Si dices que algo es «probable», ¿cuán probable es que la gente piense que es?

La gente usa palabras imprecisas para describir la posibilidad de eventos todo el tiempo — «Es probable a la lluvia», o «Hay un posibilidad real lanzarán antes que nosotros», o «Es dudoso las enfermeras atacarán». Estos términos probabilísticos no sólo son subjetivos, sino que también pueden tener interpretaciones muy diferentes. «bastante probable» de una persona es «lejos de ser seguro». Nuestra investigación muestra cuán amplias pueden ser estas lagunas en la comprensión y los tipos de problemas que pueden surgir de estas diferencias en la interpretación.

En un ejemplo famoso (al menos, es famoso si te gusta este tipo de cosas), en marzo de 1951, la Oficina de Estimaciones Nacionales de la CIA publicó un documento lo que sugiere que un ataque soviético contra Yugoslavia en el curso del año era una «grave posibilidad». Sherman Kent, un profesor de historia en Yale que fue llamado a Washington, D.C. para co-dirigir la Oficina de Estimaciones Nacionales, estaba desconcertado acerca de lo que, exactamente, significaba «posibilidad seria». Lo interpretó en el sentido de que la probabilidad de ataque era de alrededor del 65%. Pero cuando preguntó a los miembros de la Junta de Estimaciones Nacionales qué pensaban, escuchó cifras del 20% al 80%. Una gama tan amplia es claramente un problema, ya que las consecuencias normativas de esos extremos son marcadamente diferentes. Kent reconoció que la solución era usar números, señalando con tristeza, «No usamos números... y parecía que estábamos haciendo mal uso de las palabras.»

No ha cambiado mucho desde entonces. Hoy en día, las personas en el mundo de los negocios, las inversiones y la política siguen usando palabras vagas para describir posibles resultados. ¿Por qué? Phil Tetlock, profesor de psicología en la Universidad de Pensilvania, que ha estudiado en profundidad el pronóstico, sugiere que « vaga verborrea le da seguridad política.”

Cuando usas una palabra para describir la probabilidad de un resultado probabilístico, tienes mucho margen de maniobra para hacerte lucir bien después del hecho. Si ocurre un evento predicho, uno podría declarar: «Yo dijo que lo haría Probablemente suceder.» Si no sucede, la alternativa podría ser: «Sólo dije que lo haría Probablemente suceder.» Tales palabras ambiguas no sólo permiten al orador evitar ser inmovilizado, sino que también permiten al receptor interpretar el mensaje de una manera coherente con sus nociones preconcebidas. Obviamente, el resultado es una mala comunicación.

Para tratar de abordar este tipo de comunicaciones confusas, Kent trazó la relación entre palabras y probabilidades. En la versión más conocida, mostró frases que incluían palabras o frases probabilísticas a cerca de dos docenas de oficiales militares de la Organización del Tratado del Atlántico del Norte y les pidió que tradujeran las palabras en números. Estos individuos fueron utilizados para leer informes de inteligencia. Los oficiales llegaron a un consenso para algunas palabras, pero sus interpretaciones estaban por todas partes para otras. Otros investigadores han tenido desde entonces similares resultados.

Creamos un nueva encuesta con un par de objetivos en mente. Uno de ellos era aumentar el tamaño de la muestra, incluidos individuos fuera de la comunidad científica y de inteligencia. Otra fue ver si podíamos detectar diferencias por edad o sexo o entre aquellos que aprendieron inglés como lengua primaria o secundaria.

Aquí están las tres lecciones principales de nuestro análisis.

Lección 1: Usar probabilidades en lugar de palabras para evitar interpretaciones erróneas.

Nuestra encuesta pidió a los miembros del público en general que adjuntaran probabilidades a 23 palabras o frases comunes que aparecen en orden aleatorio. En la siguiente exposición se resumen los resultados de 1.700 encuestados.

