La jugada inteligente | 06 ENE 20
Aprendemos más confiando que no confiando
Confiar más, permite aprender más
Autor: Hugo Mercier, Dan Sperber Fuente: Published in association with Princeton University Press an Aeon Strategic Partner The smart move: we learn more by trusting than by not trusting
La jugada inteligente
Todos conocemos a personas que han sufrido al confiar demasiado: clientes estafados, amantes abandonados, amigos rechazados. De hecho, la mayoría de nosotros hemos sido quemados por la confianza equivocada. Estas experiencias personales e indirectas nos llevan a creer que las personas son demasiado confiadas, a menudo están al borde de la credulidad.
De hecho, no confiamos lo suficiente
Tome datos sobre la confianza en los Estados Unidos (lo mismo sería cierto en la mayoría de los países democráticos ricos al menos). La confianza interpersonal, una medida de si las personas piensan que otros son confiables en general, está en su punto más bajo en casi 50 años.
Sin embargo, es poco probable que las personas sean menos confiables que antes: la caída masiva de la delincuencia en las últimas décadas sugiere lo contrario. La confianza en los medios también está en los niveles inferiores, a pesar de que los principales medios de comunicación tienen un impresionante (si no intachable) registro de precisión.
Mientras tanto, la confianza en la ciencia se ha mantenido relativamente bien, con la mayoría de las personas confiando en los científicos la mayor parte del tiempo; sin embargo, al menos en algunas áreas, desde el cambio climático hasta la vacunación, una parte de la población no confía lo suficiente en la ciencia, con consecuencias devastadoras.
Los científicos sociales tienen una variedad de herramientas para estudiar qué tan confiables y confiables son las personas. El más popular es el juego de la confianza, en el que juegan dos participantes, generalmente de forma anónima. Al primer participante se le da una pequeña cantidad de dinero, digamos $ 10, y se le pide que decida cuánto transferir al otro participante. La cantidad transferida se triplica y el segundo participante elige cuánto devolver al primero. Al menos en los países occidentales, la confianza se recompensa: cuanto más dinero transfiere el primer participante, más dinero envía el segundo participante y, por lo tanto, más dinero termina con el primer participante. A pesar de esto, los primeros participantes en promedio transfieren solo la mitad del dinero que han recibido.
En algunos estudios, se introdujo una variante mediante la cual los participantes conocían la etnia del otro. Los prejuicios llevaron a los participantes a desconfiar de ciertos grupos: hombres israelíes de origen oriental (inmigrantes asiáticos y africanos y sus descendientes nacidos en Israel), o estudiantes negros en Sudáfrica, transfiriéndoles menos dinero, a pesar de que estos grupos demostraron ser tan confiables como grupos más estimados .
Cuando confías en alguien, terminas averiguando si tu confianza estaba justificada o no. Un conocido le pregunta si puede alojarse en tu casa durante unos días. Si acepta, descubrirá si es o no un buen invitado. Un colega le aconseja que adopte una nueva aplicación de software. Si sigue sus consejos, descubrirá si el nuevo software funciona mejor que el que estaba acostumbrado.
Por el contrario, cuando no confías en alguien, la mayoría de las veces nunca descubres si deberías haber confiado en él. Si no invita a su conocido, no sabrá si habría sido un buen invitado o no. Si no sigue los consejos de su colega, no sabrá si la nueva aplicación de software es realmente superior y, por lo tanto, si su colega da buenos consejos en este dominio.
Mejoramos al confiar
Yamagishi y sus colegas demostraron las ventajas de aprendizaje al confiar. Sus experimentos fueron similares a los juegos de confianza, pero los participantes podían interactuar entre ellos antes de tomar la decisión de transferir dinero (o no) al otro. Los participantes más confiables fueron mejores para determinar quién sería confiable o a quién deberían transferir dinero.
Encontramos el mismo patrón en otros dominios. Las personas que confían más en los medios tienen más conocimientos sobre política y noticias. Mientras más personas confían en la ciencia, más alfabetizadas científicamente son. Incluso si esta evidencia sigue siendo correlacional, tiene sentido que las personas que confían más deberían mejorar a la hora de averiguar en quién confiar. En confianza como en todo lo demás, la práctica hace al maestro.
