Como ya escribí en el artículo «El valor de la duda: por qué necesitamos aprender a desaprender», los últimos meses he puesto el foco en aprender a pensar mejor. Uno de los libros que leí fue Racionalidad, de Steven Pinker. Tras analizar la obra de Pinker, he articulado las ideas clave que considero fundamentales no solo para la optimización en la toma de decisiones, sino como base estructural para nuestro sistema educativo.
Vamos al lío…
La racionalidad no es la ausencia de emoción
Existe el mito de que ser racional equivale a comportarse como un autómata y suprimir el deseo. El autor desmonta este mito: ¡es totalmente falso!
La racionalidad es, sencillamente, la capacidad de utilizar el conocimiento (creencias verdaderas y justificadas) para lograr nuestros objetivos. El propio hecho de plantearse si debemos seguir la razón o dejarnos llevar por las emociones ya supone un ejercicio de razonamiento. Desplegamos la razón precisamente para alcanzar nuestras metas y para priorizarlas cuando no podemos conseguirlas todas a la vez.
No es racional ni irracional preferir el pastel de chocolate al de queso. STEVEN PINKER
El espejismo de la disponibilidad y el ruido mediático
Una parte esencial de la racionalidad consiste en lidiar con la aleatoriedad y la incertidumbre. Sin embargo, nuestra intuición probabilística falla constantemente. Evaluamos el riesgo basándonos en la facilidad con la que podemos imaginar o visualizar un suceso (disponibilidad), no en los datos empíricos. Esto explica nuestra percepción distorsionada de la realidad.
Los medios destacan lo morboso y lo excepcional; lo que ocurre habitualmente no es noticia (por ejemplo, un país aburrido en paz). Si calculamos el riesgo basándonos en titulares, el cálculo será siempre erróneo. Los mayores beneficios se obtienen cuando evaluamos los daños con precisión matemática y respondemos a ellos de manera proporcionada.
Son mayores los beneficios obtenidos cuando los jefes más helados evalúan los daños con precisión y responden a ellos de manera proporcionada. STEVEN PINKER
El razonamiento bayesiano como prioridad educativa
Si vivimos en un mundo incierto, actualizar nuestras creencias frente a nuevas evidencias es vital. Aquí entra la regla de Bayes, que establece cómo debemos revisar nuestras probabilidades al observar un hecho nuevo. Nuestra creencia actualizada en una hipótesis no depende de aceptar el nuevo dato como una verdad absoluta, sino de multiplicar nuestra convicción previa por la verosimilitud de la evidencia (la probabilidad de observar ese hecho concreto asumiendo que nuestra hipótesis inicial fuera cierta).
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Para entender cómo este razonamiento evita que tomemos decisiones injustas, veamos un ejemplo de aplicación bayesiana al ciclismo.
El escenario de partida. Imagina una marcha cicloturista con 1.000 participantes.
- La realidad base: el dopaje es residual. Solo un 1 % de los participantes (10 ciclistas) ha tomado sustancias no permitidas. Los 990 restantes van completamente limpios.
- El sistema de medición: la organización utiliza un test antidoping altamente preciso. Detecta al 100 % de los infractores, pero tiene un 5 % de margen de error en ciclistas limpios (arroja falsos positivos por paracetamol o suplementos comunes).
La intuición fallida. Pasan a un corredor a la carpa, le hacen el test y da positivo. La deducción rápida y errónea es: «El test falla poquísimo, solo un 5 %. Por tanto, estoy seguro al 95 % de que este corredor va dopado».
El razonamiento bayesiano (los datos brutos). La regla de Bayes nos exige calcular qué peso real tiene el error técnico frente a la masa total de corredores. Procesemos los 1.000 test:
- Los infractores: pasan los 10 ciclistas dopados. El test acierta con todos. Obtenemos 10 positivos reales.
- Los limpios: pasan los 990 ciclistas limpios. El test tiene un 5 % de error con ellos. El 5 % de 990 genera 49 falsos positivos.
- El volumen final: al terminar la prueba, los jueces tienen en su mesa un total de 59 test positivos (10 reales + 49 falsos).
