Psychology in outcrop studies: Heuristic biases: our “best” enemies?

There are not many scientific publications addressing the issue of subjectivity in geological studies and its impact. In one of them, Baddeley et al. (2004) clearly express it in a few phrases: “expert judgments may be biased by their use of heuristics to guide the formation of their opinions” or “the accepted or prior opinions of existing experts undoubtedly influence the judgments of others, including future experts in training.” Let’s discuss this matter a bit, as sedimentologists, starting from the moment we observe an outcrop.

A sedimentologist arrives at the outcrop, observes it from a distance, and then approaches to examine it a few centimeters away. They make drawings, record sedimentary data, and take notes. Are all these data objective… or not? Well, let’s assume all that collected information was objective and complete. After gathering the data, the sedimentologist decides it’s time to think about the paleoenvironment; some preliminary ideas have inevitably begun to form in their mind.

What would the environment look like when all those sedimentary rocks were just loose particles? —Was it subaerial? Underwater? Marine? Fluvial? What process would move them? Wind, water? This is just the beginning. All the information from the outcrop is recorded in a certain format, but it can be reformatted to a different one when we are back in the ‘office.’ The ‘raw data’ can also be processed through mathematical tools. At this point, the most common situation is that a sedimentologist looks for ‘evidence’ to support a hypothesis they have in mind. The sedimentologist is in the interpretation stage. The key word is: evidence. But what is evidence, really, and how do we determine it? Evidence is constructed from the sum of the following: (1) observations, (2) data recording, (3) data processing, and (4) data interpretation.

(1) Observations: these are merely descriptions we make of all those external signals that our human body receives and processes. The fact that different people may not observe the same features as others can be explained by the differences in the cellular systems that perform the reception and processing of external signals in each of us (for example, light received by the cells in our eyes, transformed into a different type of signal, and then processed by neurons). The most common difference among us is the sharpness and color of our vision. Just variability in this aspect can lead to quite different observations. But we don’t need to compare ourselves in seeking variability of observations of the same outcrop. During my years as a field geologist, I have corrected my own observations many times at certain outcrops when I got closer or simply changed my angle of view. Experience has made me increasingly cautious about recording those observations as immutable.

(2) Data Recording: here we immediately jump into the realm of heuristics. Heuristics are the strategies we follow to solve a problem that derive from past experiences when tackling similar problems. We are at an outcrop because we want to better understand nature; most likely a given aspect of it, for example, the processes and consequences of sediment transport in fluvial systems. What information will we record, and what will we ‘discard’? Yes, discard, because we cannot record all the information that an outcrop possesses, and because someone else has taught us that we should focus on certain information and not on others. We are also taught how to structure and organize our field data. Some sedimentologists choose to record data in a way or from observations that differ from the norm. How can we be sure we are recording the relevant data, and in the right format, that we need to advance in our field of science? Are you sure you do? I’m not.

(3) Data Processing: here heuristics are again fundamental. The sedimentologist might use some statistical tools or models to see if there are patterns in the data set. Those patterns could be radically different depending on the tool or statistical model used. Prediction is a highly desired capability for most sedimentologists, and patterns help define predictive rules. Again, I have found and seen others enthusiastically discussing cycles and hierarchical organization when talking about field data. Almost never about randomness. When we use statistics, we are eager to find patterns. Let’s admit it, we love to think that nature almost always shows us an organized sedimentary record. Could this mindset be a problem for sedimentological studies? I believe so.

(4) Data Interpretation: this is the final stage and perhaps the one where a sedimentologist is most prone to heuristic problems. This is because we feel the ‘pressure’ to reach a conclusion, and if it’s just one and unequivocal, all the better. There is a good variety of biases that arise from the heuristics we use; and these biases lead us to make errors. Table 1 summarizes some examples of heuristic biases with possible occurrences for outcrop studies.

Next time you arrive at an outcrop, no matter how expert you think you are, remember that you will fall into some of them.

Table 1. Examples of heuristic biases in outcrop studies.


References
Baddeley, M.C., Curtis, A., and Wood, R., 2004. An introduction to prior information derived from probabilistic judgments: elicitation of knowledge, cognitive bias, and foraging. Geological Society, London, Special Publications, 239(1), pp.15-27.
								

				

					

		

					

		

				

		
		
			


	



	



			

			
La psicología en los estudios de afloramientos: sesgos heurísticos: ¿nuestros “mejores” enemigos?
		

	
	

				

						

						

					

			

						

				

									
 
No hay muchas publicaciones científicas que aborden el tema de la subjetividad en los estudios geológicos y su impacto. En una de ellas, Baddeley et al. (2004) lo expresan claramente en algunas frases: “los juicios de los expertos pueden estar sesgados por su uso de heurísticas para guiar la formación de sus opiniones” o “las opiniones aceptadas o previas de los expertos existentes afectan sin duda el juicio de otros, incluidos los futuros expertos en formación”. Hablemos un poco sobre este asunto, como sedimentólogos, desde el mismo momento en que observamos un afloramiento.
 
 
 
Un sedimentólogo llega al afloramiento, lo observa desde cierta distancia y luego se acerca para verlo a unos pocos centímetros. Realiza dibujos y registros sedimentarios y toma notas. ¿Todos estos datos son objetivos… o no? Bien, asumamos que toda esa información recopilada fue objetiva y completa. Después de la recolección de datos, el sedimentólogo decide que es hora de pensar en el paleoambiente; algunas ideas preliminares ya han surgido en su mente inevitablemente.
 
