La ecuación de los medios es una teoría general de la comunicación que sostiene que las personas tienden a asignar características humanas a las computadoras y otros medios , y los tratan como si fueran actores sociales reales. [1] Los efectos de este fenómeno en las personas que experimentan estos medios son a menudo profundos, y las llevan a comportarse y responder a estas experiencias de maneras inesperadas, la mayoría de las cuales desconocen por completo. [2]
Originalmente basada en la investigación de Clifford Nass y Byron Reeves en la Universidad de Stanford , la teoría explica que las personas tienden a responder a los medios como lo harían con otra persona (siendo educadas, cooperativas, atribuyendo características de personalidad como agresividad, humor, experiencia y género) o a lugares y fenómenos en el mundo físico, dependiendo de las señales que reciben de los medios. [2] Numerosos estudios que han evolucionado a partir de la investigación en psicología , ciencias sociales y otros campos indican que este tipo de reacción es automática, inevitable y ocurre con más frecuencia de lo que la gente cree. Reeves y Nass (1996) sostienen que "las interacciones de los individuos con las computadoras, la televisión y los nuevos medios son fundamentalmente sociales y naturales, al igual que las interacciones en la vida real" (p. 5). [2]
Reeves y Nass establecieron dos reglas antes de la prueba: cuando una computadora le pregunta a un usuario sobre sí misma, el usuario dará respuestas más positivas que cuando una computadora diferente le hace la misma pregunta. Esperaban que las personas fueran menos variables con sus respuestas cuando realizaban una prueba y luego respondían un cuestionario en la misma computadora. Querían ver que las computadoras, aunque no son humanas, pueden implementar respuestas sociales. La variable independiente era la computadora (hay dos en la prueba), y la variable dependiente eran las respuestas de la evaluación, y el control era un cuestionario escrito en papel y lápiz. [2]
Reeves y Nass diseñaron un experimento con 22 participantes y les dijeron que trabajarían con una computadora para aprender sobre hechos aleatorios de la cultura pop estadounidense. Al final de la sesión, les pedirían a los participantes que evaluaran la computadora que habían usado. Tendrían que decirles a Reeves y Nass qué pensaban sobre esa computadora y qué tan bien funcionaba. Se presentaron 20 hechos en cada sesión y los participantes debían responder si sabían “mucho, algo o muy poco” sobre la afirmación. Después de la sesión, se puso a prueba a los participantes sobre el material y se les dijo qué preguntas habían respondido correctamente o incorrectamente. Luego, la computadora n.° 1 hizo una declaración sobre su propio desempeño al afirmar siempre que “hizo un buen trabajo”.
Los participantes se dividieron en dos grupos para evaluar el rendimiento de la computadora y se les pidió que describieran este rendimiento a partir de una selección de 20 adjetivos. A la mitad de los participantes se les asignó evaluar la computadora n.° 1, la computadora que elogió su propio trabajo. La otra mitad fue enviada a otra computadora al otro lado de la sala para evaluar el rendimiento de la computadora n.° 1. [2]
La conclusión fue que las evaluaciones realizadas en la computadora n.° 1 después de la prueba en la computadora n.° 1 arrojaron respuestas mucho más positivas sobre la sesión. Las evaluaciones completadas en la otra computadora después de la prueba en la computadora n.° 1 arrojaron respuestas mucho más variadas y negativas sobre la sesión. Para el control, el cuestionario con lápiz y papel, las evaluaciones tuvieron resultados similares a los de las evaluaciones realizadas en la computadora n.° 2. Los participantes se sintieron más cómodos siendo honestos cuando una computadora diferente o un cuestionario con lápiz y papel preguntaban sobre las sesiones completadas en la computadora n.° 1. Es como si los participantes estuvieran hablando a espaldas de la computadora n.° 1, no siendo honestos con ella, pero expresando más honestidad a un evaluador externo. Reeves y Nass descubrieron que los participantes tenían reacciones sociales automáticas durante la prueba. [2]
Reeves y Nass volvieron a realizar la prueba, pero añadieron un altavoz de voz a ambas computadoras que comunicaba verbalmente la información para hacer más explícito el tema humano-social. La prueba arrojó casi exactamente los mismos resultados. Llegaron a la conclusión de que las personas son educadas con las computadoras tanto en situaciones verbales como textuales. Los participantes no necesitaron demasiadas pistas para responder socialmente a las computadoras. El experimento apoya la hipótesis de que las reglas sociales pueden aplicarse a los medios de comunicación y que las computadoras pueden ser iniciadores sociales. Los participantes negaron haber sido intencionalmente educados con la computadora, pero los resultados sugieren algo diferente. [2]
