La Economía del Comportamiento: más que solo sesgos y falacias
En comparación con hace unos pocos años, el término economía conductual ha ganado una tremenda popularidad. Decir que está en boca de todos sería solo una pequeña exageración. Para los científicos y profesionales del sector, esta salida de la relativa oscuridad debería ser, al menos a primera vista, una fuente de felicidad.
Una de las razones de este creciente interés es la forma en que se ha presentado e interpretado la economía del comportamiento. La economía conductual es, al parecer, el campo que nos confronta con nuestro ser profundamente irracional. Estamos cegados por los sesgos, deslumbrados por las falacias, atrapados por los errores, seducidos por la heurística, ofuscados por las ilusiones.
(Estoy usando la economía del comportamiento como una etiqueta general. La ciencia conductual y cognitiva tiene un alcance más amplio, pero gran parte de ella se refiere a cómo es que tomamos decisiones. Es ahí donde se produce la superposición con la economía y donde se materializa su relevancia visible para la vida cotidiana.)
Todo esto es muy emocionante, por supuesto, y como resultado estamos hasta las rodillas en artículos e infografías que señalan alegremente cuán defectuosos somos en realidad. Pero, ¿es eso realmente todo lo que hay en la economía del comportamiento?
La economía conductual surgió como un subcampo de la economía. Los economistas estaban descubriendo que las personas no actuaban y reaccionaban como los agentes racionales, egoístas y maximizadores de servicios de sus modelos neoclásicos. Las desviaciones del modelo estándar tuvieron que ser capturadas de alguna manera, y la psicología proporcionó una base para hacerlo. Son estas desviaciones —o sesgos— las que llaman la atención popular. Eso es, en el mejor de los casos, una bendición mixta. Hasta un punto preocupante, los sesgos se han convertido en la característica definitoria de la economía del comportamiento.
Este enfoque en los sesgos es inútil en varios sentidos. No reconoce que los sesgos son tendencias amplias, más que rasgos fijos, y simplifica excesivamente la complejidad del comportamiento humano en una lista incoherente de defectos. Esto conduce a aplicaciones erróneas de la ciencia del comportamiento que tienen poco o ningún efecto, o que pueden resultar contraproducentes de manera espectacular. Necesitamos apreciar mejor el papel que juegan los sesgos en la etapa más amplia de la economía del comportamiento.
Los problemas con los sesgos
Una idea errónea generalizada es que los sesgos explican o incluso producen comportamientos. No lo hacen, describen la conducta. El efecto de dotación no hace que la gente exija más por una taza que una contraparte sin taza está dispuesta a pagar por una. No es debido a la falacia de los costos hundidos que nos aferramos a un curso de acción en el que ya hemos invertido mucho. Los sesgos, las falacias, etc. no son más que etiquetas para un tipo particular de comportamiento observado, a menudo en un contexto peculiar, que contradice la visión simplificada de la economía tradicional del comportamiento.
La conversación sobre los sesgos es casi uniformemente negativa: arruinan nuestra toma de decisiones o socavan nuestra salud, riqueza y felicidad. Sin embargo, los sesgos evolucionaron con nosotros, y por buenas razones. Cuando los recursos son escasos —como lo fueron durante decenas de miles de años en nuestra existencia como especie— la aversión a la pérdida habría sido un buen sesgo a tener. Para los primeros humanos, perder el suministro de alimentos de una semana habría sido mucho más significativo que ganar una semana extra. La evolución puede explicar y de hecho justificar la mayoría de los sesgos que parecen hacernos tan irracionales hoy en día. Y aún en la actualidad, la aversión a las pérdidas puede no ser tan irracional.
Los sesgos no son leyes naturales. Se tratan de tendencias amplias, que no son compartidas por todos de manera uniforme. No todos tenemos la misma probabilidad de responder a, digamos, pruebas sociales: algunos de nosotros tendemos a ser más conformistas; otros, más bien, son de tipo rebelde. E incluso con estas tendencias personales, el contexto puede jugar un papel importante en la fuerza con la que un mensaje influirá en nuestro comportamiento.
