¿Qué es el sesgo cognitivo?

Buscar y ponderar evidencia que respalde lo que ya piensas. Donde duele: la lista corta de proveedores ensamblada después de que alguien ha decidido en privado, donde cada llamada de referencia confirma en lugar de poner a prueba.
Evidencia: La tarea de descubrimiento de reglas de Wason de 1960 es el origen, aunque su propia conclusión se aplicó al subgrupo que persistió después de dos o más errores. Klayman y Ha (1987) lo reformularon como una estrategia de prueba positiva que es normativamente válida en la mayoría de los entornos: no eres irracional por buscar donde esperas encontrar cosas. El metaanálisis de Hart y colegas de 2009 en Psychological Bulletin coloca el sesgo de congenialidad en d = 0.36, y se invierte cuando la información que contradice es genuinamente útil.
En Argumentree: la rama de con no es opcional. Una afirmación sin un caso en contra registrado es visiblemente incompleta en lugar de silenciosamente no desafiada, y una cadena de preguntas une el desafío a la afirmación exacta que disputa.

El primer número mencionado establece el rango dentro del cual todos discuten. Donde muerde: quien dice primero una cifra de presupuesto, una valoración o una fecha de entrega ha movido cada estimación subsiguiente.
Prueba: La demostración de Tversky y Kahneman de 1974 tuvo estimaciones medianas de 25 frente a 45 para la misma cantidad después de anclajes de 10 y 65. Many Labs 1 replicó el anclaje de manera robusta — pero utilizando anclajes proporcionados. El anclaje incidental de números aleatorios falló en Many Labs 2 (d = 0.04, p = .09, N = 6,826). Así que: los anclajes deliberados mueven a las personas; los números arbitrarios en el entorno en gran medida no lo hacen.
En Argumentree: las posiciones se presentan de manera independiente antes de la discusión, por lo que no hay un primer número en el que anclarse. El anclaje necesita una audiencia, y la entrada asincrónica lo elimina.

Juzgar cuán probable es algo por la facilidad con la que un ejemplo viene a la mente. Donde duele: la interrupción del último trimestre domina el registro de riesgos mientras que el riesgo más lento y mayor, del cual nadie tiene una historia, queda sin listar.
Prueba: dividido, y vale la pena saber qué mitad. La famosa demostración de frecuencia de letras fue minimizada — Sedlmeier, Hertwig y Gigerenzer (1998) encontraron que los juicios generalmente seguían las proporciones reales. El mecanismo de facilidad de recuperación sobrevive: el meta-análisis de Weingarten y Hutchinson de 2018, que abarca 263 estudios, encuentra un efecto medio, aunque el sesgo de publicación lo reduce hasta en un tercio.
En Argumentree: los argumentos llevan su evidencia, así que una anécdota vívida y una tasa base se sitúan lado a lado y se evalúan por separado — y la línea de tiempo muestra cuándo cada uno entró en la discusión.

El artículo de Moore y Healy de 2008 en Psychological Review lo divide en tres: sobreestimar tu puntuación, sobrecolocarte frente a otros y sobreprecisión — estar demasiado seguro de que tu estimación es correcta. Donde afecta: el rango de entrega que es demasiado estrecho, por lo que cada plan posterior hereda una falsa precisión.
Pruebas: la sobreprecisión es la más robusta. Soll y Klayman encontraron que los intervalos de confianza "a veces son solo el 40% de lo necesario para estar bien calibrados." La sobreestimación y la sobrecolocación se invierten con la dificultad de la tarea: las tareas difíciles producen sobreestimación pero subcolocación — y el efecto difícil-fácil en sí mismo es en parte un artefacto de regresión (Juslin et al. 2000).
En Argumentree: las calificaciones se basan en el argumento, no en la afirmación, por lo que una afirmación confiada con pruebas débiles puntúa como pruebas débiles.

