Hace unos días en un grupo de Facebook de el lado oscuro de Benidorm (madres reunidas por hijos que fueron muertos o seriamente heridos a manos de porteros de clubs) un papá buscaba a su hija… había salido a bailar y no había regresado, sospechaban drogas de sumisión. Esto me llevó por una larga cadena asociativa y temas variaditos… o no tanto.
El perverso discurso de abuso por blackout bajo drogas de sumisión
Es increíble que en 2026 sigamos creyendo que para llevarte a un blackout dónde puedan someterte, y abusar de ti, se necesitan drogas de sumisión… ¿Por qué el imaginario colectivo mantiene esta idea, cuando el exceso de alcohol propicia exactamente las mismas situaciones y el mismo blackout cerebral que impide que tengas recuerdo de ello? ¿Es lo mismo que, durante la introducción de la IA a las masas, le hizo creer que únicamente las imágenes que tenían defectos en las manos eran creadas por IA y todo lo demás era real? ¿Este mecanismo es una mezcla de búsqueda de seguridad y de «ahorro» cognitivo? ¿Qué otros sesgos nos ocultan posibles realidades relevantes en la actualidad? Veamos lo que sí está estudiado, y lo que aún no.
Heurística de representatividad
A comienzos de los 70′ dos psicólogos, Daniel Kahneman y Amos Tversky, propusieron este concepto [1] para cuando inferimos la clasificación de algo de acuerdo a que, si se da un conjunto de características X, existe alta probabilidad de que ese algo sea Y. Funcionando tambien en orden inverso.
Entonces si hubo sumisión química echamos mano de lo que tenemos «registrado» como sumisión química, es decir: «sustancias misteriosas que se han suministrado de forma oculta» el blackout etílico ni se considera porque no se parece a este concepto tan ampliamente divulgado.
Es más polémico y sensible decirle a la gente «puedes ser sometid@ y abusado si te pasas de chupitos el viernes en el tardeo» (responsabilidad de consumo) que transferir la responsabilidad a un personaje imaginario misterioso, delincuente, con malas intenciones. -Si, en parte delicado porque se toca exactamente el discurso de culpabilizar a la víctima que la educación sexual lleva muchos años intentando evitar-
¿Es una irresponsabilidad que esté tan poco divulgado que el exceso de alcohol funciona igual que la famosa sumisión química delictiva? Si, enorme, que durante toda tu vida creas que estás «a salvo» de una experiencia de esas porque verificas que te abren la bebida en frente de ti o porque no dejas el vaso solo… siniestro diría. Pero ahí ya son cuestiones de política o incluso ciertas empresas cuya comunicación de consumo responsable sólo existe como cartelito de «responsabilidad social empresarial».
Sesgo de disponibilidad y negligencia de tasa base
Otro sesgo de Tversky y Kahneman [2], dónde la disponibilidad o explicación que tenemos mas «a mano» se utiliza como heurística para juzgar frecuencia. PERO que algo sea representativo no lo hace más probable… de hecho es mayor el porcentaje de abusos sucedidos bajo efectos del alcohol que con otras drogas [3, 4] ( -el que es reportado-, porque hay mujeres que sin haber sido llevadas al extremo del blackout, teniendo algún recuerdo SI que erróneamente se auto adjudican la responsabilidad de que alguien haya aprovechado esa situación y no lo denuncian como abuso- ). Este es el que explica por qué el caso dramático, alguien te droga a propósito, domina la percepción pública por sobre el caso estadísticamente más común, exceso de alcohol propio explotado por otra persona. La mente pondera más lo vívido y cinematográfico que lo frecuente y silencioso.
Hipótesis del mundo justo [5]
Más de dos mil novecientas citas lo afirman: la gente necesita creer que el mundo es ordenado y que las consecuencias son proporcionales a las causas, estimamos que un daño grave requiere una causa igualmente extraordinaria, una sustancia, un monstruo.
Cuando la causa real es algo tan ordinario como tomar de más un sábado, esa creencia queda amenazada (disonancia cognitiva) y una de las formas documentadas en que la gente resuelve esa incomodidad tras la ruptura de la lógica de proporcionalidad, se resuelve según Lerner, mediante dos vías: una es negando el estatus de «víctima inocente», es decir, buscando algo que la víctima «hizo mal», ahí si; bebió algo de más, se fue con personas que no conocía, se quedó en una zona peligrosa, etc.