"Un nuevo sesgo cada día"
¿Cuáles son las consecuencias de esta casi obsesión por los sesgos? Por un lado, la proliferación de sesgos oculta la verdad de que el comportamiento humano es fluido y difuso. El uso de etiquetas discretas y diferenciadas implica un rigor que simplemente no existe. No hay una orientación común sobre cuán amplio o estrecho puede o debe definirse un sesgo. A pesar de esfuerzos valientes como éste, no existe una jerarquía robusta, ni un marco subyacente que indique cómo se relacionan los sesgos entre sí o con una teoría global coherente. Cuando la investigación descubre un efecto que no se ajusta a ninguno de los sesgos comúnmente citados, lo más sencillo es añadir otro al montón.
Esto no es solo un problema de presentación en los medios de comunicación populares. Como dice Fabrizio Ghisellini, coautor de Behavioral Economics - Moving Forward, tenemos una disciplina plagada de definiciones confusas, preguntas sin respuesta y vacíos conceptuales—"un nuevo sesgo cada día".
Pero la propagación de una comprensión demasiado simplificada del comportamiento humano no es el único problema. Desde hace unos años, una secuencia continua de las llamadas réplicas fallidas ha contribuido a crear un clima de escepticismo y erosión de la confianza en la investigación científica. Los informes de otro efecto que no se replica se encuentran con un sensacionalismo similar a la exageración que encontró el efecto en primer lugar.
En algunos casos, los estudios de seguimiento han desenmascarado fraudes directos, como el de Diederik Stapel, que fabricó y manipuló datos para mostrar que los consumidores de carne son más egoístas que los vegetarianos. Del mismo modo, los estudios de seguimiento han puesto al descubierto los métodos dudosos, aunque no del todo fraudulentos, de personas como Brian Wansink, cuyos documentos han demostrado repetidamente que contienen imprecisiones y errores que socavan la validez de sus conclusiones.
Pero otras "réplicas fallidas" no son tan inequívocas una vez que uno mira detrás de los titulares. El comportamiento humano es complejo y sensible al contexto y a las circunstancias. No es prudente tomar un efecto observado como evangelio (volveremos a eso en un momento), pero tampoco lo es tomar una sola réplica fallida como prueba de que el efecto originalmente observado no existe.
Un ejemplo es el llamado efecto de primacía. Ya en 1996, John Bargh y sus colegas descubrieron que cuando a los participantes se les presentaban palabras asociadas con personas mayores (bingo, jubilación, etc.), posteriormente caminaban mucho más despacio que cuando salían de la sala. Pero, ¿qué tan bien se replica este preciso efecto "anciano-lento"?
Un estudio realizado en 2012 por Doyen et al. encontró un efecto similar, pero "solo cuando los experimentadores creían que los participantes caminarían más despacio". El mismo Bargh señala dos réplicas exitosas. Una primera, de Hull et al., encontró una interacción con la autoconciencia; la segunda, de Cesario et al., encontró una interacción con la actitud hacia los ancianos. El estadístico Andrew Gelman es escéptico y sospecha lo que él llama "minería de ruido": "Hay muchas maneras de conseguir significancia (p) menor a 0.05." Pero, ¿significa esto que todos los efectos de primacía, en todos los contextos, son imaginarios?
Tal vez no. Un meta-análisis de 2016 de Weingarten et al. analizaron 133 estudios en los que se presentaron palabras antecedentes a los participantes y se encontró una primacía pequeña pero significativa.
Otro ejemplo es el de la llamada amenaza de estereotipo, un fenómeno descrito por primera vez hace más de 20 años por Claude Steele y Joshua Aronson. La idea es que cuando se enfatiza un rasgo de identidad particular (raza, género, etc.) de un sujeto, se refuerza una noción estereotipada (por ejemplo, la capacidad física o mental) en el sujeto. Una investigación de Steven Spencer, Steele y Diane Quinn encontró "apoyo fuerte y consistente" para el razonamiento de que la amenaza de estereotipo puede interferir con el desempeño matemático de las mujeres (y que la eliminación de la amenaza puede mejorar sus resultados). Por ejemplo, las mujeres estudiantes que habían especificado su género antes de un examen de matemáticas tuvieron un desempeño significativamente peor que las que tuvieron que proporcionar esta información después.
Este caso en particular, también, parece difícil de replicar. En 2004, los investigadores llevaron a cabo una evaluación del rendimiento de los estudiantes en una variedad de pruebas de capacidad mental en una condición de campo. Una de sus hipótesis era que preguntar a los estudiantes sobre el origen étnico y el género deprimiría el desempeño de las mujeres en las pruebas cuantitativas. Los autores concluyeron que preguntar sobre el origen étnico y el género no afectaba el desempeño, por lo que cuestionaba los fundamentos de la amenaza de estereotipo en este contexto.
