A veces pensamos que tener mucha información es esencial a la hora de tomar una decisión. Sin embargo, esto no es necesariamente cierto. Un reciente estudio revela que tener demasiada información puede acabar siendo perjudicial.
Todos los días tomamos decisiones sobre temas complejos como la salud, las finanzas personales o el medio ambiente. A veces lo hacemos con conocimiento de causa, pero otras veces nos dejamos llevar por la intuición, las emociones o la información que nos llega de fuentes poco fiables. ¿Qué determina que tomemos buenas o malas decisiones? ¿Qué factores influyen en nuestro proceso de elección?
Un estudio reciente publicado en la revista Cognitive Research: Principles and Implications ha analizado esta cuestión y ha llegado a una conclusión sorprendente: menos es más.
Los modelos causales: una herramienta para mejorar nuestras decisiones
Los autores del estudio, Samantha Kleinberg y Jessecae K. Marsh, son expertos en el uso de modelos causales para ayudar a las personas a tomar decisiones. Los modelos causales son representaciones gráficas que muestran las relaciones entre las variables que intervienen en un problema.
Por ejemplo, un modelo causal de la obesidad podría incluir factores como la dieta, el ejercicio, el metabolismo, el estrés, el sueño, etc. Estos modelos se pueden usar para predecir las consecuencias de distintas acciones o para explicar los efectos de distintas causas.
Sin embargo, los modelos causales no siempre son útiles para las personas. Según los autores del estudio, los modelos más simples y los más complejos tienen ventajas y desventajas. Por un lado, los modelos simples son más fáciles de entender y usar, pero pueden omitir información relevante o ser demasiado generales. Por otro lado, los modelos complejos son más completos y precisos, pero pueden ser difíciles de procesar y generar confusión o sobrecarga cognitiva.
¿Qué tipo de modelos causales nos ayudan más a decidir?
Para averiguar qué tipo de modelos causales son más efectivos para tomar decisiones, los autores realizaron cinco experimentos con más de 1.000 participantes. En cada experimento, los participantes tenían que responder a una serie de preguntas sobre temas como la salud, el medio ambiente o las finanzas personales. Para ello, podían consultar uno de los siguientes tipos de modelos causales:
Modelos simples: solo incluían las variables directamente relacionadas con la pregunta.
Modelos complejos: incluían todas las variables posibles relacionadas con el tema.
Modelos sin información: no incluían ninguna variable ni relación causal.
Los resultados mostraron que los participantes que usaron los modelos simples obtuvieron mejores puntuaciones que los que usaron los modelos complejos o los que no usaron ningún modelo. Además, los participantes que usaron los modelos simples se mostraron más satisfechos y confiados con sus respuestas que los demás.
Los autores explican que los modelos simples facilitan la toma de decisiones porque reducen la cantidad de información a procesar y se centran en lo esencial. En cambio, los modelos complejos dificultan la toma de decisiones porque aumentan la carga cognitiva y pueden inducir a errores o distracciones. Los autores también señalan que los modelos simples son más efectivos cuando se adaptan al objetivo específico de la decisión y cuando se resaltan las relaciones causales más relevantes.
Las personas no siempre tienen una buena intuición sobre qué tipo de información les conviene consultar para tomar decisiones.
¿Las personas saben qué información necesitan para decidir?
Pero ¿las personas saben qué tipo de información necesitan para tomar decisiones? El último experimento del estudio reveló que no siempre es así. En este experimento, los participantes podían elegir entre consultar un modelo simple, un modelo complejo o ningún modelo antes de responder a las preguntas.
De todos los participantes, solo el 38% se decidió por el modelo simple, mientras que el 31% prefirió el modelo complejo y el otro 31% no quiso ver ningún modelo. Lo curioso es que, sin importar lo que eligieron, los que usaron el modelo simple acertaron más que los demás.
Esto sugiere que las personas no siempre tienen una buena intuición sobre qué tipo de información les conviene consultar para tomar decisiones. Algunas personas pueden creer que cuanta más información mejor, pero esto puede ser contraproducente. Otras personas pueden creer que no necesitan ninguna información, algo que puede acabar siendo imprudente.
Los autores concluyen que su estudio tiene implicaciones importantes para el diseño y la comunicación de modelos causales. Según ellos, es necesario crear modelos simples y personalizados para cada decisión, y resaltar las relaciones causales más importantes. Así se puede ayudar a las personas a tomar mejores decisiones sobre temas complejos que afectan a su vida.
