Neuroeconomía

Cotidianamente explicamos y predecimos las decisiones, nuestras y del resto de la gente, asumiendo dos supuestos: 1) la existencia de un sistema unitario de evaluación de opciones y toma de decisiones (”la persona”), y 2) la racionalidad de dicho sistema. En relación al primero recientes investigaciones en neurociencia cognitiva, han mostrado que muchas de “nuestras” decisiones son el resultado de una compentencia interna por el control de la conducta, donde varios subsistemas evaluan paralelamente las situaciones, toman decisiones según sus propios principios de acción, y se influyen recíprocamente en grados variables. En relación al segundo, la psicología cognitiva, desde finales de los 70’s, viene poniendo en entredicho el cumplimiento de varios de los requerimientos elementales que en general se asumen al definir “racionalidad”. El más damnificado ha sido el principio de consistencia lógica de las decisiones más allá del modo de presentación de las opciones, o “principio de invarianza por descripción”. En este espacio quiero dar cuenta de un par de hallazgos recientes que muestran como el incumplimiento del segundo supuesto (la racionalidad del sistema) parece ligarse causalmente con el modo en que se da el incumplimiento del primero (la existencia de un sistema unitario).
Amos Tversky y Daniel Kahneman (1981) son los autores del trabajo más citado en relación a las violaciones del principio de invarianza por descripción. En uno de sus estudios se planteaba a las personas la siguientes situación:
Imagina que tu país se está preparando para la llegada de una inusual y mortal enfermedad, la cual, de no hacerse nada, se espera mate a 600 personas. Se consta de dos planes alternativos para hacer frente a dicha epidemia, y sus consecuencias científica-estadísticamente estimadas son las siguientes:

Si el plan A es adoptado 200 personas se salvarán.

Si se adopta el plan B existe 1/3 de probabiliudades de las 600 personas se salven, y 2/3 de que las 600 mueran.

¿Cual elegirías?…
Se preguntó a 152 estudiantes de la universidad de Stanford y de la de British Columbia. El 72% eligió “A”, y el 28% eligió “B”.
En paralelo se presentó una situación formalmente equivalente a 155 estudiantes de las mismas universidades, variando los detalles de la descripción.

Si el plan A es adoptado 400 personas se morirán.

Si se adopta el plan B existe 1/3 de probabiliudades de que nadie muera, y 2/3 de que las 600 personas mueran.

Y las respuestas se invirtieron, el 22% eligió “A” y el 78% eligió “B”.
Fenómenos como este han sido explicados por la teoría prospectiva (Tversky y Kahneman, 1979; 2000) apelando al concepto de “framing” (enmarque), referido a las concepciones del decisor respecto de actos, resultados y contingencias asociadas a una situación de toma de decisiones. Estos marcos variarían al variarse los modos de presentación de los problemas.
Específicamente en el ejemplo, al primer grupo la opción A le presentaría un enmarque de ganancia (”x se salvaran”), mientras que al segundo un enmarque de pérdida (”x morirán”), ante lo cual, consistentemente con las predicciones matemáticas de la teoría prospectiva, las personas mostrarían aversión al riesgo en un marco de ganancia, y búsqueda de riesgo en uno de pérdida.
Hace poco, en un estudio con imagen por resonancia magnética funcional (fMRI), De Martino, Kumaran, Seymour y Dolan (2006) pusieron en situaciones similares a 20 personas.

En la primera condición se presentó un enmarque de ganancia. Se entregaron 50 libras a las personas y luego se les pidió elegir entre mantener 20 libras (frame de ganancia) o participar en un juego donde en rojo se señalaban las probabilidades de perderlo todo (3/5) y en verde las de mantener las 50 libras. El 57% mostró aversión al riesgo, prefiriendo mantener 20 libras con seguridad; el 42,9% prefirió jugar por las 50.

