Los Grandes Modelos Mentales: Sistemas y Matemáticas

Actualizado el lunes, 27 marzo, 2023

Resumen del libro The Great Mental Models Volume: Systems and Mathematics (por Rhiannon Beaubien y Rosie Leizrowice)

El libro «The Great Mental Models Volume: Systems and Mathematics» escrito por Rhiannon Beaubien y Rosie Leizrowice, es una obra que destaca por su enfoque en sistemas y matemáticas. Este libro es una guía completa que ayuda a comprender de manera detallada los conceptos matemáticos y los sistemas complejos, y su aplicación en la vida cotidiana. A través de ejemplos claros y sencillos, los autores presentan una serie de modelos mentales que ayudan a tomar decisiones informadas y eficaces.

El libro está dividido en dos partes principales, la primera se enfoca en los sistemas y la segunda en las matemáticas. La primera parte se centra en la comprensión de los sistemas y cómo estos pueden ser aplicados para resolver problemas complejos. Los autores explican cómo los sistemas son estructuras interconectadas que interactúan entre sí, y cómo se puede aplicar esta comprensión para mejorar la toma de decisiones. En la segunda parte, los autores se enfocan en la aplicación de la matemática en la resolución de problemas. Aquí, presentan una variedad de modelos matemáticos que pueden ser aplicados en situaciones cotidianas.

En el libro, los autores presentan una gran cantidad de información, la cual es presentada de manera clara y sencilla. Se utiliza un lenguaje fácil de entender para explicar conceptos complejos, lo cual es muy útil para aquellas personas que no tienen un conocimiento profundo en matemáticas y sistemas. Además, el libro presenta ejemplos reales de la aplicación de estos conceptos en la vida diaria, lo cual lo hace muy práctico y aplicable.

Uno de los temas clave que se presentan en el libro es la importancia de la toma de decisiones informadas y eficaces. Los autores explican cómo los modelos mentales pueden ser utilizados para tomar decisiones más informadas y cómo estos pueden ser aplicados en diferentes situaciones. En lugar de depender de la intuición o la experiencia, los autores proponen una metodología más rigurosa para la toma de decisiones, que se basa en la comprensión de los sistemas y la aplicación de modelos matemáticos.

En general, «The Great Mental Models Volume: Systems and Mathematics» es un libro muy completo y práctico que puede ayudar a cualquier persona a mejorar su capacidad para tomar decisiones informadas y eficaces. La claridad y la simplicidad del lenguaje utilizado, junto con los numerosos ejemplos y aplicaciones prácticas, hacen de este libro una obra muy recomendable para cualquier persona interesada en mejorar su capacidad para tomar decisiones.

En conclusión, si estás buscando una guía práctica y completa para mejorar tu capacidad para tomar decisiones informadas y eficaces, entonces «The Great Mental Models Volume: Systems and Mathematics» es una excelente opción. Este libro te proporcionará una comprensión profunda de los sistemas y la matemática, y cómo estos pueden ser aplicados para resolver problemas complejos en la vida cotidiana.

Ser mejor para abordar, resolver y prevenir problemas en la vida cotidiana

Si alguna vez condujo un automóvil, sabe acerca de los puntos ciegos: las partes de la carretera que no puede ver a través del parabrisas. Para tener una idea completa de su entorno, debe mirar por los espejos retrovisores y laterales, así como por encima del hombro.

De manera similar, para obtener una comprensión más completa del mundo, debe mirarlo de más de una manera. Al cultivar una variedad de modelos mentales, reducirá los puntos ciegos en su pensamiento.

Un modelo mental es un marco confiable de cómo funciona algo. Ya usas modelos mentales para procesar cognitivamente el mundo que te rodea. Pero al incorporar modelos mentales más fuertes y diversos de varias disciplinas, puede navegar por el mundo de manera aún más efectiva. En los siguientes consejos científicos, descubrirá siete de los modelos mentales básicos de dos disciplinas: el pensamiento sistémico y las matemáticas. Verá cómo puede aplicar estos modelos para mejorar su capacidad tanto para resolver problemas como para prevenirlos en primer lugar.

