Explicación neurocomputacional de la procrastinación
Esta provendría de un sesgo cognitivo: hacer una tarea más tarde pareciera mucho menos esforzada, pero no menos gratificante.
Casi todos los seres humanos procrastinan en cierta medida, ya sea a la hora de rellenar la declaración de renta, pagar las cuentas, ahorrar para la jubilación o dejar conductas adictivas como el tabaquismo o el juego. Lo hacen a pesar de conocer las posibles consecuencias adversas, como las dificultades financieras o los daños a la salud. A pesar de su elevada prevalencia, que afecta a cerca del 70% de los estudiantes y hasta el 20% de los adultos, los mecanismos que conducen a la procrastinación siguen siendo poco conocidos. Tal y como sugiere su etimología (crastinus es una palabra latina que significa "mañana"), el significado común de la procrastinación es posponer los deberes de un día para otro.
En el marco de la teoría económica neoclásica, la procrastinación se consideraría irracional, porque impide maximizar la utilidad a largo plazo, incluso cuando se identifica claramente el curso de acción correcto. Este comportamiento ha dado lugar al desarrollo de modelos económicos alternativos que preservarían el principio de maximización de la utilidad.
Un equipo de investigadores del Inserm, el CNRS, la Universidad de la Sorbona y la AP-HP del Instituto del Cerebro de París (Francia) acaba de descifrar cómo se comporta nuestro cerebro cuando procrastinamos. El estudio combina imágenes funcionales y pruebas de comportamiento y ha permitido a los científicos identificar una región del cerebro donde se toma la decisión de procrastinar: el córtex cingulado anterior. El equipo también desarrolló un algoritmo para predecir la tendencia a la procrastinación de los participantes.
Para descifrar el comportamiento, los individuos participaron en una serie de pruebas durante las cuales se registró su actividad cerebral mediante resonancia magnética. Primero se pidió a cada participante que asignara subjetivamente un valor a las recompensas (pasteles, flores) y a los esfuerzos (memorizar un número, hacer flexiones). A continuación, se les pidió que indicaran sus preferencias entre obtener una pequeña recompensa rápidamente o una gran recompensa más tarde, así como entre un pequeño esfuerzo a realizar de inmediato o un mayor esfuerzo a realizar más tarde.
La tendencia a procrastinar se midió entonces mediante dos tipos de pruebas. En la primera, se pedía a los participantes que decidieran si hacer un esfuerzo el mismo día para obtener la recompensa asociada inmediatamente, o hacer un esfuerzo al día siguiente y esperar hasta entonces para obtener la recompensa. En la segunda, al volver a casa, los participantes tenían que rellenar varios formularios bastante tediosos y devolverlos en el plazo de un mes para ser compensados por su participación en el estudio.
Los datos de las pruebas de IRM se utilizaron para alimentar un modelo matemático de toma de decisiones desarrollado por los investigadores, conocido como modelo neurocomputacional.
Cuanto más lejos esté el plazo, menos costoso será el esfuerzo y menos gratificante la recompensa.
A partir de la información sobre la actividad de su córtex cingulado anterior y de los datos recogidos durante las pruebas de comportamiento, los investigadores establecieron un perfil motivacional para cada participante. Este perfil describe su atracción por las recompensas, su aversión al esfuerzo y su tendencia a devaluar los beneficios y los costes con el tiempo. Este perfil permitió estimar la tendencia a procrastinar de cada uno de los participantes. Cuando se rellenó con datos específicos de cada uno de estos perfiles, su modelo fue capaz de predecir el tiempo que tardaría cada uno de ellos en devolver el formulario.
Esta investigación podría ayudar a desarrollar estrategias individuales para dejar de posponer las tareas que están a nuestro alcance. También evitaría los efectos perniciosos de la procrastinación en ámbitos tan variados como la educación, la economía y la salud.
