Plausibility Theory (Teoría de lo plausible)

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Según Collins y Michalski, “algo es plausible si es soportado conceptual por un conocimiento anterior”. El Teoría de la Plausibilidad de Wolfgang Spohn (1985-), Collins y Michalski (razonamiento, 1989), Lemaire y Fayol (resolución de problemas aritmética, 1995), Connell y Keane (modelo cognoscitivo de la plausibilidad, 2002) proporciona nuevas penetraciones en toma de decisiones de los riesgos que no pueden ser sabidos. La plausibilidad es un fenómeno ineludible e inopinado de la vida diaria. Sin embargo, fue ignorado por la ciencia cognoscitiva durante mucho tiempo, y se lo trató sólo como una variable operacional, en lugar de ser explicado o estudiado por sí mismo.

Estadística Bayesiana

Hasta la llegada de la Teoría de la Plausibilidad, comúnmente la teoría que fue utilizada por los científicos para explicar y para predecir la toma de decisiones, era la estadística Bayesiana. Nombrado para Thomas Bayes, un pastor inglés del siglo dieciocho. La estadística Bayesiana fue popularizada en los años 60 por Howard Raiffa para su uso en los ambientes de negocio. Según teoría Bayesiana, los gerentes toman decisiones, y deberían tomar decisiones, basados en un cálculo de las probabilidades de todos los resultados posibles para cada situación. Cuantificando el valor de cada resultado por su probabilidad de ocurrencia y sumando sus totales, los decisores bayesianos calcúlan los “valores esperados” para una decisión que deba ser tomada. Si el valor esperado es positivo, entonces la decisión debe ser aceptada; si es negativa, debe ser rechazada.

Limitaciones de la estadística BayesianA

A primera vista, esto puede parecerse a un método de funcionamiento ordenado. Pero desafortunadamente, la manera Bayesiana de justificar las decisiones hace frente, a por lo menos, dos fenómenos que son difíciles de explicar:

1. La percepción de bajo riesgo. La gente normalmente acepta un juego que le ofrece 50% de probabilidad de ganar $10, si para ello arriesga perder $5. ¿Pero esa misma gente por qué rechaza generalmente el apostar en el mismo juego, con las mismas probabilidades, si en dicho juego puede ganar $1.000.000 contra una pérdida potencial de $500.000?
2. Cómo ocuparse de los riesgos que no pueden ser conocidos. ¡Esta clase de riesgos, que no implica probabilidades fiables, es típica en las situaciones de negocio!   ¿Por qué los gerentes prefieren altos riesgos que son conocidos, sobre los riesgos que no pueden ser sabidos?

Plausibility Theory (Teoría de lo plausible)

Esos dos fenómenos pueden ser tratados si el cálculo Bayesiano del “valor esperado” es substituido por el del “umbral del riesgo” de la Teoría de la Plausibilidad. Como su precursor, la Teoría de la Plausibilidad determina la gama de resultados posibles, pero se centra en la probabilidad de alcanzar un determinado punto del umbral - como por ejemplo, una pérdida neta - concerniente a un riesgo aceptable. Por ejemplo: se rechaza una decisión normalmente provechosa si hay un riesgo más alto, que, por ejemplo, el 2% de generar una (mayor) pérdida. Claramente, la plausibilidad puede resolver ambas debilidades del pensamiento de Bayesiano: la tendencia de los gerentes a evitar bajos riesgos inaceptables, y la tendencia de los gerentes a evitar tomar los riesgos que no pueden ser conocidos.

Los ejemplos típicos de la aplicación de la Teoría de la Plausibilidad son las nuevas reglas de Basilea II para la asignación de capital en la industria de servicios financieros.

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