Pensar como un científico para reducir la ilusión de causalidad

A pesar de ser uno de los temas que más atención ha recibido en la investigación psicológica, y también uno de los que mayor interés despiertan en el público general, la influencia de los sesgos cognitivos continua arraigada en nuestra forma de procesar la información y de hacer juicios sobre la realidad. Parecería como si no fuéramos capaces de librarnos, de una vez por todas, de esos “errores” instalados en nuestro software cognitivo, y una y otra vez acabamos cayendo en ellos, por más que nos sean conocidos o, al menos, hayamos oído hablar de ellos. En gran medida, lo que nos parece –empleando el criterio de la lógica- una forma sesgada de procesar los datos tiene, sin embargo, un enorme valor adaptativo, ya que nos permite agilizar la toma de decisiones; y como demuestran miles de años de evolución como especie, eso en ocasiones puede ser crucial para reducir riesgos de todo tipo.

Sin embargo, hoy en día nuestro entorno es completamente diferente al de nuestros ancestros. En algunos aspectos, los sesgos y heurísticos siguen conservando su valor adaptativo (¡la vida sería inviable sin estos atajos!… o, cuanto menos, estaría enormemente ralentizada). Pero en muchas otras áreas su influencia constituye una nueva fuente de riesgos, lo que no deja de ser paradójico, si tenemos en cuenta su origen adaptativo. En un artículo aparecido recientemente en PLOS one, Itxaso Barberia et al. (2013), de la Universidad de Deusto, prestan especial atención a uno de estos sesgos, la ilusión de causalidad, y yendo un paso más allá, se preguntan si sería posible corregirlo o disminuir su influencia mediante una intervención experimental. La ilusión de causalidad se produce cuando percibimos una relación causa-efecto entre dos eventos que en realidad no están relacionados, son independientes y su co-ocurrencia es meramente casual.

Un fenómeno central a estas creencias no realistas es el hecho de que la gente a veces desarrolla ilusiones de causalidad, esto es, perciben la existencia de conexiones causales entre eventos que en realidad no están relacionados. Nuestro sistema cognitivo ha evolucionado para ser sensible a las relaciones causales del entorno, ya que esta capacidad es fundamental para predecir eventos futuros y ajustar nuestra conducta en correspondencia a ellos. Sin embargo, en ciertas circunstancias, la misma arquitectura cognitiva que nos empuja a buscar patrones causales nos puede llevar a percibir erróneamente vínculos causales que no existen en realidad.” (Barberia et al., 2013)

Como señalan los propios autores del estudio, esta asociación causal ilusoria no es inocua, sino que puede comportar algunos riesgos para el perceptor o la propia sociedad, ya que se encuentra en la base de muchas conductas supersticiosas, en la creencia en sucesos paranormales, o en la adhesión a ideas pseudocientíficas, como las que dan soporte a tratamientos cuya eficacia no está demostrada. En el plano social, la ilusión de causalidad puede entreverse en numerosos estereotipos y prejuicios mediante los cuales se atribuyen determinadas conductas a los miembros de un colectivo, e incluso su influencia es notoria en el ámbito de la economía… ¡sólo hay que preguntarse a qué obedecen muchas de los oscilaciones y sacudidas de las bolsas! Así las cosas, Barberia et al. (2013) nos introducen en una primera cuestión, ¿por qué se produce la ilusión de causalidad?, desde la cual plantean una intervención para dar respuesta a otra, ¿es posible corregir este sesgo?

Existen varios elementos que pueden favorecer la aparición de esta ilusión de conexión causal. Uno de ellos, como parece demostrar la investigación previa, es la frecuencia con que aparecen los efectos, o también, las causas. Cuanto más frecuentes sean unos u otras, más proclives seremos a buscarle su correspondiente pareja: una causa para el pretendido efecto, y un efecto para la pretendida causa. Pero también existe en nuestra forma de procesar la información otro aspecto que nos induce a error, y es que tendemos a dar más peso a los sucesos en los que la pretendida asociación causal se confirma (co-ocurrencia de la causa y el efecto), que a los casos en los que el supuesto efecto aparece si la posible causa. Finalmente, cuando tratamos de comprobar si existe una asociación causal entre eventos también tendemos a hacerlo de forma sesgada. En este caso nos dejamos llevar por una estrategia de comprobación positiva, en la que tratamos de observar fundamentalmente qué pasa cuando introducimos la posible causa. Tratándose de sucesos independientes, esta estrategia tiene el peligro de incrementar las posibilidades de que esta posible causa acabe concurriendo con un posible efecto, incrementándose la impresión de que hay una relación causal. Por tanto, el error de base de nuestro sistema cognitivo a la hora estimar asociaciones causales es, fundamentalmente, que nos olvidamos de observar qué ocurre cuando la pretendida causa está ausente y que nos enfocamos sobre todo a los casos en que sí está presente. Precisamente, el método experimental trata de corregir este error y su articulación de grupos experimentales y de control no es sino una manera sistematizada de comprobar qué ocurre cuando una supuesta causa se encuentra presente y cuando se halla ausente.

