18.12: Capítulo 14- Resolución de Problemas, Categorías y Conceptos
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- Definir tipos de problemas
- Describir estrategias de resolución de problemas
- Definir algoritmo y heurística
- Describir el papel del conocimiento en la resolución de problemas
- Explicar algunos bloqueos comunes para la resolución efectiva de problemas
- Qué se entiende por un problema de búsqueda
- Describir el análisis de medios-fines
- Cómo contribuyen las analogías y la reestructuración a la resolución de problemas
- Explicar cómo los expertos resuelven problemas y qué les da ventaja sobre los no expertos
- Describir los mecanismos cerebrales en la resolución de problemas
Visión general
En esta sección examinamos estrategias de resolución de problemas. Las personas enfrentan problemas todos los días, generalmente, múltiples problemas a lo largo del día. En ocasiones estos problemas son sencillos: Para duplicar una receta de masa de pizza, por ejemplo, todo lo que se requiere es que se duplique cada ingrediente de la receta. A veces, sin embargo, los problemas que encontramos son más complejos. Por ejemplo, digamos que tienes un plazo de trabajo, y debes enviar por correo una copia impresa de un reporte a tu supervisor antes del final del día hábil. El reporte es sensible al tiempo y debe ser enviado de la noche a la mañana. Anoche terminaste el reporte, pero tu impresora no funcionará hoy. ¿Qué debes hacer? Primero, es necesario identificar el problema y luego aplicar una estrategia, generalmente un conjunto de pasos, para resolver el problema.
Definición de problemas
Comenzamos este módulo sobre Solución de Problemas dando una breve descripción de lo que los psicólogos consideran un problema. Posteriormente vamos a presentar diferentes enfoques hacia la resolución de problemas, comenzando por psicólogos gestálticos y terminando con estrategias de búsqueda modernas conectadas a la inteligencia artificial. Además también consideraremos cómo los expertos sí resuelven problemas y finalmente veremos más de cerca dos temas: El trasfondo neurofisiológico por un lado y la pregunta qué tipo de papel se puede asignar a la evolución respecto a la resolución de problemas por el otro.
La definición más básica es “Un problema es cualquier situación dada que difiera de una meta deseada”. Esta definición es muy útil para discutir la resolución de problemas en términos de adaptación evolutiva, ya que permite entender cada aspecto de la vida (humana o animal) como un problema. Esto incluye temas como encontrar comida en inviernos duros, recordar dónde dejaste tus provisiones, tomar decisiones sobre qué camino tomar, repetir y variar todo tipo de movimientos complejos aprendiendo, y así sucesivamente. Aunque todos estos problemas fueron de crucial importancia durante el proceso evolutivo que nos creó tal como somos, de ninguna manera son resueltos exclusivamente por los humanos. También encontramos una increíble variedad de diferentes soluciones para estos problemas de adaptación en animales (solo considere, por ejemplo, por qué medios un murciélago caza a su presa, en comparación con una araña).
Sin embargo, para este módulo, nos centraremos principalmente en problemas abstractos que los humanos puedan encontrar (por ejemplo, jugar al ajedrez o hacer una tarea en la universidad). Además, no consideraremos esas situaciones como problemas abstractos que tienen una solución obvia: Imagínese a un estudiante universitario, llamémoslo Knut. Knut decide tomar un sorbo de café de la taza junto a su mano derecha. Ni siquiera tiene que pensar en cómo hacer esto. Esto no es porque la situación en sí sea trivial (un robot capaz de reconocer la taza, decidir si está llena, luego agarrarla y moverla a la boca de Knut sería una máquina altamente compleja) sino porque en el contexto de todas las situaciones posibles es tan trivial que ya no es un problema nuestro la conciencia necesita ser molestado con. Los problemas que discutiremos a continuación todos necesitan un esfuerzo consciente, aunque algunos parecen estar resueltos sin que podamos decir exactamente cómo llegamos a la solución. Aún así encontraremos que muchas veces las estrategias que utilizamos para resolver estos problemas son aplicables a problemas más básicos, así como a los más abstractos como completar una tarea de lectura o escritura para una clase universitaria.
Los problemas abstractos no triviales se pueden dividir en dos grupos:
Problemas bien definidos
Para muchos problemas abstractos es posible encontrar una solución algorítmica. Llamamos a todos aquellos problemas bien definidos que pueden ser debidamente formalizados, lo que viene junto con las siguientes propiedades:
- El problema tiene un estado dado claramente definido. Esta podría ser la alineación de un juego de ajedrez, una fórmula dada que tienes que resolver, o la puesta a punto del juego de las torres de Hanoi (que discutiremos más adelante).
- Hay un conjunto finito de operadores, es decir, de reglas que puedes aplicar al estado dado. Para el juego de ajedrez, por ejemplo, estas serían las reglas que te indican a qué pieza puedes moverte a qué posición.
- Por último, el problema tiene un estado objetivo claro: Las ecuaciones se resuelven a x, todos los discos se mueven a la pila derecha, o el otro jugador está en jaque mate.
No es sorprendente que un problema que cumpla con estos requisitos se pueda implementar algorítmicamente (ver también el pensamiento convergente). Por lo tanto, muchos problemas bien definidos pueden ser resueltos de manera muy efectiva por computadoras, como jugar al ajedrez.
Problemas mal definidos
Aunque muchos problemas pueden ser debidamente formalizados (a veces sólo si aceptamos una enorme complejidad) todavía hay otros donde no es así. Buenos ejemplos de ello son todo tipo de tareas que involucran creatividad, y, en términos generales, todos los problemas para los que no es posible definir claramente un estado dado y un estado meta: Formalizar un problema del tipo “Por favor pinta un cuadro hermoso” puede ser imposible. Aún así este es un problema a la que la mayoría de la gente podría acceder de una forma u otra, aunque el resultado pueda ser totalmente diferente de persona a persona. Y si bien Knut podría juzgar que la imagen X es preciosa, podrías estar completamente en desacuerdo.
Sin embargo, los problemas mal definidos a menudo involucran subproblemas que pueden estar totalmente bien definidos. Por otro lado, muchos problemas cotidianos que parecen estar completamente bien definidos implican mucha creatividad y muchas ambigüedades. Por ejemplo, supongamos que Knut tiene que leer algún material técnico y luego escribir un ensayo al respecto.
Si pensamos en la tarea bastante mal definida de Knut de escribir un ensayo, no podrá completar esta tarea sin antes entender el texto sobre el que tiene que escribir. Este paso es el primer subogol que Knut tiene que resolver. Curiosamente, los problemas mal definidos a menudo involucran subproblemas bien definidos.
La situación de Knut podría explicarse como un ejemplo clásico de resolución de problemas: Necesita pasar de su estado actual —una asignación inconclusa— a un estado meta -una tarea terminada- y tiene ciertos operadores para lograr ese objetivo. Tanto la memoria a corto como a largo plazo de Knut están activas. Necesita su memoria a corto plazo para integrar lo que está leyendo con la información de pasajes anteriores del artículo. Su memoria a largo plazo le ayuda a recordar lo que aprendió en las conferencias que tomó y lo que leyó en otros libros. Y, por supuesto, la capacidad de Knut para comprender el lenguaje le permite dar sentido a las letras impresas en el papel y relacionar las oraciones de manera adecuada.
Mismo lugar, día diferente. Knut vuelve a sentarse en su escritorio, mirando un papel en blanco frente a él, mientras juega nerviosamente con un bolígrafo en la mano derecha. Apenas le quedan unas horas a la mano en su ensayo y no ha escrito una palabra. De repente golpea la mesa con el puño y grita: “¡Necesito un plan!
¿Cómo se representa un problema en la mente?
En términos generales, las representaciones de problemas son modelos de la situación tal como la experimenta el agente. Representar un problema significa analizarlo y dividirlo en componentes separados:
- objetos, predicados
- espacio estatal
- operadores
- criterios de selección
Por lo tanto, la eficiencia de la Resolución de Problemas depende de las representaciones subyacentes en la mente de una persona. Analizar el dominio del problema según diferentes dimensiones, es decir, cambiar de una representación a otra, da como resultado llegar a una nueva comprensión de un problema. Esto es básicamente lo que se describe como reestructuración.
Insight
Hay dos formas muy diferentes de abordar una situación orientada a objetivos. En un caso, un organismo reproduce fácilmente la respuesta al problema dado a partir de experiencias pasadas. A esto se le llama pensamiento reproductivo.
La segunda forma requiere de algo nuevo y diferente para lograr la meta, el aprendizaje previo es de poca ayuda aquí. Tal pensamiento productivo se argumenta (a veces) para involucrar perspicacia. Los psicólogos de la Gestalt incluso afirman que los problemas de penetración son una categoría separada de problemas por derecho propio.
Las tareas que pueden implicar información suelen tener ciertas características: requieren que se haga algo nuevo y no obvio y, en la mayoría de los casos, son lo suficientemente difíciles de predecir que el intento de solución inicial no tendrá éxito. Cuando resuelves un problema de este tipo, a menudo tienes una llamada “experiencia AHA”; la solución aparece de repente. En un momento no tienes ninguna idea de la respuesta al problema, ni siquiera sientes avanzar probando ideas diferentes, pero en el siguiente segundo se resuelve el problema.
Fijación
En ocasiones, la experiencia previa o la familiaridad pueden incluso dificultar la resolución de problemas. Este es el caso cada vez que las indicaciones habituales se interponen en la manera de encontrar nuevas direcciones, un efecto llamado fijación.
Fijación funcional
La fijación funcional se refiere a la solución de problemas de uso de objetos. La idea básica es que cuando se enfatiza la forma habitual de usar un objeto, será mucho más difícil para una persona usar ese objeto de una manera novedosa.
Un ejemplo es el problema de las dos cuerdas: Knut se deja en una habitación con una silla y un par de alicates dado la tarea de unir dos cuerdas juntas que están colgando del techo. El problema que enfrenta es que nunca podrá alcanzar ambas cuerdas a la vez porque simplemente están demasiado lejos el uno del otro. ¿Qué puede hacer Knut?
Figura\(\PageIndex{1}\): Juntar las dos cuerdas atando los alicates a una de las cuerdas y luego bájala hacia la otra.
