Investigadores de la Universidad de Indiana han logrado un avance significativo en la comprensión de las creencias humanas mediante el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs, por sus siglas en inglés), como el que potencia la popular plataforma de conversación ChatGPT. Este enfoque innovador, publicado en la revista Nature Human Behaviour, permite crear un mapa detallado de las creencias que revela patrones de polarización y disonancia cognitiva.
El estudio, liderado por Jisun An, busca desentrañar por qué las personas adoptan ciertos comportamientos, centrándose en el papel fundamental que las creencias juegan en la toma de decisiones. Según An, «las creencias están en el corazón de las acciones humanas, ya que influyen profundamente en nuestras decisiones y comportamientos». Su investigación se basa en el análisis de debates en plataformas digitales, lo que les ha permitido construir un «espacio de embeddings de creencias», un mapa continuo y de alta dimensión que organiza una vasta cantidad de creencias individuales.
Un nuevo enfoque para la comprensión de las creencias
La metodología presentada por An y su equipo no solo busca clasificar las creencias, sino que proporciona una base sólida para analizar cuantitativamente cómo interactúan y se influyen mutuamente. Utilizando S-BERT, un modelo especializado en generar embeddings de alta calidad y medir la similitud semántica entre oraciones, lograron representar un amplio espectro de creencias en un espacio semántico. Este enfoque les permite calcular numéricamente la similitud entre creencias específicas, revelando relaciones complejas que a menudo escapan a los métodos de investigación cualitativa tradicionales.
Uno de los hallazgos más intrigantes del estudio es el concepto de «disonancia relativa», que sugiere que las decisiones de las personas están moldeadas no solo por la cercanía de una creencia a la suya propia, sino por la diferencia relativa en comparación con creencias en competencia. Este descubrimiento ofrece una nueva perspectiva sobre cómo las personas eligen aceptar o rechazar nueva información, un fenómeno que puede tener profundas implicaciones para la comunicación y la política.
El trabajo de An y sus colegas no solo contribuye al campo de las ciencias del comportamiento, sino que también tiene aplicaciones prácticas en la creación de mensajes más efectivos para audiencias específicas y en el diseño de políticas que fomenten cambios de comportamiento en áreas como la salud y el medio ambiente. Al comprender cómo las creencias influyen en la toma de decisiones, se pueden desarrollar intervenciones más efectivas que promuevan decisiones responsables en beneficio de la sociedad.
La investigación se basa en datos extraídos de Debate.org, pero el equipo planea ampliar su análisis utilizando conjuntos de datos más grandes y diversos de plataformas de redes sociales como Reddit. Esto les permitirá construir un mapa de creencias más detallado y representativo del mundo real, con el objetivo de capturar diferencias sutiles en las creencias individuales y analizar interacciones en diversos contextos.
Los resultados de este estudio son una contribución valiosa para comprender los fenómenos sociales y las dinámicas de las creencias, así como para predecir cómo estas afectan a comportamientos y decisiones en la vida cotidiana de las personas. A medida que avanzan en su investigación, An y su equipo están comprometidos en seguir utilizando LLMs para explorar la relación entre las creencias expresadas en línea y las decisiones de los usuarios en comunidades digitales específicas.
