Modelado de la demanda de información en el marco del razonamiento probabilístico

Por qué nos importa la información que elegimos

En el mundo digital actual, constantemente decidimos en qué hacer clic, qué noticias leer y qué resultados o diagnósticos preferimos no ver. Estas elecciones sobre buscar o evitar información pueden moldear nuestras finanzas, nuestras decisiones de salud y nuestro bienestar emocional. Este estudio plantea una pregunta aparentemente simple: cuando las personas deciden si quieren saber más, ¿están guiadas principalmente por motivos distintos o por la manera en que sus mentes distorsionan subjetivamente las probabilidades de ganancias y pérdidas?

Decisiones en un estanque de peces

Los investigadores diseñaron experimentos en línea donde los voluntarios se enfrentaban a muchas pequeñas loterías. En cada ensayo, la gente veía un “estanque” en dibujo animado con 10 elementos: combinaciones de peces dorados, peces rojos y algas, junto con un gráfico circular que mostraba las probabilidades exactas. Sacar un pez dorado significaba ganar dinero extra, un pez rojo significaba perder dinero y las algas no suponían cambio. A veces los participantes simplemente calificaban cuánta curiosidad sentían por conocer el resultado antes, aunque esa información no pudiera ayudarles a ganar más. En otras versiones de la tarea, indicaban cuánto dinero pagarían por ver el resultado antes de que se revelara, porque la información temprana podría mejorar sus probabilidades de hacer una predicción correcta que les reportara dinero.

Curiosidad, dinero y la forma de la incertidumbre

El equipo comparó dos explicaciones generales del comportamiento de búsqueda de información. Una, llamada visión de motivos mixtos, supone que las personas suman distintos impulsos: el deseo de reducir la incertidumbre, el deseo de aumentar las ganancias y el deseo de sentirse bien o evitar la angustia. En esta perspectiva, estos elementos se combinan de forma lineal y el comportamiento de cada persona puede explicarse por la intensidad con la que pondera cada motivo. La visión competidora, un marco de razonamiento probabilístico, supone que las personas no perciben las probabilidades y los resultados de forma objetiva. En su lugar, distorsionan sistemáticamente las probabilidades (por ejemplo, tratando los eventos raros como más probables de lo que son) y ponderan ganancias y pérdidas de manera desigual. Estas distorsiones son las que impulsan su curiosidad y su disposición a pagar por información.

Las probabilidades subjetivas vencen a los motivos mixtos

A lo largo de tres experimentos con 250 participantes en total, los modelos de razonamiento probabilístico explicaron de manera consistente el comportamiento mejor que los modelos de motivos mixtos. Cuando los participantes calificaron su curiosidad sobre ganancias o pérdidas futuras, su interés alcanzó su punto máximo en loterías 50–50, pero también mostraron un giro llamativo: para eventos poco probables estaban más interesados en posibles pérdidas que en ganancias, mientras que para eventos probables el patrón se invertía. Un simple término aditivo de “buenas vs. malas noticias” no pudo reproducir este patrón cruzado, pero sí pudieron reproducirlo modelos que permitían que las probabilidades de ganancias y pérdidas se deformaran de maneras diferentes y en forma de S. De manera similar, cuando las personas indicaron cuánto pagarían por información útil, sus ofertas se desviaron de lo que maximizaría las ganancias de una forma que coincidía con visiones internas distorsionadas de la probabilidad más que con una mezcla simple de motivos.

Elecciones arriesgadas, personalidad y atajos mentales compartidos

En un experimento más amplio, las mismas personas también completaron una tarea de elección con riesgo que usaba loterías estructuralmente idénticas a la tarea de información. Esta vez, informaron la menor cantidad garantizada que aceptarían en lugar de jugar la lotería. Aquí también, sus elecciones reflejaron patrones clásicos: sobrevaloraban ganancias y pérdidas de baja probabilidad y subvaloraban las de alta probabilidad. De forma crucial, los parámetros que mejor describían la sensación distorsionada de probabilidad y valor de cada persona se correlacionaban fuertemente entre las tareas de información y riesgo, lo que sugiere una forma subyacente común de percibir la incertidumbre. Las medidas de personalidad añadieron otro vínculo: las personas con alto “Necesidad de Cognición” (las que disfrutan pensar intensamente) tendían a comportarse más en línea con las probabilidades objetivas, mientras que las que puntuaban alto en “Tolerancia al Estrés” mostraban desviaciones mayores respecto a las respuestas normativas, posiblemente reflejando una mayor comodidad con heurísticos aproximados frente a cálculos precisos.

Qué significa esto para las decisiones cotidianas

Para el público general, la lección principal es que muchos patrones desconcertantes sobre qué información quieren las personas —y cuándo la quieren— pueden deberse menos a motivos adicionales misteriosos y más a las lentes mentales con las que vemos las probabilidades de resultados buenos y malos. Nuestros cerebros no tratan una probabilidad del 10 % y una del 90 % como imágenes espejo simples, y ponderan las posibles ganancias y pérdidas de maneras sutilmente diferentes. Estas distorsiones internas pueden explicar por qué a veces buscamos noticias sobre amenazas poco probables o pagamos menos de la cuenta por información que podría ayudarnos de verdad. Entender estos atajos mentales puede ayudar a mejorar las herramientas para comunicar el riesgo, diseñar mejores ayudas a la decisión en áreas como la sanidad y las finanzas, y adaptar intervenciones a los estilos cognitivos y respuestas al estrés de las personas.

Cita: Jiwa, M.W., Gottlieb, J. Modeling information demand in the framework of probabilistic reasoning. Commun Psychol 4, 31 (2026). https://doi.org/10.1038/s44271-026-00398-8

Palabras clave: búsqueda de información, percepción de la probabilidad, riesgo e incertidumbre, curiosidad, toma de decisiones