La objetividad no existe, según la ciencia

¿La objetividad es una ilusión? La clave estaría en nuestros prejuicios.

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En el segundo ejercicio, fueron informados de los valores de cada uno de los símbolos, exponiéndoles que esta vez solo podrían seleccionar uno. Los participantes volvieron a escoger los mismos símbolos que habían escogido la primera vez, a pesar de que ya sabían que valían menos.

 

Así las cosas, el segundo experimento no cambió las preferencias de los participantes, a pesar de que los símbolos que no escogieron podrían ser incluso más valiosos. Esto determina, según los expertos, que los humanos contamos con una extraordinaria capacidad para ignorar hechos que no se corresponden con nuestros prejuicios porque tendemos a escoger el camino más fácil, aunque no sea el mejor.

 

Qué complicado es cambiar de opinión

 


Por ello, algunas personas jamás llegarán a cambiar de opinión, ni aun teniendo la evidencia más aplastante delante de sus ojos, pues la nueva información que contrarresta sus creencias, es ignorada.

 

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"Es como si no escucharas las voces en tu cabeza diciéndote que estás equivocado, incluso si pierdes dinero", comenta Stefano Palminteri, líder del trabajo.

Palminteri espera que podamos aprender a ser conscientes de nuestros propios sesgos o prejuicios, pero afirma que será difícil, porque si una persona cree que no está equivocada, es difícil cambiar esta idea. De hecho, incluso si algunas personas son conscientes de que están teniendo prejuicios, probablemente sea imposible eliminarlos del todo. "La objetividad completa es probablemente algo que nunca lograremos plenamente", dice Palminteri.

"Al final, las personas tendrán la impresión de que son mejores de lo que realmente son. Eso podría aumentar la confianza en uno mismo, y proporcionar un impulso motivacional", sentencia Palmintieri.

 

Referencia: Stefano Palminteri , Germain Lefebvre, Emma J. Kilford, Sarah-Jayne Blakemore

Confirmation bias in human reinforcement learning: Evidence from counterfactual feedback processing. PLOS Computational Biology. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005684

 

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