se lleva
a cabo en forma conJun
ta con otros procesos cognitivos como
·
.
la percepción y a memona.
Esta mter• i
conexión
se ma• nrT1esta en t reas c�mo transformar
una operación en otra, hacer cálculo
�
s, hallar una
_ percep
s�luCI�n a partir de un� conf¡g�raoon
tiva, inventar procedimientos, etc. Pero, a
demás, esta fun­
Ciona�ld ad d�l pensam1ento se 1mplanta en escenar
ios concretos, repletos de soportes materiales
como
las ca as, los � presos, etc y de soportes simbólicos
de diferentes niveles. Entre estos últimos podemos
!
�
�
menc1onar las l1stas de ped1dos, las transformaciones de las
unidades y también las pautas que organizan
las tare s tales como los horarios, las normas, las responsabilidades,
�
etc. Todo ello forma parte de lo
que Scnbner llama los marcos de práctica de la cognición.
1
Un caso más de esos marcos, lo encuentran Scribner y colaboradores en el trabajo realizado
por los
conductores, quienes debían transportar y poner los precios a los pedidos que llevaban a las tiendas,
para poder cobrarlos. En este caso, también debían cumplir con su trabajo en jornadas que comenzaban
muy temprano y debían hacerlo con cierta eficacia para no dejar ningún pedido sin entregar. Además,
era importante no equivocarse porque ellos eran los responsables de cobrar la mercancía que salía de
la planta lechera. Poner los precios a los recibos de entrega era un trabajo simbólico y abstracto, ya que
los conductores debían calcular el precio por la cantidad de cada producto a entregar y de/ total de la
entrega. Cuando un conductor hacía una entrega, rellenaba un recibo donde debía poner la cantidad
de cada producto expresada en unidades: por ejemplo, 70 litros de leche desnatada, 40 cuartos de l itro
de leche con chocolate, etc En cada línea del recibo debía poner el preci o y luego sumar el precio
.
total. A fin de facilitar el trabajo de los conductores, la planta les daba una lista de precios expresada
resultaba directo y sencillo ya que se trataba de multiplicar cada
el
cual
cálculo
lo
en unidades, con
precio unitario por la cantidad de unidades transportadas y luego calcular el precio totaL
esas cuentas
Sin embargo los conductores habían inventado algunas formas más sencillas de realizar
medios y cua rtos como
basándose en caja como unidad. Es decir, en vez de trabajar con los litros,
_ _
mec
lo mismo que ocho has l i tros 0
unidades, las agrupaban. Así, cuatro l itros se convertía en una caja;
1 6 cuartos de litro.
.,
,
la
en un med"ador simbólico que permll
De este modo, según Scribner, la caja de leche se c_onvertJa
como lo
a
o
análog
modo
e
r
d
o
la
ed
m
caJa como
simplificar las cuentas. Los conductores u saban la
n las cajas como
1 edido Pero mientras éstos usaba
.
hacían los precargad�res en sus ��reas de preparar
de los pedidos, los con·
. en la preparación
y a restas
del Sr.
un mediador perceptivo que facilitaba las sumas
· Veamos el caso
·
.
.
ente simbólico. l De que. ma nera1
ductores la usaban como un med"Jador pu ram
multipl icar el precl� unJtano
de
vez
y
en
olate
choc
e con
lech
de
os
rt
cua
32
Como
ado
caJa.
entreg
había
por
8. quien
d tenía apuntado el precio
una espec ie de cchuleta» don e
multiplicar su valor
por esa cantidad utilizaba
e 1 va1or de dos cajas o
�ja contenía 1 6 cuartos, sólo debfa sumar
1�
��
sabía que cada
�
�
�
¡>or dos. Así, c uando la cant ida de mer anda e nt regad.:t se podía dividir n if
u ormemente. en .
_
a¡as,, IQs
conductores solo
usaban el prec1o por ca1a; en otros casos, factorizaban las unidades
en ca¡as Ycllni�
y calculaban ambos precios en variadas combinaciones. Scribner (2002) menciona
el caso un n.
de
ductor veterano que utilizaba 25 estrategias de cálculo d iferentes por cajas y unidades
co
para reso¡'ler los
problemas de cálculo de precios.
es la comprobación de que la estrategia de la
�aJ.a se USdba
cálculo e implicara menos esfuerzo mental y esto 5
uced13 cuando 1
�
conductores conocían o tenían a mano los precios por caja. En ningún momento ¡05
ond u t es
c 01' cal.
culaban primero el valor de la caja y luego el de su mercancía. Cuando se llevó cab
esta tare
.
a en e1
•
laboratono se observo que los conductores usaban tanto la estrategia del precio de la ca·a
ca
la �\
precio unitario. Si tenían que calcular el precio de 1 0 1 unidades no usaban la estrategia e
la 1mportancia de estas observaciones
siempre y cuando
facilitara el
�
�
� la �a, s
�e¡ sto,no
que multiplicaban di rectamente el precio unitario por 1 00 y le sumaban una unidad. M ie ntra
.
· de¡ precio literal
ced'1a con 1 os conductores, 1os estu d 1an tes se aferraban a 1 a estrateg1a
por
su-
unidad
�
cuando adoptaban la estrategia por caja la usaban en todos los casos, lo que les suponía un gran esf
de cálculo .
A partir de estos estudios Scribner y colaboradores (2002) obtienen varias conclusiones. En el plano
metodológico, sostienen que la observación no está reñida con la experimentación , sino que puede
precederla. En ese caso, las observaciones de tareas concretas permite describirlas mejor en
términos
materiales, organizacionales y cognitivos, para luego replicarlas en el laboratorio y asi profundizar en
su estudio y en la comparación entre grupos. De ese modo se pueden obtener mejores explicaciones
sobre las funcionalidades y demandas del pensamiento en la práctica.
En cuanto al pensamiento en acción o pensamiento práctico entienden que las estrategias de solución
dependen del conocimiento que se despliega en el lugar de trabajo. En ese sentido, las habilidades de
pensamiento no están libres de contenido, sino que se forman y dependen estrechamente de las condi­
ciones físicas, simbólicas y organizacionales en las que se desarrollan.
Los investigadores además vincularon el pensamiento experto con la experiencia en el trabajo -en
el caso de los conductores y precargadores- en la planta de leche. Una de las características de los ex·
pertas fue la variabilidad demostrada en las estrategias de resolución de problemas, que a primera vista
parecían muy estereotipados. En cada caso, los trabajadores más experimentados parecían encontrar la
operación •adecuada a la ocasión• (Scribner, 2002).
o en el trabajo
En términos generales, los investigadores afirman que «el pensamiento práctico expert
de l�s prob}emas
s
cambiante
propiedades
las
con
está orientado a objetivos y varía de manera adaptativa
Al miSmO uempo
y las condiciones cambiantes en el ambiente de la tarea• (Scribner, 2002, pág. 301 ).
nes
sus co du 1
que
y
reconocen que los estudios cognitivos del trabajo recién comienzan a perfilarse
ologt
pstc
os
proces
los
.
son todavía parciales y tentativas. Aun así, afirman la importancia de estudiar
.
mera m
1 JUego en la pn
en estos contextos, que también son entornos para el desarrollo -como 1o son e
de pen·
as
form
de
ción
fancia y la escuela en la niñez y adolescencia- y que contribuyen a la configura
� ��
samiento flexibles y creativas.
