El descuido de la probabilidad es un sesgo cognitivo, porque la forma en que se investigan los sesgos cognitivos es comparando a los humanos con una norma externa de “objeto”. La norma es bastante a menudo las estadísticas bayesianas. Así que en comparación con las estadísticas, los humanos descuidan las probabilidades.
Esto no significa que sea erróneo descuidar la probabilidad. Los sesgos cognitivos no son errores, aunque la ciencia pop los retrata de esa manera. Los sesgos cognitivos son tendencias de las personas. La mayoría de los sesgos cognitivos son incluso una forma realmente inteligente de abordar problemas, pero pueden conducir a errores predecibles para ciertos problemas, principalmente cuando las personas tienen que tomar decisiones en áreas donde no tienen experiencia. En general, las personas más inteligentes y más exitosas tienden a mostrar sesgos cognitivos más fuertes que otras personas, no menos.
Muchos problemas en la vida no pueden evaluarse con probabilidades, y en muchas situaciones donde hay probabilidades, no es posible probar si estas probabilidades son correctas y adecuadas para el trabajo en cuestión. Los números y las probabilidades con ellos no son una realidad objetiva, son una forma (muy útil) de describir / representar cosas, pero al describir cosas en las que se pierde mucha información (esto suele ser deseable, ya que reduce la complejidad). Por ejemplo, puede tener una estadística de la cantidad de personas que son robadas en promedio diariamente en una calle determinada con muchos bares y clubes, pero ¿qué importancia tiene esa estadística si va a pasar esa calle durante un feriado nacional cuando hay un festival masivo? ¿En la calle y la gente está parada hombro con hombro? ¿O cuando vas por esa calle un martes por la mañana cuando no hay nadie cerca? Los grupos estadísticos de estos momentos en la misma cosa, mientras que para las personas no lo son, y los momentos hacen una diferencia para el proceso en el que tienen lugar los robos.
Para la mayoría de las decisiones, es fácil argumentar que su caso es similar o diferente, pero es difícil probarlo y verificarlo. Por un lado, no sabes qué características (pueden) importar. Pero también la forma en que la información sobre cómo se construyó la probabilidad no es fácilmente accesible (por ejemplo, los medicamentos se pueden haber probado en una población de blancos, pero la probabilidad de éxito no lo demuestra), y mucho menos que es posible detener y recopilar toda esa información. para cada decisión
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