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Sesgos de Creencias: Cómo Cambiamos de Opinión

Este estudio revela cómo los sesgos moldean nuestras actualizaciones de creencias.

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Tabla de contenidos

Este artículo analiza cómo la gente cambia sus Creencias basándose en nueva información. Se centra en diferentes tipos de Sesgos que pueden afectar cómo actualizamos nuestras creencias. Usando un modelo teórico, el estudio busca analizar estos sesgos de una manera más clara.

Introducción

A lo largo de los años, muchos investigadores han intentado entender cómo las personas actualizan sus creencias. Este proceso es importante en áreas como la economía y la psicología. Por lo general, los investigadores se enfocan en un tipo de sesgo a la vez. Esto hace que sea complicado averiguar por qué alguien puede actualizar sus creencias de cierta manera. A veces, la gente puede verse influenciada por más de un sesgo, creando confusión sobre lo que está pasando.

Se necesita un modelo completo que pueda identificar y probar varios sesgos al mismo tiempo. Es importante porque pasar por alto ciertos sesgos puede llevar a conclusiones erróneas sobre por qué las personas se comportan como lo hacen. Por ejemplo, si alguien parece cambiar sus creencias demasiado cuando recibe nueva información, podría ser por varias razones. Podrían estar ignorando sus creencias anteriores o dándole demasiada importancia a la nueva información. Otros sesgos, como tener sentimientos fuertes sobre ciertos resultados, también podrían entrar en juego.

Identificar y separar estos sesgos es crucial para entender mejor cómo las personas toman decisiones basadas en nueva información. Diferentes sesgos pueden llevar a diferentes acciones, incluso si al principio parecen similares. Por ejemplo, alguien que sigue apoyando el mismo partido político después de ver información que coincide con sus creencias podría estar mostrando sesgo de Confirmación. En contraste, alguien que no considera información previa podría estar más abierto a cambiar de opinión.

Estos sesgos pueden influir no solo en los ajustes de creencias, sino también en qué tan comunes son en la sociedad. El estudio busca resaltar qué sesgos son más frecuentes y cuáles tienen más impacto en el razonamiento de las personas.

Metodología

Para enfrentar el desafío de identificar diferentes sesgos, se desarrolló un modelo teórico. Este modelo utiliza distribuciones de creencias para medir cómo las personas actualizan sus creencias, en lugar de enfocarse en valores individuales. El objetivo es permitir una comprensión más detallada de los diferentes sesgos.

En el modelo, una persona observa una serie de eventos que pueden tener éxito o fallar. Al principio, tiene una creencia previa sobre las probabilidades de éxito. A medida que recopilan más información, actualizan esta creencia. Este proceso sigue una estructura lógica basada en la información que han visto, que se supone crea una distribución beta. La distribución beta es útil porque permite una actualización fácil cuando llega nueva información.

Para dar cabida a los diferentes sesgos, el modelo asume que la forma en que las personas reaccionan a la nueva información puede diferir del proceso lógico esperado. Estas variaciones pueden mostrar cómo un individuo podría tomar la información demasiado a la ligera o demasiado en serio. Cada uno de estos ajustes puede señalar un sesgo específico, como sobreconfianza o descuidar las tasas base.

Diseño del Experimento

El modelo teórico fue puesto a prueba a través de un experimento de laboratorio. Se les pidió a los participantes que adivinaran el porcentaje de bolas rojas en una urna elegida al azar de una selección de 99 urnas, cada una con diferentes proporciones de bolas rojas y azules. Recibieron información en dos rondas, donde podían sacar bolas de la urna y actualizar sus creencias basándose en estas observaciones.

La primera ronda implicaría ver de una a tres bolas extraídas de la urna. Según lo que vieron, los participantes informarían sus creencias sobre el contenido de la urna. En la segunda ronda, se sacarían un número diferente de bolas, y los participantes actualizarían sus creencias nuevamente.

Este método de dos rondas ayuda a entender cómo las personas ajustan sus creencias cuando se les presenta nueva información. El sistema de ganancias fue diseñado para motivar a los participantes a dar respuestas honestas sobre sus creencias.

