Psicología del Razonamiento

INTRODUCCIÓN

El razonamiento es uno de los procesos cognitivos básicos por medio del cual utilizamos y aplicamos nuestro conocimiento.  Sin la posibilidad de hacer inferencias, dependeríamos de un conocimiento muy específico y puntual para cada situación que afrontamos.

Ejemplo: Si un amigo dice que su hijo de 8 años es más alto que su sobrino de 9, pero más bajo que su hija de 7, podemos hacer varias inferencias: sus hijos son más altos que su sobrino, su sobrino es el más bajo de los tres, sus hijos y sus sobrinos son primos, su sobrino es muy bajito… todas ellas se pueden hacer sin conocer a los niños y sin necesidad de que nuestro amigo las formule explícitamente. Podríamos decir que el razonamiento permite “pasar de una información a otra”, dado que a partir del conocimiento sobre uno o más enunciados podemos derivar otro enunciado o alcanzar una conclusión.

Pero no todas las inferencias son iguales. En algunas se ha derivado la conclusión ceñida a la información de los enunciados (ej., su hija de 7 años es la más alta de los tres niños) y en otras se ha ido más allá de lo expresado en los enunciados (ej., inferir que su sobrino es muy bajito).

Las investigaciones sobre el razonamiento humano acudieron a la lógica en busca de un criterio para evaluar el curso de estas inferencias e incluso identificar las propias leyes del razonamiento humano. Se han diseñado tareas experimentales de acuerdo con la formalización y el concepto de análisis lógico. Así, es habitual encontrar que estas tareas comprenden premisas y conclusiones que tienen que ser evaluadas por los sujetos con respecto a su consecuencia lógica.

  • El Razonamiento se refiere al proceso cognitivo básico por medio del cual utilizamos y aplicamos nuestro conocimiento y que nos permite “pasar de una información a otra”, dado que a partir del conocimiento sobre uno o más enunciados relacionados podemos derivar otro enunciado o alcanzar una conclusión.
  • Las Premisas son los enunciados a partir de los cuales razonamos.
  • La Conclusión es el enunciado que se deriva de las premisas.
  • El Argumento es el conjunto formado por las premisas y la conclusión.

Partiendo de las mismas premisas puede haber distintas conclusiones. Ej., “su hija es la más alta de los tres” (inferencia deductiva) y “su sobrino es muy bajito” (inferencia inductiva). Asumiendo que el contenido de las premisas sea verdadero:

  • En la deducción hablamos de un argumento válido o inválido (las conclusiones se siguen necesariamente de las premisas; las premisas llevan necesariamente a la conclusión).
  • En la inducción de un argumento más o menos probable (las premisas sugieren o apoyan la conclusión; es decir, la conclusión sólo se apoya con un nivel de probabilidad). Las leyes de la lógica ofrecieron a la psicología un modelo normativo con el que evaluar el razonamiento humano. 

LÓGICA Y RAZONAMIENTO 

Los estudios psicológicos sobre el razonamiento han seguido la distinción habitual de las dos ramas de la lógica estandarizada sobre razonamiento deductivo e inductivo:

  • Deductivo: parte de unas premisas para alcanzar una conclusión que se siga necesariamente de las mismas. Es un procesamiento “hacia abajo” (de lo general a lo particular).
  • Inductivo: se alcanza una conclusión que se encuentra más o menos apoyada por las premisas. Es un procesamiento “haca arriba” (de lo particular a lo general).

La metáfora direccional en la que el razonamiento asciende o desciende por una “escalera teórica” ha sido empleada por Platón, Aristóteles, y en múltiples tratados de lógica (Tiles, 1987).

Sin embargo, Skyrms (1986) señala que es un error diferenciar entre deducción e inducción como argumentos que proceden de lo general a lo específico (deducción) y de lo específico a lo general (inducción). La diferenciación entre argumentos deductivos e inductivos no se debe determinar por la generalidad o particularidad de sus premisas o conclusiones, sino por las definiciones de validez deductiva y de fuerza inductiva.

Para distinguir ambos razonamientos es necesario recurrir a los conceptos de validez y de probabilidad:

  • Argumento Deductivo: es válido sólo si es imposible que su conclusión sea falsa mientras que sus premisas son verdaderas (concepto de validez).
  • Argumento Inductivo: es fuerte sólo si es improbable que su conclusión sea falsa cuando sus premisas son verdaderas (concepto de probabilidad).

Inferencias (deductivas e inductivas): son la transición entre uno o más enunciados, en la que las premisas aportan la información para poder alcanzar una conclusión.

  • Conclusiones deductivas son tautológicas: sólo comprenden la información que viene expresada en las premisas. En el razonamiento deductivo, la verdad de las premisas garantiza la verdad de las conclusiones.
  • Conclusiones inductivas son probabilísticas: van más allá de dicha información. En este razonamiento las conclusiones son más o menos probables dependiendo del grado en que se encuentren apoyadas por las premisas.

RAZONAMIENTO DEDUCTIVO

Desde sus inicios en la filosofía griega, la lógica perseguía la identificación de unas leyes de razonamiento que fueran universales y por ello se centró en el análisis de la forma o estructura de los argumentos.  El estudio de la deducción se centra en el análisis de los principios del razonamiento que permiten alcanzar un razonamiento formalmente válido independiente del contenido. 

Desde Aristóteles y durante los 2.000 años siguientes, la deducción era el estudio de las conexiones entre proposiciones.  Las proposiciones son enunciados en los que se afirma o se niega algo y en los que se establece una relación entre sujeto y predicado (ej., todos los A son B). El análisis de la deducción se centraba en el establecimiento de las conexiones encadenadas de un silogismo o grupo de silogismos por medio de la cópula “es”.  El silogismo es un argumento en el que la conclusión establece una nueva conexión entre las proposiciones a través de un término medio que las relaciona (ej., en el argumento “todos los A son B, todos los B son C, luego todos los A son C” el término medio B ha permitido una nueva conexión entre A y C).

Las proposiciones se convirtieron en la unidad básica de análisis y Frege, a finales de siglo XIX, considera que las proposiciones pueden tratarse como funciones matemáticas, desarrollando un marco de análisis más potente y flexible que la silogística aristotélica. Es a Principios del siglo XX, cuando Whitehead y Russell (1910-1913) desarrollan formalmente el cálculo de predicados y amplían el análisis de las proposiciones a otras formas relacionales distintas de la cópula “es”. Esta nueva lógica matemática emplea símbolos por analogía con las matemáticas y analiza las relaciones y funciones entre las proposiciones. De esta forma se logra el cálculo con una notación simbólica, haciendo posible operar formalmente sin una contaminación de los contenidos. 

La deducción se entiende como el proceso mediante el cual los enunciados se derivan de otros de un modo puramente formal y esta derivación se realiza por la aplicación de las reglas de deducción.

De acuerdo con la notación simbólica:

  • Las proposiciones se representan por letras, generalmente p, q, r, s.
  • Los operadores (términos de enlace) por símbolos que determinan la forma de una proposición lógica.  La representación simbólica de las proposiciones son variables y la representación de los operadores son constantes y se corresponden con los términos “y”, “o”, “no”, “si…entonces” y “si y sólo si”.

Los términos de enlace (operadores lógicos) conectan dos proposiciones, excepto el término “no” que actúa sobre una.  Si hay que representar la agrupación de proposiciones con más de un operador lógico se utilizan los paréntesis con el fin de indicar el operador que domina.  De no haber paréntesis se entiende que el operador menos frecuente es el que se corresponde con la negación, seguido de la conjunción y la disyunción que tienen la misma potencia y por último el condicional que es el más fuerte.

EJEMPLO 1. Si me pagan las horas extra entonces estoy contento y trabajo feliz

Representación simbólica p→ (q Λ r)

En el primer ejemplo podemos observar que el condicional actúa como término de enlace entre la proposición «Si me pagan las horas extra» (el antecedente) y «estoy contento y trabajo feliz» (el consecuente). Además, el consecuente de este condicional se encuentra constituido por una conjunción. Su representación simbólica sería p → (q /\ r), aunque en este caso no hacen falta los paréntesis porque el condicional tiene prioridad sobre los otros operadores.

