Ponen a prueba un test de sesgo y descubren que también mide la cautela

Un nuevo estudio cuestiona una premisa clave del instrumento más conocido para medir el sesgo implícito: el Implicit Association Test, o IAT. Los investigadores han descubierto que el resultado final puede depender más de la cautela con la que una persona intenta responder sin equivocarse que de sus asociaciones automáticas.

El sesgo implícito son actitudes y estereotipos capaces de influir en las decisiones sin que exista una intención consciente. En el IAT, los participantes clasifican rápidamente imágenes y palabras en categorías mediante dos teclas. Por ejemplo, en una prueba sobre actitudes raciales, primero se emparejan con una tecla los rostros de personas blancas con palabras positivas y, con la otra, los rostros de personas negras con palabras negativas. Después se invierten las parejas: los rostros blancos se asocian con palabras negativas y los negros, con positivas.

Por lo general, la gente responde más despacio en la segunda versión, la «incompatible». La diferencia de tiempo se transforma en una puntuación D y tradicionalmente se interpreta como la intensidad del sesgo automático: supuestamente, al cerebro le cuesta más procesar combinaciones que contradicen las asociaciones arraigadas.

Pero hay otra explicación. El participante puede ralentizarse a propósito para no pulsar la tecla equivocada. Esto se denomina cautela en la respuesta: una estrategia consciente que da prioridad a la precisión frente a la velocidad. A diferencia de la facilidad automática para tomar una decisión, la cautela se puede controlar.

Los investigadores analizaron 109.417 sesiones de prueba del proyecto Ideology 2.0, en la plataforma Project Implicit. Los datos abarcaban 39 temas, desde la raza, la sexualidad y la edad hasta la política y las actitudes hacia los sistemas económicos. Los participantes realizaron tareas estándar y el ordenador registró la corrección y el tiempo de cada respuesta en milisegundos. Muchos también rellenaron cuestionarios en los que indicaban directamente sus preferencias.

Para el análisis utilizaron el Racing Diffusion Model, un modelo matemático que descompone el tiempo de reacción en tres componentes: la facilidad automática para tomar una decisión, la cautela en la respuesta y el tiempo necesario para percibir el estímulo y pulsar físicamente la tecla.

Los tres componentes variaban según el tipo de tarea. Sin embargo, la cautela fue un predictor más potente de la puntuación D final que las asociaciones automáticas y que el tiempo no relacionado directamente con la toma de decisiones. Los participantes ralentizaban sistemáticamente el ritmo en los bloques difíciles para responder correctamente, y la medida estándar mezclaba esa estrategia con el supuesto sesgo.

El resultado se repitió en casi los 39 temas. Además, la cautela predecía mejor las respuestas de las personas en los cuestionarios directos: en aproximadamente la mitad de los temas, frente a alrededor de una décima parte en el caso del proceso automático. Esto significa que el IAT puede reflejar no solo las asociaciones que surgen de forma automática, sino también cómo una persona gestiona conscientemente el conflicto entre velocidad y precisión.

Los autores no afirman que el sesgo implícito no exista ni que el IAT carezca de sentido. Lo que ponen en cuestión es la composición de su puntuación. Dos personas con las mismas asociaciones automáticas pueden obtener resultados distintos simplemente porque una respondió con más cautela.

El estudio tiene limitaciones. El modelo deduce los procesos mentales a partir de los tiempos de reacción, por lo que solo ofrece una descripción aproximada del pensamiento. Además, la base de datos solo contabilizaba el tiempo final tras corregir los errores, así que no fue posible analizar por separado las respuestas iniciales equivocadas. Los participantes se habían inscrito voluntariamente en una plataforma en línea, por lo que quizá predominaban las personas especialmente interesadas en no parecer sesgadas.

Según Daniel J. Lee, de la Universidad de Delaware, el trabajo no invalida las investigaciones anteriores, sino que ayuda a precisar una pregunta aún abierta: qué mide exactamente el IAT y cómo cambia el comportamiento de los participantes cuando saben que existe el sesgo implícito. Quien no quiera que lo etiqueten como una persona prejuiciosa bien puede empezar a responder con más cautela.

Los autores proponen estudiar el efecto de distintas instrucciones, por ejemplo, pedir a los participantes que den prioridad a la velocidad frente a la precisión. También consideran importante separar la cautela de las asociaciones automáticas en investigaciones futuras y ya publicadas, así como estudiar los errores y otras herramientas para medir actitudes. Para ello, el equipo ha puesto sus métodos computacionales a disposición de otros investigadores, incluida la herramienta gratuita FlexDDM para trabajar con modelos de difusión.

El estudio «Challenging the Mechanism for the Implicit Association Test» fue elaborado por Kyle J. LaFollette, Doroteja Rubez, Heath A. Demaree y Amit Goldenberg. El trabajo se publicó en Nature Human Behaviour.