En 2008, un equipo diferente revisó los datos. Encontró que las mujeres se beneficiaron significativamente cuando se hicieron preguntas demográficas después de la prueba, en comparación con antes. Seis años después, Paulette Flore y Jelte Wicherts realizaron un meta-análisis de 47 comparaciones de niñas con y sin amenaza de estereotipo y encontraron un efecto estadísticamente confiable pero pequeño (d = 0,22), que, según los autores, podría estar inflado como resultado del sesgo de publicación.
En 2017, Bettina Casad, Patricia Hale y Faye Wachs llevaron a cabo un experimento con amenazas de estereotipo con 498 niñas de secundaria. Sus resultados pintan un cuadro complejo, no solo con interacciones con el nivel del curso (honores versus estándar), sino también con, por ejemplo, actitudes matemáticas y falta de compromiso. Concluyen que "la amenaza de estereotipo es un efecto real que ocurre fuera del laboratorio".
Hay un par de lecciones que podemos sacar de esto. En primer lugar, debemos ser prudentes cuando un estudio afirma haber encontrado un efecto particular. Un solo estudio es interesante, pero incluso el sello académico de aprobación no es una garantía de aplicabilidad incondicional y universal. En segundo lugar, debemos ser conscientes de la dependencia del contexto de gran parte de nuestro comportamiento. Claude Steele (quien está preparando una réplica pre-registrada del efecto de la amenaza de estereotipo en el desempeño de las mujeres en matemáticas) señala la importancia de la situación en el papel que puede jugar la amenaza de estereotipo. Esto puede ser muy diferente para las niñas de sexto grado en Polonia que para las mujeres que hacen cursos de élite en una universidad de Estados Unidos. Incluso los estudios que tienen como objetivo controlar las variables de confusión tendrán dificultades para controlar todo lo que pueda interferir con el resultado.
El pensamiento absolutista es demasiado común en ambas direcciones: el efecto se aplica universal e incondicionalmente, o —cuando no se replica— simplemente nunca existió. Esto conduce a una polarización inútil e incluso a la animosidad entre las posiciones. Sin embargo, el hecho de que nuestro comportamiento parezca tan fácil de influenciar debería hacernos dudar antes de asumir que un efecto observado en un conjunto de circunstancias se aplicará automáticamente en otro contexto, o que el hecho de no replicar un efecto lo invalida automáticamente. Si existe una esencia real para un efecto observado, las réplicas fallidas ayudan a desentrañar la complejidad, mejorando la claridad y la precisión.
Un Poco de Conocimiento
Aparte de los problemas de proliferación y replicación, está empezando a surgir otra consecuencia de hacer demasiado hincapié en los sesgos, no menos preocupante: intervenciones mal informadas (y fallidas). Hace unos meses, United Airlines llegó a los titulares, no como la mayoría de las aerolíneas lo hacen de vez en cuando porque había arruinado la experiencia de un viajero. Por el contrario, United introdujo un esquema de incentivos alternativos para los empleados. En lugar de los acuerdos habituales, en los que cada miembro del personal recibía una prima modesta pero no insignificante, UA introdujo una lotería. Unos pocos empleados afortunados obtendrían ahora una gran cantidad de dinero en efectivo, un automóvil de lujo o vacaciones, mientras que los otros no obtendrían nada.
Sin embargo, un poco de conocimiento es algo peligroso. De hecho, hay una razón por la que la posibilidad de ganar algo de mayor valor podría ser un incentivo más fuerte que la certeza de algo de menor valor: tendemos a sobreponderar las pequeñas probabilidades. Una probabilidad de 1/100 de ganar $100 parece más atractiva que un $1 seguro.
Las loterías han mostrado resultados positivos en contextos de salud, pero no necesariamente superan a los incentivos fijos. Harsha Thurumurthy et al. encontraron que una compensación garantizada de $12.50 funcionaba significativamente mejor como incentivo para la circuncisión médica (en un intento por controlar el VIH) que una lotería con un valor esperado comparable. Un estudio de Aditya Vashistha et al. encontró que, si bien los participantes dijeron que preferían una lotería a un incentivo fijo, el incentivo fijo fue mucho más efectivo.
Esto demuestra que es arriesgado asumir que las tendencias (como la sobreponderación de pequeñas probabilidades) se aplican incondicionalmente, o sobregeneralizar los hallazgos de un contexto a otro, como lo encontró United Airlines. El personal y los sindicatos estaban en pie de guerra, y en pocos días la dirección tuvo que volver al esquema original.
