La ecuación de los medios es una teoría general de la comunicación que afirma que las personas tienden a asignar características humanas a las computadoras y otros medios , y a tratarlos como si fueran actores sociales reales. [1] Los efectos de este fenómeno en las personas que experimentan estos medios son a menudo profundos, lo que los lleva 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 educados, cooperativos, atribuyéndoles 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 pregunta a un usuario sobre sí misma, el usuario dará más respuestas positivas que cuando una computadora diferente hace la misma pregunta. Esperaban que las personas fueran menos variables en 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 fue la computadora (hay dos en la prueba), la variable dependiente fueron las respuestas de la evaluación y el control fue un cuestionario 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 pedirían a los participantes que evaluaran la computadora que utilizaron. Tendrían que decirles a Reeves y Nass lo que sentían acerca de esa computadora y qué tan bien funcionó. En cada sesión se presentaban 20 hechos y los participantes respondían si sabían “mucho, algo o muy poco” sobre la afirmación. Después de la sesión, los participantes fueron evaluados sobre el material y se les dijo qué preguntas habían respondido correctamente o incorrectamente. La Computadora #1 luego hizo una declaración de su propio desempeño al afirmar siempre que "hizo un buen trabajo".
Luego, los participantes se dividieron en 2 grupos para evaluar el rendimiento de la computadora y se les pidió que describieran este rendimiento entre una selección de aproximadamente 20 adjetivos. A la mitad de los participantes se les asignó la tarea de evaluar en la computadora número 1, la computadora que elogiaba su propio trabajo. La otra mitad fue enviada a otra computadora al otro lado de la sala para evaluar el rendimiento de la computadora número 1. [2]
La conclusión dio como resultado que las evaluaciones realizadas en la computadora n.° 1 después de que las pruebas en la computadora n.° 1 arrojaran respuestas mucho más positivas sobre la sesión. Las evaluaciones completadas en la otra computadora después de las pruebas en la computadora número 1 dieron como resultado respuestas mucho más variadas y negativas sobre la sesión. Para el control, el cuestionario en lápiz y papel, las evaluaciones tuvieron resultados similares a las evaluaciones realizadas en la computadora #2. Los participantes se sintieron más cómodos siendo honestos cuando en una computadora diferente o en un cuestionario en papel y lápiz se les preguntó sobre las sesiones completadas en la computadora n.° 1. Es como si los participantes estuvieran hablando a espaldas de la computadora número 1, sin ser honestos con ella, pero luego expresando más honestidad ante 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 agregaron un altavoz de voz a ambas computadoras que comunicaría información verbalmente para hacer más explícito el tema humano-social. La prueba arrojó casi exactamente los mismos resultados. Concluyeron que las personas son educadas con las computadoras tanto en escenarios verbales como textuales. Los participantes no necesitaron muchas señales para responder socialmente a las computadoras. El experimento apoya la hipótesis de que las reglas sociales pueden aplicarse a los medios y que las computadoras pueden ser iniciadores sociales. Los participantes negaron haber sido intencionalmente corteses con la computadora, pero los resultados sugieren lo contrario. [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 se proponen tres explicaciones: " el antropomorfismo, la computadora como proxy y la insensatez ". [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 insensatez se refiere a cómo los humanos reaccionamos o respondemos automáticamente a "señales similares a las humanas" de manera inconsciente. [1] Johnson y Gardner probaron la falta de atención como una de las explicaciones de la teoría de la ecuación de los medios e investigaron si los diferentes estados de ánimo afectarían la tendencia de los participantes a los estereotipos al interactuar con las computadoras. [3] Se pidió a los participantes que miraran un tutorial sobre manipulación. de un estado de ánimo positivo o negativo y luego el tutorial utilizó una voz masculina o femenina. Los resultados mostraron que las mujeres participantes que estaban en un estado de ánimo positivo mostraron más tendencia a estereotipos de género en las computadoras que las participantes que estaban en un estado de ánimo negativo. [3] Sin embargo, no se encontró tal patrón en los participantes masculinos. Sin embargo, el hallazgo en las participantes femeninas muestra que es más probable que la falta de atención ocurra cuando las personas se encuentran 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 utilizar su esfuerzo cognitivo para procesar el medio ambiente; en segundo lugar, las personas tienden a evitar utilizar su esfuerzo cognitivo cuando están de buen humor, a menos que hacerlo pueda 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 tanto, no es necesario ampliar el esfuerzo cognitivo. [3]
Por otro lado, 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 ciberbola y el comportamiento posterior en la vida real con una muestra de 45 estudiantes universitarios. Los participantes son asignados a dos condiciones: jugar a la ciberpelota 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 avatar informaron estar más tristes debido a la exclusión y más seguros debido a la inclusión que el grupo de agentes. En las pruebas de comportamiento social de la vida real, todos los participantes en la condición de exclusión abandonaron un espacio más grande para sentarse en la prueba de proxémica y tardaron más tiempo en ayudar a coger el bolígrafo. En particular, los participantes excluidos por los avatares tardaron mucho más tiempo en realizar una conducta de ayuda. 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 agentes y avatares difieren, lo que podría deberse a que los participantes ya no se encuentran en un estado sin sentido. [4]
