El efecto Dunning-Kruger explica menos de lo que promete, pero abre una pregunta que la ciencia política no puede eludir: qué significa decidir cuando se sabe que el conocimiento disponible no alcanza.
En una posta de salud de la selva, durante la temporada de lluvias, alguien tiene que decidir si declara alerta epidemiológica por dengue antes de que lleguen los resultados de laboratorio. No es un caso real ni pertenece a ninguna región en particular: es apenas una situación que cualquiera que haya trabajado en salud pública peruana reconocería sin esfuerzo. El médico de turno, o la enfermera encargada, o el funcionario de la red de salud (da igual quién sea, porque el problema no depende del cargo) tiene sobre la mesa un cuaderno con las fichas de los pacientes atendidos esa semana, un teléfono que no logra comunicarse con el hospital regional y una ventana por la que entra, cada cierto tiempo, el ruido de la lluvia sobre el calamina. Afuera, en la sala de espera, hay una fila de madres con niños en brazos. Adentro, hay una decisión que no puede esperar a que la información termine de llegar.
La escena se repite, con variaciones, en cualquier institución que deba actuar sin la certeza que querría tener: un juzgado, una municipalidad, un ministerio, una junta directiva. Detrás de cada una de esas decisiones hay algo que rara vez se pregunta en voz alta: no solamente cuánta información falta, sino si quien decide sabe medir la distancia entre lo que cree saber y lo que efectivamente sabe.
Esa demora en el teléfono no es un accidente del día. Ninguna dificultad de comunicación entre una posta rural y un hospital regional aparece de la nada: es el resultado acumulado de decisiones de inversión pública tomadas durante décadas, de una infraestructura sanitaria que se construyó primero en la costa y llegó tarde, y a medias, al resto del país. El funcionario que no logra comunicarse con el hospital no está actuando en el vacío. Está actuando dentro de una estructura que ya decidió, mucho antes de que él llegara al puesto, cuánta información tendría disponible y cuánta no.
Frente a esa estructura, la pregunta que suele hacerse es técnica: ¿tiene el funcionario los datos correctos? Pero hay una pregunta anterior, menos cómoda, que rara vez se formula: ¿sabe el funcionario cuánto de lo que cree saber es, en realidad, una impresión sin verificar? La psicología cognitiva lleva más de dos décadas estudiando esa segunda pregunta, y lo ha hecho con un experimento que terminó siendo mucho más citado que comprendido.
El umbral de la propia ignorancia
En 1999, los psicólogos Justin Kruger y David Dunning publicaron en el Journal of Personality and Social Psychology una serie de cuatro estudios con estudiantes universitarios, evaluados en sentido del humor, gramática y razonamiento lógico (Kruger & Dunning, 1999). El diseño era simple: cada participante resolvía una prueba y después estimaba en qué percentil de la distribución se ubicaba respecto de sus compañeros.
El patrón que encontraron fue consistente en las cuatro pruebas. Quienes obtenían los puntajes más bajos, ubicados en promedio cerca del percentil doce, se calculaban a sí mismos cerca del percentil sesenta y dos. En el otro extremo, quienes rendían mejor, alrededor del percentil ochenta y seis, tendían a subestimarse levemente, calculándose cerca del setenta y cuatro. No era que los peores se creyeran los mejores del grupo: se percibían, en el mejor de los casos, ligeramente por encima del promedio. Pero la distancia entre su desempeño real y su autopercepción era enorme, y esa distancia disminuía a medida que subía la habilidad.
Kruger y Dunning propusieron una explicación más matizada de lo que después se popularizó. No dijeron que la incompetencia vuelve a alguien ciego ante sí mismo de manera absoluta. Plantearon algo más acotado: que buena parte de las herramientas necesarias para hacer bien una tarea (reconocer un chiste ingenioso, identificar un error gramatical, seguir un argumento lógico) son también las herramientas necesarias para evaluar si uno mismo la está haciendo bien. Quien no domina esas herramientas no solo falla en la tarea: pierde, además, parte de la capacidad de notar que está fallando.
La evidencia más persuasiva de esa hipótesis no vino de comparar percentiles, sino de un experimento adicional. En uno de los estudios, después de la prueba de razonamiento lógico, la mitad de los participantes recibió un entrenamiento breve en lógica formal, mientras la otra mitad completaba una tarea sin relación con el tema. Solo quienes recibieron el entrenamiento corrigieron después su autoevaluación: quienes habían rendido mal la revisaron hacia abajo, y quienes habían rendido bien, hacia arriba. Enseñarles la habilidad, y no solo advertirles sobre el sesgo, fue lo que mejoró su capacidad de juzgarse.