Incluso cuando un experimento basado en un descubrimiento de la economía del comportamiento se prepara y se lleva a cabo adecuadamente, puede fracasar en la entrega del resultado hipotetizado. René de Wijk y sus colegas investigaron si una colocación más accesible del pan integral en un supermercado de la ciudad holandesa de Veenendaal aumentaría sus ventas en relación con el pan blanco. Esta idea se basó en un estudio muy citado, publicado en Nudge, en el que la elección de la fruta como postre aumenta cuando se coloca de forma más accesible en el mostrador de una cafetería. Sin embargo, la colocación del pan en Veenendaal no parecía tener ninguna influencia en las elecciones de los clientes.
El experimento holandés muestra la manera correcta de abordar las cosas, incluso con efectos que son ampliamente aceptados como de aplicación general: formular una hipótesis y luego experimentar. Pero la embarazosa experiencia de United Airlines ilustra los peligros de una solución rápida. La simplificación de los resultados científicos —y me refiero explícitamente también a las infografías populares que muestran alegremente caricaturas unidimensionales de sesgos y falacias— tiene dos efectos potencialmente perniciosos. En primer lugar, amplifican los hallazgos que resuenan con las intuiciones previas, haciéndonos creer que reflejan leyes conductuales profundas y universales. El matiz se pierde rápidamente.
En segundo lugar, debido a que enfatizar la naturaleza contraria a la intuición de ciertos comportamientos es una manera segura de ganar la prensa popular, estas infografías pueden volverse virales y hacer más daño que bien. La sorpresa puede hacer que la gente renuncie a sus creencias previas y adopte sin crítica el punto de vista opuesto. Un poco de conocimiento es algo peligroso, y gran parte del tratamiento popular de la economía conductual es, en realidad, apenas más que un poco de conocimiento.
Armados con un nuevo y brillante vocabulario de efectos cognitivos y de comportamiento, es fácil ver ejemplos de sesgos a nuestro alrededor, y nos engañamos creyendo que nos hemos convertido en expertos. Nos arriesgamos a ser presa de un sesgo de confirmación. Los resultados de los experimentos nos parecen obvios porque pasamos por alto la intrincada naturaleza de la imagen completa (o no nos damos cuenta de las réplicas fallidas). Al simplificar el comportamiento humano en una colección de irracionalidades fácilmente identificables y claramente separadas, fortalecemos nuestra autopercepción equivocada de la experiencia.
La desmesura en lugar de la humildad hace que los experimentos sean superfluos; la ciencia ha dicho que esto es lo que sucede. Y antes de que te des cuenta, tu personal está en huelga o tus clientes se van.
Es complicado
¿Qué significa todo esto para la economía del comportamiento? Quizá sea hora de abrazar la temida frase, "es complicado".
La simplificación excesiva y la generalización excesiva oscurecen la complejidad real del comportamiento humano. Es raro que un comportamiento en particular sea un ejemplo puro de un efecto cognitivo específico. La mayoría de las veces estamos sujetos no solo a una multitud de influencias contextuales sino también a múltiples efectos simultáneos que pueden combinarse de maneras que no son inmediatamente obvias.
Algunos de los sesgos reconocidos son opuestos que pueden contradecirse entre sí. Cuando tomamos una decisión, ¿estamos influenciados por lo que vimos primero (primacía o anclaje) o por lo que vimos por última vez (recencia)? ¿Estamos influenciados por lo que sabemos y estamos familiarizados con (status quo) o por lo que es nuevo, brillante y diferente (novedad)?
Incluso cuando no hay contradicción y los efectos pueden combinarse, todavía no es obvio cómo lo harán. ¿ Las personas perseguirán una nueva iniciativa con gran entusiasmo y quizás sin darse cuenta de las posibles desventajas (optimismo), se verán frenadas por las desventajas percibidas (aversión al riesgo y a la pérdida), o seguirán lo que hacen sus colegas (prueba social)?
Andrew Gelman habla de un modelo de "presionar un botón": si haces X, entonces puedes esperar ver Y cada vez. Él lo contesta con lo que él llama el "argumento de la piraña": "Puede haber algunos efectos grandes y predecibles sobre el comportamiento, pero no muchos, porque, si los hubiera, entonces estos efectos diferentes interferirían entre sí, y como resultado sería difícil ver cualquier efecto consistente de cualquier cosa en los datos observacionales. La analogía es con una pecera llena de pirañas: no pasará mucho tiempo antes de que se coman entre sí".
