El movimiento inteligente: aprendemos más confiando que no confiando

Las personas que confían más mejoran a la hora de saber en quién confiar, y así cosechan los beneficios de tener más amigos y más conocimientos

Todos conocemos a personas que han sufrido por confiar demasiado: clientes estafados, amantes despechados, amigos rechazados. De hecho, la mayoría de nosotros nos hemos quemado por una confianza equivocada. Estas experiencias personales y vicarias nos llevan a creer que la gente es demasiado confiada, a menudo rozando la credulidad.

En realidad, no confiamos lo suficiente

Tomemos datos sobre la confianza en Estados Unidos (lo mismo ocurriría al menos en la mayoría de los países democráticos ricos). La confianza interpersonal, una medida de si la gente piensa que los demás son en general dignos de confianza, está en su más bajo en casi 50 años. Sin embargo, es poco probable que la gente sea menos digna de confianza que antes: el enorme descenso de la delincuencia en las últimas décadas sugiere lo contrario. La confianza en los medios de comunicación también está en los niveles más bajos, a pesar de que los principales medios de comunicación tienen un impresionante (aunque no inmaculado) récord de precisión.

Por otra parte, la confianza en la ciencia se ha mantenido relativamente bien, ya que la mayoría de la gente confía en los científicos la mayor parte del tiempo; sin embargo, al menos en algunos ámbitos, desde el cambio climático hasta la vacunación, una parte de la población no confía lo suficiente en la ciencia, con consecuencias devastadoras.

Los científicos sociales disponen de diversas herramientas para estudiar el grado de confianza y fiabilidad de las personas. La más popular es el juego de la confianza, en el que juegan dos participantes, normalmente de forma anónima. Al primer participante se le da una pequeña cantidad de dinero, 10$ digamos, y se le pide que decida cuánto transferir al otro participante. A continuación, la cantidad transferida se triplica, y el segundo participante elige cuánto devolver al primero. Al menos en los países occidentales, la confianza es recompensada: cuanto más dinero transfiere el primer participante, más dinero devuelve el segundo y, por tanto, más dinero se queda el primero. A pesar de ello, los primeros participantes transfieren por término medio sólo la mitad del dinero que han recibido. En algunos estudios, se introdujo una variante según la cual los participantes conocían la etnia de los demás. Los prejuicios llevaron a los participantes a desconfiar de ciertos grupos -hombres israelíes de origen oriental (inmigrantes asiáticos y africanos y su descendencia nacida en Israel), o estudiantes negros en Sudáfrica-, transfiriéndoles menos dinero, aunque estos grupos demostraron ser igual de dignos de confianza que otros grupos más estimados.

Si las personas y las instituciones son más dignas de confianza de lo que creemos, ¿por qué no lo hacemos bien? ¿Por qué no confiamos más?

In 2017, el científico social Toshio Yamagishi tuvo la amabilidad de invitarme a su piso de Machida, una ciudad del área metropolitana de Tokio. El cáncer que acabaría con su vida unos meses después le había debilitado, pero conservaba un entusiasmo juvenil por la investigación y una mente aguda. En esta ocasión, debatimos una idea suya con profundas consecuencias para la cuestión que nos ocupa: la asimetría informativa entre confiar y no confiar.

Cuando confías en alguien, acabas averiguando si tu confianza estaba justificada o no. Un conocido te pregunta si puede quedarse en tu casa unos días. Si acepta, descubrirás si es o no un buen huésped. Un colega te aconseja que adoptes una nueva aplicación informática. Si sigues su consejo, descubrirás si el nuevo software funciona mejor que aquel al que estabas acostumbrado.

En cambio, cuando un colega te aconseja que adoptes una nueva aplicación, te das cuenta de que no es un buen invitado.

Por el contrario, cuando no confías en alguien, la mayoría de las veces nunca averiguas si deberías haber confiado en él. Si no invitas a tu conocido, no sabrás si habría sido un buen invitado o no. Si no sigues los consejos de tu colega, no sabrás si la nueva aplicación informática es de hecho superior, y por tanto si tu colega da buenos consejos en este ámbito.

Esta asimetría informativa significa que aprendemos más confiando que no confiando. Además, cuando confiamos, no sólo aprendemos sobre personas concretas, sino que aprendemos de forma más general sobre el tipo de situaciones en las que debemos o no confiar. Mejoramos confiando.

Yamagishi y sus colegas demostraron las ventajas de aprender a confiar. Sus experimentos eran similares a los juegos de confianza, pero los participantes podían interactuar entre sí antes de tomar la decisión de transferir dinero (o no) al otro. Los participantes más confiados eran mejores a la hora de averiguar quién sería digno de confianza, o a quién deberían transferir dinero.

Encontramos el mismo patrón en otros ámbitos. Las personas que confían más en los medios de comunicación tienen más conocimientos sobre política y noticias. Cuanto más confía la gente en la ciencia, más conocimientos científicos tiene. Aunque estas pruebas sigan siendo correlacionales, tiene sentido que las personas que confían más sean mejores a la hora de averiguar en quién confiar. En la confianza, como en todo lo demás, la práctica hace al maestro.

La intuición de Yamagishi nos proporciona una razón para confiar. Pero entonces, el enigma no hace más que profundizarse: si confiar proporciona tales oportunidades de aprendizaje, deberíamos confiar demasiado, en lugar de no confiar lo suficiente. Irónicamente, la misma razón por la que deberíamos confiar más -el hecho de que obtengamos más información confiando que no confiando- podría inclinarnos a confiar menos.

Cuando nuestra confianza se ve defraudada -cuando confiamos en alguien en quien no deberíamos haber confiado- los costes son evidentes, y nuestra reacción va desde el enfado hasta la furia y la desesperación. El beneficio -lo que hemos aprendido de nuestro error- es fácil de pasar por alto. En cambio, los costes de no confiar en alguien en quien podríamos haber confiado son, por regla general, casi invisibles. No nos damos cuenta de la amistad que podríamos haber entablado (si hubiéramos dejado que ese conocido se quedara a dormir en nuestra casa). No nos damos cuenta de lo útil que habría sido un consejo (si hubiéramos utilizado el consejo de nuestro colega sobre la nueva aplicación de software).

No confiamos lo suficiente porque los costes de una confianza equivocada son demasiado evidentes, mientras que los beneficios (de aprendizaje) de una confianza equivocada, así como los costes de una desconfianza equivocada, están en gran medida ocultos. Deberíamos tener en cuenta estos costes y beneficios ocultos: piensa en lo que aprendemos confiando, en la gente con la que podemos entablar amistad, en los conocimientos que podemos adquirir.

Dar una oportunidad a la gente no es una buena idea.

Dar una oportunidad a la gente no es sólo lo moral. También es lo más inteligente.

•••

Hugo Mercier

es investigador científico en el CNRS (Institut Jean Nicod) de París, donde trabaja con el equipo de Evolución y Cognición Social. Es autor de El enigma de la razón (2017), en coautoría con Dan Sperber, y No nacimos ayer (de próxima publicación, 2020). Vive en Nantes (Francia)

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