ONDAS ALFA

 

El algoritmo de la vida

Nos irrita que las redes sociales nos conozcan demasiado bien. Basta detenernos un poco más de la cuenta frente a un video sobre automóviles, recetas, divorcios o teorías conspirativas para que, en cuestión de días, nuestra pantalla parezca convencida de que no existe otro tema digno de atención. Vemos uno, después cinco, luego veinte. Al cabo de unas semanas podemos tener la impresión de que todo el mundo está hablando de aquello que, casualmente, nosotros comenzamos a mirar. Acusamos al algoritmo de encerrarnos en una burbuja y tenemos motivos para hacerlo. Lo curioso es que el truco funciona porque encuentra del otro lado de la pantalla a un cerebro que lleva muchísimo tiempo haciendo algo parecido.

Nuestro cerebro tampoco concede el mismo valor a toda la información disponible. Sería absurdo que lo hiciera. Mientras lees estas líneas hay sonidos que probablemente estás ignorando, sensaciones corporales que no necesitan ocupar tu atención y objetos que permanecen frente a tus ojos sin que tengas que identificarlos conscientemente. Si cada estímulo exigiera un análisis desde cero, llegar al final de este párrafo sería una hazaña. Vivimos gracias a que el cerebro selecciona, clasifica y asigna importancia. El problema comienza cuando confundimos esa selección con una reproducción imparcial de la realidad.

Una de las ideas utilizadas por la neurociencia para estudiar este proceso recibe un nombre poco seductor: “ponderación de precisión”, o “precision weighting”. “Precisión” aquí no quiere decir que algo sea correcto. Se refiere a la confianza o peso que el sistema concede a una señal. Ante información incierta, el cerebro necesita decidir qué merece influir más en su interpretación y qué puede tratar como ruido. La investigación sobre confianza perceptiva muestra que nuestras estimaciones de seguridad están relacionadas con la incertidumbre representada en la actividad cerebral; regiones como la corteza prefrontal, la ínsula anterior y el cíngulo anterior participan en procesos relacionados con esa estimación de confianza.

Esto cambia bastante la imagen ingenua que solemos tener de nuestras decisiones. Nos gusta pensar que primero recibimos los datos, después los analizamos y finalmente llegamos a una conclusión. La secuencia real puede ser bastante menos elegante. La información llega a un sistema que ya posee expectativas, experiencias acumuladas y grados previos de confianza. Un dato compatible con una conclusión establecida puede encontrar una puerta bastante abierta. Otro que obliga a reconsiderarla tendrá que competir con todo lo que ya creemos saber.

La investigación sobre sesgo de confirmación ofrece un ejemplo para este tipo de proceso mental. En experimentos con decisiones perceptivas, una confianza elevada en la decisión inicial hizo que los participantes integraran con mayor fuerza la evidencia que confirmaba su elección y redujeran la influencia de información que apuntaba en dirección contraria. Las mediciones mediante magneto encefalografía mostraron además cambios en el procesamiento neural de la evidencia posterior a la decisión. La seguridad subjetiva no era simplemente el resultado final del proceso: estaba modificando la manera en que se incorporaba la información que llegaba después.

Traducido a la vida cotidiana: estar muy seguro puede alterar el estándar con el que examinamos lo que viene después. Una idea nueva favorable recibe atención. Una objeción puede parecernos irrelevante, mal planteada o sospechosa. Si contradice algo que consideramos obvio, buscamos rápidamente el defecto. Si lo confirma, solemos ser bastante menos exigentes.

Las redes sociales encontraron aquí un socio formidable. El algoritmo digital observa conducta. Aprende que nos detuvimos, regresamos, compartimos o continuamos mirando. Con esos datos intenta decidir qué contenido merece volver a aparecer. Nuestro cerebro realiza su propia selección y presta atención a aquello que considera relevante o confiable. La siguiente interacción alimenta nuevamente al sistema. Se forma un bucle peculiar: nuestra atención entrena al algoritmo y el contenido seleccionado por el algoritmo alimenta nuestra atención.

No hace falta que una plataforma conozca nuestras convicciones filosóficas. Le basta con saber qué consigue retenernos. Tampoco necesita que algo nos guste. La indignación puede funcionar estupendamente. Podemos pasar quince minutos mirando videos de una conducta que detestamos y después sorprendernos porque la plataforma insiste en mostrarnos personas haciendo exactamente eso. Desde el punto de vista del sistema hay poca contradicción: dijimos que lo odiábamos mientras nuestro comportamiento decía “dame más”.

Algo similar puede ocurrir fuera de la pantalla. Una persona convencida de que los demás son incompetentes prestará especial atención a sus errores. Cada error incrementará su certeza y esa certeza hará todavía más relevantes los errores siguientes. Mientras tanto, las tareas correctamente realizadas pueden recibir poca atención porque no aportan información interesante al modelo. Al cabo del tiempo la persona dispondrá de una colección magnífica de pruebas de que tiene razón. Lo que difícilmente podrá saber es cuántas pruebas contrarias dejó de registrar.