Fijación mental
La fijación funcional involucrada en los ejemplos anteriores ilustra un conjunto mental: la tendencia de una persona a responder a una tarea determinada de una manera basada en la experiencia pasada. Debido a que Knut mapea un objeto a una función particular tiene dificultades para variar la forma de uso (alicates como peso del péndulo).
Estrategias de resolución de problemas
Cuando se le presenta un problema, ya sea un problema matemático complejo o una impresora rota, ¿cómo lo resuelve? Antes de encontrar una solución al problema, primero se debe identificar claramente el problema. Después de eso, se puede aplicar una de las muchas estrategias de resolución de problemas, ojalá resulte en una solución. Independientemente de la estrategia, probablemente te guiarás, consciente o inconscientemente, por tu conocimiento de las relaciones causa-efecto entre los elementos del problema y la similitud del problema con problemas anteriores que hayas resuelto antes. Como se discutió en secciones anteriores de este capítulo, las disposiciones innatas del cerebro para buscar y representar relaciones causales y de similitud son componentes clave de la inteligencia general (Koenigshofer, 2017).
Una estrategia de resolución de problemas es un plan de acción utilizado para encontrar una solución. Diferentes estrategias tienen diferentes planes de acción asociados a ellas. Por ejemplo, una estrategia bien conocida es el ensayo y error. El viejo adagio, “Si al principio no tienes éxito, inténtalo, inténtalo de nuevo” describe prueba y error. En términos de su impresora rota, podría intentar verificar los niveles de tinta, y si eso no funciona, podría verificar para asegurarse de que la bandeja de papel no esté atascada. O tal vez la impresora no esté realmente conectada a su computadora portátil. Al usar prueba y error, seguirías probando diferentes soluciones hasta que resolvieras tu problema. Aunque el ensayo y error no suele ser una de las estrategias más eficientes en el tiempo, es una estrategia de uso común.
| Método | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Prueba y error | Continuar probando diferentes soluciones hasta que se solucione el problema | Reiniciar el teléfono, apagar WiFi, apagar el bluetooth para determinar por qué tu teléfono está funcionando mal |
| Algorithm | Fórmula paso a paso para resolver problemas | Manual de instrucciones para instalar software nuevo en su computadora |
| Heurística | Marco general de resolución de problemas | Trabajando hacia atrás; dividiendo una tarea en pasos |
Otro tipo de estrategia es un algoritmo. Un algoritmo es una fórmula de resolución de problemas que le proporciona instrucciones paso a paso utilizadas para lograr el resultado deseado (Kahneman, 2011). Se puede pensar en un algoritmo como una receta con instrucciones muy detalladas que producen el mismo resultado cada vez que se realizan. Los algoritmos se utilizan con frecuencia en nuestra vida cotidiana, especialmente en la informática. Cuando ejecutas una búsqueda en Internet, los motores de búsqueda como Google utilizan algoritmos para decidir qué entradas aparecerán primero en tu lista de resultados. Facebook también utiliza algoritmos para decidir qué publicaciones mostrar en tu fuente de noticias. ¿Se pueden identificar otras situaciones en las que se utilizan algoritmos?
Una heurística es otro tipo de estrategia de resolución de problemas. Si bien se debe seguir un algoritmo exactamente para producir un resultado correcto, una heurística es un marco general de resolución de problemas (Tversky y Kahneman, 1974). Se puede pensar en estos como atajos mentales que se utilizan para resolver problemas. Una “regla general” es un ejemplo de una heurística. Tal regla le ahorra tiempo y energía a la persona a la hora de tomar una decisión, pero a pesar de sus características de ahorro de tiempo, no siempre es el mejor método para tomar una decisión racional. Se utilizan diferentes tipos de heurística en diferentes tipos de situaciones, pero el impulso de usar una heurística ocurre cuando se cumple una de las cinco condiciones (Pratkanis, 1989):
- Cuando uno se enfrenta a demasiada información
- Cuando el tiempo para tomar una decisión es limitado
- Cuando la decisión a tomar no es importante
- Cuando hay acceso a muy poca información para usar en la toma de la decisión
- Cuando una heurística apropiada pasa a venir a la mente en un mismo momento
Trabajar al revés es una heurística útil en la que comienzas a resolver el problema enfocándote en el resultado final. Considera este ejemplo: Vives en Washington, D.C. y has sido invitado a una boda a las 4 PM del sábado en Filadelfia. Sabiendo que la Interestatal 95 tiende a retroceder cualquier día de la semana, es necesario que planifique su ruta y cronometrar en consecuencia su salida. Si quieres estar en el servicio de bodas antes de las 3:30 PM, y se necesitan 2.5 horas para llegar a Filadelfia sin tránsito, ¿a qué hora deberías salir de tu casa? Usas la heurística de trabajo al revés para planificar los eventos de tu día de forma regular, probablemente sin siquiera pensarlo.
Otra heurística útil es la práctica de lograr una meta o tarea grande dividiéndola en una serie de pasos más pequeños. Los estudiantes suelen utilizar este método común para completar un gran proyecto de investigación o ensayo largo para la escuela. Por ejemplo, los estudiantes suelen hacer una lluvia de ideas, desarrollar una tesis o tema principal, investigar el tema elegido, organizar su información en un esquema, escribir un borrador aproximado, revisar y editar el borrador preliminar, desarrollar un borrador final, organizar la lista de referencias y revisar su trabajo antes de entregar el proyecto. La gran tarea se vuelve menos abrumadora cuando se descompone en una serie de pequeños pasos.
Solución de problemas como problema de búsqueda
La idea de considerar la resolución de problemas como un problema de búsqueda se originó en Alan Newell y Herbert Simon mientras intentaban diseñar programas informáticos que pudieran resolver ciertos problemas. Esto los llevó a desarrollar un programa llamado General Problem Solver que fue capaz de resolver cualquier problema bien definido mediante la creación de heurísticas a partir de la entrada del usuario. Esta entrada consistió en objetos y operaciones que se podían hacer sobre ellos.
Como ya sabemos, cada problema está compuesto por un estado inicial, estados intermedios y un estado meta (también: estado deseado o final), mientras que los estados inicial y meta caracterizan las situaciones antes y después de resolver el problema. Los estados intermedios describen cualquier situación posible entre el estado inicial y el objetivo. El conjunto de operadores construye las transiciones entre los estados. Una solución se define como la secuencia de operadores que conduce desde el estado inicial a través de estados intermedios hasta el estado objetivo.
El método más sencillo para resolver un problema, definido en estos términos, es buscar una solución simplemente probando una posibilidad tras otra (también llamada prueba y error).
Como ya se mencionó anteriormente, una búsqueda organizada, siguiendo una estrategia específica, podría no ser útil para encontrar una solución a algún problema mal definido, ya que es imposible formalizar tales problemas de manera que un algoritmo de búsqueda pueda encontrar una solución.
Como ejemplo podríamos simplemente tomar a Knut y su ensayo: tiene que enterarse de su propia opinión y formularla y tiene que asegurarse de que entiende los textos de las fuentes. Pero no hay operadores predefinidos que pueda usar, no hay panacea de cómo llegar a una opinión e incluso no cómo escribirla.
Análisis de fin de medios
En Means-End Analysis se intenta reducir la diferencia entre el estado inicial y el estado objetivo mediante la creación de sub-metas hasta que se pueda alcanzar una subleta directamente (en informática, lo que se llama recursión funciona sobre esta base).
Un ejemplo de un problema que puede resolverse con Means-End Analysis son las "Torres de Hanoi”
Figura\(\PageIndex{2}\): Torres de Hanoi con 8 discos — Un problema bien definido (imagen de Wikimedia Commons; https://commons.wikimedia.org/wiki/F... _of_Hanoi.jpeg, por el usuario:Evanherk .licenciado bajo la licencia Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported).
El estado inicial de este problema es descrito por los discos de diferentes tamaños que se apilan en orden de tamaño en la primera de las tres clavijas (la “start-peg “). El estado objetivo es descrito por estos discos apilados en las terceras clavijas (la “clavija final “) exactamente en el mismo orden.
Figura\(\PageIndex{3}\): Esta animación muestra la solución del juego “Torre de Hanoi” con cuatro discos. (imagen de Wikimedia Commons; https://commons.wikimedia.org/wiki/F...of_Hanoi_4.gif; por André Karwath aka Aka; licenciado bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-Compartir Igual 2.5 Genérica).
Hay tres operadores:
- Se le permite mover un solo disco de una clavija a otra
- Solo puedes mover un disco si está encima de una pila
- Un disco no se puede poner en uno más pequeño.
Para poder utilizar Means-End Analysis tenemos que crear sub-metas. Una posible forma de hacerlo se describe en la imagen:
1. Mover los discos tendidos sobre el más grande sobre la segunda clavija.
2. Cambiando el disco más grande a la tercera clavija.
3. Mover los otros a la tercera clavija, también
Puedes aplicar esta estrategia una y otra vez para reducir el problema al caso en el que solo tienes que mover un solo disco —que es entonces algo que se te permite hacer.
Estrategias de este tipo se pueden formular fácilmente para una computadora; el algoritmo respectivo para las Torres de Hanoi se vería así:
1. mover n-1 discos de A a B
2. mover el disco #n de A a C
3. mover n-1 discos de B a C
donde n es el número total de discos, A es la primera clavija, B la segunda, C la tercera. Ahora el problema se reduce en uno con cada bucle recursivo.
El análisis de fin de medios es importante para resolver los problemas cotidianos, como obtener la conexión de tren correcta: Tienes que averiguar dónde tomas el primer tren y a dónde quieres llegar, antes que nada. Entonces hay que buscar posibles cambios por si acaso no consigues una conexión directa. Tercero, hay que averiguar cuáles son los mejores horarios de salida y llegada, en qué plataformas sales y llegas y hacer que todo encaje.
