¿Cómo Mejorar Nuestras Perspectivas?

Discovery consists of seeing what everybody has seen and thinking what nobody has thought., Albert Szent-Györgyi

 

Nunca antes en la historia había sido posible tener tanta información, datos y análisis de calidad al alcance de nuestras manos en cuestión de segundos. Pero entonces ¿por qué no hemos sido capaces de mejorar nuestras decisiones (de forma general) y dejar de tropezar dos o tres veces con la misma piedra? Una respuesta podría ser que la desinformación y los intereses protegidos abundan y/o que seguimos siendo presas de nuestros sesgos cognitivos sin darnos cuenta.

 

Una posible solución para la desinformación es tener buenos filtros y tener un sano escepticismo. Para el caso de nuestros sesgos, la solución sería conocernos bien y ser honestos con nosotros mismos. Ya sé que es más fácil decirlo y escribirlo que hacerlo.

Fuente: xkcd

 

Pero aun cumpliendo con las sugerencias del párrafo anterior, todavía necesitaríamos de algo más para mejorar nuestras perspectivas. Pues sobre eso va este post, aunque tengo que deciros que no puedo prometer nada.

 

No soy tan inteligente como para haber descifrado por mí mismo las siguientes herramientas o modelos mentales. Las he recopilado y clonado de varias fuentes y añadido un pequeñísimo toque personal. La lista no  pretende ser una lista exhaustiva.

 

Los principales libros de donde he obtenido la mayoría de las ideas son los siguientes:

 

1. Seeing What Others Don't: The Remarkable Ways We Gain Insights
2. Visual Intelligence: Sharpen Your Perception, Change Your Life
3. Este libro le hará más inteligente: Nuevos conceptos científicos para mejorar su pensamiento
4. A Survival Guide to the Misinformation Age

 

La intención de este post es tratar de averiguar cómo poder ver lo que el resto no ve, es decir, ver lo que los demás han decidido pasar por alto. El diablo está en los detalles, y tanto el Mercado como la Sociedad tienen mecanismos de descuento muy buenos que descuentan lo que muchos ven o saben. Por eso hay que preguntarnos ¿A qué cosas no le han prestado atención el resto de las personas? ¿Qué es lo que los demás no están preguntando? ¿Qué falta en la fotografía o qué debería ir usualmente en ella y no está ahora? ¿O qué hay ahora que antes no había?

 

Leonardo Da Vinci tenía un método que él llamaba Saper Vedere, es decir, saber cómo ver. Lo que yo estoy intentando aquí es saber cómo ver los detalles que muchas veces hacen la diferencia y que están “escondidos” en la profundidad de las cosas.

 

El siguiente ejemplo es demasiado simplista y sesgado. Por ejemplo, 2 + 2 = 4. El resultado (4) contiene menos información y detalles que el problema (2+2). En ámbitos diferentes a las ciencias sociales y naturales, ver únicamente el resultado final o la big picture, puede ser bastante útil. El problema es querer aplicar está visión general o perspectiva global a sistemas complejos, dinámicos y adaptativos como los mercados y la economía, por nombrar sólo algunos. Ese 2+2=4 puede ser escrito como 2+2=5-1, y en sistemas complejos, dinámicos y adaptativos esto implica que entre un paso y otro pueden pasar muchas cosas que pueden durar más o menos tiempo del que esperábamos y con efectos para los que no nos hemos preparado. Es decir, 2+2 puede resultar en un 5 “momentáneamente”, y tal vez tenderemos que esperar algún tiempo y/o sobrevivir algún evento antes de que aparezca ese -1. Todos sabemos que ese -1 llegará, pero no sabemos cuándo ni cómo lo hará.

 

Los siguientes son los modelos mentales o herramientas para analizar los detalles antes de querer llegar a una conclusión general.

 

• La primera regla del 33% :
  • Pasar 1/3 de nuestro tiempo con personas que, en más de un aspecto, están en desventaja con nosotros. Al menos a mí, esto me ha ayudado a entender mejor muchas situaciones (vg.: Emergentes), revisar mi escala de valores y teorías. Obviamente se debe llegar con la predisposición a escuchar.
  • Pasar 1/3 de nuestro tiempo con personas que más o menos tengan nuestras ventajas y desventajas.
  • Pasar 1/3 del tiempo con personas con las que estemos en clara desventaja en al menos un aspecto.