Subestimar tus propios tiempos de finalización mientras juzgas los de los demás de manera realista. Donde duele: cada migración, integración y fecha de lanzamiento que hayas establecido.
Prueba: fuerte en el campo. Flyvbjerg y colegas (2002) examinaron 258 proyectos de transporte por un valor de aproximadamente 90 mil millones de dólares y encontraron que los costos estaban subestimados en aproximadamente nueve de cada diez: ferrocarriles +45%, enlaces fijos +34%, carreteras +20%. Buehler, Griffin y Ross (1994) es el origen del laboratorio, y notablemente el sesgo fue eliminado cuando se obligó a los participantes a conectar la estimación con la experiencia pasada. Advertencia que vale la pena considerar: la revisión de Halkjelsvik y Jørgensen de 2012 encontró que la subestimación es dominante en la literatura de ingeniería y gestión, pero no en la literatura de psicología.
En Argumentree: la estimación se convierte en una afirmación con evidencia adjunta — incluyendo la clase de referencia — en lugar de un número afirmado en una reunión de planificación.

Prefiriendo el arreglo actual y tratando "no hacer nada" como neutral en lugar de como una opción con consecuencias. Donde duele: el proveedor actual se renovó porque cambiar requiere justificación y quedarse no.
Pruebas: entre las más fuertes aquí. Samuelson y Zeckhauser (1988) realizaron un estudio con 486 sujetos y encontraron que solo el 28% de los participantes de TIAA-CREF había cambiado alguna vez su asignación. El meta-análisis de 2019 de Jachimowicz y colegas sobre los efectos por defecto en 58 conjuntos de datos (n = 73,675) reporta d = 0.68 [0.53, 0.83], y Madrian y Shea encontraron que la participación en 401(k) pasó del 37% al 86% solo por un cambio en el defecto.
En Argumentree: "mantener lo que tenemos" se presenta como una opción con sus propios pros y contras, por lo que compite en evidencia en lugar de ganar por no estar en la agenda.

Los mismos hechos descritos como una ganancia o una pérdida producen diferentes elecciones. Donde duele: "90% de tasa de éxito" y "10% de tasa de fracaso" son el mismo número y no se perciben de la misma manera.
Pruebas: robustas en dirección, aproximadamente la mitad de la magnitud original. Many Labs 1 replicó el ítem de la enfermedad asiática de Tversky y Kahneman: original d = 1.13 → replicación d = 0.62 (N = 6,271). Many Labs 2 replicó un ítem diferente del mismo artículo de 1981 — OR original 4.96 → OR 2.06 (N = 7,228). Esos dos se confunden constantemente; son estudios diferentes. El metaanálisis de Kühberger de 136 artículos considera que el encuadre es confiable y de tamaño pequeño a moderado.
En Argumentree: los criterios de decisión se escriben antes de que se enmarquen las opciones, y un reclamo puede ser declarado una vez y desafiado en ambos marcos en lugar de sobrevivir en la presentación.

Una vez que conoces el resultado, crees que lo sabías todo el tiempo. Donde duele: el post-mortem que se convierte en una búsqueda de quién debería haberlo visto, lo que enseña a todos a ser más callados la próxima vez.
Pruebas: robustas, magnitud disputada. Fischhoff (1975) mostró que el conocimiento del resultado aumenta la probabilidad juzgada y que las personas son en gran medida inconscientes del cambio. Los meta-análisis no están de acuerdo en el tamaño: Christensen-Szalanski y Willham (122 estudios) reportan r = .17; Guilbault y colegas (95 estudios) reportan una mediana alrededor de .39 — y encontraron que las manipulaciones de des-biasing son en gran medida ineficaces.
En Argumentree: el registro de decisiones está sellado con fecha y hora, por lo que una revisión puede juzgar la decisión con base en la evidencia que existía en ese momento en lugar de en el resultado que llegó después.

