Cómo la economía conductual se está utilizando para dotar los servicios de Internet de inteligencia humana

 Eve de la película WALL-E, es un robot que tiene emociones. Imagen de ahdirectory.info

Eve de la película WALL-E, es un robot que tiene emociones. Imagen de ahdirectory.info

El campo de investigación llamado Behavioral Economics (BE) se dedica a investigar por qué las personas tomamos decisiones que tomamos y cómo diseñar los experimentos adecuados y eficientes para entender este comportamiento. Por lo visto no somos tan racionales como queremos o pretendemos ser.
Pero además esta rama de estudio se está aplicando en los últimos algoritmos de inteligencia artificial (AI) y esto está consiguiendo ciertos avances en el desarrollo de algoritmos súper-inteligentes que son capaces de “pensar como humanos”. Algunos expertos piensas que las máquinas ya no solo van a encargarse de tareas sencillas y de ayudar la toma de decisiones humanas, sino que las personas vamos a ser reemplazados por máquinas en la toma de decisiones y en la realización de tareas complejas. Otros dicen que no, que se desarrollarán sistemas de colaboración humano-máquina más eficientes.
El informe sobre el futuro del trabajo del World Economic Forum 2016 asegura que miles de trabajos serán reemplazados por la AI y la robótica ¡en los próximos cuatro años!

 Gráfico del informe en donde se muestran cómo factores tecnológicos, demográficos y socioeconómicos impactan en los modelos de neogio a lo largo del tiempo.

Gráfico del informe en donde se muestran cómo factores tecnológicos, demográficos y socioeconómicos impactan en los modelos de neogio a lo largo del tiempo.

Inteligencia artificial, algoritmos de aprendizaje de máquina, sistemas de procesamiento de grandes volúmenes de datos y temas similares. Las personas que no están en contacto con esta terminología necesitan entender cómo esta ciencia está ya siendo aplicada en las apps y servicios que utilizan.
Entender para comprender, comprender para prepararse a un cambio radical o lo que los científicos llaman singularidad tecnológica (technological “singularity”) que ya está llegando.

 

Behavioral Economics (BE) o la economía conductual

El término Behavioral Economics (BE) o la economía conductual es una rama de la economía que asegura que la toma de decisiones económicas está influenciada por el comportamiento humano. Esta  ciencia, que forma parte de los llamados “behavioural science”, se están aplicando en el diseño de producto, en el marketing, en la toma de decisiones estratégicas, en el ámbito de los recursos humanos y en la política.
En el ámbito de la toma de decisiones, conceptos de ámbitos tan dispares como la psicología, la sociología, la antropología e incluso la biología se tienen en cuenta para establecer modelos de comportamiento humano y cómo éstos influyen en nuestro comportamiento. 
Esta corriente de la economía, se centra en el desarrollo de teorías de evolución basadas en la conducta, y ha identificado el rango de sesgos que actúan en la toma de decisiones económicas, como resultado de entender cómo la gente piensa y siente. 
Así por ejemplo las personas tenemos sesgos cognitivos debido a las limitaciones en la capacidad de procesar la información. Y esto hace que la parte emocional de la persona intervenga en la toma de decisiones. Cuando existen demasiadas probabilidades, las reducimos a golpe de emociones, sacrificando parte de la información existente para avanzar. Utilizamos los que se llama “atajos heurísticos*” que nos permiten satisfacer la necesidad tomando una decisión lo suficientemente buena en costes y limitaciones existentes, aunque no sea la más óptima.

[*] Según la RAE heurística es la técnica de la indagación y del descubrimiento, o la manera de buscar la solución de un problema mediante métodos no rigurosos, como por tanteo, reglas empíricas, etc.

 Imagen de pixabay

Imagen de pixabay

Por otro lado, la economía conductual, ahonda en cómo el ámbito social influye en el proceso de la toma de decisiones. Y es que somos incapaces de tomar decisiones de forma aislada; existen “fuerzas sociales” que definen el entorno en el que estamos irremediablemente embebidos.

En definitiva; que las decisiones que tomamos no siempre son las más óptimas. Las personas no respondemos en todas las ocasiones cuidando de nuestro propio interés, maximizando el beneficio o reduciendo los costes, como establecían los modelos tradicionales de economía. Cuando hay incertidumbre entran en juego los sesgos de conocimiento, la opinión y los límites en la capacidad de procesado de información y esto hace que nuestro comportamiento no sea racional.

Otras ámbitos relacionados con la BE que estudian actualmente la interacción humana, son la antropología, la psicología cognitiva y social y la neurociencia.