Los supuestos y conclusiones de la ecuación de los medios se basan en una agenda de investigación rigurosa que se basa en datos empíricos objetivos utilizando métodos confiables de investigación en 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, encontrar teorías y experimentos sobre la interacción entre humanos y luego pedir prestado... Sacar un bolígrafo, tachar'. "humano" o "medio ambiente" y medios sustitutos. 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 completos y amplios. Los estudios han probado una amplia variedad de características de comunicación con los medios: modales, personalidad, emociones, 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 persona-computadora . Ser cortés es una respuesta automática en la mayoría de las interacciones interpersonales. Cuando una persona hace una pregunta sobre sí misma, la mayoría dará 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 persona-computadora, los investigadores diseñaron un experimento en el que los participantes trabajarían con una computadora en un ejercicio de tutoría. [5] La computadora les proporcionaría datos sobre la cultura estadounidense y luego les proporcionaría información complementaria. Luego, la computadora pidió a los participantes que realizaran una prueba para evaluar lo que habían aprendido. Después de completar las pruebas, se 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 iguales; Las experiencias negativas tienden a dominar. En otras palabras, la gente tiende a insistir más en lo negativo que en lo positivo. [2] Las respuestas a situaciones negativas son automáticas y requieren más atención al proceso que las experiencias positivas. Asignar más recursos para procesar información negativa resta recursos disponibles para procesar información positiva, lo que impide la capacidad de recordar eventos que preceden 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 proactivamente mejoran 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 información que aprendió justo antes de ver el material negativo? Y a la inversa, ¿recordarán mejor la información que recibieron 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 después les harían pruebas. Se envió una encuesta de seguimiento 6 a 7 semanas después para medir la memoria y el recuerdo del video de noticias. Los resultados apoyan la idea de que las personas recuerdan mejor la información que llega después de un evento negativo. Los encuestados que vieron las imágenes negativas recordaron mejor la segunda mitad del noticiero que la parte anterior a las imágenes negativas. Los hallazgos de este estudio respaldan aún más el supuesto de la ecuación de los medios de que las experiencias mediadas son lo mismo que las experiencias naturales.
Para una mirada más profunda a este estudio, ver 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 los miembros del equipo. Los miembros de un equipo piensan que son más similares entre sí que las personas de afuera. Hay dos características principales que definen las interacciones del equipo: identidad e interdependencia. Para que un grupo se convierta en un equipo, sus miembros deben identificarse entre sí y mostrar cierto grado de interdependencia entre sí. Estas dos características se probaron para determinar si una computadora puede ser un compañero de equipo.
En este estudio, [8] participantes fueron asignados a una de dos condiciones. En la primera condición serían emparejados con una computadora y pasarían a ser el equipo azul. La computadora tenía una pegatina azul y el humano llevaba una pulsera azul para indicar que en realidad eran un equipo. La segunda condición era 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 clasifican los elementos que consideran 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 un compañero de equipo donde se evaluó tanto a la computadora como al humano o simplemente usando la computadora como recurso). Finalmente, a los participantes se les permitió revisar sus clasificaciones, si así lo deseaban. Los resultados de este estudio indicaron que los participantes que trabajaban con la computadora como compañeros de equipo veían la computadora como más parecida a ellos, trabajaban con un estilo similar al suyo, eran más cooperativos y amigables que las personas que trabajaban 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 ajustarse al ideal del grupo incluso cuando el compañero de equipo era una computadora. Este estudio apoya la idea de que desarrollar un sentido de interdependencia es la clave para establecer una 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 que no han usado antes, y las personas también tienden a asignar rasgos de personalidad a cosas que se parecen a 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 con pantalla completa. Desde entonces, mucha gente se ha referido a la muesca negra superior de la pantalla como "el flequillo" debido al parecido similar. [10] Por lo tanto, Nass y Reeves creen que asignamos rasgos de personalidad a teléfonos, computadoras y otros dispositivos y nos molestamos con Siri cuando cuenta un chiste malo. 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 dependiendo del tipo de rasgos personales que decidamos asignar: la gente le da más crédito al mismo contenido mostrado en un canal de noticias de televisión nacional como NBC que el mismo contenido en una estación de televisión especializada. [1] Además, también asignamos roles de género a la tecnología al referirnos a Siri como él si tiene una voz masculina o ella si tiene una voz femenina.
Estos son sólo algunos de los muchos estudios que respaldan la ecuación de los medios. Para una lectura más detallada sobre este tema y estudios anteriores, consulte la sección "Lecturas adicionales" al final de este artículo.
