Por Canuto  

Un experimento con cientos de participantes en Estados Unidos encontró que los diálogos políticos con IA pueden reducir la polarización, pero el efecto depende del formato. Cuando las personas defendieron su propia postura frente a un chatbot que les presentaba argumentos opuestos, la despolarización fue mayor e inmediata. En cambio, cuando se les pidió argumentar contra sus propias creencias, los beneficios aparecieron más tarde y con resultados más complejos sobre la empatía.
***

  • Un estudio con 469 participantes en condiciones con IA halló que los diálogos congruentes con la postura del usuario redujeron más la polarización afectiva y de opinión.
  • Los intercambios incongruentes, donde el usuario defendía una postura contraria a la propia, redujeron menos la polarización en el corto plazo y debilitaron la empatía cognitiva momentánea.
  • El diseño del diálogo fue clave: la discusión colaborativa funcionó mejor que el debate adversarial en tareas de abogar por una posición contraria.

 

La idea de usar inteligencia artificial para bajar la tensión política suena poderosa. Un chatbot siempre está disponible, no se ofende y puede sostener una conversación estructurada sin caer, al menos en teoría, en insultos o tribalismo. Pero un nuevo estudio sugiere que el simple hecho de hablar con una IA no garantiza un efecto positivo.

La clave estaría en el diseño del intercambio. Es decir, importa si la persona discute defendiendo su propia postura o si se le pide adoptar la contraria, si el tono es colaborativo o combativo, e incluso si existe un pequeño incentivo económico por hacer mejor la tarea.

Esa es la conclusión central de Divergent Paths to Depolarization: Dialogue Design Determines the Prosocial Benefits of AI-Assisted Political Argumentation, investigación firmada por Jianlong Zhu, Syed Muhammad Jhon Raza Naqvi, Carolin-Theresa Ziemer, Usman Naseem e Ingmar Weber. El trabajo analizó cómo distintos formatos de diálogo político con IA afectan la polarización, la empatía y otras actitudes cívicas.

El estudio se realizó en dos sesiones en línea con participantes de Estados Unidos. En total, hubo 527 personas en la primera sesión, aunque 469 quedaron dentro de las condiciones con IA y 58 en condiciones de referencia sin IA. De ese grupo, 350 completaron también la segunda sesión, realizada 14 días después.

¿Cómo se diseñó el experimento?

Los investigadores reclutaron a los participantes en Prolific con cuotas demográficas alineadas con el censo de Estados Unidos. Cada persona fue asignada a una de varias condiciones experimentales. Algunas interactuaron con un chatbot y otras realizaron una tarea de escritura sin IA, que funcionó como referencia.

En la rama con IA se cruzaron tres variables. La primera fue el lado argumentativo. Algunos participantes defendieron argumentos acordes con sus propias creencias, algo que el estudio llama diálogo actitudinalmente congruente o proactitudinal. Otros tuvieron que actuar como “abogados del diablo” y argumentar contra su propia postura, es decir, en una condición actitudinalmente incongruente o contraactitudinal.

La segunda variable fue el modo de conversación. En algunos casos, la interacción se presentó como una discusión colaborativa. En otros, como un debate adversarial, con tono más confrontacional. La tercera variable fue la presencia o ausencia de un pequeño incentivo financiero por desempeño.

El chatbot fue impulsado por GPT-5.1 con instrucciones personalizadas. Antes de entrar al chat, a los participantes se les pidió imaginar una escena social donde un conocido expresa una opinión política fuerte. Luego debían responder con contraargumentos. El sistema guiaba la conversación en varias rondas, pedía más elaboración si la respuesta era vaga y cerraba con una reflexión final.

Los temas tratados incluyeron voto por correo, políticas sanitarias de los CDC, sindicalización y perforación de petróleo y gas en la primera sesión. En la segunda aparecieron expansión de la Corte Suprema, guerra de Ucrania, políticas económicas de Donald Trump y prácticas de diversidad, equidad e inclusión.

La sorpresa principal: defender la propia postura funcionó mejor

Uno de los hallazgos más llamativos fue que los diálogos congruentes con la actitud previa del usuario redujeron más la polarización inmediata que los diálogos incongruentes. En otras palabras, cuando la persona sostuvo su postura y fue la IA quien presentó el punto de vista contrario, el efecto despolarizador fue mayor.

En polarización afectiva, medida como la diferencia entre la opinión que una persona tiene de quienes están de acuerdo con ella y de quienes no lo están, los diálogos proactitudinales con IA superaron a los contraactitudinales. La diferencia fue estadísticamente significativa, con p = 0,008 y un tamaño de efecto d = 0,21.

Además, frente a la tarea equivalente sin IA, los diálogos proactitudinales con chatbot mostraron una ventaja marginalmente significativa en la reducción de polarización afectiva, con p = 0,058 y d = 0,33. En cambio, cuando los participantes tuvieron que argumentar contra sus propias creencias, la presencia de la IA no aportó una mejora clara frente a la tarea sin chatbot, con p = 0,681 y d = 0,08.

El patrón se repitió en la polarización de opinión. Los diálogos congruentes generaron un mayor desplazamiento de postura hacia el lado opuesto que los diálogos incongruentes, con p = 0,021 y d = 0,20. También aquí la IA mostró ventaja frente a la tarea sin IA en la condición proactitudinal, con p = 0,017 y d = 0,43.

Según el estudio, esto sugiere que la capacidad del chatbot para presentar perspectivas alternativas y persuadir al usuario fue un motor importante de los beneficios inmediatos. No hubo evidencia de que el simple ejercicio de generar argumentos contra la propia postura produjera mejores efectos en el corto plazo dentro de un entorno humano-IA.