Cuantos más modelos mentales pueda comprender, mejores serán sus habilidades para resolver problemas

Imagina que tienes una caja de herramientas, pero solo tiene un martillo. Eso será útil cuando necesites clavar un clavo. Pero, ¿qué pasa cuando necesitas apretar un tornillo? Un martillo no servirá de mucho; en esa situación, lo que necesitas es una llave inglesa. 

Su caja de herramientas de conocimiento funciona de la misma manera. Todo el mundo utiliza un conjunto de herramientas mentales, también conocidas como modelos mentales , para comprender el mundo. Pero cada modelo es útil para diferentes problemas y situaciones. La mejor manera de mejorar la calidad de su pensamiento es ampliar su repertorio de modelos mentales. 

El mundo es increíblemente complejo. Constantemente presenta a la mente humana cantidades abrumadoras de información. Los modelos mentales son herramientas para simplificar todos esos datos en porciones organizadas que puedes digerir mentalmente.

La mayoría de las personas se adhieren a un conjunto específico de modelos mentales, generalmente de su disciplina dada. Si eres psicólogo, probablemente pensarás en términos de incentivos. Si eres biólogo, pensarás en términos de evolución. Si eres ingeniero, pensarás en términos de sistemas. Todos estos modelos son útiles porque son representaciones duraderas de cómo funciona el mundo; nunca cambiarán. 

Pero, como hemos visto, no todas las herramientas sirven para todos los problemas. Solo mediante la combinación de modelos puede ampliar su perspectiva y observar un problema desde múltiples ángulos. De esta manera, serás más hábil para tomar decisiones que puedan generar cambios positivos. 

En los siguientes consejos científicos, nos basaremos en la sabiduría de los modelos de pensamiento sistémico y las matemáticas en particular. Los sistemas existen en todo el mundo y juegan un papel importante en su vida cotidiana. Las matemáticas también sirven para explicar gran parte de cómo funciona el mundo, utilizando patrones de lógica. Las dos disciplinas están en gran medida interconectadas, al igual que los propios modelos.

Estas disciplinas pueden sonar abstractas al principio. Pero al desglosar cada uno, verá que los modelos tienen aplicaciones prácticas, así como metafóricas, en los comportamientos e interacciones diarios. Mientras tanto, cuanto más reflexione sobre su uso de modelos mentales individuales, mejor podrá identificar cuáles son los mejores para una situación determinada.

Sumerjámonos.

Identifique los bucles de retroalimentación correctos para ajustar su propio éxito, así como el de los demás

Digamos que estás caminando por la calle cuando te encuentras con un amigo. ¿A qué te dedicas? Probablemente no lo ignores y sigas adelante. Estarías en todo tu derecho de hacerlo, pero entonces tu amigo se molestaría. Entonces, para evitar reacciones negativas, es más probable que te ciñas a las normas sociales como decir hola. 

Los circuitos de retroalimentación, incluidas cosas como la desaprobación social, son un componente común de muchos sistemas en la vida diaria. De hecho, los circuitos de retroalimentación sirven como base para toda civilización. Una vez que comiences a buscarlos, aparecerán en todas partes. Sintonizar cómo funcionan como un modelo mental puede ayudarlo a modificar su comportamiento para tener más éxito.

Es útil entender que hay dos tipos de bucles de retroalimentación en la teoría de sistemas: equilibrio y refuerzo. 

Por un lado, equilibrar la retroalimentación conduce al equilibrio. Piensa en cómo funciona un termostato. Primero, ingresa la temperatura que desea. Para mantenerse en línea con su configuración, el termostato usa continuamente información sobre la temperatura ambiente para ajustar la salida de su horno. La retroalimentación de equilibrio suele ser más útil en sistemas que no fluctúan demasiado. 

Por otro lado, los bucles de retroalimentación de refuerzo conducen a un cambio continuo en una dirección. Esto se puede ver en el ciclo de la pobreza, que se refuerza a sí mismo en respuesta a las limitadas oportunidades de movilidad social. Es importante identificar los bucles de refuerzo; salir de ellas suele requerir la introducción de condiciones completamente nuevas en lugar de un refuerzo continuo de las mismas.

La aplicación más práctica de los bucles de retroalimentación es la productividad del aprendizaje. Tu primer intento en cualquier cosa, ya sea un nuevo idioma o un instrumento, no será muy bueno. Pero con cada intento, obtienes más comentarios. Si presta atención a esa retroalimentación y la incorpora a su comportamiento en etapas incrementales, se vuelve más capaz. 

