Aprendizaje social y modelo de DeGroot

El aprendizaje social explica cómo formas tus creencias al promediar lo que piensan las personas que te rodean. Imagínalo como una conversación en la que ajustas tu opinión según lo que aportan tus amigos, colegas y expertos de confianza, dando más peso a unas aportaciones que a otras. El modelo de DeGroot describe esto matemáticamente: las personas calculan una y otra vez promedios ponderados de las creencias de sus contactos hasta que las opiniones se estabilizan. Que el grupo llegue a un acuerdo depende por completo de cómo estén conectadas las personas entre sí.

Prueba esto: Dibuja un mapa de quiénes influyen en tu forma de pensar y quiénes influyen en esas personas.

El aprendizaje social describe cómo se propagan las creencias por las redes cuando las personas ajustan sus opiniones una y otra vez, promediando lo que piensan quienes las rodean. La idea clave es que tu influencia depende de tu posición en la estructura de la red: las personas con muchas conexiones actúan como puntos centrales que moldean las opiniones de los demás. Que un grupo llegue a un consenso depende de si la red social está lo bastante conectada como para que la información circule entre todos sus miembros.

Este patrón aparece por todas partes. En las organizaciones, la cultura empresarial se forma a medida que los empleados interactúan de forma repetida y se alinean con líderes y compañeros influyentes. En los mercados financieros, los inversores observan el comportamiento de los demás y pueden alejar los precios de su valor fundamental mediante cascadas: compran acciones en masa solo porque otros lo hacen. En las plataformas digitales, los algoritmos de recomendación pueden contribuir a crear burbujas de filtros al mostrar preferentemente contenido que coincide con las creencias de los usuarios, lo que puede reducir su exposición a perspectivas diversas.

Este marco muestra que la influencia se distribuye de forma desigual: los nodos situados en el centro de la red influyen de manera desproporcionada en las creencias finales. Esto se vuelve un problema cuando las redes contienen agentes «obstinados» que nunca cambian sus creencias: pueden fijar el consenso de todo el grupo en su propia postura, aunque la mayoría no esté de acuerdo. El modelo también muestra cómo la influencia social puede perjudicar la inteligencia colectiva. Cuando las personas prestan demasiada atención a los demás en vez de a la información que cada una posee, los grupos pueden acabar coincidiendo en respuestas equivocadas y perder la sabiduría que aportarían opiniones diversas e independientes.

En la práctica, esto tiene varias implicaciones. Primero, diversifica tus fuentes de información buscando perspectivas de distintas partes de tu red. Segundo, reconoce cuándo los actores influyentes podrían orientar el consenso en beneficio propio. Tercero, fomenta el contacto con opiniones discrepantes: encarga a alguien que cuestione las opiniones predominantes, rota a las personas entre equipos o recoge comentarios anónimos.

El modelo de DeGroot, presentado por el estadístico Morris DeGroot en 1974, ofrece el marco de referencia para entender cómo se actualizan las creencias mediante el aprendizaje social. En este modelo, cada persona tiene una creencia y la actualiza calculando un promedio ponderado de las creencias actuales de sus contactos. Los pesos representan cuánta confianza deposita en cada conexión. El proceso se repite hasta que las creencias convergen hacia un consenso o se estabilizan en un desacuerdo persistente. Que se produzca esa convergencia depende de la estructura de la red: el grupo alcanza el consenso si la red es fuertemente conexa y aperiódica, o si se cumplen ciertas otras condiciones técnicas.

• Golub y Jackson (2010): Demostraron que el aprendizaje social puede perjudicar la sabiduría de las multitudes porque la influencia se correlaciona con la centralidad en la red, en vez de con la calidad de la información. Los nodos centrales moldean las creencias del grupo independientemente de que estén bien informados, lo que puede alejar a los grupos de la verdad en lugar de acercarlos a ella [1].
• Acemoglu, Como y Fagnani (2010): Mostraron que, cuando las redes contienen agentes «obstinados» que nunca actualizan sus creencias, los agentes flexibles convergen hacia un promedio ponderado de las posturas de los obstinados. Estos actores obstinados pueden ejercer una influencia desproporcionada incluso cuando son una minoría [2].
• De Dreu y West (2001): Encontraron que la discrepancia de una minoría mejora la innovación en los equipos al impulsar un procesamiento más minucioso de la información y una resolución creativa de los problemas. Cuestionar el consenso favorece mejores decisiones grupales [3].

El modelo de DeGroot supone que las personas actualizan sus creencias de forma mecánica mediante promedios ponderados. Deja de lado el comportamiento estratégico, el sesgo de confirmación, el razonamiento motivado y otros sesgos cognitivos que pueden distorsionar el aprendizaje social en la vida real. También supone que las redes y los pesos de confianza son fijos, mientras que, en realidad, las relaciones se forman dentro de la propia red en función de las creencias. Esto crea ciclos de retroalimentación que pueden producir polarización o cámaras de eco. Además, el modelo representa las creencias como valores numéricos de una sola dimensión, aunque las creencias reales tienen estructuras complejas y multidimensionales que no se pueden promediar fácilmente. Por último, el marco no especifica de dónde vienen las creencias iniciales ni cómo se relacionan con la verdad objetiva, por lo que no puede distinguir entre llegar a respuestas correctas o incorrectas sin una validación externa.