La otra vía es la de minimizar el hecho en sí: si no hubo causa extraordinaria, entonces no hubo suceso extraordinario… no fue tan grave, fue una mala noche, un desliz, etc.
Conectando con la literatura de victim-blaming, que es el fenómeno que ya introduje sin nombrar [6].
La IA, y las manos como señal
Pasemos al mundo de la IA que se pone juicy juicy.
La IA al ser un fenómeno tan masivo y revolucionario, necesita mas que nada estos esquemas y sesgos para navegar este ingreso tan rápido de una entidad novedosa, con poderes ignotos.
El asunto de las manitos.
Con la explosión de las imágenes modificadas o creadas con LLM. Apareció el criterio de clasificación… aquellas imágenes cuyos protagonistas tenían las manos extrañas o malogradas, eran producidas con IA. Esto genera varios problemas… uno de ellos es que, las personas dieron completamente por sentado ese «filtro» de las manos como único marcador y como señal veraz de descarte, otro, que habrá gente que tal vez no actualizó ese cue y por lo tanto, en la actualidad directamente cree que todo es real.
Finalmente, el hecho de que nadie siquiera se plantease la posibilidad de que, tal vez, existía tecnología anterior, en manos privadas, que no presentaba esa dificultad. Es decir, también se supuso que la facultad de creación o edición de imágenes con IA, data del momento en que los LLM comienzan a crearlas es decir, cuando llegan a conocimiento del público masivo…
El efecto de verdad ilusoria [7]
La idea se instaló como si fuera un hecho comprobado, sin que nadie lo chequeara, el efecto de este hallazgo es nada más ni nada menos, que el backup de la frase «una mentira dicha mil veces, se convierte en verdad», se demostró que si algo se repite muchas veces, sea verdadero o falso, la gente lo dará por sentado. Aquí opera la fluidez cognitiva, actuando como un atajo para el cerebro: si lo vi mucho más fácil procesarlo, entonces el cerebro asocia esa familiaridad y facilidad de procesamiento, con evidencia de veracidad.
Cascada de información [8]
Cuándo la gente ve que muchos otros ya adoptaron una creencia, deja de evaluar la evidencia por sí misma y directamente copia lo que el grupo ya da por sentado, porque es más eficiente energéticamente confiar en que alguien más ya lo verificó. El problema es que si nadie en la cadena original lo verifica, la cascada entera puede estar construida sobre una premisa nunca comprobada, y cada persona nueva que se suma cree que está confiando en un consenso sólido, cuando en realidad nadie lo ha chequeado tampoco.
Esto fue entonces una generalización apresurada, se toma una observación limitada a un contexto puntual: herramientas de acceso público como Midjourney o DALL-E -además en un momento puntual de su desarrollo-, y se trata como si fuera una propiedad universal de toda la categoría «IA» sin ninguna prueba o verificación de si esto aplicaba igual a modelos con otro nivel de recursos, otro tipo de entrenamiento, u otro objetivo de diseño.
Otro ejemplo, antes de irnos al más peligroso en la actualidad (también vinculado a la IA).
El fenómeno particular sucedido en España durante la DANA en 2024
En España durante la DANA en Valencia 2024, lo que se vivió fue bastante preocupante. En medio de una gran cobertura mediática sobre la tormenta con lluvias torrenciales sostenidas y ríos con cauces alterados por el urbanismo que se desbordaron de forma repentina, con un aviso de alarma regional de última hora, llevándose todo por delante e inundando plantas enteras de muchos barrios de valencia, se comentaba en muchos programas informativos que había personas atrapadas -bajo agua- en sus garajes, intentando huir o salvar su coche.
Por lo que, en un momento se empezó a desconfiar de los medios tradicionales como la TV porque ante semejante estrago dada la fuerza telúrica imponente, el volumen de agua -y sin previo aviso o con poco y nada de antelación-, lo lógico era que hubiese un mayor número de víctimas que lo que se estaba haciendo oficial… esa desconfianza se alimentó además, de ciertos rumores que empezaron a correr algunos youtubers o influencers de Instagram, quienes rápidamente se convirtieron en youtubers à la carte.
Algunos medios no oficiales, comenzaron a afirmar que en un centro comercial cercano, el Bonaire, había quedado atrapados cientos de coches en el estacionamiento subterráneo [9]. Y claro, si en los informativos se veía varios túneles inundados, y aparentemente había gente muerta en sus propios garajes.., pues cerraba.
