Las decisiones nos parecen correctas si hemos comparado las opciones con la mayor atención posible, y si somos conscientes de haberlo hecho, según un nuevo estudio.
Esto requiere una capacidad de introspección, informan los investigadores.
Comprar un coche de segunda mano a buen precio sienta bien. Pero elegir una rosquilla de aspecto delicioso en el supermercado nos deja con la duda. Después de todo, decidimos comer una dieta más saludable este año, así que, ¿no sería mejor comprar una manzana?
Todos hemos experimentado este sentimiento en un momento u otro: algunas decisiones intuitivamente se sienten correctas, mientras que otras nos dejan con dudas e incluso pueden hacer que revisemos nuestra elección inicial. Pero, ¿de dónde viene este sentimiento?
Por primera vez, los investigadores han investigado esta cuestión de forma sistemática. Usaron datos experimentales para desarrollar un modelo de computadora que puede predecir cómo un individuo escoger entre las diferentes opciones y por qué posteriormente podrían sentirse confiados o dudosos acerca de la decisión que tomaron.
“Usando nuestro modelo, hemos demostrado con éxito que es más probable que las decisiones se sientan correctas si hemos invertido un esfuerzo de atención significativo en sopesar las diferentes opciones y, además, son conscientes de haberlo hecho”, dice Rafael Polanía, profesor que dirige el Decision Neuroscience Lab de la ETH Zurich.
Habilidad para cuestionar y revisar malas decisiones
En consecuencia, la capacidad de cuestionar y revisar las malas decisiones depende de qué tan bien seamos capaces de juzgar por nosotros mismos si sopesamos minuciosamente las opciones o nos permitimos distraernos durante el proceso de toma de decisiones. Esta autoconciencia, a la que los expertos suelen referirse como introspección, es un requisito previo esencial para el autocontrol.
La confianza que tenemos en nuestras propias decisiones se basa en estimaciones de valores subjetivos que normalmente hacemos de forma automática y sin cuestionamientos como parte de nuestra vida cotidiana. Para permitir un análisis sistemático de cómo funciona este proceso, Polanía y su equipo estudiaron cómo los sujetos de prueba evalúan y seleccionan los alimentos cotidianos.
Los investigadores pidieron a 35 participantes del estudio que evaluaran 64 productos de dos cadenas de supermercados suizas. Los investigadores les presentaron una imagen de cada producto en la pantalla y les preguntaron cuánto les gustaría comer al final del experimento. En la segunda parte del experimento, los sujetos de prueba vieron una serie de imágenes que mostraban dos productos al mismo tiempo. En cada caso, los investigadores les pidieron que eligieran una de las dos opciones (rosquilla o manzana, pizza o pera) y luego evaluaran cuánta confianza tenían en su decisión.
Para que el experimento fuera lo más realista posible, los participantes debían comer los productos después del experimento. Los investigadores utilizaron un escáner ocular durante las fases de evaluación y toma de decisiones para determinar si los participantes pasaban más tiempo mirando uno de los dos productos, con qué frecuencia cambiaban la mirada de izquierda a derecha y con qué rapidez tomaban la decisión.
Usando estos datos y un conjunto de datos similar de un grupo de investigación diferente, Polanía junto con su estudiante de doctorado Jeroen Brus desarrollaron un modelo de computadora que puede predecir bajo qué condiciones las personas tendrán confianza, o falta de confianza, en sus decisiones.
Comparando las diferentes opciones de decisión
“Descubrimos que es particularmente probable que las personas tengan un mal presentimiento sobre una decisión si introspeccionan que no prestaron suficiente atención para comparar las diferentes opciones”, dice Polanía.
El modelo utiliza los patrones de los movimientos oculares de los participantes para determinar cuánto esfuerzo ponen realmente en evaluar y comparar los diferentes productos. Se considera que alguien que se toma su tiempo y siempre tiene ambas opciones en la mira ha invertido un gran esfuerzo atencional, mientras que aquellos que tienden a fijarse en una sola opción y descuidan la otra se considera que han estado menos atentos.
La mejor manera de ilustrar estos hallazgos es considerando un ejemplo de la vida cotidiana: si sin pensarlo añadimos una dona a nuestra cesta de la compra, incluso después de expresar nuestra intención de comer de forma más saludable, y posteriormente nos damos cuenta de que ni siquiera pensamos en alternativas más saludables. , debemos tener poca confianza en nuestra decisión y revisarla. Si, por el contrario, somos conscientes de haber considerado cuidadosamente una serie de productos más saludables pero luego decidimos no hacerlo porque simplemente queríamos la dona más que una manzana o una pera, debemos tener confianza en nuestra decisión.
Según los autores del estudio, la capacidad de cuestionar pobre decisiones y tener confianza en las buenas depende en gran medida de cuán consciente sea un individuo de sus juicios de valor subjetivos y comparaciones después de tomar una decisión. Esto es algo a lo que los neurocientíficos se refieren como introspección.
“Una vez que hemos tomado una decisión, podemos tener dudas sobre su valor y revisarla solo si somos realmente conscientes del hecho de que no prestamos suficiente atención para comparar las opciones”, dice Polanía. Esta capacidad de introspección también es una parte crucial de nuestra capacidad para ejercer el autocontrol. Sin ella, dice Polanía, sería mucho más probable que actuáramos según nuestras preferencias por, digamos, alimentos poco saludables sin cuestionarlos. La buena noticia es que podemos entrenar esta habilidad a través de ejercicios de atención plena y meditación.
Polanía dice que este modelo eventualmente podría incorporarse a gafas inteligentes que rastrean los movimientos oculares. “Las gafas podrían usar el modelo para determinar cuán atentos estamos y hacernos saber cuándo debemos cuestionar una decisión”, dice.
Polanía también cree que el modelo podría ser útil para coches de auto-conducción. Los algoritmos utilizados en los vehículos autónomos son constantemente tomar decisiones basadas en un flujo continuo de datos de los sensores del vehículo. “Nuestro modelo podría ayudar al vehículo a evaluar sus decisiones y revisarlas cuando sea necesario”, dice Polanía.
La investigación aparece en Nature Communications.
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