 

Aversión a la pérdida

Una de las teorías más aplicadas de la economía conductual es la teoría de lo posible (prospect theory); un modelo que explica cómo las personas deciden entre alternativas que contienen cierto nivel de riesgo e incertidumbre. La teoría propuesta inicialmente por Kahneman & Tversky en 1979, establece que las personas tomamos decisiones utilizando puntos de referencia, y que estos fundamentalmente consisten en evitar las pérdidas. Los individuos tenemos la tendencia de aceptar una opción de riesgo que evite una pérdida más frecuentemente, que aquellas que aseguren una ganancia. 
Esto se utiliza en Internet para enmarcar alternativas de compra que cambian la percepción al riego de la persona. En el contexto de la venta por internet por ejemplo, la toma de decisiones de compra depende mucho de cómo se nos muestren las diferentes opciones. Se sabe por ejemplo, que el cliente se gasta más dinero en un configurador de producto en donde se encuentra con una selección por defecto, que en aquellos en los que el configurador está vacíos en un principio.
Como consumidores pensamos en el valor de las cosas en términos relativos en lugar de absolutos y por eso un comparador de precios nos ayuda a tomar decisiones. Pongamos por ejemplo que estamos frente a una web de ordenadores y nos disponemos a seleccionar un portátil. Aparte de los destacados de ofertas y descuentos, todas las páginas de este tipo ofrecen un configurador que permiten filtrar por una serie de opciones tales como precio, tamaño de pantalla, procesador, resolución, etc. Pero siempre se muestran configuraciones por defecto y además estas contienen el punto óptimo; es decir las opciones de la ventana de selección concretas tales que maximicen la venta. 

Programar vías de acción es una forma de establecer “Nudges” o empujes; es decir “incluir cualquier aspecto en la arquitectura de la información que altere el comportamiento de la persona de una forma previsible, pero sin prohibir ninguna opción o cambiar significativamente los incentivos económicos” como definen Thaler and Sunstein (2008). 

 

La experimentación

¿Cómo empujar que cierre la decisión de compra? ¿Qué le hace seleccionar uno de los ordenadores y no otro? ¿Cuántas opciones de comparación son las adecuadas? Todas estas dudas dependen de demasiadas variables como para generalizar, y por ello se resuelven experimentando.
Tanto Behavioral economics (BE) como la rama del User Experience (UX) o el Behaviour Design (BD), Service Design (SD), Experience Design (ED), Design Thinking (DT)…, se basan en la experimentación para entender la interacción humana y mejorar la experiencia. En el caso de BE se utiliza pruebas aleatorias controladas o randomized controlled trials (RCT).
Cada vez más los equipos de growth hacking están compuestos de especialistas en comportamiento (expertos en BE, en psicología o similar), científicos de datos y diseñadores de todo tipo. Pero lo más importante es que la forma en la que son capaces de entender comportamientos cada vez más complejos, está basada en el establecimiento de hipótesis, testeo de las mismas, desarrollo de prototipos y análisis de resultados ¡A.K.A. la realización de experimentos!

Uno de los libros que más me han llamado la atención por cómo explican cómo diseñar para provocar cambios de comportamiento, hibridando Behavioral economics (BE), User experiencie (UX) y análisis de los datos es "Designing for Behavior Change: Applying Psychology and Behavioral Economics" de Stephen Wendel

 

La renuncia a la información objetiva

Creemos que la información es valiosa, pero la información que nos ayuda a tomar decisiones no siempre está accesible o no siempre queremos encontrarla. En la era de la información somos libres de tomar decisiones pero la realidad es que cada vez es más difícil encontrar información objetiva en Internet, si no la utilizas adecuadamente ¡claro! 
Está demostrado que las personas en muchas ocasiones decidimos no leer la información accesible, y esto en BE se le llama “Information avoidance” y comprende la acción de evitar físicamente el acceso a la información, como por ejemplo alguien que no recoge el resultado de unos análisis clínicos por miedo a lo que muestren los resultados, pero también la desatención o la interpretación sesgada de la información. En el caso de la información financiera se le llama el efecto “ostrich” o la actitud de una avestruz; y es que está demostrado que cuando el mercado de la bolsa baja los accionistas tienden a no mirar su cartera de valores para no ponerse nerviosos.
 