La ecuación de los medios se basa en ocho proposiciones derivadas de la investigación: [2]
Según Nass y Reeves, asignar roles sociales, emociones y personajes humanos a los medios es una respuesta humana innata y hay tres explicaciones propuestas: " antropomorfismo, la computadora como proxy y la inconsciencia ". [1] El antropomorfismo sugiere que reconocemos cualidades humanas a los seres técnicos; la computadora como proxy es que vemos la computadora como humana porque simplemente representa las respuestas del programador humano; la inconsciencia se refiere a cómo los humanos reaccionamos o respondemos automáticamente a "señales humanas" de manera inconsciente. [1] Johnson y Gardner probaron la inconsciencia como una de las explicaciones de la teoría de la ecuación de los medios e investigaron si diferentes estados de ánimo afectarán la tendencia de los participantes a los estereotipos al interactuar con las computadoras. [3] Se pidió a los participantes que vieran un tutorial con manipulación de un estado de ánimo positivo o negativo y luego el tutorial usó una voz masculina o femenina. Los resultados mostraron que las participantes femeninas que estaban de humor positivo mostraron más tendencia a estereotipar a las computadoras en términos de género que las participantes femeninas que estaban de humor negativo. [3] Sin embargo, no se encontró tal patrón en los participantes masculinos. No obstante, el hallazgo en las participantes femeninas muestra que la falta de atención es más probable que ocurra cuando las personas están en un estado de falta de atención porque, según Johnson y Gardner, en primer lugar, las personas que están de buen humor pueden no sentir la necesidad de usar su esfuerzo cognitivo para procesar el entorno; en segundo lugar, las personas tienden a evitar usar su esfuerzo cognitivo cuando están de buen humor a menos que al hacerlo puedan mantener o elevar su buen humor; en tercer lugar, el efecto negativo sugiere que puede haber una amenaza en el entorno que requerirá un procesamiento más sistemático, pero el efecto positivo sugiere que el entorno puede ser seguro y, por lo tanto, no es necesario expandir el esfuerzo cognitivo. [3]
Por otra parte, otro estudio encontró que la evaluación cognitiva puede influir en el efecto de la ecuación de los medios. La investigación probó el nivel de amenaza a las necesidades humanas fundamentales provocadas por el paradigma de la pelota cibernética y el comportamiento de la vida real posterior con una muestra de 45 estudiantes universitarios. Los participantes fueron asignados a dos condiciones, jugar a la pelota cibernética con un avatar y jugar a la pelota con un agente. Ambos grupos informaron una menor satisfacción de las necesidades humanas fundamentales después de la exclusión del grupo. Sin embargo, posteriormente, los participantes de la condición del avatar informaron estar más tristes debido a la exclusión y más confiados debido a la inclusión que el grupo del agente. En las pruebas de comportamiento social de la vida real, todos los participantes en la condición de exclusión dejaron un espacio de asiento más grande en la prueba de proxémica y tardaron más tiempo en ayudar a recoger el bolígrafo. En particular, los participantes excluidos por avatares tardaron significativamente más tiempo en realizar la conducta de ayuda. Esto indica que la ecuación de los medios es válida para la respuesta inmediata a la exclusión social, mientras que las reacciones emocionales y conductuales temporalmente retrasadas para los agentes y los avatares difieren, lo que podría deberse a que los participantes ya no están en un estado sin mente. [4]
Las hipótesis y conclusiones de la ecuación de los medios se basan en una agenda de investigación rigurosa que se apoya en datos empíricos objetivos que utilizan métodos de investigación fiables de las ciencias sociales. Como explican Reeves y Nass (1996), “nuestra estrategia para aprender sobre los medios era ir a la sección de ciencias sociales de la biblioteca, buscar teorías y experimentos sobre la interacción entre humanos y luego pedir prestado… Sacar un bolígrafo, tachar “humano” o “medio ambiente” y sustituirlo por “medios”. Cuando hicimos esto, todas las predicciones y experimentos condujeron a la ecuación de los medios: las respuestas de las personas a los medios son fundamentalmente sociales y naturales” (p. 251). Los datos empíricos que respaldan la ecuación de los medios son exhaustivos y expansivos. Los estudios han probado una amplia variedad de características de la comunicación con los medios: modales, personalidad, emoción, roles sociales y forma. A continuación se explican algunos de los hallazgos más interesantes que respaldan la ecuación de los medios.
