Un experimento social revela cuatro tipos de personalidad
¿Eres pesimista, optimista, envidioso o confiado?
Un estudio experimental ha sometido a un grupo de 541 voluntarios a cien dilemas sociales para observar su actitud a la hora de cooperar con el compañero, entrar en conflicto o traicionarlo. Después, un algoritmo computacional ha clasificado sus conductas. El 90% de los participantes encajaron en cuatro clases de carácter. El de los envidiosos es el grupo más numeroso, con un 30% frente al 20% de cada uno de los restantes.
El estudio revela cuatro tipos básicos de personalidad: optimista, pesimista, confiado y envidioso. Crédito: UC3M
Un trabajo publicado en la revista Science Advances por investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid junto a colegas de las universidades de Barcelona, Rovira i Virgili y de Zaragoza analiza el comportamiento de 541 voluntarios ante un centenar de dilemas sociales, con opciones de colaborar o de entrar en conflicto con los demás, en función de intereses individuales o colectivos.
El trabajo se enmarca en la teoría de juegos, una rama matemática con aplicaciones en sociología y economía, que examina el comportamiento de las personas cuando tienen que tomar decisiones ante un dilema, con distintas consecuencias en función de lo que decida también la otra parte implicada.
“A esas personas se les pidió jugar por pares que cambiaban en cada ronda, pero además cada vez el juego era distinto, es decir, lo mejor podía ser cooperar con el otro, hacer lo contrario que el otro o traicionarlo. De esta manera tenemos datos de lo que hacen en situaciones sociales muy diferentes”, explica uno de los autores del estudio, Anxo Sánchez, de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M).
El trabajo se enmarca en la teoría de juegos, que examina el comportamiento de las personas cuando tienen que tomar decisiones ante un dilema
“Los resultados obtenidos van en contra de ciertas teorías como la que apunta que los humanos actúan de manera puramente racional, y por lo tanto deberán tenerse en cuenta a la hora de rediseñar políticas económicas, sociales y de cooperación”. Así lo indica Yamir Moreno, del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI).
Después de hacer este experimento social, los investigadores desarrollaron un algoritmo informático para clasificar a los participantes en función de su comportamiento. El ordenador agrupó al 90% en cuatro grupos.
Los envidiosos, a los que no les importa la ganancia obtenida, siempre que sea superior a los demás, son el grupo mayoritario, con un 30%. Los optimistas (20%) deciden pensando que el otro va a escoger lo mejor para ambos.
Los pesimistas (20%) eligen la opción menos mala porque creen que el otro les fastidiará. Por último, los confiados (20%), que cooperan siempre, son colaboradores natos: les da igual ganar que perder.
Existe un quinto grupo indefinido, formado por el 10% de los voluntarios, que el algoritmo no pudo clasificar porque no responden de manera determinante a ninguno de estos patrones.
Anxo Sánchez lo explica con un dilema concreto: dos personas pueden cazar ciervos juntas, pero si están solas solo pueden cazar conejos. El envidioso elegiría cazar conejos, porque como mínimo estará igual al otro o mejor; el optimista escogería cazar ciervos porque es lo mejor para los dos; el pesimista, conejos porque así se asegura que tiene algo; y el confiado coopera y cazaría ciervos sin pensárselo dos veces.
Experimento de participación ciudadana
El estudio está basado en un experimento organizado por el Ayuntamiento de Barcelona y la Oficina de Ciencia Ciudadana de Barcelona en el marco del festival DAU. “El experimento se ha desarrollado de manera participada por la ciudadanía en el marco de una actividad pública de la ciudad”, apunta Josep Perelló, de la Universitat de Barcelona y coordinador de la Oficina de Ciencia Ciudadana de Barcelona.
“Lo curioso es que la clasificación la hizo un algoritmo de ordenador que podría haber obtenido un amplio número de grupos y, sin embargo, ha arrojado una clasificación óptima en cuatro tipos de caracteres”, explica Yamir Moreno.
A los voluntarios se les pidió jugar a juegos en los que lo mejor podía ser cooperar, hacer lo contrario que el otro, o traicionarlo
“Este tipo de algoritmos de clasificación se ha utilizado anteriormente con éxito en otros campos, como la biología. Sin embargo, su aplicación al estudio del comportamiento humano es revolucionaria, ya que trabajos previos prefijan los comportamientos esperados antes de realizar el experimento, en lugar de dejar que un sistema externo nos diga a posteriori de forma automática cuáles son los grupos más lógicos”, comenta Jordi Duch, investigador de la Universitat Rovira i Virgili de Tarragona y otro de los autores del estudio.
Esto reviste una importancia capital porque “no es algo que hayamos impuesto los investigadores. La finalidad de emplear las matemáticas era precisamente el de garantizar la imparcialidad”, añade Anxo Sánchez.
“Anteriormente, los experimentos se realizaban con decenas de personas.Con esta plataforma se puede aumentar el volumen de participantes en el estudio, así como realizar pruebas con población heterogénea y registrar muchos más datos sobre cómo actúan. Esto nos ha abierto la puerta a pruebas mucho más complejas”, afirma Jordi Duch.
En esta misma línea, tratar de contestar qué mueve el interés colectivo o individual en los procesos de negociación es útil para la gestión de negocios, organizaciones o para la reformulación de políticas. Además, también sirve para abrir la puerta a mejorar las máquinas, a hacer "robots más humanizados", concluye Sánchez.
Referencia bibliográfica:
Humans display a reduced set of consistent behavioral phenotypes in dyadic games. Julia Poncela-Casasnovas, Mario Gutiérrez-Roig, Carlos Gracia-Lázaro, Julian Vicens, Jesús Gómez-Gardeñes, Josep Perelló, Yamir Moreno, Jordi Duch y Ángel Sánchez. Science Advances 05 Aug 2016. Vol. 2, no. 8, e1600451. DOI: 10.1126/sciadv.1600451.
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