Analogías
Las analogías describen estructuras similares y las interconectan para aclarar y explicar ciertas relaciones. En un estudio reciente, por ejemplo, una canción que se quedó atascada en tu cabeza se compara con una picazón en el cerebro que solo se puede rascar repitiendo la canción una y otra vez. Las analogías útiles parecen basarse en un mapeo psicológico de las relaciones entre dos tipos muy dispares de problemas que tienen relaciones abstractas en común. Aplicada a problemas STEM, Gray y Holyoak (2021) afirman: “La analogía es una poderosa herramienta para fomentar la comprensión conceptual y la transferencia en STEM y otros campos. Las comparaciones analógicas bien construidas enfocan la atención en la estructura causal-relacional de los conceptos STEM y proporcionan una poderosa capacidad para extraer inferencias basadas en un dominio fuente bien entendido que se puede aplicar a un dominio objetivo novedoso”. Nótese que la similitud entre problemas de diferentes tipos en sus relaciones abstractas, como la causalidad, es una característica clave del razonamiento, la resolución de problemas y la inferencia a la hora de formar y usar analogías. Recordemos la discusión de la inteligencia general en el módulo 14.2. Allí, las relaciones de similitud, las relaciones causales y las relaciones predictivas entre eventos se identificaron como componentes clave de la inteligencia general, junto con la capacidad de visualizar en la imaginación posibles acciones futuras y sus probables resultados antes de comprometerse con el comportamiento real en el mundo físico ( Koenigshofer, 2017).
Reestructuración mediante el uso de analogías
Un tipo especial de reestructuración, la forma ya mencionada durante la discusión del enfoque Gestalt, es la resolución analógica de problemas. Aquí, para encontrar una solución a un problema —el llamado problema objetivo, una solución análoga a otro problema— se presenta el problema de origen.
Un ejemplo de este tipo de estrategias es el problema de radiación que planteó K. Duncker en 1945:
Como médico hay que tratar a un paciente con un tumor maligno, inoperable, enterrado en lo profundo del cuerpo. Existe un tipo especial de rayo, que es perfectamente inofensivo a baja intensidad, pero a la intensidad suficientemente alta es capaz de destruir el tumor —así como el tejido sano en su camino hacia él. ¿Qué se puede hacer para evitar esto último?
Cuando se hizo esta pregunta a los participantes en un experimento, la mayoría de ellos no pudieron dar la respuesta adecuada al problema. Después se les contó una historia que fue algo así:
Un General quería capturar la fortaleza de su enemigo. Reunió a un gran ejército para lanzar un ataque directo a gran escala, pero luego aprendió, que todos los caminos que conducían directamente hacia la fortaleza estaban bloqueados por minas. Estos bloqueos viales fueron diseñados de tal manera, que era posible que pequeños grupos de los hombres de la fortaleza dueña los pasaran a salvo, pero cada grupo grande de hombres inicialmente los pondría en marcha. Ahora el General resolvió el siguiente plan: Dividió a sus tropas en varios grupos más pequeños e hizo que cada uno de ellos marchara por un camino diferente, cronometrado de tal manera, que todo el ejército se reuniría exactamente al llegar a la fortaleza y pudiera golpear con toda su fuerza.
Aquí, la historia sobre el General es el problema de la fuente, y el problema de la radiación es el problema objetivo. La fortaleza es análoga al tumor y el gran ejército corresponde al rayo altamente intensivo. En consecuencia, un pequeño grupo de soldados representa un rayo a baja intensidad. La solución al problema es dividir el rayo, como lo hizo el general con su ejército, y enviar los ahora inofensivos rayos hacia el tumor desde diferentes ángulos de tal manera que todos se encuentren al alcanzarlo. No se daña ningún tejido sano pero el tumor en sí es destruido por el rayo a toda su intensidad.
M. Gick y K. Holyoak presentaron el problema de radiación de Duncker a un grupo de participantes en 1980 y 1983. Sólo el 10 por ciento de ellos pudieron resolver el problema de inmediato, el 30 por ciento podría resolverlo cuando leyeron antes la historia del general. Después de dar una pista adicional —para usar la historia como ayuda—, el 75 por ciento de ellos resolvió el problema.
Con estos resultados, Gick y Holyoak concluyeron, que la resolución analógica de problemas depende de tres pasos:
1. Al darse cuenta de que existe una conexión analógica entre el problema de origen y el objetivo.
2. Mapeo de partes correspondientes de los dos problemas entre sí (fortaleza → tumor, ejército → rayo, etc.)
3. Aplicando el mapeo para generar una solución paralela al problema del objetivo (usando pequeños grupos de soldados que se acercan desde diferentes direcciones → enviando varios rayos más débiles desde diferentes direcciones)
Esquemas
El concepto que vincula el problema objetivo con la analogía (el “problema fuente “) se denomina esquema de problema. Gick y Holyoak obtuvieron la activación de un esquema sobre sus participantes dándoles dos historias y pidiéndoles que las compararan y resumieran. Esta activación de esquemas problemáticos se denomina “inducción de esquemas”.
Los dos textos presentados fueron seleccionados de seis historias que describen problemas analógicos y su solución. Una de esas historias fue “El General”.
Después de resolver la tarea se pidió a los participantes que resolvieran el problema de radiación. El experimento demostró que para resolver el problema objetivo la lectura de dos historias con problemas analógicos es más útil que leer solo una historia: Después de leer dos historias 52% de los participantes pudieron resolver el problema de radiación (solo 30% pudo resolverlo después de leer solo una historia, a saber: “El General “).
El proceso de usar un esquema o analogía, es decir, aplicarlo a una situación novedosa, se llama transducción. Se puede usar una estrategia común para resolver problemas de un nuevo tipo.
Crear un buen esquema y finalmente llegar a una solución usando el esquema es una habilidad de resolución de problemas que requiere práctica y algunos conocimientos de fondo.
¿Cómo resuelven los problemas los expertos?
Con el término experto describimos a alguien que dedica grandes cantidades de su tiempo y energía a un campo de interés específico en el que, posteriormente, alcanza cierto nivel de dominio. No debería sorprender que los expertos tiendan a ser mejores en la solución de problemas en su campo que los novatos (personas que son principiantes o no tan bien formadas en un campo como los expertos) lo son. Son más rápidos en encontrar soluciones y tienen una mayor tasa de éxito de soluciones adecuadas. Pero, ¿cuál es la diferencia entre la forma en que expertos y no expertos resuelven los problemas? La investigación sobre la naturaleza de la experiencia ha llegado a las siguientes conclusiones:
Cuando se trata de problemas que se sitúan fuera del campo de los expertos, su desempeño a menudo no difiere del de los novatos.
Conocimiento: Un experimento de Chase y Simon (1973a, b) abordó la cuestión de qué tan bien los expertos y los novatos son capaces de reproducir posiciones de piezas de ajedrez en los tableros de ajedrez cuando éstas se les presentan sólo brevemente. Los resultados mostraron que los expertos fueron mucho mejores en la reproducción de posiciones de juego reales, pero que su desempeño fue comparable al de los novatos cuando las piezas de ajedrez se organizaron aleatoriamente en el tablero. Chase y Simon concluyeron que el desempeño superior en las posiciones reales del juego se debió a la capacidad de reconocer patrones familiares: Un experto en ajedrez tiene hasta 50,000 patrones almacenados en su memoria. En comparación, un buen jugador podría conocer alrededor de mil patrones de memoria y un novato solo pocos o ninguno en absoluto. Este conocimiento muy detallado es de crucial ayuda cuando un experto se enfrenta a un nuevo problema en su campo. Aún así, no es el tamaño puro del conocimiento lo que hace que un experto sea más exitoso. Los expertos también organizan sus conocimientos de manera muy diferente a los novatos.
Organización: En 1982 M. Chi y sus compañeros de trabajo tomaron un conjunto de 24 problemas de física y los presentaron a un grupo de profesores de física así como a un grupo de estudiantes con solo un semestre de física. La tarea era agrupar los problemas en función de sus similitudes. Al final resultó que los estudiantes tendieron a agrupar los problemas en función de su estructura superficial (similitudes de objetos utilizados en el problema, por ejemplo, en bocetos que ilustran el problema), mientras que los profesores utilizaron su estructura profunda (los principios físicos generales que subyacen a los problemas) como criterios. Al reconocer la estructura real de un problema, los expertos son capaces de conectar la tarea dada con los conocimientos relevantes que ya tienen (por ejemplo, otro problema que resolvieron antes que requería la misma estrategia).
Análisis: Los expertos suelen dedicar más tiempo a analizar un problema antes de intentar resolverlo. Esta forma de abordar un problema a menudo puede resultar en lo que parece ser un inicio lento, pero a la larga esta estrategia es mucho más efectiva. Un novato, por otro lado, podría comenzar a trabajar en el problema de inmediato, pero muchas veces tiene que darse cuenta de que llega a callejones sin salida ya que eligió un camino equivocado desde el principio.
Cognición Creativa
Pensamiento divergente
El término pensamiento divergente describe una forma de pensar que no conduce a una meta, sino que es abierta. Los problemas que se resuelven de esta manera pueden tener una gran cantidad de 'soluciones' potenciales de las cuales ninguna es exactamente 'correcta' o 'incorrecta', aunque algunas podrían ser más adecuadas que otras.
Resolver un problema como este implica un pensamiento indirecto y productivo y en su mayoría es muy útil cuando alguien se enfrenta a un problema mal definido, es decir, cuando el estado inicial o el estado objetivo no se pueden afirmar con claridad y los operadores son insuficientes o no se dan en absoluto.
El proceso de pensamiento divergente a menudo se asocia con la creatividad, y sin duda conduce a muchas ideas creativas. Sin embargo, las investigaciones han demostrado que solo existe una correlación modesta entre el desempeño en tareas de pensamiento divergente y otras medidas de creatividad. Adicionalmente se encontró que en procesos que dan como resultado invenciones originales y prácticas cosas como buscar soluciones, ser conscientes de las estructuras y buscar analogías están muy involucradas, también.
Figura\(\PageIndex{4}\): las imágenes de resonancia magnética funcional de los cerebros de músicos que tocan jazz improvisado revelaron que una gran región cerebral involucrada en el monitoreo de la actuación de uno se apaga durante la improvisación creativa, mientras que una pequeña región involucrada en la organización de pensamientos y comportamientos autoiniciados está altamente activada ( Imagen y subtitulado modificado de Wikimedia Commons. Archivo:Improvisación creativa (24130148711) .jpg; https://commons.wikimedia.org/wiki/F...130148711).jpg; por NIH Image Gallery; Como obra del gobierno federal de Estados Unidos, la imagen es de dominio público .
