¿Skinner estaba equivocado? Condicionamiento operante y voto negativo en comunidades en línea

Los psicólogos saben desde hace mucho tiempo que, si bien B.F. Skinner es el padre fundador de la psicología del comportamiento, algunas de las bases sobre las que construyó sus teorías no se han mantenido bajo el escrutinio de la investigación moderna.

Una de las contribuciones centrales de Skinner a la psicología moderna fue una teoría llamada "condicionamiento operante". En él, creía que las personas podían estar motivadas por cuatro tipos diferentes de estímulos: refuerzo negativo o positivo y castigo negativo o positivo.

Desafortunadamente, muchos desarrolladores crean herramientas, servicios y marcos en línea que ponen en práctica sus creencias de psicología pop. Entonces, ¿qué encontraron los investigadores cuando examinaron el uso de dos de las herramientas de condicionamiento operante más populares de Skinner en unas pocas comunidades en línea grandes?

En primer lugar, repasemos lo que queremos decir con todos estos términos de psico-charlatanería. La mayoría de nosotros estamos familiarizados con el castigo, que Skinner podría considerar un "castigo positivo". Es entonces cuando agrega algo aversivo después de un comportamiento que desea extinguir (como un padre que le da una nalgada a un niño1 o un adulto que recibe una multa por exceso de velocidad por conducir demasiado rápido).

Lo opuesto a esto es el castigo negativo: la eliminación de algo que una persona valora (como quitarle el juguete a un niño después de un comportamiento que un padre está tratando de detener).

El refuerzo positivo es la adición de algo, como una recompensa, que ocurre después de un comportamiento que desea reforzar (como cuando le da a un niño un premio por recoger sus juguetes o un adulto recibe una bonificación en el trabajo por superar sus metas) . El refuerzo negativo es la eliminación de un estímulo desagradable para fomentar un comportamiento futuro (como limpiar la basura de su automóvil para evitar un olor desagradable) .2

Condicionamiento operante en comunidades en línea

Internet está lleno de una amplia gama de comunidades en línea, que van desde Facebook, Twitter, reddit y 4chan hasta grupos de apoyo y comentarios en publicaciones de blogs. Las comunidades varían igualmente en cuanto a las herramientas que emplean para fomentar el comportamiento positivo de las personas que publican o comentan en ellas. Comunidades como reddit y Slashdot, por ejemplo, utilizan el voto a favor y en contra de sus usuarios como un medio para fomentar las contribuciones positivas. Facebook solo permite "Me gusta" positivos. Los grupos de apoyo de Psych Central solo permiten dar "Gracias" o "Abrazos" a una publicación.

Los investigadores querían comprender cómo funcionan estas diversas herramientas de refuerzo en las comunidades en línea. Entonces, en el transcurso de 18 meses, examinaron el comportamiento de votación de 1.8 millones de usuarios diferentes que emitieron 140 millones de votos sobre 42 millones de comentarios dejados en cuatro grandes comunidades de noticias en línea (CNN.com, Allkpop.com, Breitbart.com e IGN.com ) para ver qué relación tenían esos votos con el comportamiento de los participantes. Los cuatro sitios utilizan un sistema de moderación de comentarios llamado Disqus que permite a los usuarios votar hacia arriba o hacia abajo los comentarios con los que están de acuerdo o en desacuerdo.

Esto es lo que encontraron.

Las evaluaciones negativas aumentan la frecuencia de publicación

Cuanto más negativamente se evaluó a un comentarista, más publicaría ese comentarista en el futuro. Esto es contrario a lo que sugeriría la teoría del condicionamiento operante. El castigo (en el aumento de votos negativos por su comentario) sugeriría que un comentarista publicaría Menos en el futuro. En cambio, los investigadores encontraron que los comentaristas publicaron más que aquellos que recibieron evaluaciones positivas. Sorprendentemente, la falta de comentarios ralentiza más los carteles:

Además, cuando examinamos a los usuarios que no recibieron comentarios sobre sus publicaciones, descubrimos que en realidad disminuyen la velocidad. En particular, los usuarios que no recibieron comentarios escriben con un 15% menos de frecuencia, mientras que los que recibieron comentarios positivos escriben un 20% más que antes, y los que recibieron comentarios negativos escriben un 30% más que antes.

