En el mundo contemporáneo, donde la información y las opciones crecen exponencialmente, entender cómo los humanos toman decisiones es fundamental para diseñar herramientas y estrategias que influyan en ese proceso de manera eficaz y ética. Entre las múltiples aproximaciones para comprender la naturaleza de la toma de decisiones, un aspecto fascinante es cómo la atracción por la regularidad y los patrones afecta nuestras elecciones. Los humanos tienen una inclinación innata a buscar patrones —sean estos de comportamiento, visuales o temporales— y esta tendencia puede ser aprovechada para guiar decisiones incluso cuando la regularidad no provee un beneficio tangible adicional. El campo interdisciplinario que combina la psicología, la neurociencia y la ciencia de datos ha comenzado a utilizar algoritmos diseñados específicamente para moldear la conducta humana explotando esta preferencia por los patrones. Un ejemplo innovador proviene de la competencia internacional llamada Choice Engineering Competition, donde un algoritmo denominado RaCaS (Regularity as Carrot and Stick) demostró cómo se puede influir decisivamente en las opciones de miles de participantes utilizando la regularidad como incentivo psicológico y, a la vez, como elemento de castigo cuando esta se ve interrumpida.
La esencia de RaCaS radica en crear secuencias de recompensas monetarias regulares y predecibles que se asignan a una opción en particular (denominada la opción Bias+), mientras que la otra opción (Bias−) recibe recompensas de manera irregular. Cada elección de la opción Bias+ conduce a la presentación de un patrón creciente e identificable de estímulos positivos, lo que genera un atractivo extrínseco para que el usuario continúe eligiendo consistentemente esa opción. Cuando el usuario explora la opción Bias−, esta secuencia deja de presentarse, generando una especie de “castigo” psicológico. Sorprendentemente, este enfoque logró que los participantes eligieran la opción Bias+ en aproximadamente el doble de las ocasiones en comparación con la otra, aun cuando dicha preferencia resultaba en ganancias económicas menores. Esto confirma que la simple presencia de estructura y predictibilidad puede tener un poder motivacional mayor que el beneficio económico directo, lo que desafía la tradicional teoría basada exclusivamente en el aprendizaje por recompensa.
Los resultados del estudio ponen en entredicho los modelos convencionales de toma de decisiones basados en la maximización de ganancias y resaltan la necesidad de incorporar elementos cualitativos y psicológicos profundos en el diseño de sistemas de influencia y toma de decisiones. Además de aportar una perspectiva innovadora desde la investigación científica, estos descubrimientos tienen importantes implicaciones prácticas. En ámbitos desde las políticas públicas hasta el marketing digital, la comprensión de cómo la regularidad puede guiar decisiones ayuda a diseñar intervenciones más efectivas, tanto para promover comportamientos pro-sociales como para evitar manipulaciones dañinas. Por ejemplo, el concepto de nudges o empujones conductuales, que busca influir sin coacción a través de cambios sutiles en el entorno de decisión, se benefició enormemente de esta línea de investigación. Sin embargo, recientes meta-análisis revelan que la efectividad promedio de los nudges es modesta y a veces cuestionable, lo que resalta la importancia del enfoque basado en la regularidad puesto en evidencia por RaCaS.
En la práctica, esto también advierte sobre la existencia de “sludges” o patrones oscuros que, aprovechándose de estas tendencias humanas, manipulan sin consentimiento claro y pueden perjudicar a los usuarios. Así, si bien los algoritmos como RaCaS muestran que es factible sesgar preferencias por medio de patrones, también subrayan la responsabilidad ética de su implementación y regulación adecuada. Desde una perspectiva psicológica, la atracción hacia patrones regulares puede estar motivada por varias razones. La predictibilidad confiere una sensación de control y reducción de incertidumbre, aspectos que el cerebro valora para mantener un estado de equilibrio y disminuir el estrés. En términos neurocientíficos, se observa que la confirmación de expectativas, que puede derivar de reconocer patrones regulares, activa áreas cerebrales relacionadas con la recompensa.
Asimismo, este proceso podría explicar fenómenos sociales como la formación de estereotipos, donde las personas prefieren información confirmatoria que mantiene una estructura conocida y acogedora. El algoritmo RaCaS incorpora esta psicología utilizando una estructura que evoluciona en fases durante el experimento, aumentando gradualmente el intervalo entre recompensas para mantener el interés y la expectativa. Este enfoque dinámico refuerza el compromiso con la opción Bias+, al mismo tiempo que castiga la exploración de alternativas con la interrupción del patrón. Cabe destacar que tales mecanismos no solo inducen una elección sesgada, sino que también provocan una reducción en la ganancia total para el usuario, reflejando el costo de priorizar la regularidad sobre la rentabilidad matemática. Este hallazgo tiene implicaciones cruciales para modelos de decisión basados en el aprendizaje por refuerzo tradicionales, que asignan valor a las opciones únicamente en función de las recompensas recibidas.
La evidencia muestra que los seres humanos no son agentes perfectamente racionales que simplemente maximicen ganancias; en cambio, elementos intangibles como la estructura, la previsibilidad y posiblemente la sensación de agencia ocupan un papel central en la toma de decisiones reales. En consecuencia, la ciencia del comportamiento debe incorporar modelos más complejos que integren estos factores cualitativos. Esto puede conducir al desarrollo de algoritmos más efectivos que respeten la complejidad psicológica humana y eviten resultados contraproducentes o manipulativos. Un desafío adicional es la aplicación de estos hallazgos en contextos del mundo real, donde los entornos decisorios son mucho más complejos y variables que en laboratorios controlados. Aun así, existe optimismo en que la esencia de la atracción a la regularidad puede traslaparse a escenarios cotidianos, tales como la configuración de interfaces digitales, campañas de salud pública y estrategias educativas.
La creciente recopilación de datos y análisis en tiempo real facilitan el diseño de algoritmos adaptativos, capaces de modificar patrones en función de las respuestas individuales, maximizando la eficacia y minimizando daños. En términos regulatorios y sociales, las implicaciones son profundas. La capacidad de influir decisivamente en decisiones a través de patrones detectados inconscientemente quiere decir que es necesario implementar marcos éticos y legales que supervisen el uso de tales técnicas. La transparencia, el consentimiento informado y la protección de datos personales deben ser prioridades para evitar abusos en áreas como publicidad dirigida, consumo digital y políticas públicas. Finalmente, la línea de investigación que evalúa cómo las preferencias humanas hacia la estructura y la regularidad pueden ser explotadas o potenciadas mediante algoritmos abre la puerta a un entendimiento más profundo del comportamiento.
Esto no solo beneficia a diseñadores y científicos, sino que también empodera a los usuarios, brindándoles herramientas para detectar sesgos y tomar decisiones más conscientes. En resumen, la aproximación algorítmica que utiliza la atracción natural de los humanos a los patrones para moldear sus decisiones representa un avance significativo en la ciencia del comportamiento y en la ingeniería de la elección. Al trascender el paradigma clásico basado únicamente en recompensas económicas, este enfoque reconoce la complejidad y profundidad de la mente humana, proponiendo nuevas vías para influir, comprender y respetar el proceso de toma de decisiones en múltiples ámbitos de la vida.