Solo recuerda que la retroalimentación inmediata no es el único tipo al que vale la pena prestarle atención. Particularmente con sistemas complejos que tienen múltiples fuentes de retroalimentación, puede ser complicado ver que ajustarse a una sola puede afectar el sistema en general. Por ejemplo, cuando comes comida chatarra, hay un golpe instantáneo de placer que implica una retroalimentación positiva. Pero si repite ese comportamiento con el tiempo, la retroalimentación podría tener consecuencias negativas como la diabetes tipo 2. 

Para evitar que comience ese ciclo, asegúrese de que su retroalimentación inicial sea una indicación confiable de los efectos a largo plazo. Para hacer esto, reflexione sobre los comentarios que recibe en la vida cotidiana y cómo responde a ellos. Reconozca que cuanto más rápido ajuste su comportamiento de acuerdo con una retroalimentación confiable, más efectivos serán sus esfuerzos.

Impulse sus capacidades de innovación al prevenir y aprovechar los cuellos de botella

Tal vez haya oído hablar del Ferrocarril Transiberiano, también conocido como el ferrocarril más largo del mundo. Con 9.500 kilómetros, se extiende por toda Rusia, desde San Petersburgo hasta el este de Corea del Norte. Entonces, como puede imaginar, cuando el estado ruso comenzó a construirlo a fines del siglo XIX, el alcance del proyecto era tan grande que los retrasos eran inevitables. 

Había una continua escasez de materiales de construcción. Tan pronto como se arregló, los retrasos afectados por el clima se afianzaron. Una vez que mejoró el clima, surgió una barrera física: había un enorme lago en medio del ferrocarril planificado que requeriría un rediseño total de la ruta. De hecho, la primera vía transiberiana quedó casi inutilizable y Rusia tuvo que reconstruir el ferrocarril varias veces. 

Estos problemas son ejemplos de un cuello de botella o la parte más lenta de un sistema. Y reparar los cuellos de botella con soluciones a corto plazo solo les permite multiplicarse y moverse por un sistema, lo que lleva a consecuencias de largo alcance. 

En lugar de abordar cada cuello de botella tal como aparece, considere el primero que encuentre como una indicación de cuellos de botella futuros. De esta manera, no correrá el riesgo de simplemente transferir el problema a un lugar más adelante.

Cada vez que encuentre un cuello de botella, pregunte cómo se podría diseñar el sistema para evitar ese problema en primer lugar. Aquí es donde deja de ser un inconveniente y se puede aprovechar para impulsar la innovación. 

Por ejemplo, durante la Primera Guerra Mundial, muchas personas, incluidos los niños, sufrieron desnutrición debido a la frecuente falta de disponibilidad de alimentos. Esto llevó a un médico alemán, Kurt Huldschinsky, a investigar formas alternativas de satisfacer las necesidades nutricionales de las personas. A través de su investigación, descubrió que los niveles de vitamina D de los niños aumentaban después de sentarlos frente a una lámpara solar. 

Fue un cuello de botella, la falta de recursos alimentarios, lo que lo llevó a innovar una nueva forma de abordar el problema de la desnutrición. Hoy en día, las lámparas solares se utilizan para tratar afecciones dermatológicas y psicológicas por igual. 

Esto demuestra que los cuellos de botella no son del todo malos. De hecho, cuando no hay cuellos de botella graves, no hay motivación para innovar. Pero cuando se enfrenta a la falta de recursos, se ve obligado a ser más creativo, y eso lo deja mejor a largo plazo.

Reduzca el riesgo y prevenga desastres sabiendo cuándo incorporar un margen de seguridad

Imagínese que acaba de obtener una receta médica de su médico. Tiene dos componentes principales: el medicamento que se supone que debe tomar y la cantidad que necesita para tratar su dolencia.

Para determinar la dosis correcta para su tratamiento, los farmacólogos tienen que hacer dos cálculos. Primero, calculan la cantidad más baja posible de un medicamento que puede lograr un beneficio significativo. Luego, calculan la cantidad más grande que el paciente promedio podría tomar sin sufrir daño. 

