Cómo influyen el tiempo, la complejidad y la ambigüedad en el método que utilizamos
Tienes que tomar decisiones tanto grandes como pequeñas a lo largo de todos los días de tu vida. ¿Qué quieres desayunar? ¿A qué hora debes conocer a un amigo para cenar? ¿A qué universidad deberías ir? ¿Cuántos niños quieres tener?
Cuando se enfrentan con algunas decisiones, es posible que tengas la tentación de arrojar una moneda y dejar que el azar determine tu destino.
En la mayoría de los casos, seguimos una determinada estrategia o serie de estrategias para llegar a una decisión. Para muchas de las decisiones relativamente menores que tomamos todos los días, lanzar una moneda no sería un enfoque tan terrible. Para algunas de las decisiones complejas e importantes, es más probable que invirtamos mucho tiempo, investigación, esfuerzo y energía mental para llegar a la conclusión correcta.
Entonces, ¿cómo funciona este proceso? Las siguientes son algunas de las principales estrategias de toma de decisiones que puede usar.
El modelo de una sola característica
Este enfoque implica vincular su decisión únicamente a una característica única. Por ejemplo, imagine que está comprando jabón. Frente a una amplia variedad de opciones en su supertienda local, decide basar su decisión en el precio y comprar el tipo de jabón más barato disponible. En este caso, ignoró otras variables (como olor, marca, reputación y efectividad) y se centró en una sola característica.
El enfoque de una sola característica puede ser efectivo en situaciones donde la decisión es relativamente simple y está presionado por el tiempo. Sin embargo, generalmente no es la mejor estrategia cuando se trata de decisiones más complejas.
El modelo de características aditiva
Este método implica tomar en cuenta todas las características importantes de las opciones posibles y luego evaluar sistemáticamente cada opción.
Este enfoque tiende a ser un método mejor cuando se toman decisiones más complejas.
Por ejemplo, imagina que estás interesado en comprar una cámara nueva. Usted crea una lista de características importantes que desea que tenga la cámara, luego califica cada opción posible en una escala de -5 a +5. Las cámaras que tienen ventajas importantes podrían obtener una calificación de +5 para ese factor, mientras que las que tienen mayores inconvenientes podrían obtener una calificación de -5 para ese factor. Una vez que haya analizado cada opción, puede contar los resultados para determinar qué opción tiene la calificación más alta.
El modelo de función aditiva puede ser una excelente manera de determinar la mejor opción entre una variedad de opciones. Sin embargo, como se puede imaginar, puede consumir bastante tiempo y probablemente no sea la mejor estrategia de toma de decisiones si se lo presiona por tiempo.
El modelo de eliminación por aspectos
El modelo de eliminación por aspectos fue propuesto por primera vez por el psicólogo Amos Tversky en 1972. En este enfoque, usted evalúa cada opción, una característica a la vez, comenzando con cualquier característica que crea que es la más importante. Cuando un artículo no cumple con los criterios que usted ha establecido, lo separa de su lista de opciones. Su lista de opciones posibles se hace cada vez más pequeña a medida que cruza los elementos de la lista hasta que finalmente llega a una sola alternativa.
Tomar decisiones frente a la incertidumbre
Los tres procesos anteriores a menudo se usan en casos donde las decisiones son bastante sencillas, pero ¿qué sucede cuando hay una cierta cantidad de riesgo, ambigüedad o incertidumbre? Por ejemplo, imagina que estás llegando tarde a tu clase de psicología. ¿Debes conducir por encima del límite de velocidad para llegar a tiempo, pero te arriesgas a obtener una multa por exceso de velocidad? ¿O debería manejar el límite de velocidad, arriesgarse a llegar tarde y posiblemente obtener puntos atracados por perderse una prueba pop programada? En este caso, debe sopesar la posibilidad de que llegue tarde a su cita y la probabilidad de que obtenga una multa por exceso de velocidad.
Al tomar una decisión en tal situación, las personas tienden a emplear dos estrategias de toma de decisiones diferentes: la disponibilidad heurística y la representatividad heurística. Recuerde, una heurística es un atajo mental de regla general que permite a las personas tomar decisiones y emitir juicios rápidamente.
- Heurística de disponibilidad : cuando intentamos determinar qué tan probable es algo, a menudo basamos dichas estimaciones en cuán fácilmente podemos recordar eventos similares que ocurrieron en el pasado. Por ejemplo, si está tratando de determinar si debe sobrepasar el límite de velocidad y arriesgarse a obtener una multa, podría pensar en cuántas veces ha visto a personas detenidas por un oficial de policía en un tramo de carretera en particular. Si no puede pensar inmediatamente en algún ejemplo, puede decidir seguir adelante y arriesgarse, ya que la heurística de disponibilidad le ha llevado a juzgar que pocas personas son detenidas por exceso de velocidad en su ruta particular. Si puede pensar en numerosos ejemplos de gente detenida, puede optar por ir a lo seguro e impulsar el límite de velocidad sugerido.
- Heurística de representatividad : este atajo mental implica comparar nuestra situación actual con nuestro prototipo de un evento o comportamiento particular. Por ejemplo, al tratar de determinar si debe llegar o no a su clase a tiempo, puede comparar con su imagen a una persona que es más probable que obtenga una multa por exceso de velocidad. Si su prototipo es el de un adolescente descuidado que maneja un automóvil de carreras y usted es una joven empresaria que conduce un sedán, puede estimar que la probabilidad de obtener un boleto de exceso de velocidad es bastante baja.
El proceso de toma de decisiones puede ser simple (por ejemplo, seleccionando aleatoriamente nuestras opciones disponibles) o complejo (como clasificar sistemáticamente diferentes aspectos de las opciones existentes). La estrategia que utilizamos depende de varios factores, incluido el tiempo que tenemos para tomar la decisión, la complejidad general de la decisión y la cantidad de ambigüedad involucrada.
> Fuentes:
> Hockenbury, DH y Hockenbury, SE (2006). Psicología. Nueva York: Worth Publishers.
> Tversky, A. (1972). Eliminación por aspectos: una teoría de elección. Psychological Review, 80, 281-299.
> Tversky, A., y Kahneman, D. (1982). Juicio bajo incertidumbre: Heurística y sesgos. En Daniel Kahneman, Paul Slovic y Amos Tversky (Eds.). Juicio bajo incertidumbre: Heurística y sesgos. Nueva York: Cambridge University Press.