Estudio del proceso de toma de decisiones y la influencia del feedback en situaciones de riesgo en conducción

Resumen

Cada año alrededor de 1.25 millones de personas en todo el mundo fallecen debido a los accidentes de tráfico. Casi el 50% de las defunciones de jóvenes con edades comprendidas entre 15 y 44 años son provocados por estos accidentes (World Health Organization, 2015). Existen múltiples factores que influyen en los accidentes de tráfico, pero según la mayor parte de las investigaciones, el factor humano se muestra como el motivo principal (Wierwille et al., 2002). Aunque estudios previos han mostrado la relación entre percepción del riesgo y comportamiento de riesgo, existen hallazgos contradictorios que cuestionan esta relación. En muchas ocasiones, la conducta de riesgo se lleva a cabo con el conocimiento de que la situación implica altas probabilidades de riesgo (por ejemplo, aumentar peligrosamente la velocidad al cruzar un semáforo en ámbar). A veces, las acciones inconscientes como las distracciones o la falta de habilidades (conductores noveles) son responsables de los accidentes, pero en la mayoría de ocasiones son acciones conscientes de riesgo las que provocan dichos problemas. Aumentar la velocidad, no respetar la distancia de seguridad o realizar una tarea secundaria son conductas comúnmente observadas. Por tanto, encontramos diferencias entre la evaluación de situaciones de riesgo y la decisión finalmente tomada en dichas situaciones. Proporcionar feedback a los conductores de acuerdo a sus comportamientos de riesgo disminuye la probabilidad de situaciones de peligro, reduciendo el número de accidentes. Sin embargo, el feedback inapropiado puede distraer o aumentar el trabajo del conductor, provocando efectos indeseables en carretera (Feng y Donmez, 2013). Nuestra tesis doctoral pretende estudiar el proceso de toma de decisiones en situaciones de riesgo y la influencia que ejerce el feedback en dicho proceso, utilizando el contexto de la conducción. Se divide en tres bloques experimentales que aportan diferentes datos para cumplir nuestro objetivo: a) El primer bloque experimental (capítulo 2) se centra en el estudio del feedback no-contingente utilizando el contexto de la conducción. Los resultados muestran cómo el feedback de tipo contingente permite respuestas más rápidas y seguras que un grupo control sin feedback mientras que el feedback no-contingente provoca respuestas más lentas y relacionadas con comportamiento de riesgo, lo que puede provocar consecuencias indeseables. El efecto del feedback provoca un sesgo de respuesta opuesto en función de la contingencia. Los resultados son acordes con las teorías basadas en el umbral de decisión. b) El segundo bloque experimental (capítulo 3) diferencia entre comportamiento urgente y evaluativo (Megías, Maldonado, Cándido & Catena, 2011b). El primero incluye presión temporal, depende del estímulo y contiene posibles consecuencias negativas. Está basado en el Sistema 1 o automático, el cual utiliza la experiencia previa y las características emocionales de la situación. Por otro lado, el comportamiento evaluativo consiste en analizar diferentes opciones sin consecuencias negativas. Este tipo de tareas requieren un procesamiento controlado basado en reglas lógicas, es decir, el Sistema 2 o racional-analítico (Megías, López-Riañez, M., & Cándido, A. (2013). En este bloque investigamos el efecto de los diferentes tipos de feedback en los dos tipos de tarea y la experiencia en conducción para estudiar los modelos mentales de aprendizaje utilizados. Los resultados muestran las diferencias entre los dos tipos de tareas, cómo el conductor experto utiliza reglas procedimentales y heurísticos cognitivos que disminuyen la demanda de recursos atencionales y cómo el feedback puede influir en dicho aprendizaje, desarrollando modelos mentales más seguros. c) El tercer bloque experimental (capítulo 4) analiza los mecanismos cerebrales implicados en la toma de decisiones de riesgo influida por el feedback. Los datos obtenidos muestran que el feedback contingente, comparado con el feedback no-contingente provoca respuestas más seguras. Esta conducta implica una mayor demanda de control cognitivo que se ve reflejada en el componente N400. Además el feedback contingente, siendo predecible y conteniendo más valor informativo, obtuvo una menor puntuación en el componente SPN y mayor en el componente FRN comparados con el no-contingente. Estos hallazgos suponen un acercamiento a las bases neurofisiológicas de la influencia de la contingencia del feedback en la toma de decisiones en situaciones de riesgo. En conclusión, Integrando todos los resultados de la tesis, aportamos información útil sobre el proceso de toma de decisiones en situaciones complejas de riesgo como la conducción. El estudio del sistema de procesamiento automático ha mostrado su importancia en el desarrollo de modelos mentales que implican comportamiento seguro. Los conductores deben practicar, hasta que se convierte en hábito, la respuesta de frenar para evitar cualquier riesgo, incluso si su probabilidad de aparición es pequeña o incierta. Por último, el eje en torno al que gira la tesis es el feedback, el cual se muestra como una herramienta fundamental para prevenir comportamientos de riesgo, pero debemos atender a la contingencia con la que es aplicado. Estos datos deben tenerse en cuenta a la hora de desarrollar programas de multas en carretera o dispositivos integrados en el automóvil para conseguir el objetivo de reducir el número de accidentes en carretera originados por el comportamiento de riesgo. BIBLIOGRAFÍA Catena, A., Perales, J. C., Megías, A., Cándido, A., Jara, E., & Maldonado, A. (2012). The brain network of expectancy and uncertainty processing. PloSone, 7(7), e40252. Contreras, D., Megías, A., Maldonado, A., Cándido, A., & Catena, A. (2013). Facilitation and interference of behavioral responses by task-irrelevant affect-laden stimuli. Motivation and Emotion, 37(3), 496-507. Damasio, A.R. (1994). Descartes error: Emotion, reason, and the human brain. New York: Avon. Donmez, B., Boyle, L. N., & Lee, J. D. (2009). Differences in off-road glances: effects on young drivers’ performance. Journal of transportation engineering, 136(5), 403-409. Evans, J. (2008). 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