EJEMPLO 2. Si me pagan las horas extra entonces estoy contento y a la vez trabajo feliz  

Representación simbólica (p →q) Λ r

El segundo ejemplo es una conjunción entre la proposición «Si me pagan las horas extra entonces estoy contento» y «a la vez trabajo feliz». La primera proposición de esta conjunción, a su vez, está constituida por dos proposiciones: «Si me pagan las horas extra» y «estoy contento» con el condicional como término de enlace. La representación simbólica de este segundo ejemplo sería  (p → q) /\ r. En este caso los paréntesis son necesarios para indicar que la conjunción domina en esta agrupación.

Las proposiciones formalizadas reciben el nombre de fórmulas lógicas y éstas se corresponden con las premisas de un argumento. Las reglas de inferencia permiten dar el paso lógico que conduce de las premisas a la conclusión (pasar de una proposición a otra). Cuando se dice que un argumento es válido se entiende que la conclusión es una consecuencia lógica de las premisas en el que cada paso se deduce por medio de una regla de inferencia.

REGLAS DE INFERENCIA (Suppes y Hill, 1968):

  • Regla de simplificación (S): si las premisas son ciertas, entonces se puede concluir p y se puede concluir q.
  • Ley de Adjunción (A): si ambas premisas son ciertas se pueden juntar en la conclusión y el orden es indiferente.
  • Doble Negación (DN): permite pasar de una premisa única a la conclusión con la doble negación.
  • Ley de Adición (LA): conviene aclarar que el significado de la disyunción en lógica es incluyente en el sentido de que por lo menos un miembro de la disyunción es cierto y pueden serlo ambos. Esta ley expresa que, si una premisa es cierta, entonces la disyunción de esta premisa y otra cualquiera también lo es.
  • Leyes Conmutativas: el orden de las premisas es una conjunción y en una disyunción no altera su significado.
  • Modus Tollendo Ponens (TP): si hay dos premisas unidas por la disyunción y se niega una de ellas, entonces se puede concluir la otra premisa.
  • Modus Tollendo Tollens (TT): si hay dos premisas unidas por el condicional y se niega el consecuente, entonces se puede concluir con la negación del antecedente.
  • Modus Ponendo Ponens (PP): en el condicional la proposición p se denomina antecedente y la proposición q consecuente. Esta regla dice que, si hay dos premisas unidas por el condicional y se verifica el antecedente, entonces se puede concluir el consecuente.
  • Ley del Silogismo Disyuntivo (SD): si hay una premisa disyuntiva y dos premisas condicionales cuyos antecedentes coincidan con los miembros de la disyunción, entonces se puede concluir con una disyunción cuyos miembros son los dos consecuentes de las premisas condicionales.
  • Ley del Silogismo Hipotético(SH): si hay dos premisas condicionales y el antecedente de la segunda coincide con el consecuente de la primera, entonces se puede concluir con otra proposición condicional cuyo antecedente coincide con el antecedente de la primera y el consecuente con el consecuente de la segunda.  
  • Ley de las Proposiciones Bicondicionales (LB): ilustra cómo se pueden deducir dos proposiciones condicionales de una proposición bicondicional. Si hay una premisa bicondicional, entonces se puede concluir que el antecedente implica el consecuente y que el consecuente implica el antecedente o la conjunción de ambos condicionales. También se puede concluir con un bicondicional a partir de una premisa en la que el antecedente implica el consecuente y otra premisa en la que el consecuente implica el antecedente.
  • Regla de Premisas: permite introducir una premisa en cualquier punto de la deducción.  

Ejemplos de una deducción formal.

El objetivo es ir acercándose paso a paso hacia una conclusión válida.

Se puede saber si un razonamiento deductivo es válido cuando a partir de premisas que son verdaderas se sigue una conclusión verdadera por la aplicación de las reglas de inferencia. Sin embargo, estas reglas no agotan el número de inferencias válidas. Este método general se conoce como tablas básicas de verdad, método semántico o de teorías de modelos y es un método rápido y mecánico para comprobar la validez de un argumento. Se parte del supuesto de que cualquier proposición sólo puede tener dos valores: verdadero o falso.

Como se puede ver, en las tablas de verdad se establecen todas las combinaciones posibles de los valores de verdad de las proposiciones (premisas y conclusiones) y se busca alguna combinación en la que las premisas sean verdaderas y la conclusión falsa. Si no la hay, el razonamiento válido se encontraría en la línea en la que las premisas y la conclusión sean todas verdaderas. Veamos a continuación un ejemplo de la aplicación del método de las tablas de verdad con un argumento válido y otro no válido.

Se establecen todas las combinaciones posibles de los valores de verdad de las proposiciones, tanto premisas como conclusiones y se busca alguna combinación en la que las premisas sean verdaderas y la conclusión falsa. Si no la hay, el razonamiento válido se encontraría en la línea en la que las premisas y la conclusión sean todas verdaderas.

Ejemplo de inferencia válida de modus tollendo tollens:

Las proposiciones son q, las premisas  p → q ,  y ¬ q   y la conclusión  ¬p. Para construir la tabla comenzamos por asignar los valores a las proposiciones:
  • p y q.  Dado que para cada una de ellas solo hay dos valores posibles (V o F) tendremos una tabla  2 x 2, que se corresponde con el nº de combinaciones posibles de los valores de verdad. El nº de posibles combinaciones de los valores de verdad dependerá del nº de proposiciones (n) siendo la regla 2n, donde n es el número de proposiciones.

La tabla de verdad para el modus tollendo tollens es la siguiente:

Como puede verse por los valores de verdad de las premisas y la conclusión, no hay ningún caso en el que siendo las premisas verdaderas se alcance una conclusión falsa y en la cuarta línea encontramos el razonamiento válido.

A continuación, veremos un argumento inválido que se conoce como la falacia de afirmar el consecuente:

La tabla de la verdad para este segundo argumento es la siguiente:

Como podemos ver en esta segunda tabla de verdad, la tercera línea indica que hay una combinación posible en la que siendo verdaderas las premisas se puede obtener una conclusión falsa. Por tanto, este argumento no es válido y se trata de es un error bastante frecuente del razonamiento humano.

Para examinar la forma lógica de la propia proposición, se utiliza el cálculo de predicados donde se analiza la estructura interna descomponiendo una proposición en términos (expresión con la que se nombra un único objeto) y predicados (aquello que se dice de los términos). Para los predicados se suelen utilizar las letras F, G, H, … y para los términos las letras x,y,z, colocándose el predicado delante del término que va entre paréntesis. “Ramona es una estibadora” Ramona es el término (x) y “es una estibadora” es el predicado, se expresa “F(x)”.

En el cálculo de predicados también se distingue entre términos generales o específicos. La cuantificación de la generalidad puede ser universal (Ɐ) (todo, cualquiera, para cada x, cada x, para todo x) o existencial (Ǝ) (algún, algunos, algunas) donde existe al menos un objeto al que se le puede aplicar el predicado

 SIMBOLO
cuantificador universal
cuantificador existencialƎ

EL RAZONAMIENTO INDUCTIVO

En la inducción hablamos de fuerza del argumento y esto no es una cuestión de grado. Este aspecto se enmarca en el concepto de probabilidad que depende del apoyo empírico que aportan las premisas para alcanzar la conclusión. Esto se ha planteado, desde su formulación, como “el problema de la inducción” por David Hume, 1740. El problema de la inducción es que asume la regularidad de los fenómenos observados con el fin de poder explicar hechos ya conocidos o intentar predecir hechos aún por conocer. Este argumento no puede verificarse porque no existe garantía de que después de un nº x de observaciones la conclusión sea más precisa, puesto que se desconoce el tamaño del universo de acontecimientos a observación.

Un argumento inductivo es fuerte si es improbable que su conclusión sea falsa si sus premisas son verdaderas. La fuerza inductiva depende del grado de improbabilidad.  El grado de fuerza inductiva está determinado por la relación de apoyo que se estables entre premisas y conclusiones. La probabilidad de las premisas y conclusiones se conoce como probabilidad epistémica porque depende de nuestro conocimiento y puede variar de una persona a otra y a lo largo del tiempo en la misma persona. Existe el riesgo de alcanzar una conclusión falsa, pero ofrecen la enorme ventaja de permitir descubrir y predecir nueva información en función de la información conocida.

La lógica inductiva estudia las pruebas para medir la probabilidad inductiva de los argumentos y estudia las reglas para construir argumentos inductivos fuertes. Sin embargo, no existe acuerdo sobre la forma de medir la fuerza inductiva de un argumento, ni aceptación consensuada de las reglas y ni siquiera una definición precisa sobre la probabilidad inductiva.

