Los peligros de ser demasiado confiado

Los fanáticos de Atalanta Bergamo confiados antes de ser frustrados por un AC Milan fresco.

Fuente: Foto de J. Krueger

En general, confiamos demasiado en nuestras opiniones y nuestras impresiones y juicios . ~ Danny Kahneman

¿Se puede tener demasiada confianza? Don Moore de la Haas Business School de la Universidad de California en Berkeley ha hecho más por el estudio del exceso de confianza que casi nadie. (Los documentos que publica con sus estudiantes y colegas son invariablemente de la más alta calidad. Para cualquiera que esté interesado en este importante tema, le recomiendo consultar uno de los documentos de Don).

En un artículo reciente con Al Mannes, quien también contribuye a la ciencia social y empresarial, Don introdujo una medida de comportamiento de exceso de confianza (Mannes y Moore, 2013). Esta investigación se desvió de la forma familiar en que se ha visto y evaluado el exceso de confianza. Tradicionalmente, les hacemos preguntas a los participantes sobre el conocimiento general, a menudo de la variedad trivial. ¿Cuánto tiempo, por ejemplo, crees que es el río Nilo? La respuesta "verdadera" es 4.258 millas (6.853 km), pero la dejo entre comillas porque nadie sabe exactamente con exactitud. Lo que pasa como la "verdadera" longitud del río es realmente nuestra mejor estimación geográfica. La mayoría de las personas en la calle no sabría la respuesta sin consultar sus dispositivos electrónicos de mano. Sin embargo, muchos saben que el Nilo es bastante largo , como el Amazonas o el Mississippi-Missouri. Entonces sus conjeturas pueden gravitar hacia el vecindario correcto. Hay, sin embargo, y debería haber , incertidumbre.

Los investigadores de juicio y toma de decisiones generalmente solicitan a los participantes arrojar un intervalo de confianza del 90% alrededor de sus estimaciones. En otras palabras, los invitan a producir una estimación baja y una estimación alta de un hecho de tal manera que tienen un 90% de certeza de que el valor verdadero se encuentra entre esas estimaciones. La mayoría de los participantes en la investigación hacen lo que se les pide, aunque a algunos les parezca extraño: no es común pensar de esta manera. El concepto del intervalo de confianza es estadístico. Tiene un significado técnico preciso, que los estadísticos de diferentes escuelas aún debaten. Mannes y Moore buscaron una nueva medida, más alineada con la forma en que las personas piensan de forma natural. Luego ponen la hipótesis del exceso de confianza en una prueba más dura y convincente.

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Su ingeniosa solución fue dar a los participantes un intervalo fijo . La tarea era estimar la temperatura alta para su ciudad de residencia para un día en particular. ¿Cuál fue, por ejemplo, la temperatura alta en Berkeley el 1 de mayo? Los encuestados podrían ganar "puntos" (en forma de boletos de lotería) si obtuvieron la respuesta correcta dentro de los 6 grados, es decir, una estimación podría ser un ganador si sobreestimó o subestimó el valor verdadero en 3 grados. En algunos ensayos, sin embargo, los encuestados podrían ganar solo puntos si sus estimaciones eran correctas o demasiado altas hasta en 6 grados; en otros ensayos más, podrían ganar por ser correctos o estimar muy bajo . Tenga en cuenta que el intervalo para ganar puntos siempre fue del mismo ancho; sin embargo, al mover el intervalo hacia arriba o hacia abajo desde su posición centrada, los encuestados revelaron la confianza que tenían en sus estimaciones.

Imagine una persona que esté absolutamente segura de que su estimación de temperatura es precisa. Esta persona no aumentaría su estimación cuando la sobreestimación también es recompensada. No habría necesidad. Por el contrario, una persona con una gran incertidumbre proporcionaría una estimación más alta con el fin de minimizar las posibilidades de estimar demasiado bajo y no obtener ninguna recompensa. A partir de esta consideración general, Mannes y Moore obtuvieron un índice estadístico de exceso de confianza (o "sobreprecisión", para ser más precisos), cuyos detalles no nos detienen aquí.

El principal hallazgo fue que las personas confían demasiado en sus estimaciones. Esto significa que la forma convencional de medir el exceso de confianza no es tan insuficiente después de todo. Mannes y Moore replicaron el efecto tradicional y encontraron que rastreó los hallazgos obtenidos con el nuevo método. Mannes y Moore no solo querían mejorar la medición, sino también conectar el exceso de confianza con la acción humana.

