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Personas racionales caen en teorías de la conspiración y fake news: no es que sean tontos, es que son muy unidos a otros, según estudio

Steve Saldaña

Editor Senior

Periodista de tecnología y ciencia. Escribo y analizo la industria de plataformas tech en México y soy fan de la ética tecnológica. También soy miembro de la Red Mexicana de Periodistas de Ciencia. Hago locución comercial, produzco podcast y soy presentador del podcast semanal ROM. LinkedIn

A todos nos ha pasado: de repente alguien a quien consideraríamos como una persona lista, culta e inteligente, parece que ha caído en mentiras totales e inventadas como que las vacunas producen cáncer, que una secta domina el mundo o que las pseudociencias producen conocimiento que debe compararse con el científico. Personas que son perfectamente racionales pueden caer en noticias falsas y en creencias cuestionables, por decir lo menos.

Esa última sentencia podría ayudar a derribar prejuicios dañinos. La sensación de que una persona que tiene una idea incorrecta es, consecuentemente, tonta. Investigadores han analizado, con ayuda de modelos computacionales, cómo es concepciones incorrectas se propagan incluso entre personas que difícilmente consideraríamos ignorantes.

Los resultados del equipo integrado por un equipo de académicos de la Norteastern University London son fascinantes. El equipo de especialistas en filosofía, economía e informática utilizaron simulaciones para entender cómo es que personas racionales podrían terminar confiando y compartiendo información incorrecta y, muy específicamente, noticias falsas.

La ignorancia es persistente

Su trabajo tomó años y ahora conocemos un poco de él a través de 'Polygraps', un micrositio donde explican sus hallazgos. Para empezar, la multidisciplinariedad del equipo es importante porque al momento de analizar cómo se propaga información, específicamente en internet, es imposible hacerlo con buenos resultados desde un solo campo. No solo la metodología, sino la integración del equipo es inédita.

Una de las conclusiones es que la ignorancia es muy persistente. Contrario a lo que solemos sugerir cuando se trata de asimilar nueva información, el estudio concluye que una postura escéptica no favorece la recepción de información. "No basta con responder a la amenaza de la desinformación simplemente abogando por una mayor cautela escéptica", se lee en uno de los informes. "Información confiable no será asimilada eficientemente si cunde la desconfianza".

Dicho de otra manera, el escepticismo como pensamiento común ante cualquier nueva información no favorece la asimilación, no importa si se trata de información confiable o no. Luego entonces, las redes y comunidades unidas en donde la confianza prevalece, es donde la información encuentra recepción, cobijo y distribución, no importa si se trata de información correcta o las mentiras más escandalosas de internet.

El efecto Zollman

Ese hallazgo es extrañamente certero. ¿Cuándo se ha pensado que la comunidad detrás del terraplanismo es desunida? ¿Quién alguna vez ha cuestionado a los grupos de teorías de la conspiración por no tener organización? ¿Cómo explicar las estafas piramidales si toda evidencia demuestra que se trata de sistemas fraudulentos?

La clave es comunidad. De hecho, no es la primera vez que la hipótesis de los vínculos sociales explica la distribución de información incorrecta. Antes lo hemos conocido como "efecto Zollman" porque en 2020 una conclusión similar hizo el filósofo de la ciencia Kevin J. S. Zollman.

Entre sus hipótesis estaba que el intercambio de información en grandes comunidades, incluso entre personas especializadas en un tema, conlleva un retraso en los consensos. El conocimiento se genera a menos velocidad entre redes muy grandes de individuos.

El efecto Zollman suena contraintuitivo de inicio porque podría resultar lógico pensar que más información y más individuos tiene como consecuencia mayor generación de conocimiento. La paradoja espistémica es que no es así. A los usuales problemas de fiabilidad de información, los sesgos cognitivos y la relación entre experiencia y conocimiento, ahora hay que agregar que, entre más personas haya en la comunidad que busca generar conocimiento, más lento se llegará a él.

Menos personas, menos verdad

No todo está mal con el efecto Zollman. Puede que el conocimiento en grupos grandes de ideas diversas termine por demorar, pero resulta que los grupos pequeños con ideas similares tienden también a tomar decisiones extremas o exageradas. En grandes comunidades la información falsa persiste y demora en desparecer, pero Zollman encontró en sus simulaciones que, eventualmente, la verdad prevalece.

Eso es más de lo que puede decirse de grupos pequeños muy cohesionados y, para muestra, el ejercicio del filósofo Jonathan Weisberg. Imaginemos que existe un innovador tratamiento médico que salvará la vida de millones de personas y cuyos resultados deben ser evaluados por la comunidad científica. Con ayuda de un modelo inspirado en el teorema de Bayes, Weisberg encontró que los grupos pequeños menos cohesionados llegaron a tener consenso más rápido. Más tiempo les tomó grupos grandes con muchas más conexiones entre ellos, pero eventualmente llegaron al consenso de que la evidencia es suficiente para poner en marcha el nuevo tratamiento médico.

El efecto Zollman explicaría que el último grupo tardó más, pero tuvo debate y llegó a una conclusión más equilibrada.

Solo hay un problema con el ejercicio de Weisberg. Un grupo pequeño de personas muy cohesionadas nunca llegó en sus simulaciones al resultado correcto. Su conclusión coincide con el de especialistas de PolyGraphs y tiene esencialmente la misma premisa: los pequeños grupos muy unidos pueden llegar más rápidamente a conclusiones incorrectas ignorando la evidencia disponible.

En resumen, los grupos con menos conexiones son buenos para llegar a consensos, los grupos grandes con muchas conexiones eventualmente llegarán a resultados equilibrados, pero los grupos pequeños con muchas conexiones sociales tienen más probabilidad de llegar al resultado incorrecto.

Polygraphs apenas ha comenzado con los resultados de su investigación que tomó años. Durante las próximas semanas y meses publicarán más hallazgos en su sitio web.

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