Empatía: peor al inicio, mejor con el tiempo en una condición

El análisis de la empatía añadió una capa más compleja. Los investigadores midieron empatía cognitiva en dos niveles. Uno fue la empatía de estado, más ligada a cómo se siente la persona en el momento del ejercicio. El otro fue la empatía de rasgo, entendida como una disposición más estable a adoptar la perspectiva ajena.

Contra lo que esperaban los autores, los participantes en diálogos contraactitudinales con IA no mostraron más empatía cognitiva momentánea. Ocurrió lo contrario. Esa condición produjo una empatía de estado más débil que la tarea de escritura equivalente sin IA, con p = 0,024 y d = 0,53.

En el lado opuesto, la IA sí elevó la empatía de estado cuando la persona defendía su propia posición y el chatbot le ofrecía el contrapunto. En esa comparación con la tarea sin IA, el resultado fue fuerte, con p < 0,001 y d = 0,74.

Sin embargo, la película cambió al mirar la evolución entre sesiones. Los participantes en condiciones contraactitudinales con IA registraron un aumento neto en empatía cognitiva de rasgo durante el período de dos semanas entre una sesión y otra, con p = 0,029 y dz = 0,17. El incremento equivalió a 0,58 puntos en la escala IRI-PT usada por los investigadores.

Los autores interpretan que generar argumentos contra la propia postura puede ser más difícil y más incómodo en el momento. Pero ese esfuerzo podría seguir procesándose después, cuando baja la resistencia inicial y la persona rumia lo discutido. El beneficio, por tanto, no sería inmediato sino diferido.

Discusión colaborativa superó al debate en tareas más difíciles

El formato del diálogo también importó. Los investigadores habían planteado que una discusión colaborativa podía crear mayor seguridad emocional que un debate frontal. Los datos apoyaron esa idea, sobre todo en las tareas donde el usuario debía argumentar en contra de su postura real.

Dentro de las condiciones contraactitudinales, la discusión colaborativa redujo más la polarización afectiva que el debate adversarial. El resultado fue significativo, con p = 0,021 y d = 0,26.

El mismo patrón apareció en otras variables. La discusión produjo mejores resultados que el debate en empatía de estado, con p = 0,048 y d = 0,27. También en empatía de rasgo, con p = 0,016 y d = 0,25, y en apoyo a normas democráticas, con p = 0,010 y d = 0,26.

En los diálogos proactitudinales, en cambio, no hubo evidencia sólida de que el modo colaborativo o el adversarial hicieran una diferencia clara. Esto refuerza la idea de que no existe un formato universalmente superior. El impacto depende de la tarea psicológica que se esté intentando activar.

El incentivo económico tuvo efectos limitados

El estudio también examinó si ofrecer un bono pequeño mejoraba el desempeño en estas conversaciones, especialmente cuando la tarea era más exigente. La lógica era que un estímulo económico podía motivar a los participantes a tomarse más en serio el papel de defender una postura que en realidad no compartían.

Los resultados fueron modestos. El incentivo no redujo la polarización afectiva en las condiciones contraactitudinales. Pero sí elevó la empatía de estado, con p = 0,044 y d = 0,28, y mostró un aumento marginal en reflexión crítica, con p = 0,057 y d = 0,40.

En las condiciones de debate, el incentivo sí impulsó más claramente la reflexión crítica, con p = 0,002 y d = 0,70, sin importar el lado argumentativo. Aun así, el trabajo advierte que los incentivos monetarios pueden tener efectos ambiguos, ya que también podrían debilitar la motivación intrínseca.

Ese matiz es relevante para cualquiera que piense en desplegar herramientas de IA como intervención cívica a gran escala. No basta con pagar para que la gente participe. El diseño de la experiencia y la calidad del compromiso mental parecen ser factores más decisivos.

Normas democráticas, tolerancia política y límites del estudio

El estudio encontró efectos más débiles en apoyo a normas democráticas y en intolerancia política. En las mediciones inmediatas, la presencia de un chatbot no mostró beneficios claros frente a la tarea sin IA. De hecho, en diálogos proactitudinales, la IA redujo el puntaje de apoyo a normas democráticas frente a la tarea de referencia, con p = 0,024 y d = 0,35.

Los autores señalan que estas variables estaban afectadas por techos y pisos estadísticos. Un 44% de las respuestas iniciales ya estaba en el valor máximo de apoyo a normas democráticas, mientras un 40% estaba en el valor mínimo de intolerancia política. Eso dificultó capturar mejoras adicionales.

A lo largo de las dos sesiones, los participantes en condiciones contraactitudinales con IA sí mostraron un aumento neto en apoyo a normas democráticas, con p = 0,014 y dz = 0,19. La intolerancia política disminuyó en la primera sesión tanto en condiciones proactitudinales como contraactitudinales, con p = 0,013 y dz = 0,20 en el primer caso, y p = 0,021 y dz = 0,18 en el segundo, pero ese efecto se revirtió antes de la segunda sesión.

El trabajo también reconoce limitaciones. La muestra provenía de una plataforma en línea, lo que pudo sesgarla hacia usuarios más digitales y con incentivos económicos particulares. Hubo exclusiones importantes por calidad de respuestas y una deserción del 34% entre sesiones. Además, el diseño priorizó detectar diferencias entre condiciones con IA más que comparar con fuerza estadística el uso de IA frente a la ausencia de ella.

Aun con esas reservas, la investigación deja una conclusión útil para el debate actual sobre IA y sociedad. Los chatbots podrían servir como herramientas escalables para ejercicios de apertura mental y despolarización, pero solo si el formato está bien diseñado. En este campo, el detalle no es accesorio. Es el mecanismo central.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín

Artículos Relacionados