Lo que el experimento no puede decirnos
Ese hallazgo no cerró la discusión dentro de la propia disciplina. En 2002, Joachim Krueger y Ross Mueller replicaron el patrón básico (los de peor desempeño sobreestiman más, los de mejor desempeño se subestiman un poco) pero ofrecieron una lectura distinta. Atribuyeron gran parte de esa asimetría a dos fenómenos estadísticos conocidos: la regresión hacia la media, que aparece cada vez que una medición imperfecta no se correlaciona del todo con la variable que intenta capturar, y la heurística de “mejor que el promedio”, la tendencia general a ubicarse por encima de la mediana en casi cualquier rasgo deseable. Al remover estadísticamente esos dos factores, buena parte de la asimetría entre buenos y malos evaluadores se reducía, y no hallaron evidencia de que alguna medida específica de habilidad metacognitiva explicara el patrón por sí sola (Krueger & Mueller, 2002).
Dunning y su equipo no dejaron pasar la objeción. En 2008, Joyce Ehrlinger, Kerri Johnson, Matthew Banner, David Dunning y Justin Kruger publicaron una réplica ampliada, con incentivos económicos y tareas más cercanas a situaciones reales de evaluación, como exámenes de curso. El patrón original volvió a aparecer, y los autores sostuvieron que la dificultad para evaluar el propio desempeño cuando se carece de la competencia para hacerlo seguía sin una explicación puramente estadística que la agotara por completo (Ehrlinger et al., 2008).
Una manera más precisa de nombrar el problema, que evita tanto las simplificaciones del efecto Dunning-Kruger vuelto lugar común como las de sus críticos más categóricos, es la que proponen Don Moore y Paul Healy en su revisión de 2008 sobre el exceso de confianza. Distinguen tres fenómenos que suelen mezclarse bajo una misma etiqueta: la sobreestimación del propio desempeño, la sobrevaloración de la posición relativa frente a otros, y el exceso de precisión en las propias creencias, es decir, la certeza indebida de saber algo con más exactitud de la que la evidencia permite. Muestran, además, que estos sesgos no siempre van juntos ni responden a la misma causa: en tareas difíciles domina la sobreestimación, en tareas fáciles domina la sobrevaloración relativa (Moore & Healy, 2008). Esa distinción importa tanto para la política como para la psicología, porque buena parte de las decisiones públicas más costosas no falla por exceso de confianza en el propio desempeño, sino por exceso de precisión: la convicción de conocer el futuro, o los efectos de una política, con más detalle del que la evidencia disponible autoriza.
La discusión se reactivó con fuerza en 2020, cuando Gilles Gignac y Marcin Zajenkowski publicaron en la revista Intelligence un estudio con 929 participantes que rindieron una prueba objetiva de inteligencia y una autoevaluación de veinticinco ítems. En vez de comparar cuartiles, como hacía el método clásico, aplicaron pruebas de heterocedasticidad y modelos de regresión no lineal. Su hallazgo central fue que, con ese método, el margen de error entre inteligencia percibida e inteligencia real resultaba relativamente parecido a lo largo de todo el espectro de habilidad, y no especialmente concentrado entre quienes rendían peor. No concluyeron que el efecto Dunning-Kruger fuera una ilusión total, ni que el fenómeno original no existiera: propusieron que ciertas formas habituales de medirlo, en particular comparar cuartiles de una muestra, pueden producir un patrón que se parece a una asimetría cognitiva sin serlo necesariamente, y cuestionaron la interpretación metacognitiva tradicional (Gignac & Zajenkowski, 2020).
Esa conclusión, a su vez, no quedó sin respuesta. Avram Hiller señaló en 2023 que buena parte del hallazgo dependía de una decisión metodológica discutible: la manera en que se habían transformado las respuestas de autoevaluación de una escala ordinal a una escala de intervalo (Hiller, 2023). Y cuando Curtis Dunkel, Joseph Nedelec y Dimitri van der Linden replicaron el estudio ese mismo año corrigiendo ese punto, encontraron un efecto Dunning-Kruger estadísticamente significativo, aunque de una magnitud pequeña, lo bastante modesta como para que los propios autores se preguntaran cuánto explicaba en la práctica (Dunkel et al., 2023).