��
PENSAMIENTO EN CONTEXTO o
�
�: �r:� � �:��� �
Otros científicos también se han preocup
ado po es1ud.•a e1 pensam.•ento
en la práctica cotidiana,
:
en este caso, cómo un grupo de sujetos llevan
a
a ·
emá cas fuera del conte to academico, en lo que se ha dado en llamar •
�
� arra
mate
tica
l
er, carra her y Schl•emann,
1 9 9 1 ; Saxe, 2002).
35
l
2.4. Pensamiento matemático y cultura
Z.4.l.
En la vida diez, en la escuela ceroH, Pensamiento matemático en contexto
u
El carácter cu ltural y contextua[ del cálculo y la resolución de problemas matemáticos queda claro
_
en algunos estud1os como el de Carraher, Carraher y Schliemann { 1 991 ). Estos autores estudiaron cómo
los niños brasileños que vendían cocos, aguacates y otras frutas, de forma ambulante
puestos de mercado, utilizaban las matemáticas en la calle y en la escuela.
0
en pequeños
En el estudio, los investigadores entrevistaron y observaron a niños de entre 9 y 1 5 años que asistían
muy irregularmente a la escuela, mientras vendían sus mercancías. Con el objetivo de estudiar el uso
diferencial del razonamiento matemático en el contexto cotidiano y en el escolar, dividieron el estudio
en dos etapas. En la primera, se di rigían a los niños mientras estaban vendiendo y actuaban como en­
trevistadores-compradores, haciendo preguntas sobre las transacciones comerciales mientras éstas ocu­
rrían de modo real o simulado. Tanto si las compras eran reales como ficticias, los entrevistadores pre­
guntaban a los niños sobre los cálculos que iban haciendo. Por ejemplo, podían plantear la siguiente
situación: «Si llevara dos limones y tres cocos ¿cuánto debo pagar?•, «Si te pago con un billete de x
cantidad, ¿cuánto me darías de cambio?», etc. Este método recuerda al método clínico-crítico piagetiano
en el cual el examinador plantea una situación, explora las respuestas infantiles espontáneas, pide jus­
tificación de las mismas y ocasionalmente contraargumenta (Castorina, 1 984; Delval, 2002). los inter­
cambios entre los niños vendedores y los entrevistadores fueron grabados y se tomaron notas de las di­
versas respuestas infantiles y de los procedimientos aplicados para obtenerlas. A esta primera parte, los
investigadores la llamaron examen informal, para diferenciarla de la segunda, que denominaron examen
formal y que consistió en la realización de los mismos cálculos y problemas realizados en la calle, pero
esta vez representados matemáticamente y por escrito.
Un ejemplo de problema resuelto en el examen informal es el de M. un vendedor de cocos de 12
años, que estaba en el tercer curso de la escuela. En la calle, el entrevistador le había pr�untad� c� ánto
.
costaba un coco y M. había contestado que treinta y cinco cruzeiros8• El cliente-entrevtstador p•d•o en­
tonces diez cocos y pidió su cuenta. M. calculó el precio de los 1 O cocos mediante el siguiente proce­
�
dimiento: « Tres son 105, más tres son 210. (Pausa) Faltan cuatro. Es. . . (Pausa) 315. . . parece que e: 350
(Carraher, Carraher y Schliemann, 1 99 1 ; pág. 35). Este mismo cálculo puede ser representado mrma
_
_
mente de varias maneras, donde 35x1 O es el más habitual desde el punto de v•sta escolar. Sm embargo.
• En el momento en que
se
realizó esta investigación, la moneda brasileña era el cruzeiro.
1
al elaborar su respuesta, M. había ido res lviendo ese
?
�roblema �ediante subproblemas, corno SOn
.
3Sx3, 1 OS+ 1 OS, 21 O+ 1 OS, demostrando as1 su competencia para ut1hzar otros procedimientos
a los escolares.
diferentes
En el examen formal se ofrecieron problemas de cálculo en forma de operaciones aritméticas
los mismos números que se habran usado previamente en las transacciones callejeras también
sentaron problemas de tipo escolar como t�María compró
�
men informal y 99 en el formal.
odo
pre.
usa
:
plátanos, cada plátano c staba la
nt
zeiros ¿cuánto dinero gastó?». En total, los sujetos respondieron 63 preguntas de matemáticas en
x
el
���
Los resultados ind icaron una influencia decisiva del contexto en la solución de problemas matemá­
ticos. En tota l, los niños y adolescentes respondieron correctamente al 98,2% de los cálculos y proble­
mas informales, mientras que sólo lo hicieron en el 36,8% de los cálculos y el 73,7% de los problemas
forma les. Como se observa, el desempeño en los problemas escolares fue también bastante alto. los in­
vestigadores interpretaron este resultado por la facilitación que parece introducir el contexto del pro­
blema planteado. Así, a los niños vendedores les resultaba más fácil resolver problemas escolares que
incluyeran algún tipo de escenario -un sistema de significados que les da sentido- que hacer cálcul os
aislados formados por una secuencia de pasos arbitrarios con un contenido puramente simbólico.
En un análisis minucioso de los datos obtenidos en las entrevistas se encontró que muchas veces ¡05
algoritmos que se enseñan en la escuela no parecían tener mucho sentido para los vendedores e incluso
podían actuar como obstáculos en el razonamiento. Es el caso de MD, una niña de 9 años, quien sumó
el valor de dos cocos y le daba un total de 80 cruzeiros. Como el entrevistador le pagó con un billete
de 200 cruzei ros, MD calculó rápidamente que debía devolver 1 20 cruzeiros. Cuando se enfrentó al
mismo problema representado matemáticamente, MD hizo lo siguiente:
•Exami nador: Haz esta cuenta ahora, 200 menos 80.
MD escribe:
200
- 80
BOa
E: ¡Cómo lo has hecho?
MD: Bajé el cero aquí y aquí (muesua los ceros del resultado). Aquí da 8•.
(Carraher, Carraher y Schliemann, 1 99 1 ; página 391.
Cuando se transformó el cálculo cotidiano en una resta abstracta carente de un sistema de significado
que le otorgara sentido, MD utilizó arbitraria y erróneamente la regla de bajar ceros de la multipl icación.