Pensamiento convergente
Los patrones de pensamiento convergente son técnicas de resolución de problemas que unen diferentes ideas o campos para encontrar una solución. El foco de esta mentalidad es la velocidad, la lógica y la precisión, también la identificación de hechos, la reaplicación de las técnicas existentes, la recopilación de información. El factor más importante de esta mentalidad es: solo hay una respuesta correcta. Solo piensas en dos respuestas, es decir, bien o mal. Este tipo de pensamiento está asociado con cierta ciencia o procedimientos estándar. Las personas con este tipo de pensamiento tienen pensamiento lógico, son capaces de memorizar patrones, resolver problemas y trabajar en pruebas científicas. La mayoría de las materias escolares agudizan este tipo de capacidad de pensamiento.
La investigación muestra que el proceso creativo involucra ambos tipos de procesos de pensamiento.
Mecanismos cerebrales en la resolución de problemas
Presentar la Neurofisiología en su totalidad sería suficiente para llenar varios libros. En cambio, centrémonos únicamente en los aspectos que son especialmente relevantes para la resolución de problemas. Aún así, este tema es bastante complejo y la resolución de problemas no se puede atribuir a una sola área cerebral. Más bien hay sistemas o redes de varias áreas cerebrales trabajando juntos para realizar una tarea específica de resolución de problemas. Esto se muestra mejor con un ejemplo, jugando al ajedrez:
| Tarea | Ubicación de la actividad cerebral |
|---|---|
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(también llamada la vía “qué” del procesamiento visual)
(también llamada la vía “dónde” del procesamiento visual)
(formando nuevos recuerdos)
|
Cuadro 2: Áreas cerebrales involucradas en una tarea cognitiva compleja.
Una de las tareas clave, es decir, planificar y ejecutar estrategias, es realizada por la corteza prefrontal (PFC), que también juega un papel importante para varias otras tareas correlacionadas con la resolución de problemas. Esto puede quedar claro a partir de los efectos del daño al PFC sobre la capacidad de resolver problemas.
Los pacientes con una lesión en esta área cerebral tienen dificultades para cambiar de un patrón de comportamiento a otro. Un ejemplo bien conocido es la tarea de clasificación de cartas de Wisconsin. Un paciente con lesión de PFC al que se le dice que separe todas las tarjetas azules de una baraja, continuaría clasificando las azules, aunque el experimentador le dijera a continuación que ordenara todas las cartas marrones. Trasladado a un problema más complejo, esta persona probablemente fallaría, porque no es lo suficientemente flexible como para cambiar su estrategia después de encontrarse con un callejón sin salida o cuando el problema cambia.
Otro ejemplo viene de una joven ama de casa, que presentaba un tumor en el lóbulo frontal. A pesar de que pudo cocinar platillos individuales, preparar una comida familiar completa era una tarea imposible para ella.
Mushiake et al. (2009) señalan que para lograr una meta en un entorno complejo, como situaciones de resolución de problemas como las anteriores, debemos planificar múltiples pasos de acción. Al planear una serie de acciones, tenemos que anticiparnos a futuros resultados que se producirán como resultado de cada acción, y, además, debemos organizar mentalmente la secuencia temporal de eventos para lograr la meta. Estos investigadores investigaron el papel de la corteza prefrontal lateral (PFC) en la resolución de problemas en monos. Encontraron que “las neuronas PFC reflejaron metas finales y metas inmediatas durante el periodo preparatorio. [Ellos] también encontraron que algunas neuronas PFC reflejaban cada uno de los próximos pasos de acciones durante el período preparatorio y aumentaron su actividad [neuronal] paso a paso durante el período de ejecución. [Además,] encontraron que el aumento transitorio en la actividad sincrónica de las neuronas PFC estuvo involucrado en las transformaciones de sublemas objetivo. [Concluyeron] que el PFC está involucrado principalmente en la representación dinámica de múltiples eventos futuros que ocurren como consecuencia de acciones conductuales en situaciones de resolución de problemas” (Mushiake et al., 2009, p. 1). Es decir, la corteza prefrontal representa en nuestra imaginación la secuencia de eventos que siguen cada paso que damos para resolver un problema en particular, guiándonos paso a paso hacia la solución.
Como ilustran los ejemplos anteriores, la estructura de nuestro cerebro es de gran importancia en cuanto a la resolución de problemas, es decir, la vida cognitiva. Pero, ¿cómo se diseñó nuestro aparato cognitivo? ¿Cómo surgió la integración percepción-acción como propiedad central específica de la especie de los humanos? La respuesta, como se argumentó ampliamente en secciones anteriores de este libro, es, por supuesto, la selección natural y otras fuerzas de la evolución genética. Claramente, los animales y humanos con genes que facilitan la organización cerebral que condujeron a buenas habilidades de resolución de problemas se verían favorecidos por la selección natural sobre los genes responsables de la organización cerebral menos expertos en la resolución de problemas. Nos equiparamos con cerebros organizados para una resolución efectiva de problemas porque las habilidades flexibles para resolver una amplia gama de problemas presentados por el entorno mejoraban la capacidad de sobrevivir, competir por recursos, escapar de depredadores y reproducirse (ver capítulo sobre Evolución y Genética en este texto).
En resumen, buenos mecanismos de resolución de problemas en cerebros diseñados para el mundo real dieron una ventaja competitiva y aumentaron la aptitud biológica. En consecuencia, los humanos (y muchos otros animales en menor grado) tienen “capacidad innata para resolver problemas en el mundo real. Resolver problemas del mundo real en tiempo real dadas las limitaciones que plantea el propio entorno es crucial para la supervivencia. La resolución de problemas del mundo real (RWPS) es diferente a las que ocurren en un aula o en un laboratorio durante un experimento. Suelen ser dinámicos y discontinuos, acompañados de muchos arranques y paradas. Los problemas del mundo real suelen estar mal definidos, e incluso cuando están bien definidos, a menudo tienen soluciones abiertas. RWPS es bastante desordenado e implica una estrecha interacción entre la resolución de problemas, la creatividad y la perspicacia. En psicología y neurociencia, la resolución de problemas se refiere ampliamente a los pasos inferenciales dados por un agente [humano, animal o computadora] que conduce de un estado de cosas dado a un estado objetivo deseado” (Sarathy, 2018, p. 261-2). Según Sarathy (2018), la etapa inicial de RWPS requiere definir el problema y generar una representación del mismo en la memoria de trabajo. Esta etapa implica la activación de partes de la "corteza prefrontal (PFC), la red de modo predeterminado (DMN) y la corteza cingulada anterior dorsal (DACc).” El DMN incluye la corteza prefrontal medial, la corteza cingulada posterior y el lóbulo parietal inferior. Otras estructuras que a veces se consideran parte de la red son la corteza temporal lateral, la formación del hipocampo y el precuneo. Esta red de estructuras se llama “modo predeterminado” porque estas estructuras muestran una mayor actividad cuando uno no está involucrado en acciones enfocadas, atentas y dirigidas a objetivos, sino más bien un “estado de reposo” (un estado predeterminado de línea base) y muestran una disminución de la actividad neuronal cuando se enfocado y atento a un comportamiento particular dirigido a objetivos (Raichle, et al., 2001).
Razonamiento Moral
Jeurissen, et al., (2014) examinaron un tipo especial de razonamiento, el razonamiento moral, utilizando TMS (Estimulación Magnética Transcraneal). Se ha demostrado que la corteza prefrontal dorsolateral (DLPFC) y la unión temporal-parietal (TPJ) están involucradas en juicios morales, pero este estudio de Jeurissen, et al., (2014) utiliza TMS para desentrañar los diferentes roles que desempeñan estas áreas cerebrales en diferentes escenarios que involucran la moral dilemas.
Los dilemas morales han sido categorizados por los investigadores como dilemas morales-impersonales (por ejemplo, dilema de carro o cambio- salvar la vida de cinco obreros a expensas de la vida de uno cambiando el tren a otra vía) y dilemas morales-personales (por ejemplo, dilema de pasarela— empujar una extraña r frente a un tren para salvar la vida de otros cinco). En el primer escenario, la persona simplemente tira de un interruptor que resulta en la muerte de una persona para salvar a cinco, pero en el segundo, la persona empuja a la víctima a su muerte para salvar a otras cinco.
La teoría de doble proceso propone que la toma de decisiones morales implica dos componentes: una respuesta emocional automática y una aplicación voluntaria de una regla de decisión utilitaria (en este caso, vale la pena una muerte para salvar a cinco personas). El pensamiento de ser responsable de la muerte de otra persona provoca una respuesta emocional aversiva, pero al mismo tiempo, el razonamiento cognitivo favorece la opción utilitaria. La toma de decisiones y la cognición social a menudo se asocian con el DLPFC. Se ha encontrado que las neuronas de la corteza prefrontal están involucradas en el análisis de costo-beneficio y categorizan los estímulos en función de las consecuencias predichas.
La teoría de la mente (TOM) es un mecanismo cognitivo que se utiliza cuando se trata de comprender y explicar el conocimiento, las creencias y la intención de los demás. TOM y empatía a menudo se asocian con el funcionamiento de TPJ.
En el artículo de Jeurissen, et al., (2014), la actividad cerebral es medida por BOLD. BOLD se refiere a imágenes dependientes del nivel de oxígeno en sangre, o imágenes de contraste en negrita, que es una forma de medir la actividad neuronal en diferentes áreas cerebrales en imágenes de resonancia magnética.
Greene et al., 2001 (Enlaces a un sitio externo.) , 2004 (Enlaces a un sitio externo.) informó que se piensa que la actividad en la corteza prefrontal es importante para el proceso de razonamiento cognitivo, que puede contrarrestar la respuesta emocional automática que ocurre en dilemas morales como el de Jeurissen, et al., (2014). Greene et al. (2001) (Enlaces a un sitio externo.) encontraron que las porciones mediales del giro frontal medial, el giro cingulado posterior y el giro angular bilateral mostraron una mayor respuesta BOLD en la condición moral-personal que la moral-impersonal condición. La circunvolución frontal media derecha y los lóbulos parietales bilaterales mostraron una respuesta BOLD menor en la condición moral-personal que en la moral impersonal. Además, Greene et al. (2004) (Enlaces a un sitio externo.) mostró una mayor respuesta BOLD para la amígdala bilateral en lo personal en comparación con los dilemas impersonales.
