Por qué perder duele más que ganar (y cómo ese sesgo arruina tus predicciones)

En esta serie de posts estamos explorando las ideas clave del libro “Pensar rápido, pensar despacio” de Daniel Kahneman, una obra fundamental para entender cómo pensamos, decidimos… y, por extensión, cómo predecimos.

Hoy hablaremos de una de las fuerzas más potentes (y más invisibles) que guían nuestras decisiones: la aversión a la pérdida.

¿Qué es la aversión a la pérdida?

Kahneman y Tversky descubrieron que perder duele más que alegra ganar.
Dicho de otro modo: si perder 100 euros nos causa un nivel de malestar de “-10”, ganar 100 euros no nos produce una alegría de “+10”, sino más bien de “+5”.

Esta asimetría emocional hace que evitemos pérdidas incluso cuando hacerlo nos lleva a decisiones irracionales.

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Reseña del libro «Pensar rápido, pensar despacio»

Introducción

Pensar rápido, pensar despacio es un libro publicado en 2011 por el psicólogo Daniel Kahneman (Tel Aviv, 1934 – Nunningen, 2024), profesor emérito en la Universidad de Princeton y galardonado con el Premio Nobel de Economía en 2002, junto a Vernon Smith. Su mayor aportación, desarrollada junto con Amos Tversky, fue la Teoría de las perspectivas, que muestra cómo los individuos toman decisiones en contextos de incertidumbre alejándose de los principios de la probabilidad, recurriendo a atajos mentales o heurísticos.

En esta obra, Kahneman sintetiza décadas de investigación sobre cómo pensamos y decidimos, presentando de manera accesible la existencia de dos modos de pensamiento: el Sistema 1, rápido, automático e intuitivo; y el Sistema 2, lento, deliberado y analítico. La peculiaridad es que la mayor parte de las veces no somos conscientes de cuál de ellos domina nuestras decisiones.

El libro se organiza en tres grandes bloques: en el primero se explica el funcionamiento de los dos sistemas de pensamiento; en el segundo se analizan los sesgos y heurísticos que nos llevan a errores; y en el tercero se aborda cómo tomamos decisiones bajo incertidumbre, incluyendo la teoría de las perspectivas y la distinción entre el yo que experimenta y el yo que recuerda.

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Estimaciones de Fermi: cómo razonar cuando no tienes datos (y evitar el disparate)

A continuación se expondrá en detalle un método que se propone en el libro Superforecasting: The Art and Science of Prediction para descomponer un problema en partes más estimables.

Uno de los retos más frecuentes en análisis es enfrentarse a preguntas sin datos directos. En lugar de improvisar o bloquearse, hay una técnica sorprendentemente útil para avanzar con lógica: la estimación de Fermi.

Esta técnica, popularizada por el físico Enrico Fermi, se basa en dividir un problema complejo en partes más pequeñas y estimar cada una de ellas con números razonables. Pero más allá del cálculo, lo importante es el proceso: establecer límites exteriores (el resultado más amplio razonable) e interiores (el resultado más ajustado posible) del problema, y ser consciente del número que usamos como punto de partida, ya que este actuará como ancla para el resto de nuestras suposiciones.

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Webinar sobre el análisis y predicción de la pandémia de COVID-19

El pasado día 7 de octubre tuve la oportunidad de asistir a un webinar impartido por la Dra. Clara Prats, investigadora del grupo de Biología Computacional y Sistemas Complejos de la UPC. En esta conferencia online se expuso la experiencia de un grupo de investigadores de la UPC con respecto al análisis i control de los datos de la pandemia de COVID en Cataluña

En este post trataré de resumir y exponer algunas de las ideas que me parecieron más interesantes.

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Reseña del libro aprender con big data

Introducción

Aprender con big data, publicado en 2014, fue escrito por dos autores que son unos reconocidos expertos en el mundo de los datos masivos. Por un lado, tenemos a Viktor Mayer-Schönberger  que ha enseñado gobernanza de internet en prestigiosas universidades como Oxford y Harvard y, además, ha publicado 2 libros y numerosos artículos sobre big data. Por otro lado, tenemos a Kenneth Cukier que es un escritor y periodista en The Economist que también ha escrito junto a Viktor sobre el nuevo paradigma que representa los big data en nuestra sociedad. Seguir leyendo «Reseña del libro aprender con big data»