El ejemplo de MD sirve para i lustrar las diferencias obtenidas en el examen informal Y el formal en
sus dos condiciones de cálculo y problema.
�
las observaciones de la actividad de venta cal lejera podían aportar una cierta expl icación para est s
diferencias, ya que en su actividad diaria los niños raramente usaban lápiz y papel para hacer los ca ·
PENSAMIENTO EN CONTEXTO • 43
culos. Cuando el entrevistador introducía la notación matemática escrita, los niños cometían frecuentes
errores aunque previamente hubieran llegado al resultado correcto.
la primera conclusión a la que llegaron los autores es que existen múltiples procedimientos para re­
solver correctamente los problemas planteados, aunque éstos no coincidan con los enseñados en la es­
cuela. Entre estos procedimientos se destacó la descomposición del problema, por la cual el sujeto iba
juntando las respuestas de subproblemas más sencillos y componiendo la solución. (sa era la forma
utilizada por M para calcular el precio de los J O cocos. Ahora bien, lo interesante es que esos chunking9
o agrupamientos de resultados se basaban en formas culturales previamente establecidas, como podía
ser vender tres cocos a un determinado precio. De esta manera, los niños manejaban una nueva unidad
sobre la que debían basar sus cálculos'0.
A partir de estos resultados, los autores concluyeron que los usos de las matemáticas en la calle y en la
escuela no eran los mismos. Y ello no sólo por el diferente grado de dificultad que ofrecían a los niños. las
diferencias iban más allá y se notaban en los objetivos de las tareas, en las herramientas utilizadas y en las
restricciones mostradas. En el caso de la matemática en la calle los objetivos eran claramente distintos a
los escolares: en la calle los niños debían hacer los cálculos correctamente para no perder dinero o estafar
al comprador. En cambio, en el contexto escolar se les pedía que utilizaran unos símbolos y unos procedi­
mientos que debían aplicarse -muchas veces mecánicamente y sin sentido- a problemas escolares carentes
de significado vital. En cuanto a las herramientas culturales y cognitivas, en la venta callejera utilizaban
continuamente la oralidad y los cálculos mentales en lugar de la escritura de representaciones matemáticas,
mucho más frecuentes en los ambientes formales. Por último, las restricciones de la venta callejera estaban
presentes en el uso de dinero «de verdad», en el cuidado y velocidad de la tarea, en la invención y el uso
de procedimientos sancionados por la costumbre, etc.; en cambio, en la escuela estaban definidas por el
uso de símbolos, el cumplimiento de procedimientos estandarizados, la cultura escolar, etc.
los investigadores también concluyeron que las diferencias estaban dadas por las distintas fuentes
de experiencia matemática, específicas en cada caso, de los contextos formales e informales. Estas di­
ferencias se extienden a los modos en que se sanciona y evalúa el conocimiento en diferentes entornos
organizacionales donde se desarrolla el pensamiento matemático. Como Jos mismos investigadores ex­
presan, Jos niños tenían diferentes fuentes de experiencia con la aritmética • en la vida tenían que resolver
cuentas y problemas presentados con palabras. En la vida no usaban lápiz y papel para calcular. En la
escuela, las respuestas orales no tienen reconocimiento en evaluaciones y ejercicios, pues el modo de
operar es predominantemente escrito. En la vida, según su declaración, nunca recibieron instJ"Ucción
sistemática sobre cómo calcular oralmente. En fa escuela, pasaron una gran parte de su tiempo en clases
de matemáticas aprendiendo a hacer cuentas. Las circunstancias de sus experiencias con las matemáticas
diferían tremendamente en fa vida y en fa escuela» (Carraher, Carraher y Schliemann, 1991, pág. 157).
• Del ingl6 •!rOlO•, se suele utilizar para referirse a agrupamien!o de información ya elaborada por el sujeto y que ayuda en
la retención de información en la memoria de trabajo.
'0 Otra complejidad que observaron Carraher, Carraher y Schliemann (1991) era el c.ilculo que debian hacer los niños Y �OO..
lescentes cuando vendian la unidad {una sola fruta) a un precio, pero rebajaban el p¡-ecio si les comprab..Jn m.is de una. Pot elem­
plo. cuando un aguacate costaba 1 O cruzeiros y tres aguacates costaban 25.
En defi nitiva. lo que muestran estos traba¡os es la enorme i n_terrelación que existe entre
la cogn¡c · .
y e1 IOn,
en este caso particular, fas operaciones d e cálculo y f a resolución d e problemas matemát
icos,
texto social. cultural, económiCO, etc. en que es_a cognición tiene lugar. El trabaj o � Carrahe
r,
_
) Schliemann pone de manifiesto la funcionalidad que adoptan estos procesos dlferenc ial
mern.e im.
plantados en contextos formales o informales.
Car�
Z.4.Z.
Resolución de problemas y matemáticas cotidianas.
También Saxe (2002; 2004 y Saxe y Esmonde, 2004) se interesó por el estudio del pensamiento ma­
temático como un modo de cognición en contexto. Este autor asume que los cambios cognitivos (indi­
viduales y también aquellos que implican novedades en el uso de diferentes herramientas cultural
es
por parte de un grupo o una comunidad) se producen en el interjuego de la actividad individual y CO-­
lectiva. Los cambios cognitivos (como aprender a utilizar un sistema notacional como el matemático
0
introducir nuevas formas de cálculo en una práctica de venta cal lejera) se dan en las actuac iones con­
cretas de un individuo, quien utiliza (y a veces innova) unas herramientas culturales que están presentes
históricamente en su cultura y en su medio material. A su vez, estas herramientas culturales forman
parte de actividades ya regladas por la actuación del grupo -formas culturales de uso de dinero, de en­
señanza, etc.- lo que supone, a l mismo tiempo, un marco que las restringe pero que puede ser rebasado
en la actuación concreta de un sujeto y/o grupo cultural, a través de la innovación y cambio de los usos
canónicos.
Teniendo en cuenta este marco conceptual, Saxe estudia la génesis y los procesos de cambio que se
dan en prácticas matemáticas entendidas, al mismo tiempo, como individuales y sociales. Uno de los
estudios más conocidos de este autor fue el que realizó con niños vendedores de dulces en el nordeste
de Brasil (Saxe, 2002; 2004).
En este caso, el autor estudió la actividad de venta cal lejera realizada por niños y adolescentes de
entre 1 O Y 12 años, que vendían dulces en las calles de ciudades del nordeste brasileño. Su estudio está
guiado por el interés en analizar la comprensión matemática surgida a lo largo de todo el circuito de
compra-venta de dulces. Como se mencionaba antes, el supuesto teórico que anima este estudio es que
existe una interacción entre las formas de comprensión matemáticas y las prácticas económicas Y ma­
temáticas en las que los sujetos participan.
En el siguiente cuadro se resumen los objetivos del estudio y la metodología empleada.
