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En este comentario, trataré de resumir los argumentos que he hecho antes (Barón, 1985, 1994, 2004, 2006, 2008). Estos argumentos son mi intento de establecer la visión estándar en el campo del juicio y la toma de decisiones (JDM).

JDM es psicología aplicada. El objetivo final es mejorar los juicios y las decisiones, o evitar que empeoren. Para lograr este objetivo necesitamos saber qué son los buenos juicios y decisiones. Es decir, necesitamos criterios de evaluación, para que podamos recopilar datos sobre la bondad de los juicios, averiguar qué los hace mejores o peores, y probar el método para mejorarlos cuando hay margen de mejora. Esta es la función principal de los modelos normativos.

Ejemplos de modelos normativos en JDM son:

1. Para juicios cuantitativos (por ejemplo, poblaciones de ciudades, proporciones de lanzamientos de monedas que eran cabezas): el modelo normativo es simplemente las respuestas correctas. Esto también se aplica a los juicios relativos (¿qué ciudad tiene más gente?) o juicios de pertenencia a una categoría. También podemos cuantificar las desviaciones de las respuestas correctas de varias maneras.

2. Para los juicios de probabilidad de eventos únicos, un tipo de modelo normativo, que se aplica a un grupo de tales juicios, puntúa los juicios por distancia de 0 (no) o 1 (sí) y aplica alguna fórmula a estos puntajes. Un enfoque relacionado es agregar juicios con la misma probabilidad declarada (por ejemplo, todos los que tienen el 80%) y preguntar si la proporción es correcta (calibración, la proposición debe ser verdadera el 80% de las veces).

3. Alternativamente, para las probabilidades de eventos únicos relacionados, podemos evaluar su coherencia, su acuerdo entre sí. Si dices que la probabilidad es 0.6 de que X gane una competencia y 0.7 de que Y gane, no eres coherente.

4. Para las decisiones, a veces podemos evaluar su coherencia con los principios básicos de la toma de decisiones, como el dominio (si A es mejor que B en algunos aspectos y peor en ninguno, entonces elija A).

5. Más típicamente, evaluamos la coherencia de los conjuntos de decisiones, utilizando un modelo matemático para definir la coherencia, como la teoría de la utilidad esperada o el descuento exponencial (para las decisiones a lo largo del tiempo). «Utilidad «es una medida sumaria de» bien(ness)».»

Podríamos, en principio, definir modelos normativos en términos de los pasos de comportamiento involucrados en la toma de un buen juicio o decisión. Por ejemplo, podríamos definir el modelo normativo para los problemas de resta en términos de pasos de resta de dígitos, reagrupamiento, etc. Pero, como se acaba de ilustrar, la mayoría de los modelos normativos en JDM no hacen esto y, por lo tanto, no son computacionales, en el sentido de que se especifican como procedimientos.

Tenga en cuenta que algunos modelos normativos se refieren a la coherencia de las respuestas entre sí, mientras que otros se refieren a la correspondencia con el mundo, una distinción hecha por primera vez por Hammond (1996) . Los modelos de correspondencia suelen ser difíciles de aplicar a las decisiones, por lo que se utilizan principalmente para juicios. Esto se debe a que la «respuesta correcta» a una pregunta de decisión generalmente depende de los valores del que toma la decisión.

JDM hace distinciones entre tres tipos de modelos: normativo, descriptivo y prescriptivo. La distinción de tres vías surgió claramente en la década de 1980 (Freeling, 1984; Baron, 1985; Bell et al., 1988-todos los cuales escribieron independientemente unos de otros), aunque varias partes de ella estaban implícitas en la escritura de Herbert Simon y muchos filósofos (como J. S. Mill).

Los modelos normativos, como se ha señalado, son normas para la evaluación. Deben justificarse independientemente de las observaciones de los juicios y decisiones de las personas, una vez que hayamos observado lo suficiente para definir de lo que estamos hablando. Cuando no son obvias, como en el caso de la correspondencia simple (la «respuesta correcta»), se justifican típicamente por argumentos filosóficos y matemáticos (Baron, 2004). En particular, en los casos en que queremos cuantificar las desviaciones de la mejor respuesta única, se pueden aplicar varios modelos normativos al mismo caso (por ejemplo, reglas de puntuación para juicios de probabilidad).

Los modelos descriptivos son teorías psicológicas que tratan de explicar cómo las personas hacen juicios y decisiones, típicamente en el lenguaje de la psicología cognitiva, que incluye conceptos como heurística y estrategias, así como modelos matemáticos formales. Dentro del marco de tres modelos, los modelos descriptivos son más útiles cuando explican desviaciones de los modelos normativos, por lo que los investigadores a menudo se centran en la búsqueda de tales explicaciones. Estos modelos nos permiten determinar si podemos mejorar los juicios y las decisiones y, de ser así, cómo hacerlo. Cuando se descubre que una desviación de un modelo normativo es sistemática, no solo el resultado de un error aleatorio, lo llamamos sesgo. Por ejemplo, las personas están sesgadas para elegir las opciones predeterminadas, incluso cuando otros son normativamente iguales o mejores.

Los modelos prescriptivos son diseños para mejorar. Si los modelos normativos caen en el dominio de la filosofía (ampliamente definidos) y los modelos descriptivos en el dominio de la ciencia psicológica empírica, entonces los modelos prescriptivos están en el dominio de la ingeniería (de nuevo, ampliamente definidos). Originalmente, se concibieron como herramientas matemáticas que eran útiles para el análisis formal de las decisiones. Estos constituyen el campo del análisis de decisiones, que incluye varios métodos (y que tiene una sociedad y una revista con ese nombre). Pero los modelos prescriptivos también pueden ser intervenciones educativas (Larrick, 2004), que, por ejemplo, enseñan a las personas heurísticas alternativas, para contrarrestar la heurística que conduce a sesgos.