A esto se sumó gente «de a pie» desde tiktok que captaba videos de camiones enormes refrigerados que salían del centro comercial por la noche (presuntamente lleno de cadáveres que la UME sacaba de forma oculta en ese horario), algunas horas de corte total de información en los momentos previos al retiro del agua del subterráneo por parte de las autoridades y por último, el hecho de que los medios sólo podían cubrir una de las salidas del estacionamiento y otros detalles grises.
El otro asunto fue la inicialmente nula y tardía acción de los bomberos y la policía. Se corría el rumor de que era un conflicto político entre el gobierno autonómico y el municipal. Aquí aparecieron nuevos superhéroes que también erosionaban la confianza en la TV, diciendo que no se estaba realmente cubriendo los destrozos, y la desolación de la gente, sin servicios básicos, algunos atrapados en plantas superiores, y demás.
Entonces se desencadena un fenómeno bastante particular… la gente despoja a la TV de su credibilidad y la traslada con FÉ CIEGA a los youtubers (si el malo es este, el otro es el bueno). Cualquier youtuber que cubría la DANA entonces informaba con la verdad, aquella que aparentemente se nos estaba ocultando desde los medios oficiales, presuntamente a pedido de los reyes o las autoridades.
A nivel cognitivo los elementos que intervienen aquí, son: nuevamente la cascada informacional porque cada persona nueva se sumaba a creer el rumor sin chequear nada, por el hecho de que ya había mucha gente convencida con supuesta evidencia visual, (y directamente se copiaba esa creencia asumiendo que alguien más ya la había verificado).
Y luego por:
Heurística de credibilidad de la fuente
En lo relativo al traslado TV – youtubers se parte del modelo de probabilidad de elaboración de Petty y Cacioppo [10], el motor de fondo de este fenómeno: la gente dejó de evaluar el contenido en sí y empezó a usar «de dónde viene esto» como atajo, TV mala, YouTuber bueno, sin mirar si lo que decía cada uno tenía sustento.
Ley básica del rumor [11]
Los cortes de información y que los medios solo podían cubrir una salida del estacionamiento. La fórmula que plantearon fue: la fuerza de un rumor es proporcional a la importancia del tema multiplicada por la ambigüedad de la evidencia disponible. En este caso los dos factores estaban altísimos al mismo tiempo, importancia máxima: gente muerta, atrapada, sin servicios, y ambigüedad máxima: horas de corte total de información, cobertura parcial, detalles grises. Esa es la combinación que Allport y Postman identificaron como el caldo de cultivo perfecto.
Efecto de verdad ilusoria [7]
El rumor del estacionamiento «cerraba» por todos lados, pero en realidad lo que pasó, es que se repitió en muchos canales distintos, camiones refrigerados, cortes de información, testimonios sueltos, y cada repetición aumentó la sensación de veracidad sin que ninguna pieza individual hubiera sido verificada. La gente no evaluó la evidencia, sintió la familiaridad de escuchar la misma historia desde varios lados y confundió esa familiaridad con confirmación.
Me gustaría cerrar este tema con la observación de que, muchos actores, youtubers, influencers que aparecen en esas ocasiones, abanderados de alguna causa en algún momento en que son «casualmente virales», (a veces personajes de falsa oposición), luego de cosechar y entretener a sus nuevos seguidores por algún tiempito, comienzan con su campaña -cualquiera sean los intereses de quienes les pagan- y sus seguidores la absorben, ya sin revisar lo que oyen debido a la Heurística de credibilidad de la fuente, reforzada por el Efecto halo de Thorndike [12] dónde luego de admirar a alguien, todo lo que le rodea es «color de rosa» y por Relación parasocial de Horton y Wohl [13] sobre la cercanía ilusoria que siente la gente con sus influencers porque comparten contenido íntimo, cotidiano y/o personal con el cual se identifican.
Digo esto con evidencia: la propia industria de la comunicación política lo confirma, no respecto al ejemplo de la DANA específicamente, sino como estrategia declarada. Danielle Butterfield, directora ejecutiva de Priorities USA, comentó que su organización paga a creadores de contenido para hacer llegar mensajes políticos: «trabajar con creadores de contenidos que ya tienen confianza construida con sus seguidores tiene mucho sentido» [14]. Así que, confiar a ciegas en una persona que muchas veces está recibiendo dinero, resulta poco recomendable.