TABLA 9.Z
. .
ObJetiVos y méto
.
do del estudio
de Saxe
¡[_
Objetivos del estudio
1 ) ¿Cuále� son las operaciones matemáticas
requendas en la venta callejera de dulces?
2)
aJ ¿Cuáles son las características de las
matemáticas de los vendedores?
b) las prácticas matemáticas de los vendedores
¿se encuentran influidas por su participación
en la venta de dulces?
1
L;
(ZOOZ)
Método
....,;.
- -- --1 - --Obse aci ,
e os vendedores mientras llevan a
.
cabo su practLc
a.
rv ��d
aJ Entrevistas con los vendedores sobre las
tareas matemáticas.
b) Comparación entre la comprensión
\
\
matemática de los vendedores y no
vendedores con características similares.
EXlraido y adaptado de Saxe {2002) .
las prácticas de ventas y las operaciones ma­
En el estudio se buscaba en primer lugar, caracterizar
las
de la venta ambulante; en segundo término, descubrir
temáticas requeridas en las diferentes etapas
comparar las mate·
s por los niños vendedores y por último,
características de las matemáticas utilizada
de niños vendedores y
ores urbanos y rurales. la comparación
mática s utilizadas por niños no vended
a
r la relación entre tipos de práctic
realizaba con el objetivo de estudia
se
s
du\ce
an
vendí
no
que
de niños
ática.
económica y comprensión matem
etnográfico re��ló que se
vendedores, el análisis
económica de los niños
tica
ucos. En la
prác
la
a
ión
En relac
propios objetivos mat�ma
sus
con
ellas
de
fases, cada una
man de 30 a 1 00
trataba d e un ciclo con cuatro
mayor en cajas que conle
por
al
_
dulces
oon
dor adquiría los
d. En la fase de prepara
fase de com ra, el niño-vende
mayoristas de la Ciuda
muchas tiendas
precio de
las
o
en
formarl
de
trans
1
guna
a
p radas en
r mayor y
um. dades, comp
. o pagado al
de venta, el vendedor
_
modificar el preo
· En la fase
vendedor deb ía
p1ezas en enta
para la venta, e\
.
menor de .las
ción para la compra, el venpor
re
1
a
.
fase de p para
o
f
venta, determinando el preCIO .
ase
a
cua'1 de 1as
la ultim
arar nuevamente
um1 dores y en
tenía que comp
vendía sus bienes a los cons
. ello
no,as Y para
merca
de
veerse
dedor debía volver a pro
ores precios.
máticos que, a su
0frecl,a mej
ob¡" etivos mate
..
s al por m ayor
.
, .
mulhples
t1enda
d·1terentes
. l •on,
a muestra
ejo de_ la lOf a�
uctura Cl'c\ic
como el man
estr
es,
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Saxe <2002) describe
eo
ud
o
men
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variedad de _
�e aslg
. nación
vez, se inscriben en una
venciones
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del 25%.
como microsocia\es, com
lación en Brasil era
1'ón la inf
ecio de compra
sociales .
invesu. gac
bilidad en el pr
esta
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.
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inflados, de
ten�an
Saxe {200
. valores numéricos
dores no
En los años en que
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mane¡ar
enano, 1o
minación .
1gad0s a
1.
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1 ban
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Como consecuencia
y ca mb"a
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te perdía
al lXX mayor que subía co
uamen
que contln
etes
bill
muchas cif s y con
�
�
los procesos sociales específicos de la práclica, o microsociales, se refería n a los mo
dos en
que lOs
vendedores desarrollaban convenciones que fac ilitaban su tarea. Una estrategia habit
ual a
cierta cantidad de unidades por un bil lete de x valor; por ejemplo, tres barra s de chrx<A t r ofrecer
a:
por
cruzeiros. Esto reducía la complejidad en la venta pero, por otro lado, obl igaba a compara r
rllporc¡n es
n
e n dulces y ganancias. l a mayoría d e los vendedores, sobre todo los d e más edad, nfrec
sus d lc
u es
en más de una proporc ión; por ejemplo dos chocolates por 500 cruzeí ros y c i nco por l O
.
t
�
�OOo
Las estrategias sociales también mediaban en el establecimiento y desarrollo de los objetivos
m
ticos. Entre ellas, Saxe (2002) identifica algunas presentes a lo largo del todo el ciclo económico.
e
venta,
los
ni
ños
tras
algunas
negociaciones, acó rdaban los
.
plo, en la fase de preparac ión para la
ec
1os
de venta para minimizar la competencia entre ellos. la preparación para la venta revelaba el u so
otra
estrategia social como era la preparación de paquetes de una cierta cantidad de unidades para la
ven
por un precio determinado. Por ejemplo, lo más habitual era que se vendieran tres unidades por m·
1l cru­
zeiros. Para eso, estos ni ños, que en su mayoría eran analfabetos, adoptaban una estrategia que era vaciar
p:tem.l.
�
�
to
la caja de dulces adquirida al por mayor -que contenía habitualmente treinta o cincuenta u nidades­
volver a rellenarla con los agrupamientos de tres unidades. Así se constituían nuevas unidades (3 unida
�
que equivalen a 1 ), que podían ser vendidas a 1 000 cruzeiros. Saxe 12004) también observó en esto fase
de preparación, que los niños- vendedores con más experiencia usaban la estrategia de a vaciar para volv
er
a llenar• como modo de contar la ganancia final. A l meter las nuevas unidades lde 3 x 1 ) dentro de la
caja iban contando 1 , 2, 3 y así sucesivamente. Para el vendedor inexperto eso podría haber sido el modo
de contar la cantidad de unidades, pero en realidad el vendedor- experto estaba contando el valor en
dinero que obtendría por la venta, usando e l numeral como índice del precio (1 por 1 000 cruzeiros, 2 por
2000 y así sucesivamente) . La regla cultural que usaban para dar por concluida esta fase de preparación
para la venta era que con la venta debían obtener el doble del precio de compra de la caja. Si esa propor­
ción l lamada a meio- pelo- meio1 1 � (Saxe, 2004) -que provenía a su vez de una convención usada en los
medios rurales para calcular los precios de venta de sus productos- se cumpl ía, entonces los vendedores
salían a la calle a hacer su trabajo. Si no se cumplía, deb ían recalcular y comenzar de nuevo todo el pro­
ceso. Si eso sucedía, los vendedores con más experiencia recalculaban la proporción unidades-precio,
bajando o subiendo la cantidad de tres por 1 000 cruzeiros. Por su parte, en la fase de venta podía surgir
el regateo con el cliente y entonces los vendedores debían recalcular las proporciones de los precios.
