Emociones

¿Por qué es tan difícil ser racional?

Joshua Rothman
El neoyorquino
Publicado originalmente el 16 de agosto de 21
He aquí un extracto:
Saber lo que sabe es Racionalidad 101. El trabajo del curso avanzado tiene que ver con cambios en su conocimiento. La mayoría de nosotros nos mantenemos informados de una manera sencilla, absorbiendo nueva información. Los racionalistas hacen lo mismo, pero con confianza, con el objetivo de volver a dibujar deliberadamente sus mapas mentales. El desafío es que los mensajes penetran en áreas distantes de muchas fuentes; los nuevos hechos y opiniones no son uniformemente significativos. En las últimas décadas, los racionalistas que enfrentan este problema se han unido al trabajo de Thomas Bayes, un matemático y ministro del siglo XVIII. El llamado pensamiento bayesiano, una técnica de pensamiento especial con su propia jerga distintiva, se ha convertido en algo habitual.
Hay muchas formas de explicar el razonamiento bayesiano: los médicos lo aprenden de una manera y los estadísticos de otra, pero la idea básica es simple. Cuando ingresa nueva información, no desea que reemplace la información anterior al por mayor. En cambio, desea que modifique lo que ya sabe en un grado razonable. El grado de modificación depende tanto de su confianza en sus conocimientos previos como del valor de los nuevos datos. Los pensadores bayesianos comienzan con lo que ellos llaman la probabilidad «previa» de que algo sea cierto, y luego averiguan si necesitan ajustarlo.
Considere el ejemplo de una paciente que dio positivo por cáncer de mama, un caso de libro de texto utilizado por Pinker y muchos otros racionalistas. Los hechos prescritos son simples. La prevalencia del cáncer de mama en la población femenina, la «tasa base», es del uno por ciento. Si hay cáncer de mama, la prueba lo detectará el noventa por ciento de las veces. La prueba también tiene una tasa de falsos positivos del nueve por ciento: es decir, el nueve por ciento de las veces da un resultado positivo cuando no debería. Por ejemplo, supongamos que una mujer da positivo. ¿Cuáles son las posibilidades de que tenga cáncer?
Cuando los médicos de verdad responden a esa pregunta, dice Pinker, muchos dicen que la mujer tiene un noventa por ciento de posibilidades de contraerla. De hecho, tiene un nueve por ciento de posibilidades. Los médicos se equivocaron en la respuesta porque pusieron demasiado énfasis en la nueva información (los resultados de las pruebas) y no lo suficiente en lo que sabían antes de que aparecieran los resultados: el hecho de que el cáncer de mama es una ocurrencia bastante rara. Para reconocer esto de manera intuitiva, es útil cambiar el orden de los hechos para que la nueva información no ocupe un lugar destacado. Primero, imagine que hicimos la prueba a un grupo de mil mujeres: diez tendrán cáncer de mama y nueve tendrán resultados positivos. De las novecientas noventa mujeres libres de cáncer, ochenta y nueve obtendrán resultados falsos positivos. Ahora puede concentrarse en la única mujer que dio positivo. Para calcular sus probabilidades de obtener un resultado realmente positivo, dividimos la cantidad de pruebas positivas que realmente indican cáncer (nueve) por la cantidad total de pruebas positivas (noventa y ocho). Eso es alrededor del nueve por ciento.
La información está aquí.

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