Heurística de reconocimiento

La heurística de reconocimiento, originalmente denominada principio de reconocimiento, se ha utilizado como modelo en la psicología del juicio y la toma de decisiones y como heurística en la inteligencia artificial. El objetivo es hacer inferencias sobre un criterio que no es directamente accesible para quien toma las decisiones, basándose en el reconocimiento recuperado de la memoria. Esto es posible si el reconocimiento de alternativas tiene relevancia para el criterio. Para dos alternativas, la heurística se define como:

Si uno de dos objetos es reconocido y el otro no lo es, entonces infiere que el objeto reconocido tiene el valor más alto con respecto al criterio.

La heurística de reconocimiento es parte de la "caja de herramientas adaptativa" de "rápido y frugal" Heurística propuesta por Gigerenzer y Goldstein. Es uno de los más frugales, es decir, sencillo o económico. En su experimento original, Daniel Goldstein y Gerd Gigerenzer interrogaron a estudiantes de Alemania y Estados Unidos sobre la población de ciudades alemanas y estadounidenses. Los participantes recibieron pares de nombres de ciudades y tuvieron que indicar cuál ciudad tiene más habitantes. En este y otros experimentos similares, la heurística de reconocimiento generalmente describe entre el 80% y el 90% de las respuestas de los participantes. opciones, en los casos en que reconocen uno pero no el otro objeto (ver crítica a esta medida más adelante). Sorprendentemente, los estudiantes estadounidenses obtuvieron puntuaciones más altas en las ciudades alemanas, mientras que los participantes alemanes obtuvieron puntuaciones más altas en las ciudades estadounidenses, a pesar de reconocer sólo una fracción de las ciudades extranjeras. A esto se le ha denominado el "efecto menos es más" y matemáticamente formalizado.

Especificidad del dominio

La heurística de reconocimiento se postula como una estrategia de inferencia de dominio específico. Es ecológicamente racional confiar en la heurística de reconocimiento en dominios donde existe una correlación entre el criterio y el reconocimiento. Cuanto mayor sea la validez de reconocimiento α para un criterio dado, más ecológicamente racional será confiar en esta heurística y es más probable que la gente confíe en ella. Para cada individuo, α se puede calcular mediante

α = C/(C+W)

donde C es el número de inferencias correctas que haría la heurística de reconocimiento, calculadas en todos los pares en los que una alternativa se reconoce y la otra no, y W es el número de inferencias incorrectas. Los dominios en los que se aplicó con éxito la heurística de reconocimiento incluyen la predicción de propiedades geográficas (como el tamaño de ciudades, montañas, etc.), de eventos deportivos (como Wimbledon y campeonatos de fútbol) y elecciones. Las investigaciones también muestran que la heurística de reconocimiento es relevante para la ciencia del marketing. Las heurísticas basadas en el reconocimiento ayudan a los consumidores a elegir qué marcas comprar en categorías compradas con frecuencia. Varios estudios abordaron la cuestión de si las personas confían en la heurística de reconocimiento de una manera ecológicamente racional. Por ejemplo, el reconocimiento del nombre de las ciudades suizas es un predictor válido de su población (α = 0,86), pero no de su distancia del centro de Suiza (α = 0,51). Pohl informó que el 89% de las inferencias concordaban con el modelo en juicios de población, en comparación con sólo el 54% en juicios de distancia. De manera más general, existe una correlación positiva de r = 0,64 entre la validez del reconocimiento y la proporción de juicios consistentes con la heurística de reconocimiento en 11 estudios. Otro estudio de Pachur sugirió que la heurística de reconocimiento es más probablemente una herramienta para explorar el reconocimiento natural que el inducido (es decir, no provocado en un laboratorio) cuando es necesario hacer inferencias a partir de la memoria. En uno de sus experimentos, los resultados mostraron que había una diferencia entre los participantes en un entorno experimental y en un entorno no experimental.

Efecto menos es más

Si α > β, y α, β son independientes de n, entonces se observará un efecto de menos es más. Aquí, β es la validez del conocimiento, medida como C/(C+W) para todos los pares en los que se reconocen ambas alternativas, y n es el número de alternativas que reconoce un individuo. Un efecto de menos es más significa que la función entre precisión yn tiene forma de U inversa en lugar de aumentar monótonamente. Algunos estudios informaron empíricamente efectos de menos es más entre dos, tres o cuatro alternativas y en decisiones grupales), mientras que otros no lo hicieron, posiblemente porque se predice que el efecto será pequeño (ver Katsikopoulos).

