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La estadística es la base de la autoconfianza

El año pasado, científicos de la Universidad de Columbia descubrieron que, al tomar decisiones simples, nuestro cerebro aplica un truco estadístico. Ahora, investigadores del Cold Spring Harbor Laboratory de Nueva York han constatado que la autoconfianza merced a la cual tomamos esas decisiones también tiene una raíz estadística. Por Marta Lorenzo.

La estadística es la base de la autoconfianza

El año pasado, científicos de la Universidad de Columbia (Nueva York, EE.UU.) descubrieron que, al tomar decisiones simples, las neuronas del cerebro aplican el mismo truco estadístico utilizado por Alan Turing para romper el código Enigma de los alemanes, durante la Segunda Guerra Mundial.

Esa técnica, hoy denominada test de la ratio de probabilidad secuencial, es la misma que aplican las neuronas del cerebro del macaco Rhesus al enfrentarse a decisiones, descubrieron los científicos en su estudio.

De esto concluyeron que «tomamos un montón de decisiones todos los días, y resulta que las tomamos mediante el uso de las leyes de la probabilidad de una manera que los estadísticos piensan que es óptima».

La estadística como base 

Ahora, un estudio realizado en el Cold Spring Harbor Laboratory de Nueva York y publicado en la revista Neuron apunta a que la autoconfianza también tiene una raíz estadística, pues está basada en cálculos estadísticos realizados por el cerebro, como hace un ordenador.

La investigación ha servido para probar un modelo sobre la autoconfianza desarrollado por Adam Kepecs, profesor de investigación de neurociencia en dicho centro.

Modelo consistente

Estudios previos sobre la sensación de autoconfianza habían señalado que esta procede de la aproximación y del ensayo-error. Para determinar si, además, se elabora a partir de cálculos, Kepecs y su colaborador, Joshua Sanders, crearon videojuegos con los que compararon el rendimiento humano y el del ordenador, informa Sinc.

En concreto, hicieron escuchar a voluntarios sonidos de clics y les pidieron que  determinaran cuáles eran más rápidos. Luego los participantes calificaron la fiabilidad de cada opción en una escala de uno a cinco. El equipo encontró que las respuestas humanas eran similares a los cálculos estadísticos computacionales, capaces de extraer patrones de los datos.

El modelo de Kepecs sobre la confianza humana mantuvo su consistencia en otro experimento de seguimiento en el que los participantes respondieron a preguntas que comparaban las poblaciones de diferentes países. A diferencia de la prueba de percepción, este tenía la complejidad añadida de la base de conocimiento individual de cada voluntario.

Kepecs planea ahora utilizar su modelo como punto de partida para buscar la sede de la confianza en el cerebro y comprender el sistema de circuitos neuronales relacionado con este sentimiento. El trabajo podía tener también implicaciones en campos como la estadística y, en particular, en el aprendizaje automático.  

Patrones neuronales

Kepecs y su equipo llevan años estudiando el origen de la confianza y de la decisión en el cerebro. En 2013, lograron relacionar la actividad de dos tipos de neuronas con decisiones tomadas en un tipo de comportamiento concreto.

Lo hicieron con ratones que tomaban decisiones mientras buscaban alimento en un área de prueba. Hallaron que había distintos patrones de actividad neuronal  cuando los ratones decidían si seguir o no en un sitio en el que podían (o no) comer.

Referencia bibliográfica:

Sanders et al.: Signatures of a statistical computation in the human sense of confidence. Neuron (2015). DOI: 10.1016/j.neuron.2016.03.025.
 
 

RedacciónT21

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