Otra cuestión es la justificación de la inducción. Este problema se centra en determinar por qué se consideran válidos los juicios sobre casos futuros o desconocidos. Una solución es mostrar que la validez del razonamiento inductivo se basa en la ley de uniformidad de la naturaleza por la que se puede suponer que el futuro será semejante al pasado, pero esto no es cierto. Francis Bacon 1620, rechazó la aplicación de un principio general y propuso unas tablas de investigación en las que la inducción procedía por exclusión y desestimación. Por tanto, podemos comprobar que la inducción es una tarea mucho más compleja que la deducción. Si se asume que la naturaleza es uniforme, entonces el problema está en determinar cuáles son las regularidades que se pueden proyectar a situaciones futuras. Para poder identificar las regularidades que son proyectables hace falta determinar cuáles son los aspectos de la naturaleza que se suponen son uniformes. Esta encrucijada se conoce como “el nuevo acertijo de la inducción” y el problema de la construcción de una lógica inductiva todavía no está resuelto.

El análisis de las causas y de los efectos es un aspecto importante tanto del razonamiento científico como del cotidiano. Si se conocen las causas se tiene control sobre los efectos, de forma que se puede producir la causa para obtener el efecto deseado o se elimina la causa para prevenir el efecto no deseado. David Hume (1739/1888) propuso un conjunto de reglas para determinar la relación causal y estas nociones fueron desarrolladas por John Stuart MILL (1843). Los Métodos de Mill son procedimientos para determinar si una causa es suficiente o es necesaria para producir un determinado efecto, siempre que se tenga información sobre la presencia o la ausencia de otras causas y sobre la presencia o ausencia del efecto en estas situaciones.

Las causas son las condiciones que producen un efecto y que pueden ser suficientes, necesarias o suficientes y necesarias. Por ejemplo: La presencia de oxígeno es una condición necesaria para la combustión, pero no es suficiente.  Si se quiere producir un efecto, hay que buscar las condiciones que son suficientes (el oxígeno no serviría para producir el efecto de combustión) Cuando se busca prevenir el efecto, entonces basta con identificar las condiciones necesarias. (Si se quiere prevenir la combustión, se puede eliminar el oxígeno).

Los 6 principios por los que se rigen las condiciones necesarias y suficientes (Skyrms, 1986):

  • Si A es una condición suficiente para B, entonces B es una condición necesaria para A. Ejemplo: Si una buena nota es condición suficiente para el aprendizaje, entonces el aprendizaje es condición necesaria para una buena nota. 
  • Si C es una condición necesaria para D, entonces D es una condición suficiente para C. Ejemplo: Si el oxígeno es condición necesaria para la combustión, entonces la combustión es condición suficiente para el oxígeno.
  • Si A es una condición suficiente para B, entonces la ausencia de B es suficiente para la ausencia de A. Ejemplo: Si una buena nota es suficiente para el aprendizaje, entonces la ausencia de aprendizaje es condición suficiente para la ausencia de una buena nota.     
  • Si C es una condición necesaria para D, entonces la ausencia de D es condición necesaria para la ausencia de C. Ejemplo: Si el oxígeno es condición necesaria para la combustión, entonces la ausencia de combustión es una condición necesaria para la ausencia de oxígeno.
  • Si A es una condición suficiente para B, entonces la ausencia de A es una condición necesaria para la ausencia de B. Ejemplo: Si una buena nota es condición suficiente para el aprendizaje, entonces la ausencia de una buena nota es condición necesaria para la ausencia de aprendizaje.        
  •  Si C es una condición necesaria para D, entonces la ausencia de C es una condición suficiente para la ausencia de D. Ejemplo: Si el oxígeno es condición necesaria para la combustión, entonces la ausencia de oxígeno es condición suficiente para la ausencia de combustión.

Los métodos de Mill son unos procedimientos para descubrir y comprobar las condiciones que son suficientes y/o necesarias para la ocurrencia de un efecto. John Stuart Mill (1843), propone cinco métodos para guiar la búsqueda científica de las regularidades. En líneas generales su método consiste en clasificar en unas tablas las observaciones sobre la presencia y ausencia de las supuestas condiciones para la ocurrencia de un fenómeno con el fin de eliminar aquellas circunstancias que no varían regularmente con el fenómeno observado. La propiedad o efecto que se analiza se llama   propiedad condicionada y las propiedades que son condiciones necesarias o suficientes de una propiedad condicionada son    propiedades   condicionantes.

El método directo de concordancia identifica las condiciones necesarias y requiere la búsqueda de la ocurrencia de la propiedad condicionada en un abanico de circunstancias. Se requiere la construcción de una tabla en la que se recoge un número x de ocurrencias en las que las propiedades condicionantes pueden estar presentes o ausentes cuando se produce la propiedad condicionada.  Teniendo este número variado de circunstancias diferentes en las que ocurra el fenómeno se irán eliminando aquellas propiedades condicionantes que se encuentren ausentes cuando el fenómeno se encuentre presente. Así se identificará la propiedad condicionante que es condición necesaria del fenómeno observado. El principio de eliminación enuncia que “cualquier propiedad que se encuentre ausente cuando el efecto está presente no puede ser una condición necesaria”. En la tabla se observa como la propiedad condicionante C es la condición necesaria, dado que D se elimina en la primera ocurrencia, la B en la segunda y la propiedad A se elimina en la tercera ocurrencia.

El método Inverso de concordancia   se utiliza para identificar las condiciones suficientes. Se busca en número determinado de ocurrencias las propiedades condicionantes que se encuentran ausentes cuando la propiedad condicionada también lo está, y se trata de ir eliminando aquellas propiedades condicionantes que se encuentren presentes cuando el fenómeno está ausente. El principio de eliminación es: “una propiedad que se encuentre presente cuando el efecto está ausente no puede ser una condición suficiente”. Seguidamente vemos que la propiedad D es la condición suficiente, puesto que la A se ha eliminado en primera ocurrencia, B en la 2ª y C en la tercera.

El Método de Diferencia también se utiliza para identificar las condiciones suficientes, pero cuando las propiedades condicionantes se encuentran presentes en una ocurrencia determinada (una ocurrencia particular viene señalada con *). En la Tabla 2.6. se puede ver en el ejemplo 1 que la propiedad condicionante D es la condición suficiente. Sin embargo, puede suceder, como en el ejemplo 2, que en la ocurrencia determinada no se pueda identificar una única condición suficiente. En este caso se procede a la observación de más ocurrencias de acuerdo con el principio de eliminación del método inverso de concordancia. Este método requiere como mínimo la observación de dos ocurrencias: una en la que el fenómeno que se investiga aparezca y otra en la que falte. Como puede observarse en este segundo ejemplo, la propiedad B sólo se elimina en la ocurrencia particular. S in embargo, en la ocurrencia 1 y de acuerdo con el método inverso de concordancia se elimina la propiedad A y en la ocurrencia 2 la propiedad D. De esta forma, la propiedad condicionante C se identifica como condición suficiente.

El Método Combinado se utiliza para identificar las condiciones que son tanto suficientes como necesarias. Como tenemos el Método Directo de Concordancia para identificar las condiciones necesarias y dos métodos para identificar las condiciones suficientes podemos combinar el primero con uno de los segundos y obtenemos dos Métodos Combinados. El Doble Método de Concordancia combina el Método Directo y el Inverso de Concordancia y el Método Conjunto combina el Método Directo de Concordancia y el de Diferencia. En la Tabla 2.7. se presenta el Doble Método de Concordancia y podemos ver que la propiedad condicionante C es la condición tanto suficiente como necesaria. Se puede observar que en la ocurrencia 1 se han eliminado las propiedades B y D, en la ocurrencia 2 la propiedad A, en la ocurrencia 3 las propiedades B y D y en la ocurrencia 4 la propiedad A.

En el Método Conjunto la propiedad condicionante C es la condición necesaria y suficiente. En la ocurrencia particular se eliminan las propiedades B y D, y la propiedad A se elimina tanto en la primera ocurrencia como en la segunda. Hay que tener en cuenta que solo hay dos principios de eliminación:

  • Una condición necesaria del efecto no puede estar ausente cuando el efecto está presente.
  • Una condición suficiente del efecto no puede estar presente cuando el efecto está ausente.