Otra estrategia social era la ayuda que pedían a los empleados de las tiendas mayoristas quienes leían
los precios de las cajas de dulce, que en general incluían varios ceros por la inflación. Estas mismas per­
sonas JX>dían ayudarles a calcular e l precio de venta minorista en función del precio de compra mayorista.
la primera conclusión a la que llega Saxe (2002) es que las operaciones matemáticas requeridas en
la venta callejera de dulces -y que deben ser comprendidas por los ni ños vendedores- son: la repre­
sentación de valores numéricos grandes, el cálculo aritmético con esos valores y la comparación de
proporciones.
11 La convención cultural denomínada meío pelo meio se refíere a
obtener el doble del precio de compra o de producción.
cto se debe
la regla por la cual con la venta de un produ
interrogante del autor se
. El segundo
reren
, a,
.
. . .,
y sr la partrcrpaCion
en la práctica de venta como hemas_'''Sto, a las características de la matemática
inflwa en el caracter de 1
.
as comprensro
nes matemáticas.
Para ello, Saxe (2002) entrevistó a nrno
· - s que ap
.rnstru
enas
tení
c
on
vend
pos:
los
escol
edores de dulces de 10 a 12
gru
ar
y
que formaban tres
��
años a menct"
onados; nrnos no vendedores de la mism
edad y del mism o ambiente urbano, y niños de 1a Y_
a
mrsma edad' no vendedores provenrentes
.
de una
munidad rural . A todos ellos se les presentaron pro
bl emas de representación de numeres, pro coblemas
aritméticos y de comparación de proporciones Tod05 1 5 .
.
0 nmos ten.an
e�an qurenes hab ·rtua ¡ mente ha �ían pequeñas compras o diligencias expenencia comercial ya que
en
el
hogar,
por tanto, todos cono� pequenas transacciones.
Clan 1� moneda y � acran
Sin embargo, sólo los vendedores se topaban a diario
con bllle�es de �anos valores y con problemas de proporciones. A causa de ello, el autor
esperaba en·
contrar drferenCias entre estos grupos en la matemática que manejaban.
Los resultados obtenidos por Saxe (2002) indicaron que todos los niños entrevistados mostraron un
conocimiento n umérico correcto siempre y cuando pudieran apoyarse en los aspectos figurativos y nu­
méricos de los billetes. En cambio, no leyeron correctamente las cifras cuando se presentaban simple·
mente escritas sobre un papel. Además fueron capaces de reconocer monedas y billetes de menor y
mayor valor, estableciendo relaciones ordinales y cardinales entre ellos.
Otro resultado, que coincide con lo previsto, es que los niños vendedores realizaron. mejor tareas
canlld�d menor a
aritméticas sencillas como sumar un fajo de 12 billetes a 8600 cruzeiros o restar una
en reor�anizar los billetes, poconsistía
que
estrategia
una
n
mostraro
niños
los
ello,
Para
otra mayor.
.
des mas grandes como 500 o
.
. do ¡untos,
por e¡emp 1 o, 1os de 100 cruzeiros ,hasta formar cantida
nten
total.
suma
la
hacer
a
ran
proced
ones»
.
1 000. Una vez formados estos «mont
proporcrones.
.
ue solucionar los entrevistados fueron de
habite
. cot'd'ana
El tercer tipo de problemas que tuvreron q
bastan
,trca
,
rurales
niños
los
r r de
matema
Estos problemas eran poco hab't1 ua les en la. 1 com0 clientes de los vendedores de dulces) Y muy
o
�emp
e
rciones oh·
;
tuales en los urbanos no vendedores (por . s tenran
que determinar en cuál de dos propo
Los mno
, JUSlr
. .fircar sus
500 cruzeiros) y debran
habituales en los niños vended. ores.
por
o
tres
200
.
lo· un dulce por
tendrían más ganan CiaS (por e¡emp
respuestas.
sus respuestas que /� ni.ños no
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Nuevamente, los niños vend
:, ;����:s Para ello, típicamente _a �::,�:,:� ;�
ven;���
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vendedores urbanos y q ue Jos no
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1
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mente la proporc on Y
ad que la com se 1iba generando a medida que partiá'd
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con
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cia com ercl'al
se inscnb'a y se
Todos estos resultados J O d'
vasta ex:perien 1ces. A su vez, a pradica de venta
1
con una
� , la reg1� .�
du
cion
infla
de
ca.sa escolarizac ión pero
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eje
la
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más genera1 ( reracción social, la convencron de as
co
paban en prácticas c u l tura
mi
ó
on
cultu ra� y ec o los provistos por 1a�t
entrelazaba con un marco
les com
más loca
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y
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recios, etc.
culo de p
ventas, el cál
.
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compras y
;,:�
'
r
,
.
•
Así, en Ja participación en Ja venta de dulces, como estrategia de supervivencia, se iba
n
nerando
diversos objetivos matemáticos que llevaban a los sujetos a desarrollar nuevas com pre
nsio
Y
tegias de solución. Ta l como explica Saxe, se trata de nuevos desarrollos cognitivos que a
pareeen
°01dos
a las actividades mercantiles de los niños realizadas en un contexto social (Saxe, 2002
).
�:
�a­
De este modo, la actividad cognitiva de resolver problemas stá guiada por unos objet
ivos concr
�
.
etos,
.
vmculados
a cada una de las fases de compra-venta. Esa act1v1dad, a su vez, aparece de
ntro e
1 d una
práctica social concreta como es la venta cal lejera, reglada previamente por la vida social
a
'
cultura,
la economía, etc.
Otro interesante estudio desarrollado por Saxe fue el realizado con la comuni dad Oksap
.
.
p ua Nueva Gu mea (Saxe,
min, en
1 98 1 ; 1 982; 1 985; y Saxe y Esmonde, 2004) . Saxe y sus colegas estudiarPa­
�:
� ��
los usos de sistemas notacionales matemáticos y el cálculo en dos períodos, uno de ellos comprend
i
entre 1 978 y 1 980, y el otro en 2001 . El resultado fue una serie de estudios que muestran el inter
i
'ue
entre los cambios históricos en las prácticas de intercambio económico, la escol ar zaci ón y las
on
guientes transformaciones en las prácticas matemáticas individuales.
Tal como reseñan Saxe y Esmonde
(2004), la comunidad Oksapmin había vivido hasta los años 1 940
en relativo aislamiento y su economía consistía en el cultivo de ali mentos, la crianza y la caza de ani
­
males pequeños. En esos años previos al contacto con occidentales, util izaban exclusivamente un sis­
tema para contar basado en
2 7 partes del cuerpo (tal
como se indica en la figura 9 . 1 ) cada una con una
diferente denominación y gestos para referirse a ella.
''!.!''ff'*
Las 27 partes del cuerpo que constituye el sistema de conteo Oksapmin. Tomado de Saxe y Esmonde (2004).