Smithson exploró el "efecto menos es más" (LIME) con la heurística de reconocimiento y desafía algunos de los supuestos originales. El LIME ocurre cuando "un agente dependiente del reconocimiento tiene una mayor probabilidad de elegir el mejor elemento que un agente con más conocimientos que reconoce más elementos". Se utiliza un modelo matemático para describir el LIME y el estudio de Smithson lo utilizó e intentó modificarlo. El estudio tenía como objetivo proporcionar matemáticamente una comprensión de cuándo ocurre el LIME y explicar las implicaciones de los resultados. La principal implicación es "que la ventaja de la señal de reconocimiento depende no sólo de la validez de la señal, sino también del orden en que se aprenden los elementos".

Evidencia neuropsicológica

La heurística de reconocimiento también se puede representar mediante técnicas de neuroimagen. Varios estudios han demostrado que las personas no utilizan automáticamente la heurística de reconocimiento cuando se puede aplicar, sino que evalúan su validez ecológica. Sin embargo, no está tan claro cómo se puede modelar este proceso de evaluación. Un estudio de resonancia magnética funcional comprobó si los dos procesos, el reconocimiento y la evaluación, pueden separarse de forma neuronal. A los participantes se les asignaron dos tareas; el primero implicó sólo un juicio de reconocimiento ("¿Alguna vez has oído hablar de Módena? ¿Milán?"), mientras que el segundo implicó una inferencia en la que los participantes podían confiar en la heurística de reconocimiento ("¿Qué ciudad tiene la población más grande: ¿Milán o Módena?"). Para meros juicios de reconocimiento, se informó la activación en el precúneo, un área que, según estudios independientes, se sabe que responde a la confianza en el reconocimiento. En la tarea de inferencia, también se observó activación precuneus, como se predijo, y se detectó activación en la corteza frontomedia anterior (aFMC), que se ha relacionado en estudios anteriores con juicios evaluativos y procesamiento autorreferencial. La activación de aFMC podría representar la base neuronal de esta evaluación de la racionalidad ecológica.

Algunos investigadores han utilizado potenciales relacionados con eventos (ERP) para probar los mecanismos psicológicos detrás de la heurística de reconocimiento. Rosburg, Mecklinger y Frings utilizaron un procedimiento estándar con una tarea de comparación del tamaño de la ciudad, similar al utilizado por Goldstein y Gigerenzer. Utilizaron ERP y analizaron el reconocimiento basado en la familiaridad que se produce entre 300 y 450 milisegundos después del inicio del estímulo para predecir las decisiones de los participantes. Los procesos de reconocimiento basados en la familiaridad son relativamente automáticos y rápidos, por lo que estos resultados proporcionan evidencia de que heurísticas simples como la heurística de reconocimiento utilizan procesos cognitivos básicos.

Controversias

La investigación sobre la heurística de reconocimiento ha generado una serie de controversias.

Compensaciones

La heurística de reconocimiento es un modelo que se basa únicamente en el reconocimiento. Esto lleva a la predicción comprobable de que las personas que confían en él ignorarán señales fuertes y contradictorias (es decir, no harán concesiones; las llamadas inferencias no compensatorias). En un experimento de Daniel M. Oppenheimer, a los participantes se les presentaron pares de ciudades, que incluían ciudades reales y ciudades ficticias. Aunque la heurística de reconocimiento predice que los participantes juzgarían que las ciudades reales (reconocibles) son más grandes, los participantes juzgaron que las ciudades ficticias (irreconocibles) eran más grandes, lo que demuestra que algo más que el reconocimiento puede desempeñar un papel en tales inferencias.

Newell & Fernández realizó dos experimentos para intentar probar las afirmaciones de que la heurística de reconocimiento se distingue de la disponibilidad y la fluidez mediante el tratamiento binario de la información y la inconsecuencialidad del conocimiento posterior. Los resultados de sus experimentos no respaldaron estas afirmaciones. Newell & Fernández y Richter & Späth probó la predicción no compensatoria de la heurística de reconocimiento y afirmó que "la información de reconocimiento no se utiliza en forma de todo o nada, sino que se integra con otros tipos de conocimiento en el juicio y la toma de decisiones".