Una adición reciente al arsenal de métodos prescriptivos es la idea de «arquitectura de decisión» (Thaler y Sunstein, 2008), que consiste en diseñar la presentación de las decisiones a quienes las tomarán de tal manera que ayuden a las personas a tomar la decisión normativamente mejor. Un ejemplo clásico es usar el hecho de que las personas están sesgadas hacia el valor predeterminado para ayudarles a elegir sabiamente al hacer que lo que generalmente es la elección sabia sea el valor predeterminado. Por ejemplo, utilice una cartera diversificada como plan de jubilación predeterminado para los nuevos empleados (en lugar de, por ejemplo, acciones de la empresa).

Por lo tanto, el plan ideal para la DMJ, a veces realmente realizado (Baron, 2008; Thaler y Sunstein, 2008), es aplicar modelos normativos a juicios y decisiones, buscando posibles sesgos, luego usar las herramientas de la psicología para comprender la naturaleza de esos sesgos y luego, a la luz de esta comprensión, desarrollar enfoques para mejorar las cosas. Por supuesto, en la vida real, estos pasos no son secuenciales, sino que se informan entre sí. Por ejemplo, el análisis de decisiones resulta requerir la medición de la probabilidad y la utilidad personales, por lo que ahora se dedica una gran empresa descriptiva y normativa a este problema de medición, que ha producido mejores métodos de medición, que, a su vez, se utilizan para mejorar los modelos prescriptivos originales.

Este plan requiere claramente que los tres elementos se mantengan distintos. Supongamos, por ejemplo, que hacemos argumentos para modelos normativos sobre la base de observaciones (descriptivas) de lo que hacen las personas, bajo el supuesto de que las personas son racionales. Entonces, es probable que concluyamos que las personas son racionales y que no se necesitan intervenciones prescriptivas. El campo de la DMJ tendería a desaparecer. Podría decirse que la economía como campo hizo esta suposición de racionalidad y, por lo tanto, nunca se preocupó por ayudar a las personas a tomar mejores decisiones económicas, hasta hace poco, cuando la economía ha comenzado a tomar muy en serio los hallazgos del DMJ.

Otro peligro que JDM intenta evitar es diseñar intervenciones prescriptivas sin al menos cierta claridad sobre modelos normativos y descriptivos. Específicamente, tratamos de evitar «arreglar cosas que no están rotas».»Este tipo de prescripción ha ocurrido en psicología. Por ejemplo, se asumió que la creatividad estaba limitada por la falta de pensamiento divergente («pensar fuera de la caja»), y muchos programas para mejorar la creatividad asumieron esto, a pesar de que la evidencia indica claramente que esto no era un problema común .

Gran parte del debate dentro de JDM es sobre la seriedad de varios supuestos sesgos. Aunque los defensores fuertes de un lado u otro tienden a pensar que las personas están irremediablemente sesgadas o que estamos perfectamente adaptados a nuestro entorno, las personas más moderadas piensan que, si bien todo depende de la persona, la situación y la tarea, realmente hay algunas situaciones en las que se puede ayudar a las personas, a veces mucho, a través del enfoque JDM (Thaler y Sunstein, 2008).

También necesitamos mantener separados los modelos normativos y prescriptivos. Si asumimos que los modelos normativos también son prescriptivos, pueden volverse contraproducentes. En la toma de decisiones, el principal estándar normativo es la maximización de la utilidad (esperada), y el tiempo requerido para el cálculo generalmente reduce la utilidad. Si los modelos normativos requieren un cálculo elaborado, entonces, cuando una persona real intenta aplicar uno a una decisión, la pérdida de utilidad del tiempo empleado puede ser mayor que la ganancia de usar el modelo, en lugar de alguna heurística más simple. En muchos casos, entonces, los modelos normativos son aplicados por los investigadores, y las personas reales pueden usar varias heurísticas para mejorar sus juicios evaluados por los modelos normativos(por ejemplo, Davis-Stober et al., 2010).

Por otro lado, las versiones resumidas de los modelos normativos pueden no requerir ningún cálculo y pueden servir para centrar la atención solo en lo que es relevante. Por ejemplo, el utilitarismo, una variante de la teoría de la utilidad que se aplica a las decisiones que afectan a muchas personas, dice que el objetivo de tales decisiones es maximizar la utilidad total. Una persona real a menudo puede ahorrar tiempo simplemente preguntando: «¿Qué opción produce el mejor resultado en general, teniendo en cuenta los efectos en todos?»(Baron, 1990). Tal pregunta es a menudo fácil de responder, y puede evitar razonamientos más elaborados cuando, por ejemplo, este principio simple debe compararse con otro principio no utilitario, como «No usar a una persona como medio para ayudar a otra.»Este conflicto puede ocurrir en las decisiones sobre si abortar un feto, que moriría de todos modos, para salvar la vida de la madre. Cuando la muerte fetal es causada por el aborto, entonces es un medio, y la doctrina moral católica ha sido interpretada como una prohibición del aborto por esta razón, a pesar de su obvio beneficio utilitario. La solución utilitaria es más sencilla porque solo implica un principio y el que toma las decisiones no necesita resolver el conflicto con otro.