 

• La segunda regla del 33% :
  • Pasar 1/3 del tiempo leyendo o con personas que estén en desacuerdo y/o cuestionen tus ideas, costumbres, valores y forma de actuar y pensar. También leyendo cosas provocativas, densas e intrincadas.
  • Pasar 1/3 del tiempo leyendo o con personas que piensan similar a mí.
  • Pasar 1/3 del tiempo leyendo o con personas totalmente aleatorias, diferentes y fuera de tu zona de confort.

Filters fail when they know us too well and when they don't know us well enough., Jay Rosen (This Idea Must Die)

 

No two people will see anything the exact same way. Everything from our inherited biology to our learned biases influences the way we take in the world. Not only do we as individuals observe, notice, and gather information differently, we also perceive what we’ve gathered differently., Amy E. Herman (Visual Intelligence)

 

• Buscar nuevos patrones y coincidencias, pero de preferencia utilizando muchos ejemplos en lugar de un par de anécdotas para no caer en la ilusión de validez. Además de ser conscientes de las relaciones espurias y de los sesgos de superviviencia, disponibilidad, representatividad y confirmación.

correlation is not predictive for individual cases. It is strictly a statistical statement about how two variables are related in aggregate. Just as correlation is not causation, correlation is not destiny., David J. Helfand  (A Survival Guide to the Misinformation Age)

Fuente: Evidence-Based Technical Analysis by David R. Aronson

 

• Comparar, contrastar, relacionar y conectar ideas, teorías, conceptos y patrones de diferentes ramas del conocimiento y ámbitos de la vida, pero siendo cuidadoso con las salvedades, matices y nuestra tendencia a encontrar patrones en lugares donde realmente sólo hay aleatoriedad.

To get a complete and accurate picture of anything, we need to aggregate all possible information and as many perspectives as possible so we can then sort through, prioritize, and make sense of it., Amy E. Herman (Visual Intelligence)

 

• Cambia el planteamiento y/o perspectiva del problema. El Ejemplo más claro para ilustrar este modelo mental (reframing) es el del Ascensor. Imaginad un edificio donde los inquilinos se quejan del ascensor porque es muy viejo y lento. Lo primero que se nos viene a la mente para solucionar el problema sería cambiar el elevador/motor por uno más nuevo y rápido. Incluso se podríamos pensar en mejorar el código para que los tiempos de espera en cada nivel fuesen menores, etc.

   

  Pero qué pasa si en lugar de  plantear el problema como “ascensor lento”, lo planteamos como “el tiempo de espera”. Haciendo esto último podemos instalar algo cerca o dentro del elevador para que la gente se distraiga y su tiempo de espera se sienta menos largo y fastidioso. De hecho esto es algo que muchos de los edificios utilizan, por ejemplo: música y espejos para distraernos y hacernos sentir que el tiempo pasa más rápidamente.

   

  Lo que se está proponiendo no es identificar el problema que todos vemos (ascensor lento), sino buscar otro problema (dentro del mismo ámbito) que sea más fácil y barato de solucionar. La mayoría de los problemas que enfrentamos tienen muchas variables y por lo tanto se pueden plantear desde muchas perspectivas. Otra variable dentro de este problema es el número de personas que utilizan el ascensor en hora pico, y esto se puede solucionar modificando los horarios de salida/entrada/receso en tan sólo unos minutos.

 

• Tener curiosidad y exponernos a muchas ideas diferentes, aleatorias, raras, contradictorias e incluso ridículas.

todas nuestras teorías son fundamentalmente provisionales y que es muy posible que estén equivocadas. Si logramos incorporar esta idea a nuestro instrumental cognitivo tendremos mayores posibilidades de escuchar con curiosidad y empatía a aquellas personas que defiendan teorías que contradicen a las que nosotros mismos sostenemos. Quedaremos mejor capacitados para prestar atención a las pruebas contrarias a nuestras convicciones —esos anómalos fragmentos de información que determinan que la imagen que nos hacemos del mundo resulte un poco más extraña, más misteriosa, menos nítida y menos concluyente—. Y seremos al mismo tiempo capaces de sostener nuestras convicciones con un poquito más de humildad, felices de saber que es casi seguro que ya esté gestándose alguna idea mejor., Kathryn Schulz (Este libro le hará más inteligente)

 

• Ser contrarian, pero no en el sentido de siempre llevarle la contraria al resto del mundo o sopreponderar un evento/variable con probabilidades pequeñas sólo porque es conspicuo y sobresale (y viceversa). La cuestión es ser contrarian pero usando contradicciones y contraejemplos para hacer nuevos descubrimientos. Y en mi opinión, esas contradicciones se encuentran en los detalles que muchos pasan por alto.