Contenido audiovisual y la ilusión de la ética del etiquetado IA
Ahora quiero volver a la IA…esta vez para tratar una mezcla de lo que ya vimos… y dónde se entrecruzan: la veracidad, con origen. Sucede que en la actualidad, y ya avanzada la tecnología de la inteligencia artificial accesible, se pueden producir imágenes y videos realistas al ojo humano. Lo que ocurre ahora es que la población sólo analiza -y sospecha- de vídeos compartidos en RRSS o por cuentas desconocidas.
En consecuencia, -y mediando la Heurística de la credibilidad de la fuente-, se da por sentado que lo que procede de canales de TV o medios de información oficiales o tradicionales, es veraz, y por ende, no se procesa desde el escrutinio al cual SI se somete el contenido audiovisual que proviene de las redes sociales.
También el hecho de que exista una tendencia en RRSS a que el contenido creado con IA sea etiquetado de forma voluntaria, o bien, que los propios LLM (ChatGPT, Gemini, Claude, etc) actualmente marcan el contenido audiovisual al crearlo, facilita que el sesgo de verdad por defecto (Truth-Default Theory) [15] tome el atajo de creer que si no está etiquetado, es real.
Esto es un problema porque se da credibilidad ciega a que por ejemplo la TV y los canales de toda la vida nunca utilizan contenido falso editado o creado con IA.Y también existe un gran volumen de contenido audiovisual creado por aplicaciones de IA (LLM) de código abierto que NO marcan su contenido y son de libre acceso y pueden viralizar o compartir contenido que pasará por «real» sin ser detectado.
El liar’s dividend
Acuñado por Chesney y Citron [16] en su paper publicado en California Law Review, describe que a medida que el público se vuelve más consciente de que el video y el audio pueden ser falsificados de manera convincente, algunos incluso van a intentar escapar de la responsabilidad de sus acciones argumentando que videos o fotos auténticas son deepfakes o falsas.
Lo que los autores documentan, es que la sola existencia de la posibilidad de falsificar, hace que lo real pueda ser descartado como falso. Las dos cosas dependen de la misma raíz: la gente dejó de tener una forma confiable de distinguir falso de auténtico y usa atajos de contexto, quién lo dice, dónde salió, en vez de evaluar el contenido.
La dinámica que observo y que aún no tiene nombre es una combinación de las siguientes, (tengase en cuenta que los autores no estudiaron este ecosistema concreto, el mix y la extrapolación a este caso son míos).
Market for lemons [17]
Akerlof llama selección adversa cuando el comprador no puede verificar la calidad y el vendedor sí. Su ejemplo es el mercado de autos usados, hay compradores que no pueden distinguir un auto bueno de un «limón» (auto defectuoso) antes de comprarlo. Los vendedores sí saben qué tienen. Como el comprador no puede diferenciar, va a estar dispuesto a pagar solamente un precio promedio, calculado sobre la mezcla de autos buenos y malos que hay en el mercado. Pero a ese precio promedio, los dueños de autos realmente buenos no quieren vender, porque están recibiendo menos de lo que su auto vale. Entonces se retiran del mercado.
Lo que queda son cada vez más limones. El comprador, anticipando eso, baja todavía más lo que está dispuesto a pagar. Y el ciclo se repite hasta que en el caso extremo el mercado de autos buenos directamente desaparece, esto es selección adversa: Akerlof examina cómo la calidad de los bienes intercambiados en un mercado puede degradarse en presencia de asimetría de información entre comprador y vendedor, lo que en definitiva llena el mercado de los bienes que resultan defectuosos. El mecanismo es que la incapacidad de verificar calidad de lo que se recibe, empuja al mercado entero hacia la peor calidad disponible, aunque todos los participantes actúen racionalmente.
En este caso, el «comprador» es el público consumiendo este contenido audiovisual. El «vendedor» es quien produce ese contenido, sea una productora seria o una granja de desinformación. La «calidad» que no se puede verificar de antemano es si el contenido es auténtico o generado IA.
Si no hay manera confiable de diferenciar, la población termina tratando todo el contenido con la misma sospecha genérica, o peor, con la misma confianza genérica, y ninguna de esas dos cosas premia a quien produce contenido auténtico por sobre quien no.
