Uso novedoso de neurotecnología para solucionar problema social

Economistas y neurocientíficos han demostrado que pueden utilizar los datos obtenidos de mediciones de resonancia magnética funcional (fMRI) de la actividad total del cerebro para crear soluciones prácticas, efectivas para uno de los dilemas más problemáticos en economía, el problema de " personas que quieren sacar provecho sin contribuir” que se creía insalvable.

Esta es una de las primeras aplicaciones de la neurotecnología a los problemas económicos de la vida real, observaron los investigadores, del Instituto Tecnológico de California (Caltech; Pasadena, EUA). "Hemos mostrado que aplicando herramientas de neurociencias al problema del "aprovechado”, podemos conseguir soluciones que son significativamente mejores que aquellas que pueden ser obtenidas sin datos cerebrales", dijo el Dr. Antonio Rangel, profesor asociado de economía de Caltech e investigador principal del estudio. El artículo describiendo su trabajo fue publicado en la edición en línea de Septiembre de 2009 de la revista Science.

Los ejemplos de bienes públicos de salud van desde la educación y defensa nacional, hasta el salón de pesas o piscina que la junta de un condominio decide comprar. Pero, ¿cómo deciden el gobierno, o la junta del condominio, en cuáles bienes públicos gastar sus recursos limitados? ¿Y cómo deciden esos poderes la mejor manera de compartir los costos? "Para tomar la decisión óptimamente y equitativamente", agregó el Dr. Rangel, "un grupo debe saber cuánto estarán dispuestos todos a pagar para el bien público. Esta información es necesaria para saber si el bien público debe ser comprado, y en un arreglo ideal, cómo compartir los costos de una manera justa".

En tal arreglo ideal, alguien que nada cada día debe estar dispuesto a pagar más por una piscina que alguien que casi nunca nada. Igualmente, alguien que tiene niños en la escuela pública debe aportar más impuestos en educación.

Sin embargo, suministrar bienes públicos óptima y equitativamente es difícil, anotó el Dr. Rangel, debido a que el liderazgo del grupo no tiene la información necesaria. Además cuando a las personas se les preguntó cuánto valoran un bien público particular—con el valor medido en términos de cuánto de sus propios dólares de impuesto, por ejemplo, estarían dispuestos a pagar—su tendencia es ofrecer poco. "Las personas pueden disfrutar el bien aún si no pagan por éste", explicó el Dr. Rangel. "Sub-reportar su valor para usted tendrá un efecto pequeño sobre la decisión final del grupo en comprar o no el bien, pero puede tener un efecto grande sobre cuánto usted paga por él. Hay un incentivo para usted si miente acerca de lo valioso que el bien es para usted".

Ese incentivo para mentir es el corazón del problema del "aprovechado”, un dilema esencial en economía, ciencias políticas, leyes y sociología. Es un problema que los profesionales en esos campos han asumido, por largo tiempo, que no tiene solución que sea eficiente y justa. De hecho, durante décadas se ha asumido que no hay manera de darle un incentivo a la gente para ser honesta acerca del valor que colocan en los bienes públicos a pesar de que se mantenga la equidad del arreglo. "Pero este resultado asumía que el liderazgo del grupo no tiene información directa acerca de las evaluaciones de la gente", declaró el Dr. Rangel. "Eso es algo que la neurotecnología ha hecho factible ahora".

Por lo tanto, el Dr. Rangel, junto con el estudiante de postgrado de Caltech, Ion Krajbich y sus colegas, decidieron aplicar la neurotecnología al problema de los bienes públicos. En sus series de experimentos, los científicos trataron de determinar si la fMRI puede o no permitirles construir mediciones informativas del valor que una persona asigna a uno u otro bien público. Una vez que determinaron que las imágenes fMRI –analizadas usando técnicas de clasificación de patrón –pueden conferir al menos alguna información (aunque "ruidosa" e imprecisa) acerca de lo que un individuo valora, se dirigieron a probar si esa información podía ayudarles, o no, a resolver el problema del aprovechado.

Los investigadores hicieron esto ajustando un experimento económico clásico, en el cual los sujetos serían recompensados (pagados) con base en los valores que fueran asignados a un bien público abstracto. Como parte de este experimento, los voluntarios fueron divididos en grupos. "El grupo entero tenía que decidir si gastar o no su dinero comprando un bien de nosotros", explicó el Dr. Rangel. "El bien costaría una cantidad fija de dinero al grupo, pero cada uno tendría un beneficio diferente de él".

A los individuos se les pidió revelar en cuánto valoraban el bien. Sin embargo, sus cerebros eran visualizados por medio de fMRI cuando tomaban su decisión. Si había una paridad entre su decisión y el valor detectado por la fMRI, pagaban un impuesto más bajo que si no había correspondencia. Había, por lo tanto, un mejor interés en todos los sujetos de revelar cómo habían valorado realmente un bien; haciendo eso, en promedio pagarían un impuesto más bajo que si mentían.

"Las reglas del experimento son tales que sí dicen la verdad", anotó el Dr. Krajbich, que es el primer autor del artículo, "su impuesto esperado nunca excedería su beneficio del bien". En efecto, los sujetos son más cooperativos cuando se someten a este procedimiento de exploración voluntario, "más precisa la señal", dijo el Dr. Krajbich. "Y eso significa que es menos probable que paguen un impuesto inapropiado".

Esto cambia el escenario completo del aprovechado, anotó el Dr. Rangel. "Ahora, dado lo que podemos hacer con la fMRI. La mejor estrategia de todos para asignar valor a un bien público es decir la verdad, independientemente de lo que todos en el grupo estén haciendo".

Más aún, lo que hicieron fue decir la verdad--98% de las veces, una vez que las reglas del juego fueron establecidas y los participantes se dieron cuenta de lo que sucedería si mentían. En este experimento, no hubo "atracción gratis”, y así no hubo el problema del aprovechado". Si yo sé algo acerca de sus valores, puedo darle un incentivo por ser sincero penalizando cuando pienso que usted está mintiendo", dijo el Dr. Rangel.

Si bien las lecturas le dan visiones a los investigadores sobre el valor que los sujetos deben asignar a un bien público en particular, permitiéndoles saber cuándo aquellos sujetos son deshonestos acerca de la cantidad que deberían estar pagando por ese bien, el Dr. Krajbich enfatizó que esto no es realmente una prueba de detector de mentira. "No se trata de detectar mentiras", recalcó. "Es acerca de detectar valores –y luego compararlos con los que lo que los sujetos dicen que son sus valores".

"Es un arreglo socialmente deseable", añadió el Dr. Rangel. "Nadie se lesiona con esto, y le damos a la gente un incentivo para cooperar y revelar la verdad. Hay lecturas mentales aquí que podemos poner usar. Al final, consigue un bien producido que tiene un valor alto para usted".

Desde un punto de vista científico, de acuerdo con el Dr. Rangel, esos experimentos abren un campo nuevo. "Esta es una prueba poderosa del concepto de esta tecnología; muestra que esta es factible y puede tener ganancias sociales significativas". Además, esto es solo el principio. "La aplicación de las tecnologías neurales para esos tipos de problemas pueden generar un salto cuántico en las soluciones que les podemos traer", dijo.

De hecho, según el Dr. Rangel, es posible imaginar un futuro en el cual, en vez de un voto sobre una proposición para patrocinar un camino nuevo, se usa esta tecnología para escanear una muestra aleatoria de las personas que se beneficiarían para ver si la inversión es realmente valiosa, o no. "Sería una manera alternativa interesante para decidir donde gastar el dinero del gobierno", anotó.


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California Institute of Technology