Un reciente estudio publicado en Nature Mental Health ha arrojado luz sobre los procesos cognitivos subyacentes a los desafíos sociales asociados con los rasgos autistas. La investigación revela que las personas con mayor cantidad de rasgos autistas tienden a basar su aprendizaje social en la imitación, en lugar de inferir las intenciones de los demás. Este hallazgo podría ser clave para comprender mejor las dificultades sociales en el espectro autista y guiar futuras investigaciones.
El trastorno del espectro autista (TEA) es una condición del desarrollo que afecta la comunicación, el comportamiento y la interacción social. Las personas con TEA suelen experimentar dificultades para comprender las señales sociales, interpretar las emociones o intenciones de los demás y adaptarse a situaciones sociales cambiantes. La severidad de estas características varía considerablemente, de ahí el término "espectro".
Además del diagnóstico de TEA, existen rasgos autistas subclínicos, características que se observan en la población general. Estudios previos han demostrado que las personas con TEA o con un mayor número de rasgos autistas presentan dificultades en el aprendizaje social, que incluye comprender las intenciones de otros y ajustar su propio comportamiento en consecuencia. Sin embargo, los procesos precisos detrás de estas dificultades no se habían explicado claramente. Este estudio se propuso explorar la mecánica cognitiva de estos desafíos.
Buscando respuestas en el aprendizaje observacional
"Mi principal interés de investigación es el estudio del comportamiento social en el autismo", explica Qianying Wu, candidata a doctorado del Instituto de Tecnología de California y miembro del Laboratorio de Recompensa y Toma de Decisiones Humanas. "El comportamiento social es muy complejo y abarca numerosos procesos psicológicos, como la atención, la percepción, el aprendizaje y la toma de decisiones".
Wu añade: "El autismo es una condición neuroconductual que se caracteriza por interacciones y comunicaciones sociales atípicas. Quiero descubrir qué paso específico es diferente entre las personas autistas y las no autistas, lo que finalmente afecta los resultados sociales. Comprender estas diferencias nos daría información valiosa sobre el diagnóstico y la intervención en el autismo".
El estudio se centró en el aprendizaje observacional, un proceso fundamental en nuestra vida diaria, y en las diferencias de rendimiento observadas en personas con TEA. A diferencia de investigaciones previas que se enfocaban en comparar el éxito o fracaso del aprendizaje observacional, este estudio utilizó modelos computacionales para explicar los procesos de aprendizaje subyacentes afectados por los rasgos autistas. "Nuestro modelo intenta explicar el comportamiento humano considerando diversas posibilidades: imitación, emulación (inferencia de objetivos) o ausencia de aprendizaje", señala Wu. "Me interesa cómo la heterogeneidad en los estilos de aprendizaje se relaciona con la heterogeneidad en el rendimiento".
Observando y aprendiendo
La investigación consistió en dos estudios independientes con amplias muestras de participantes online. El primero reclutó a 943 participantes a través de Amazon Mechanical Turk y Prolific, mientras que el segundo (replicación) incluyó a 352 participantes de Prolific.
Los participantes realizaron una tarea de aprendizaje observacional donde observaron las acciones de un compañero simulado y tomaron decisiones basándose en esas observaciones. El objetivo era maximizar las recompensas seleccionando una de tres máquinas tragamonedas, cada una de las cuales podía producir uno de tres tokens de colores. Sin embargo, sólo un color era valioso en cada momento, y este color podía cambiar durante la tarea.
Los participantes debían inferir qué token era valioso observando las elecciones del compañero, quien sí conocía el token correcto. Un desafío clave era que los participantes no recibían retroalimentación directa sobre el éxito de las elecciones del compañero, debiendo deducir el token valioso únicamente en base a sus acciones, sin ver las recompensas reales.
Imitación versus emulación
Para analizar cómo los participantes tomaban decisiones, los investigadores utilizaron modelos computacionales que se centraban en dos estrategias de aprendizaje: imitación y emulación. La imitación implica copiar exactamente las acciones observadas, mientras que la emulación implica comprender el objetivo subyacente de la acción y encontrar la propia manera de lograrlo.
Los resultados mostraron que las personas con niveles más altos de rasgos autistas tenían menos probabilidades de participar en la emulación. Además, la disminución de la emulación en individuos con rasgos autistas fue específica a las dificultades sociales relacionadas con el autismo, y no se explicó por ansiedad social general u otros síntomas psiquiátricos.
