Francisco Vicente Conesa
Dept. de Psicología, Universidad de Castilla la Mancha, España
(cc) Francisco Vicente Conesa.
En la última década, la investigación ha demostrado que el sistema atencional aprende regularidades del entorno y las utiliza para guiar la conducta de forma más eficiente. Tradicionalmente, estos sesgos se han considerado automáticos e inconscientes. Sin embargo, hay razones para sospechar que las medidas habituales de conciencia no son suficientemente sensibles. Los resultados invitan a tomar con cautela la naturaleza inconsciente de estos fenómenos y a reevaluar la fiabilidad de las medidas tradicionales de conciencia.
Seguro que a lo largo de su vida ha hecho usted algún trayecto en coche de forma habitual. Al principio, probablemente, debía ir muy concentrado. No solamente para no equivocarse cogiendo una salida errónea, sino también para responder correctamente a peligros potenciales: quizá un cruce mal señalizado o un semáforo al que conviene prestar especial atención. Y seguro que, con el paso del tiempo y con la práctica, ocurre que, incluso si va escuchando la radio o pensando en otra cosa, sus ojos apuntan al lugar donde más conviene apuntar en cada momento, permitiéndole frenar a tiempo ante un semáforo en ámbar o un conductor poco prudente.
Nadie ha tenido que explicarle estas regularidades, ni le ha pedido que las memorice, pero las aprende igualmente. No sólo las aprende, sino que su comportamiento cambia debido a ese aprendizaje, haciendo que responda a los estímulos casi sin esfuerzo. La explicación habitual es que su cerebro aprende de forma automática, inconsciente, casi a espaldas de usted mismo. Los psicólogos llevamos estudiando este fenómeno durante décadas. Numerosos estudios sugieren que el sistema atencional detecta regularidades estadísticas del entorno y las utiliza para guiar la conducta sin que tengamos acceso consciente a ese conocimiento (Chun y Jiang, 1998).
Para estudiar este tipo de aprendizaje en el laboratorio, los psicólogos utilizamos tareas de búsqueda visual en las que los participantes deben encontrar objetos en la pantalla. Una de las más empleadas en los últimos años es la llamada tarea del distractor adicional (“additional singleton task”; Theeuwes et all., 1992). En este tipo de experimentos, se pide a los participantes que encuentren lo más rápido posible un estímulo objetivo (o “target” en inglés) —por ejemplo, una figura con una forma distinta a las demás— entre varios estímulos distractores. La tarea es sencilla en apariencia, pero se vuelve más difícil cuando uno de los distractores es especialmente llamativo: un objeto de un color diferente al resto que capta la atención de manera automática, aunque sea irrelevante para la tarea (véase la Figura 1).
Figura 1. Ejemplo de ensayo en la tarea del distractor adicional.
Lo interesante es que este distractor llamativo no aparece al azar. Sin que los participantes lo sepan, tiende a presentarse con mucha más frecuencia en una zona concreta de la pantalla. Un conocido experimento llevado a cabo por Wang y Theeuwes (2018) observó que, con el paso de los ensayos, las personas aprenden a ignorar esa región del espacio. Cuando el distractor aparece allí, molesta menos. Además, cuando es el estímulo objetivo el que aparece allí, cuesta más encontrarlo, como si esa parte de la pantalla estuviera siendo evitada activamente. El sistema atencional parece haber aprendido dónde “no merece la pena mirar”. Durante años, este efecto se ha interpretado como un ejemplo claro de aprendizaje inconsciente (Theeuwes, 2018). Esto se debe a que, durante las pruebas de conciencia que se realizan al final del experimento, una mayoría de participantes dicen no haber notado ninguna regularidad y suelen fallar si se les pide que indiquen cuál ha sido la localización más frecuente del distractor.