Dado el papel de la corteza prefrontal en la toma de decisiones morales, Jeurissen, et al., (2014) plantearon la hipótesis de que al estimular magnéticamente la corteza prefrontal, influirán selectivamente en el proceso de decisión de los dilemas personales morales porque se interrumpe el razonamiento cognitivo para el que es importante el DLPFC, liberando así el componente emocional haciéndolo más influyente en la resolución del dilema. Porque la actividad en el TPJ está relacionada con el procesamiento emocional y la teoría de la mente (Saxe y Kanwisher, 2003 (Links to an external site.) ; Young et al., 2010 (Enlaces a un sitio externo.) ), Jeurissen, et al., (2014) plantearon la hipótesis de que al estimular magnéticamente esta área, el TPJ, durante una decisión moral, esto influirá selectivamente en el proceso de decisión de dilemas moral-impersonales.
Los resultados de este estudio de Jeurissen, et al., (2014) mostraron un papel importante del TPJ en el juicio moral. Experimentos con fMRI (Greene et al., 2004 (Links to an external site.) ), han encontrado que la corteza cingulada está involucrada en el juicio moral. En estudios anteriores, se encontró que la corteza cingulada estaba involucrada en la respuesta emocional. Dado que los dilemas moral-personales son más sobresalientes emocionalmente, la mayor actividad observada para el TPJ en la condición moral-personal (más emocional) es consistente con esta visión. Otra área que se plantea la hipótesis de estar asociada con la respuesta emocional es la corteza temporal. En este estudio de Jeurissen, et al., (2014), la estimulación magnética del DLPFC derecho y del TPJ derecho muestra roles para DLPFC derecho (razonamiento y utilitario) y TPJ derecho (emoción) en dilemas morales impersonales y morales personales respectivamente. TMS sobre el DLPFC derecho (que altera la actividad neuronal aquí) conduce a cambios de comportamiento consistentes con un menor control cognitivo sobre la emoción. Después de la estimulación DLPFC derecha, los participantes muestran menos sentimientos de arrepentimiento que después de la estimulación magnética del TPJ derecho. Este último hallazgo indica que el DLPFC correcto está involucrado en la evaluación del resultado del proceso de decisión. En resumen, este experimento de Jeurissen, et al., (2014) se suma a la evidencia de un papel crítico del DLPFC derecho y el TPJ derecho en la toma de decisiones morales y apoya esa hipótesis de que el primero está involucrado en juicios basados en el razonamiento cognitivo y anticipación de los resultados, mientras que este último está involucrado en el procesamiento emocional relacionado con dilemas morales.
Resumen
Existen muchas estrategias diferentes para resolver problemas. Las estrategias típicas incluyen ensayo y error, aplicación de algoritmos y uso de heurística. Para resolver un problema grande y complicado, a menudo ayuda a romper el problema en pasos más pequeños que se pueden lograr individualmente, lo que lleva a una solución general. Los mecanismos cerebrales involucrados en la resolución de problemas varían en cierto grado dependiendo de las modalidades sensoriales involucradas en el problema y su solución, sin embargo, la corteza prefrontal es una región cerebral que parece estar involucrada centralmente en toda la resolución de problemas. La corteza prefrontal es necesaria para cambios flexibles en la atención, para representar el problema en la memoria de trabajo, y para mantener pasos en la resolución de problemas en la memoria de trabajo junto con representaciones de las consecuencias futuras de esas acciones que permitan la planeación y ejecución de planes. También está implicada la Red de Modo por Defecto (DMN) que incluye la corteza prefrontal medial, la corteza cingulada posterior y el módulo parietal inferior, y a veces la corteza temporal lateral, el hipocampo y el precuneo. El razonamiento moral involucra un conjunto diferente de áreas cerebrales, principalmente la corteza prefrontal dorsolateral (DLPFC) y la unión temporal-parietal (TPJ).
Preguntas de revisión
- Una fórmula específica para resolver un problema se llama ________.
- un algoritmo
- una heurística
- un conjunto mental
- prueba y error
- Un atajo mental en forma de un marco general de resolución de problemas se llama ________.
- un algoritmo
- una heurística
- un conjunto mental
- prueba y error
Referencias
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Atribuciones
“Overview”, “Problem Solving Strategies”, adaptado de Problem Solving de OpenStax Colleg con licencia CC BY-NC 4.0 vía REA Commons
“Definición de problemas”, “Solución de problemas como problema de búsqueda”, “Cognición creativa”, “Mecanismos cerebrales en la resolución de problemas” adaptado por Kenneth A. Koenigshofer, Ph.D., de 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6 en Psicología Cognitiva y Neurociencia Cognitiva (Wikilibros) https://en.wikibooks.org/wiki/Cognit...e_Neuroscience; salvo indicación en contrario, el contenido de LibreTexts está licenciado por CC BY-NC-SA 3.0. Legal; las bibliotecas de LibreTexts son Powered by MindTouch
Razonamiento Moral fue escrito por Kenneth A. Koenigshofer, Ph.D, Chaffey College.
Categorías y Conceptos
Por Gregory Murphy, Universidad de Nueva YorkLas personas forman conceptos mentales de categorías de objetos, que les permiten responder adecuadamente a los nuevos objetos que encuentran. La mayoría de los conceptos no pueden definirse estrictamente sino que se organizan en torno a los “mejores” ejemplos o prototipos, que tienen las propiedades más comunes en la categoría. Los objetos se dividen en muchas categorías diferentes, pero generalmente hay una más destacada, llamada categoría de nivel básico, que se encuentra en un nivel intermedio de especificidad (por ejemplo, sillas, en lugar de muebles o sillas de escritorio). Los conceptos están estrechamente relacionados con nuestro conocimiento del mundo, y las personas pueden aprender más fácilmente conceptos que son consistentes con su conocimiento. Las teorías de los conceptos argumentan que las personas aprenden una descripción resumida de toda una categoría o bien que aprenden ejemplares de la categoría. Investigaciones recientes sugieren que existen diferentes formas de aprender y representar conceptos y que son logrados por diferentes sistemas neuronales.
- Entender los problemas al intentar definir categorías.
- Comprender la tipicidad y los límites de categorías difusas.
- Aprender sobre las teorías de la representación mental de los conceptos.
- Aprenda cómo el conocimiento puede influir en el aprendizaje conceptual.
Introducción
Considera el siguiente conjunto de objetos: un poco de polvo, papeles, un monitor de computadora, dos bolígrafos, una taza y una naranja. ¿Qué tienen en común estas cosas? Sólo que todos pasan a estar en mi escritorio mientras escribo esto. Este conjunto de cosas puede considerarse una categoría, un conjunto de objetos que pueden ser tratados como equivalentes de alguna manera. Pero, la mayoría de nuestras categorías parecen mucho más informativas, comparten muchas propiedades. Por ejemplo, considere las siguientes categorías: camiones, dispositivos inalámbricos, bodas, psicópatas y truchas. Aunque los objetos de una categoría determinada son diferentes entre sí, tienen muchos puntos en común. Cuando sabes que algo es un camión, sabes bastante al respecto. La psicología de las categorías se refiere a cómo las personas aprenden, recuerdan y usan categorías informativas como camiones o psicópatas.
Las representaciones mentales que formamos de categorías se denominan conceptos. Hay una categoría de camiones en el mundo físico real, y también tengo un concepto de camiones en mi cabeza. Suponemos que los conceptos de las personas corresponden más o menos estrechamente a la categoría real, pero puede ser útil distinguir los dos, como cuando el concepto de alguien no es realmente correcto.
Los conceptos están en el núcleo del comportamiento inteligente. Esperamos que la gente pueda saber qué hacer ante nuevas situaciones y a la hora de enfrentar nuevos objetos. Si vas a un nuevo aula y ves sillas, una pizarra, un proyector y una pantalla, sabes cuáles son estas cosas y cómo se usarán. Te sentarás en una de las sillas y esperarás que el instructor escriba en la pizarra o proyecte algo en la pantalla. Esto lo haces aunque nunca antes hayas visto ninguno de estos objetos en particular, porque tienes conceptos de aulas, sillas, proyectores, etcétera, que te dicen qué son y qué se supone que debes hacer con ellos. Además, si alguien te cuenta un dato nuevo sobre el proyector, por ejemplo, que tiene una foco halógena, es probable que extienda este hecho a otros proyectores que encuentres. En definitiva, los conceptos te permiten extender lo que has aprendido sobre un número limitado de objetos a un conjunto potencialmente infinito de entidades (es decir, generalización). Observe cómo las categorías y conceptos surgen de la similitud, una de las características abstractas del mundo que se ha interiorizado genéticamente en el cerebro durante la evolución, creando una disposición innata de cerebros para buscar y representar agrupaciones de cosas similares, formando una componente de inteligencia general. Una propiedad del cerebro humano que nos distingue de otros animales son los altos grados de abstracción en las relaciones de similitud que el cerebro humano es capaz de codificación en comparación con los cerebros de animales no humanos (Koenigshofer, 2017).
Los organismos más simples, como los animales y los bebés humanos, también tienen conceptos (Mareschal, Quinn, & Lea, 2010). Las ardillas pueden tener un concepto de depredadores, por ejemplo, que es específico de sus propias vidas y experiencias. Sin embargo, es probable que los animales tengan muchos menos conceptos y no puedan entender conceptos complejos como hipotecas o instrumentos musicales.
Conoces miles de categorías, la mayoría de las cuales has aprendido sin un cuidadoso estudio o instrucción. Si bien este logro puede parecer sencillo, sabemos que no lo es, porque es difícil programar computadoras para resolver tales tareas intelectuales. Si enseñas a un programa de aprendizaje que un petirrojo, una golondrina y un pato son todos pájaros, es posible que no reconozca a un cardenal o pavo real como pájaro. Sin embargo, esta deficiencia en las computadoras puede superarse al menos parcialmente cuando el tipo de procesamiento utilizado es el procesamiento distribuido paralelo como el empleado en redes neuronales artificiales (Koenigshofer, 2017), discutido en este capítulo. Como veremos en breve, el problema para las computadoras es que los objetos en categorías suelen ser sorprendentemente diversos.
Naturaleza de las categorías
Tradicionalmente, se ha asumido que las categorías están bien definidas. Esto significa que se puede dar una definición que especifique lo que está dentro y fuera de la categoría. Tal definición tiene dos partes. En primer lugar, proporciona las características necesarias para la pertenencia a la categoría: ¿Qué deben tener los objetos para poder estar en ella? Segundo, esas características deben ser suficientes conjuntamente para ser miembros: Si un objeto tiene esas características, entonces está en la categoría. Por ejemplo, si definiera a un perro como un animal de cuatro patas que ladra, esto significaría que cada perro es de cuatro patas, un animal, y ladra, y también que cualquier cosa que tenga todas esas propiedades es un perro.
