EFE / La Voz de MichoacánUn investigador de la Universidad de Alicante (UA), España, desarrolló una fórmula matemática que permite explicar por qué unas decisiones resultan más difíciles que otras, incluso cuando se dispone de la misma información. El trabajo, titulado 'Space Complexity in Choice', fue realizado por el profesor del Departamento de Fundamentos del Análisis Económico (FAE) de la UA, Adam Sanjurjo, y publicado en Econometrica, una de las revistas científicas más relevantes del mundo en el ámbito de la investigación económica, editada por la Econometric Society de Estados Unidos, según un comunicado de la UA. El estudio analiza cómo el tamaño de los problemas de decisión, el orden en que se procesa la información y la estructura de esta determinan la cantidad de memoria necesaria para resolverlos, y cómo estas exigencias de memoria influyen en la probabilidad de tomar la elección correcta. De hecho, la investigación demuestra que el orden en que se procesa la información puede marcar una diferencia de aproximadamente 40 puntos porcentuales en la tasa de aciertos cuando los problemas de decisión incluyen muchas alternativas y atributos, mientras que en los problemas más pequeños las diferencias son mucho menores. "Los resultados apuntan así a una idea más general sobre la racionalidad humana. Cuando una decisión nos desborda, podemos adaptarnos reorganizando la manera en que procesamos la información", revela Sanjurjo. Sostiene que "la capacidad de decidir bien no depende únicamente de las características objetivas del problema o de cuánta información tengamos, sino también de cómo estructuramos esa información para reducir lo que necesitamos mantener simultáneamente en la memoria”. “Un ejemplo sencillo permite entenderlo. Imaginemos que queremos elegir entre varios productos comparando distintas características: precio, calidad, duración, etc. Podemos examinar toda la información de un producto antes de pasar al siguiente. Pero también podemos mirar primero el precio de todos, después la calidad de todos y así sucesivamente", expone. De acuerdo con el investigador, "la información disponible y la decisión final son exactamente las mismas, pero las exigencias para nuestra memoria pueden ser muy diferentes". La idea central del trabajo de este investigador de la UA procede de la informática teórica. "En informática, la space complexity o complejidad espacial mide cuánta memoria necesita una máquina para resolver un problema", constata. "Lo que hago en este estudio es aplicar esa misma medida a las decisiones humanas, cuantificando la memoria de trabajo necesaria para procesar la información y llegar a una decisión. Así puedo explicar por qué distintas maneras de resolver exactamente el mismo problema pueden tener niveles de dificultad muy diferentes”, indica.
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