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Camila Ines Amado, Nicolás Comay, Guillermo Solovey, Pablo Barttfeld
Introducción. Dos posturas contrarias coexisten en relación a la representación de una decisión perceptual entre múltiples alternativas: por un lado, se propone que los humanos representamos todas las alternativas en juego (“modelo de población”); por otro, se postula que sólo accedemos a un resumen de la información, representando únicamente la alternativa que más actividad nos despierta en nuestro sistema (“modelo resumen”). El presente estudio busca entonces estudiar dicha representación manipulando la complejidad de los estímulos y de la decisión en tareas experimentales de múltiples alternativas. Además, se evalúa cuánta información es accedida a nivel metacognitivo, lo cual no ha sido estudiado previamente. Objetivos. Evaluar la pérdida de información a nivel de decisión y a nivel metacognitivo en tareas de múltiples alternativas que varían en complejidad. Metodología. Dos experimentos son propuestos y tres modelos computacionales son ajustados a los Resultados. El Experimento 1 (N=10) consistió en una tarea perceptual simple entre 12 alternativas. El Experimento 2 (N=10) consistió en una tarea perceptual compleja entre 4 alternativas. Resultados. La performance y la metacognición estuvieron por encima del nivel del azar en el Experimento 1. En el Experimento 2, se encontró performance por encima del azar pero con un tamaño de efecto menor al Experimento 1. Por el lado de la metacognición, la misma se encontró a nivel de chance. Discusión. Los resultados obtenidos sugieren que no hay pérdida de información en tareas simples entre múltiples alternativas. Esto desafía resultados previos que proponen un desempeño subóptimo en estas tareas. El desempeño subóptimo encontrado en estudios previos parece ser mejor explicado por la complejidad de la tarea, más que por la cantidad de alternativas. El modelo computacional con un parámetro extra de ruido sensorial (un híbrido entre el modelo de población y el de resumen) resultó ganador.