 El efecto “ostrich” litearlmente :) Imagen de animalia-life.club

El efecto “ostrich” litearlmente :) Imagen de animalia-life.club

En el ámbito de Internet, George Loewenstein, asegura que la gente busca la información que confirma su opinión inicial. Este profesor de economía y psicología, dice que la nueva economía de la información está basada en la utilidad de la información. Entre otras cosas explica que los placeres y los “dolores” o miedos están siempre en la mente de uno, y que esto hace que mantengamos ciertas creencias que nos hacen sentir bien, o que encajan con la visión que tenemos sobre el mundo. Él asegura que estamos tan influenciados por lo que pensamos, que los humanos tendemos a procesar la información en base a nuestras creencias y que por ello buscamos las evidencias que nos ayudan a justificar nuestra propia interpretación del mundo, y no otra. 
Uno de los ejemplos que más me llamaron la atención es este:

 Muros de facebook de seguidores americanos. Imagen del vídeo “the NEW New Economics of Information”

Muros de facebook de seguidores americanos. Imagen del vídeo “the NEW New Economics of Information”

Son los muros de Facebook de los liberales y conservadores. Resulta que cada grupo, durante la campaña, recibía información totalmente diferente que reforzaba aún más su opinión política.
Haz tú mismo una prueba: compara tu muro de Facebook o tu hilo de twitter con una persona que creas que no tiene nada que ver contigo, con la que no compartas gustos, o no tengáis un grupo de amigos en común. ¿Ves la diferencia? 
Puedes tener acceso a muchos más ejemplos en el video de la ponencia “the NEW New Economics of Information”

 

Burbujas de Información

Vivimos en burbujas de información (Filter bubbles) y quizás no nos estamos dando cuenta. La adaptación de los servicios de búsqueda de información y los contenidos que las redes sociales nos empujan a leer, están determinados por nuestros gustos y nuestros hábitos de consumo anteriores. Así lo asegura Eli Pariser en TED, en donde explica cómo los algoritmos de inteligencia artificial que tienen implementados google, facebook y otras redes sociales, pueden llegar a ser contraproducentes para descubrir o mejor dicho, estar expuesto aquello que es nuevo para uno.
Algunos ejemplos de las empresas que utilizan BE en su día a día son: Airbnb, Disney, Walmart, Unilever, Uber, Barclays, Google, eBay, ING, Virgin, Financial Times, y Tinder, ¡entre miles más! 

 Está bien que los niños vivan en una burbuja, pero ¿Y los mayores? Imagen de pixabay

Está bien que los niños vivan en una burbuja, pero ¿Y los mayores? Imagen de pixabay

 

Conclusión

La ciencia de los datos (Big Data) y los algoritmos de inteligencia artificial (AI) como las redes neuronales, llevan siendo desarrollados desde hace décadas y esto no es novedoso; lo que es notorio es que ahora los conjuntos de datos (los llamados data sets) que permiten entrenar a estos algoritmos de AI para que sirvan para algo, ahora están accesibles a nivel de web. Y esto significa que cada vez más empresas los utilizan para mejorar sus servicios.
Después de escribir todo esto a mí me surgen dos ideas:

 ¿Qué valor tiene tanta información si al final no accedemos a una información libre, de calidad, y no condicionada por lo que otros quieren que pensemos?

El mal uso de los sistemas de información y otros servicios de Internet hace que obtengamos información sesgada que parece objetiva. Un consejo: no utilices las redes sociales para mantenerte informado del mundo.
Está claro es que debemos seguir creando nuevas soluciones que garanticen la libre exposición a la información de las personas y la veracidad de los datos, tal y como propone el fundador de Wikipedia Jimmy Wales, con su iniciativa de Wikitribune
 

¿Cómo podemos garantizar que los servicios en Internet sean éticos y no manipulen al usuario hasta tomar una decisión más alienada con los intereses del vendedor, del político, o de la empresa que hay detrás, que de sí mismo?

Hoy todavía las máquinas no son capaces de empatizar ni de razonar estableciendo límites éticos por sí mismos (como Eve de la película WALL-E, en la que sufre una transformación progresiva en donde las emociones son determinantes para tomar la decisión adecuada). Pero parece que la ciencia de los datos, sumada al estudio del comportamiento humano, va a hacer posible la realización de procesos cuasi-humanos por parte de las máquinas en un futuro próximo.
Pidamos a estas empresas que expliquen cómo funcionan sus algoritmos al común de los mortales. Que la ciencia sea compleja, no significa que no tengamos que explicar cómo se aplica. 
Yo propongo que aparezcan entidades independientes que nos garanticen la ética de la automatización de procesos que se implementen, al igual que los sellos de calidad de la comida orgánica, o de los servicios de turismo. Y que las redes sociales contengan mensajes que aconsejen sobre su uso, advirtiendo que no son adecuadas para buscar información como ésta:
 

 Mi propia Quote: Un aviso que tendría que ser obligado en las redes sociales

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