Por Muy Interesante 


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Una nueva estrategia llamada "mira dos veces, perdona una" podría ser la clave para reducir los conflictos en redes sociales y fomentar una mayor cooperación en los entornos digitales.

En los últimos años, las redes sociales se han convertido en el escenario principal de nuestras interacciones cotidianas. Sin embargo, estas plataformas también han dado lugar a un entorno donde los malentendidos y los juicios rápidos pueden escalar rápidamente en conflictos. ¿Cómo podemos promover un espacio más cooperativo en un entorno donde la información fluye a gran velocidad y las reputaciones se destruyen en segundos? Un equipo de investigadores de la Universidad de Pensilvania parece haber encontrado una solución simple pero poderosa: "mira dos veces, perdona una".
 

Un modelo simple para un problema complejo

En un estudio publicado recientemente en la revista Nature, los científicos Joshua B. Plotkin y Corina Tarnita, junto a su equipo, exploraron cómo el comportamiento humano se puede modelar para mantener la cooperación en diferentes contextos. La teoría que guía este estudio es la de la "reciprocidad indirecta", que sostiene que las personas con buena reputación —aquellas que han demostrado ayudar a otros— son más propensas a recibir recompensas de terceros. 

Pero la clave para que esto funcione en la sociedad es el consenso sobre quién merece una buena reputación. En un mundo donde la información sobre las acciones de los demás es abundante, especialmente en redes sociales, la estrategia "mira dos veces, perdona una" podría ser la clave para lograr una mayor cooperación.

Este modelo matemático muestra que, al observar múltiples acciones de una persona antes de emitir un juicio definitivo y ser indulgente con alguna de sus fallas, es posible mantener relaciones cooperativas, incluso en sociedades con normas de juicio variadas.
 

Redes sociales: un terreno fértil para el conflicto

En plataformas como X (anteriormente conocida como Twitter), Facebook o Instagram, el juicio hacia los demás suele ser rápido y contundente. Una publicación desafortunada o un comentario malinterpretado pueden manchar la reputación de una persona en segundos, provocando reacciones virulentas. Este fenómeno, conocido como la "cultura de la cancelación", genera un ambiente en el que la cooperación y la comprensión mutua se ven cada vez más mermadas. 

Las redes sociales, en su mayoría, operan bajo un sistema de juicios binarios: una persona es vista como "buena" o "mala" en función de una sola acción, sin considerar el contexto o un patrón más amplio de comportamiento.

El equipo de Plotkin y Tarnita sugiere que este enfoque rígido es parte del problema. En su estudio, proponen que mirar más de una acción y perdonar algunos errores podría ser suficiente para cambiar la forma en que las personas interactúan entre sí. Esto no solo evitaría juicios prematuros, sino que también ayudaría a que los usuarios de redes sociales mantengan un enfoque más equilibrado y cooperativo.

La importancia del perdón

El perdón es uno de los elementos clave en este modelo. En lugar de castigar duramente a las personas por una sola acción negativa, la estrategia "mira dos veces, perdona una" invita a observar un conjunto más amplio de comportamientos. Esto permite que, si una persona comete un error, su reputación no se vea destruida por completo, especialmente si el resto de sus acciones son positivas.

El perdón en este contexto no implica tolerar conductas claramente dañinas, sino más bien adoptar una perspectiva más equilibrada. Este enfoque busca reducir el ambiente hostil y las reacciones excesivas que dominan las redes sociales, promoviendo en su lugar una actitud más comprensiva y menos reactiva.

La simplicidad del modelo lo hace particularmente atractivo para su aplicación en plataformas digitales. La mayoría de los algoritmos que gestionan las interacciones en redes sociales están diseñados para captar rápidamente la atención de los usuarios, a menudo priorizando las respuestas emocionales fuertes. Sin embargo, este enfoque puede ser contraproducente para la cooperación.

Los investigadores proponen que, si las plataformas digitales adoptaran estrategias basadas en este modelo, podrían reducirse los niveles de conflictividad. Un ejemplo práctico sería ajustar los algoritmos de moderación para que estos consideren más de una interacción antes de sancionar o promover una determinada acción. De este modo, las plataformas fomentarían una mayor tolerancia y comprensión entre los usuarios.
 

Un hallazgo sorprendente

Una de las conclusiones más interesantes del estudio es que este método no fue superado por otras estrategias más complejas. Los investigadores probaron otras variaciones, como observar más de dos acciones o ser aún más indulgente con los errores, pero ninguna de estas alternativas fue más efectiva que el enfoque original.

Lo más sorprendente es que, aunque hoy en día contamos con cantidades masivas de información sobre el comportamiento de los demás, este modelo simple sigue siendo el más eficiente. 

Según los autores del estudio, esta estrategia podría haberse originado en las primeras sociedades humanas y, debido a su efectividad, ha persistido a lo largo del tiempo como una forma fundamental de mantener la cohesión social.
 

El futuro de la cooperación en redes

La investigación abre nuevas posibilidades para mejorar la convivencia en entornos digitales. A medida que las redes sociales se consolidan como una parte fundamental de nuestras vidas, la implementación de este tipo de estrategias podría transformar la forma en que interactuamos en estos espacios. Al adoptar un enfoque más reflexivo y menos reactivo, podríamos reducir la polarización y promover un ambiente más saludable y cooperativo.

El modelo de "mira dos veces, perdona una" es una solución prometedora para los problemas que enfrentan las redes sociales hoy en día. Su simplicidad y eficacia lo convierten en una herramienta valiosa no solo para investigadores y académicos, sino también para los diseñadores de plataformas que buscan mejorar la calidad de las interacciones entre sus usuarios.

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