Ejemplo práctico. Supongamos que un colectivo de personas en exclusión social ocupa un bloque de viviendas vacías y que son propiedad de BANKIA. Este colectivo habilito el edifico para hospedar a personas sin hogar. Supongamos que en el edificio ocupado hay un huésped con síntomas de intoxicación y queremos averiguar cuál es el alimento que pudo ocasionar dicha intoxicación. Como en el edificio ocupado hay muchos huéspedes, las comidas son tipo buffet libre dónde pueden elegir entre varios platos, vamos a utilizar el Método Inverso de Concordancia para reducir la búsqueda a dos platos principales y a dos postres. Recordemos que el Método Inverso de Concordancia identifica la condición suficiente (causa) mediante la búsqueda en diferentes casos de la ausencia tanto de las propiedades condicionantes (posibles causas) como de la propiedad condicionada (efecto). El principio de eliminación que subyace en este método es: una propiedad que se encuentre presente cuando el fenómeno está ausente no puede ser condición suficiente del fenómeno.

Para aplicar el Método Inverso de Concordancia empezamos por seleccionar al azar los huéspedes que comieron en el edificio ocupado y que no presenten síntomas. Se diseña una tabla y se les pregunta lo que han comido, podemos ir eliminando las comidas que no son condición suficiente para la intoxicación. El huésped 1 nos informa de que podemos eliminar la carne y flan pues fue lo que comió. El huésped 2 nos da el dato de que se puede eliminar las natillas pues las probó, pero no está intoxicado, y los huéspedes 3 y 4 no nos dan más información que la que sabemos ya. Lo que encontramos es que todos no comieron pescado y es el único alimento seleccionado al azar que éstos no han comido. Podemos identificar al pescado como condición suficiente de la intoxicación. En caso de no encontrar la condición suficiente, entonces tendríamos que ampliar la lista de alimentos y continuar con la recogida de información.

Las inferencias inductivas se encuentran presentes en la categorización, en la comprobación de hipótesis, en la generalización y especialización, en el razonamiento causal, en la detección de contingencias, en el razonamiento probabilístico, en la solución de problemas, en la toma de decisiones, en el razonamiento analógico y en el aprendizaje. Las investigaciones psicológicas se han interesado en describir y explicar estos procesos inferenciales basándose en la lógica. Sin embargo, los resultados experimentales obtenidos en las distintas tareas de razonamiento deductivo e inductivo han puesto de manifiesto que existen unos sesgos o errores sistemáticos.

ERRORES Y SESGOS EN EL RAZONAMIENTO

Cuando hablamos de errores y sesgos en el razonamiento asumimos de alguna forma el criterio normativo del buen razonador. En el razonamiento deductivo lo habitual es comparar el rendimiento humano con la teoría de la lógica formal. La validez garantiza que no exista un estado posible de acontecimientos en los que siendo verdaderas las premisas la conclusión sea falsa. En el razonamiento inductivo, el modelo normativo habitual es el Teorema de Bayes que permite obtener la probabilidad de una conclusión ante el conjunto de posibles conclusiones alternativas. Sin embargo, el razonamiento se desvía de forma sistemática de estas predicciones.

Los errores de razonamiento se clasifican en formales e informales:

  • Errores formales son aquellos que violan alguna de las reglas de inferencia. Por ejemplo, en el tema sobre el razonamiento condicional veremos que se infiere equivocadamente el antecedente por la falacia de la afirmación del consecuente.
  • Errores informales no dependen del argumento, sino del contenido. Los errores son debidos al uso o interpretación inadecuada del contenido del argumento. Por ejemplo, se puede rechazar un argumento formalmente válido por no estar de acuerdo con el contenido de la conclusión.

Los sesgos o falacias de razonamiento se refieren a unas tendencias que son sistemáticas en el proceso de razonamiento. Estos hacen que los sujetos comentan errores al considerar factores que son irrelevantes para inferir. Según Evans (1989), los sesgos de razonamiento se pueden clasificar en tres:

  • Sesgo en la selección de la información.
  • Sesgo de confirmación.
  • Sesgos de contenido y contexto.

Estos tres sesgos se encuentran a menudo estrechamente relacionados, resultando difícil su identificación. Ello se pone de manifiesto, por ejemplo, cuando admitimos que el sistema de procesamiento se ve obligado a seleccionar la información y en este proceso pueden existir determinados sesgos, y, por otra parte, también sobre esta información sesgada puede influir el contenido y el contexto del problema de razonamiento y la tendencia hacia la confirmación de la información presentada o de nuestras propias expectativas.

Trataremos el tema de los sesgos en función del carácter externo o interno de los factores que inducen a error.

  • Por factores externos entendemos aquellos aspectos de la información que son irrelevantes para el razonamiento y que se encuentran vinculados con el impacto que ejerce la propia presentación de esta información.
  • Por factores internos se refiere a las propias restricciones o limitaciones estructurales del sistema, a la tendencia que muestra el sistema a tener en cuenta su conocimiento particular o su sistema de creencias en general, y a la tendencia hacia la confirmación, interactuando con el propio conocimiento y el sistema de creencias.

FACTORES EXTERNOS

Si los humanos somos análogos a un sistema de procesamiento de la información, también hay que considera que tenemos determinadas limitaciones cognitivas, tales como capacidad de memoria y recursos de procesamiento limitado. Enfrentados a una situación concreta se encuentra con una gran cantidad de información que no tiene capacidad para procesarla en su totalidad. Nos vemos obligados a seleccionar aquello que sea relevante para resolver la situación. El sistema humano alcanza unos niveles de eficacia muy buenos si lo comparamos con una máquina de procesamiento pues ésta tiene capacidad mucho mayor. Sin embargo, la selección también nos puede conducir a errores y cuando éstos son sistemáticos podemos clasificarlos como sesgos.

Cuando se dice que una información es saliente se está haciendo referencia a determinados aspectos que sobresalen sobre los demás creando impacto sobre el sujeto, aunque no sean importantes. Por ejemplo, en comunicación política es habitual ver al jefe del estado saludando a niños, a deportistas de elite o a personas de reconocido prestigio. En este sentido, son los saludados quienes captan la atención de los súbditos haciendo uso de la prominencia de la información cuando presentan un régimen político (la monarquía) por medio de unas personas que generan simpatía en todo el mundo y que son un referente para muchos, pero que nada tiene que ver con las características del producto que pretenden vendernos (la monarquía).

También es habitual recurrir a los números o a la tradición para presentar el producto o una postura. El mero hecho de que la mayoría consuma o asuma una postura, porque tradicionalmente se ha consumido, influye sobre los sujetos, sin que éstos consideren la validez o fuerza de los argumentos. Este impacto ejercido por la información irrelevante para el proceso de razonamiento puede estar determinado por el interés emocional que tiene, por la concreción de los datos, por el carácter vívido de la información, por la proximidad temporal y espacial entre los aspectos irrelevantes de la información y el argumento o por su familiaridad.

También nos encontramos influidos por la fuente de la que provenga la información. El error de razonamiento conocido como argumentum ad hominem pone de manifiesto la importancia que se concede a la fuente de información independientemente de lo que sostenga. Se acepta o rechaza determinada información en función de los méritos que otorgamos a la fuente. Se simpatiza con la persona o institución que la sostiene.

También es frecuente recurrir a una autoridad en la materia para defender una postura sin más evidencia que la persona en cuestión o acreditar o desacreditar la información de una fuente por la simple asociación con otra, y en algunas ocasiones sin evidencia objetiva suficiente puede ser apropiado confiar en esa fuente. Sin embargo, un argumento defendido por una fuente de información con una credibilidad baja no hace que el argumento sea inválido y tampoco a la inversa.

Existen errores sistemáticos debido a la propia estructura sintáctica del problema. Por ejemplo, en los problemas de silogismos categóricos se ha encontrado el efecto atmósfera y el sesgo de la figura del silogismo. El efecto atmósfera manifiesta que la cantidad (universal o particular)  o la polaridad (afirmativa o negativa) de las premisas influyen sobre las condiciones que dan los sujetos. En relación con el efecto de la figura se ha encontrado que el grado de dificultad y el tipo de conclusión dependen de la posición del término medio en cada una de las premisas.

