Pensamiento Lógico: El Effecto IKEA y la Razón Humana en la Toma de Decisiones - Prof. Lim, Ejercicios de Psicología

¡Descarga Pensamiento Lógico: El Effecto IKEA y la Razón Humana en la Toma de Decisiones - Prof. Lim y más Ejercicios en PDF de Psicología solo en Docsity! R A Z O N A M I E N T O I N D U C T I V O Y P R O B A B I L I S T I C O PENSAMIENTO LÓGICO (II) Tema 4 © Margarita Limón, UAM, 2018 Una tarea para empezar el tema 4…  Tarea Ori-1. Los grupos Pigmalion, Drama, Ites y Pensamiento Latino, Unagi van a ir al seminario V 01  Tarea Ori-2. Mochongos, Canela fina, Sin nombre 2 y Piñas, Sin nombre 1 van a ir al seminario V02 Origami: el perro O Fold in half to make crease O fold in hals O fold in the dotted line O Fold in the dotted line Draw a face and O Fold in the dotted line finished A Dog (face) sIraditional Diagram: Fumiaki Sringu  qa O Polá in half O Fold in half O) Fold to make E) Fold to make to make crease crease and crease and fold back fold back o O Fold in the dotted lines to| meet the centel O Fold in the lines O Fold in the dotted line O) Fold in the dotted line (O Pull out the nd fold back corners [O Fold in the dotted line; : O Fold in the o eS dotted line. OD Fold in the dotted line o * Hold with a Dran eyes finger end and finished release to s*Iraditional Diagram Fumiaki Shingu o -* Jumping Frog  Fold in half to make a crease and fold back centerline and fold e O Fold in half Fold to meet the O Oven the q O Fiatten O Fold in the from O dotted line Origami: el piano Draw keys and finished A ARA A Piano El efecto IKEA  Norton, Mochon y Ariely (2012). The IKEA effect: When labor leads to love. Journal of Consumer Psychology, 22, 453-460.  Behavioural Economics  Economía conductual, aborda el estudio del comportamiento y la toma de decisiones en contextos de economía. El experimento de Ariely: el efecto IKEA  ¿Qué nos dice?  El esfuerzo que ponemos en algo nos transforma: transforma nuestra valoración del objeto  Nuestro “apego” al objeto es mayor cuando logramos finalizar la tarea adecuadamente (nos sentimos competentes), cuando no lo logramos no nos sentimos tan apegados  A más esfuerzo, más amor (más apego)  Nuestra sobrevaloración de las cosas que hacemos (creamos) nos lleva a pensar que los demás comparten nuestra visión sobre ellas. Algunas preguntas  ¿Tomamos decisiones irracionales en contextos de incertidumbre? ¿Por qué?  Experimentos de Dan Ariely en contextos económicos  http://www.rtve.es/alacarta/videos/redes/redes-somos- predeciblemente-irracionales/116212/  ¿Es irracional nuestra intuición? ¿O se basa en otros criterios diferentes a los de la Lógica y las Matemáticas?  Gigerenzer http://www.rtve.es/alacarta/videos/redes/redes-intuicion- irracional/83430/ (min 3-10; min. 18 al 24) S E S G O S Y “ E R R O R E S ” E N E L R A Z O N A M I E N T O H U M A N O Y C Ó M O I N F L U Y E N E N L A T O M A D E D E C I S I O N E S S I T U A C I O N E S D E I N C E R T I D U M B R E PARTE I Kahoot - O 9 Q1 Where is the Eiffel Tower located? 0 Answers TED Talks  Tali Sharot Predisposición al optimismo  https://www.amara.org/en/videos/BGdUbNqLZHU9/es/464 042/  Paul Bloom  Prejuicios y sesgos  https://amara.org/en/videos/VrCd5OCQKMrb/info/can- prejudice-ever-be-a-good-thing/ Probabilidad subjetiva vs probabilidad objetiva  Probabilidad objetiva: probabilidad constante de un acontecimiento es p si p se acerca al cociente m/n , donde m es la cantidad de veces que se observa el acontecimiento y n es una cantidad de veces bastante grandes que se realiza la experiencia.  Probabilidad subjetiva o intuitiva: probabilidad que asignamos a que suceda algo basándonos en nuestro conocimiento previo  Ej: ¿de qué sabor traerá el helado de postre uno de nuestros amigos? Teorema de Bayes p (H/D)= p(H). p(D/H) p(D) p(D) distinto de 0. Bolsa A: 5 bolas azules y 10 rojas Bolsa B: 10 azules y 5 rojas p(bola azul/bolsa A) = 5/15= 0,33 p(bola azul/bolsa B)= 10/15=0,67 Se muestra una bola azul y tenemos que averiguar de qué bolsa es más probable que haya salido sabiendo que el 80% de las veces se saca la bola de la bolsa A. p(bola azul)= p(bolsa A)p(bola azul/bolsa A)+p(bolsa B).p(bola azul/bolsa B) p(bola azul)= 0,8 x 0,33 + 0,2 x 0,67= 0,4 Por tanto, p(bolsa A/bola azul)= (0,8 x 0,33) / (0,4)= 0,66 O Errores habituales en la solución de problemas de probabilidad Problema de los taxis (1)  En una ciudad hay 2 compañías de taxis: una tiene el 85% de los coches y son de color verde. La otra tiene el 15% y son de color azul. Ha habido un accidente en una zona restringida a taxis, pero el coche involucrado no se ha detenido. No obstante, un testigo afirma haber visto que el coche era azul. Para evaluar la fiabilidad del testigo, se le administra un test de reconocimiento en condiciones de luz similares a las del accidente. El testigo discrimina correctamente el azul del verde en el 80% de los casos. ¿Cuál es la probabilidad de que el taxi involucrado fuera azul?