Desafortunadamente, no ha sido posible encontrar definiciones para muchas categorías familiares. Las definiciones son limpias y claras; el mundo es desordenado y a menudo poco claro. Por ejemplo, considera nuestra definición de perros. En realidad, no todos los perros tienen cuatro patas; no todos los perros ladran. Conocí a un perro que perdió su ladrido con la edad (esto fue una mejora); nadie dudaba de que seguía siendo un perro. A menudo es posible encontrar algunas características necesarias (por ejemplo, todos los perros tienen sangre y respiran), pero estas características generalmente no son suficientes para determinar la pertenencia a la categoría (también tienes sangre y respira pero no eres un perro).
Incluso en dominios donde uno podría esperar encontrar definiciones claras, como la ciencia y el derecho, a menudo hay problemas. Por ejemplo, muchas personas se molestaron cuando Plutón fue degradado de su condición de planeta a planeta enano en 2006. Molestos se volvieron indignantes cuando descubrieron que no había una definición dura y rápida de planeamiento: “¿No son estos astrónomos científicos? ¿No pueden hacer una definición simple?” De hecho, no pudieron Después de que una organización astronómica intentó hacer una definición de planetas, varios astrónomos se quejaron de que tal vez no incluyera planetas aceptados como Neptuno y se negaron a usarlo. Si todo se pareciera a nuestra Tierra, nuestra luna y nuestro sol, sería fácil dar definiciones de planetas, lunas y estrellas, pero el universo no se ha conformado a este ideal.
Categorías difusas
Elementos limítrofes
Los experimentos también mostraron que los supuestos psicológicos de categorías bien definidas no eran correctos. Hampton (1979) pidió a los sujetos que juzgaran si varios ítems estaban en diferentes categorías. No encontró que los artículos fueran miembros claros o no miembros claros. En cambio, encontró muchos artículos que apenas se consideraban miembros de categoría y otros que apenas no eran miembros, con mucho desacuerdo entre los temas. Los fregaderos apenas fueron considerados como miembros de la categoría de utensilios de cocina, y las esponjas apenas fueron excluidas. La gente solo incluía algas marinas como verdura y apenas excluía los tomates y las calabazas. Hampton encontró que los miembros y los no miembros formaron un continuo, sin una ruptura obvia en los juicios de membresía de las personas. Si las categorías estuvieran bien definidas, tales ejemplos deberían ser muy raros. Muchos estudios desde entonces han encontrado miembros tan limítrofes que no están claramente dentro o claramente fuera de la categoría.
McCloskey y Glucksberg (1978) encontraron más pruebas de membresía límite al pedir a la gente que juzgue la membresía de categoría dos veces, separados por dos semanas. Encontraron que cuando la gente hacía juicios de categoría repetidos como “¿Es una aceituna una fruta?” o “¿Una esponja es un utensilio de cocina?” cambiaron de opinión sobre los elementos limítrofes, hasta el 22 por ciento del tiempo. Entonces, ¡no solo las personas no están de acuerdo entre sí sobre los elementos límite, sino que no están de acuerdo con ellos mismos! Como resultado, los investigadores suelen decir que las categorías son confusas, es decir, tienen límites poco claros que pueden cambiar con el tiempo.
Tipicidad
Un hallazgo relacionado que resulta ser lo más importante es que incluso entre los ítems que claramente están en una categoría, algunos parecen ser miembros “mejores” que otros (Rosch, 1973). Entre las aves, por ejemplo, los petirrojos y los gorriones son muy típicos. En contraste, los avestruces y pingüinos son muy atípicos (es decir, no típicos). Si alguien dice: “Hay un pájaro en mi patio”, la imagen que tengas será de un ave paseriformes más pequeña como un petirrojo, no un águila o colibrí o pavo.
Puedes averiguar qué miembros de categoría son típicos simplemente preguntando a la gente. En el Cuadro 1 se muestra una lista de miembros de la categoría en orden de su tipicidad calificada. La tipicidad es quizás la variable más importante para predecir cómo interactúan las personas con las categorías. El siguiente cuadro de texto es una lista parcial de lo que influye la tipicidad.
Podemos entender los dos fenómenos de los miembros limítrofes y la tipicidad como dos caras de una misma moneda. Piense en el miembro de categoría más típico: A esto se le suele llamar prototipo de categoría. Los artículos que son cada vez menos similares al prototipo se vuelven cada vez menos típicos. En algún momento, estos artículos menos típicos se vuelven tan atípicos que empiezas a dudar de si están en la categoría en absoluto. ¿Es realmente una alfombra un ejemplo de mobiliario? Está en el hogar como sillas y mesas, pero también es diferente de la mayoría de los muebles en su estructura y uso. De día a día, podrías cambiar de opinión en cuanto a si este ejemplo atípico está dentro o fuera de la categoría. Entonces, los cambios en la tipicidad conducen en última instancia a miembros limítrofes.
Cuadro 2: Cuadro de texto 1Fuente de Tipicidad
Intuitivamente, no es de extrañar que los petirrojos sean mejores ejemplos de aves que los pingüinos, o que una mesa sea un tipo de mobiliario más típico que una alfombra. Pero dado que se sabe que los petirrojo y los pingüinos son aves, ¿por qué uno debería ser más típico que el otro? Una respuesta posible es la frecuencia con la que nos encontramos con el objeto: Vemos muchos más petirones que pingüinos, por lo que deben ser más típicos. La frecuencia sí tiene algún efecto, pero en realidad no es la variable más importante (Rosch, Simpson, & Miller, 1976). Por ejemplo, veo tanto alfombras como mesas todos los días, pero una de ellas es mucho más típica como mobiliario que la otra.
El mejor relato de lo que hace que algo sea típico proviene de la teoría del parecido familiar de Rosch y Mervis (1975). Propusieron que es probable que los ítems sean típicos si (a) tienen las características que son frecuentes en la categoría y (b) no tienen características frecuentes en otras categorías. Comparemos dos extremos, petirlos y pingüinos. Los petirrojos son pequeños pájaros voladores que cantan, viven en nidos en los árboles, migran en invierno, saltan sobre tu césped, etc. La mayoría de estas propiedades se encuentran en muchas otras aves. En contraste, los pingüinos no vuelan, no cantan, no viven en nidos ni en árboles, no saltan sobre su césped. Además, tienen propiedades que son comunes en otras categorías, como nadar de manera experta y tener alas que se ven y actúan como aletas. Estas propiedades se encuentran con mayor frecuencia en los peces que en las aves.
Según Rosch y Mervis, entonces, no es porque un petirrojo sea un ave muy común que lo hace típico. Más bien, es porque el petirrojo tiene la forma, el tamaño, las partes del cuerpo y los comportamientos que son muy comunes (es decir, los más similares) entre las aves, y no comunes entre peces, mamíferos, bichos, etc.
En un experimento clásico, Rosch y Mervis (1975) conformaron dos nuevas categorías, con características arbitrarias. Los sujetos vieron ejemplo tras ejemplo y tuvieron que aprender qué ejemplo estaba en qué categoría. Rosch y Mervis construyeron algunos artículos que tenían características que eran comunes en la categoría y otros que tenían características menos comunes en la categoría. Los sujetos aprendieron el primer tipo de ítem antes de que aprendieran el segundo tipo. Además, luego calificaron los artículos con características comunes como más típicos. En otro experimento, Rosch y Mervis construyeron elementos que diferían en cuántas características se compartían con una categoría diferente. Cuantas más características se compartían, más tardaban las asignaturas en aprender en qué categoría estaba el ítem. Estos experimentos, y muchos estudios posteriores, apoyan ambas partes de la teoría del parecido familiar.
Jerarquías de categorías
Muchas categorías importantes caen en jerarquías, en las que las categorías más concretas se anidan dentro de categorías más grandes y abstractas. Por ejemplo, considere las categorías: oso pardo, oso, mamífero, vertebrado, animal, entidad. Claramente, todos los osos pardos son osos; todos los osos son mamíferos; todos los mamíferos son vertebrados; y así sucesivamente. Cualquier objeto dado normalmente no cae en una sola categoría, podría estar en una docena de categorías diferentes, algunas de las cuales están estructuradas de esta manera jerárquica. Ejemplos de categorías biológicas vienen a la mente más fácilmente, pero dentro del ámbito de los artefactos humanos, se pueden encontrar fácilmente estructuras jerárquicas: silla de escritorio, silla, muebles, artefacto, objeto.
Brown (1958), un investigador del lenguaje infantil, fue quizás el primero en señalar que parece haber una preferencia por qué categoría usamos para etiquetar cosas. Si tu silla de escritorio de oficina está en el camino, probablemente dirás: “Mueve esa silla”, en lugar de “Mueve esa silla de escritorio” o “mueble”. Brown pensó que el uso de un nombre único y consistente probablemente ayudaba a los niños a aprender el nombre de las cosas. Y, de hecho, las primeras etiquetas infantiles para las categorías tienden a ser exactamente aquellos nombres que los adultos prefieren usar (Anglin, 1977).
Esta preferencia es referida como una preferencia por el nivel básico de categorización, y primero fue estudiada en detalle por Eleanor Rosch y sus alumnos (Rosch, Mervis, Gray, Johnson, & Boyes-Braem, 1976). El nivel básico representa una especie de efecto Ricitos de Oro, en el que la categoría utilizada para algo no es demasiado pequeña (oso pardo del norte) y no demasiado grande (animal), sino que es justo (oso). La forma más sencilla de identificar la categoría de nivel básico de un objeto es descubrir cómo se etiquetaría en una situación neutral. Rosch y col. (1976) mostró imágenes de sujetos y les pidió que proporcionaran el primer nombre que se le vino a la mente. Encontraron que 1,595 nombres estaban en el nivel básico, con 14 nombres más específicos (subordinados) utilizados. Sólo una vez alguien usó un nombre más general (superordinado). Además, en el texto impreso, las etiquetas de nivel básico son mucho más frecuentes que la mayoría de las etiquetas subordinadas o superiores (por ejemplo, Wisniewski & Murphy, 1989).