La cortesía es una medida que los investigadores han utilizado para estudiar la interacción entre humanos y computadoras . Ser cortés es una respuesta automática en la mayoría de las interacciones interpersonales. Cuando una persona hace una pregunta sobre sí misma, la mayoría de las personas darán una respuesta positiva, incluso si puede ser una respuesta deshonesta, para evitar herir los sentimientos de la otra persona. Para probar esta idea con la interacción entre humanos y computadoras, los investigadores diseñaron un experimento en el que los participantes trabajarían con una computadora en un ejercicio de tutoría. [5] La computadora les proporcionaría un dato sobre la cultura estadounidense y luego les proporcionaría información complementaria. Luego, la computadora les pediría a los participantes que realizaran una prueba para evaluar lo que habían aprendido. Después de completar las pruebas, se les pidió a los participantes que evaluaran el rendimiento de la computadora. Los participantes fueron asignados a una de tres condiciones: una evaluación con lápiz y papel, una evaluación en una computadora diferente o una evaluación en la misma computadora. Los resultados indican que los participantes a los que se les pidió que evaluaran la misma computadora le dieron a la computadora una retroalimentación más positiva que las otras dos condiciones. Para obtener más información sobre este experimento, consulte Nass, Moon y Carney, 1999. [6]
En psicología existe una ley de asimetría hedónica que dice que las evaluaciones de lo bueno y lo malo son importantes pero no lo mismo; las experiencias negativas tienden a dominar. En otras palabras, las personas tienden a concentrarse más en lo negativo que en lo positivo. [2] Las respuestas a las situaciones negativas son automáticas y requieren más atención para procesarlas que las experiencias positivas. Asignar más recursos al procesamiento de la información negativa quita recursos disponibles para procesar la información positiva, lo que impide la capacidad de recordar los eventos que precedieron al evento negativo. La ecuación de los medios sugiere que las personas tienen una experiencia similar cuando se encuentran con una experiencia negativa con los medios. Se desarrolló un estudio para examinar la idea de que "las imágenes negativas inhiben retroactivamente la memoria del material que las precede, mientras que mejoran proactivamente la memoria del material que las sigue" (Newhagen y Reeves, 1992, p. 25). En otras palabras, ¿ver imágenes negativas en las noticias impedirá que alguien recuerde la información que aprendió justo antes de ver el material negativo? Y, a la inversa, ¿recordará mejor la información que recibió justo después de ver el material negativo?
En el estudio, [7] los investigadores crearon dos versiones de la misma noticia: una con imágenes negativas convincentes y otra sin ellas. Se pidió a los participantes que vieran un vídeo de noticias de 20 minutos (la mitad de los participantes vio las imágenes negativas y la otra mitad no) y un vídeo adicional de diez minutos. Se les indicó que prestaran atención porque luego se les haría una prueba. Se envió una encuesta de seguimiento entre 6 y 7 semanas después para medir la memoria y el recuerdo del vídeo de noticias. Los resultados respaldan la idea de que las personas recuerdan mejor la información que viene después de un evento negativo. Los encuestados que vieron las imágenes negativas recordaron mejor la segunda mitad del noticiero que la parte que precedió a las imágenes negativas. Los hallazgos de este estudio respaldan aún más el supuesto de la ecuación de los medios de comunicación de que las experiencias mediadas son las mismas que las experiencias naturales.