La teoría de la ecuación de medios está estrechamente relacionada con los estudios de presencia . En la investigación de Lee sobre los fenómenos de presencia, 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 participantes informaron que los movimientos en la pantalla de televisión más grande parecían ser más rápidos y experimentaron una mayor sensación de movimiento, lo que condujo a una mayor excitación y excitación 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 naturalmente ven el mundo bajo un campo de visión periférico. [13] Por último, las personas suelen prestar más atención a los objetos en movimiento a pesar de que no causan ningún daño en entornos virtuales, a diferencia de la vida real. [14]
La psicología popular también demuestra importancia en la presencia social digital. Por ejemplo, las personas demuestran un comportamiento recíproco cuando interactúan con las computadoras. Los participantes trabajan más duro para ayudar a la computadora a calibrar la resolución cuando la computadora los ayudó antes; [15] Es más probable que las personas revelen información personal a 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 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 evidencia empírica que respalda la ecuación de los medios. Una explicación es que la gente atribuye características humanas a las computadoras, también conocido como antropomorfismo . Nass y Moon (2000) refutan esta afirmación, diciendo: “Los participantes en nuestro experimento eran usuarios de computadoras adultos y experimentados . Cuando se les preguntó, insistieron en que nunca responderían socialmente a una computadora y negaron con vehemencia 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 involucran 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 las 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 sus sujetos a interactuar socialmente con la tecnología. Nass y Moon (2000) contraargumentaron diciendo que los experimentos no eran engañosos. Ninguna de las computadoras utilizadas en los experimentos fue personalizada; la computadora nunca se refirió a sí misma como "yo" y los participantes interactuaron con texto simple en una pantalla.
Reeves y Nass explican que las máximas de H. Paul Grice para la comunicación 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 utilizaron 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 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 sostienen que la cantidad no es algo que las redes sociales ejecuten muy bien; sienten que les 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 deben ser personalizables para que el usuario tenga control sobre la relevancia, y observaron cómo las computadoras luchan por responder a los deseos o metas 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 un lado de la interacción social viola una regla, la otra parte puede verlo como una falta de atención o una disminución de la importancia de la conversación; en otras palabras, se ofenden. 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 efectividad de los robots de encuestas que recopilan datos en un juego virtual 3D, Second Life , los investigadores encontraron que el resultado respalda y contradice la teoría de la ecuación de los medios. El robot y la entrevista humana se acercarían a los avatares en Second Life y responderían preguntas de encuestas utilizando chatterboxes de mensajes privados. El resultado muestra que el robot 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 encontraron que la mayoría de las respuestas recopiladas por el robot son neutrales, mientras que la mayoría de las respuestas recopiladas por 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 de Uncanny Valley y la ecuación de los medios. Los investigadores registraron el tamaño de las pupilas de 40 participantes mientras veían y calificaban imágenes de robots y rostros humanos que expresaban diversas emociones. Las apariencias de los robots varían desde dibujos animados, o menos humanas, hasta más humanas. Más tarde, se pide a los participantes que completen un cuestionario en el que se les pregunta si podrían 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 consideraban muy parecidos a los humanos obtuvieron peores resultados en la interacción social imaginada, provocaron menores dilataciones de las pupilas y fueron más difíciles de identificar cuando mostraban emociones emocionales. Además, en diversas situaciones emocionales, el patrón de dilatación de la pupila parece ser muy similar entre los estímulos robóticos y humanos. Por lo tanto, apoya al misterioso Vally y la teoría de la ecuación de los medios a través de una lente fisiológica. [20]
En los últimos años, los serious games , o juegos para aprender, han ganado cada vez más popularidad en el ámbito de la educación. El aprendizaje digital basado en juegos explora la eficacia de los juegos con fines serios. Al sumergirse en un entorno de juego dinámico, interactivo y visualizado, es probable que los alumnos desarrollen motivación, entusiasmo e implicación. [21] Según la teoría de la ecuación de los medios, las personas reaccionarán a las interacciones con los medios como si fueran 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 del juego también pueden convertirse en distracciones que reducen la eficiencia del estudio y aumentan la carga cognitiva. Por tanto, es necesario alcanzar un equilibrio a la hora de crear entornos digitales que fomenten los hábitos de estudio y al mismo tiempo estimulen el entusiasmo de los usuarios. [22]
En un estudio que examinó las respuestas de los pacientes a las malas noticias dadas por médicos humanos y robots, los investigadores encontraron que los participantes prefieren mejor el mensaje del robot. Al emplear las estadísticas frecuentistas y bayesianas , los investigadores probaron la ecuación de los medios y la validez de Las computadoras son actores sociales (CASA). Según el resultado, la ecuación de los medios no es cierta. Los participantes informaron que preferían recibir resultados negativos de mensajes de un robot humanoide que la telemedicina con humanos. Esta preferencia puede deberse a la falta de expresión emocional que dirige la atención a la información misma. [23]
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