La preferencia por el nivel básico no es meramente una cuestión de etiquetado. Las categorías de nivel básico suelen ser más fáciles de aprender. Como señaló Brown, los niños usan estas categorías primero en el aprendizaje de idiomas, y las superordenadas son especialmente difíciles de adquirir por completo para los niños. [1] Las personas son más rápidas en la identificación de objetos como miembros de categorías de nivel básico (Rosch et al., 1976).
Rosch y col. (1976) propuso inicialmente que las categorías de nivel básico cortan al mundo en sus articulaciones, es decir, simplemente reflejan las grandes diferencias entre categorías como sillas y mesas o entre gatos y ratones que existen en el mundo. No obstante, resulta que qué nivel es básico no es universal. Es probable que los norteamericanos usen nombres como árboles, peces y aves para etiquetar objetos naturales. Pero la gente en sociedades menos industrializadas rara vez usa estas etiquetas y en su lugar usa palabras más específicas, equivalentes a olmo, trucha y pinzón (Berlín, 1992). Debido a que los estadounidenses y muchas otras personas que viven en sociedades industrializadas saben mucho menos que nuestros antepasados sobre el mundo natural, nuestro nivel básico ha “subido” a lo que habría sido el nivel superior hace un siglo. Además, los expertos en un dominio suelen tener un nivel preferido que es más específico que el de los no expertos. Los observadores de aves ven gorriones en lugar de solo pájaros, y los carpinteros ven martillos para techos en lugar de solo martillos (Tanaka y Taylor, 1991). Todo esto sugiere que el nivel preferido no está (solo) basado en cómo se encuentran las diferentes categorías en el mundo, sino que el conocimiento y el interés de las personas por las categorías tiene un efecto importante.
Una explicación de la preferencia de nivel básico es que las categorías de nivel básico están más diferenciadas: Los miembros de la categoría son similares entre sí, pero son diferentes de los miembros de otras categorías (Murphy & Brownell, 1985; Rosch et al., 1976). (El lector alerta notará una similitud con la explicación de tipicidad que di anteriormente. Sin embargo, aquí estamos hablando de toda la categoría y no de miembros individuales.) Las sillas son bastante similares entre sí, compartiendo muchas características (patas, un asiento, un respaldo, tamaño y forma similares); tampoco comparten tantas características con otros muebles. Las categorías superordenadas no son tan útiles porque sus miembros no son muy similares entre sí. ¿Qué características son comunes a la mayoría de los muebles? Son muy pocos. Las categorías subordinadas no son tan útiles, porque son muy similares a otras categorías: Las sillas de escritorio son bastante similares a las sillas de comedor y sillones fáciles. En consecuencia, puede ser difícil decidir en qué categoría subordinada se encuentra un objeto (Murphy & Brownell, 1985). Los expertos pueden diferir de los novatos en los que las categorías son las más diferenciadas, porque saben cosas diferentes sobre las categorías, por lo tanto cambiando lo similares que son las categorías.
[1] Esta es una afirmación polémica, ya que algunos dicen que los infantes aprenden superordenadas antes que nada (Mandler, 2004). Sin embargo, si es cierto, entonces es muy desconcertante que los niños mayores tengan grandes dificultades para aprender el significado correcto de las palabras para las superordenadas, así como en el aprendizaje de categorías superordenadas artificiales (Horton & Markman, 1980; Mervis, 1987). No obstante, parece justo decir que la respuesta a esta pregunta aún no se conoce del todo.
Teorías de la representación conceptual
Ahora que conocemos estos hechos sobre la psicología de los conceptos, surge la pregunta de cómo se representan mentalmente los conceptos. Ha habido dos respuestas principales. El primero, algo confusamente llamado teoría del prototipo, sugiere que las personas tienen una representación sumaria de la categoría, una descripción mental que se pretende aplicar a la categoría en su conjunto. (La significación del resumen se hará evidente cuando se describa la siguiente teoría). Esta descripción se puede representar como un conjunto de características ponderadas (Smith & Medin, 1981). Las características se ponderan por su frecuencia en la categoría. Para la categoría de aves, tener alas y plumas tendría un peso muy alto; comer gusanos tendría un peso menor; vivir en la Antártida tendría un peso menor aún, pero no cero, ya que algunas aves sí viven ahí.
La idea detrás de la teoría de prototipos es que cuando aprendes una categoría, aprendes una descripción general que se aplica a la categoría en su conjunto: Las aves tienen alas y suelen volar; algunas comen gusanos; algunas nadan bajo el agua para pescar. La gente puede afirmar estas generalizaciones, y a veces aprendemos sobre categorías leyendo o escuchando tales declaraciones (“El dragón kimodo puede crecer hasta medir 10 pies de largo”).
Cuando intentas clasificar un elemento, ves qué tan bien coincide con esa lista ponderada de características. Por ejemplo, si viste algo con alas y plumas volar sobre tu césped delantero y comerte un gusano, podrías (inconscientemente) consultar tus conceptos y ver cuáles contenían las características que observaste. Este ejemplo posee muchas de las características de las aves altamente ponderadas, por lo que debería ser fácil de identificar como ave.
Esta teoría explica fácilmente los fenómenos que discutimos anteriormente. Los miembros de la categoría típica tienen más características de mayor ponderación. Por lo tanto, es más fácil emparejarlos con tu representación conceptual. Los artículos menos típicos tienen menos o menos características ponderadas (y pueden tener características de otros conceptos). Por lo tanto, no coinciden también con tu representación (menos similitud). Esto hace que la gente sea menos segura a la hora de clasificar dichos artículos. Los elementos límite pueden tener características en común con varias categorías o no estar muy cerca de ninguna de ellas. Por ejemplo, las algas comestibles no tienen muchas de las características comunes de las verduras pero tampoco se acercan a ningún otro concepto alimentario (carne, pescado, fruta, etc.), lo que dificulta saber qué tipo de alimento es.
Un relato muy diferente de la representación conceptual es la teoría ejemplar (ejemplar es un nombre elegante para un ejemplo; Medin & Schaffer, 1978). Esta teoría niega que haya una representación sumaria. En cambio, la teoría afirma que tu concepto de verduras es ejemplos recordados de verduras que has visto. Esto podría ser, por supuesto, cientos o miles de ejemplares a lo largo de tu vida, aunque no sabemos con certeza cuántos ejemplares realmente recuerdas.
¿Cómo explica esta teoría la clasificación? Cuando ves un objeto, (inconscientemente) lo comparas con los ejemplares en tu memoria, y juzgas lo similar que es a los ejemplares en diferentes categorías. Por ejemplo, si ves algún objeto en tu plato y quieres identificarlo, probablemente activará recuerdos de verduras, carnes, frutas, etc. Para categorizar este objeto, calculas qué tan similar es a cada ejemplar en tu memoria. Estas puntuaciones de similitud se suman para cada categoría. Quizás el objeto es muy similar a una gran cantidad de ejemplares vegetales, moderadamente similar a unos pocos frutos, y sólo mínimamente similar a algunos ejemplares de carne que recuerdes. Se comparan estos puntajes de similitud y se elige la categoría con mayor puntuación. [2]
¿Por qué alguien propondría tal teoría de conceptos? Una respuesta es que en muchos experimentos que estudian conceptos, las personas aprenden conceptos al ver ejemplares una y otra vez hasta que aprenden a clasificarlos correctamente. Bajo tales condiciones, parece probable que la gente finalmente memorice los ejemplares (Smith & Minda, 1998). También hay evidencia de que la similitud cercana con objetos bien recordados tiene un gran efecto en la clasificación. Allen y Brooks (1991) enseñaron a las personas a clasificar artículos siguiendo una regla. No obstante, también hicieron que sus sujetos estudiaran los ítems, los cuales fueron ricamente detallados. En una prueba posterior, los experimentadores le dieron a la gente nuevos artículos que eran muy similares a uno de los artículos antiguos pero que estaban en una categoría diferente. Es decir, cambiaron una propiedad para que el ítem ya no siguiera la regla. Descubrieron que la gente a menudo se dejaba engañar por tales artículos. En lugar de seguir la regla de categoría que se les había enseñado, parecían reconocer que el nuevo ítem era muy similar a uno antiguo y así lo pusieron, incorrectamente, en la misma categoría.
Se han realizado muchos experimentos para comparar las teorías prototipo y ejemplar. En general, la teoría ejemplar parece haber ganado la mayoría de estas comparaciones. Sin embargo, los experimentos son algo limitados ya que generalmente involucran un pequeño número de ejemplares que la gente ve una y otra vez. No es tan claro que la teoría ejemplar pueda explicar la clasificación del mundo real en la que las personas no pasan mucho tiempo aprendiendo elementos individuales (¿cuánto tiempo pasas estudiando ardillas? o sillas?). Además, dado que alguna parte de nuestro conocimiento de las categorías se aprende a través de declaraciones generales que leemos o escuchamos, parece que debe haber espacio para una descripción sumaria separada de la memoria ejemplar.
Muchos investigadores reconocerían ahora que los conceptos están representados a través de múltiples sistemas cognitivos. Por ejemplo, su conocimiento de los perros puede ser en parte a través de descripciones generales como “los perros tienen cuatro patas”. Pero probablemente también tengas fuertes recuerdos de algunos ejemplares (tu perro de familia, Lassie) que influyen en tu categorización. Además, algunas categorías también involucran reglas (por ejemplo, una huelga en el béisbol). El modo en que estos sistemas funcionan juntos es el tema de estudio actual.
[2] En realidad, la decisión de qué categoría se elige es más compleja que esta, pero los detalles están más allá de esta discusión.
Conocimiento
El tema final tiene que ver con cómo los conceptos encajan con nuestro conocimiento más amplio del mundo. Hemos estado hablando muy generalmente de personas que aprenden las características de los conceptos. Por ejemplo, ven una serie de aves y luego aprenden que las aves generalmente tienen alas, o tal vez recuerdan ejemplares de aves. Desde esta perspectiva, no importa cuáles son esos ejemplares o características, la gente simplemente los aprende. Pero considere dos posibles conceptos de edificios y sus características en la Tabla 2.