En el sesgo de emparejamiento se observa que las respuestas de los sujetos coinciden con los enunciados del problema de la tarea de selección de Wason. Se presentan 4 tarjetas que contienen el antecedente del condicional por una cara y el consecuente por la otra. La presentación de la tarea va acompañada de un enunciado condicional en forma de regla y se pi-de a los sujetos que giren la tarjeta o tarjetas necesarias para confirmar o falsar esa regla. Por ejemplo, “si hay un cuadrado azul a la izquierda, entonces hay un círculo rojo a la derecha” y se pide a los sujetos que comprueben si el condicional es verdadero o falso. La mayoría eligen las tarjetas que exhiben los dos términos del enunciado: cuadrado azul y círculo rojo.

Wason (1966) interpretó estos resultados como un sesgo hacia la confirmación de aquello que venía expresado por la regla. Sin embargo, Evans y Lynch (1973), sostienen que este sesgo está basado en el emparejamiento y cuestionan que ésta sea una tendencia hacia la confirmación basándose en sus resultados con la negación de los términos. El mismo problema con términos negativos sería “Si hay un cuadrado azul a la izquierda, entonces no hay un círculo rojo a la derecha” (negación del consecuente) o “Si no hay un cuadrado azul a la izquierda, entonces hay un círculo rojo a la derecha” (negación del antecedente).  En este caso se observa que los sujetos eligen los términos mencionados en la regla y no persiguen la confirmación de esta. En el caso de la negación del consecuente, la elección de los sujetos coincide con la falsación, y en el caso de la negación del antecedente siguen eligiendo los mismos términos mencionados pero su elección no coincide con las reglas de la lógica. Según Evans (1989) el sesgo de emparejamiento pone de manifiesto la relevancia que adquieren los términos expresados en el condicional y las dificultades que tienen los sujetos con la negación lógica y lingüística, mostrando preferencia hacia el procesamiento de información positiva.

FACTORES INTERNOS

Tenemos que considerar primeramente una restricción estructural del propio sistema de procesamiento de la información. Existe la limitación asociada con la cantidad de información con la que puede trabajar el sistema. Cuando esta información es abundante, el sistema se sobrecarga y la posibilidad de error es mayor (Hitch y Baddeley, 1976; Johnson-Laird, 1983).

La selección adecuada de la información dependerá de que ésta se encuentre disponible. La disponibilidad hace referencia a la facilidad con la que se recupera determinada información. Esta disponibilidad o accesibilidad de la información fue descrita por Tversky y Kahneman (1973)  para los juicios en los que se pide la estimación de frecuencias. En el proceso de organización y recuperación de la información almacenada existen restricciones cognitivas que pueden dar lugar a los sesgos. Por ejemplo, la facilidad de recuperación en función de cómo se ha organizado la información, la familiaridad, las expectativas de los sujetos o la primacía o cercanía de la información presentada.

Tversky y Kahneman (1982), describen varios experimentos. En uno se pedía a los sujetos que emitieran juicio sobre la frecuencia de las palabras en inglés que empezaban por “k” y las palabras que tenían esta letra en tercera posición. Los sujetos valoraban como más frecuentes las palabras que empezaban con ella que las otras, aunque en realidad en inglés son más frecuentes éstas últimas. Este resultado se debe a que nos es más fácil recuperar palabras por su letra inicial que por las letras en otras posiciones (efecto de primacía).

En otro experimento, presentaron dos listas con la misma cantidad de nombres de personas famosas y anónimas. Cuando se preguntaba sobre la frecuencia de los nombres, se encontró que juzgaban como más frecuentes la de los nombres de los famosos. Estos nombres eran más fáciles de recordar y al poder recuperar mayor número, consideraban que eran los más frecuentes. También se ha encontrado que cuando se presenta una hipótesis irrelevante se induce a su consideración. Por ejemplo, se describe un patrón de síntomas asociados al diagnóstico y a continuación se presenta un caso en el que este patrón es irrelevante, los sujetos se dejarán influir por las expectativas que ha generado la información presentada previamente (Chapman y Chapman, 1967)

El Problema de los Taxis (Kahneman y Tversky, 1972)

En este problema se pide a los sujetos que juzguen cuál de las dos compañías de taxis pudo haber estado involucrada en un accidente ante la siguiente situación:

“En una gran ciudad hay dos compañías de taxis con distintos colores: taxis azules y taxis verdes. Un 85% son taxis azules y un 15% son taxis verdes. Hubo un accidente y el taxi se dio a la fuga. Un testigo asegura que el coche era un taxi verde. En una prueba de memoria se encuentra que el testigo puede recordar correctamente el color de los coches en un 80% de los casos y que se equivoca en el 20%”

En esta tarea la mayoría de los sujetos consideraban que el responsable del accidente había sido un taxi verde. Sin embargo, con los datos presentados la probabilidad es mayor para el taxi azul:

0,85 x 0,20 = 0,17 azul. Existe un 85% de estos, por el 20% que pudiera ser si se ha equivocado el amigo, nos daría 17%

0,80 x 0,15 = 0,12 verde. En este caso el 80% de las veces no se equivoca, pero solo hay un 15% de taxis verdes, y así sería probable que el 12% de posibilidades fuera el taxi verde.

A pesar de haber presentado la información relevante, los sujetos se fían más del testigo que de los datos. Se topa también con la relevancia. No solo debe estar disponible la información sino ser relevante para la situación. El rendimiento mejora en las tareas cuando establecen relaciones causales. Por ejemplo, si se dijera que el número de taxis es igual y que el 85% de los taxis que tienen accidentes son azules, entonces los sujetos se fijan en las probabilidades a priori a la hora de dar sus respuestas (Tversky y Kahneman, 1980).

Los errores de razonamiento también pueden deberse por el conocimiento propio o de sus creencias, haciendo que se razone a favor de ellas. Se le da más importancia a la evidencia que vaya en consonancia con nuestras creencias y se suele ignorar o minimizar aquello que las contradice. También existe la tendencia a buscar explicaciones y aceptarlas muy fácilmente cuando éstas están en consonancia con nuestras creencias, sin la consideración objetiva de los datos que las apoyan. Además, se pueden alcanzar conclusiones precipitadas siempre que encaje con nuestro sistema de creencias.

El sesgo conocido como de confirmación manifiesta la tendencia hacia la búsqueda de información que sea consistente con nuestro sistema de creencias, expectativas o hipótesis y a descartar aquella información que pueda desmentirlas. En el razonamiento probabilístico se encuentra cuando los sujetos tienen que evaluar el diagnóstico de una enfermedad en función de los resultados positivos de una prueba.  Los sujetos se basan en la diagnosticidad de la prueba para la primera enfermedad hipotética, sin considerar cuál es la probabilidad de que los resultados también sean positivos para el diagnóstico de otras enfermedades alternativas.

También se encuentra este sesgo en tareas de inducción en las que el sujeto tiene que descubrir una regla. Por ejemplo, en la de “Tarea 2 4 6” (Wason, 1960) donde se pide que descubra cuál es la regla de la serie. El experimentador tiene en mente una regla general como “cualquier serie de números ascendentes”. Es habitual observar que los sujetos se empeñan en ir comprobando reglas, como los múltiplos de 2. Y ante las respuestas de los sujetos el experimentador dirá siempre “SÍ” puesto que cumplen la regla general, peor la del sujeto no es la del experimentador. Los sujetos solo generan reglas con series positivas de acuerdo con la regla y no generan alguna que pueda falsar sus hipótesis.

En general, se persiguen las estrategias que confirman y no la falsación e incluso se muestra una persistencia inadecuada al seguir defendiendo el argumento en el que se cree a pesar de la evidencia contraria al mismo (Nisbett y Ross, 1980). Evans (1989) indica que ello puede deberse a una restricción propia del sistema que se centra en procesar información positiva y no a una tendencia hacia la confirmación. Por ello, cree que este sesgo de confirmación pone de manifiesto las dificultades para procesar información negativa. Muestra la predilección del sistema por lo positivo (o por lo que considera beneficioso) y además el que se persista sobre la hipótesis en particular buscando activamente la información positiva. No obstante, Mynatt, Doherty y Tweney, (1977), nos indican que algunos sujetos muestran cierta sensibilidad ante la información que desmiente sus hipótesis cuando ésta se presenta expresamente.