Partiendo de estas premisas, Barberia et al. (2013) diseñaron una intervención educativa con el objetivo de reducir la propensión a la ilusión de causalidad en una muestra de adolescentes. Básicamente, al pasar por la sesión de intervención los participantes –asignados aleatoriamente a un grupo experimental (n=31) y a uno control (n=29)- aprendían que la forma adecuada de establecer relaciones causales es comparar las probabilidades de una consecuencia dada tanto en presencia como en ausencia de la causa potencial. En el grupo experimental esta intervención se administraba con anterioridad a la realización de una tarea en la que debían estimar la presencia o no de una relación causal. En concreto, se pedía a los adolescentes que imaginasen que eran médicos y que debían valorar la efectividad de un nuevo fármaco en la reducción de unos síntomas, es decir una posible relación causa (fármaco)- efecto (curación). En esta tarea, los participantes podían decidir si administraban o no dicho fármaco a una serie de pacientes ficticios, recibiendo feedback, tras cada decisión, acerca de si el paciente se curaba o no. Los investigadores habían fijado además dos situaciones respecto a las contingencias: una en la que las probabilidades de que aparezca el efecto eran iguales, se diera o no la causa (contingencia cero); y otra en la que la probabilidad de que se diera el efecto era mayor cuando la causa estaba presente que cuando no lo estaba (contingencia positiva). En el caso del grupo de control, contrariamente, la tarea de valorar la eficacia del fármaco se hacía en primer lugar, y después se les proporcionaba la sesión de intervención sobre la forma óptima de establecer relaciones causales.

Los resultados pusieron de manifiesto una menor tendencia a administrar el fármaco en aquellos que habían participado en el grupo experimental, es decir, la sesión de intervención había disminuido el sesgo consistente en chequear sobre todo los casos en que la posible causa está presente y en introducir de manera predominante el supuesto factor causal en este tipo de tareas. Estos participantes habían tenido en cuenta –en mayor medida que los controles- la importancia de comprobar qué ocurre si la causa está ausente. Además, la comparativa de los grupos experimental y control en cuanto a la adscripción de causalidad en las condiciones de contingencia cero y contingencia positiva reveló que los primeros eran capaces de realizar juicios más realistas. Por una parte, en ellos se había reducido la ilusión de causalidad en una situación de no-asociación entre supuestas causas y efectos (contingencia cero), y por otra, habían preservado una idea adecuada de la relación cuando esta existía (contingencia positiva). Más aún, un análisis de mediación señaló que uno de los factores que explican, en parte, la reducción de la ilusión de causalidad en el grupo experimental es, precisamente, la menor tendencia en este grupo a testar el efecto sólo cuando la causa está presente y el consiguiente aumento del número de ensayos en los que se comprueba qué pasa si la supuesta causa no está presente.
Fuente: Barberia et al., 2013

Fuente: Barberia et al., 2013

Retomado sus ideas iniciales sobre la importancia de no sólo identificar sino también corregir los posibles efectos negativos de algunos sesgos cognitivos, los autores concluyen que

los beneficios potenciales de este tipo de intervención son considerables. Las ilusiones causales pueden subyacer en muchas creencias dañinas que eventualmente generan importantes problemas sociales (p. ej. el uso de pseudomedicinas, el racismo, el colapso económico) y demasiado a menudo guían las decisiones políticas. De manera no sorprendente, muchas organizaciones gubernamentales y científicas están ahora comprometidas en el avance del razonamiento y la cultura científica en la escuela”. (Barberia et al., 2013)

Puedes acceder al texto completo del artículo de Barberia et al. (2013) aquí.

Referencia del artículo:

ResearchBlogging.orgBarberia I, Blanco F, Cubillas CP, & Matute H (2013). Implementation and Assessment of an Intervention to Debias Adolescents against Causal Illusions. PloS one, 8 ( PMID: 23967189

fuente: http://psynthesis.wordpress.com/2013/09/16/pensar-como-un-cientifico-para-reducir-la-ilusion-de-causalidad/