Para una mirada más profunda a este estudio, véase Newhagen & Reeves, 1992. [7]
La psicología ha demostrado que ser parte de un equipo tiene una influencia directa en la actitud y el comportamiento de sus integrantes. Los miembros de un equipo piensan que son más similares entre sí que las personas externas. Existen dos características principales que definen las interacciones en equipo: identidad e interdependencia. Para que un grupo se convierta en un equipo, los miembros deben identificarse entre sí y mostrar cierto grado de interdependencia entre ellos. Estas dos características fueron puestas a prueba para determinar si una computadora puede ser un compañero de equipo.
En este estudio, [8] los participantes fueron asignados a una de dos condiciones. En la primera condición, se les emparejaría con una computadora y se convertirían en el equipo azul. La computadora tenía una pegatina azul y el humano llevaba una pulsera azul para indicar que, de hecho, eran un equipo. La segunda condición era la de individuo azul, en la que una persona usaría una computadora pero no se la consideraba un compañero de equipo, sino que la computadora era solo un recurso. La tarea consistía en completar una actividad de “Guía de supervivencia en el desierto” en la que los participantes clasificaban los elementos que consideraban más importantes si se quedaran en una isla desierta. Los participantes humanos inicialmente completaron la actividad por su cuenta y luego la completaron usando una computadora (ya sea como compañero de equipo donde se evaluaba tanto a la computadora como al humano o simplemente usando la computadora como un recurso). Finalmente, se permitió a los participantes revisar sus clasificaciones, si así lo deseaban. Los resultados de este estudio indicaron que los participantes que trabajaron con la computadora como compañero de equipo vieron a la computadora como más parecida a ellos, trabajaron en un estilo similar al suyo, fueron más cooperativos y amigables que las personas que trabajaron individualmente. Otro hallazgo de este estudio mostró que los participantes que trabajaban con la computadora como compañero de equipo tenían más probabilidades de cambiar su comportamiento y adaptarse al ideal del grupo incluso cuando el compañero de equipo era una computadora. Este estudio respalda la idea de que desarrollar un sentido de interdependencia es la clave para establecer la afiliación al equipo. Para una descripción más detallada de este estudio, véase Nass, Fogg y Moon, 1996. [9]
Nass y Reeves descubrieron que las personas son más educadas con las computadoras que usan regularmente que con las computadoras que no han usado antes, y las personas también tienden a asignar rasgos de personalidad a las cosas que tienen el parecido de una cara. [1] Por ejemplo, cuando Apple presentó por primera vez el iPhone X en 2017, comenzó una era completamente nueva para los teléfonos inteligentes de pantalla completa. Desde entonces, muchas personas se han referido a la muesca negra superior en la pantalla como "el flequillo" debido al parecido similar. [10] Por lo tanto, Nass y Reeves creen que asignamos rasgos de personalidad a los teléfonos, computadoras y otros dispositivos y nos enojamos con Siri cuando cuenta un mal chiste. También asignamos roles sociales a los medios o, en otras palabras, humanizamos los medios, según Nass y Reeves. [1] Por ejemplo, un televisor puede ser un amigo, un maestro, un aliado o un enemigo según el tipo de rasgos personales que decidamos asignarle: la gente le da más crédito al mismo contenido que se muestra en un canal de noticias de televisión nacional como NBC que al mismo contenido en una estación de televisión de nicho. [1] Además, también asignamos roles de género a la tecnología al referirnos a Siri como un él si tiene una voz masculina o una ella si tiene una voz femenina.
Estos son solo algunos de los numerosos estudios que respaldan la ecuación de los medios. Para obtener más información sobre este tema y estudios anteriores, consulte la sección “Lecturas adicionales” al final de este artículo.