Para contar como un Oksap
min
se com
enzaba co
IM�O de la part� superior del cuerp
n el dedo
o, pa ra cu
_
�minar en el d:doulgar �� una mano Y se contin
cont muar mas all del 27, se debía
�
na
J
uaba lo
regar ub
e
icaciones en 1
cuerpo, como se mdica en la figura 9 &
� n¡ que de la mano op
a muneca,
uesta. Para
.2 .
el an tebraz
a y a lo larg
o del
Contar más allá
·
·
del 2 7 en e1 SIStema
Oksapmm. Tomado de hccp:llgse.berkeley.edulfacultylgsaxe/Re
search.html.
Una de las dificultade
s de este sistema, tal como observan Saxe y Esmonde (2004) es que la parte
rporal que
representa al 2 1 recibe el mismo nombre que la que representa el 29, por lo cual el contexto
uso Y el gesto
que se uti l ice son fundamentales para comprender el referente numeral utilizado.
:
Este sistema d
e conteo se conservó sin cambios hasta mediados de los años '60 cuando las comu­
.
nid
ades comen
zaron a tener más intercambios económicos con otras comunidades, entre otros motivos
Pürque los ho
mbres emigraron para trabajar en plantaciones y en una mina recientemente abierta y al
r r
r
eg esa introdujeron el uso del dinero y abrieron pequeñas tiendas.
_ Otro
elemento de cambio fue la creciente aunque paulatina escolarización que se dio a partir de los
2001 ,
Cua ndo Saxe y sus colaboradores realizaron sus estudios, sobre todo el últi �o en el a�o
al'lOs
.
ou s
bran recrbrd
tos
y jó enes estaban casi todos escolarizados mientras que los adul.
�?
�
v
los runos
. acron
.
escolarrzacron. la escolarrz
Pocos c ur
.
1 omunidad no tenían
;u�...__
. sas y ¡os mrembros más a ncranos.de a e
. . , una lengua aborigen.
d
gm
p,
en
'""""l ás, Intr ujo
conteo
el uso del inglés y del SIStema de
od
.
.
es, se produ¡eron
el dinero en las comunrdad
.
......� _
.
En la décctUd
que se introduda
del .60, al mrsmo trempo
.
cuf'eron en la forma en que los Oksapmin
Uoi.
reper
que
Y
"""' de cambios de moneda muy importantes
.'?O.
�
1
'
f
D
�:
cuentan y usan act Jm ntc el d¡nero. la primera moneda que usaron estas comunidades fue la libra
. esa moneda y adoptó
1 una) libra valía 20 chelines. En 1 966, Australia camb•ó
australiana, en la
� pero 105 1�,r nos pound y shilling (pronunciado respectivamente faun y 51�;ng
el dólar Y los c ntlmos
lo que en c ano e traduce como libra y chelines) sobrevivieron en la comun�
por los
. de Papúa Nueva Guinea introdujo su proOksapmrn. Posterrormenre, en 75, el estado independiente
.
toea.
pia moneda basada en un sistema decimal, por el cual l kma equ1vale a
�
c:'ksapmr�,
�
��
��
1 00
En los años ·ao, Saxe ( 1 982) documentó cómo el sistema de cont� Oksapmin, basad? en el cuerpo,
era utilizado en transacciones comerciales en las primeras tiendas ab1ertas en la comun1dad y en la re.
solución de problemas matemáticos en la escuela. Estos usos �ran completamente noved
ya que se
aplicaban a problemas aritméticos también nuevos y com� le¡os. En � uchos casos c�nsrstran en unas
lrbra
:'
la
relación
a
1
en
1�
complejas relaciones entre los sistemas de conteo Oksapmrn, a relacron
.
a 1 en la kina. Porejemplo, se encontró que los Oksapmrn que necesrtaban utrlrzar
drnero (como
chelines· 1 libra con
los empleados de las tiendas y sus dientes) relacionaban la equivalencia entre
el sistema tradicional de contar; de ese modo comenzaban contando chelines desde su dedo pulgar
�
100
(numero
2�
�
20
1) hasta el codo (número 20) punto equivalente a una libra (wan faun). A partir de allí reco.
menzaban el conteo de chelines nuevamente desde el dedo pulgar (Saxe, 1 982). También relacionaron
el nuevo sistema decimal de Jos kina con los chelines y las libras . Para ello llamaban a una moneda de
JO toea un •Siling•, es decir, un chelín y preservaban la relación chelín·libra nombrando al billete de 2
kina (K2) como una libra (wan (aun).
En definitiva, los cambios con los que debían lidiar los Oksapmin eran de dos tipos: por un lado, el
paso del uso de una numeración tradicional basada en el cuerpo (con nombres en esa lengua y sus co-­
rrespondientes gestos corporales) a la numeración Pidgin, similar a la del inglés (one, two, three, etc.).
Y el uso de una moneda, el kina, que relacionaban con la antigua libra y los chelines.
En el siguiente esquema intentamos resumir las zonas de contacto de los instrumentos culturales
�
que conviven en la c�ltura ksapmin y que provocan usos novedosos y diferenciales en la población,
.
como veremos a conttnuacron
en el estudio de Saxe y Esmonde (2004).
TABLA 9.3
Instrumentos culturales (sistemas de conteo y monedas) en la cultur' Ok.s,pmin
Dos formas de contar
Conteo Oksapmln.
Sobre el cuerpo. D e 1 a
27
esco z c
Números Pidgin. Igual
que en inglés,
introducidos por
lari a ión.
1
U10t novedosot
U101 novedosot
(por hibridación conteo
Okupmin y libra)
(por hibridación entre
ah
_j
C.tlnldr t.h•:linl:o. .,obrc la!.
prim1:r.J., VI•Ínl•: p r ."> del
t.uc.:rpo uJmc.:nzando por
pulgar, hasta formar una
libra. Volver al dedo
pulgar paril 5(:guir
contando chelines
libra y kina)
1
Dm moned¡tJ
1
_j'��
1 libra: 20 cheline5.
U� n��:
J
correspondenciil entre:
1 0 10ea = 1 chelín
20 chelines"' libra = 21<
K ina:
1 kina: IOOtoea.
En este escenario de convivencia de diferen tes instrumentos culturales y de formas de práctica pro­
vocadas por los cambios económicos y culturales, Saxe y Esmonde !2004} realizaron dos estudios en­
caminados a t.arat.tcrizar el uso de �istemas de conteo y del dinero que hacían un grupo de personas
Oksapmin de;: diferentes edades y niveles de escolarización cuando realizaban compras en las pequeñas
tiendas de;: la comunidad.
r
En el primer estudio, seleccionaron siete tiendas de la comunidad y trabajaron con nueve empleados
de �as tiendas a los que pidie;:ron que registraran una se ie de detalles de compras de los dientes a lo
c
largo de todo un dfa, tales como el sistema de conteo utilizado, los diálogos previos a la compra, la
forma de pagar, de comprar (si todos los artículos ju ntos o uno a uno), quién daba el precio final, si el
comprador contaba o no la vuelta recibida, etc. Estos datos fueron analizados en función de datos de­
mc>gráfi(.(JS y �scolart.--s de lcJs t.umpradores también r� ogidos por los vendedores. los grupos de com­
pradores fueron divididos por edad y nivel escolar para rea lizar los análisis. Se trabajó con cuatro grupos
de edad: andanos, adullos mayores, adultos y jóvE::nes; y tres n iveles de escolarización: ninguno, de 1 °
a 5 " grado y d e &" a más grados.
