Un conjunto de datos a gran escala sobre elecciones y tiempos de respuesta en la elección intertemporal

Por qué importa esperar frente a elegir ahora

La vida cotidiana está llena de decisiones entre una recompensa menor ahora y una mayor más tarde: gastar dinero hoy o ahorrar para la jubilación, comer postre o mantener una dieta. La forma en que tomamos estas decisiones de “ahora frente a después”, conocidas como elecciones intertemporales, condiciona nuestra salud, finanzas y relaciones. Sin embargo, los científicos aún debaten qué ocurre en nuestra mente durante estas decisiones. Este artículo presenta un nuevo y enorme conjunto de datos abierto que reúne registros detallados de cómo casi doce mil personas tomaron ese tipo de decisiones, incluyendo no solo lo que eligieron sino también cuánto tiempo tardaron en decidir.

Reunir estudios dispersos bajo un mismo paraguas

Durante décadas, economistas y psicólogos han realizado experimentos en los que las personas eligen, por ejemplo, entre una suma de dinero menor pronto y una suma mayor más tarde. Muchos de esos estudios se centraron únicamente en la elección final, ignorando el proceso de decisión en sí. Los autores sostienen que así se pierde una fuente importante de información: los tiempos de respuesta —cuántos segundos tarda la gente en decidir—. Los tiempos de respuesta pueden revelar cuán fácil o difícil se percibe una elección y ayudan a poner a prueba teorías sobre cómo el cerebro pondera las recompensas inmediatas frente a las futuras. Para superar hallazgos aislados, los autores recopilaron datos brutos ensayo por ensayo de 100 estudios distintos, que en conjunto abarcan 11.852 participantes y 1.172.644 decisiones individuales.

Rastrear y unificar los datos

El equipo realizó primero una búsqueda amplia y sistemática de la literatura científica en dos grandes bases de datos para encontrar cualquier experimento publicado que usara una tarea intertemporal estandarizada por ordenador con importes de dinero y tiempos de espera claramente definidos. De más de cuatro mil resultados iniciales, aplicaron criterios estrictos para excluir estudios que no encajaban con la tarea, que no eran revisados por pares, que usaban sujetos no humanos, que no estaban en inglés o que carecían de datos primarios. Este tamizado dejó 1.709 artículos potencialmente adecuados. Para cada uno de ellos, los investigadores localizaron archivos de datos abiertos existentes o contactaron directamente a los autores, enviando en última instancia más de 1.600 solicitudes formales de datos para obtener la información subyacente a nivel de ensayo.

Cómo es el conjunto de datos combinado

Como resultado de este esfuerzo, los autores obtuvieron 112 conjuntos de datos de 98 publicaciones y, tras permisos finales y controles de calidad, publicaron 100 conjuntos de datos procedentes de 87 artículos. Cada línea del archivo combinado corresponde a un único ensayo de elección e incluye lo que se ofreció (un importe menor‑más‑pronto y otro mayor‑más‑tarde), qué opción se eligió y cuánto tardó la persona en responder. Campos adicionales describen al participante (como edad y país), cómo se ejecutó la tarea (en línea frente a laboratorio, si las elecciones se pagaron realmente, si había presión de tiempo) y cómo deben filtrarse los datos (por ejemplo, ensayos con valores perdidos). Todos los datos se proporcionan en formatos comunes y comparten la misma estructura de variables, lo que facilita que otros investigadores los analicen con diferentes herramientas de software.

Verificar los datos tras bambalinas

Debido a que el conjunto de datos combina muchos estudios independientes, los autores realizaron amplios controles técnicos para garantizar que los números tuvieran sentido. Compararon los tamaños muestrales y los conteos de ensayos declarados en cada artículo con lo que realmente aparece en los archivos, documentaron cualquier desacuerdo e inspeccionaron los patrones de respuestas faltantes. Verificaron que la opción menor‑más‑pronto fuera realmente menor y más inmediata que la mayor‑más‑tarde y contactaron con los autores originales cuando algo parecía incorrecto. También examinaron si las elecciones de las personas se comportaban de forma sensata —por ejemplo, si recompensas mayores y esperas más cortas aumentaban generalmente la probabilidad de que se eligiera una opción—. Para los tiempos de respuesta, filtraron valores imposibles, como tiempos negativos o decisiones improbablemente rápidas o lentas, y analizaron si la mayoría de los participantes mostraba el patrón típico de muchas respuestas rápidas y pocas lentas.

Un recurso vivo para futuros hallazgos

Los autores han publicado una instantánea estática de este conjunto de datos a gran escala, vinculada al artículo, así como una base de datos en línea viva que seguirá creciendo a medida que más investigadores contribuyan con sus datos. Junto al archivo maestro combinado, todos los conjuntos de datos individuales también están disponibles como descargas separadas cuando los permisos lo permiten. Aunque los scripts originales de procesamiento bruto no se comparten en todos los casos, los datos resultantes están documentados y licenciados para una amplia reutilización en trabajos no comerciales. Este recurso abre la puerta para que los científicos prueben nuevos modelos sobre cómo la gente compagina recompensas presentes y futuras, investiguen por qué los resultados a veces difieren entre contextos y grupos, y diseñen teorías de la toma de decisiones más fiables. Para el lector no especialista, la conclusión principal es que los investigadores disponen ahora de una base compartida y potente para comprender por qué esperar para obtener un mañana mejor puede resultar tan difícil —y cómo esa dificultad varía de una persona a otra y de una situación a otra.

Cita: Pongratz, H., Schoemann, M. A large-scale dataset of choice and response-time data in intertemporal choice. Sci Data 13, 323 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06947-4

Palabras clave: elección intertemporal, descuento por demora, tiempos de respuesta, toma de decisiones, conjunto de datos abierto