También se encuentra que cuando se presentan reglas de contenido, los sujetos intentan verificar las hipótesis si se encuentran en consonancia con su sistema de creencias y tienden a desconfirmarlas cuando piensan que pueden no cumplirse en todos los casos. El contenido y el contexto de los problemas influyen igualmente:

  • Contenido abstracto. En condicional sería “Si p, entonces q” –>  “Si A, entonces 7”
  • Contenido conocido, pero arbitrario: “Si eres un número de la Guardia Civil, entonces pertenece a la sociedad de votantes de VOX” (Lleva términos de uso cotidiano, pero que no tienen relación directa con los conocimientos o sistemas de creencias de los sujetos).
  • Contenido familiar: “Si eres futbolista profesional, entonces conoces los principios del juego del fútbol”.

Por contexto se entiende el marco o el escenario en el que se sitúa el problema de razonamiento. El contexto se hace explícito en el diseño de las tareas experimentales mediante el uso de instrucciones o descripciones verbales o escritas que acompañan al problema.

El contenido familiar puede en casos facilitar el rendimiento y en otros sesgar sus respuestas. En las tareas de silogismos categóricos es habitual presentar un argumento deductivo y pedir a los sujetos que juzguen su validez (viene determinada la validez por la estructura sintáctica no por contenido) La verdad de la conclusión se juzga en función de la verdad supuesta de las premisas. Sin embargo, cuando las conclusiones entran en conflicto con las creencias, se aceptan como válidos argumentos que no lo son, pero cuyas conclusiones están en consonancia con el sistema de creencias y se rechazan otros que siendo válidos muestran una conclusión discordante (Evans, Barston y Pollard, 1983).

Para ver el efecto del contenido vamos a poner un ejemplo con un silogismo categórico, que primero ilustrará el efecto atmósfera anteriormente comentado al tratar los sesgos debidos a la propia estructura sintáctica del problema. Recordemos que el efecto atmósfera pone de manifiesto que cuando las premisas contienen al menos una premisa particular, la conclusión es también particular y en el caso contrario universal, y cuando es negativa la conclusión es negativa y en el caso contrario afirmativa. De acuerdo con este efecto, encontraríamos que en el siguiente ejemplo los sujetos aceptarían como válido el argumento por la atmósfera universal de las premisas.

Todos los A son B

Todos los C son B

___________________

todos los C son A

Los sujetos, sin embargo, rechazarían la validez de este mismo argumento si se dotara con el siguiente contenido:

Todos los futbolistas son seres vivos.

Todas las astronautas son seres vivos.

______________________________________

Todas las astronautas son futbolistas

Claramente vemos, como el contenido ha facilitado el rendimiento de los sujetos y decimos que esta conclusión no es válida, eliminando así el sesgo que produce la propia estructura formal del argumento.  Cuando la conclusión del argumento se encuentra a favor o en contra del sistema de creencias de los sujetos, éstos lo consideran válido o no, respectivamente.  Entre el sesgo de confirmación y el de creencias previas existe una estrecha relación, aunque es una dirección distinta. El de confirmación pone de manifiesto la búsqueda de evidencia para confirmar hipótesis, el de creencias previas, evalúa la evidencia sesgándola hacia la conclusión que sea congruente con estas creencias.

Según el modelo del escrutinio selectivo los sujetos parecen examinar la conclusión y si ésta es plausible, entonces tienden a aceptarla sin analizar la validez del argumento:

Todos los animales son seres vivos  

Todas las perras son seres vivos  

_______________________________

  Todas las perras son animales

En este caso la conclusión es plausible y parece que entonces no nos molestamos en comprobar si sigue de las premisas o no, aceptándola sin más. No obstante, el mero hecho de razonar sobre contenidos conocidos no produce en todos los casos los efectos de facilitación esperados. Esto ha provocado el que los factores de contenido se asocien al contexto, entendiéndose éste vinculado con los aspectos pragmáticos del razonamiento. Los efectos de facilitación vendrían explicados por la vinculación que los sujetos hacen entre el problema y los objetivos o metas hacia las que encaminan el razonamiento.

Por ejemplo, en el condicional se proponen unos esquemas de razonamiento para situaciones de regulación, tales como permisos (Cheng y Holyoak,1985) como “Si recoges las cacas del perro cuando lo sacas a pasear, entonces irás al fútbol”, el sujeto entenderá el contexto y lo vinculará con metas u objetivos anteriores que pondrán en marcha un conjunto de inferencias correctas.

La probabilidad epistémica dependerá del conocimiento sobre la naturaleza de los objetos sobre los que se razona. Por ejemplo, se hacen generalizaciones a partir de pequeñas muestras de casos si conocen o creen conocer la variabilidad de la muestra. Se acepta generalizar cuando dicha muestra es pequeña si los objetos presentan variabilidad baja y no están dispuestos a aceptar una basada en pocas observaciones en un dominio de mucha variabilidad. Supone que según el mayor conocimiento se irán evitando generalizaciones falaces o falsas.

También se ha encontrado que el contenido puede inducir a sesgos cuando es representativo del dominio, pero irrelevante estadísticamente. Los juicios por representatividad pueden inducir a sesgos al basarse en la similitud entre conocimiento del sujeto y aquello sobre lo que está razonando. Es el conocido “problema de los dos hospitales” de Kahneman y Tversky, 1972 Lo expondrán en su capítulo, pero adelanto que este ejemplo pone de manifiesto que cuanto mayor sea el número de observaciones más probable es que el resultado se aproxime al resultado real y cuanto menor sea es más probable obtener resultados extremos.

Para resumir, hay que indicar que los sesgos son una consecuencia directa de las restricciones o limitaciones propias del sistema que, por otra parte, es un sistema eficaz y adaptado al medio en el que se encuentra inmerso. Simon (1989) nos indica que en pocas ocasiones el sistema de procesamiento cuenta con la estrategia exacta para resolver el problema que tiene delante y debe aproximarse a la solución por medio del “principio de la racionalidad restringida”.  Todo ello hace que el marco teórico del razonamiento humano se encuentre latente el debate sobre racionalidad o irracionalidad del pensamiento.

EL CONCEPTO DE RACIONALIDAD

Cuando la psicología se plantea estudiar experimentalmente el razonamiento consideró que la lógica era el marco de referencia para explicarlo. Sin embargo, los resultados de las investigaciones manifestaron que los sujetos no siempre se ajustaban al criterio del razonamiento lógico, conduciendo ello a un resultado incómodo para la psicología: si los sujetos no razonan con lógica, entonces son irracionales.

COMPETENCIA SINTÁCTICA RESTRINGIDA

Cuando se defiende la racionalidad se suele aludir a la propuesta de Chomsky (1965) entre competencia y actuación lingüística. Se parte, por analogía con los órganos físicos como el corazón, de que existe en el ser humano una dotación genética especialmente dispuesta para el desarrollo y maduración de unos órganos mentales. Chomsky defiende que uno de estos órganos era la facultad para el lenguaje y esta se traduce en un conjunto de reglas que es universal y específico de la especie humana. Este conjunto de reglas abstractas (gramática universal) es la competencia lingüística y cuando ésta se manifiesta externamente es actuación lingüística.

La actuación lingüística explica que el sujeto tenga la facultad para el lenguaje que se actualizará en algo concreto como el español, inglés, alemán, …  o que algunas veces se equivoque en sus locuciones sin que ello obligue a cuestionar su competencia lingüística. Así algunos defienden que existe una competencia o capacidad racional que puede sufrir distorsiones cuando esta capacidad se traducía a una actuación concreta.

Desde la perspectiva de los modelos computacionales, la psicología del pensamiento se entendería como el estudio de las estructuras simbólicas (susceptibles éstas de interpretación en función de conceptos de uso común) y de los procedimientos para su manipulación sirviendo la lógica como modelo normativo.

Los resultados experimentales descubren ilusiones cognitivas o comprueban la formación en lógica de los sujetos, asignando falacias dónde no las hay (Cohen, 1981). Otros enfoques sostienen que en la explicación de los sesgos se haya subestimado el papel de la lógica (Henle, 1986). El problema principal radica en que las distintas posturas teóricas se han adoptado en la explicación de los errores. Desde un enfoque sintáctico se entiende que los errores como la existencia de determinadas condiciones que conducen a error.