Similar a lo que sucede con el uso de filtros en RRSS, si la mayoría de chicas usan filtros y ya toda la gente da por sentado que lo estás usando, no hay motivación alguna para que NO se use, «y ya que van a creer que si», pues se usa, además hay que «competir» en el mercado con quienes sí lo están usando por lo que se nivela todo hacia esa elección, aunque en este ejemplo no se salen del mercado, simplemente se unen a la conducta por defecto.
Signaling theory [18]
De Michael Spence, versa sobre cuando una señal es confiable porque es costosa de falsificar, y cuándo no. Si el etiquetado de IA es una señal voluntaria y barata de omitir, entonces según Spence no cumple la condición para ser confiable, y según Akerlof [17] de los limones: la ausencia de señal termina estando correlacionada justo con los actores de peor calidad ya que su paper pregunta cómo puede resolverse la asimetría de información sin que un tercero verifique nada.
La respuesta de Spence es la señalización: un actor con información privada puede comunicar dicha información a través de una acción costosa, y el ejemplo canónico es la educación en el mercado laboral.
Pero el mecanismo funciona solamente bajo una condición de costo diferencial: el título tiene que ser más barato de obtener en tiempo, esfuerzo o dinero, para el trabajador que realmente es productivo que para el que no lo es. Si ese costo diferencial no existe, el título entonces será igual de accesible a cualquiera y en consecuencia, deja de indicar o señalizar algo relevante.
Ahí reside la quiebra del etiquetado de IA como señal spenceana: no existe un costo diferencial que fuerce la honestidad. Para un actor malicioso, omitir la etiqueta es gratis y necesario, pues etiquetar arruinaría de raíz su objetivo de engañar. Para el actor de buena fe, en cambio, etiquetar o no cuesta exactamente lo mismo -un clic-, lo que genera un comportamiento disperso donde muchos no lo harán por pereza, ignorancia o desinterés. Al no haber una asimetría de costos que empuje la separación, la señal pierde todo su valor discriminatorio.
La falacia lógica clásica
Es otro actor participante, documentada desde la lógica aristotélica y presente en cualquier manual moderno de pensamiento crítico. Consiste en tratar dos opciones como si fueran las únicas posibles y mutuamente excluyentes, cuando en realidad el abanico real de posibilidades es más amplio. Aplicado a este caso: la mente sólo considera dos posibilidades, «tiene etiqueta de IA (es falso)» o «es real», y automáticamente descartar la primera empuja a la segunda.
Pero el espacio real de posibilidades es más variado y complejo: contenido con IA sin etiquetar, contenido real pero editado o descontextualizado, contenido reutilizado del cual se desconoce origen o cuya autenticidad simplemente no se puede determinar sin herramientas forenses y más.
En conclusión: la verdad por defecto de Levine [15] explica por qué la mente no busca activamente una tercera opción cuando no hay disparador de sospecha. La falsa dicotomía explica el error lógico puntual que comete una vez que sí se pone a razonar, tratando dos categorías no excluyentes como si lo fueran. Y Akerlof [17] y Spence [18] explican por qué el propio sistema de etiquetado, al ser voluntario y barato de omitir, nunca tuvo la fuerza necesaria para sostener esa dicotomía en primer lugar. Los tres se apilan en cadena.
Para pensar otras joyitas con evidencia: la falsa seguridad que pretenden hacerte creer en los aeropuertos vaciando las botellitas (ya reconocido y con nombre), el discurso de la huella de carbono como acción global ecológica, protocolos de seguridad web que hace rato dejaron de ser útiles como el HTTPS.
Viejas armas para un nuevo planeta y nuevos enemigos…
Para Kahneman y Tversky los sesgos son errores sistemáticos, desviaciones de lo que sería la respuesta racional [1], y es lo que hasta aquí quiso mostrar este post. Pero para Gerd Gigerenzer, los heurísticos no son atajos de vagos ni versiones subóptimas del razonamiento correcto, sino que son herramientas evolucionadas para funcionar bien en ciertos entornos, llamando a esto racionalidad ecológica [19]. Su argumento central es que una mente sesgada operando con heurísticos simples puede ser no solo más eficiente sino más precisa que una mente que intenta evitar todo sesgo, siempre y cuando el heurístico esté ajustado al ecosistema donde opera.