La conclusión analítica. Si coges uno de esos 59 test positivos al azar, la probabilidad matemática de que pertenezca a un tramposo real se obtiene dividiendo la señal útil entre el ruido total: 10 (reales) / 59 (alertas totales) = 17 %.
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Dado que todos vivimos en un mundo donde Dios juega a los dados, el dominio del razonamiento bayesiano y otras formas de competencia estadística es un bien público que debería ser una prioridad en educación. STEVEN PINKER
Teoría de la elección racional: optimizando resultados
La teoría de la elección racional es el marco que permite que nuestras elecciones sean consistentes con nuestros valores y objetivos.
Para satisfacer los criterios de racionalidad, el individuo debe evaluar cada resultado posible en una escala continua de deseabilidad, multiplicarlo por su probabilidad y sumar todos los valores para obtener la utilidad esperada (la media a largo plazo). Cuanto más se maximiza esta utilidad, más racional es la decisión. Para ilustrar este sistema de evaluación matemática, analicemos un simple juego de dados:
- Supongamos que lanzamos dos dados y buscamos obtener un 7 (cuya probabilidad exacta es de 1/6)
- Si ganas, obtienes 4 €.
- Si pierdes (los 5/6 restantes de probabilidad), el coste de la tirada es de 1 €.
- El cálculo empírico de la utilidad esperada es: 1/6 × 4 + 5/6 × (-1) = -0,17.
A largo plazo, participar en este juego genera pérdidas. La escala de utilidad protege al que decide ser una «veleta» guiada por el instinto.
Hay una infinidad de decisiones en la vida en las que, si multiplicamos los riesgos por las recompensas, escogeríamos con más sabiduría. STEVEN PINKER
No obstante, factores como la aversión a la pérdida (teoría prospectiva de Kahneman y Tversky) demuestran que las personas a menudo buscan el riesgo solo si esto evita una pérdida, distorsionando la elección puramente racional.
Teoría de la detección de señales (teoría estadística de la decisión)
Para proteger nuestras iniciativas, tendemos al sesgo de confirmación: vemos lo que deseamos ver e ignoramos el resto.
Para reconciliar nuestra ignorancia con nuestros objetivos, resulta vital aplicar la teoría de la detección de señales, la cual combina dos grandes ejes:
- Razonamiento bayesiano, es decir, estimar la probabilidad real de que una evidencia sea verdadera.
- Elección racional, que implica decidir qué hacer al respecto analizando los costes y beneficios.
La teoría estadística de la decisión no puede determinar la verdad, pero puede limitar el mal de las dos clases de error. El razonamiento bayesiano puede ajustar nuestra creencia en la verdad, pero tiene que empezar con una probabilidad previa, con todo el juicio subjetivo que esto comporta. Ninguna de las dos proporciona lo que todo el mundo desea: un algoritmo preparado para determinar la verdad. STEVEN PINKER
El yo y los otros. Teoría de juegos
La planificación estratégica rara vez ocurre en el vacío. La teoría de juegos modela cómo tomar decisiones racionales cuando nuestros beneficios dependen directamente de las decisiones racionales de otros, lo que a su vez altera nuestras propias predicciones.
Nuestras interacciones sociales y profesionales se estructuran en diferentes escenarios. Veamos estos escenarios y un ejemplo representativo de cada uno de ellos:
- Juegos de suma cero. Ejemplo de asignación de unidades o presupuesto cerrado: en la planificación de recursos para la Formación Profesional, el reparto de un número fijo de plazas financiadas (o presupuesto de equipamiento) entre dos institutos de una misma comarca. Si la administración dispone de 60 plazas máximas, cada alumno que se asigna al centro A es un alumno que pierde matemáticamente el centro B. El beneficio de un nodo del sistema equivale exactamente a la pérdida del otro.
- Juegos de suma no cero (dilema del voluntario). Ejemplo de asunción de cargas organizativas no remuneradas: en un grupo de trabajo de profesorado, es necesario redactar el primer borrador de una nueva directriz de inclusión educativa. Si nadie da un paso al frente, el sistema se paraliza y todos sufren el coste de operar con ambigüedad normativa. Si una profesora asume la tarea, todo el colectivo se beneficia del resultado, pero la voluntaria asume en solitario el coste temporal y cognitivo (desgaste).