Resultados

Los resultados experimentales indicaron diferencias significativas en cómo los individuos actualizaron sus creencias. Los datos mostraron una variedad de sesgos en juego. Notablemente, los sesgos motivados relacionados con sentimientos de optimismo o pesimismo surgieron como fuertes influencias en cómo los individuos formaron sus creencias. Los sesgos relacionados con la secuencia, como la falacia de la mano caliente y la falacia del apostador, también contribuyeron al proceso de toma de decisiones.

Cuando se observaron los resultados desde una perspectiva a nivel poblacional, solo el descuido de la tasa base se mantuvo como un factor significativo al considerar una gama más amplia de sesgos. Esto sugiere que, aunque algunos sesgos parecen fuertes en aislamiento, pueden no sostenerse en un marco más complejo.

El análisis a nivel individual reveló que cada participante mostró al menos un sesgo identificable. Esto contradice la idea de que algunas personas son completamente racionales o carecen de sesgos. La presencia de diferentes sesgos proporciona una comprensión más rica de la actualización de creencias en su totalidad.

Discusión

Este estudio destaca la importancia de considerar múltiples sesgos al observar la actualización de creencias. Se hace evidente que estos sesgos pueden afectar cómo los individuos reaccionan a nueva información de varias maneras. Algunos sesgos, como el optimismo o el pesimismo, son más prevalentes e influyentes que otros. Mientras tanto, se encontró que sesgos como la confirmación y la disconfirmación eran menos comunes.

Entender estos sesgos es crucial para investigadores y profesionales que quieren abordar temas relacionados con la toma de decisiones. Al conocer cómo interactúan diferentes sesgos, se hace posible desarrollar mejores intervenciones conductuales que apunten a los sesgos más comunes y significativos.

Conclusión

En resumen, el estudio ofrece una nueva perspectiva sobre cómo las personas ajustan sus creencias basándose en una variedad de sesgos. Subraya la necesidad de un modelo integral que pueda capturar estos diferentes sesgos simultáneamente. Esto no solo ayuda a entender cómo las emociones y preferencias contribuyen a la toma de decisiones, sino que también proporciona un marco para futuras investigaciones.

Al reconocer que los sesgos pueden trabajar juntos e influenciarse entre sí, los investigadores pueden comprender mejor el comportamiento humano complejo. Además, este entendimiento puede llevar a estrategias más efectivas en áreas como la formulación de políticas, las finanzas y las intervenciones conductuales, donde las creencias desempeñan un papel crucial.

Direcciones Futuras

Mirando hacia adelante, será esencial profundizar en los factores cognitivos que impulsan estos sesgos. La investigación futura podría examinar cómo diferentes características de la información y la memoria afectan la prevalencia de sesgos. Entender los mecanismos detrás de los sesgos puede llevar a una comprensión más rica de la toma de decisiones humanas y la actualización de creencias.

En conclusión, el estudio de los sesgos de creencias sigue siendo un campo en crecimiento, con mucho por explorar. Los resultados de este experimento proporcionan valiosos conocimientos sobre cómo funcionan los sesgos y sugieren caminos para futuras investigaciones.

Fuente original

Título: Belief Bias Identification

Resumen: This paper proposes a unified theoretical model to identify and test a comprehensive set of probabilistic updating biases within a single framework. The model achieves separate identification by focusing on the updating of belief distributions, rather than classic point-belief measurements. Testing the model in a laboratory experiment reveals significant heterogeneity at the individual level: All tested biases are present, and each participant exhibits at least one identifiable bias. Notably, motivated-belief biases (optimism and pessimism) and sequence-related biases (gambler's fallacy and hot hand fallacy) are identified as key drivers of biased inference. Moreover, at the population level, base rate neglect emerges as a persistent influence. This study contributes to the belief-updating literature by providing a methodological toolkit for researchers examining links between different conflicting biases, or exploring connections between updating biases and other behavioral phenomena.

Autores: Pedro Gonzalez-Fernandez

Última actualización: 2024-11-25 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2404.09297

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.09297

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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