Resumen del libro Mindware Herramientas para pensar mejor por Richard E. Nisbett

Resumen del libro Mindware Herramientas para pensar mejor por Richard E. Nisbett

Rese帽a/Sin贸psis: Mindware (2015) es una gu铆a sobre c贸mo pensar. El libro explica por qu茅 hacemos suposiciones irracionales a la vez que presentamos herramientas cognitivas utilizadas por estad铆sticos, investigadores y fil贸sofos para abordar los problemas cotidianos de forma objetiva.聽

驴Qui茅n es Richard E. Nisbett?

Richard E. Nisbett es un psic贸logo muy conocido en el mundo. Recibi贸 el Premio de la Asociaci贸n Estadounidense de Psicolog铆a por Contribuciones Cient铆ficas Distinguidas, as铆 como muchos de nosotros honores nacionales e internacionales. 

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驴Es cierto que los pa铆ses con un coeficiente intelectual m谩s alto promedio tienen una riqueza promedio m谩s alta? 

Esto puede ser cierto a nivel de n煤meros, pero 驴implica esto que ser un pa铆s m谩s inteligente nos hace m谩s ricos? Este es un buen ejemplo de un error que solemos cometer, el de asumir que el concepto de correlaci贸n, que dos elementos parezcan tener una relaci贸n, es equivalente al de causalidad, que un elemento cause/provoque/evite otro. 

Correlaci贸n significa que cuando un fen贸meno sucede, otro sufre un cambio en el mismo periodo de tiempo observado. Estos cambios pueden ser en la misma direcci贸n, por ejemplo ambos aumentan, o no, uno aumenta y otro disminuye.

Que se den cambios en ambos en el mismo periodo de tiempo no significa que haya una relaci贸n entre ellos, al menos no directa. En cambio, cuando hablamos de una relaci贸n de causalidad, nos referimos a que los cambios en un elemento x, producen cambios en un elemento y. En este caso s铆 que hay una relaci贸n entre ellos, y el orden en que se producen los dos eventos importa, porque uno causa cambios en el otro.

Un t茅rmino que se suele usar para referirnos a la relaci贸n entre dos elementos o fen贸menos es el coeficiente de correlaci贸n

El coeficiente de correlaci贸n, el ratio de la relaci贸n entre ellas, var铆a entre -1 y 1, es una medida del peso relativo de los factores que comparten. Si la correlaci贸n es negativa, entonces significa que cuando uno crece el otro decrece, y cuando es positiva significa que cuando uno crece el otro tambi茅n. 

Para entender qu茅 significa la correlaci贸n, lo mejor es estudiar ejemplos de situaciones en las que existe correlaci贸n y situaciones en las que no.

Sin correlaci贸n

Esto equivale a un coeficiente de correlaci贸n de 0. La relaci贸n del movimiento de dos elementos es inexistente, y por lo tanto la relaci贸n entre ellos es aleatoria.

Por ejemplo, dos fen贸menos con pocos factores compartidos, como el numero de ventas de jarrones frente a la subida de los gastos de electricidad, deber铆an tener un coeficiente de correlaci贸n cercano a 0.

Es decir, si analiz谩ramos todos los pa铆ses del mundo y traz谩ramos las el aumento del consumo de un a帽o espec铆fico frente a la compra de jarrones por individuo, el gr谩fico no mostrar铆a ning煤n patr贸n.

Correlaci贸n perfecta

Aqu铆 la correlaci贸n puede ser de 1 o de -1, seg煤n tengan una relaci贸n inversa o directa. 

Un buen ejemplo de esto es la temperatura. El 煤nico factor que gobierna la temperatura, la velocidad de las mol茅culas, es compartido por todas las escalas. As铆, cada grado en Celsius tendr谩 exactamente un valor correspondiente en Fahrenheit. Por lo tanto, la temperatura en grados Celsius y Fahrenheit tendr谩 un coeficiente de correlaci贸n de 1 y la gr谩fica ser谩 una l铆nea recta.

Correlaci贸n moderada

Hay pocos fen贸menos en las ciencias humanas que tengan un coeficiente de correlaci贸n de 1. Sin embargo, hay muchos en los que la asociaci贸n es de d茅bil a moderada y puede haber alguna relaci贸n causal entre ellos.

Por ejemplo, la correlaci贸n entre la altura y el peso, que est谩 entre 0 y 1. Ser m谩s alto no significa que alguien vaya a pesar m谩s, aunque normalmente ser m谩s alto suele estar relacionado a pesar m谩s. Este es un ejemplo de correlaci贸n moderada. Hay una relaci贸n, pero otros factores externos afectan al resultado.

Normalmente no tenemos dificultad para entender cuando dos elementos no tienen relaci贸n alguna, ni cuando tienen una correlaci贸n perfecta, pero si que solemos tener problemas cuando hay una correlaci贸n entre -1 y 1.

