¿La gente miente más desde el auge de las redes sociales y los teléfonos inteligentes?

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Los psicólogos sociales y los estudiosos de la comunicación se han preguntado durante mucho tiempo no solo quién miente más, sino dónde tiende a mentir más la gente, es decir, en persona o a través de algún otro medio de comunicación.


La tecnología ha brindado a las personas más formas de conectarse, pero ¿también les ha brindado más oportunidades para mentir?

Puede enviarle un mensaje de texto a su amigo con una mentira piadosa para no ir a cenar, exagerar su altura en un perfil de citas para parecer más atractivo o inventarle una excusa a su jefe por correo electrónico para salvar la cara.

Los psicólogos sociales y los estudiosos de la comunicación se han preguntado durante mucho tiempo no solo quién miente más, sino dónde tiende a mentir más la gente, es decir, en persona o a través de algún otro medio de comunicación.

Un estudio fundamental de 2004 fue uno de los primeros en investigar la conexión entre las tasas de engaño y la tecnología. Desde entonces, las formas en que nos comunicamos han cambiado (menos llamadas telefónicas y más mensajes en las redes sociales, por ejemplo) y quería ver qué tan bien se mantenían los resultados anteriores.

El vínculo entre el engaño y la tecnología

En 2004, el investigador de comunicación Jeff Hancock y sus colegas hicieron que 28 estudiantes informaran la cantidad de interacciones sociales que tuvieron a través de la comunicación cara a cara, el teléfono, la mensajería instantánea y el correo electrónico durante siete días. Los estudiantes también informaron la cantidad de veces que mintieron en cada interacción social.

Los resultados sugirieron que las personas decían la mayor cantidad de mentiras por interacción social en el teléfono. La menor cantidad se informó por correo electrónico.

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Los hallazgos se alinearon con un marco que Hancock llamó el “modelo basado en características“. Según este modelo, los aspectos específicos de una tecnología (si las personas pueden comunicarse de un lado a otro sin problemas, si los mensajes son fugaces y si los comunicadores están distantes) predicen dónde tienden a mentir más las personas.

En el estudio de Hancock, la mayoría de las mentiras por interacción social ocurrieron a través de la tecnología con todas estas características: el teléfono. La menor cantidad ocurrió en el correo electrónico, donde las personas no podían comunicarse sincrónicamente y los mensajes se grababan.

El estudio Hancock

Cuando Hancock realizó su estudio, solo los estudiantes de algunas universidades selectas podían crear una cuenta de Facebook. El iPhone estaba en sus primeras etapas de desarrollo, un proyecto altamente confidencial apodado “Proyecto Púrpura“.

¿Cómo serían sus resultados casi 20 años después?

En un nuevo estudio, recluté a un grupo más grande de participantes y estudié las interacciones de más formas de tecnología. Un total de 250 personas registraron sus interacciones sociales y la cantidad de interacciones con una mentira durante siete días, a través de la comunicación cara a cara, las redes sociales, el teléfono, los mensajes de texto, el chat de video y el correo electrónico.

Como en el estudio de Hancock, la gente decía la mayoría de las mentiras por interacción social a través de medios que eran sincrónicos y sin registros y cuando los comunicadores estaban distantes: por teléfono o por video chat. Dijeron la menor cantidad de mentiras por interacción social a través del correo electrónico. Curiosamente, sin embargo, las diferencias entre las formas de comunicación fueron pequeñas. Las diferencias entre los participantes (cuánto variaba la gente en sus tendencias de mentir) eran más predictivas de las tasas de engaño que las diferencias entre los medios.

A pesar de los cambios en la forma en que las personas se comunican en las últimas dos décadas, junto con las formas en que la pandemia Covid-19 cambió la forma en que las personas socializan, las personas parecen mentir sistemáticamente y en alineación con el modelo basado en características.

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Hay varias explicaciones posibles para estos resultados, aunque se necesita más trabajo para comprender exactamente por qué diferentes medios conducen a diferentes tasas de mentira. Es posible que ciertos medios faciliten mejor el engaño que otros. Algunos medios (el teléfono, el chat de video) pueden hacer que el engaño se sienta más fácil o menos costoso para una relación social si se detecta.

Las tasas de engaño también pueden diferir entre tecnologías porque las personas usan algunas formas de tecnología para ciertas relaciones sociales. Por ejemplo, es posible que las personas solo envíen correos electrónicos a sus colegas profesionales, mientras que el chat de video puede ser más adecuado para relaciones más personales.

Tecnología incomprendida

Para mí, hay dos conclusiones clave.

Primero, existen, en general, pequeñas diferencias en las tasas de mentiras en los medios. La tendencia de un individuo a mentir importa más que si alguien está enviando un correo electrónico o hablando por teléfono.

En segundo lugar, hay una baja tasa de mentiras en todos los ámbitos. La mayoría de las personas son honestas, una premisa consistente con la teoría de la verdad por defecto, que sugiere que la mayoría de las personas informan ser honestas la mayor parte del tiempo y solo hay unos pocos mentirosos prolíficos en una población.

Desde 2004, las redes sociales se han convertido en un lugar principal para interactuar con otras personas . Sin embargo, persiste una percepción errónea de que la comunicación en línea o a través de la tecnología, a diferencia de en persona, conduce a interacciones sociales que son menores en cantidad y calidad.

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La gente a menudo cree que solo porque usamos la tecnología para interactuar, la honestidad es más difícil de conseguir y los usuarios no están bien atendidos.

Esta percepción no solo está equivocada, sino que tampoco está respaldada por evidencia empírica. La creencia de que la mentira es rampante en la era digital simplemente no coincide con los datos.

*David Markowitz, profesor asistente de análisis de datos de redes sociales, Universidad de Oregon

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