 

La misma mecánica puede instalarse alrededor de ideas sobre nosotros mismos. “Tengo que ocuparme de todo.” “No puedo equivocarme.” “Si muestro debilidad perderé autoridad.” “Las personas terminan decepcionándome.” Son pensamientos que pueden haber nacido de experiencias perfectamente reales. El problema aparece cuando adquieren suficiente autoridad para organizar la búsqueda de información. Entonces cada experiencia nueva es procesada desde una regla antigua. Lo que coincide recibe espacio; lo que contradice la regla necesita trabajar mucho más para ser admitido.

Conviene evitar la caricatura. Reducir incertidumbre no es una falla del cerebro. Un organismo incapaz de confiar en regularidades tendría que reconsiderar constantemente cada decisión. Tampoco todo sesgo confirmatorio implica irracionalidad. Hay circunstancias en las que proteger una decisión frente al ruido evita cambios inútiles. El propio estudio de Rollwage y colaboradores señala que privilegiar información consistente podría resultar útil cuando la evidencia nueva es distractora o engañosa. El problema aparece cuando el mecanismo deja de discriminar entre ruido y evidencia genuinamente correctiva.

Ahí comienza una diferencia importante entre una convicción y una idea cristalizada. Una convicción puede sobrevivir a la crítica porque la evidencia continúa sosteniéndola. Una idea cristalizada sobrevive porque ha desarrollado maneras de neutralizar cualquier evidencia que la contradiga. Si alguien piensa que “nadie ayuda sin querer algo a cambio”, la generosidad ajena puede reinterpretarse inmediatamente como manipulación. Si cree que “todos terminan abandonándome”, una relación estable quizá sea considerada una excepción temporal. El sistema se vuelve extraordinariamente eficiente: cualquier resultado confirma la misma conclusión.

Es difícil encontrar un algoritmo digital más cómodo que ese. Por eso el pensamiento crítico resulta bastante menos agradable de lo que suele venderse. No consiste solamente en detectar mentiras ajenas, comprobar fuentes o señalar las contradicciones del adversario. Eso puede hacerlo perfectamente una persona atrapada en sus propias certezas. El pensamiento crítico empieza a ponerse interesante cuando dirige las mismas preguntas hacia aquello que nosotros preferiríamos que fuera cierto.

Una pregunta útil sería: ¿qué tendría que ocurrir para que modificara esta idea? Si la respuesta sincera es “nada”, ya tenemos información importante. La creencia ha dejado de competir con otras explicaciones. Tiene inmunidad.

Otra pregunta resulta todavía más reveladora: ¿aplico el mismo estándar de evidencia a la información que confirma mis ideas que a aquella que las cuestiona? Basta observar una discusión cotidiana para sospechar la respuesta. Frente al argumento contrario exigimos metodología, contexto, antecedentes y posibles conflictos de interés. Frente al dato que nos da la razón podemos conformarnos con un “yo siempre lo he dicho”.

La metacognición ofrece aquí una salida menos espectacular y bastante más útil: aprender a observar el grado de confianza que concedemos a nuestros propios pensamientos. Una conclusión puede sentirse evidente y seguir siendo revisable. La sensación de certeza es información sobre nuestro estado mental; no funciona como certificado de autenticidad de aquello que creemos. Precisamente porque la confianza puede influir sobre cómo procesamos evidencia posterior, revisar nuestra seguridad subjetiva tiene sentido antes de lanzarnos a buscar más argumentos para defenderla.

Aquí vuelve a aparecer el parecido con las plataformas. Cuando una red social aprende qué queremos mirar, podemos alterar deliberadamente nuestra dieta informativa, consultar otras fuentes y dejar de premiar determinados contenidos con nuestra atención. Con el algoritmo mental ocurre algo parecido, podemos buscar excepciones a nuestras propias generalizaciones, revisar ideas que llevan años sin someterse a examen y observar qué información solemos descartar antes de analizarla. También podemos preguntarnos qué conductas siguen recomendándonos esas viejas reglas.

El objetivo tampoco debería ser convertirse en alguien que duda de todo. Eso sería cambiar una rigidez por otra. Necesitamos confiar. Necesitamos conocimientos previos y criterios para distinguir una fuente seria de una ocurrencia. Una mente funcional requiere estabilidad suficiente para actuar y flexibilidad suficiente para corregirse.

El algoritmo de la vida seguirá funcionando. Lo necesitamos para levantarnos mañana sin tener que aprender nuevamente quiénes somos y cómo funciona todo lo que nos rodea. La parte que merece vigilancia es otra: comprobar de vez en cuando qué lleva años recomendándonos. Puede que algunas de esas recomendaciones todavía sean buenas. Otras quizá sobreviven por una razón mucho menos útil: hace demasiado tiempo que dejamos de mirar fuera de la pantalla.

Sanar es amar.