La amplia variación de probabilidad de que las personas se adhieren a ciertas palabras salta inmediatamente. Mientras que algunos se interpretan de manera bastante restrictiva, otros se interpretan ampliamente. La mayoría, pero no todas, la gente piensa que «siempre» significa «100% del tiempo», por ejemplo, pero el rango de probabilidad que la mayoría atribuye a un evento con una «posibilidad real» de que ocurra abarca entre el 20% y el 80%. En general, encontramos que la palabra «posible» y sus variaciones tienen amplios rangos e invitan a la confusión.

También encontramos que hombres y mujeres ven algunas palabras probabilísticas de manera diferente. Como se muestra en la tabla siguiente, las mujeres tienden a colocar más probabilidades en palabras y frases ambiguas como «tal vez», «posiblemente» y «podría suceder». Una vez más, vemos que «posible» y sus variaciones en particular invitan a una interpretación errónea. Este resultado es consistente con el análisis realizado por el equipo de ciencia de datos de Quora, un sitio donde los usuarios hacen y responden preguntas. Ese equipo encontró que las mujeres usan palabras y frases inciertas más a menudo que los hombres, incluso cuando tienen la misma confianza.

No vimos diferencias significativas en la interpretación entre grupos de edad o entre hablantes nativos y no nativos del inglés, con una excepción: la frase «slam dunk». En promedio, los hablantes nativos del inglés interpretaron la frase como una probabilidad del 93%, mientras que los hablantes no nativos la pusieron en 81%. Este resultado ofrece una advertencia para evitar frases culturalmente sesgadas en general y metáforas deportivas en particular cuando estás tratando de ser claro.

Para asuntos de importancia en los que la comprensión mutua es vital, evitar palabras o frases no numéricas y recurrir directamente a las probabilidades.

Lección 2: Utilizar enfoques estructurados para establecer probabilidades.

Como se discutió, una de las razones por las que las personas usan palabras ambiguas en lugar de probabilidades precisas es para reducir el riesgo de equivocarse. Pero la gente también se esalta con palabras porque no están familiarizados con formas estructuradas de establecer probabilidades.

Un gran literatura muestra que tendemos a tener demasiada confianza en nuestros juicios. Por ejemplo, en otra encuesta pedimos a los encuestados que respondieran 50 preguntas verdaderas o falsas (por ejemplo, «La distancia de la tierra del sol es constante durante todo el año») y que estimaran su confianza. Participaron más de 11.000 personas. El resultados muestran que el promedio de confianza para responder correctamente fue del 70%, mientras que el promedio de preguntas contestadas correctamente fue del 60%. Nuestros encuestados estaban demasiado seguros por 10 puntos porcentuales, un hallazgo que es común en la investigación en psicología.

Los estudios de pronósticos probabilísticos en la comunidad de inteligencia contrastan. Los analistas más experimentados generalmente están bien calibrados, lo que significa que en un gran número de predicciones, sus conjeturas subjetivas sobre las probabilidades y los resultados objetivos (lo que realmente ocurre) se alinean bien. De hecho, cuando la calibración está desactivada, a menudo es el resultado de la falta de confianza.

¿Cómo se establecen las probabilidades de forma inteligente?

Cuando las probabilidades son ambiguas, a diferencia de una simple situación de juego (donde hay un 50% de probabilidades de tener cabezas o colas), usted está tratando con lo que los teóricos de decisiones llaman probabilidades subjetivas. Estos no pretenden ser la probabilidad correcta, sino que reflejan las creencias personales de un individuo sobre el resultado. Debe actualizar sus estimaciones de probabilidad subjetivas cada vez que obtenga información relevante.

Una forma de fijar su probabilidad subjetiva es comparar su estimación con una apuesta concreta. Digamos que se espera que un competidor lance una nueva oferta el próximo trimestre que amenaza con generar disrupción su producto más rentable. Usted está tratando de evaluar la probabilidad de que la introducción no ocurra. La forma de enmarcar su apuesta podría ser: «Si el producto no se lanza, recibo $1 millón, pero si se lanza, no obtengo nada».