Quien busque en estas páginas una sentencia definitiva no la va a encontrar, porque la literatura científica tampoco la tiene. Lo que sí queda claro es que la versión que circula en charlas motivacionales y publicaciones de redes sociales (la idea de que los ignorantes son sistemáticamente incapaces de reconocer su propia ignorancia, mientras los expertos dudan de manera permanente) es mucho más categórica que cualquiera de los estudios que se supone la respaldan. Hay un fenómeno real de calibración imperfecta entre confianza y desempeño. Lo que sigue en disputa es cuánto de ese fenómeno depende de un déficit cognitivo específico y cuánto es, sencillamente, la forma en que cualquier medición imperfecta se comporta cuando se la observa de cierta manera.
Cuando la incertidumbre entra en la política
Trasladar este debate, tal cual, al terreno de las decisiones públicas sería otro tipo de error: el de usar un experimento sobre pruebas de gramática para diagnosticar a un gobierno, como si la ciencia política pudiera resolverse citando un solo artículo de psicología. La relación entre calibración cognitiva y decisión política existe, pero está mejor documentada en otro cuerpo de investigación, que conviene poner en diálogo con lo anterior sin confundirlo con ello.
Entre 1984 y 2003, el psicólogo Philip Tetlock reunió a 284 personas que se ganaban la vida analizando o asesorando sobre política internacional y economía (académicos, analistas de inteligencia, periodistas, consultores) y les pidió que asignaran probabilidades a distintos desenlaces posibles de eventos políticos y económicos: si un gobierno se mantendría en el poder, si una economía crecería o se contraería, si estallaría un conflicto. Recogió cerca de 28.000 pronósticos a lo largo de veinte años y los evaluó con el puntaje de Brier, una medida que compara la probabilidad asignada con lo que efectivamente ocurrió. Comparados con puntos de referencia mínimos (la asignación de probabilidades al azar y algoritmos simples de extrapolación de tendencias), los expertos apenas los superaron, y en varias de las preguntas de mediano y largo plazo quedaron por debajo de esos modelos simples (Tetlock, 2005).
El resultado agregado no cuenta toda la historia. Dentro de esos datos había una distribución interna que Tetlock explicó a partir de una distinción clásica entre el zorro y el erizo: quienes manejaban varios marcos explicativos a la vez, toleraban la ambigüedad y estaban dispuestos a revisar sus juicios ante evidencia nueva (los “zorros”) pronosticaban, en promedio, con más precisión que quienes interpretaban los acontecimientos desde una teoría dominante y mantenían sus posiciones con mayor firmeza (los “erizos”), sobre todo en los pronósticos de largo plazo dentro de su propio campo de especialización. Tetlock no calificó a unos de virtuosos y a otros de descuidados: describió dos maneras distintas de procesar la incertidumbre, y mostró que una de ellas producía, en los datos que recogió, mejores resultados predictivos que la otra.
Un hallazgo distinto, pero complementario, tiene que ver con cómo se procesa la información política una vez que ya se tiene una posición tomada. En dos experimentos sobre temas como el control de armas y las políticas de acción afirmativa, Charles Taber y Milton Lodge pidieron a los participantes que leyeran un conjunto equilibrado de argumentos a favor y en contra, y luego evaluaran la fuerza de cada uno. Encontraron un efecto sistemático de actitud previa: los argumentos que coincidían con la postura inicial del participante se evaluaban como más sólidos que los argumentos contrarios, incluso cuando ambos habían sido diseñados con un peso similar. Al leer los argumentos, los participantes contraargumentaban activamente los que los incomodaban y aceptaban casi sin examen los que los confirmaban: un patrón que los autores llamaron sesgo de refutación (Taber & Lodge, 2006).
Conviene no simplificar ese hallazgo. Taber y Lodge no encontraron que la gente con más conocimiento político en general fuera más propensa al sesgo. Lo que encontraron es que, entre los participantes más involucrados con el tema específico y con posiciones más consolidadas sobre él, el sesgo de refutación era más marcado, no menos. La variable que amplificaba el sesgo no era el conocimiento político en abstracto, sino la combinación de motivación (tener algo en juego en la conclusión) con la munición argumentativa necesaria para defenderla. Saber más sobre un tema no vuelve a las personas más abiertas a revisar su posición cuando esa posición ya está cargada de identidad; les da, más bien, mejores herramientas retóricas para sostenerla.