¿Hay más probabilidad de que el taxi sea verde o azul?¿Por qué? ¿Cuál crees que sería la probabilidad de que el taxi sea azul?  Opciones: a) 0,80 b) 0,50 c) otra ¿Hay más probabilidad de que el taxi sea verde o azul? a) verde b) azul ¿Por qué? Problema de los taxis- Teorema de Bayes  p (taxi azul)= 0,15  p (testigo dice azul/ taxi azul)= 0,8  p (testigo dice azul/ taxi verde)= 0,2  p (testigo dice azul)= (0,8 x 0,15) + (0,2 x 0,85)= 0,29 p (taxi azul/testigo dice azul)= (0,8 x 0,15) /0,29= 0,41 Por tanto, es más probable que el taxi sea verde, p=0,59 Problema de los taxis (2)  En una ciudad hay 2 compañías de taxis: las dos compañías tienen el mismo número de taxis, pero en el 85% de los accidentes en los que se ven involucrados taxis, se trata de taxis verdes, mientras que sólo el 15% de los taxis azules se ha visto involucrado. Ha habido un accidente en una zona restringida a taxis, pero el coche involucrado no se ha detenido. No obstante, un testigo afirma haber visto que el coche era azul. Para evaluar la fiabilidad del testigo, se le administra un test de reconocimiento en condiciones de luz similares a las del accidente. El testigo discrimina correctamente el azul del verde en el 80% de los casos. ¿Cuál es la probabilidad de que el taxi involucrado fuera azul?¿Hay más probabilidad de que el taxi sea verde o azul?¿Por qué? Problema de los médicos (1)  La enfermedad “X” la sufre 1 de cada 1000 personas. Se ha desarrollado un test que da positivo cuando se tiene la enfermedad, pero también puede dar positivo en algunas personas sanas (falsos positivos). Concretamente hay un 5% de falsos positivos. Imaginemos que una persona seleccionada al azar de una muestra de 1000 personas da positivo. ¿Qué probabilidad tiene de sufrir la enfermedad? Problema de los médicos (2)  La enfermedad “X” la sufre 1 de cada 1000 personas. Se ha desarrollado un test que da positivo cuando se tiene la enfermedad, pero también puede dar positivo en algunas personas sanas (falsos positivos). Concretamente hay 50 de cada 1000 personas dan falsos positivos. Imaginemos que una persona seleccionada al azar de una muestra de 1000 personas da positivo. ¿Qué probabilidad tiene de sufrir la enfermedad? Tarea 7 Elisa es una estudiante universitaria que está implicada en protestas y reivindicaciones sociales. Trabaja fuera de la universidad y compatibiliza estudios y trabajo. ¿Qué crees que es más probable que estudie? -Economía y Administración de empresas. - Matemáticas - Psicología ¿Por qué? ¿Qué te parece que és más probable? - Que sea miembro de Green Peace y cajera de un banco - Que sea miembro de Green Peace La falacia de la conjunción  La probabilidad conjunta de que dos acontecimientos se produzcan simultáneamente es más pequeña o igual que la probabilidad de cada uno de ellos por separado. ¿Es correcto este razonamiento?  Titular periódico:  Un estudio demuestra que fumar marihuana conduce a tomar drogas “duras” Usan drogas duras No usan drogas duras Fumaron marihuana 50 950 No fumaron marihuana 10 2000 Sesgo de la casilla A: considerar sólo (o dar más peso) a los datos positivos que confirman la relación. Tarea 8b - El número de naciones africanas representado en la ONU, ¿es superior o inferior a 65? - Haz una estimación del número total de naciones africanas representadas en la ONU Anclaje  Las primeras impresiones influyen en nuestros juicios posteriores  Los datos iniciales reciben más atención  efecto de primacía, heurístico de accesibilidad Falacia del jugador  Imagina que juegas a la lotería: -¿Qué número es más probable que salga premiado con el “gordo”?  83645  00001  14141 - ¿Qué secuencia es más probable que salga si tiramos una moneda al aire?  CCCCCCC  CXCCXXC ¿Cuándo preferimos arriesgarnos?  