Según el enfoque sintáctico, los errores de razonamiento ocurren en la comprensión de las premisas y las respuestas sesgadas pueden explicarse en función de la interpretación que hacen los sujetos. Henle (1962) sostiene que cuando los sujetos aceptan realizar una tarea lógica se pueden cometer errores en la interpretación del argumento (las premisas y la conclusión) u omitir o añadir una premisa al argumento. Por ejemplo, los sujetos pueden cometer errores en la interpretación de los cuantificadores de un silogismo categórico, tales como, interpretar «algunos X son Y» como «algunos X no son Y» y «algunos X no son Y» como «algunos X son Y». También se ha sugerido que algunos sujetos pueden hacer conversiones de las premisas, tales como, convertir «algunos X no son Y» en «algunos Y no son X» o «todos los X son Y» en «todos los Y son X».

Revlin y Leirer (1978), basándose en el modelo de conversión, sostiene que el contenido familiar bloquea la conversión ilícita en la codificación de las premisas. El sesgo del sistema de creencias puede explicarse considerando que las premisas de los argumentos válidos son más susceptibles para la conversión que las premisas de argumentos inválidos.   No obstante, este sesgo fue explicado por Henle como el fracaso en la aceptación de la tarea lógica, donde los sujetos no entienden las instrucciones o no saben lo que tienen que hacer y, por ello, hacen algo distinto de lo pretendido a analizar, que es el razonamiento.

En líneas generales, la perspectiva sintáctica asume que existen dos componentes fundamentales en el razonamiento:

  • Un componente deductivo que comprende reglas sintácticas libres de contenido.
  • Un componente de interpretación que establece la correspondencia entre los enunciados del lenguaje y el conjunto de reglas sintácticas.

Este conjunto de reglas sintácticas no tiene que ser equivalentes a las reglas lógicas, sino que comprendería el repertorio de reglas de inferencia que utilicen los sujetos de forma natural. Así si el contenido y contexto influyen al interpretar, la actuación de los sujetos se explicaría por su adherencia a las reglas sintácticas aplicadas a dicha interpretación. El contenido determinaría la interpretación y el control del conocimiento que ha de recuperarse de la MLP, sin que ello implique la alteración del conjunto de reglas sintácticas del sistema. Si el tipo de contenido cambia las respuestas, es debido a la utilización de un conjunto distinto de proposiciones, no de reglas.

La tarea de Wason ha sido base de numerosos trabajos. Sólo el 4% de los sujetos fueron capaces de responder correctamente a la tarea, en estudios posteriores el porcentaje ha variado entre el 6 y el 33%.  El contenido del material presentado incide sobre el rendimiento, facilitándolo cuando es contenido concreto. No obstante, no todos los contenidos concretos producen facilitación y algunos autores indican que si existe experiencia previa se da mayormente esta facilitación.

Otra perspectiva alternativa enfatiza el papel de la experiencia y el contexto lingüístico en la determinación del rendimiento y cuestiona a los marcos teóricos de las reglas desvinculadas del contenido.  Se cree por tanto que los contenidos abstractos serían los adecuados para estudiar el sistema deductivo, pero la alta tasa de errores encontrada oscurece la viabilidad de una competencia lógica.

La teoría de los esquemas de razonamiento pragmático (Cheng y Holyoak, 1985) propone que los sujetos cuentan con reglas de razonamiento que son específicas del dominio. Estos tienen un nivel medio de abstracción de forma que los esquemas se aplicarían a un conjunto de acontecimientos, tales como las situaciones de regulación (permiso, contratos sociales, advertencias, etc).

En el caso que se comentó anteriormente de “Si recoges las cacas de perro cuando lo sacas a pasear, entonces irás al fútbol”,” el sujeto entenderá el contexto de este problema y lo vinculará con metas u objetivos anteriores que permitirán poner en marcha un conjunto de inferencias correctas y organizadas en un esquema. Estos esquemas de razonamiento estrechamente vinculados con el contenido y el contexto darían lugar a inferencias que coinciden con las estipuladas por la lógica. La racionalidad bajo esta perspectiva no vendría explicada por la posesión de un conjunto de reglas lógicas propiamente dicho, sino por unas reglas de razonamiento apropiadas para alcanzar los objetivos que se propone el sujeto y para los que hace falta considerar el contenido y el contexto. Sin embargo, no es una teoría que pueda generalizar el razonamiento más que a unas pocas situaciones concretas. Se requieren más estudios.

La polémica suscitada sobre la racionalidad es un tema difícil de abordar, pues supone que hay que distinguir entre estructura lógica y contenido (no lógico) y entre comprensión y reglas sintácticas. Smedslund, 1970, 1990, nos indica que las explicaciones del modelo son circulares pues sólo se puede deducir la naturaleza de la interpretación de una regla si se asume que se razona de forma lógica y sólo se puede descubrir que se razona lógicamente si sabemos que ha interpretado la premisa.  La teoría de la competencia lógica supone un sistema lógico hipotético, pero al igual que en las teorías de la competencia lingüística, el modelo de competencia no constituye el que sea una teoría que pueda verificarse de forma empírica. La tarea experimental no garantiza que los sujetos comprendan los requisitos de la validez deductiva, ni que la comprensión de las premisas enunciadas coincida con la del experimentador.

COMPETENCIA SEMÁNTICA RESTRINGIDA

Estas perspectivas defienden la representación semántica de las premisas y el procedimiento de comprobación semántica del argumento. Según Erickson (1974), los sujetos representan cada premisa como una combinación de diagramas de Euler y para evaluar o producir una conclusión se han de combinar dichas representaciones de premisas en una sola representación del silogismo.

Una  teoría más actual al respecto es la de los Modelos Mentales de Johnson-Laird  (1983; 2006; Johnson-Laird y Byrne, 1991 ). Esta se enmarca en el enfoque que explica el razonamiento por el conocimiento tácito que tienen los sujetos sobre los principios semánticos fundamentales que subyacen en los procesos de inferencia. La validez se entiende como posibles interpretaciones del argumento. Los sujetos construyen modelos mentales que constituyen la representación de las situaciones descritas por las premisas generado combinaciones de éstas en búsqueda de contraejemplos para las posibles conclusiones. El procedimiento básico viene explicado por esta búsqueda de contraejemplos alternativos que puedan falsar el modelo mental en cuestión.  Si estos no se encuentran entonces es válido. La dificultad de los problemas se explica en función de la cantidad de procesamiento y los errores se explican por las limitaciones de la memoria de trabajo al no poder considerar todas las combinaciones posibles de las representaciones relevantes. Parece entonces que se razona por un procedimiento semántico adecuado, pero limitado por la capacidad de la memoria de trabajo. Según estos autores, la racionalidad viene reflejada en el metaprincipio semántico de validez: “Una inferencia es válida sólo si su conclusión no puede ser falsada por un modelo de las premisas”.

Sin embargo también se ha señalado que el  enfoque semántico es un procedimiento tan formal como el sintáctico (Lowe, 1993) y que la teoría de los modelos mentales se puede entender  como un modelo mental lógico en el que se describe el procedimiento formal para la búsqueda semántica e contraejemplos (Oaksford y Chater, 1993). El procedimiento semántico (método de la Tª de los modelos) analiza el significado de los operadores lógicos y el sintáctico (método de la Tª de la demostración) utiliza las reglas de inferencia para delimitar este significado, pero ninguno de los dos considera el contenido del argumento.

COMPETENCIAS EN LA SATISFACCIÓN DE RESTRICCIONES

Los modelos conexionistas ofrecen perspectiva alternativa, donde la representación del conocimiento se encuentra distribuida y ponderada diferencialmente en patrones de activación que forman parte del sistema dinámico con procesamiento en paralelo. Sigue la idea del cómputo mental inherente a los modelos computacionales, pero sin apelar a la hipótesis de que el sistema sea un manipulador de símbolos. Según éstos, el sistema está compuesto por redes de activación, cada una de las cuales comprende un conjunto amplio de unidades de procesamiento, similares a las neuronas, unidas a su vez por conexiones con pesos diferenciados. Este enfoque propone axiomatizar el sistema físico, para luego investigar analíticamente su comportamiento en contraposición a la axiomatización del comportamiento para luego diseñar un sistema físico por las técnicas de la síntesis lógica (Rosenblatt, 1962).

Desde esta perspectiva, el pensamiento se concibe como comportamiento que emerge del patrón de regularidades observadas de nuestra experiencia. El sistema en sí mismo no tiene reglas que dirijan el funcionamiento, pero el enfoque simbólico asume que los estados mentales sí se forman por representaciones y reglas, a lo que esta perspectiva conexionista responde con la explicación de que solo hay activación y fuerza de conexión para explicar el comportamiento.

