Sobre recompensas y castigos (y 2)

Desde que hace unos 150.000 años nuestros antepasados más cercanos comenzaron a deambular por la sabana africana hasta que fundamos la primera ciudad, hace apenas unos ocho mil, la dimensión y complejidad de los problemas a que nos sometía aquel entorno no era, ni mucho menos, la de los nuevos problemas a que nos somete este muy reciente e intrincado entorno al que llamamos civilización. Y entre esos problemas destacan los que tienen que ver con el cálculo de probabilidades y el uso de la estadística. Digamos que nuestro cerebro no lleva de serie un módulo para la resolución intuitiva, y más o menos automática, de dicho tipo de problemas. Y no lo tenemos simplemente porque no era necesario en aquel bucólico, aunque peligroso, hábitat y por tanto la evolución, que es el mecanismo por el que vamos incorporando estos módulos, muy economizador en este aspecto por cierto, no lo incorporó. Quizás ahora va siendo el momento, pero qué son ocho mil frente a ciento cincuenta mil. En cambio, sí disponemos de un limitado número de principios heurísticos que reducen a simples operaciones de juicio las complejas tareas de evaluar probabilidades y hacer predicciones cuantitativas, que sí nos fueron de mucha utilidad en aquel peligroso hábitat. Porque estos atajos cognitivos, aunque en la actualidad nos pueden llevar a errores severos y sistemáticos, sí fueron más fiables durante nuestra etapa sabanera dada la menor complejidad de aquel entorno. En el fondo, era más efectivo enfrentarse a una situación de incertidumbre o peligro potencial, o salir poniendo los pies en polvorosa, sin pensar, que perder el tiempo intentando evaluar la verdadera dimensión del peligro; como dice Steven Pinker, “nuestro cerebro está hecho para el ajuste, no para la verdad”. El entorno debió de seleccionar el primer comportamiento y la evolución lo incorporó a nuestros cimientos.

Todo esto viene a colación porque lo que le ha ocurrido a Santiago es que ha caído en uno de estos engaños o sesgos que nos producen las heurísticas o atajos cognitivos. Concretamente, el efecto que ha observado Santiago bien puede haber sido el de regresión a la media, observado por primera vez por Francis Galton. Es muy común entre el homo economicus buscar relaciones de causa-efecto allí donde muchas veces sólo interviene el azar. Para el caso de Santiago, la regresión a la media consiste en lo siguiente: si escogemos los resultados de dos evaluaciones desempeño con medias de, digamos, 7 sobre 10 las dos, y seleccionamos una muestra de individuos con las mejores puntuaciones en la primera evaluación siendo su promedio de, digamos, 9 (una desviación de dos puntos respecto de la media), entonces el promedio de los mismos individuos en la segunda evaluación será, con bastante probabilidad, menor que 9. Es decir, se acercará a la media. Lo mismo ocurre con promedios por debajo de la media. No es extraño pues que quien saque una puntuación extrema en una evaluación no la repita en la siguiente, ¡lo que no quiere decir que siga siendo alta o baja! Los resultados extremos se deben más al puro azar, ¿suerte?, que a las propias habilidades.

Nuestra mala interpretación del fenómeno de la regresión a la media es uno de los muchos sesgos y heurísticas que estudiaron Amos Tversky y Daniel Kahneman, y que se pueden encontrar de forma resumida en un artículo que publicaron en Science en 1974. En concreto se enmarca dentro de la heurística de la representatividad, por la que las personas evaluamos la probabilidad de que un proceso desencadene cierto evento en base al grado en que el evento se parece al proceso. Imaginemos que nos han descrito a cierto jefe de proyecto de sistemas de información del sector bancario como una persona tímida e introvertida, servicial aunque con poco interés en la gente y en el mundo de la realidad, amante de las estructuras y el orden, y con gran pasión por el detalle. A continuación nos piden que evaluemos las probabilidades de que su titulación sea la de, digamos, empresariales, economía, informática, psicología, derecho, etc. La heurística de la representatividad hace que a la hora de determinar la probabilidad de que, por ejemplo, el jefe de proyecto sea un informático lo hacemos en base al grado en que dicho individuo, por la descripción que nos han hecho de él, sea representativo del estereotipo de informático.

Para finalizar, vamos a retomar el caso de Santiago para establecer algunas conclusiones acerca de la efectividad de los castigos y las recompensas. Como hemos visto, la no comprensión del efecto de regresión a la media puede conducir a una sobreestimación de la efectividad del castigo y a una subestimación de la efectividad de la recompensa. Todo por nuestra predisposición innata a ser engañados por el azar. En nuestra sociedad, producto de estos últimos ocho mil años de civilización, solemos administrar un sistema de recompensas para el buen rendimiento y de castigos para el mal rendimiento. Ahora bien, sólo por un mero efecto del azar, y no del propio sistema de recompensas y castigos, el rendimiento tiene gran probabilidad de mejorar después de un castigo y de empeorar después de una recompensa. Por tanto, como concluyen Tversky y Kahneman, la condición humana es de tal manera que, solamente por simple azar, las personas somos recompensadas con frecuencia por castigar a otros y también castigadas con frecuencia por recompensar a otros. ¿Nos suena esto? ¿Qué cosas, eh? La sabana persiste en el inconsciente colectivo.