 

• Invert always invert. Ver las cosas al derecho y al revés. Buscar el camino de regreso del Efecto a la Causa. Plantear las cosas en sentido contrario y en términos opuestos. Esto es muy útil en los gráficos de línea o velas porque podemos testear nuestras hipótesis de suelos y techos o puntos de inflexión “fuera de la muestra”.

 

• Distinguir entre los diferentes tipos de ciclos: económico, bursátil, crediticio, de la industria, del negocio, social, cultural, tecnológico, de vida, etc.

una buena regla práctica que podemos aplicar cuando nos vemos confrontados al aparente carácter mágico del mundo de la vida y de la mente es la siguiente: tratemos de descubrir los ciclos que se encargan del trabajo duro., Daniel C. Dennett (Este libro le hará más inteligente)

 

• Tener en cuenta las Leyes de la Aleatoriedad y las Leyes de Probabilidad.
  • Primera ley de la aleatoriedad: existe algo llamado aleatoriedad
  • Segunda ley de la aleatoriedad: algunos acontecimientos son de imposible predicción.
  • Tercera ley de la aleatoriedad: los acontecimientos azarosos/aleatorios se comportan de un modo predecible cuando se los considera en grandes volúmenes, pese a que cada uno de ellos resulte imposible de predecir por separado.

Si la aleatoriedad resulta tan difícil de comprender es porque contradice nuestros instintos, dedicados siempre a la búsqueda de pautas/patrones. Lo que la aleatoriedad nos dice es que a veces no hay pauta/patrón alguna que encontrar. En consecuencia, la aleatoriedad se constituye en uno de los límites fundamentales con los que topa nuestra intuición., Charles Seife (Este libro le hará más inteligente)

 

• Utilizar árboles de decisión y distribuciones de probabilidades para modelar diferentes posibles secuencias de eventos, conocer el comportamiento de las variables y estimar el coste-beneficio o risk/reward.

 

• Tomar en cuenta el Principio de Pareto que muestra que una pequeña cantidad(X%) controla, provoca, desencadena, determina o es responsable de un número mayor de elementos o resultados(Y%). A este principio se le conoce con muchos nombres (la regla del 80/20, Zipfs Law, Power Law Distribution, Winner-Take-All). Lo más curioso es que este patrón o distribución suele ser recursivo, ie, se repite indefinidamente como si fuese un fractal dentro del X% y del Y%.

Este patrón estadístico resultaba tan habitual que Pareto decidió darle el nombre de «desequilibrio previsible». No obstante, y a pesar de que este rasgo de optimismo se manifestó hace ya un siglo y es omnipresente, lo cierto es que todavía hoy somos incapaces de predecir su ocurrencia. Parte de nuestra torpeza a la hora de esperar lo esperable radica en el hecho de que se nos haya inculcado que la distribución paradigmática que suelen mostrar los sistemas de gran magnitud es la distribución gaussiana, conocida comúnmente con el nombre de campana de Gauss… Las distribuciones de Pareto no se parecen en nada a estas: la recursividad del peso estadístico de la regla del ochenta-veinte implica que la media se halla lejos del centro. Y esto, a su vez, implica que en esos sistemas la mayoría de la gente (o el elemento que se esté ponderando) se encuentra por debajo de la media., Clay Shirky (Este libro le hará más inteligente)

 

• Rompe y divide los datos en diferentes rangos y conjuntos. Haz muchas combinaciones de gráficos (vg.: scatterplot, radar chart, 3D, etc) y variables para verlos desde diferentes ángulos y comparar, contrastar y encontrar nuevos patrones y relaciones.

when faced with a large dataset in which each object of interest is characterized by several numbers, it is not uncommon for a scientist to just “plot everything against everything else”—to generate a large number of plots that represent the parameters of the dataset in different ways to help us look for the patterns we are so adept at seeing. This apparently injudicious approach must be accompanied by a constant awareness that (1) we are so good at seeing patterns that we often see them where none exist, and (2) the existence of a real pattern in a plot of variable A versus variable B does not necessarily signify that A controls B or that B controls A., David J. Helfand  (A Survival Guide to the Misinformation Age)

Fuente: Andrew Abela (http://extremepresentation.typepad.com/blog/2006/09/choosing_a_good.html)

 

• Utilizar el pensamiento lateral para suponer lo absurdo, desconocido e inimaginable.

