Psyconomics

...

Daniel Kahneman afirma que el displacer o las malas experiencias vividas se pueden reducir agregando más displacer en cierta medida ya que nuestro cerebro tiene en cuenta la felicidad o el dolor que se experimenta al final de cada situación concreta.

El autor manifiesta que en su punto de vista la inteligencia se mide por la manera en que cada quien vea su mundo y procese diferentes tipos de información según su entorno, teniendo en cuenta satisfacción e insatisfacción de experiencias anteriores e igualmente de la capacidad que tengan de experimentar y “lanzarse al vacío” tomando decisiones experimentales “la naturaleza de los distintos tipos de reglas construidas no es similar, por el simple hecho de que cada una de ellas se basa en diferentes mecanismos cognitivos”.

En situaciones de incertidumbre, las personas suponen o hacen un diseño mental sobre su mejor opción, sabiendo que por distintos factores esta escogencia puede no tener el resultado esperado, debido a otras circunstancias que afecten el entorno y hagan cambiar ciertas suposiciones realizadas, estas suposiciones se denominan “utilidad esperada” que como su nombre lo indica es el resultado que se espera tener al tomar una decisión especifica.

No es posible decir que las personas siempre van a tomar decisiones inciertas en cuanto respecta a la utilidad esperada, debido a que en algunos casos van a preferir arriesgar o no arriesgar de acuerdo a su situación.

El autor nos resalta que todas las decisiones que tomamos, sin saber su desenlace se hacen mucho más importantes para la vida.

Para aplicar con mayor efectividad la teoría tradicional de maximización de la utilidad esperada, es indispensable tener una gran frecuencia de vivencias en distintos ámbitos.

Se tiene que tener un conocimiento de sucesos para determinar una probabilidad a posteriori, se deben tener en cuenta algunos sucesos de manera aleatoria para de este modo determinar en cuál de estos ocurre el suceso planteado.

La probabilidad a posteriori resulta de revisar una probabilidad a priori, inicial o de partida, en función de la información deducida de las nuevas pruebas practicadas. La distinción entre probabilidad a priori y a posteriori es relativa. Una probabilidad a posteriori vuelve a ser a priori en relación a un nuevo experimento. A partir de las probabilidades a priori y la información adicional producto de una muestra, la fórmula de Bayes permite obtener las probabilidades revisadas o a posteriori.