La toma de decisiones empeora con un exceso de información

Cada día la gente toma decisiones a todas horas sobre temas complejos, como la salud o las finanzas personales; o simples, sobre qué comer o cómo ir a un determinado sitio. A la hora de preguntarse por las alternativas para tomar una decisión, sobre todo cuando es una decisión difícil, el primer instinto suele ser reunir la mayor cantidad de información posible.

Lo cierto es que tomamos muchas decisiones sobre temas que podemos no comprender del todo. Algunas decisiones, como qué desayunar, pueden tener consecuencias a corto plazo (que se acumulan con el tiempo), mientras que otras, como qué casa comprar, pueden afectar nuestras vidas en las próximas décadas. Para evitar equivocarnos buscamos información activamente, el problema es que puede no ser la mejor solución.

Precisamente, una investigación publicada la semana pasada en “Cognitive Research: Principles and Implication”, muestra que la toma de decisiones de la mayoría de las personas en realidad empeora, no mejora, cuando se les brindan datos y detalles adicionales. “Es contradictorio, porque a todos nos gusta pensar que usamos la información sabiamente para tomar decisiones inteligentes”, afirmó la profesora de la Cátedra Farber y autora principal del artículo, Samantha Kleinberg, quien afirma que “la realidad es que cuando se trata de información, más no es necesariamente mejor”.

Investigaciones

Para estudiar cómo las personas toman decisiones, los investigadores suelen crear diagramas simples (o modelos causales) que muestran cómo los diferentes factores interactúan lógicamente entre sí para producir resultados específicos. Cuando se trata de describir escenarios hipotéticos abstractos, como cómo los extraterrestres se enfrentan en una fiesta de baile, la mayoría de las personas pueden razonar eficazmente sobre tales modelos porque no tienen prejuicios ni ideas preconcebidas sobre los bailes extraterrestres. En este caso, las personas toman buenas decisiones porque se concentran en la información que reciben.

Pero el trabajo de Kleinberg muestra que cuando se trata de escenarios cotidianos, como descubrir cómo tomar decisiones saludables en torno a la nutrición, por ejemplo, la capacidad de las personas para razonar de manera efectiva prácticamente se evapora. “Creemos que el conocimiento y las creencias previas de las personas las distraen del modelo causal que tienen delante”, señaló Kleinberg. “Si estoy razonando sobre qué comer, por ejemplo, es posible que tenga todo tipo de ideas preconcebidas sobre las mejores cosas para comer, y eso hace que sea más difícil utilizar eficazmente la información que se me presenta”, afirmó.

Simplificando mucho la razón por la que demasiada información no suele llevarte a tomar buenas decisiones es que distrae. Para verificar esa hipótesis y aprovechar su estudio de 2020, Kleinberg y el coautor Jessecae Marsh, psicólogo cognitivo de la Universidad de Lehigh, llevaron a cabo una serie de experimentos que exploran cómo varía la toma de decisiones de las personas cuando se les presentan diferentes tipos de modelos causales. Una amplia gama de temas de la vida real, desde comprar una casa y controlar el peso corporal hasta elegir una universidad y aumentar la participación electoral.

Modelos causales

Rápidamente se hizo evidente que la gente sabe cómo utilizar modelos causales, pero incluso un modelo muy simple rápidamente se vuelve prácticamente inútil cuando se añade a la mezcla un pequeño detalle adicional, más allá de la información estrictamente necesaria para tomar una buena decisión. Es decir que, cuando la decisión es simple, aunque la respuesta sea clara, si le añadimos una pequeña información más de la necesaria, la decisión puede ser fallida.

“Lo que es realmente notable es que incluso una pequeña cantidad de información excedente tiene un gran efecto negativo en nuestra toma de decisiones. Si obtienes demasiada información, tu toma de decisiones rápidamente se vuelve tan mala como si no hubieras recibido ningún tipo de información”, afirmó al respecto la investigadora.