La teoría de la ecuación de los medios está estrechamente relacionada con los estudios de presencia . En la investigación de Lee sobre los fenómenos de presencia, él clasifica la ecuación de los medios en dos situaciones: “la aplicación automática de módulos de física popular a objetos virtuales” y “la aplicación automática de módulos de psicología popular a actores sociales virtuales que estimulan a los humanos”. [11] Para el primer tipo de ecuación de los medios, la investigación ha encontrado que las personas continúan prestando más atención a los objetos grandes en entornos virtuales ya que nuestra mentalidad está entrenada para creer que los objetos grandes son más amenazantes en la vida real. [2] En particular, los resultados encuentran que los informes de los participantes sobre los movimientos en la pantalla de televisión más grande parecían ser más rápidos y experimentaron una mayor sensación de movimiento, lo que llevó a una mayor excitación y activación fisiológica. [12] De manera similar, las investigaciones encontraron que las personas tienen una gran tolerancia a las diferencias en la fidelidad visual al igual que en un entorno real, porque los humanos ven naturalmente el mundo bajo un campo de visión periférico. [13] Por último, las personas a menudo prestan más atención a los objetos en movimiento a pesar de que no causan daño en entornos virtuales, a diferencia de lo que ocurre en la vida real. [14]
La psicología popular también demuestra su importancia en la presencia social digital. Por ejemplo, las personas demuestran un comportamiento recíproco cuando interactúan con computadoras. Los participantes trabajan más duro para ayudar a la computadora a calibrar la resolución cuando la computadora los ayudó antes; [15] Las personas son más propensas a revelar información personal a las computadoras que también revelan su información. [16] En estos casos, el comportamiento de reciprocidad desarrollado en el módulo antropomórfico se aplica automáticamente en conversaciones con agentes sociales virtuales. Además, las personas tienden a encontrar pistas para determinar los rasgos de personalidad incluso cuando interactúan con computadoras, tal como lo hacemos en las interacciones sociales. [17]
Se han propuesto algunas explicaciones alternativas para la ecuación de los medios, pero, como sostienen Nass y Moon (2000) [18] , estas explicaciones no se suman al conjunto de pruebas empíricas que apoyan la ecuación de los medios. Una explicación es que las personas atribuyen características humanas a las computadoras, también conocido como antropomorfismo . Nass y Moon (2000) refutan esta afirmación, diciendo: “Los participantes en nuestro experimento eran usuarios adultos y experimentados de computadoras . Cuando se les preguntó, insistieron en que nunca responderían socialmente a una computadora y negaron vehementemente el comportamiento específico que de hecho habían exhibido durante los experimentos” (p. 93). Un segundo argumento en contra de la ecuación de los medios es que los participantes en realidad están respondiendo a los programadores detrás de la computadora. Nass y Moon (2000) refutan este argumento citando que los estudios que involucraron múltiples computadoras generalmente encontraron diferencias en las interacciones de una computadora a otra. Si una persona estuviera interactuando con el programador detrás de la computadora, entonces no habría diferencia en la interacción entre computadoras. Los críticos también han argumentado que la forma en que se diseñaron los experimentos y cuestionarios en la investigación de Stanford puede haber predispuesto a los sujetos a interactuar socialmente con la tecnología. Nass y Moon (2000) contraargumentaron diciendo que los experimentos no eran engañosos. Ninguno de los ordenadores utilizados en los experimentos estaba personalizado; el ordenador nunca se refería a sí mismo como “yo” y los participantes interactuaban con un texto simple en una pantalla.
Reeves y Nass explican que las máximas de comunicación de H. Paul Grice son quizás las reglas más generalmente aceptadas sobre cómo se generan las implicaturas conversacionales y que las reglas de Grice son una base vital para explicar la ecuación de los medios. Los cuatro principios consisten en calidad, cantidad, claridad y relevancia. Reeves y Nass usaron estos principios para ayudar a explicar cómo creían que las computadoras podían ser actores sociales. La calidad se refiere a cómo la información presentada en una conversación debe tener valor, verdad e importancia. La cantidad se refiere a cómo los hablantes en la interacción deben presentar la cantidad justa de información para que la conversación sea lo más útil posible. Demasiada o muy poca información puede dañar el valor de la información. Reeves y Nass argumentan que la cantidad no es algo que las redes sociales ejecuten muy bien; creen que causa frustración porque las computadoras muestran demasiada o muy poca información a los humanos cuando intentan comunicarse. La relevancia se refiere al contenido de la información que se traduce en una interacción: esta información debe ser relevante y estar relacionada con el tema. Reeves y Nass sostienen que las computadoras deberían ser personalizables para que el usuario tenga control sobre la relevancia, y observaron cómo las computadoras luchan por responder a los deseos o los objetivos de los usuarios.