Ganar 80 euros seguros o 80% de ganar 100 euros  Perder 80 euros seguros o 80% de perder 100 euros  Teoría de la utilidad  Utilidad esperada= probabilidad del resultado x utilidad del resultado  Utilidad del resultado es un valor subjetivo Errores habituales en la predicción de probabilidades  No tener en cuenta el tamaño de la muestra  Tarea del hospital (tarea 3)  Falacia del jugador: una sucesión pasada de acontecimientos probablemente se invertirá  Insensibilidad a las probabilidades previas  Ver ejemplo  Factores que incrementan la relevancia de las probabilidades previas:  Interpretación causal de las probabilidades previas  Cálculo de frecuencias en lugar de probabilidades  La falacia de la conjunción  Tarea de Elisa(tarea 7) y tarea 6 (estudio corazón)  Efecto anclaje  ej. tarea 8  2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 ó 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2  Correlaciones ilusorias e ilusión de control  Evitar las pérdidas  Framing o enmarcado ¿Qué criterios usamos para juzgar lo que es más frecuente?  Trabajos pioneros de Tversky y Kahneman  Relacionamos objetos con otros en base a la similitud que tengan  Heurístico de representatividad  Basamos nuestros juicios en la comparación con otros elementos que conocemos y que tenemos fácilmente accesibles  Heurístico de accesibilidad Algunas preguntas más…  ¿Tomamos decisiones irracionales en contextos de incertidumbre? ¿Por qué?  Experimentos de Dan Ariely en contextos económicos  http://danariely.com/videos/  http://www.rtve.es/alacarta/videos/redes/redes-somos- predeciblemente-irracionales/116212/  ¿Es irracional nuestra intuición? ¿O se basa en otros criterios diferentes a los de la Lógica y las Matemáticas?  Gigerenzer  ¿Predomina la mente intuitiva sobre la reflexiva?  La respuesta de Kurzban ¿Sigue nuestra intuición las reglas de la Lógica y del razonamiento matemático?  ¿Es irracional nuestra intuición? http://www.rtve.es/alacarta/videos/redes/redes-intuicion- irracional/83430/ (min 3-10; min. 18 al 24) (*)  ¿Predomina la mente intuitiva frente a la reflexiva? ¿Por qué? Una posible respuesta…Kurzban ( http://youtu.be/8fn6yOvmwtI (min 3 aprox. al min 8-9) y min. 16:29 al 18:36 Gigerenzer (2008) Una buena razón basta  Toma de decisiones basadas en una sola razón  Ejemplos del mundo animal  elección de pareja  Voto a partidos políticos  Criterios que simplifican la elección  Ser de derechas o de izquierdas  Heurístico de la sarta,  Puzzle de Simontoma de decisiones sin información suficiente  Decisiones secuenciales  Ejemplos  ¿Es irracional la mente intuitiva?:  http://www.redesparalaciencia.com/62/re des/redes-4-la-intuicion-no-es-irracional Heurística “Coge lo mejor”  Regla de la búsqueda: buscar razones por orden de importancia  Regla de la interrupción: dejar de buscar tan pronto como difieran las alternativas para una razón.  Regla de la decisión: escoger la alternativa sugerida por la razón.  http://www.rtve.es/alacarta/videos/redes/redes- intuicion-irracional/83430/ (min. 18 al 24) Aversión a la pérdida  Las pérdidas (en juegos, toma de decisiones de riesgo) nos conducen a tomar decisiones “irracionales” Ejemplo de los médicos: Programa epidemiológico (1)  Estados Unidos se está preparando para el brote epidémico de una enfermedad asiática inusual que se supone que matará a 600 personas. Se han propuesto dos programas diferentes para combatir la enfermedad. Supongamos que éstas son las estimaciones científicas exactas de las consecuencias de los programas. Si se adopta el programa A, se salvarán 200 personas. Si se adopta el programa B, hay una probabilidad de un tercio de que se salven 600 personas y de dos tercios de que no se salve nadie. ¿Cuál de los 2 programas preferiríamos? Actividades de aplicación Caso práctico  Aplicando lo que hemos visto sobre cómo razona la gente a la hora de tomar decisiones que implican estimaciones y juicios de probabilidad, imaginad que trabajáis como psicólogos en una agencia de publicidad.  Os encargan el diseño de un anuncio, campaña de publicidad o modo de presentar o colocar un artículo en las tiendas en el que se tengan en cuenta los “errores” y modo de razonar de la mayoría de las personas para incrementar las ventas.  Nota: como esto es un ejercicio de aplicación podéis decidir vosotros el producto que queréis vender. ¿Qué aplicaciones e implicaciones podemos obtener del efecto IKEA?  Aplicaciones en el ámbito de los recursos humanos (psicología de las organizaciones)  Aplicaciones en el ámbito académico (psicología educativa)  Aplicaciones en el ámbito clínico