Sin embargo, un nuevo análisis de estos estudios a nivel individual mostró que normalmente alrededor de la mitad de los participantes siguieron consistentemente la heurística de reconocimiento en cada ensayo, incluso en presencia de hasta tres señales contradictorias. Además, en respuesta a esas críticas, Marewski et al. señaló que ninguno de los estudios anteriores formuló y probó una estrategia compensatoria contra la heurística de reconocimiento, dejando desconocidas las estrategias en las que confiaron los participantes. Probaron cinco modelos compensatorios y descubrieron que ninguno podía predecir juicios mejor que el modelo simple de heurística de reconocimiento.

Medición

Una de las principales críticas que se planteó a los estudios sobre la heurística de reconocimiento fue que la mera conformidad con la heurística de reconocimiento no es una buena medida de su uso. Como alternativa, Hilbig et al. propuso probar la heurística de reconocimiento con mayor precisión, ideó un modelo de árbol de procesamiento multinomial para la heurística de reconocimiento. Un modelo de árbol de procesamiento multinomial es un modelo estadístico simple que se utiliza a menudo en psicología cognitiva para datos categóricos. Hilbig et al. Afirmó que se necesitaba un nuevo modelo de uso de la heurística de reconocimiento debido a la confusión entre reconocimiento y conocimiento adicional. El modelo de árbol de procesamiento multinomial demostró ser eficaz y Hilbig et al. afirmó que proporcionaba una medida imparcial de la heurística de reconocimiento.

Pachur afirmó que es un modelo imperfecto, pero actualmente sigue siendo el mejor modelo para predecir las inferencias basadas en el reconocimiento de las personas. Él cree que las pruebas precisas tienen un valor limitado básicamente porque ciertos aspectos de la heurística de reconocimiento a menudo se ignoran y, por lo tanto, los resultados podrían ser intrascendentes o engañosos.

Estrategia intuitiva

Hilbig et al. afirman que las heurísticas están destinadas a reducir el esfuerzo y que la heurística de reconocimiento reduce el esfuerzo para emitir juicios al confiar en una sola señal e ignorar otra información. En su estudio, encontraron que la heurística de reconocimiento es más útil en el pensamiento deliberado que en el pensamiento intuitivo. Esto significa que es más útil cuando los pensamientos son intencionales y no impulsivos, a diferencia del pensamiento intuitivo, que se basa más en el impulso que en el razonamiento consciente. Por el contrario, un estudio de Pachur y Hertwig encontró que en realidad son las respuestas más rápidas las que están más en línea con la heurística de reconocimiento. Además, los juicios coincidieron más fuertemente con la heurística de reconocimiento bajo presión de tiempo. De acuerdo con estos hallazgos, la evidencia neuronal sugiere que se puede confiar en la heurística de reconocimiento por defecto.

Soporte

Goldstein y Gigerenzer afirman que debido a su simplicidad, la heurística de reconocimiento muestra en qué medida y en qué situaciones se puede predecir el comportamiento. Algunos investigadores sugieren que la idea de la heurística de reconocimiento debería retirarse, pero Pachur cree que debería adoptarse un enfoque diferente para probarla. Hay algunos investigadores que creen que la heurística de reconocimiento debería investigarse mediante pruebas precisas del uso exclusivo del reconocimiento.

Otro estudio realizado por Pachur sugirió que la heurística de reconocimiento es más probablemente una herramienta para explorar el reconocimiento natural que el inducido (es decir, no provocado en un laboratorio) cuando se deben hacer inferencias a partir de la memoria. En uno de sus experimentos, los resultados mostraron que había una diferencia entre los participantes en un entorno experimental y en un entorno no experimental.

Sinopsis

Utilizando un enfoque de colaboración contradictoria, se han dedicado tres números especiales de la revista de acceso abierto Judgment and Decision Making a desentrañar el apoyo y los problemas con la heurística de reconocimiento, proporcionando la sinopsis más reciente y completa. del statu quo epistémico. En su editorial del número III, los tres editores invitados se esfuerzan por lograr una integración teórica acumulativa.