Nuevo enfoque para reducir el sesgo de decisión: el juego
La investigación emergente sugiere que el juego puede ayudar a los analistas de inteligencia con el serio negocio de identificar sesgos que pueden nublar la toma de decisiones.
Los expertos de la empresa de defensa y aeroespacial Raytheon realizaron ejercicios analíticos que utilizaron juegos basados en escenarios.
Durante el ejercicio, los investigadores descubrieron que algunos de los participantes mostraban sesgos de anclaje y confirmación mientras intentaban determinar la responsabilidad y las motivaciones de los ataques insurgentes en el escenario.
El sesgo de confirmación es la tendencia a aceptar solo información que respalde las creencias y actitudes actuales, mientras que el anclaje lleva a las personas a enfatizar demasiado los juicios pasados o las hipótesis iniciales a pesar de la evidencia nueva y contradictoria.
"Los sesgos a menudo son difíciles de identificar, pero es importante reconocer el sesgo en la teoría y el análisis de decisiones", dijo el coronel Jacob Graham, investigador asociado senior de la Facultad de Ciencias de la Información y Tecnología de Penn State. Graham trabajó con Donald Kretz y B. J. Simpson, ambos científicos cognitivos de Raytheon Intelligence and Information Systems.
"Para quienes toman las decisiones, los prejuicios pueden marcar la diferencia en las decisiones de vida o muerte".
Los investigadores dijeron que la idea de usar juegos como una forma de detectar sesgos de confirmación se basaba en estudios recientes que implicaban sesgos en el número de fallas de inteligencia nacional.
“Ha habido muchos estudios posteriores al 11 de septiembre que analizaron la técnica analítica y las fallas de inteligencia”, dijo Kretz.
"Lo que encontraron fue que hay una serie de obstáculos importantes para un análisis de inteligencia bueno y completo, pero lo que se menciona una y otra vez en estos estudios es el sesgo cognitivo".
Graham diseñó una serie de juegos basados en situaciones de la vida real que los analistas de inteligencia estadounidenses enfrentaron en Irak. Usó información de una colección de documentos e informes digitales que desarrolló para crear juegos de toma de decisiones para analistas.
"Es ficticio, pero es muy real", dijo Graham. "Tenemos mucho cuidado de no revelar secretos sobre cómo opera Estados Unidos".
Los investigadores informaron sobre sus hallazgos en la Conferencia IEEE sobre Tecnologías para la Seguridad Nacional.
En el estudio, los juegos utilizaron una cadena de mensajes, llamadas telefónicas interceptadas e informes de inteligencia que ofrecían información sobre las actividades de los grupos insurgentes en una zona pobre de Bagdad.
Según Kretz, tres grupos de nueve participantes, todos ingenieros de Raytheon, se colocaron en medio de un escenario en evolución de una serie de ataques insurgentes.
Los sujetos, que tenían educación universitaria pero no estaban entrenados en análisis de inteligencia, tenían evidencia de acceso después de cada ataque y se les pidió que evaluaran la responsabilidad y la motivación después de que ocurriera cada ataque.
El primer grupo analizó los datos tratando de comprender las relaciones entre grupos de personas conocidos y desconocidos: análisis de vínculos.
Otro grupo extrajo información y sopesó la importancia de los datos, denominada extracción de información y ponderación.
Los investigadores informaron al grupo final sobre cómo utilizar hipótesis en competencia para explicar los actos insurgentes denunciados; los expertos dicen que esta táctica de crear hipótesis alternativas es un método para evitar el sesgo de confirmación.
El equipo que se entrenó para considerar hipótesis alternativas superó significativamente a los otros equipos al identificar a los perpetradores y los objetivos previstos, dijo Kretz.
“Creamos este ejercicio para permitir a los analistas escanear una serie de mensajes y pudimos demostrar que tenían cierta mentalidad”, dijo Graham.
Kretz dijo que el estudio podría usarse en el futuro como una forma de capacitar a los analistas de inteligencia para detectar y minimizar sus sesgos, así como para desarrollar tecnología más inteligente para respaldar el análisis de inteligencia.
“Se trata realmente de sentar las bases para crear ejercicios que podamos ejecutar con analistas gubernamentales que trabajan”, dijo Kretz.
Fuente: Penn State