Estos cálculos se conocen colectivamente como un margen de seguridad , uno de los modelos mentales clave en la teoría de sistemas. 

Un margen de seguridad es el espacio entre lo que se requiere que maneje un sistema y lo que realmente es capaz de manejar. Puede considerarlo como un amortiguador contra lo inesperado, que le deja espacio para adaptarse cuando algo sale mal. 

Cuanto mayor sea la amenaza de falla del sistema, más importante es planificar para lo peor. Jacques Jaujard, el director de los Museos Nacionales franceses durante la Segunda Guerra Mundial, lo entendió bien. Antes de que comenzara la guerra, mucha gente estaba optimista de que los nazis no invadirían París y saquearían sus tesoros artísticos. Pero Jaujard tenía menos esperanzas. Anticipándose al peor de los casos, ordenó vaciar el Museo del Louvre en París.

Por supuesto, no podía estar seguro de que los nazis invadieran. Pero la amenaza era demasiado grande para dejar las cosas al azar. Entonces, por extrema prudencia, dispersó las obras de arte en múltiples lugares e incluso pidió a los curadores que durmieran junto a las piezas más importantes. 

Al final de la guerra, los nazis habían saqueado alrededor de cinco millones de obras de arte de diferentes países. Y, sin embargo, gracias al margen de seguridad de Jaujard, la colección del Louvre sobrevivió.

Además de planificar para lo peor, también puede crear copias de seguridad para hacer que un sistema sea resistente en situaciones de alto riesgo. Si va a hacer un viaje de senderismo en solitario en medio de la nada, por ejemplo, probablemente querrá llevar su teléfono inteligente. Pero también querrás herramientas de comunicación de respaldo, como una radio o un dispositivo de rastreo, en caso de que tu teléfono se quede sin batería o pierdas la conexión a la red.

Después de todo, todos los sistemas fallan en algún momento. ​​Si no tiene en cuenta los márgenes de seguridad y prepara copias de seguridad, su sistema está destinado a fallar. La clave es anticipar lo peor y planificarlo.

Construya algoritmos confiables en su mente para mejorar sus posibilidades de éxito

Digamos que alguien le pide que presione «enter» en su teclado cada minuto, durante ocho horas al día. No suena como una forma terriblemente emocionante de pasar el tiempo, ¿verdad? Para la mayoría de las personas, participar en acciones repetitivas una y otra vez se vuelve aburrido rápidamente. 

Es por eso que codificamos máquinas para que hagan tareas por nosotros. Para decirle a esas máquinas qué hacer, como presionar un botón cada minuto, usamos uno de los modelos más importantes de la civilización humana: el algoritmo. 

De hecho, todos los sistemas, no solo las computadoras, necesitan algoritmos para funcionar. 

Los algoritmos se desarrollan para producir una determinada salida en respuesta a una entrada determinada. Puede pensar en ello como un proceso si-entonces que es consistentemente repetible. 

Un algoritmo puede ser simple, como un conjunto claro de instrucciones para una receta. Juntas los ingredientes, los pasas por un proceso y, al final, obtienes un pastel. Un algoritmo también puede ser complicado, como un algoritmo informático diseñado para predecir futuras ubicaciones de delitos. 

Para tener la mejor oportunidad de lograr un resultado predecible, todas las partes de un algoritmo deben estar alineadas hacia el mismo objetivo. La pregunta es, ¿cómo sabe qué entradas darán como resultado las salidas deseadas? 

Bueno, en realidad puede usar el «pensamiento algorítmico» para ayudarlo a decidir qué entradas alimentar a su sistema en primer lugar. 

En la década de 1920, Bayer, una empresa farmacéutica alemana, ejemplificó el poder del pensamiento algorítmico mientras buscaba una cura para las principales infecciones bacterianas, incluidas la tuberculosis y la E. coli. Hasta entonces, casi no se habían descubierto compuestos antibacterianos. Así que los científicos de Bayer decidieron que probarían cada uno de los compuestos químicos contra las bacterias más letales.

Durante la investigación, murieron miles de ratones. Pero a pesar de los resultados negativos, los científicos de Bayer no cambiaron su método. Continuaron probando cada químico, manteniendo registros cuidadosos de cada prueba. Finalmente, en 1932, la metodología valió la pena cuando Bayer creó el primer antibiótico de amplio espectro del mundo. 

