La investigación entre especies muestra que la forma en que se toman las decisiones depende de la incertidumbre.
Los científicos de Dartmoor College han aprendido cómo nosotros (y nuestros parientes simios más cercanos) tomamos decisiones. Los estudiantes universitarios y un grupo de monos tuvieron que completar las tareas del juego, ganando puntos. Los puntos se convirtieron en dinero para pagar la escuela (para humanos) y un delicioso jugo (para monos).
Los resultados del trabajo, publicado en la revista Nature Human Behavior, ponen en tela de juicio una de las principales disposiciones de la teoría de la elección. Según las opiniones existentes, los responsables de la toma de decisiones utilizan un método de evaluación multiplicativo.
Según el estudio, tanto los humanos como los primates eligen esta táctica si se conocen tanto el tamaño de la recompensa como la probabilidad de recibirla. Si se ven obligados a tomar decisiones en una situación de incertidumbre, prefieren el método aditivo.
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Una situación de riesgo implica que quien toma las decisiones tiene una opción: arriesgarse a una mayor probabilidad de fracaso para recibir un valor más alto de la recompensa, o recibir una recompensa más baja con una menor probabilidad de perder. Las condiciones y grados de riesgo, así como el monto de la recompensa, son completamente conocidos por adelantado.
La situación de incertidumbre le da al receptor conocimiento basado en la observación: no está seguro con qué probabilidad puede recibir una recompensa, cuánto aumenta el riesgo de perder dependiendo del aumento en el tamaño de esta recompensa. Puede observar a otros jugadores e intentar deducir el patrón por sí mismo.
El método multiplicativo supone que la persona multiplica la función de probabilidad por la función de recompensa. La importancia subjetiva de la diferencia en el monto del premio o su posible falta total de recepción sirve como base para tomar una decisión. En una situación de riesgo, la mayoría de la gente elige la opción con menor probabilidad de perder, es decir, la probabilidad tiene más peso que el valor de la recompensa.
Cuando no está clara la probabilidad de recibir una recompensa, pero se conoce el monto de la recompensa, la situación se percibe como más incierta. Los sujetos entonces eligen más a menudo opciones más arriesgadas, centrándose menos en la probabilidad y más en el valor de la recompensa. Al no poder evaluar las probabilidades de manera equilibrada, los sujetos tienden a buscar una gran recompensa, lo que lleva a la elección de una forma aditiva de tomar decisiones.
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El equipo también examinó la actividad neuronal en los cerebros de los monos durante el desempeño de la tarea y encontró una correlación entre este ajuste de comportamiento y cómo las neuronas prefrontales presentan información sobre la recompensa. Por ejemplo, las neuronas de la corteza prefrontal dorsolateral estaban más activas, lo que representa una recompensa cuando la incertidumbre era mayor y la recompensa era más importante en la toma de decisiones.
“Este es el primer estudio entre especies que utiliza un diseño experimental de este tipo para demostrar que tanto los humanos como los monos cambian de estrategia cuando pasan de elecciones basadas en el riesgo (cuando se conocen las probabilidades de recompensa) a elecciones de incertidumbre (cuando las probabilidades de recompensa son desconocidas y deberían estudiar), desde combinar información de forma multiplicativa hasta comparar información de forma aditiva”, señala la autora principal Alireza Soltani.
El trabajo muestra que una comprensión demasiado sencilla de los mecanismos que guían a las personas en una situación de elección conduce a errores en las predicciones. “De manera más amplia, nuestros resultados muestran que en la incertidumbre de las condiciones para recibir recompensas, que ocurre en la mayoría de los casos, no podemos construir el llamado valor subjetivo, como lo prescriben los modelos normativos de elección, y que ser flexible es más importante que ser racional. u óptimo”, añade Soltani.
Polina Gershberg
