En la era digital actual, las decisiones humanas están cada vez más influenciadas por algoritmos que moldean nuestras preferencias y conductas. Uno de los mecanismos más intrigantes y efectivos utilizados por estos sistemas es la atracción a patrones y regularidades, un rasgo profundamente enraizado en nuestra cognición. Esta tendencia natural por buscar estructura y coherencia puede ser explotada para dirigir decisiones, incluso cuando tal preferencia no maximiza el beneficio objetivo. La comprensión de este fenómeno es crucial para comprender tanto las posibilidades como los riesgos que plantea la interacción entre humanos y sistemas algorítmicos. Desde tiempos ancestrales, el ser humano ha dependido de la detección de patrones para sobrevivir y prosperar.
La habilidad para identificar regularidades en el entorno permitió anticipar eventos, aprender de la experiencia y crear modelos mentales que simplifican la complejidad del mundo. En el dominio psicológico y neurocientífico, está ampliamente demostrado que nuestra atención está inherentemente atraída hacia lo regular y predecible. Este impulso guía desde procesos perceptuales básicos hasta la formación de creencias y estereotipos sociales. La preferencia por la consistencia ofrece una sensación de control y previsibilidad, estados internos que son valorados y reforzados a nivel cerebral. Sin embargo, esta inclinación hacia la regularidad puede ser un arma de doble filo cuando es manipulada.
Una investigación reciente ha demostrado que un algoritmo denominado RaCaS, diseñado para aprovechar esta atracción natural por la estructura, puede inducir una preferencia sostenida hacia una opción específica dentro de un contexto de toma de decisiones, incluso cuando esa opción no es la más rentable o óptima. Esta manipulación sutil pero robusta pone en entredicho la suposición clásica de que las decisiones humanas están guiadas únicamente por el valor esperado y la maximización racional. RaCaS implementa un enfoque dinámico en la distribución de recompensas durante una serie de decisiones recurrentes. Reparte premios de manera que uno de los lados (denominado Bias+) recibe una secuencia de incentivos organizados en intervalos regulares y cada vez más espaciados, formando una estructura que el participante puede detectar y anticipar. La otra opción (Bias−), aunque recibe igual cantidad de recompensas en total, las distribuye de forma irregular y difícil de prever.
Este patrón claro y progresivo de recompensas crea un estímulo reforzante intrínseco; los participantes se sienten incentivados a adherirse a la opción regular para no romper la expectativa del patrón de éxito, aunque en términos pragmáticos maximicen menos ganancias totales. El efecto de RaCaS fue probado en una muestra amplia de participantes involucrados en una tarea experimental que requería escoger entre dos opciones, buscando maximizar las recompensas obtenidas. Los resultados no dejaron dudas: el algoritmo superó todas las estrategias competidoras en la capacidad de sesgar las elecciones hacia la opción con regularidad, alcanzando un sesgo promedio de escoger esa opción en casi dos tercios de los intentos, con un efecto estadísticamente significativo y considerable. Este fenómeno plantea grandes interrogantes sobre cómo las personas valoran la regularidad en la toma de decisiones y qué papel juega esta valoración en la conformación de preferencias y conductas. La preferencia por la estructura puede superar la búsqueda racional de máximos beneficios cuando la regularidad se convierte en un reforzador psíquico.
En otras palabras, el hecho de que un estímulo sea predecible y siga un patrón puede atribuirle un valor añadido, independiente del valor objetivo que ofrece. Un elemento clave es la ruptura del patrón. Cuando los participantes exploran la opción no regular, la secuencia ordenada de recompensas en la opción Bias+ se interrumpe, generando una forma de castigo epistemico que desalienta la exploración. Esta dinámica crea un ciclo de realimentación negativa donde la búsqueda de regularidad conduce a una menor experiencia con la alternativa, lo que refuerza la percepción errónea de que esa alternativa es menos valiosa. Así, el sistema algorítmico no solo atrae sino que también restringe el movimiento exploratorio en el espacio de elecciones, consolidando una preferencia sesgada.
El costo de esta adhesión voluntaria a la regularidad se traduce en que los participantes, a pesar de esforzarse por obtener las mayores recompensas, terminan ganando menos al convertirse en víctimas de su propio anhelo por la estructura y previsibilidad. Esta contradicción entre el deseo de maximizar ganancias y la inclinación a mantener regularidades falso-seguras revela límites importantes para modelos clásicos basados solo en aprendizaje por recompensa y en la maximización esperada. Desde el punto de vista teórico, estos hallazgos cuestionan la suficiencia de los modelos de aprendizaje por refuerzo tradicional, que basan la toma de decisiones en la experiencia directa de consecuencias tangibles sin considerar adecuadamente el valor cualitativo de la estructura y previsibilidad inherente a un entorno. Incorporar la atracción por patrones podría mejorar significativamente el realismo y precisión de modelos computacionales que buscan predecir la conducta humana. En el contexto amplio de la economía del comportamiento y la ciencia de la decisión, el estudio de RaCaS también aporta luz sobre la duradera controversia en torno a la eficacia real de las intervenciones conductuales sutiles conocidas como “nudges”.
Mientras que las aplicaciones clásicas de nudging han mostrado un éxito variable y en varias ocasiones modesto, la capacidad del algoritmo basado en regularidad para inducir sesgos profundos a pesar de una intención consciente de maximizar ganancias sugiere que explorar nuevas formas de intervención basadas en mecanismos psicológicos más profundos y menos evidentes podría ser fructífero. Sin embargo, también abre una vía para reflexionar críticamente sobre los posibles usos perversos o poco éticos de estas técnicas. La manipulación oculta que guía las decisiones a través de patrones puede fácilmente devenir en “sludges” o prácticas que disminuyan el bienestar individual y colectivo, al inducir elecciones subóptimas o económicas perjudiciales para la persona sin su conocimiento pleno. Esto demanda un escrutinio regulatorio y ético más riguroso en el diseño e implementación de sistemas algorítmicos que interactúan con las decisiones humanas. Por otra parte, la preferencia por la regularidad también se podría interpretar como un reflejo de un deseo psicológico más amplio: la búsqueda de control y agency sobre nuestro entorno.
Lo predecible facilita anticipar y manejar consecuencias, brindando un sentido subjetivo de dominio. Esta necesidad fundamental puede ser un núcleo medular del efecto reforzante experimentado, aunque por fuera de modelos de ajuste clásico de valor. Para profundizar en la comprensión de estos mecanismos, futuros estudios podrían analizar variables como la percepción del control, la confianza en la predicción, la aversión a la ambigüedad o el riesgo, y la capacidad de los individuos para detectar y reproducir patrones explícitamente. Paralelamente, resultados extendidos en escenarios reales y complejos ayudarían a determinar la robustez y límites de estos hallazgos bajo condiciones menos controladas. Desde una perspectiva práctica, aprovechar la atracción a patrones para diseñar nudges efectivos podría tener múltiples aplicaciones positivas, por ejemplo en incentivar comportamientos saludables, aumentar la adherencia a políticas públicas o mejorar procesos educativos.