Hay, además, un hallazgo de economía política que rara vez se cita junto a los anteriores y que vale la pena incorporar, porque desplaza el problema de la mente individual hacia el comportamiento electoral agregado. Pietro Ortoleva y Erik Snowberg construyeron un modelo teórico sobre el exceso de confianza en las creencias políticas y lo pusieron a prueba con una encuesta a escala nacional aplicada a más de tres mil adultos en Estados Unidos. Encontraron que el exceso de confianza está asociado, de manera estadísticamente robusta, con un mayor extremismo ideológico, una participación electoral más alta y una identificación partidaria más fuerte (Ortoleva & Snowberg, 2015).
Vale la pena ser precisos sobre lo que ese resultado permite afirmar y lo que no. Se trata de una asociación observacional, no de un experimento que manipule el exceso de confianza para observar sus efectos. Por ello, no permite afirmar que la sobreconfianza cause el extremismo en cada caso individual. Sí muestra que ambas variables aparecen sistemáticamente relacionadas en los datos, mientras que el modelo teórico de los autores ofrece una explicación posible de esa conexión. El hallazgo es relevante porque desplaza la discusión desde la mente individual hacia la agregación política: las disposiciones con las que los ciudadanos procesan sus propias creencias también pueden relacionarse con su participación y con la intensidad de sus identificaciones políticas.
No saber no es lo mismo que no saber qué hacer
Hace falta, en este punto, separar tres cosas que el lenguaje cotidiano tiende a mezclar. La ignorancia, en sentido estricto, es la ausencia de un dato que existe y que, en principio, podría conseguirse: un resultado de laboratorio que todavía no llega, un padrón que no se actualizó. La incertidumbre es un problema distinto y más terco: ni siquiera contando con toda la información disponible es posible anticipar el resultado, porque el fenómeno mismo tiene un componente de azar o de comportamiento humano que ningún modelo captura del todo. Y hay una tercera dificultad, la que da título a este ensayo, que sobrevive incluso cuando las dos anteriores se han resuelto: no saber qué hacer, aun teniendo toda la información y toda la certeza estadística que la situación permite, porque lo que está en juego no es un hecho sino un valor, y los valores en conflicto no se zanjan agregando datos.
El funcionario de la posta de salud puede reducir la primera clase de ignorancia si finalmente consigue que le lean los resultados por teléfono. Puede aprender a convivir con la segunda si acepta que ningún modelo epidemiológico, por sofisticado que sea, le va a devolver una certeza completa sobre cómo se comportará el brote en las próximas dos semanas. Pero la tercera no se resuelve ni con el teléfono ni con el modelo, porque declarar la alerta implica asumir de inmediato un costo económico y político (el cierre de actividades, el temor de la población, el reclamo de los comerciantes) a cambio de un beneficio sanitario todavía probabilístico. No declararla implica lo contrario: ahorrarse ese costo inmediato a cambio de asumir el riesgo de que el brote crezca sin control. Ninguna cantidad de información técnica, por perfecta que fuera, le devuelve a esa persona una respuesta libre de la responsabilidad de elegir entre esos dos daños posibles.
Esta distinción tiene consecuencias para cómo se diseñan las instituciones que deben decidir bajo presión. Una organización que confunda la segunda clase de problema con la tercera (que trate una decisión de valores como si fuera un problema de información insuficiente) tiende a posponer indefinidamente, exigiendo un estudio más, un comité más, una mesa técnica más, cuando lo que falta no es información sino la voluntad de asumir el costo de haber elegido. Y una organización que confunda la tercera con la segunda (que trate una decisión de valores como si un mejor modelo pudiera resolverla) tiende a delegar en la técnica preguntas que la técnica no puede responder, y a esconder detrás de un informe estadístico lo que en realidad es una preferencia política.
La institución que no sabe que no sabe
Hay un mecanismo adicional que agrava, dentro de las instituciones, precisamente ese tercer tipo de indecisión: lo que la psicología social llama ignorancia pluralista. El concepto, formulado originalmente por Floyd Allport y Daniel Katz en 1931 (Katz & Allport, 1931) y demostrado después con mayor precisión experimental por Deborah Prentice y Dale Miller, describe una situación en la que la mayoría de los integrantes de un grupo rechaza en privado una norma o un diagnóstico, pero cada uno supone, equivocadamente, que los demás sí lo aceptan, y por eso todos terminan comportándose como si compartieran una convicción que en realidad nadie sostiene.
