MADRID, 27 Abr. (EUROPA PRESS) - Aunque la toma de decisiones humana está sesgada por las potenciales recompensas, lo que sabemos acerca de las señales individuales que nos ayudan a tomar esas decisiones está sesgado hacia el fracaso, según revela un estudio de la Universidad de Dartmouth, en Estados Unidos, y publicado este martes en "Nature Communications".
El tipo de sesgo que medimos es relevante para el aprendizaje en situaciones en las que los resultados gratificantes son raros, por ejemplo, durante los juegos de azar dice el autor principal de este trabajo, Alireza Soltani, profesor asistente de Ciencias Psicológicas y del Cerebro. Sería interesante estudiar este comportamiento en los jugadores patológicos, ya que ciertas señales se aprenden como mucho más predictivas de lo que son.
Los investigadores estudiaron cómo los seres humanos aprenden la evidencia de diferentes fuentes de información a través de una recompensa "el aprendizaje y la inferencia probabilística" cuando estas fuentes se presentan simultáneamente y no predicen plenamente el resultado. También evaluaron cómo combinamos diferentes fuentes de información para tomar una decisión final.
Los resultados muestran que nuestra capacidad para este tipo de aprendizaje y la inferencia está limitada y sesgada, ya que inherentemente no podemos separar la información sobre las señales de la probabilidad global de los posibles resultados. Más específicamente, mostramos sesgos contradictorios cuando se realiza la toma de decisiones probabilística, o el análisis de varios resultados posibles utilizando el conocimiento de los acontecimientos anteriores para predecir los futuros.
En otras palabras, a pesar de que nuestra elección está sesgada hacia el resultado más gratificante o más probable, nuestra inferencia acerca de las señales individuales que se utilizan para tomar esas decisiones están sesgadas hacia el resultado menos probable o menos gratificante. Los científicos relacionaron estos sesgos contradictorios con el aprendizaje a nivel de las sinapsis del cerebro y cómo el aprendizaje es modulado por la expectativa de recompensa y por la atención, o a qué señales estamos atendiendo en el momento de la toma de decisiones.
Los resultados muestran que la inferencia no sigue ningún modelo estándar. El aprendizaje probabilístico y la inferencia es algo que hacemos en la vida cotidiana, por ejemplo, tratar de adivinar qué causó un dolor de estómago después de comer muchos alimentos, dice Soltani.
Siempre hay muchas señales o muchas acciones antes de ver un resultado, añade. La retroalimentación que recibimos es a menudo binaria éxito/fracaso, recompensa/no-recompensa y luego hay que conectarlos y aprender acerca de qué predice un resultado gratificante.
Aunque parece que somos buenos en esta tarea de otro modo no podríamos funcionar o aprender en el mundo complejo en el que vivimos, los humanos muestran desviaciones sistemáticas en su inferencia. Pero en este estudio, cuantificamos estos sesgos y demostramos que emergen de la manera en que aprendemos y no tienen errores de razonamiento, ya que han sido asumidos o se deben a la falta del recuerdo. Acceso gratuito al texto completo.