- Juegos de coordinación Ejemplo de estandarización de sistemas de evaluación o auditoría respecto a la implementación de una nueva rúbrica unificada para evaluar centros. El beneficio real no proviene de elegir la rúbrica metodológicamente perfecta, sino de la adopción simultánea. Si la mitad del profesorado evalúa con los indicadores antiguos y la otra mitad con los nuevos, los datos son incompatibles y el análisis falla. El éxito exige una sincronización absoluta, similar a rodar en un pelotón ciclista donde un cambio de ritmo no coordinado provoca una caída general.
- Juegos de escalada y cooperación (tragedia de los comunes) Ejemplo de inflación de calificaciones: para maximizar las opciones de sus estudiantes de acceder a grados superiores o universidad, un centro educativo decide ser más laxo en sus evaluaciones (interés individual). Al hacerlo, obliga al resto de centros a inflar sus propias notas para evitar que sus alumnos queden en desventaja competitiva (escalada). El resultado final es la pérdida total de fiabilidad del sistema de evaluación y la devaluación del mérito académico, destruyendo el bien colectivo.
Es importante resaltar los límites del modelo teórico y tener en cuenta que la aplicación de la teoría de juegos a la ordenación académica requiere precaución. Estos modelos asumen racionalidad perfecta y acceso a información simétrica. En la realidad institucional, los agentes operan con sesgos cognitivos, agendas políticas y aversión al riesgo. Diseñar procesos o normativas asumiendo que las direcciones de los centros o el profesorado actuarán siempre como «actores matemáticamente racionales» es un error de diseño técnico que, obviamente, genera fallos en la implementación.
Correlación frente a causalidad. El rigor en el análisis
Uno de los fallos estructurales más graves en la toma de decisiones es el salto irreflexivo de la correlación a la causalidad.
La correlación es simplemente la dependencia del valor de una variable respecto a otra; si conoces una, puedes predecir aproximadamente la otra. La causalidad, por el contrario, requiere que la causa preceda al fenómeno y cumpla una cláusula estricta: si la causa no hubiera estado presente, el efecto jamás habría existido.
Que el factor A correlacione con B no significa que A cause B. Podría ser que B cause A, o que un tercer factor subyacente (C) cause simultáneamente A y B. Asimismo, debemos evaluar la interacción de causas; por ejemplo, afirmar que el éxito es solo cuestión de dedicar 10.000 horas de práctica ignora la interacción del talento, ya que, aunque todos mejoran con la práctica, las personas talentosas se benefician más de ella. Aceptar la sobredeterminación y la causalidad probabilística es fundamental para no simplificar problemas complejos.
Conclusión
La imparcialidad y la racionalidad no son únicamente virtudes cognitivas, son el núcleo moral que permite el progreso humano. Nos proporcionan el instrumental necesario para sortear nuestros propios sesgos, priorizar la cooperación estructural y pasar de la escasez intelectual y material a la riqueza colectiva.
En unos tiempos tan marcadamente emocionales como en los que vivimos, tal vez, reducir el ruido mediático, aplicar el razonamiento bayesiano, la probabilidad y estadística básica, tomar decisiones con base en la teoría de la elección racional… En resumen, aplicar de manera efectiva nuestra capacidad de raciocinio, estoy completamente seguro de que solo puede contribuir de manera positiva a mejorar la sociedad y la vida en comunidad.
En unos tiempos tan marcadamente emocionales como los que vivimos, estoy completamente seguro de que aplicar de manera efectiva nuestra capacidad de raciocinio solo puede contribuir a mejorar la sociedad y la vida en comunidad. Reducir el ruido mediático, incorporar el razonamiento bayesiano y la estadística básica, o decidir a partir de la teoría de la elección racional son pasos firmes en esa dirección.
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Texto escrito por mí. He empleado la IA únicamente para la imagen principal, la corrección ortotipográfica y la organización de las ideas
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