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En la introducción a su artículo, advierten contra el exceso de confianza porque puede comprometer la planificación de la acción. Las personas con exceso de confianza muerden más de lo que pueden masticar. Por ejemplo, pueden irse demasiado tarde para llegar a una cita a tiempo, pensando que pueden hacerlo. Como resultado, se caen del acantilado metafórico, para usar la frase adecuada de los autores.

Considere este escenario de plazo: son las 11:00 a.m. y ha acordado reunirse con Louie para almorzar en La Cantina a las 12:00 p.m. Usted estima que le tomará 30 minutos llegar allí. Si está absolutamente seguro de esto, puede salir de su casa a las 11:30. Si estuviera menos seguro, plantearía la pregunta tradicional de qué ventana de tiempo de viaje incluiría el resultado deseado con un 90% de confianza. Si la respuesta es de 25 a 35 minutos, ahora es el límite superior (35) lo que es relevante para su decisión sobre cuándo irse, que sería a las 11:25. Con exceso de confianza, entonces, sus posibilidades de conocer a Louie a tiempo pueden ser solo 50:50.

El enfoque revisado de Mannes y Moore reconoce que una fecha límite presenta una estructura de recompensa asimétrica: ser demasiado temprano todavía da la recompensa de poder cumplir con la cita. Ser demasiado tarde produce un costo. Una persona incierta (y tal vez algunas también) debería estimar estratégicamente que su tiempo de viaje sea más largo. Deben saber que un error Tipo I (el falso positivo de aparecer temprano) es menos costoso que un error Tipo II (falta la cita). Una persona demasiado confiada agregará menos tiempo al estimado de lo que exige su incertidumbre real.

¿Qué sucede si la persona que realiza la estimación no es usted sino alguien de cuyo consejo usted confía? ¿Qué pasa si su dentista está seguro de que su premolar no necesita un tratamiento de conducto? Incluso este dentista experto puede estar demasiado confiado: estadísticamente, el exceso de confianza es mayor cuando los encuestados creen que están seguros (a menos que la tarea sea trivialmente fácil y todos estén seguros). Si cree que el dentista puede estar equivocado, es una buena idea obtener una segunda opinión. Cuando el tiempo es escaso, mi solución heurística sigue la respuesta del rabino tradicional a la aspirante a convertida: le pregunto al asesor (en este caso, el dentista) tres veces: ¿Estás seguro? ¿Estas realmente seguro? ¿Estás absolutamente seguro? Si el consejero confirma cada vez con el lenguaje corporal apropiado y un aire de irritación cada vez más profundo, lo tomo.

Aunque Mannes y Moore son sensibles a la posibilidad de que el exceso de confianza pueda ser algo bueno, se enfocan en los riesgos. En mi opinión, un buen ejemplo de exceso de confianza racional y adaptativo se encuentra entre los que se resisten al emparejamiento de probabilidades (Tversky y Edwards, 1966). Supongamos que busca cookies, pero puede abrir solo una jarra a la vez. Los frascos se vuelven a llenar y mezclar, y el 70% de las veces las cookies están en la izquierda y no en la derecha. Una persona racional apuesta todo el tiempo en el jarro izquierdo, prediciendo conductualmente que ahí es donde están las cookies. Alguien más podría abrir el tarro izquierdo el 70% del tiempo. Esta persona ha aprendido bien la probabilidad de la recompensa, pero la ha utilizado mal. En otras palabras, si usted sabe que la acción X es más probable que produzca una recompensa que la Y alternativa, es aconsejable predecir e ir por X con confianza.

Mannes, AE, y Moore, DA (2013). Una demostración de comportamiento de exceso de confianza en el juicio. Psychological Science, 24 , 1190-1197.

Tversky, A., y Edwards, W. (1966). Información versus recompensa en opciones binarias. Journal of Experimental Psychology, 71 , 680-683.

Nota . Antes de que Psychology Today promocionara esta publicación en su página de Facebook (gracias), el título era Über-confidence . Esta construcción es levemente punny porque es una traducción literal de "sobre" en alemán y porque sugiere que la publicación es "sobre" confianza. Me llamó la atención que el idioma alemán no tiene una buena palabra para el exceso de confianza. Google Translate le da a usted übersteigertes Selbstvertrauen , que en la traducción inversa se convierte en una autoconfianza exagerada , que muestra que se han incorporado más suposiciones.

Postnote . La nota epigráfica contiene una paradoja autorreferencial de polizón.