 

• Utilizar el pensamiento negativo para imaginar los peores escenarios y cómo nos sentiríamos. De esta forma podemos planear con antelación y prepararnos psicológicamente, y temperar nuestro optimismo y confianza.

 

• Párate, pon a un lado los datos y la teoría, y ve a buscar la evidencia. Toyota tiene un concepto famoso llamado genchi genbutsu, que quiere decir “ve y mira”. Para ellos la mejor forma para entender realmente una situación o contexto es ir al lugar donde las cosas están sucediendo o donde el trabajo está siendo realizado. Cuando mencioné las reglas del 33%, me estaba refiriendo en parte a esto. Cambiar físicamente nuestros ángulos de percepción, ayuda a romper bloqueos mentales, y también a mejorar nuestro feeling de la realidad. Si habéis visto o leído The Big Short, entonces recordaréis que Steve Eisman y su equipo fueron a Florida, California y Arizona para ver la situación de primera mano. En muchos ámbitos fuera de las inversiones, también es bueno ir al lugar de los hechos para entender bien qué está pasando y nutrir nuestra experiencia.

The more unfamiliar the territory you traverse, the more potential there is for you to refocus your perceptions and break out of what psychologists call “functional fixedness,” or the habit of seeing things from only one perspective. Instead of banging your head on the wall thinking about the same thing, by getting up and going you’ll engage your real-time observational skills, which will in turn ignite your critical thinking abilities, refresh all of your senses, and in many cases release your mental block., Amy E. Herman (Visual Intelligence)

 

• No tener miedo a fallar ni a los errores porque muchas veces son ellos los que nos ayudan a comprender mejor las cosas, a obtener nuevas ideas y a descubrir inconsistencias en nuestro proceso cognitivo. Sólo hay que cuidar que estos errores no sean catastróficos. En pocas palabras, tratar de equivocarnos de una forma más inteligente y eficaz. Taleb identifica como antifragilidad el amar los errores.

When we put too much energy into eliminating mistakes, we’re less likely to gain insights. Having insights is a different matter from preventing mistakes., Gary Klein (Seeing What Others Don't)

 

• Recopilar la evidencia y los datos y tratar de interpretarlos sin asumir ninguna conclusión a priori. Decirlo es más fácil que hacerlo, pero hay que intentarlo.

The earlier the assumption is made, the more dangerous it is because it skews subsequent observations. Accuracy in the first stages of the observation process is critical., Amy E. Herman (Visual Intelligence)

 

 

Los puntos anteriores por sí mismos y aislados no nos brindan nuevas y mejores perspectivas. La cuestión es sintetizar y crear varias hipótesis a partir de la combinación de todos ellos para ahora sí obtener una mejor y diferente big picture o perspectiva.

 

Obviamente existen obstáculos a todo este proceso y por eso es necesario conocer y entender nuestros sesgos. La autora del libro Visual Intelligence da un una lista de preguntas interesantes que pueden servir como primer paso para identificar nuestras influencias e inclinaciones.

 

• ¿Cuáles son las cosas por las que estoy siendo influenciado?
  • Mis experiencias o las experiencias de aquellos cercanos a mí.
  • Mi historia geográfica, afinidades o localización presente.
  • Mis valores, moral, cultura, creencias religiosas y afiliación política.
  • Mi crianza o educación.
  • Mis deseos profesionales, ambiciones y fracasos.
  • Mis deseos personales, ambiciones o fracasos.
  • Mis gustos y disgustos inherentes.
  • Mi experiencia financiera y perspectiva.
  • Mi estado físico y edad.
  • Mi estado de ánimo actual.
  • Grupos con los que me identifico y organizaciones a las que pertenezco.
  • Medios de comunicación que consumo: libros, TV, websites, blogs, periódicos, revistas, redes sociales.
  • Información o impresiones/opiniones que me han pasado familiares, amigos o colegas.
  • ¿Es esta información consistente con lo que yo pensaba y creía inicialmente?
  • ¿Esta información me beneficia personal o profesionalmente?

The more central the belief is to our thinking, the harder it is to give up. These core beliefs anchor our understanding. We use them to make sense of events, to inquire, and to arrive at judgments about other ideas. And so we are much more likely to explain away any anomalies rather than revise our beliefs in the face of them., Gary Klein (Seeing What Others Don't)