Mi posición por lo general tiende a que el cerebro y nuestro cuerpo son perfectos así que yo me inclino por Gerd, pero ¿por qué les hice ver todo lo que implican estos sesgos? Porque ha cambiado el ecosistema.
Los heurísticos que vimos parten de cómo se genera la información que te llega, y las redes sociales no sólo rompen esa asunción, sino que la invierten.
La disponibilidad asume que lo que más fácil te viene a la mente es lo que más frecuentemente te cruzaste en tu entorno real. En una tribu de cien personas, si escuchaste hablar tres veces de un ataque de león, probablemente los leones eran un problema real y frecuente ahí.
En un feed algorítmico, lo que más fácil te viene a la mente es lo que un sistema optimizado para retención eligió mostrarte, no lo que estadísticamente ocurre más seguido en el mundo.
La muestra dejó de ser natural y ahora es una muestra elegida por alguien con un incentivo distinto al tuyo.
Brady, Wills, Jost, Tucker y Van Bavel (2017) analizaron más de medio millón de mensajes sobre temas polarizantes y encontraron que el lenguaje moral-emocional aumenta la difusión de un mensaje un 20% por cada palabra de ese tipo que contiene [20]. No hace falta que nadie haya diseñado el algoritmo pensando en esta heurística puntual (tampoco descartemos): alcanza con que el sistema premie lo que más reacciona la gente, para que lo que gane la carrera sea sistemáticamente el contenido que tu cerebro procesa con menos escrutinio. Profundizaré en esto en otro post, porque da para mucho más.
La muestra antes también tendía a ser veraz… La verdad por defecto de Levine [15] asume que la mayoría de la comunicación que recibís viene de gente con la que tenés, o vas a tener, algún tipo de relación de reputación sostenida, y un entorno donde mentir tiene un costo social real o de supervivencia. En una tribu chica esa condición se cumple casi siempre. En redes sociales interactuamos todo el tiempo con desconocidos anónimos sin ningún costo reputacional atado a mentirnos, y el mecanismo de confiar por defecto sigue operando igual, porque no evolucionó para hacer esa distinción.
Pero entonces, ¿estos sesgos heurísticos ya no nos sirven? Pues, digamos que tiene un coste funcionar por heurísticas y tiene un coste no hacerlo… lo primero te concede la paz de la ignorancia… vivir casi que en un mundo rosa dando por sentado que todo lo que te llega como verdad lo es y que nadie tiene intereses opuestos a tu beneficio.
Pero, cuestionarlo todo tiene otro precio… que es vivir en un «mundo hostil» dónde por defecto siempre has de sospechar de todo, cuestionarlo, y vivir en hipervigilancia.
¿Cuál es el punto medio?
¿Nos ponemos turbios?
La heurística de representatividad asume que el prototipo que uno tiene archivado en la cabeza se armó orgánicamente, por acumulación genuina de casos. Hoy ese prototipo puede ser sembrado a propósito, como podría ser el caso del marcador de la sustancia en la sumisión química, por alguien que sabe exactamente cómo funciona tu heurística y confecciona el molde de antemano.
Entonces esto va un paso más allá del simple desajuste evolutivo, y es el concepto de estímulo supranormal, que viene originalmente de la etología, de Niko Tinbergen estudiando animales [21], y que Deirdre Barrett popularizó para humanos en su libro de 2010 [22]. La idea es que no alcanza con decir que el entorno cambió pasivamente, en muchos casos el entorno fue diseñado activamente para explotar el instinto, exagerando la señal que el instinto busca hasta un punto que jamás existió en la naturaleza.
Como ya comenté en el post de la leptina y los ultraprocesados: la industria no espera a que tu sistema de recompensa se desajuste solo, diseña el producto específicamente para maximizar grasa, azúcar y sal más allá de cualquier cosa que existiera en el entorno ancestral, porque sabe exactamente qué tuerca apretar.
Con la información pasa lo mismo: un algoritmo o un actor malicioso no espera pasivamente a que tu heurística falle, optimiza el contenido para activarla al máximo, cuanto más caiga dentro del prototipo del monstruo esperado, o cuanto más «de fuente confiable» parezca sin serlo, mejor performa.
El mecanismo original sigue haciendo exactamente lo que siempre hizo, ahorrar energía cognitiva resolviendo con el dato mínimo necesario.
