Imagine que le piden estimar el precio de una casa y, antes de responder, le muestran una cifra muy alta. Su estimación, aunque se considere independiente, tenderá a acercarse a ese número. A esta tendencia se le llama efecto de anclaje: los juicios numéricos se desplazan hacia una cifra inicial, incluso cuando esa cifra no tiene por qué ser relevante. Es uno de los sesgos más citados de la psicología del juicio, y también uno de los que exigen más matices.
La base clásica es el trabajo de Daniel Kahneman y sus colaboradores. El estudio de Jacowitz y Kahneman, de 1995, encontró efectos muy grandes, y el experimento con una ruleta de Tversky y Kahneman es otra referencia habitual. Una gran réplica internacional reforzó esa base: en el proyecto Many Labs, con 36 equipos de 12 países y 6.344 participantes, se intentaron replicar 13 efectos y 11 se reprodujeron. El anclaje fue uno de ellos. Según el resumen de Infocop, en algunos casos replicados el efecto resultó incluso más potente de lo que indicaba el estudio original, y el anclaje figura entre los trabajos de Kahneman en que eso ocurrió.
El tamaño del efecto, sin embargo, tiene sus rarezas. Según un resumen publicado en el foro LessWrong, en Many Labs las diferencias brutas de medias fueron menores que en el estudio original, pero el tamaño de efecto estandarizado fue mayor. El autor propone explicaciones posibles sin poder confirmar cuál es la correcta. También ofrece una lectura distinta: el anclaje sería menos un "sesgo" que una forma razonable de actualizar una creencia, pues pesa más en cantidades que la gente conoce poco, tal como esperaría un modelo bayesiano. Es una interpretación, no un hecho establecido.
Lo más interesante ocurre con las anclas irrelevantes, como los últimos dígitos del número de seguridad social. Ahí los resultados se dividen. Según ese mismo resumen, Ariely y colaboradores (2003) encontraron efectos claros, Bergman y colaboradores (2010) lo replicaron, Li y colaboradores (2017) lo hicieron a medias, y Fudenberg y colaboradores (2012) e Ioannidis y Offerman (2020) no hallaron nada. Las diferencias de método, como usar dados o números personales, comprar o vender, o si los participantes creen que el ancla aporta información, podrían explicar la discrepancia. Es una lectura de la literatura hecha por un autor de un foro, no una revisión sistemática, y como tal debe tomarse.
Hay además límites generales. Nosek y Kahneman advirtieron, a propósito de Many Labs, de que es pronto para sacar conclusiones sobre campos enteros a partir de un solo esfuerzo, y que la mayoría de las muestras procedían de sociedades occidentales, cultas y de clase alta. Los investigadores observaron que la variabilidad dependía sobre todo del efecto estudiado, y poco del tipo de muestra o del contexto. Es decir, que un efecto sea sólido en un laboratorio de un país no garantiza que lo sea en cualquier situación cotidiana.
La lección práctica no es "todo número nos manipula" ni "el anclaje es un mito". Cuando el ancla es relevante, como una cifra que de verdad informa sobre el valor de algo, influir es razonable. Cuando es arbitraria, el efecto es mucho menos fiable de lo que sugiere la divulgación. Una precaución sensata, por lógica y no por un estudio concreto, es preguntarse si el número que tenemos delante aporta información real, y formarse una estimación propia antes de mirarlo.
**Fuentes:** Infocop (Primeros resultados sobre estudios de replicación en Psicología, proyecto Many Labs); LessWrong ("Is anchoring a reliable cognitive bias?", publicación de la comunidad enlazada desde el blog de Justin Domke).
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