Un experimento sobre el sesgo de confirmación (1)

Esta es la primera parte de la versión en español de mi artículo de abril en Mapping Ignorance.

Esta entrada resume el artículo “Confirmation bias with motivated beliefs”, de Charness y Dave, publicado en Games and Economic Behavior en 2017 [1].

El sesgo de confirmación puede definirse como la tendencia a buscar, interpretar y usar las evidencias de una manera sesgada hacia la confirmación de creencias o hipótesis preexistentes. Esto constituye un error de juicio que limita la capacidad de aprender que tiene el individuo (Rabin y Schrag, 1999 [2]), induce un cambio en las creencias para justificar acciones pasadas (Yariv, 2005 [3]), y puede conducir a un incremento de la polarización de las creencias dentro de una población (Wilson, 2014 [4]). Las implicaciones para situaciones de la vida real son abundantes: un exceso de volatilidad y de inercia a la hora de comprar y vender en la bolsa de valores, la perpetuación de los estereotipos y la falta de acierto en los diagnósticos médicos, entre muchas otras.

Una cuestión importante es, por tanto, qué clase de entornos hace que los individuos integren la nueva información sin caer en el sesgo de confirmación. Para este fin, Charness y Dave llevan a cabo un experimento en el que el aprendizaje racional debería seguir una actualización bayesiana, miden el sesgo de confirmación como la distancia a la actualización bayesiana y comparan las diferentes medidas en distintos escenarios para poder sacar conclusiones.

El experimento es como se indica a continuación:

• Hay dos urnas, la “más negra” (MN) contiene 7 bolas negras y 3 blancas, mientras que la “más blanca” (MB) tiene 3 negras y 7 blancas.
• Se elige una urna de manera aleatoria. Si resulta ser la urna MN, los jugadores experimentales juegan el juego MN. Si se elige la urna MB, juegan el juego MB. Ambos son juegos simples. Si los jugadores juegan correctamente, el jugador Impar gana 20 puntos, mientras que el jugador Par gana 25 en el juego MN y 30 en el juego MB. Si un sujeto es Impar o Par se determinará por adelantado, y se comunicará al jugador.
• Antes de conocer la información sobre qué urna ha sido elegida, se extrae de ella una bola, que se enseña a los jugadores y se vuelve a introducir en la urna. Este proceso se repite seis veces antes de mostrar el contenido de la urna. Después de cada extracción se pide a los jugadores que estimen la probabilidad de que la urna sea MN o MB. Las mejores estimaciones se recompensan con más puntos.
• Los sujetos experimentales juegan este juego, cada vez con un oponente distinto y anónimo, diez veces.

En este experimento hay unas probabilidades repartidas al 50% cada una de que la urna sea de un tipo o de otro, y hay una única manera correcta de actualizar estas probabilidades tras cada extracción de una bola, siguiendo la fórmula de Bayes. Las desviaciones con respecto a estas actualizaciones ofrecen una medida de un posible sesgo de confirmación. Finalmente, los autores presentan la hipótesis de que, en comparación con los jugadores Par, los jugadores Impar deberían mostrar un sesgo de confirmación mayor, en el sentido de que no usarán la información ofrecida por el color de las bolas extraídas de manera eficiente para corregir su estimación sobre si la urna es MN o MB, y en cambio realizarán actualizaciones más cercanas a las predicciones a priori que las que deberían hacerse. De acuerdo con esta hipótesis, los jugadores Impar no están interesados en el tipo de urna, puesto que sus pagos no dependen de ello. Por el contrario, los pagos de los jugadores Par sí dependen del tipo de urna y tiene un mayor interés en prestar atención a las actualizaciones de las probabilidades.

(Continúa aquí).

Referencias

1. Charness, G, y Chetan, D. 2017. Confirmation bias with motivated beliefs. Games and Economic Behavior 104, 1-23.

2. Rabin, M., y Schrag, J.L. 1999. First impressions matter: a model of confirmatory bias. Quarterly Journal of Economics 114, 37–82.

3. Yariv, L., 2005. I’ll see it when I believe it – a simple model of cognitive consistency. Manuscrito no publicado.

4. Wilson, A., 2014. Bounded memory and biases in information processing. Econometrica 82:6, 2257–2294.

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