Ahora imagina un frasco lleno de 25 mármoles verdes y 75 mármoles azules. Cierra los ojos y selecciona una canica. Si es verde, recibes $1 millón, y si es azul, no obtienes nada. Usted sabe que usted tiene una oportunidad de uno en cuatro (25%) para obtener un mármol verde y ganar el dinero.

Ahora, ¿por qué preferirías apostar: el fallo de lanzamiento o el sorteo de la jarra?

Si quieres ir por el tarro, eso indica que crees que la posibilidad de ganar esa apuesta (25%) es mayor que la posibilidad de ganar la apuesta de fracaso del producto. Por lo tanto, debe creer que la probabilidad de que el lanzamiento del producto de su competidor falle es inferior al 25%.

De esta manera, el uso de un punto de referencia objetivo ayuda a identificar su probabilidad subjetiva. (Para probar otros niveles de probabilidad, simplemente ajustar mentalmente la proporción de mármoles verdes y azules en el frasco. Con 10 mármoles verdes y 90 azules, ¿seguirías sacando del frasco en lugar de tomar la apuesta de falla del producto? Debes pensar que hay menos del 10% de probabilidad de que el producto no se lance.)

Lección 3: Buscar comentarios para mejorar su pronóstico.

Ya sea que esté usando términos vagos o números precisos para describir probabilidades, lo que realmente está haciendo es pronosticar. Si afirma que existe una «posibilidad real» de su competidor se lanzará, está prediciendo el futuro. En los negocios y en muchos otros campos, ser un buen pronosticador es importante y requiere práctica. Pero simplemente hacer muchas previsiones no es suficiente: necesitas retroalimentación. Asignar probabilidades proporciona esto al permitirle mantener la puntuación de su rendimiento.

Los escritores de opinión e intelectuales públicos a menudo hablan del futuro, pero por lo general no expresan sus convicciones con la suficiente precisión para permitir un seguimiento preciso del rendimiento. Por ejemplo, un analista podría especular: «Facebook probablemente seguirá siendo la red social dominante en los próximos años». Es difícil medir la exactitud de este pronóstico porque es subjetivo y la frase probabilística sugiere una amplia gama de probabilidades. Una declaración como «Hay un 95% de probabilidad de que Facebook tenga más de 2,5 mil millones de usuarios mensuales dentro de un año» es precisa y cuantificable. Además, la precisión del pronóstico del analista se puede medir directamente, proporcionando retroalimentación sobre el rendimiento.

Los mejores pronosticadores hacen un montón de pronósticos precisos y realizan un seguimiento de su rendimiento con una métrica como un Puntuación Brier. Este tipo de seguimiento del rendimiento requiere predecir un resultado categórico (Facebook tendrá más de 2,5 mil millones de usuarios mensuales) durante un período de tiempo específico (dentro de un año) con una probabilidad específica (95%). Es una disciplina difícil de dominar, pero necesaria para mejorar. Y el mejores tus pronósticos, mejores tus decisiones. Unos pocos recursos en línea facilitan la tarea. El Buen Juicio Abierto (fundada por Tetlock y otros científicos de decisión) y Metaculo proporcionar preguntas para practicar la predicción. Mercados de predicción, incluidos Predicto, le permiten poner dinero real detrás de sus previsiones.

La próxima vez que se encuentre afirmando que un acuerdo u otro resultado comercial es «poco probable» o, alternativamente, es «prácticamente seguro», deténgase y pregunte: ¿Qué porcentaje de probabilidad, en qué período de tiempo, pondría en este resultado? Enmarca tu predicción de esa manera, y quedará claro tanto para ti como para los demás dónde estás realmente parado.

— Andrew Mauboussin Michael J. Mauboussin Via HBR.org