¿Nudging o Boosting?
Hace unos meses estuve en el Congreso de la Herbert Simon Society de “Behavioral Economics Nudges And Heuristics For Public Policies”. En este congreso, además de tener el honor de exponer mi trabajo, estuve en ponencias y debates muy que tanto reforzaban como cuestionaban aspectos teóricos y prácticos de la economía del comportamiento. Hoy quería compartir con vosotros algunas ideas que me resultaron interesante de Gerd Gigerenzer, un conocido académico, y su equipo del Instituto Max Planck.
Como muchos sabréis, Gigerenzer no es muy amigo de Kahneman cómo nuestro sistema cognitivo altera nuestras decisiones. Básicamente, Kahneman tiene una visión pesimista de los sesgos y hace mucha incidencia en cómo la probabilidad es algo que se nos escapa y nos lleva a tomar malas decisiones. Sin embargo, Gigerenzer piensa que los automatismos del cerebro nos ayudan a hacer muchas cosas que de otra manera no podríamos hacer con la misma agilidad. Realmente lo que subyace a este enfrentamiento es que mientras Kahneman hace un planteamiento que subraya como teniendo cierta información tomamos malas decisiones, Gigerenzer habla de que nos movemos en entornos inciertos y que nuestra intuición es más efectiva que los modelos matemáticos y la estadística.
Más allá de sus rencilla. Lo interesante es que el equipo de Gigerenzer apuesta por reducir la importancia del nudging – sin negarla – e incrementar lo que él y su equipo llaman boosting – o en otros sitios se ha llamado debiasing. Esto es muy consistente con la visión de cada uno de la economía del comportamiento. Mientras que el nudge busca explotar un sesgo cognitivo para hacer que las personas tomen las mejores decisiones, el boosting lo que quieren es eliminar o reducir el efecto de ese bias y facilitar que sea la propia persona la que decida cual es la mejor opción y actúe en consecuencia.
El equipo de Gigerenzer pone un ejemplo muy interesante, el de las mamografías. Argumentan que, desde una visión muy paternalista, se han utilizado nudges- normas sociales o framing - entre las mujeres para fomentar mamografías sin dar información sobre ellas. Bajo esta aproximación está la idea de que las mujeres pese a que tengan la información sobre los riesgos, no van a tomar la mejor opción.
Sin embargo, objetan que el problema es que el mismo policy maker no entiende bien las estadísticas sobre las mamografías y el cáncer y está llevando a mujeres a hacer algo que no es realmente beneficioso. Ellos proponen utilizar una caja –factbox – de información en la que se exponga con claridad la incidencia de cáncer entre las mujeres que se han hecho la mamografía y las que no, la muerte por cáncer en ambos grupos y los falsos positivos. Para que así las mujeres puedan decidir porque, esto es algo que me chocó mucho, la incidencia de cáncer de mama entre las mujeres que se han hecho una mamografía es ligeramente menor, pero que la incidencia de mortalidad por cáncer es la misma. Es decir, quien no ha muerto por cáncer de mama ha muerto por otro cáncer. Y el problema más preocupante es el de los falsos positivos, ya que hay mujeres que sin tener realmente un cáncer peligroso para su vida son sometidas a una cirugía innecesaria.
Así pues, Gigerenzer y su equipo utilizan este ejemplo para abanderar un movimiento que busque aumentar los conocimientos sobre el riesgo y qué implicaciones tiene para no depender del juicio de terceras personas. Yo, personalmente, sigo sin ver claro que la información pueda generar cambios de comportamiento significativos por toda la literatura que he leído al respecto. Sin embargo, no deja de ser interesante articular arquitecturas de elección más allá del simple nudge.
¿A vosotros que os parece esta disyuntiva entre nudging o boosting?
Quique Belenguer
Director mints&brains