Esto demuestra que mientras su proceso algorítmico sea preciso, eventualmente producirá resultados que lo ayudarán a refinar sus entradas. 

En otras palabras, no necesita saber las respuestas, solo necesita un buen algoritmo para encontrarlas.

Adopte la aleatoriedad para mejorar su creatividad

¿Alguna vez has tenido uno de esos días en los que todo parece salir mal? En el lapso de unas pocas horas, pierde su teléfono, se golpea el dedo del pie, recibe una multa de estacionamiento y deja caer sus compras en un charco. Sería fácil pensar que el mundo quiere atraparte. 

Pero esto es solo una ilusión. 

Desde una perspectiva matemática, su serie de desgracias fue pura aleatoriedad en juego. 

Puede pensar en la aleatoriedad como, para citar a los autores, «lo opuesto a la previsibilidad y el orden». Matemáticamente hablando, la vida es aleatoria. 

Pero dado que la mente humana está diseñada para crear orden donde no lo hay, la verdadera aleatoriedad puede ser un concepto difícil de entender. 

Cuando abres un libro de historia, notarás que tiene un principio, un medio y un final. Pero este sentido de orden solo emerge en retrospectiva. En realidad, lo que sucedió en el pasado fue aleatorio, al igual que los materiales utilizados en el proceso de escritura de la historia son aleatorios. Por ejemplo, muchos registros históricos no sobreviven o son ignorados. Y, sin embargo, cuando miramos hacia atrás en la historia, tendemos a digerirla como una narrativa estructurada y confiamos en ella para comprender el mundo.

Es como si la vida te presentara un conjunto de puntos y tu mente estuviera constantemente dibujando conexiones entre ellos, incluso si no hay ninguno. Esta lucha por comprender la aleatoriedad significa que, por lo general, nos comportamos de manera más predecible de lo que pensamos. Y cuando se nos pide que hagamos una elección al azar, tendemos a caer en ciertos patrones predecibles. Esto es especialmente cierto cuando estamos bajo presión.

Digamos que alguien le pide que elija un número aleatorio entre uno y cinco. El mentalista y mago conocido como Banachek descubrió que la mayoría de la gente elige tres. Cuando se les pide que nombren una forma, la mayoría de las personas optarán por un cuadrado. Para una flor, generalmente dirán una rosa.

Esta tendencia hacia la seudoaleatoriedad puede ser improductiva, particularmente con esfuerzos artísticos. Digamos que estás escribiendo una novela. En lugar de plantarte frente a una computadora todos los días esperando que surja la magia, reconoce que las ideas son aleatorias. 

En otras palabras, no provienen de sentarse en un escritorio. Pueden venir cuando cambia un pañal, lava los platos o en su viaje matutino. Si aprovecha la aleatoriedad de su proceso, se permite ser más creativo y se le ocurrirán ideas menos predecibles.

Coseche ganancias exponenciales al reinvertir en experiencias que se combinan

Tal vez usted tiene una cuenta de ahorros. Sabes que cuanto más tiempo dejes ese dinero intacto, más ahorros tendrás. Esto es gracias al concepto de interés compuesto. 

La capitalización es un modelo mental central de los sistemas financieros. Indica que cuanto más tiempo permita que sus ganancias se capitalicen, más dramáticamente aumentarán. 

Pero no es sólo el dinero lo que compone. Todo, desde el conocimiento hasta las relaciones, tiene una capacidad de crecimiento exponencial si realiza inversiones continuas.

Cuando el dinero que deposita en su cuenta de ahorros genera intereses, por lo general no lo saca y lo gasta de inmediato. El punto es continuar depositando más dinero en su cuenta para aumentar la cantidad de fondos que ganan intereses. 

De la misma manera, para obtener ganancias constantes en su vida cotidiana, debe reinvertir continuamente en su conocimiento y experiencia. A diferencia del dinero, la capitalización como modelo mental no se puede aplicar literalmente aquí. Después de todo, el conocimiento y las relaciones en realidad no se pueden medir de manera cuantificable. Pero sigue siendo una metáfora increíblemente útil que puede ayudarlo a obtener beneficios a largo plazo.