Rc�umicndu los iniE::r�antcs resultados obtenidos por Saxe y sus colaboradores en este primer estu·
dio, di remo� que M! ohS<:rvó un uso cxd usivo del sistema Oksapmin en los ancianos y un uso variado
de sistema� de c.onlf!O ((Jkc;apmin, Pidgin y mix lu) en lo� otros grupos. los resultados muestran una ten­
denda al mayor uso de pidKin en los grupos de más escolarización.
El segundo estudio huS<..aba indagar a ú n más en algunos aspectos de las transacciones comerciales
para ver su práclit.a diferent.ial por parte de los diferentes grupos estudiados. Para ello se seleccionaron
ue form ban parte del estudio y se entrevistó en
_ �n pocas hora
al unos casos de venta en cada una de las tiendas qas entrevt�stas se h t_ Cier
L
o.
� después de
realizad
ía
h
ab
las
or
que
vended
al
r�fundidad
_
se hablaba de cuatro sttuactones, que �anaba n en dos
�aber realizado la transacción. En las entrevistas
ayores
n;
(es
dectr,
la condición
adultos
o
s
anciano
condiciones: que los que fueran a comprar fueran
(para conocer como desarroll aban �� cál culos
era la edad) y si tenían o no el cambio exacto para pagar
nes, e � comprad�r contaba con S k�nas o bien
de los precios y el cambio a recibir). En ambas condicio
de S kma (camb to no exacto).
en billetes y monedas (cambio exacto) 0 un solo billete
vendedores para caracterizar lo más exhaus.
los entrevistadores hacían una serie de preguntas a los
con diciones .
dos
las
en
iones
transacc
estas
e
posible
tivament
es que los vendedores decían que los anci anos
El resultado más claro que se obtuvo de las entrevistas
mpraba� l os dos o más pro.
re�
solían comprar producto a producto mientras que los adul_tos m ayo c ?
duetos que necesitaban de una sola vez. Y esto tanto s1 teman el camb1o JUSto (va n os billetes de kina y
también monedas) como si tenían que recibir cambio.
Cuando se indagó cómo se hacía la transacción, se encontró que los vendedores ca l c u l aban el precio
y el cambio de forma co nj un ta con los a dultos compradores; éstos al recibir el cambio lo solían contar
y antes de comprar ya h abían establecido aproximadamente lo que iban a pagar por su compra, porque
0 bien lo habían preguntado al vendedor de antemano o bien se habían fijado en los precios que se ex­
hib ía n en Jos productos, en algunas de las tiendas. En el caso de los ancianos, en cambio, compraban
los productos sucesivamente. Por ejemplo, cuando no tenían el dinero exacto (es decir, tenían solo un
.
.
billete de 5 kinas) y necesitaban dos productos aplicaban dos estrategias, o bien compraban un produdo,
recibían el cambio y luego volvían a comprar el segundo producto o bien, preguntaban cuánto recibirían
de cambio en la compra del primer producto y entonces sabían si podían comprar más o no.
Tanto en el estudio 1 como en el 2, los empleados o vendedores mostraron una alta flexibilidad para
manejarse con diferentes numeraciones y con diferentes prácticas de compra-venta. Por eso Saxe y Es­
monde (2004) afirman que los vendedores se han convertido en verdaderos administradores o agentes
que facilitan y median en las prácticas de compra de objetos en la comunidad. También muchas veces
anticipan Y simplifican las compras, sobre todo, aquellas sucesivas que
real izan los ancianos.
En los intercambios en las tiendas, ambos, empleados
vendedores y compradores, hacen uso de di­
ferentes sis�emas notacionales (precios puestos en
los productos, nombres escritos en inglés, etc.), de
efactos f111cos (las mer ancías que están a la
venta, tal como arroz, carne, pescado, etc .) Y diferentes
�
e gua¡es de representaCion como recursos
_ t1endas
para llevar adelante las transacci ones. Las pequenas
de la co�unldad Oksapmin se convierte
n de este modo en escenarios donde
se ponen en contacto di­
versas practicas Y por ello son un
lugar para el cambio social en las práctica
s de cuantificación .
En re umen, en este apartado
hemos
comenzado presentando el estudio del pensamiento desde la
.
·
·
' ·
·
pSicologla SOCIO· h 1stonco e u 1 tural
de mspirac ión vigotskiana, una
.
.
perspectiva que pone énfasis en con. .
Siderar al pensamiento como
.
,
una pa re
t de 1 a cogn1c1on
que se realiza siempre en u n contexto determinado, a través y con el uso de
"
herramientas cu lt ura 1 es,
1on
.
ucc
sean
éstas las reglas que marcan la prod
'
de una fabnca
, los elementos materiales y
simbó licos presentes en las transa
cciones comercia les calle-
;:
�
los sistemas notacionales Y de equivalencias que conviven en la cultura Oksapmin. Hemos ana­
. � as 0
qu e tienen también los contextos sociales de interacción, que
restringen al tiempo que
ado el papel
el desarrollo de formas diferenciales de pensamiento.
n
mite
er
p
do los estudios vygotskianos sobre abstracción y generalizaci
ón realizados junio con
Se han detalla
zbekistán en los años posteriores a la Revolución Rusa. En ese trabajo pionero, los autores
U
en
uria
L
el pensamiento len concreto, la abstracción y la generalización) va cambiando
enc uentran que
según
mbién las formas de organización social, productiva y la escolarización; todas ellas activi­
lo hacen ta
:;
dades que requieren nuevas habilidades cognitivas.
los estudios de la cognición -y en especial del pensamiento- en contexto han intentado ser ecoló­
gicamente válidos; esto es, no distorsionar las situaciones reales donde se da el pensamiento. Este tipo
de recaudo metodológico lo hemos vislo en todas las investigaciones mencionadas en este epígrafe: las
de Scribner en la fábrica de leche, las de Carraher y colaboradores con los niños vendedores de frutas
en Brasil, las de Saxe con los niños vendedores de dulces y con la comunidad Oksapmin.
Por su parte, Scribner describió las estrategias de pensamiento utilizadas por precargadores y por
transportistas en sus tareas cotidianas en la fábrica de lácteos y encontró que esas estrategias están re­
lacionadas con el conocimiento que se construye en el ambiente laboral. Así, Scribner sostiene que el
pensamiento es u n proceso funcional que se da de forma conjunta con otros procesos cognitivos como
la percepción y la memoria, y que se lleva a cabo en los marcos de práctica de la cognición.