Imagina que tenías que aprender estos dos conceptos viendo ejemplares de ellos, teniendo cada ejemplar algunas de las características enumeradas para el concepto (así como algunas características idiosincrásicas). Aprender el concepto de donker sería bastante fácil. Parece ser una especie de edificio submarino, quizás para exploradores de aguas profundas. Sus características parecen ir juntas. En contraste, el blegdav realmente no tiene sentido. Si es en el desierto, ¿cómo puedes llegar en submarino y por qué tienen osos polares como mascotas? ¿Por qué los agricultores vivirían en el desierto o usarían submarinos? ¿Qué bien harían las ventanas de acero en un edificio así? Este concepto parece peculiar. De hecho, si se le pide a la gente que aprenda nuevos conceptos que tengan sentido, como los donkers, los aprenden bastante más rápido que conceptos como blegdavs que no tienen sentido (Murphy & Allopenna, 1994). Además, los rasgos que parecen estar conectados entre sí (como estar bajo el agua y llegar por submarino) se aprenden mejor que los rasgos que no parecen relacionados con los demás (como ser rojo).
Tales efectos demuestran que cuando aprendemos nuevos conceptos, tratamos de conectarlos con el conocimiento que ya tenemos sobre el mundo. Si tuvieras que aprender sobre un nuevo animal que no parece comer ni reproducirse, estarías muy perplejo y pensarías que debes haber conseguido algo mal. Por sí mismas, las teorías prototipo y ejemplar no predicen esto. Simplemente dicen que aprendes descripciones o ejemplares, y no ponen ninguna restricción sobre cuáles son esas descripciones o ejemplares. Sin embargo, el enfoque de conocimiento de los conceptos enfatiza que los conceptos están destinados a decirnos sobre cosas reales en el mundo, y así nuestro conocimiento del mundo se utiliza para aprender y pensar conceptos.
Podemos ver este efecto del conocimiento cuando aprendemos sobre nuevas piezas de tecnología. Por ejemplo, la mayoría de las personas podían aprender fácilmente sobre las computadoras tablet (como los iPads) cuando se introdujeron por primera vez aprovechando su conocimiento de computadoras portátiles, teléfonos celulares y tecnología relacionada. Por supuesto, esta dependencia del conocimiento pasado también puede generar errores, como cuando la gente no aprende sobre las características de su nueva tableta que no estaban presentes en su celular o esperan que la tableta pueda hacer algo que no puede.
Un aspecto importante del conocimiento de las personas sobre categorías se llama esencialismo psicológico (Gelman, 2003; Medin & Ortony, 1989). La gente tiende a creer que algunas categorías, especialmente las naturales como animales, plantas o minerales, tienen una propiedad subyacente que solo se encuentra en esa categoría y que causa sus otras características. La mayoría de las categorías en realidad no tienen esencias, pero esto a veces es una creencia firmemente sostenida. Por ejemplo, mucha gente va a afirmar que hay algo en los perros, tal vez algún gen específico o conjunto de genes, que todos los perros tienen y eso los hace ladrar, tener pelaje, y verse como lo hacen. Por lo tanto, las decisiones sobre si algo es un perro no dependen sólo de características que se puedan ver fácilmente sino también de la supuesta presencia de esta causa.
La creencia en una esencia puede revelarse a través de experimentos que describen objetos ficticios. Keil (1989) describió a adultos y niños una operación diabólica en la que alguien tomó un mapache, se tiñó el pelo de negro con una franja blanca por la mitad, e implantó un “saco de cosas súper malolientes y asquerosas” debajo de su cola. A los sujetos se les mostró una imagen de una mofeta y se les dijo que así es ahora como se ve el animal. ¿Qué es? Adultos y niños mayores de 4 años coincidieron en que el animal sigue siendo mapache. Puede parecer e incluso actuar como una mofeta, pero un mapache no puede cambiar sus rayas (¡ni lo que sea!) —siempre será un mapache.
Es importante destacar que el mismo efecto no se encontró cuando Keil describió una cafetera que se operó para que pareciera y funcionara como comedero para pájaros. Los sujetos coincidieron en que ahora era un comedero para pájaros. Los artefactos no tienen esencia.
Los signos de esencialismo incluyen (a) se cree que los objetos están dentro o fuera de la categoría, sin intermedio; (b) resistencia al cambio de pertenencia a categoría o de propiedades conectadas a la esencia; y (c) para los seres vivos, la esencia se transmite a la progenie.
El esencialismo es probablemente útil para tratar con gran parte del mundo natural, pero puede ser menos útil cuando se aplica a los humanos. Evidencia considerable sugiere que las personas piensan que los grupos de género, raza y etnia tienen esencias, lo que sirve para enfatizar la diferencia entre grupos e incluso justificar la discriminación (Hirschfeld, 1996). Históricamente, las diferencias de grupo se describieron heredando la sangre de la propia familia o grupo. “Mala sangre” no era sólo una expresión sino una creencia de que las propiedades negativas se heredaban y no podían cambiarse. Después de todo, si está en la naturaleza de “esas personas” ser deshonestos (o clannish o atléticos...), entonces eso difícilmente podría cambiarse, más que un mapache puede convertirse en una mofeta.
La investigación sobre categorías de personas es una empresa emocionante en curso, y todavía no sabemos tanto como nos gustaría sobre cómo se aprenden los conceptos de diferentes tipos de personas en la infancia y cómo pueden (o no) cambiar en la edad adulta. El esencialismo no se aplica sólo a las categorías de personas, sino que es un factor importante en la forma en que pensamos de los grupos.
Resumen
Los conceptos son fundamentales para nuestro pensamiento cotidiano. Cuando planeamos para el futuro o pensamos en nuestro pasado, pensamos en eventos y objetos específicos en términos de sus categorías. Si vas a visitar a un amigo con un nuevo bebé, tienes algunas expectativas sobre lo que hará el bebé, qué regalos serían apropiados, cómo debes comportarte hacia él, y así sucesivamente. Conocer la categoría de bebés te ayuda a planificar y comportarte de manera efectiva cuando te encuentras con este niño que nunca antes habías visto. Tales inferencias a partir del conocimiento sobre una categoría son altamente adaptativas y un componente importante del pensamiento y la inteligencia.
Aprender sobre esas categorías es un proceso complejo que implica ver ejemplares (bebés), escuchar o leer descripciones generales (“A los bebés les gustan las imágenes en blanco y negro”), conocimientos generales (los bebés tienen riñones) y aprender la regla ocasional (todos los bebés tienen un reflejo de enraizamiento). La investigación actual se centra en cómo estos diferentes procesos ocurren en el cerebro. Parece probable que estos diferentes aspectos de los conceptos se logren mediante diferentes estructuras neuronales (Maddox y Ashby, 2004). Sin embargo, es claro que el cerebro está genéticamente predispuesto a buscar similitudes en el entorno y a representar agrupaciones de cosas formando categorías que pueden ser utilizadas para hacer inferencias sobre nuevas instancias de la categoría que nunca antes se habían encontrado. De esta manera se organiza el conocimiento y las expectativas de este conocimiento permiten una mejor adaptación a objetos y situaciones ambientales recién encontrados en virtud de su similitud con una categoría conocida previamente formada (Koenigshofer, 2017).
Otro tema interesante es cómo los conceptos difieren entre culturas. Como diferentes culturas tienen diferentes intereses y diferentes tipos de interacciones con el mundo, parece claro que sus conceptos de alguna manera reflejarán esas diferencias. Por otro lado, la estructura del mundo físico también impone una fuerte restricción sobre qué tipos de categorías son realmente útiles. La interacción de la cultura, el entorno y los procesos cognitivos básicos en el establecimiento de conceptos aún no se ha investigado a fondo.
Preguntas de Discusión
- Elige un par de categorías familiares y trata de llegar a definiciones para ellas. Cuando evalúas cada propuesta (a) ¿es de hecho precisa como definición, y (b) es una definición que la gente podría usar realmente para identificar a los miembros de la categoría?
- Para las mismas categorías, ¿se pueden identificar miembros que parecen ser miembros “mejores” y “peores”? ¿Qué pasa con estos artículos los hace típicos y atípicos?
- Al dar la vuelta a la habitación, señalar algunos objetos comunes (incluidas las cosas que la gente lleva o trae consigo) e identifica cuál es la categoría de nivel básico para ese artículo. ¿Cuáles son las categorías superiores y subordinadas para los mismos ítems?
- Enumere algunas características de una categoría común, como tablas. La visión del conocimiento sugiere que conoces las razones de por qué estas características particulares ocurren juntas. ¿Se pueden articular algunas de esas razones? Haz lo mismo para una categoría animal.
- Elija tres categorías comunes: una especie natural, un artefacto humano y un evento social. Discutir con miembros de la clase de otros países o culturas si las categorías correspondientes en sus culturas difieren. ¿Se puede hacer una hipótesis sobre cuándo es probable que difieran tales categorías y cuándo no lo son?
vocabulario
- Categoría de nivel básico
- La categoría neutra, preferida para un objeto dado, a un nivel intermedio de especificidad.
- Categoría
- Un conjunto de entidades que son equivalentes de alguna manera. Por lo general, los artículos son similares entre sí.
- Concepto
- La representación mental de una categoría.
- Ejemplar
- Un ejemplo en la memoria que se etiqueta como estar en una categoría particular.
- Esencialismo psicológico
- La creencia de que los miembros de una categoría tienen una propiedad invisible que hace que estén en la categoría y tengan las propiedades asociadas a ella.
- Tipicidad
- La diferencia en “bondad” de los miembros de la categoría, que van desde los más típicos (el prototipo) hasta los miembros limítrofes.
Referencias
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Atribuciones
Autores
- Gregory Murphy es profesor de Psicología en la Universidad de Nueva York. Anteriormente enseñó en la Universidad de Illinois y la Universidad Brown. Su investigación se centra en conceptos y razonamiento, y es autor de El gran libro de los conceptos (MIT Press, 2002).
Licencia Creative Commons
Adaptado por Kenneth Koenigshofer, PhD, de Categorías y Conceptos por Gregory Murphy, licenciado bajo una Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional. Los permisos más allá del alcance de esta licencia pueden estar disponibles en nuestro Acuerdo de licencia.
Cómo citar este módulo Noba usando el estilo APA
Murphy, G. (2021). Categorías y conceptos. En R. Biswas-Diener & E. Diener (Eds), serie de libros de texto Noba: Psicología. Champaign, IL: Editores DEF. Recuperado a partir de http://noba.to/6vu4cpkt