Explicando el comportamiento por carácter mientras se descarta la situación. Donde duele: el proyecto fracasó porque el líder era débil — en lugar de porque el proceso les dio un plazo establecido por anclaje y un plan aprobado por consenso.
Prueba: sólida en el paradigma. Jones y Harris (1967) encontraron que las atribuciones de actitud persistían incluso cuando la posición del ensayo fue asignada en lugar de elegida. Many Labs 2 replicó con éxito un estudio de sesgo de correspondencia — d original = 1.75, replicación d = 1.82, uno de los resultados más sólidos del conjunto. A través de culturas se atenúa en lugar de desaparecer.
En Argumentree: se evalúan los argumentos, no a las personas. Ese es el principio de diseño completo, y es la respuesta estructural directa a este sesgo.

Contar el gasto pasado irrecuperable en una decisión presente. Donde duele: el proyecto defendido por lo que ya ha consumido.
Prueba: real pero moderada, y las medidas son cuestionadas. Arkes y Blumer (1985) encontraron que el 85% eligió terminar un avión que ya se sabía que era inferior. El meta-análisis de Sleesman y colegas coloca el costo hundido en ρ = .243 — comparable a, no mayor que, la responsabilidad personal. Un análisis de 2025 encontró que los viñetas clásicas de costo hundido tienen una mala consistencia interna (ω = 0.14–0.57), así que trata los hallazgos de viñetas únicas con cuidado. También nota que en el propio estudio teatral de Arkes y Blumer el efecto estuvo presente en la primera mitad de la temporada y esencialmente desapareció en la segunda.
En Argumentree: los criterios de salida pueden ser registrados cuando el proyecto es aprobado, así que la revisión lee un documento en lugar de volver a litigar el juicio de un colega — ver escalada del compromiso.

Juzgando por qué tan bien un caso coincide con un estereotipo mientras se ignora cuán común es realmente la cosa. Donde duele: "este trato se siente como los que ganamos" — sin la tasa de ganancia.
Prueba: robusta como demostración, y fuertemente dependiente del formato, que es la parte accionable. Casscells y colegas (1978) encontraron que solo el 18% del personal médico dio la respuesta correcta mientras que el 45% se equivocó por un factor de casi cincuenta; Manrai y colegas lo repitieron 36 años después con resultados casi idénticos (23% correcto, 44% dando la misma respuesta incorrecta). Pero Gigerenzer y Hoffrage mostraron que las respuestas correctas aumentaban del 16% a 46–50% cuando el mismo problema se plantea en frecuencias naturales en lugar de probabilidades.
En Argumentree: la evidencia está adjunta a la afirmación que apoya, por lo que una tasa base está presente como un argumento en lugar de ser recordada — o no — por quien sea que la conozca.

La afirmación de que los menos competentes son los más seguros. Donde duele: la certeza más ruidosa en la sala pertenece a la persona con menos fundamento para ello.
Pruebas — y esta necesita cuidado. El patrón descriptivo se replica: los de bajo rendimiento se sobreestiman. La explicación en gran medida no lo hace. Nuhfer y colegas reprodujeron la forma clásica del gráfico a partir de números aleatorios; Gignac y Zajenkowski (2020, N = 929) encontraron que la relación es esencialmente lineal y el efecto mucho más pequeño de lo reportado; McIntosh y colegas encontraron que cuando se igualó la dificultad de la tarea, el patrón fue eliminado — el nivel de rendimiento, no el déficit metacognitivo, fue el impulsor. En justicia, Pennycook y Jansen y colegas encuentran que los de bajo rendimiento son menos capaces de evaluar sus propias respuestas.
Resumen honesto: las personas se sobreestiman, pero la mayor parte del gráfico famoso es regresión a la media más mejor que el promedio. No lo cite como una ley.
En Argumentree: la confianza no es un insumo de puntuación. Una calificación se adjunta a la evidencia de un argumento, por lo que la certeza no tiene peso que no haya ganado.