{"id":1227,"date":"2016-03-15T00:46:06","date_gmt":"2016-03-14T22:46:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/?p=1227"},"modified":"2016-03-15T00:46:06","modified_gmt":"2016-03-14T22:46:06","slug":"como-no-saber-si-un-proceso-mental-es-inconsciente-el-caso-del-aprendizaje-implicito","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/?p=1227","title":{"rendered":"C\u00f3mo (no) saber si un proceso mental es inconsciente: El caso del aprendizaje impl\u00edcito"},"content":{"rendered":"

Miguel A. Vadillo
\nDept. of Primary Care and Public Health Sciences, King\u2019s College London, UK<\/p>\n

\"(cc)

(cc) Sergio.<\/p><\/div>\n

Las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas que utilizamos habitualmente en los experimentos de psicolog\u00eda est\u00e1n pensadas para evitar caer en el error de ver una pauta donde s\u00f3lo hay ruido y azar. Precisamente por eso, estas t\u00e9cnicas no deben utilizarse cuando lo que queremos hacer es demostrar que los datos se deben al azar. A pesar de ello, hay grandes \u00e1reas de investigaci\u00f3n donde se cae en este error de forma rutinaria. Un ejemplo fascinante es la investigaci\u00f3n sobre aprendizaje impl\u00edcito (o inconsciente). Seg\u00fan un meta-an\u00e1lisis reciente, buena parte de lo que creemos saber sobre el aprendizaje inconsciente podr\u00eda estar sesgado por este sencillo error.<\/em><\/p>\n

[Versi\u00f3n en pdf]<\/a><\/p>\n

Generalmente, la mayor parte de los trabajos que leemos en las revistas cient\u00edficas intentan demostrar que existe un patr\u00f3n en el entorno. Por ejemplo, que una medicina provoca una mejor\u00eda en los s\u00edntomas o que una determinada patolog\u00eda, como la esquizofrenia, tiende a ir acompa\u00f1ada de ciertas alteraciones de la atenci\u00f3n selectiva. Los m\u00e9todos estad\u00edsticos que tradicionalmente utilizamos en nuestras investigaciones son adecuados para este tipo de situaciones. Como el objetivo es demostrar que existe una pauta, la estad\u00edstica tradicional intenta protegernos de cualquier sesgo de confirmaci\u00f3n que nos pudiera llevar a percibir esa pauta donde s\u00f3lo hay azar. En general, todas las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas basadas en lo que se suele denominar Prueba de Significaci\u00f3n de la Hip\u00f3tesis Nula (PSHN) parten de la hip\u00f3tesis de que no hay ning\u00fan patr\u00f3n en los datos, hip\u00f3tesis que se abandona \u00fanicamente cuando el peso de la evidencia es muy fuerte.<\/p>\n

Sin embargo, en muchas situaciones los cient\u00edficos intentamos demostrar que no existe una pauta. Esto es lo que sucede cuando queremos demostrar, por ejemplo, que no hay diferencias de inteligencia entre hombres y mujeres o que una determinada medicina no tiene efectos secundarios. Desafortunadamente, cuando estamos en esta situaci\u00f3n, en rigor no podemos utilizar la estad\u00edstica tradicional (basada en la PSHN), porque lo que queremos demostrar es que no hay diferencias entre dos medidas, y la PSHN est\u00e1 pensada para la situaci\u00f3n contraria.<\/p>\n

Nada de esto les impide a los cient\u00edficos caer en el error de usar t\u00e9cnicas estad\u00edsticas inadecuadas para demostrar que no existen diferencias entre dos medidas. Uno de los mejores ejemplos de esta situaci\u00f3n es el campo del aprendizaje impl\u00edcito o inconsciente. Numerosos trabajos de investigaci\u00f3n sugieren que, en determinadas circunstancias, los seres humanos somos capaces de percibir ciertas regularidades en nuestro entorno, y adaptar nuestro comportamiento a esas regularidades, sin darnos cuenta de que estamos aprendiendo. La estrategia consiste casi siempre en demostrar que (a) hay un efecto de aprendizaje y (b) no hay conciencia de ese aprendizaje. Si el lector ha prestado atenci\u00f3n a los p\u00e1rrafos anteriores, empezar\u00e1 a sospechar que existe un importante problema de fondo en esta estrategia: la estad\u00edstica tradicional basada en la PSHN sirve para abordar (a), pero no para demostrar (b).<\/p>\n

Este problema se puede ilustrar a la perfecci\u00f3n con un famoso efecto de aprendizaje \u201cimpl\u00edcito\u201d conocido como se\u00f1alizaci\u00f3n contextual (Chun y Jiang, 1998). Este fen\u00f3meno muestra c\u00f3mo nuestra capacidad de encontrar informaci\u00f3n visual mejora como resultado de la experiencia. En un experimento de se\u00f1alizaci\u00f3n contextual al participante se le presentan muchos patrones como el que aparece en la Figura 1. Su tarea es buscar la letra T tan r\u00e1pido como le sea posible y se\u00f1alar en qu\u00e9 direcci\u00f3n est\u00e1 girada la T. Normalmente, durante el experimento el participante ve cientos de patrones como los que aparecen en la Figura 1 sin recibir ninguna explicaci\u00f3n adicional.<\/p>\n

