La heurística de representatividad fue acuñada por Daniel Kahneman y Amos Tversky, dos de las figuras más influyentes en la economía del comportamiento. El ejemplo clásico usado para ilustrar este sesgo pide al lector que considere a Steve, a quien un conocido ha descrito como «muy tímido y retraído, invariablemente útil, pero con poco interés en las personas o en el mundo de la realidad». Un alma mansa y ordenada, tiene una necesidad de orden y estructura, y una pasión por los detalles.»Después de leer una descripción de Steve, ¿crees que es más probable que Steve sea bibliotecario o granjero? 2 Intuitivamente, la mayoría de nosotros sentimos que Steve debe ser bibliotecario porque es más representativo de nuestra imagen de bibliotecario que de nuestra imagen de granjero.

Al igual que con todos los sesgos cognitivos y heurísticas, hay una razón principal por la que confiamos en la representatividad con tanta frecuencia: tenemos recursos cognitivos limitados. Todos los días, tomamos miles de decisiones por separado, y nuestros cerebros están conectados para hacerlo mientras conservamos la mayor cantidad de energía posible. Esto significa que a menudo dependemos de atajos para hacer juicios rápidos sobre el mundo. Sin embargo, hay otra razón importante por la que sucede la heurística de representatividad. Tiene sus raíces en la forma fundamental en que percibimos y entendemos a las personas y los objetos.

Nos basamos en prototipos para tomar decisiones

Agrupar cosas similares, es decir, categorizarlas, es una parte esencial de cómo le damos sentido al mundo. Esto puede parecer obvio, pero las categorías son más fundamentales para nuestra capacidad de funcionar de lo que muchas personas se dan cuenta. Piensa en todas las cosas que es probable que encuentres en un solo día. Cada vez que interactuamos con personas, objetos o animales, nos basamos en el conocimiento que hemos aprendido sobre su categoría para que podamos saber qué hacer. Cuando vas a un parque para perros, por ejemplo, es posible que veas animales de una gran variedad de formas, tamaños y colores, pero como puedes categorizarlos a todos como «perros», de inmediato sabes aproximadamente qué esperar de ellos: que les gusta correr y perseguir cosas, que les gusta recibir golosinas y que si uno de ellos comienza a gruñir, probablemente deberías retroceder.

Sin categorías, cada vez que nos encontráramos con algo nuevo, tendríamos que aprender desde cero qué era y cómo funcionaba, sin mencionar el hecho de que almacenar tanta información sobre cada entidad separada sería imposible, lo que nos daría una capacidad cognitiva limitada. Nuestra capacidad de entender y recordar cosas sobre el mundo depende de la categorización. Por otro lado, la forma en que hemos aprendido a categorizar las cosas también puede afectar la forma en que las percibimos.3 Por ejemplo, en ruso, los tonos más claros y oscuros de azul tienen nombres diferentes («goluboy «y» siniy», respectivamente), mientras que, en inglés, ambos se conocen como «azul».»La investigación ha demostrado que esta diferencia en la categorización afecta la forma en que las personas ven el color azul: los hablantes de ruso son más rápidos en la discriminación entre azules claros y oscuros, en comparación con los hablantes de inglés.4

De acuerdo con una teoría de categorización, conocida como teoría prototipo, las personas usan estadísticas mentales inconscientes para averiguar cómo se ve el miembro «promedio» de una categoría. Cuando estamos tratando de tomar decisiones sobre cosas o personas desconocidas, nos referimos a este promedio, el prototipo, como un ejemplo representativo de toda la categoría. Hay alguna evidencia interesante para apoyar la idea de que los humanos son de alguna manera capaces de calcular miembros de categoría «promedio» como este. Por ejemplo, las personas tienden a encontrar caras más atractivas cuanto más cerca están de la cara «promedio», generada por una computadora.5

Prototipos guían nuestras conjeturas sobre la probabilidad, como en el ejemplo anterior sobre Steve y su profesión. Nuestro prototipo para bibliotecarios es probablemente alguien que se parece bastante a Steve-tímido, pulcro y nerd—mientras que nuestro prototipo para agricultores es probablemente alguien más musculoso, más realista y probablemente menos tímido. Intuitivamente, sentimos que Steve debe ser bibliotecario porque estamos obligados a pensar en términos de categorías y promedios.

Sobreestimamos la importancia de la similitud

El problema con la heurística de representatividad es que la representatividad en realidad no tiene nada que ver con la probabilidad, y sin embargo, le damos más valor que a la información que es relevante. Uno de esos tipos de información es la probabilidad previa o las tasas base: qué tan común es algo en general. Por ejemplo, al menos en Estados Unidos, hay muchos más agricultores que bibliotecarios. Esto significa que en términos estadísticos, siempre sería incorrecto decir que Steve es «más probable» que sea bibliotecario, sin importar cómo sea su personalidad o cómo se presente.2

El tamaño de la muestra es otro tipo de información útil que a menudo descuidamos. Cuando estamos tratando de hacer estimaciones sobre una población grande, basadas en datos de una muestra más pequeña, queremos que nuestra muestra sea lo más grande posible, porque entonces tenemos una imagen más completa. Pero cuando nos enfocamos demasiado en la representatividad, el tamaño de la muestra puede terminar siendo desplazado.

Para ilustrar esto, imagine un frasco lleno de bolas. of de las bolas son de un color, mientras que are son de otro color. Sally saca 5 bolas del frasco, de las cuales 4 son rojas y 1 es blanca. James dibuja 20 bolas, de las cuales 12 son rojas y 8 blancas. Entre Sally y James, ¿quién debería sentirse más seguro de que las bolas en el frasco son red rojas y white blancas?

La mayoría de la gente dice que Sally tiene mejores probabilidades de tener razón porque la proporción de bolas rojas que dibujó es mayor que la proporción dibujada por James. Pero esto es incorrecto: James sacó 20 bolas, mucho mayores que las 5 de Sally, por lo que está en una mejor posición para juzgar el contenido del frasco. Estamos intuitivamente tentados de ir por la muestra 4:1 de Sally porque es más representativa de la proporción que estamos buscando que la de James 12:8, pero esto nos lleva a un error en nuestro juicio.