Gerd Gigerenzer - nacido el 3 de septiembre de 1947, Wallersdorf, él es un psicólogo alemán, director del “Departamento de Conducta Adaptativa y Cognición” y director del Centro Harding para la Evaluación de Riesgos en el Instituto de Max Planck para el Desarrollo Humano en Berlín.
Gigerenzer trabaja con racionalidad limitada, heurística y árboles de decisión efectivos, es decir, cómo tomar decisiones racionales, cuando el tiempo y la información son limitados y el futuro es incierto. Se dio a conocer al público por su libro "Soluciones intuitivas" (alemán Bauchentscheidungen, literalmente decisiones viscerales), que fue traducido y publicado en 17 idiomas.
Gerd Gigerenzer está casado con Lorraine Daston.
Gigerenzer recibió un doctorado en la Universidad de Múnich en 1977 y en el mismo año se convirtió en profesor de las ciencias psicológicas. De 1984 a 1990 fue profesor de psicología en la Universidad de Constanza, de 1990 a 1992 en la Universidad de Salzburgo. De 1992 a 1995 fue profesor de psicología en la Universidad de Chicago. De 1995 a 1997, fue director del Instituto de Max Planck de Estudios Psicológicos en Munich, y luego se mudó al Instituto de Max Planck para el Desarrollo Humano en Berlín donde él es un director del departamento de "comportamiento adaptativo y cognición", y desde 2008 también trabaja en el Harding Center que fundó para la evaluación de riesgos en Berlín.
Gigerenzer critica los modelos cognitivos (cognoscitivos) que consideran casos de opiniones y decisiones como resultado de complejos algoritmos inconscientes que calculan la solución más racional a partir de la totalidad de la información disponible. Este enfoque se encuentra a menudo en la bibliografía de referencia y asesoramiento cuando se trata de recomendar más acciones analíticas para decidir, enumerar las ventajas y desventajas y pensar en ellas. Gigerenzer ve esto como un ejemplo de desviación de las decisiones cotidianas, que considera menos exitosas. En lugar de un modelo de toma de decisiones tan lógico y racional, Gigerenzer enfatiza la importancia de la intuición; por lo tanto, las decisiones se toman, principalmente, intuitivamente sobre la base de las reglas del pulgar, a los cuales las estrategias de decisión racional están subordinadas como auxiliares tardíos. Según Gigerenzer, las decisiones intuitivas son en sí mismas una estrategia racional, porque es relativamente exitosa. Una solución intuitiva no debe confundirse con inspiración ocasional o ingenuidad: las soluciones intuitivas son especialmente buenas si se basan en un conocimiento especial: Gigerenzer describe el caso cuando los historiadores del arte estaban preocupados por comprar un torso en el Museo de Getty. Al principio, los controles científicos no reconocían la falsificación, más tarde la obra fue reconocida como una falsificación.
A fines de la década de 1990, el grupo de investigación de Gigerenzer llevó a cabo un experimento con estudiantes de la Universidad de Nueva York, en el cual debían elegir al azar para predecir el ganador de los juegos de la Asociación Nacional de Baloncesto (NBA) de 1996/97. La temporada ya terminó, Gigerenzer despersonalizó al equipo y les dio a los estudiantes solo dos consejos para cada juego: la cantidad de juegos ganados por los dos equipos en la temporada y el tanteo después del primer time. El análisis posterior reveló un enfoque intuitivo en la mayoría de los estudiantes. Siguieron la regla empírica: si el equipo durante toda la temporada fue significativamente mejor que el otro, también será el ganador en este juego; si se comparó el balance de la temporada de ambos grupos (diferencia de menos de 15 victorias), el equipo líder ganará en un descanso. Los estudiantes tenían razón en el 78% de los juegos. Esta escucha secuencial de los criterios en un cierto orden se llama “Toma lo mejor” y siga el llamado árbol de decisiones: tome el mejor criterio y decida: si no hay mucha diferencia, tome el segundo criterio y así sucesivamente. Este enfoque anteriormente solía explicarse como comportamiento irracional. Sin embargo, Gigerenzer consideró su investigación como una oportunidad para revaluar la estrategia de obtener mejores resultados, porque fue exitosa y requirió recursos cognitivos mucho menos que el cálculo preciso de las probabilidades. El grupo de investigación de Gigerenzer comparó lo mejor con análisis de regresión múltiple, un proceso estadístico de varios pasos que debería evaluar algorítmicamente de manera óptima los diversos criterios para la solución. En un estudio de 20 problemas en la economía, la psicología, la salud o la biología, un proceso estadístico de varias etapas promedió el 68% del tiempo correctamente predicho, mientras que el menos ingenuo "toma lo mejor" fue el 71% del tiempo.
Paradójicamente, el indicador del éxito de la estrategia: “toma lo mejor” se puede mejorar omitiendo información. Gigerenzer nos dice: "La buena intuición debe ignorar la información". La paradoja se explica por el hecho de que no toda la información se relaciona con la predicción. "Toma lo mejor" es una estrategia que permite que ciertos datos sean críticos e ignore el resto. Según Gigerenzer, este enfoque contradice el ideal extendido, pero falso del maximalista: "Más información siempre es mejor. Más tiempo siempre es mejor. Más opciones son siempre mejores. Más informática es siempre mejor. Este esquema está muy adentro de nosotros, ¡pero está mal! Lo que nos interesa como investigadores: ¿cuándo es mejor y cuándo es menos mejor? "(Gigerenzer)
El conocimiento inexacto también puede ser correcto. En el curso de la investigación, hizo la pregunta separadamente para los alemanes y estadounidenses estudiantes: "¿En qué ciudad hay más habitantes: San Diego o San Antonio?".Un resultado sorprendente: los estudiantes alemanes pudieron responder correctamente la pregunta (San Diego), porque nunca habían oído hablar de otra ciudad, a diferencia de sus colegas. Gigerenzer sugiere que las decisiones parcialmente desinformadas se basan en reglas empíricas inconscientes, en este caso: una ciudad conocida es probablemente más y esto a menudo conduce al éxito.
Junto con el economista Thomas K. Bauer y el estadístico Walter Kremer, Gigerenzer comenzó en 2012 la acción "Mes no estadístico". Según los iniciadores, la acción debería "ayudar a procesar racionalmente datos y hechos, interpretar correctamente las imágenes numéricas de la realidad y describir de manera más adecuada un mundo y un entorno cada vez más complejos".
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