 
 
¿Cómo se vería el ambiente cuando todas esas rocas sedimentarias eran solo partículas sueltas? – ¿subaéreo? ¿bajo el agua? ¿marino? ¿fluvial? ¿Qué proceso las movería? ¿Viento, agua? Esto es solo el comienzo. Toda la información del afloramiento se registró en un cierto formato, pero puede reformatearse a uno diferente cuando estamos en la ‘oficina’. Los ‘datos en bruto’ también pueden procesarse a través de herramientas matemáticas. En este punto, la situación más común es que un sedimentólogo busque ‘evidencia’ para una hipótesis que tiene en mente. El sedimentólogo está en la etapa de interpretación. La palabra clave es: evidencia. Pero, ¿qué es realmente la evidencia y cómo la determinamos? La evidencia se construye a partir de la suma de lo siguiente: (1) observaciones, (2) registro de datos, (3) procesamiento de datos y (4) interpretación de datos.
 
 
 
(1) Observaciones: son solo descripciones que hacemos de todas esas señales externas que nuestro cuerpo humano recibe y procesa. El hecho de que diferentes personas pueden no observar las mismas características que otros se puede explicar por las diferencias en los sistemas celulares que realizan la recepción y el procesamiento de señales externas en cada uno de nosotros (por ejemplo, la luz que es recibida por las células de nuestros ojos, transformada en un tipo diferente de señal y luego procesada por neuronas). La diferencia más común entre nosotros es la agudeza y el color de nuestra visión. Solo la variabilidad en este aspecto puede resultar en observaciones bastante diferentes. Pero no necesitamos compararnos entre nosotros en la búsqueda de variabilidad de observaciones del mismo afloramiento. Durante mis años como geólogo de campo, he corregido mis propias observaciones tantas veces en algunos afloramientos cuando me acercaba más o simplemente cambiaba el ángulo de visión. La experiencia me ha hecho cada vez más cauteloso al registrar esas observaciones como inmutables.
 
 
 
(2) Registro de datos: aquí saltamos de inmediato al campo de las heurísticas. Las heurísticas son las estrategias que seguimos para resolver un problema que derivan de experiencias previas al abordar problemas similares. Estamos frente a un afloramiento porque queremos entender mejor la naturaleza; lo más probable es que un aspecto dado de ella, por ejemplo, los procesos y consecuencias del transporte de sedimentos en sistemas fluviales. ¿Qué información vamos a registrar y qué ‘descartaremos’? Sí, descartar, porque no podemos registrar toda la información que posee un afloramiento y porque alguien más nos ha enseñado que debemos preocuparnos por cierta información y no por otra. También nos enseñan cómo estructurar y organizar nuestros datos de campo. Algunos sedimentólogos deciden registrar datos de una forma o de observaciones que son diferentes de lo habitual. ¿Cómo podemos estar seguros de que estamos registrando los datos relevantes, y en la forma adecuada, que necesitamos para avanzar en nuestro campo de la ciencia? ¿Estás seguro de que lo haces? Yo no.
 
 
 
(3) Procesamiento de datos: aquí las heurísticas son nuevamente fundamentales. El sedimentólogo podría utilizar algunas herramientas o modelos estadísticos para ver si hay patrones en el conjunto de datos. Esos patrones podrían ser radicalmente diferentes dependiendo de la herramienta o modelo estadístico utilizado. La predicción es una capacidad muy deseada por la mayoría de los sedimentólogos, y los patrones ayudan a definir reglas predictivas. Nuevamente, me he encontrado y he visto a otros hablando con entusiasmo sobre ciclos y organización jerárquica al discutir sobre datos de campo. Casi nunca sobre aleatoriedad. Cuando usamos estadísticas, estamos ansiosos por encontrar patrones. Admitámoslo, nos encanta pensar que la naturaleza casi siempre nos muestra un registro sedimentario organizado. ¿Puede esta mentalidad ser un problema para los estudios sedimentológicos? Yo creo que sí.
 
 
 
(4) Interpretación de datos: esta es la etapa final y quizás la que un sedimentólogo estará más propenso a sufrir problemas con heurísticas. Esto se debe a que sentimos la ‘presión’ de llegar a una conclusión, y si es solo una y inequívoca, mucho mejor. Hay una buena variedad de sesgos que resultan de las heurísticas que utilizamos; y estos sesgos nos llevan a cometer errores. La Tabla 1 resume algunos ejemplos de sesgos heurísticos con posibles ocurrencias para estudios de afloramientos.
 
 
 
La próxima vez que llegues a un afloramiento, no importa cuánto experto creas que eres, recuerda que caerás en algunos de ellos.
 
 
 
 
 
 
 
 
Tabla 1. Ejemplos de sesgos heurísticos en estudios de afloramientos.
 
 
 
 
 
 
 
Referencias
 
Baddeley, M.C., Curtis, A. y Wood, R., 2004. Una introducción a la información previa derivada de juicios probabilísticos: elicitación de conocimiento, sesgo cognitivo y pastoreo. Sociedad Geológica, Londres, Publicaciones Especiales, 239(1), pp.15-27.