La percepción de Yamagishi nos proporciona una razón para confiar. Pero entonces, el acertijo solo se profundiza: si confiar brinda tales oportunidades de aprendizaje, debemos confiar demasiado, en lugar de no lo suficiente. Irónicamente, la razón por la que deberíamos confiar más, el hecho de que obtenemos más información confiando que no confiando, podría hacernos inclinarnos a confiar menos.
Cuando nuestra confianza está decepcionada, cuando confiamos en alguien que no deberíamosconfiar, los costos son importantes, y nuestra reacción va desde la molestia hasta la furia y la desesperación. El beneficio, lo que hemos aprendido de nuestro error, es fácil de pasar por alto. Por el contrario, los costos de no confiar en alguien en quien podríamos haber confiado son, por regla general, casi invisibles. No sabemos acerca de la amistad que podríamos haber entablado (si hubiéramos dejado que ese conocido se alojara en nuestro hogar). No nos damos cuenta de lo útiles que hubieran sido algunos consejos (si hubiéramos utilizado el consejo de nuestro colega sobre la nueva aplicación de software).
No confiamos lo suficiente porque los costos de la confianza equivocada son demasiado obvios, mientras que los beneficios (de aprendizaje) de la confianza equivocada, así como los costos de la desconfianza errónea, están en gran medida ocultos. Deberíamos considerar estos costos y beneficios ocultos: piense en lo que aprendemos confiando, en las personas con las que nos podemos hacer amigos, en el conocimiento que podemos obtener.
Darle a la gente una oportunidad no es solo algo moral. También es lo más inteligente.
Autores: Hugo Mercier es científico investigador en el CNRS (Institut Jean Nicod) en París, donde trabaja con el equipo de evolución y cognición social. Es autor de The Enigma of Reason (2017), coautor con Dan Sperber y de Not Born Yesterday (de próxima aparición, 2020). Vive en Nantes, Francia.
Todos conocemos a personas que han sufrido al confiar demasiado: clientes estafados, amantes abandonados, amigos rechazados. De hecho, la mayoría de nosotros hemos sido quemados por la confianza equivocada. Estas experiencias personales e indirectas nos llevan a creer que las personas son demasiado confiadas, a menudo están al borde de la credulidad.
De hecho, no confiamos lo suficiente
Tome datos sobre la confianza en los Estados Unidos (lo mismo sería cierto en la mayoría de los países democráticos ricos al menos). La confianza interpersonal, una medida de si las personas piensan que otros son confiables en general, está en su punto más bajo en casi 50 años.
Sin embargo, es poco probable que las personas sean menos confiables que antes: la caída masiva de la delincuencia en las últimas décadas sugiere lo contrario. La confianza en los medios también está en los niveles inferiores, a pesar de que los principales medios de comunicación tienen un impresionante (si no intachable) registro de precisión.
Mientras tanto, la confianza en la ciencia se ha mantenido relativamente bien, con la mayoría de las personas confiando en los científicos la mayor parte del tiempo; sin embargo, al menos en algunas áreas, desde el cambio climático hasta la vacunación, una parte de la población no confía lo suficiente en la ciencia, con consecuencias devastadoras.
Los científicos sociales tienen una variedad de herramientas para estudiar qué tan confiables y confiables son las personas. El más popular es el juego de la confianza, en el que juegan dos participantes, generalmente de forma anónima. Al primer participante se le da una pequeña cantidad de dinero, digamos $ 10, y se le pide que decida cuánto transferir al otro participante. La cantidad transferida se triplica y el segundo participante elige cuánto devolver al primero. Al menos en los países occidentales, la confianza se recompensa: cuanto más dinero transfiere el primer participante, más dinero envía el segundo participante y, por lo tanto, más dinero termina con el primer participante. A pesar de esto, los primeros participantes en promedio transfieren solo la mitad del dinero que han recibido.
En algunos estudios, se introdujo una variante mediante la cual los participantes conocían la etnia del otro. Los prejuicios llevaron a los participantes a desconfiar de ciertos grupos: hombres israelíes de origen oriental (inmigrantes asiáticos y africanos y sus descendientes nacidos en Israel), o estudiantes negros en Sudáfrica, transfiriéndoles menos dinero, a pesar de que estos grupos demostraron ser tan confiables como grupos más estimados .
