Académico lidera investigación que utiliza IA para comprender...

Comprender por qué las personas cometen errores al razonar bajo incerteza es el objetivo de una investigación liderada por Nicolás Marchant, académico de la Escuela de Psicología de nuestra casa de estudios.

El proyecto Fondecyt de Iniciación financiado por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) busca ofrecer una nueva perspectiva sobre el razonamiento humano, para lo cual utiliza tecnologías como la inteligencia artificial aplicada al machine learning para entender por qué se producen ciertos sesgos o fallas cognitivas al tomar decisiones en contextos de incertidumbre.

"Con los métodos computacionales actuales, junto a estas nuevas herramientas tecnológicas podemos redefinir el marco normativo bajo el cual se estudia el razonamiento. En esa redefinición, la investigación propone que las personas no están tomando malas decisiones per se, sino que están eligiendo las mejores opciones posibles dado el contexto incierto del momento", explicó el Doctor en Neurociencia Social y Cognitiva.

De este modo, el proyecto propone el desarrollo de un modelo basado en estadística Bayesiana como un referente normativo que toma en cuenta las diversas incertidumbres contextuales que están presentes en los procesos de razonamiento causal. Esto significa que, al incluir variables contextuales que antes no se consideraban, es posible predecir y comprender de manera más precisa cómo las personas toman decisiones.

Estudio interdisciplinario

La investigación combina diferentes áreas del conocimiento, como la psicología cognitiva y experimental con los métodos cuantitativos en investigación social, incorporando, además, nuevas técnicas computacionales provenientes de la ciencia de datos. Esta mezcla interdisciplinaria permite abordar el estudio del razonamiento humano desde una perspectiva más completa y actualizada.

Según aseguró el académico, "el proyecto cuestiona la idea tradicional en psicología cognitiva de que las personas son irracionales por cometer errores en su toma de decisiones y en su razonamiento. Por ejemplo, cuando nos preguntamos por qué las personas creen en fake news, la visión tradicional responsabiliza al individuo, sin considerar la influencia del contexto en sus procesos subjetivos".

En este sentido, planteó que los modelos bayesianos permiten integrar cómo las variables contextuales impactan en las creencias subjetivas y cómo las personas actualizan su conocimiento en base a la nueva evidencia. "Las decisiones y los razonamientos que surgen, emergen en la interacción entre el sujeto y su ambiente. Por tanto, lo que busca este proyecto es rediseñar la óptica en cómo se estudiaban estos procesos, además de ofrecer el desarrollo de técnicas matemáticas y computacionales de cómo las personas deben razonar si entendemos bien el contexto", explicó.

Sobre el aporte de esta investigación, resaltó que abrirá las puertas para realizar evaluaciones psicológicas más precisas. "La posibilidad de dialogar con otras disciplinas, como la ciencia de datos y las diversas áreas de la psicología, permitiría comprender a las personas de manera más profunda. Y al mismo tiempo, nos permitiría ayudar a desarrollar mejores herramientas diagnósticas, realizar evaluaciones más acertadas y entender los procesos psicológicos que influyen en cómo las personas enfrentamos el día a día", concluyó Marchant.

Por Sandra Rojas

Facultad de Filosofía y Educación