Lo que cambió es que antes el costo de que fallara ocasionalmente era bajo y el entorno que lo alimentaba era mayormente neutral, y ahora el entorno está poblado de actores con incentivo directo en hacerlo fallar, a una escala y velocidad que ningún mecanismo de corrección social prehistórico, el chisme, la reputación cara a cara, el chequeo comunitario, puede seguirle el ritmo.
No es que quedó desfasada, sino que además opera a diario en un entorno diseñado específicamente para hacerla fallar.
Epílogo: la teoría no vacuna a nadie
Confesión final, porque este blog no existiría sin mi incapacidad de guardarme nada: en paralelo a escribir todo esto, tengo un caso propio de manual: alguien a quien le construí el paquete completo de fé sin pedirle una sola prueba, tan solo asumiendo mediante sesgos, y cuando la evidencia no llegó, el golpe fue proporcional a lo alto que lo había puesto yo sola. La teoría no me salvó de nada. Como mucho, me dejó reconocer el patrón mientras me pasaba por encima.
Referencias
[1] Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 185(4157), 1124-1131.
[2] Tversky, A., & Kahneman, D. (1973). Availability: A Heuristic for Judging Frequency and Probability. Cognitive Psychology, 5(2), 207-232.
[3] Abbey, A. (2002). Alcohol-Related Sexual Assault: A Common Problem among College Students. Journal of Studies on Alcohol, Supplement, 14, 118-128.
[4] ElSohly, M. A., & Salamone, S. J. (1999). Prevalence of Drugs Used in Cases of Alleged Sexual Assault. Journal of Analytical Toxicology, 23(3), 141-146.
[5] Lerner, M. J. (1980). The Belief in a Just World: A Fundamental Delusion. Plenum Press.
[6] Ryan, W. (1971). Blaming the Victim. Pantheon Books.
[7] Hasher, L., Goldstein, D., & Toppino, T. (1977). Frequency and the Conference of Referential Validity. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 16(1), 107-112.
[8] Bikhchandani, S., Hirshleifer, D., & Welch, I. (1992). A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural Change as Informational Cascades. Journal of Political Economy, 100(5), 992-1026.
[9] Llorca-Abad, G., & López Carrión, A. E. (2025). Desinformación durante la crisis producida por la DANA de 2024 en España: análisis, características, tipologías y desmentidos. Revista Mediterránea de Comunicación.
[10] Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1986). The Elaboration Likelihood Model of Persuasion. Advances in Experimental Social Psychology, 19, 123-205.
[11] Allport, G. W., & Postman, L. (1947). The Psychology of Rumor. Henry Holt and Company.
[12] Thorndike, E. L. (1920). A Constant Error in Psychological Ratings. Journal of Applied Psychology, 4(1), 25-29.
[13] Horton, D., & Wohl, R. R. (1956). Mass Communication and Para-Social Interaction: Observations on Intimacy at a Distance. Psychiatry, 19(3), 215-229.
[14] CNN en Español (29 de octubre de 2024). Los «influencers» desempeñan un gran papel en las elecciones de este año. No hay forma de saber quién está cobrando por dar su apoyo.
[15] Levine, T. R. (2014). Truth-Default Theory (TDT): A Theory of Human Deception and Deception Detection. Journal of Language and Social Psychology, 33(4), 378-392.
[16] Chesney, R., & Citron, D. (2019). Deep Fakes: A Looming Challenge for Privacy, Democracy, and National Security. California Law Review, 107, 1753-1819.
[17] Akerlof, G. A. (1970). The Market for ‘Lemons’: Quality Uncertainty and the Market Mechanism. The Quarterly Journal of Economics, 84(3), 488-500.
[18] Spence, M. (1973). Job Market Signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355-374.
[19] Gigerenzer, G. (2008). Why Heuristics Work. Perspectives on Psychological Science, 3(1), 20-29.
[20] Brady, W. J., Wills, J. A., Jost, J. T., Tucker, J. A., & Van Bavel, J. J. (2017). Emotion Shapes the Diffusion of Moralized Content in Social Networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(28), 7313-7318.
[21] Tinbergen, N. (1951). The Study of Instinct. Oxford: Clarendon Press.
[22] Barrett, D. (2010). Supernormal Stimuli: How Primal Urges Overran Their Evolutionary Purpose. W. W. Norton & Company.