Si las personas y las instituciones son más confiables de lo que les damos crédito, ¿por qué no lo hacemos bien? ¿Por qué no confiamos más?En 2017, el científico social Toshio Yamagishi tuvo la amabilidad de invitarme a su departamento en Machida, una ciudad en el área metropolitana de Tokio. El cáncer que le quitaría la vida unos meses después lo había debilitado, sin embargo, conservaba un entusiasmo juvenil por la investigación y una mente aguda. En esta ocasión, discutimos una idea suya con profundas consecuencias para la pregunta en cuestión: la asimetría informativa entre confiar y no confiar.
Cuando confías en alguien, terminas averiguando si tu confianza estaba justificada o no. Un conocido le pregunta si puede alojarse en tu casa durante unos días. Si acepta, descubrirá si es o no un buen invitado. Un colega le aconseja que adopte una nueva aplicación de software. Si sigue sus consejos, descubrirá si el nuevo software funciona mejor que el que estaba acostumbrado.
Por el contrario, cuando no confías en alguien, la mayoría de las veces nunca descubres si deberías haber confiado en él. Si no invita a su conocido, no sabrá si habría sido un buen invitado o no. Si no sigue los consejos de su colega, no sabrá si la nueva aplicación de software es realmente superior y, por lo tanto, si su colega da buenos consejos en este dominio.
Esta asimetría informativa significa que aprendemos más confiando que no confiando.Además, cuando confiamos, aprendemos no solo sobre individuos específicos, sino que aprendemos de manera más general sobre el tipo de situaciones en las que debemos o no debemos confiar.
Mejoramos al confiar
Yamagishi y sus colegas demostraron las ventajas de aprendizaje al confiar. Sus experimentos fueron similares a los juegos de confianza, pero los participantes podían interactuar entre ellos antes de tomar la decisión de transferir dinero (o no) al otro. Los participantes más confiables fueron mejores para determinar quién sería confiable o a quién deberían transferir dinero.
Encontramos el mismo patrón en otros dominios. Las personas que confían más en los medios tienen más conocimientos sobre política y noticias. Mientras más personas confían en la ciencia, más alfabetizadas científicamente son. Incluso si esta evidencia sigue siendo correlacional, tiene sentido que las personas que confían más deberían mejorar a la hora de averiguar en quién confiar. En confianza como en todo lo demás, la práctica hace al maestro.
La percepción de Yamagishi nos proporciona una razón para confiar. Pero entonces, el acertijo solo se profundiza: si confiar brinda tales oportunidades de aprendizaje, debemos confiar demasiado, en lugar de no lo suficiente. Irónicamente, la razón por la que deberíamos confiar más, el hecho de que obtenemos más información confiando que no confiando, podría hacernos inclinarnos a confiar menos.
Cuando nuestra confianza está decepcionada, cuando confiamos en alguien que no deberíamosconfiar, los costos son importantes, y nuestra reacción va desde la molestia hasta la furia y la desesperación. El beneficio, lo que hemos aprendido de nuestro error, es fácil de pasar por alto. Por el contrario, los costos de no confiar en alguien en quien podríamos haber confiado son, por regla general, casi invisibles. No sabemos acerca de la amistad que podríamos haber entablado (si hubiéramos dejado que ese conocido se alojara en nuestro hogar). No nos damos cuenta de lo útiles que hubieran sido algunos consejos (si hubiéramos utilizado el consejo de nuestro colega sobre la nueva aplicación de software).
No confiamos lo suficiente porque los costos de la confianza equivocada son demasiado obvios, mientras que los beneficios (de aprendizaje) de la confianza equivocada, así como los costos de la desconfianza errónea, están en gran medida ocultos. Deberíamos considerar estos costos y beneficios ocultos: piense en lo que aprendemos confiando, en las personas con las que nos podemos hacer amigos, en el conocimiento que podemos obtener.
Darle a la gente una oportunidad no es solo algo moral. También es lo más inteligente.
Autores: Hugo Mercier es científico investigador en el CNRS (Institut Jean Nicod) en París, donde trabaja con el equipo de evolución y cognición social. Es autor de The Enigma of Reason (2017), coautor con Dan Sperber y de Not Born Yesterday (de próxima aparición, 2020). Vive en Nantes, Francia.
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