Cuando realizamos inferencias, resulta difícil procesar todas y cada una de las claves potenciales que se pueden utilizar para predecir un criterio o resultado. Este problema se complica aún más si se considera el poder predictivo de las claves compuestas que pueden generarse a partir de la combinación de diferentes claves individuales. Partimos de la hipótesis de que el conocimiento que las personas poseen sobre la estructura causal del entorno les permite seleccionar aquellas claves con alto poder predictivo. De este modo, se reduce la complejidad inherente en los procesos de toma de decisiones. Presentamos evidencia empírica obtenida en diversos experimentos que apoyan esta hipótesis.
When making decisions, it is often difficult to keep track of all available cues in the environment and to compute their validity. This problem becomes even more critical if the predictive power of all plausible compound cues that could be generated from the combination of simple cues is considered. We hypothesize that knowledge about the causal structure of environment helps them focus on a manageable subset of cues, thus effectively reducing the potential computational complexity inherent in even relatively simple decision-making tasks. Experimental evidence is presented that supports this hypothesis.