En su estudio con estudiantes de Princeton, Prentice y Miller encontraron una discrepancia entre las actitudes privadas y las percepciones sobre las actitudes de los demás respecto del consumo de alcohol en el campus. Los estudiantes tendían a percibirse como más incómodos con la norma de consumo de lo que creían que estaban sus compañeros. Esa percepción equivocada de la norma social ayudaba a mantener un comportamiento que no reflejaba plenamente las actitudes privadas de los participantes (Prentice & Miller, 1993).
Trasladado a una oficina pública, el mecanismo es reconocible para cualquiera que haya trabajado dentro de una institución jerárquica. Varios funcionarios dudan, en privado, de un diagnóstico o de una política vigente. Ninguno lo dice en la reunión, porque cada uno cree ser el único que duda, y porque hablar primero significa exponerse a parecer el menos seguro de la sala, el que no domina el tema, el que atrasa la decisión que los demás, según cree, ya tomaron. La reunión termina con una conclusión que nadie defendió realmente con convicción, pero que todos avalaron con el silencio. Quien mire desde afuera va a interpretar ese silencio como consenso.
Nadie mintió. Y sin embargo, nadie dijo tampoco la verdad completa.
Ahí hay algo que merece detenerse un momento, porque no es solamente un problema de diseño organizacional. Es también un problema humano, y hasta cierto punto triste: personas que llegan a una oficina pública con una vocación genuina de servicio, que por las noches repasan mentalmente una decisión que las inquieta, y que al día siguiente, frente a sus colegas, guardan esa inquietud como quien guarda una duda vergonzosa. La apariencia de certeza que después se le atribuye a una institución (“el Estado decidió”, “la comisión concluyó”) rara vez nace de que alguien, en algún momento, estuviera efectivamente seguro. Nace, con más frecuencia de la que se reconoce, de la suma de varios silencios individuales, cada uno razonable por sí solo, que juntos producen una convicción que no existe en ningún lugar en particular.
Esto es, en el fondo, un problema de deliberación: de si una institución construye mecanismos reales para que la duda pueda expresarse antes de convertirse en política, o si la castiga hasta volverla invisible. Las burocracias modernas suelen justificar su autoridad apelando al conocimiento experto que las sostiene, pero ese conocimiento solo cumple su función si existen canales para que el desacuerdo técnico llegue a la superficie. Cuando esos canales no existen, o existen solo en el papel, la legitimidad de la decisión pasa a depender menos del conocimiento real disponible y más de qué tan convincente suena quien habla con mayor seguridad en la sala.
Decidir sin tener toda la respuesta
Ninguno de los estudios que se han revisado resuelve, por sí solo, la pregunta con la que abrió este ensayo, y no podría hacerlo, porque no es una pregunta que la evidencia empírica esté en condiciones de cerrar. Un régimen que exigiera certeza total antes de cada decisión pública quedaría paralizado frente a cualquier problema mínimamente complejo, porque esa certeza casi nunca está disponible fuera de los libros de texto. Pero un régimen que confundiera la seguridad con la que alguien habla con la calidad de lo que sabe, que premiara al erizo por sobre el zorro solo porque el erizo suena más convincente en televisión, terminaría gobernado, de manera sistemática, por quienes menos deberían decidir.
Ningún artículo, este incluido, tiene una fórmula que resuelva del todo esa tensión; quien prometiera una estaría simplificando un problema que la evidencia no permite cerrar. Lo que sí parece razonable pedir, a partir de lo que la investigación permite sostener, es que las instituciones que deciden bajo presión construyan mecanismos capaces de distinguir entre sus tres problemas distintos: la información que puede conseguirse con más tiempo, la incertidumbre que ningún tiempo adicional va a eliminar, y el conflicto de valores que ninguna base de datos va a resolver. En un país donde la distancia entre una posta y un hospital puede estar hecha también de decisiones presupuestales acumuladas, esa distinción deja de ser una sutileza académica. La arquitectura institucional determina qué información llega a quien decide y qué alternativas quedan abiertas cuando llega demasiado tarde.
El funcionario de la posta de salud, si decide esperar un reporte más antes de declarar la alerta, no está actuando simplemente por ignorancia ni por exceso de prudencia. Tampoco la decisión inmediata sería automáticamente más razonable por estar acompañada de seguridad. La cuestión es otra: identificar qué parte del problema corresponde a información que todavía puede obtenerse, qué parte pertenece a una incertidumbre que no desaparecerá y qué parte exige asumir una elección entre costos y valores en conflicto. Saber que no se sabe no resuelve la decisión. Puede, sin embargo, hacer visible qué clase de decisión se está tomando.
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