Sin embargo, cabe preguntarse… ¿estamos interpretando correctamente estas medidas? En primer lugar, en el estudio de Wang y Theeuwes (2018), 15 de 32 participantes acertaron al indicar la localización más frecuente del distractor. Aunque hay más participantes que no aciertan, este nivel es claramente superior a lo que sería esperable por azar (acertar 1 de entre 8 localizaciones debería suceder en unos 4 participantes). Además, el modo habitual de valorar estas pruebas considera a los participantes inconscientes tanto si afirman no haber notado ninguna regularidad como si fallan en indicar la localización más frecuente. Pero, ¿podemos afirmar que no es consciente un participante que niega haberse dado cuenta de las regularidades, pero luego acierta la elección de la localización frecuente? ¿Y si responde que sí que cree que ha habido regularidades estadísticas y, aunque falla, selecciona la localización que está justo al lado de la opción correcta?
En un estudio reciente (Vicente-Conesa et al., 2023) cuestionamos no sólo ese algoritmo de decisión, sino también la fiabilidad de las medidas, y propusimos otras más sensibles para medir la conciencia en esta tarea. En primer lugar, para evitar la dicotomía de la primera pregunta, usamos una respuesta de opción múltiple (desde 1 Muy seguro de que no hasta 6 Muy seguro de que sí). Curiosamente, la mayoría de las respuestas tenían una tendencia a la opción neutra, es decir, en estos casos una respuesta de sí o no habría sido una respuesta forzada y poco fiable. Además, en tres experimentos, se evaluó la conciencia pidiendo a los participantes que identificaran la localización frecuente, ordenaran varias localizaciones por probabilidad o estimaran numéricamente la frecuencia de aparición del distractor. Lo interesante vino al analizar el patrón que siguieron los errores.
Los resultados fueron reveladores. De nuevo, muchos más participantes de los que sería esperable por azar mostraron un conocimiento aparentemente explícito de la regularidad espacial. Además, entre los que no señalaron exactamente la zona correcta, las respuestas no fueron aleatorias: tendieron a elegir regiones cercanas a la localización más frecuente o a asignarle una probabilidad mayor que al resto. Es decir, aunque fallaran, cuanto más cerca estaba una zona de la localización real del distractor, más probable es que fuera elegida (Figura 2).
Figura 2. Resultados del Experimento 1. Distancia 0 significa que el participante seleccionó correctamente la localización frecuente.
En conjunto, estos hallazgos invitan a matizar la idea de que los sesgos atencionales basados en aprendizaje estadístico sean completamente inconscientes. Más bien, parecen apoyarse en cierto conocimiento explícito, aunque sea un conocimiento un tanto vago, pero no inexistente. El hecho de que este conocimiento no siempre pueda expresarse con precisión no implica que no exista. Puede estar disponible e influir sistemáticamente en la conducta.
Así, aprender dónde mirar —y dónde no mirar— no es un proceso ajeno para el que aprende. Es el resultado de una experiencia acumulada que deja huellas accesibles (aunque difíciles de expresar con precisión algunas veces) en nuestro sistema cognitivo. Tal vez el verdadero reto no sea decidir si estos aprendizajes son conscientes o inconscientes, sino comprender en qué condiciones somos capaces de acceder a ellos y, sobre todo, cómo los medimos.
Referencias
Chun, M. M., & Jiang, Y. (1998). Contextual cueing: Implicit learning and memory of visual context guides spatial attention. Cognitive Psychology, 36, 28–71.
Theeuwes, J. (2018). Visual selection: Usually fast and automatic; seldom slow and volitional. Journal of Cognition, 1, 29.
Vicente-Conesa, F., Giménez-Fernández, T., Luque, D., & Vadillo, M. A. (2023). Learning to suppress a distractor may not be unconscious. Attention, Perception, & Psychophysics, 85, 796-813.
Wang, B., & Theeuwes, J. (2018). Statistical regularities modulate attentional capture. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 44, 13–17.
Manuscrito recibido el 2 de febrero de 2026.
Aceptado el 20 de febrero de 2026.