Las evaluaciones negativas impactan las percepciones futuras

Cuantas más evaluaciones negativas obtengas (en forma de votos negativos sobre tus comentarios), peor te percibe la comunidad. "Después de una evaluación positiva, las evaluaciones futuras de las publicaciones de un autor no difieren significativamente de las anteriores", señalan los investigadores. "Sin embargo, después de una evaluación negativa, un autor recibe peores evaluaciones que antes".

Las evaluaciones negativas reducen la calidad de las publicaciones futuras

Una vez que una persona ha sido evaluada negativamente en sus comentarios, es probable que la calidad de sus comentarios futuros disminuya significativamente. Una evaluación positiva no hace nada por la calidad de las publicaciones futuras.

Estos resultados son interesantes porque establecen el efecto de la recompensa y el castigo en la calidad de las publicaciones futuras de un usuario. Sorprendentemente, nuestros hallazgos son, en cierto sentido, exactamente lo contrario de lo que esperaríamos bajo el marco del condicionamiento operante. En lugar de que las evaluaciones aumenten la calidad de las publicaciones del usuario y dirijan a la comunidad hacia discusiones de mayor calidad, encontramos que las evaluaciones negativas en realidad disminuyen la calidad de las publicaciones, sin una tendencia clara de que las evaluaciones positivas tengan un efecto de ninguna manera.

Si obtiene votos negativos, es más probable que dé a otros votos negativos

Los investigadores también encontraron que si obtiene una evaluación negativa de sus comentarios, la semana siguiente es más probable que vote los comentarios de otras personas de manera más negativa. No hubo cambios en el comportamiento de voto de los participantes para comentarios positivos.

En general, los usuarios castigados no solo cambian su comportamiento de publicación, sino también su comportamiento de voto al ser más propensos a evaluar negativamente a sus compañeros usuarios. Tal comportamiento puede filtrar los efectos perjudiciales de la retroalimentación negativa a través de la comunidad.

¿Qué significa esto para las comunidades en línea?

Los investigadores encontraron que la retroalimentación negativa (en forma de voto negativo) conduce a cambios negativos significativos en el comportamiento del usuario. Estos cambios son en general muy negativos para la comunidad en línea en general, porque es más probable que el usuario publique más a menudo con comentarios de menor calidad. También es más probable que evalúen a sus compañeros usuarios de forma más negativa en el futuro.

Sin embargo, hay algunas limitaciones que mencionar. Los investigadores examinaron solo cuatro sitios web orientados a noticias en línea, donde el sentido de "comunidad" puede ser muy diferente al de un grupo de Facebook o LinkedIn, o un grupo de apoyo emocional. Por lo tanto, no sabemos si estos resultados se pueden generalizar a todas las comunidades en línea (sospecho que es posible que no lo sean). Los investigadores solo se enfocaron en un tipo de retroalimentación, votos de comentarios, y en su mayoría ignoraron el contenido de la discusión real que estaba teniendo lugar.

Las recompensas (en términos de votos a favor y comentarios positivos de la comunidad) parecieron tener poco efecto para fomentar una mayor cantidad de comentarios futuros o aumentar la calidad de los comentarios. Pero el castigo pareció tener exactamente el efecto contrario al pretendido. Los usuarios que fueron castigados (al recibir votos negativos en sus comentarios) publicaron más y menos calidad en el futuro.

Si pertenece a una comunidad en línea que utiliza tanto el voto positivo como el negativo, esta investigación debería animarle a examinar su propia comunidad en busca de tendencias de datos similares. Y quizás reconsidere el uso de la votación en contra.

Referencia

Cheng, J, Danescu-Niculescu-Mizil, C. y Leskovec, J. (2014). Cómo los comentarios de la comunidad influyen en el comportamiento del usuario (PDF). Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial.

Notas al pie:

1. Lo que ningún adulto debería hacer hoy en día. [↩]
2. Curiosamente, la entrada de Wikipedia sobre estos dos términos es exactamente lo contrario de lo que afirman. Ahh Wikipedia… [↩]