Tal vez aún más importante, en medio del bosque de sesgos y falacias, podemos olvidar que todavía actuamos y decidimos racionalmente. A menudo respondemos a los incentivos y realizamos análisis de costo-beneficio, explícita o implícitamente.
De la Complejidad a (Mayor) Claridad
Las perspectivas simplistas colapsan la complejidad. Un buen ejemplo de ello es la llamada paradoja de la elección. En un experimento citado a menudo realizado en 2000 por Sheena Iyengar y Mark Lepper, ofrecer a los compradores una variedad de 24 tipos de mermelada dio lugar a menos ventas que presentar solo seis tipos. Un agente racional, por supuesto, preferiría más opciones, así que claramente la gente es irracional.
Pero como Sarah Whitley et al. encontraron en un estudio reciente que examina el tamaño preferido de los conjuntos de opciones en diferentes situaciones, no es tan simple. La gente prefiere menos opciones para las compras utilitarias y más opciones para las compras hedónicas. Cuando compramos algo solo por su utilidad funcional, no queremos pasar mucho tiempo comparando varias opciones, sea lo que sea que haga el trabajo es lo suficientemente bueno. Cuando buscamos algo que nos da placer, por el contrario, nuestras preferencias son más específicas y pronunciadas, lo que nos hace más exigentes.
Una pequeña reflexión sugiere que nada de esto es particularmente irracional. Hay un costo al elegir entre diferentes opciones. En el entorno utilitario el beneficio es modesto, por lo que no estamos dispuestos a incurrir en un gran coste. En la situación hedónica, el elevado beneficio nos motiva a dedicar más esfuerzo en hacer la mejor elección, y no solo una lo suficientemente buena.
Proceda con Precaución
Aumentar la conciencia general sobre la economía conductual debería ser algo bueno. Es bueno estar al tanto de las nuevas ideas acerca de la complejidad de nuestro comportamiento, y de las maneras en que puede ayudar a resolver problemas y buscar oportunidades.
Pero hay una gran necesidad de tener cuidado con la simplificación excesiva. Aprender los nombres de las notas musicales y de los distintos signos de un pentagrama no significa que seas capaz de componer una sinfonía. Del mismo modo, aprender una definición concisa de una selección de efectos cognitivos, o tener un diagrama que los enumere en su pared, no le da mágicamente la capacidad de analizar y diagnosticar un problema de comportamiento en particular o de formular e implementar una intervención efectiva.
La economía del comportamiento no es mágica: es raro que un solo y simple pequeño empujón (nudge) tenga el efecto deseado. Y ser capaz de recitar las definiciones de los efectos cognitivos tampoco convierte mágicamente a una persona en un practicante competente de la conducta. Cuando se trata de comprender e influir en el comportamiento humano, no hay sustituto para la experiencia y el conocimiento profundo. Tampoco, tal vez más importante aún, existe un sustituto para el rigor intelectual, la humildad y una saludable apreciación de la complejidad y los matices.
Sin embargo, la petición de prudencia no se dirige solo a aquellos de nosotros que somos nuevos en el campo de la economía del comportamiento y que deseamos con entusiasmo abrazar su potencial antes de tener las habilidades y la experiencia necesarias. También está dirigido a científicos y profesionales del comportamiento. Necesitamos continuar replicando, en diferentes circunstancias, y construir el modelo de cognición y comportamiento humano, de la misma manera que se hace una escultura. Empiece con una malla de alambre áspera, agregue algunas cucharadas de arcilla, retroceda y observe, recorte y refine. ¿No le queda bien? Retire y vuelva a empezar. La diferencia es que una escultura suele terminar al final. La economía conductual será un trabajo en progreso durante mucho tiempo. Pero con los escultores correctos, todavía hay esperanza para una obra maestra.
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Texto publicado originalmente el portal Behavioral Scientist, bajo el título «There Is More to Behavioral Economics Than Biases and Fallacies».
* Koen Smets (@koenfucius) es Maestro en Ingeniería por la Universidad Libre de Bruselas. Es asesor en desarrollo organizacional.
** Gabino Martínez (@GabinoMartnez11) es economista por la Facultad de Economía de la UNAM. Actualmente es Coordinador General de Investigación en BPP A.C.
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