\"Figura

Figura 1.- Est\u00edmulo t\u00edpico que se utiliza en los experimentos de se\u00f1alizaci\u00f3n contextual. La tarea del participante consiste en encontrar la T e indicar su orientaci\u00f3n.<\/p><\/div>\n

La \u201ctrampa\u201d del experimento es que, en realidad, algunos de esos patrones se repiten varias veces durante la sesi\u00f3n, mientras que otros son patrones totalmente aleatorios. Si uno analiza los tiempos de reacci\u00f3n, es obvio que los participantes aprenden algo sobre los patrones que se repiten, ya que en esos ensayos tardan menos tiempo en encontrar la T que en los ensayos en los que las letras L y la letra T se muestran en posiciones totalmente aleatorias. La Figura 2 muestra un ejemplo de las curvas de aprendizaje que se obtienen en este tipo de experimentos.<\/p>\n

\"Figura

Figura 2.- Resultados t\u00edpicos en un experimento de se\u00f1alizaci\u00f3n contextual: el tiempo de detecci\u00f3n de la T se va reduciendo a lo largo del experimento, y lo hace en mayor grado en los ensayos donde el patr\u00f3n estimular se repite que en los que no.<\/p><\/div>\n

Pues bien, se suele considerar que este efecto de se\u00f1alizaci\u00f3n contextual es impl\u00edcito o inconsciente porque, aparentemente, tiene lugar sin que el participante se d\u00e9 cuenta de que algunos patrones se han repetido durante el experimento. Para comprobar esto, los investigadores suelen hacer una prueba final en la que al participante se le revela que ciertos patrones se han repetido y se le pide que intente discriminar de entre una serie de patrones que se le presentar\u00e1n a continuaci\u00f3n qu\u00e9 patrones son los que se han repetido y cu\u00e1les son totalmente novedosos. En la mayor parte de los casos, los participantes son incapaces de hacer esta tarea significativamente por encima del nivel de azar. En esos casos se concluye que el aprendizaje ha debido tener lugar de forma inconsciente, porque el participante no es capaz de reconocer expl\u00edcitamente cu\u00e1les son los patrones sobre los que ha aprendido.<\/p>\n

El problema es que, como el lector ya sabe, la estad\u00edstica tradicional, basada en la PSHN, no sirve para determinar si un participante est\u00e1 realmente actuando al nivel del azar. El hecho de que el participante parezca no ser capaz de reconocer los patrones sobre los que supuestamente ha aprendido puede deberse simplemente a que el experimento no tiene la suficiente potencia estad\u00edstica para detectar ese reconocimiento. Es decir, aunque exista cierto nivel de reconocimiento, es poco probable que ese reconocimiento sea estad\u00edsticamente significativo.<\/p>\n

Para poner a prueba esta idea, realizamos un meta-an\u00e1lisis (un an\u00e1lisis conjunto) de las pruebas de reconocimiento de todos los estudios sobre se\u00f1alizaci\u00f3n contextual que se han realizado hasta la fecha (Vadillo, Konstantinidis y Shanks, 2016). Al agrupar todos los participantes de estos estudios, la potencia estad\u00edstica del an\u00e1lisis aumenta considerablemente. Nuestros resultados mostraron que, en realidad, los participantes de estos estudios, tomados en conjunto, s\u00ed que est\u00e1n siendo capaces de reconocer los patrones sobre los que han aprendido. Este efecto, no obstante, es peque\u00f1o, posiblemente porque en la mayor parte de los casos las pruebas que se utilizan para medir el reconocimiento son imperfectas. Como resultado, este efecto de reconocimiento no llega a ser estad\u00edsticamente significativo en los estudios que tienen pocos participantes, ya que su potencia estad\u00edstica es escasa.<\/p>\n

Estos resultados no necesariamente quieren decir que este u otros fen\u00f3menos de aprendizaje no puedan ser inconscientes. Lo que s\u00ed sugieren es que, con las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas que usamos, ser\u00e1 muy dif\u00edcil avanzar en nuestra comprensi\u00f3n de qu\u00e9 procesos de aprendizaje pueden ser inconscientes. Cualquier progreso en esta fascinante l\u00ednea de investigaci\u00f3n pasa por el desarrollo de nuevos y mejores m\u00e9todos de an\u00e1lisis.<\/p>\n

Referencias<\/strong><\/p>\n

Chun, M. M., y Jiang, Y. (1998). Contextual cueing: Implicit learning and memory of visual context guides spatial attention. Cognitive Psychology,<\/em> 36, 28\u201371.<\/p>\n

Vadillo, M. A., Konstantinidis, E., y Shanks, D. R. (2016). Underpowered samples, false negatives, and unconscious learning. Psychonomic Bulletin & Review,<\/em> 23, 87-102.<\/p>\n

Manuscrito recibido el 29 de febrero de 2016.
\nAceptado el 10 de marzo de 2016.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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