Por un lado, la capitalización nos ayuda a acumular más conocimiento como sociedad. Por ejemplo, durante el siglo I EC, los judíos eran en su mayoría agricultores. Pero su cultura también era la única que requería que los padres educaran formalmente a sus hijos, a partir de los seis años. Durante el próximo milenio, la inversión en estas normas de educación temprana se agravó. A medida que los cambios en la economía mundial comenzaron a valorar a los trabajadores con una comprensión de las palabras y los números, los judíos pudieron pasar constantemente a profesiones financieramente más gratificantes a tasas comparativamente más altas que las personas de otros orígenes.

Pero la capitalización también es útil a nivel individual. Tomemos el ejemplo de Mireya Mayor, corresponsal de vida silvestre de National Geographic . En una peligrosa expedición a Tanzania, enfrentó enfermedades, barro hasta la cintura, serpientes y cocodrilos, y ropa insuficiente. En su relato de la expedición, recuerda cómo la soportó basándose en una experiencia de la escuela secundaria. Como animadora, tuvo que bailar frente a 75.000 fanáticos bajo un calor abrasador después de torcerse un tobillo, todo mientras sonreía. 

Seamos realistas: la mayor parte del éxito es el resultado de la capitalización. Si reconoce eso cada día, será más probable que elija experiencias que lo lleven al éxito futuro.

Amplíe su comprensión del mundo a través del poder del muestreo

Imagina que quieres investigar el color de las poblaciones de cisnes. Si va a los estanques de su vecindario para recopilar datos, podría concluir que todas las poblaciones de cisnes son blancas. Pero si ampliara su muestra de investigación y estudiara una mayor cantidad de cisnes de todo el país, descubriría que algunos son en realidad negros. 

Cuando desea obtener información representativa sobre una población, generalmente necesita observar una muestra , es decir, una parte de esa población. Pero si esa muestra no es verdaderamente representativa, corre el riesgo de ser engañado.

El muestreo es una medida particularmente común en los estudios científicos de personas, especialmente en estadísticas. En muchas sociedades, las estadísticas suelen determinar cómo se asignan los recursos. Eso es lo que hace que sea tan importante que las medidas sean precisas.

Pensar en el tamaño de la muestra muestra cómo las muestras pueden contrarrestar algunas formas de sesgo. Por ejemplo, si te mudas a una gran ciudad donde estás expuesto a una gran cantidad de personas diversas, es posible que termines con menos prejuicios. Del mismo modo, si lee libros de varias disciplinas, puede tener una mente más abierta. 

Pero reunir muestras representativas requiere esfuerzo. De hecho, el muestreo puede reforzar el sesgo si se realiza al azar.

El primer factor a tener en cuenta es el tamaño de la muestra. Cuanto mayor sea el número de participantes en un estudio, menor será el margen de error y más probable es que el estudio generalice con precisión a toda la población.

Es importante reconocer que una medida no es suficiente. Por ejemplo, la mayoría de la gente tiende a basarse en anécdotas para tener una idea del mundo. Pero olvidan que una anécdota es solo una muestra de una , por lo que no puede ser una representación confiable. 

Además de ser grandes, las muestras deben ser aleatorias para que sean representativas de una población variada. Esto significa que todos los sujetos dentro de la población deberían tener las mismas posibilidades de terminar en la muestra. No se puede estudiar el comportamiento de los niños de tres años en California y luego hacer deducciones universales sobre los niños. Más bien, debe ampliar la variedad de su muestra. 

Lo mismo se aplica en su vida personal. Recuerde examinar la calidad de sus muestras, incluidas sus generalizaciones sobre el mundo. Cuando sus decisiones afecten a otros, asegúrese de estar equipado con información que sea realmente representativa de esas personas. De esta manera, minimizará el riesgo y maximizará la recompensa.

Pon en práctica tus modelos mentales

El primer paso para aprender es exponerse a nueva información. Pero si desea beneficiarse del conocimiento de forma práctica, también debe poner a prueba los conceptos aprendidos. Cada semana, elige un modelo mental y empieza a mirar tu vida en ese contexto. ¿Que ves? ¿Qué parece nuevo o diferente? Anota tus observaciones. Al tomarse el tiempo para reflexionar sobre sus experiencias a través de cada conjunto de ideas, podrá aplicar esa sabiduría más fácilmente.