Reeves y Nass sostienen que las máximas de Grice son pautas vitales para la ecuación de los medios porque las violaciones de estas reglas tienen un significado social. Si una de las partes de la interacción social viola una regla, la otra parte puede percibirlo como una falta de atención o una disminución de la importancia de la conversación; en otras palabras, se ofende. Esto lleva a una consecuencia negativa tanto para la parte que violó una regla como para el valor de la conversación.
En el estudio que examina la eficacia de los robots de encuesta que recopilan datos en un juego virtual en 3D, Second Life , los investigadores descubrieron que el resultado apoya y contradice la teoría de la ecuación de los medios. El robot y el entrevistador humano se acercarían a los avatares en Second Life y formularían preguntas de la encuesta utilizando chats de mensajes privados. El resultado muestra que los robots y los entrevistadores humanos tienen el mismo éxito en la recopilación de información de la vida real en el entorno virtual. Sin embargo, al examinar la polaridad de las respuestas, los investigadores descubrieron que la mayoría de las respuestas recopiladas por el robot son neutrales, mientras que la mayoría de las respuestas recopiladas por los humanos se consideran negativas. [19]
En un estudio que examina las respuestas pupilares a los robots y las emociones humanas, los investigadores encontraron resultados que respaldan la teoría del Valle Inquietante y la ecuación de los medios. Los investigadores registraron el tamaño de la pupila de 40 participantes mientras veían y calificaban las imágenes de robots y rostros humanos que expresaban diversas emociones. Las apariencias de los robots varían desde parecidas a dibujos animados, o menos parecidas a las humanas, hasta más parecidas a las humanas. Más tarde, se les pidió a los participantes que completaran un cuestionario en el que se les preguntaba si podían imaginar una interacción social en la vida real con robots en función de su similitud con los humanos. Según los resultados, los robots que se consideraron muy parecidos a los humanos tuvieron un peor desempeño en la interacción social imaginada, provocaron menores dilataciones de las pupilas y fueron más difíciles de identificar cuando mostraban emociones emocionales. Además, en varias situaciones emocionales, el patrón de dilatación de la pupila parece ser muy similar entre los estímulos de los robots y los humanos. Por lo tanto, respalda la teoría del Valle Inquietante y la ecuación de los medios a través de una lente fisiológica. [20]
En los últimos años, los juegos serios , o juegos para aprender, han ganado cada vez más popularidad en el campo de la educación. El aprendizaje basado en juegos digitales explora la eficacia de los juegos para propósitos serios. Al sumergirse en un entorno de juego dinámico, interactivo y visualizado, es probable que los estudiantes desarrollen motivación, entusiasmo y participación. [21] Según la teoría de la ecuación de los medios, las personas reaccionarán a las interacciones con los medios como si estuvieran en la vida real. Al igual que en la vida real, al diseñar juegos serios, los productores deben considerar que las visualizaciones que enriquecen las interfaces de los juegos también pueden convertirse en distracciones que reducen la eficiencia del estudio y aumentan las cargas cognitivas. Por lo tanto, se debe alcanzar un equilibrio al crear entornos digitales que fomenten los hábitos de estudio al mismo tiempo que estimulan el entusiasmo del usuario. [22]
En un estudio que examinó las respuestas de los pacientes a las malas noticias transmitidas por médicos humanos y robots, los investigadores descubrieron que los participantes preferían el mensaje del robot. Al emplear las estadísticas frecuentistas y bayesianas , los investigadores probaron la ecuación de los medios y la validez de Computers are Social Actors (CASA). Según el resultado, la ecuación de los medios no es cierta. Los participantes informaron que preferían recibir resultados negativos de los mensajes de un robot humanoide que de la telemedicina con humanos. Esta preferencia puede deberse a la falta de expresión emocional que dirige el enfoque hacia la información en sí. [23]
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