Bajo el enfoque conexionista se diluye la diferenciación entre contenido y reglas.  En el modelo conexionista el conocimiento del sujeto viene representado por los patrones de activación en los que el conocimiento está distribuido y ponderado con pesos diferentes y al razonar el sistema busca el emparejamiento que viole el menos número de restricciones o limitaciones. Al entrar información, se activará el conocimiento relevante para la red y se generará la mejor interpretación posible que alcance el sistema. Se busca el ajuste óptimo entre ambos patrones, y las restricciones cognitivas se determinarán por la base de conocimientos que se encuentre representada y activada.

Oaksford y Chater (1993) apuntan una interpretación alternativa a la Teoría de los Modelos Mentales basada en los procesos de recuperación de memoria en el marco de los modelos conexionistas.  Aquí se explicaría la búsqueda de contraejemplos, por la bondad de ajuste entre el patrón de activación generado por el argumento y el conocimiento representado por el sistema.

Algunas propuestas consideran la coexistencia de los dos sistemas de razonamiento. La consideración de la coexistencia de los procesos duales no es nueva en la psicología cognitiva y su ámbito de estudio comprende varios procesos, tales como, el aprendizaje, la atención, el razonamiento, la toma de decisiones y la cognición social. En la Tabla 2.10 se presentan algunas de estas propuestas y las denominaciones que se han dado a ambos procesos según los autores y el campo estudiado.

En línea generales, en estas propuestas se contrastan los procesos rápidos, inconscientes y automáticos frente a los procesos que son lentos, conscientes y controlados. Stanovich (2004) distingue entre un Sistema1 (rápido e implícito – más antiguo y computacionalmente más rápido y potente) y otro Sistema2 (procesamiento explícito con respuestas que pueden satisfacer criterios normativos – moderno, lento y con mayores demandas).

Sloman (1996) propone que hay un razonamiento reflectante (sistema conexionista) cuyo cómputo refleja estructuras de semejanza y relaciones de contigüidad y un razonamiento deliberado (sistema de representación simbólica basado en reglas). El sistema conexionista permite que los procesos de razonamiento sean rápidos y económicos y no hace falta un proceso de análisis puesto que su resultado ya forma parte de la propia representación. La desventaja de este tipo de razonamiento es que depende de la experiencia anterior y del contexto. El sistema basado en reglas requiere procesos más lentos y costosos, aunque su aplicación es más general y no depende del contexto. Ambos sistemas de razonamiento servirían para funciones distintas. El sistema conexionista aprovecha los recursos de procesamiento al obtener sus inferencias aprovechando el conocimiento que se encuentra representado y que puede generalizarse a contextos semejantes. El sistema basado en reglas utilizará sus recursos de procesamiento para aquellas situaciones novedosas y en las que sea necesaria la precisión de las inferencias.

Evans y Over (1996; 1997; Evans, 2003), proponen distinguir entre dos nociones de racionalidad:

  • La racionalidad1 o personal (comportamiento eficaz y fiable para la obtención de metas).
  • La racionalidad2 o impersonal (comportamiento basado en una razón que se encuentra fundamentada en teoría normativa).

Se trata de una propuesta descriptiva de razonamiento, pero no una propuesta psicológica. La distinción psicológica la hacen entre el tipo de procesamiento: implícito (conexionista en el que se representa el conocimiento tácito dependiente de la experiencia) y explícito (limitado por la capacidad de memoria de trabajo, por un procesamiento secuencial y costoso y por depender también del sistema implícito).  

Cabe señalar que ya Evans en 1984 propone una distinción entre procesos heurísticos y analíticos. Con esta distinción intentaba delimitar dos tipos de funciones en el razonamiento:

  • Los procesos heurísticos tendrían como función la selección de la información relevante.
  • Los procesos analíticos operarían sobre la información que ha sido seleccionada.

Esta distinción puede considerarse como un intento de preservar la noción de competencia lógica en los procesos analíticos. De acuerdo con su nueva formulación, el componente heurístico se caracteriza por el procesamiento implícito y el componente analítico por el explícito. La racionalidad2 sigue garantizando que los sujetos tengan competencia tanto deductiva como inductiva, pero limitada. La polémica entonces se centra en determinar si esta competencia se ajusta a un modelo de reglas de inferencia, que podría coexistir con restricciones de tipo pragmático (Braine y O’Brien, 1991; Cheng y Holyoak, 1985; Rips, 1994), o con la teoría de los modelos mentales (Johnson-Laird, 1983; Johnson-Laird y Byrne, 1991). Reconociendo que no resulta fácil discernir entre ambos enfoques, puesto que ambos parten de supuestos demasiado imprecisos como para permitir una contrastación experimental que claramente apoye o refute los aspectos teóricos esenciales que defienden, Evans se inclina por la teoría de los modelos mentales. Sostiene Evans que esta teoría puede constituir una teoría del razonamiento en general, tanto deductivo como inductivo, y que el metaprincipio semántico de validez tiene mayor realidad psicológica.

Ahora bien, cabe señalar que estas dos propuestas de compromiso no son una panacea, sino que conllevan varios problemas. A continuación, algunas de las críticas de las que ha sido objeto y algunos de los problemas que plantea en su formulación la propuesta de Evans. Considérese que la mayoría de estas críticas y los problemas que vienen señalados se aplicarían igualmente a la propuesta de Sloman, que comparte con Evans un sistema de procesamiento conexionista y otro sistema analítico, pero basado en reglas.

Por una parte, se sostiene que la teoría de los modelos mentales no está exenta de problemas como para que claramente se pueda optar por ella y que tanto esta teoría como la basada en reglas podrían ser valiosas para explicar el razonamiento de distintos sujetos o del mismo sujeto en distintas situaciones (George, 1997). Por otro lado, también se critica la distinción entre los dos tipos de racionalidades considerando que la racionalidad2 no aporta, ni ha aportado buenos modelos de razonamiento (Gigerenzer, 1996). Esta última postura se encuentra más cercana al concepto de racionalidad1 y propone seguir investigando los procesos de razonamiento en su interacción con el mundo real, puesto que los resultados experimentales subrayan que el razonamiento no ocurre aisladamente, sino que depende del contenido, el contexto y las metas del sujeto. También se defiende que no hay dos tipos de racionalidad, sino un solo sistema de razonamiento que puede ajustarse al modelo normativo si las circunstancias pragmáticas son adecuadas (Noveck, 1997; Sperber, Cara y Girotto, 1995).

Un problema general de importancia es la falta de especificación de ambos sistemas:

  • Como ya se ha señalado anteriormente, sigue existiendo polémica con respecto al modelo normativo del sistema explícito (racionalidad2).
  • Tampoco hay una especificación del procesamiento implícito, ni un criterio para establecer el grado de eficacia que se espera del sistema implícito (racionalidad1; por ejemplo, si el sistema no alcance las metas, ¿se podría decir que es irracional?).
  • La limitación entre ambos sistemas es difusa: puede haber metas que el sistema explícito se proponga alcanzar y puede haber inferencias conforme a un modelo normativo que sean implícitas.
  • No se concreta la interacción entre ambos sistemas, ni se determinan las circunstancias que ponen en marcha un sistema frente a otro.
  • Considerando lo dicho anteriormente, seguimos con una concepción circular del razonamiento: si los sujetos resuelven correctamente la tarea de acuerdo con el modelo normativo elegido, entonces es razonamiento explícito o es razonamiento implícito si consideremos que el sujeto tiene experiencia con el problema como para que se haya automatizado lo que en su día fue razonamiento explícito. Si se equivoca, pero hay metas personales que pueden dar cuenta de sus respuestas, entonces es razonamiento implícito o tal vez, es razonamiento explícito, pero con problemas en la memoria de trabajo. En definitiva, seguimos con los mismos problemas encontrados por Henle al proponer una teoría de razonamiento en la que se integran los procesos de inferencia y los de interpretación y para la que hace falta una especificación más concreta de los dos procesos y sobre todo de la interacción entre ambos. Ahora bien, cabe señalar que la tesis de la coexistencia de ambos procesos reconoce e integra la naturaleza convincente y el atractivo intuitivo de los principios de la racionalidad a la vez que admite su violación sistemática (Osherson, 1990).

REFERENCIAS

  • Resumen M. Goretti González
  • González Labra, M., Sánchez Balmaseda, P., & Orenes Casanova, I. (2019). Psicología del pensamiento. Madrid: Sanz y Torres.
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