Toma de decisiones: cuando no es blanco o negro


La manera en que elegimos entre dos opciones se estudió en detalle en laboratorios de todo el mundo. Un equipo de investigadores argentinos desarrolló un modelo que describe cómo reaccionamos -fuera del laboratorio- ante múltiples alternativas. Fue probado con éxito en el juego de ajedrez y en un popular sitio de ventas en línea.

Durante los últimos siglos, distintas disciplinas que hoy integran el campo de las neurociencias han intentado comprender las particularidades del comportamiento humano.

En ese camino, los laboratorios fueron el escenario de experimentos más o menos rebuscados -algunos de extrema crueldad- cuyos diseños pretendían tener bajo control a las numerosas variables que entran en juego a la hora de medir nuestras conductas.

De todas maneras, cuando las investigaciones sobre comportamiento se efectúan en un laboratorio es muy poco probable que los resultados de los experimentos reflejen exactamente lo que sucede en la vida real.

“Quisimos hacer nuestros experimentos en un escenario natural, donde el comportamiento no esté recontracontrolado”, dijo a la agencia Nex Ciencia Diego Fernández Slezak, investigador del Conicet en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires (UBA).

Slezak trata de comprender los misterios del pensamiento humano mediante la computación, integrando esta disciplina al campo de las neurociencias, y una de sus líneas de investigación apunta a desentrañar los mecanismos del proceso mental que lleva a la toma de decisiones.

Acaba de publicar los resultados de un estudio, que también firman Mariano Sigman y Guillermo Cecchi, en la prestigiosa revista científica PLOS Computational Biology.

“Diseñamos un modelo matemático que describe de manera precisa los tiempos de reacción de un individuo cuando tiene ante sí múltiples alternativas”, informó.

La vida es gris

Las neurociencias han estudiado en profundidad cómo tomamos decisiones binarias, es decir, de qué manera reaccionamos ante dos alternativas.

Mediante experimentos de laboratorio, que involucran a personas y a otros animales sometidos a distintas condiciones, se miden, por ejemplo, los tiempos de reacción y el porcentaje de error al momento de decidir entre una opción correcta y otra incorrecta.

Pero la mayoría de las elecciones que hacemos en la vida real no son binarias.

Habitualmente, decidimos entre un número virtualmente infinito de opciones.

En ese proceso, nuestra mente recorre rápidamente un inmenso “árbol” de decisiones con múltiples ramificaciones, por las que va y vuelve eligiendo una u otra rama al tiempo que -simultáneamente- descarta muchas otras hasta que, finalmente, alcanza una decisión.

La manera en que tomamos decisiones puede representarse mediante ecuaciones que, a su vez, permiten predecir comportamientos.

Existen modelos matemáticos muy precisos para describir cómo se efectúa una decisión ante opciones binarias.

Por el contrario, cuando se trata de la toma de decisión entre múltiples alternativas, los modelos matemáticos fallan, o solo funcionan bien en algunos casos en los cuales los experimentos se realizan en condiciones muy controladas.

“Quisimos modelar la toma de decisión entre múltiples alternativas en escenarios reales y para eso utilizamos el ajedrez, que es un juego en el que hay que elegir entre un gran número de opciones en un tiempo limitado, como sucede en la vida real”, explicó Slezak.

Los investigadores se valieron de una gigantesca base de datos que cuenta con miles de millones de movidas de ajedrez -“es una cantidad de decisiones imposible de reunir en experimentos de laboratorio”, acotó Slezak- obtenida de un sitio de Internet donde cientos de miles de usuarios registrados de todo el mundo compiten entre sí de manera gratuita.

Ese repositorio de jugadas de ajedrez ofrece, entre muchos otros datos, un detalle de las movidas efectuadas por cada jugador en todas las partidas en las que participó, el tiempo que le llevó efectuar cada movida, y el ranking del ajedrecista.

Este último dato ayudó a evaluar la calidad de las movidas, es decir, de las decisiones.

“Con toda esa información logramos construir un modelo que describe exactamente el comportamiento de los distintos jugadores cuando tienen que efectuar una determinada movida, es decir, tomar una decisión con múltiples alternativas”, ilustró Slezak.

“Entonces, la pregunta que nos hicimos fue: ¿Qué puedo predecir con este modelo?”

Ajedrez y compras en línea

Para testear el funcionamiento del modelo matemático, los científicos debían determinar si las ecuaciones podían predecir lo que ya se sabe acerca del comportamiento de los jugadores de ajedrez.

Así, apuntaron a analizar algunas cuestiones relacionadas con la calidad del juego, comparando jugadores de distintos rankings.

“Comprobamos que los buenos ajedrecistas no deciden más rápido que los jugadores de menor ranking”, señaló Slezak.

“Aun más, el modelo nos permitió confirmar que, para tomar sus decisiones, los grandes jugadores no recorren árboles más profundos, es decir, no analizan más jugadas futuras que los jugadores regulares, sino que descartan ramas que no llevan a buen puerto de mucho mejor manera que un jugador de menor ranking”, afirmó.

Entusiasmados con los resultados, los investigadores quisieron probar su modelo de toma de decisiones en otro contexto de la vida real donde un individuo deba hacer una elección ante múltiples alternativas.

Entonces, consiguieron una base de datos de un popular sitio de ventas en línea, no identificado por la agencia, con los tiempos que demoran los usuarios desde el momento en el que se le presentan los resultados de una búsqueda hasta que hace clic en alguno de los múltiples productos que aparecen en la lista.

“A diferencia del ajedrez, en este caso no hay reglas de juego y, sin embargo, nuestro modelo describe precisamente los tiempos de respuesta de los usuarios a la hora de tomar una decisión entre múltiples alternativas”, indicó Slezak.

“Como en esta base de datos no están individualizadas las personas, no pudimos hacer experimentos para establecer diferencias entre usuarios principiantes y versados”, explicó.

Consultado sobre las aplicaciones que podría tener el modelo en este caso, el investigador respondió: “Antes que nada, es importante aclarar que esto es investigación básica en neurociencia y que, por lo tanto, nuestra investigación está más orientada a lo descriptivo que a lo predictivo. En este caso, tener un buen modelo de toma de decisiones de tu comprador te puede permitir, por ejemplo, mostrarle una ayuda o darle una sugerencia si su tiempo de respuesta se extiende más allá de lo esperable y corrés el riesgo de que abandone el sitio de compras”.

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