De modo intercalado se presentó a los sujetos la segunda condición, matemáticamente equivalente a la primera. Se les entregaba 50 libras, pero luego se les pedía elegir entre perder 30 (frame de pérdida) y jugar al mismo juego de la primera condición. El porcentaje de personas que jugó subió de 42,9% en el frame de ganancia, a un 61,6% en este de pérdida, y el de personas que prefirieron el monto seguro cayó de 57,1% en el primero a un 48,4% en el segundo.
El registro de fMRI mostró una gran activación de la amigdala asociada a la elección de la opción segura en el frame de ganancia en comparación con la actividad en esta zona asociada a la opción de juego; patrón de actividad invertido al del frame de pérdida, donde se observó una gran activación de la amigdala acompañando la decisión de jugar vs. la de mantener un monto seguro. Lo anterior constituyó un primer indicio del importante rol de esta estructura en la generación del fenómeno estudiado.
Por otra parte, tomando en cuenta que se produjeron importantes diferencias individuales en las tendencias de decisión, se analizó la actividad cerebral de cada persona y se le comparó con los datos comportamentales, es decir con la tendencia de cada uno a ser influido por el efecto de framig. Se pudo constatar entonces que las personas menos influenciables por el modo de presentación mostraban consistentemente, en ambas condiciones, una mayor activación de las zonas orbitales (detrás de las orbitas de los ojos) y mediales (al centro del eje izquierda-derecha) del lóbulo prefrontal, y las más influenciables mostraban por su parte una mayor actividad de la amígdala.
En general la evidencia, más allá de este estudio, muestra que la amigdala se asocia a respuestas emocionales, influyendo directamente en la realización de conductas automáticas y no-deliverativas, debidas a predeterminaciones evolutivas (genéticas) o al aprendizaje de asociaciones etímulo-respuesta cuando los estímulos tienen una gran significación fisiológico-emocional para el organismo.
Por otra parte las zonas prefrontales se muestran asociadas a la planificación y, en términos generales, a comportamientos flexibles y bajo el control deliberativo. Específicamente el córtex prefrontal orbital tendría un importante rol integrador de información emocional y deliberativa, asociandose fuertemente al control flexible ante estímulos emocionales.
Lo interesante de estos hallazgos se refiere, entonces, a que el efecto de framing reflejaría el predominio de un sistema de respuesta automática, rápida, de bajo costo computacional y posiblemente efectiva en la mayoría de los ámbitos evolutivamente relevantes; mientras que un comportamiento más cercano a la “racionalidad” reflejaría la acción de un sistema más integrador y flexible (respuesta controlada), pero también más costoso computacionalemente hablando. Este último sistema determinaría comportamientos más adaptativos en ámbitos específicos (estadísticamente menos probables) donde el sistema automático no conseguiría resultados sufiecientemente buenos.
Ahora bien, más que hablar de sistemas diferenciables, cabe hablar de un continuo automatismo-control (Cohen, J. D. et al. 1990), en procesos cuyo sustrato biológico puede solaparse en mayor o menor medida; y donde el paso de un modo de operación a otro sigue una lógica de costo- beneficio bastane clara.
La distinción de un continuo entre procesos automáticos y controlados es quizá uno de los principales avances de la ciencia cognitiva, donde la alianza entre psicología y neurociencia ha dado exelentes resultados. Se aplica por ejemplo, en el ámbito motor, al fenómeno de aprender a manejar un auto, donde al comienzo se presta atención a cada aspecto y se planifica cada movimiento (prefrontal) para, mediante la práctica, llegar a manejar sin control deliberativo (cerebello, a grandes rasgos)… volviendo a acaecer procesos controlados sólo cuando tenemos una situación muy novedosa (ej. problema).
Parece que en el ámbito de la toma de decisiones se puede plantear una dualidad similar.
Para el caso del fenómeno tratado en este post, cabe preguntarse por qué se hallará precableada la aversión al riesgo en condiciones de ganacia y la búsqueda del mismo en condiciones de pérdida… hay varias teorías dando vuelta…
tema para otra semana.

Cohen JD, Dunbar K, & McClelland JL (1990). On the control of automatic processes: A parallel distributed processing model of the Stroop effect. Psychological Review, 97(3):332-361.
De Martino, Kumaran, Seymour y Dolan (2006). Frames, biases, and rational decision-making in the human brain. Science 313, 684–687.
Dolan, R. J. (2007). The human amygdala and orbital prefrontal cortex in behavioural regulation. Philosophical Transactions of the Royal Society B (Biological Sciences), 362, 787 - 799.
Kahneman, D. & Tvesky, A. (Eds.) (2000). Choices, Values and Frames. Cambridge University Press
Tvesky, A. & Kahneman, D. (1981). The Framing of Decisions and the Psychology of Choice. Science 241, 453-458.