Curiosamente, los participantes con mayor cantidad de rasgos autistas eran tan capaces de imitar como sus pares, lo que indica que sus dificultades en el aprendizaje social eran específicas del proceso cognitivo más complejo de la emulación.
"Al aprender de otros para realizar una tarea, las personas con mayores niveles de rasgos autistas tienen menos probabilidades de hacer inferencias activas sobre otras personas – podrían no pensar en 'por qué' los demás actúan de esa manera (que es una forma más eficiente de aprendizaje), sino más bien copiar las acciones de los demás o insistir en su propia manera de actuar", explicó Wu, "esto podría ser parte de la razón por la que estas personas experimentan más desafíos en las interacciones sociales".
Estos resultados coinciden con los desafíos sociales conocidos que enfrentan las personas en el espectro autista. Las personas con autismo a menudo tienen dificultades para comprender las intenciones de los demás e interpretar las señales sociales, lo que puede llevar a dificultades para adaptar su propio comportamiento en contextos sociales.
Consideraciones y limitaciones del estudio
Sin embargo, los investigadores señalan que, a pesar de sus hallazgos, es necesario tener precaución al asumir que los participantes con emulación reducida sólo utilizan la imitación, ya que algunos podrían haber empleado estrategias alternativas.
“Inicialmente, nuestro objetivo era identificar qué tipo de aprendizaje adoptaron nuestros participantes entre dos candidatos: imitación y emulación”, explicó Wu. “Sin embargo, después de analizar los datos, nos dimos cuenta de que otro grupo de personas podría utilizar otras estrategias que no son ni imitación ni emulación. Podrían tener patrones de comportamiento fijos, como elegir siempre la opción roja, o aferrarse a sus acciones anteriores, independientemente de la información de la fase de observación. Este tipo de tendencia conductual también está asociada con rasgos autistas”.
Hay otras advertencias a considerar. Por ejemplo, los participantes no fueron diagnosticados formalmente con autismo. “Nuestra muestra es una muestra online a gran escala extraída de la población general, lo que significa que no hay ningún participante autista claramente diagnosticado que hayamos confirmado (aunque algunos de ellos podrían serlo)”, anotó Wu. “Así que no queremos afirmar que nuestros hallazgos se aplican a individuos autistas diagnosticados clínicamente; por el momento, los hallazgos se aplican a los ‘rasgos autistas’ como una dimensión de rasgo de personalidad. Si se generaliza a la población autista necesita más investigación”.
Conclusión e Implicaciones futuras
A pesar de estas limitaciones, el estudio proporciona una base sólida para comprender los mecanismos cognitivos subyacentes al aprendizaje social en individuos con rasgos autistas. El uso de modelos computacionales permitió a los investigadores capturar diferencias sutiles en las estrategias de aprendizaje, y sus hallazgos ofrecen una dirección prometedora para futuras investigaciones sobre el trastorno del espectro autista y otras afecciones psiquiátricas.
"Un próximo paso inmediato para nosotros es probar si los hallazgos existentes se aplican a la población autista diagnosticada clínicamente", dijo Wu. "Si es así, nuestra tarea de aprendizaje observacional podría ser un candidato para el futuro uso del diagnóstico o la evaluación del autismo. Otra dirección es continuar entendiendo otros aspectos del aprendizaje y la toma de decisiones en el autismo. Ahora que hemos encontrado alguna evidencia en el aprendizaje observacional, queremos usar un conjunto más rico de pruebas de comportamiento y ver si los rasgos autistas están asociados solo con el aprendizaje social, o también con una gama más amplia de otros aprendizajes no sociales o toma de decisiones".
Finalmente, Wu destacó la importancia de su método: "Nuestro enfoque se describe con el término 'psiquiatría computacional'. Es un método que se ha vuelto popular en la última década. En comparación con las formas tradicionales de estudiar, este enfoque destaca la base computacional de los comportamientos y nos ayuda a comprender 'por qué' y 'cómo' las personas actúan de diferentes maneras".
Fuentes y recursos de información
Wu, Q., Oh, S., Tadayonnejad, R. et al. (2024). Individual differences in autism-like traits are associated with reduced goal emulation in a computational model of observational learning. Nature Mental Health, 2(9), 1032–1044. DOI: 10.1038/s44220-024-00287-1