Aunque algo que debemos tener en cuenta, es que ver que no hay correlaci贸n, o ver que hay correlaci贸n no significa que haya causalidad entre los elementos. La correlaci贸n es algo que depende de los datos estudiados y la 茅poca, y por lo tanto podr铆a deberse a elementos aleatorios, que no hemos tenido en cuenta, que en ese periodo concreto han hecho que se comporten de cierta forma.

En estos casos, estudiar lo que sucede cuando invertimos la relaci贸n entre los elementos estudiados, puede ayudarnos a determinar si se trata de causalidad o simplemente de una correlaci贸n. 

Por ejemplo, en el caso del peso, no podemos conocer la altura de alguien seg煤n su altura, aunque dentro de ciertos rangos podemos asumir su edad y estudiar la media de altura de esa edad. Del mismo modo, no podemos estudiar el peso de alguien seg煤n su altura.

La heur铆stica de disponibilidad

Todo el mundo quiere pensar en s铆 mismo como alguien objetivo y racional, no tan f谩cil de influir. Sin embargo, confiamos en gran medida en atajos mentales que distorsionan nuestro juicio. 

Por ejemplo, ciertos objetos o rasgos pueden predisponernos a ver una relaci贸n entre las cosas incluso cuando no existe ninguna. Hacemos esto porque vemos que ciertas cosas y caracter铆sticas representan a otras. 

Como resultado, cuando una persona ve a alguien con un 鈥渟ignificado cargado鈥, puede hacer suposiciones. Por ejemplo, pueden percibir a alguien que lleva un arma como un agresor potencial, incluso si es trabajador de un museo que simplemente esta llevandolo para una exposici贸n. 

Esto se debe a la heur铆stica de representatividad, que es un atajo mental. Incluso los psic贸logos cl铆nicos se dejan enga帽ar por lo que esperan ver como resultado de este truco mental. 

En un experimento, por ejemplo, a los psic贸logos se les ense帽贸 una serie de tarjetas de pacientes fabricadas. Cada uno describi贸 los s铆ntomas y las respuestas de los “pacientes” a una prueba de manchas de tinta. 

Las tarjetas indicaban que algunos pacientes vieron genitales en las manchas de tinta, lo que llevar铆a a la gente a creer que estas personas ten铆an problemas sexuales. Eso es  lo que asumieron los psic贸logos. A pesar de que los experimentadores manipularon las tarjetas para que los “pacientes” que vieron genitales fueran (aparentemente) menos propensos a informar problemas de adaptaci贸n sexual, la mayor铆a de los psic贸logos informaron que este grupo de pacientes ten铆a una mayor incidencia de problemas. 

Incluso cuando se les dijo que, a diferencia de sus expectativas, existe una correlaci贸n negativa, los psic贸logos insistieron en que su experiencia cl铆nica apuntaba a una positiva.La heur铆stica de representatividad hace que recordemos 煤nicamente los casos que coinciden con nuestras expectativas.

Odiamos perder algo nuestro, por eso podemos aprovecharlo para crear nuevos habitos

Se ha demostrado que nos cuesta mucho m谩s dejar algo que consideramos como nuestro. Esto se debe al fen贸meno de aversi贸n a la p茅rdida que implica que si tenemos la opci贸n entre mantener algo que consideramos como propio, o conseguir algo nuevo, elegiremos de forma repetida mantener lo que es nuestro

Esta es una de las razones por las que solemos ir a por las opciones con menor riesgo de perder, aunque sepamos que hay otras opciones que nos pueden hacer ganar algo m谩s. Es tambi茅n la raz贸n por la que solemos seguir en trabajos que no nos gustan aunque tengamos sue帽os que queramos cumplir

Pero seg煤n el autor, esto no se aplica a todo, hay ciertas cosas que s铆 que estamos dispuestos a perder. Son todas aquellas cosas que no consideramos como nuestras aun.

La raz贸n por la que no solemos ahorrar para jubilarnos, y por la que no invertimos aun sabiendo que nos puede traer beneficios, es que como el futuro es algo incierto, consideramos que no merece la pena tenerlo en cuenta, aunque la realidad es que si no empezamos ahora, lo 煤nico que nos espera son problemas.

Pero que nuestro cerebro tienda a hacer algo, no significa que no haya formas de sacarle provecho. 

En concreto Ayres cre贸 un programa llamado 鈥樷橲ave More Tomorrow鈥欌 que se basa en hacer que las personas pongan un porcentaje de lo que ganen despu茅s del pr贸ximo aumento

De esta forma, como no lo consideramos como algo propio es mucho m谩s f谩cil que estemos dispuestos a poner dinero. Y lo incre铆ble es que esta peque帽a diferencia es suficiente para tener un efecto enorme a largo plazo

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