Todos conocemos a personas que han sufrido al confiar demasiado: clientes estafados, amantes abandonados, amigos rechazados. De hecho, la mayoría de nosotros hemos sido quemados por la confianza equivocada. Estas experiencias personales y indirectas nos llevan a creer que las personas son demasiado confiables, a menudo al borde de la credulidad.

De hecho, no confiamos lo suficiente.

Tome datos sobre la confianza en los Estados Unidos (lo mismo sería cierto en la mayoría de los países democráticos ricos al menos). La confianza interpersonal, una medida de si las personas piensan que los demás son en general confiables, está en su punto más bajo en casi 50 años. Sin embargo, es poco probable que las personas sean menos confiables que antes: lo masivo caer en crimen en las últimas décadas sugiere lo contrario. La confianza en los medios también está en fondo niveles, a pesar de que los principales medios de comunicación tienen un impresionante (si no intachable) grabar de precisión

Mientras tanto, la confianza en la ciencia se ha mantenido relativamente bien, con la mayoría de las personas confiando los científicos la mayor parte del tiempo Sin embargo, al menos en algunas áreas, desde el cambio climático hasta la vacunación, una parte de la población no confía lo suficiente en la ciencia, con consecuencias devastadoras.

Los científicos sociales tienen una variedad de herramientas para estudiar qué tan confiables y confiables son las personas. El más popular es el juego de confianza, en el que juegan dos participantes, generalmente de forma anónima. Al primer participante se le da una pequeña cantidad de dinero, dice $ 10, y se le pide que decida cuánto transferir al otro participante. La cantidad transferida se triplica y el segundo participante elige cuánto devolver al primero. Al menos en los países occidentales, la confianza es recompensado: cuanto más dinero transfiere el primer participante, más dinero devuelve el segundo participante y, por lo tanto, más dinero obtiene el primer participante. A pesar de esto, los primeros participantes en promedio transfieren solo la mitad del dinero que han recibido. En algo estudios, se introdujo una variante mediante la cual los participantes conocían la etnia de los demás. El prejuicio llevó a los participantes a desconfiar de ciertos grupos: hombres israelíes de origen oriental (inmigrantes asiáticos y africanos y sus descendientes nacidos en Israel), o estudiantes negros en Sudáfrica, transfiriéndoles menos dinero, a pesar de que estos grupos demostraron ser tan confiables como los grupos más estimados .

Si las personas y las instituciones son más confiables de lo que les damos crédito, ¿por qué no lo hacemos bien? ¿Por qué no confiamos más?

In 2017, el científico social Toshio Yamagishi tuvo la amabilidad de invitarme a su departamento en Machida, una ciudad en el área metropolitana de Tokio. El cáncer que le quitaría la vida unos meses después lo había debilitado, sin embargo, conservaba un entusiasmo juvenil por la investigación y una mente aguda. En esta ocasión, discutimos una idea suya con profundas consecuencias para la pregunta en cuestión: la asimetría informativa entre confiar y no confiar.

Cuando confías en alguien, terminas averiguando si tu confianza estaba justificada o no. Un conocido le pregunta si puede estrellarse en su casa durante unos días. Si acepta, descubrirá si es o no un buen invitado. Un colega le aconseja que adopte una nueva aplicación de software. Si sigue sus consejos, descubrirá si el nuevo software funciona mejor que el que estaba acostumbrado.

Por el contrario, cuando no confías en alguien, la mayoría de las veces nunca descubres si deberías haber confiado en él. Si no invita a su conocido, no sabrá si habría sido un buen invitado o no. Si no sigue los consejos de su colega, no sabrá si la nueva aplicación de software es de hecho superior y, por lo tanto, si su colega da buenos consejos en este dominio.

Esta asimetría informativa significa que aprendemos más confiando que no confiando. Además, cuando confiamos, aprendemos no solo sobre individuos específicos, sino que aprendemos de manera más general sobre el tipo de situaciones en las que debemos o no confiar. Mejoramos en confiar.

Yamagishi y sus colegas. demostrado Las ventajas de aprender de confiar. Su experimentos eran similares a los juegos de confianza, pero los participantes podían interactuar entre ellos antes de tomar la decisión de transferir dinero (o no) al otro. Los participantes más confiables fueron mejores para determinar quién sería confiable o a quién deberían transferir dinero.

Encontramos el mismo patrón en otros dominios. Las personas que confían en medios de comunicación más están más informados sobre política y noticias. Cuanta más gente confía ciencia, cuanto más científicamente alfabetizados son. Incluso si esta evidencia sigue siendo correlacional, tiene sentido que las personas que confían más deberían mejorar a la hora de averiguar en quién confiar. En confianza como en todo lo demás, la práctica hace al maestro.

La visión de Yamagishi nos proporciona una razón para confiar. Pero entonces, el acertijo solo se profundiza: si confiar brinda tales oportunidades de aprendizaje, debemos confiar demasiado, en lugar de no lo suficiente. Irónicamente, la razón por la que deberíamos confiar más, el hecho de que obtenemos más información confiando que no confiando, puede hacernos inclinarnos a confiar menos.

Cuando nuestra confianza está decepcionada, cuando confiamos en alguien que no deberíamos tener, los costos son importantes y nuestra reacción va desde la molestia hasta la furia y la desesperación. El beneficio, lo que hemos aprendido de nuestro error, es fácil de pasar por alto. Por el contrario, los costos de no confiar en alguien en quien podríamos haber confiado son, por regla general, casi invisibles. No sabemos acerca de la amistad que podríamos haber entablado (si dejáramos que ese conocido se estrellara en nuestro lugar). No nos damos cuenta de lo útil que hubiera sido algún consejo (si hubiéramos utilizado el consejo de nuestro colega sobre la nueva aplicación de software).

No confiamos lo suficiente porque los costos de la confianza equivocada son demasiado obvios, mientras que los beneficios (de aprendizaje) de la confianza equivocada, así como los costos de la desconfianza errónea, están en gran medida ocultos. Deberíamos considerar estos costos y beneficios ocultos: piense en lo que aprendemos confiando, en las personas con las que nos podemos hacer amigos, en el conocimiento que podemos obtener.

Darle a la gente una oportunidad no es solo algo moral. También es lo más inteligente.

Sobre el Autor

Hugo Mercier es científico investigador en el CNRS (Institut Jean Nicod) en París, donde trabaja con el Equipo de Evolución y Cognición Social. Él es el autor de El enigma de la razón (2017), en coautoría con Dan Sperber, y No nacido ayer (de próxima publicación, 2020). Vive en Nantes, Francia.

Este artículo fue publicado originalmente en el Aeon y ha sido republicado bajo Creative Commons.

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