Por su parte, Carraher y colaboradores identificaron los procedimientos matemáticos que realizaban
los niños brasileños cuando vendían frutas en la calle. Nuevamente, se encontró que los contextos de
implementación de la actividad -en este caso, la venta callejera y los contextos escolares- dan lugar a
estrategias diferentes de cálculo y de resolución de problemas matemáticos al tiempo que suponen el
uso diferencial de recursos simbólicos y materiales {el uso de la escritura o la oralidad, la notación de
las operaciones matemáticas, etc.).
Saxe, por su parte, realizó varias investigaciones en las que estudió la resolución de problemas ma­
temáticos en
la vida cotidiana tanto de niños vendedores de dulces en Brasil como en la comunidad
1
Oksapmin de Papúa
Nueva Gu inea. En el primer caso, identificó las operaciones matemáticas asociadas
al ciclo de
compra-venta de dulces y estudió cómo los niños se las arreglaban para resolver todos los
proble
mas que allí se presentaban. De ese modo, encontró que los niños se apoyaban en una variedad
de estrategias,
algunas de ellas sociales, como la preparación de paquetes de dulces (tres d u lces por
1 000 cruzeiros)
para la venta y la de obtener el doble de lo que habían pagado la caja. Saxe también
COm ar el
p ó desempeño de niños vendedores con el de otros grupos como niños no vendedores y n iños
de medios
rura les. Entre otros resultados, encontró que los niños vendedores resolvían mejor los pro­
b4ernas, que involucraban proporciones, lo que explicó por la participación de estos niños en todas las
fases de la eompra·venta de dulces, es decir, por la participación en las tareas concretas que rea lizaba n
COmo
\tendedores. En la comunidad Oksapmin de Papúa N ueva Guinea, Saxe encontró una especie de
1aborit\orio natural en el que estud iar ¡05 cambios cognitivos asociados a transforr:naciones cu lturales,
f!Conóm s,
ka socia les y pol íticas que introdujeron nuevos sistemas de conteo, de calculo y el uso de di-
ferentes monedas. En este caso, también había diferencias en las estrategias usadas p
or la
5
la comunidad en función de su familiaridad con diferentes herramientas cultu rales :
los noa
raban con el sistema tradicional de conteo y tenían dificultades para realizar cálcu los
nos Ofle.
m en ras
adultos y los jóvenes usaban con flexibilidad los distintos sistemas de conteo y hací
a calc
ul
os
adecuados en sus transacciones comerciales.
�
�rsonas de
� : que los
más
En definitiva, los estudios presentados en este apartado sobre el pensam i ento en la prá
cti ca
que el pensamiento -o mejor, el sujeto pensante- está situado en un escenari o cultu ral
y socia l,
.
de restricciones y también de posibilidades. La actividad concreta de pensar se reali za ¡u
nto con
•
.
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OS
-e prop10 grupo, un companero mas experto, 1 a comum"da d, etc.- y está profundamente .
mterrelaci
o­
·
nada con las herramientas cultu rales, las prácticas sociales, las reglas, los sistem as notaCIO
na les, etc.
,
tal como se ha ido mostrando en los estudios presentados.
�uestran
lleno
otr
PENSAMIENTO EN CONTEXTO •
RES UME N
En este capítu l� se han presentado trabajos que intentan describir y caracterizar el pensamiento
on x s cott_ tanos.
?mo el lector habrá podido comprobar se trata de un conjunto hetero­
en c te to
géneo de dportaoo nes teo �Kas Y met? o ógicas, que responden a su vez a la dispersión del campo
de estudio de la que hablabamos al IniCIO de este capitulo. No obstante, y aunque queda mucha
investigación por realizar, podemos evaluar las aportaciones teóricas y experimentales de estos tra­
bajos a la luz del reclamo de Sternberg por •una psicologia del pensamiento dedicada al mundo en
el que las personas viven y no tanto al mundo en el que los psicólogos académicos viven• (Sternberg.
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101 1 , p. 270l. Entre las aportaciones más valiosas de estos trabajos está el estudio de los procesos
del pensamiento cotidiano a través de una perspectiva alejada del normativismo lógico y más atenta
a los aspectos informales, retóricos, argumentativos y prácticos del pensamiento en contextos reales
de actuación. Otra aportación novedosa es el enriquecimiento de los enfoques metodológicos con
métodos interpretativos y descriptivos amplios y menos circunscriptos a los tradicionales experi­
mentos con tareas cerradas, que reproducen las estructuras deductivas o probabilísticas. Como con­
traparte de esta atención a la validez ecológica se encuentra la mayor complejidad metodológica
que ofrecen estos trabajos y su menor desarrollo dentro de la psicología del pensamiento.
En el capitulo hemos distinguido dos líneas de trabajo: aquella que estudia los aspectos infor­
males, retóricos y argumentativos del pensamiento, y hemos tratado aquí el razonamiento informal,
el pensamiento cotidiano y la argumentación. La segunda linea trata el pensamiento en la práctica.
Dentro del primer grupo, hemos caracterizado y diferenciado el razonamiento informal del for­
mal rema rcando, en especial, el carácter argumental que identifica al primero. A partir de esta di­
ferenciación, y siguiendo a Perkins, hemos definido al pensamiento cotidiano en su relación con
la constru cción
de modelos situacionales, la construcción de argumentos y los sesgos que ocurren
en ambos proce
sos. También se han introducido los resultados de los programas de •enseñar a
Jl'!nsar, y su inci dencia en los aspectos metacognitivos y disposicionales del pensamiento. Otro
Kuhn. Esta
.
au1ora es
tudia el desarrollo de habilidades de argumentaCion, la apanc1on de nuevos y me¡ores ar­
f""entos en contextos de interacción en los que se considera el punto de vista del otro, y final­
ión y las creencias episte­
e, la rel ación entre
habilidades de argumentación, la metacognic
- icas.
grupo de trabajos sobre el pensamiento como argumentaci ? n son los d"."arrollados por
l¡ segunda parte del capítulo hemos presentado el estudio del pensamiento en la práctica
partiendo d<; los traba¡os de Vygost�
del m¡reo de la psicología socio-histórica y cultural,
muestran la esre<;1fiC1dad y espec1ahzaC1on
so� las
. Dentro de este grupo, los trabajos de Scribner
,
n por v1as que no
Ion\¡ J¡ resolución de problemas en el ámbito laboral, y su soluCio
su
parte,
desc
por
ann,
Schliem
y
r
�1ben
ll'Ocedimientos lógico-formales. Carraher, Carrahe
""" dile.enci¡l que hacen los niños vendedores de fruta en Brasil, de proced1m1entos matemat1cos
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