Los peligros del “sesgo de supervivencia” y qué es

Se podría perdonar a un aspirante a empresario por pensar que abandonar la universidad para comenzar una empresa es la clave del éxito. Después de todo, funcionó maravillosamente para Steve Jobs, Bill Gates y Mark Zuckerberg. Las conocidas historias de estos magnates de negocios dan la impresión de que para convertirse en un triunfo en los negocios, todo lo que necesita es una gran idea en la universidad y la voluntad de abandonar la escuela para continuar.

Bill Gates. Credit: Jason Alden Getty Images

El científico computacional y conductual Sendhil Mullainathan describe cómo evitar una falla común en el razonamiento

Se podría perdonar a un aspirante a empresario por pensar que abandonar la universidad para comenzar una empresa es la clave del éxito. Después de todo, funcionó maravillosamente para Steve Jobs, Bill Gates y Mark Zuckerberg. Las conocidas historias de estos magnates de negocios dan la impresión de que para convertirse en un triunfo en los negocios, todo lo que necesita es una gran idea en la universidad y la voluntad de abandonar la escuela para continuar. El problema es que los que abandonan la universidad generalmente no se convierten en multimillonarios: hay muchos más empresarios en ciernes que abandonaron la universidad para iniciar empresas y fracasaron que aquellos que tuvieron éxito. Cuando te enfocas en las personas que dejaron la escuela y lo hicieron grande e ignoras el conjunto mucho más grande de abandonos que nunca llegaron a ninguna parte, estás sucumbiendo a lo que se conoce como “sesgo de supervivencia”.

Sendhil Mullainathan, profesor de computación y ciencias del comportamiento en la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago, ha pensado mucho sobre cómo evitar tales errores lógicos. Recientemente, Katy Milkman, profesora de la Wharton School de la Universidad de Pensilvania, conversó con Mullainathan sobre el sesgo de supervivencia y las malas decisiones que puede producir en una entrevista para el podcast Choiceology.

 

¿Puedes explicar qué es el sesgo de supervivencia?

Imagina que recibes una carta por correo que dice: “Hola Katy, tengo un nuevo truco para seleccionar acciones. Y como sé que todavía no confías en mí, quiero decirte que mires lo que sea que se incorpore mañana, y va a subir “.
Usted dice: “Bueno, no lo sé”. Pero lo miras y sube. Pero cualquiera puede tener suerte. Entonces, la próxima semana, recibes otra carta que dice: “Mañana quiero que mires a Johnson Incorporated, y va a caer”. Ahora estás intrigado. Miras a Johnson Incorporated, y se cae. Ahora estás esperando la tercera carta. Viene, y es exactamente correcto.
Ahora la persona dice: “Si está interesado en tenerme como su asesor, debe llamarme”. ¿Ves hacia dónde se dirige todo esto?
Esto es realmente algo que se ejecutó en la década de 1940 o tal vez en la década de 1930. Enviaron un montón de conjeturas al azar a 10.000 personas. La mitad del tiempo, tenían razón. Entonces, a esa mitad de la gente, enviaron otro grupo de conjeturas aleatorias, que, la mitad del tiempo, eran correctas.

Cuando comienzas con 10,000, después de cuatro conjeturas, has dividido el grupo por 16, que sigue siendo una población bastante grande que ahora piensa que eres increíble. Y lo que la población sufre aquí es el sesgo de supervivencia. Son el conjunto de personas que sobrevivieron y ahora tienen esta creencia completamente falsa.

El sesgo de supervivencia es un error que surge porque miramos los datos que tenemos pero ignoramos el proceso de selección que nos llevó a tener esos datos. Ese principio se aplica en muchos lugares, especialmente a personas como tú y yo.
Diga más sobre ese principio.

 

¿Cómo se aplica a nosotros, específicamente?

Cualquiera que haya tenido una serie de eventos positivos y afortunados que los llevaron a tener éxito en la vida, no se consideran a sí mismos como personas que obtuvieron lo que sea que se incorporó correctamente y luego lo que sucedió con Johnson Incorporated. Se consideran personas con talento.

Me considero muy, muy, muy afortunado, en realidad.

Sí, pero es fácil pensar que nos consideramos afortunados. Sospecho que todavía pensamos en nosotros mismos como más talentosos que nuestro yo equivalente que no tomó los mismos descansos.

Estoy seguro de que es verdad. Sin embargo, damos consejos como si supiéramos exactamente cómo tener éxito.
Mira a los multimillonarios. Nadie dice: “Esa es una persona que ganó un boleto de lotería”. La gente dice: “Me encantaría recibir consejos de esa persona”.
Así que creo que el sesgo de supervivencia realmente colorea la forma en que miramos el mundo, porque nos lleva a mirar estos eventos altamente seleccionados y luego hacer inferencias y decir: “Oh, ese gerente y esa persona deben ser buenos”.

¿Hay otras formas en que podemos estar sesgados al ver solo una submuestra selecta de los datos?

Mis colegas y yo hemos pasado mucho tiempo analizando la toma de decisiones médicas. Supongamos que entra a una sala de emergencias y que podría o no tener un ataque cardíaco. Si lo pruebo, sé si estoy tomando una buena decisión o no. Pero si digo: “Es poco probable, así que la enviaré a casa”, es casi lo opuesto al sesgo de supervivencia. Nunca llego a saber si tomé una buena decisión. Y esto es muy común, no solo en medicina sino en todas las profesiones.

Del mismo modo, se realizó un trabajo que mostró que las personas que tuvieron accidentes automovilísticos también tenían más probabilidades de tener cáncer. Fue una especie de rompecabezas hasta que pensaste: “Espera, ¿en quién medimos el cáncer?” No medimos el cáncer en todos. Medimos el cáncer en personas que han sido evaluadas. ¿Y a quién probamos? Probamos a personas que están en hospitales. Entonces alguien va al hospital por un accidente automovilístico, y luego hago una resonancia magnética y encuentro un tumor. Y ahora eso lleva a accidentes automovilísticos que parecen elevar el nivel de tumores. Entonces, cualquier cosa que lo lleve a los hospitales aumenta su “tasa de cáncer”, pero esa no es su tasa real de cáncer.
Ese es uno de mis ejemplos favoritos, porque realmente ilustra cómo, incluso con algo como el cáncer, en realidad no lo estamos midiendo sin sesgo de selección, porque solo lo medimos en un subconjunto de la población.

 

¿Cómo pueden las personas evitar caer en este tipo de prejuicios?

Mire su vida y dónde obtiene retroalimentación y pregunte: “¿Está seleccionada esa retroalimentación o estoy recibiendo retroalimentación sin adornos?”

Cualquiera sea el reclamo, podría ser “Soy bueno en blanco” o “Wow, tenemos una alta tasa de aciertos” o cualquier tipo de evaluación, entonces usted piensa de dónde provienen los datos. Quizás sean tus éxitos pasados. Y esta es la clave: piense en cuál es el proceso que generó los datos. ¿Cuáles son todas las otras cosas que podrían haber sucedido que podrían haberme llevado a no medirlo? En otras palabras, si digo: “Soy genial entrevistando”, dices: “Está bien. Bueno, ¿en qué datos basas eso? “Bueno, mis empleados son geniales”. Puede responder con: “¿Ha considerado a las personas que no ha contratado?”
Es una cosa muy simple, donde solo necesita hacer la pregunta: ¿Cuáles son los datos que no están presentes?

Derechos y permisos
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