Hable sobre detectar con un investigador de visualización
Llegué a una reunión con el profesor Chambers en el bonito pub Cardiff, ubicado al lado de su oficina, para almorzar allí, según lo acordado. Él ya me estaba esperando en la parte de atrás de la habitación, y saludó su saludo cuando entré.
El profesor Chris Chambers es un australiano tranquilo y desalentador menor de 40 años. Completamente caído bajo el estereotipo cultural, en la reunión llevaba una camiseta y pantalones cortos, a pesar de la lluvia afuera. También resultó ser completamente calvo, hasta el brillo. Ya me he reunido con varios profesores más jóvenes, que también tenían poca vegetación en sus cabezas. Me parece que su cerebro grande y poderoso produce tanto calor que los folículos capilares simplemente se queman.
Decidí ponerme manos a la obra de inmediato, y simplemente pregunté qué quería: "¿Puedo usar su dispositivo de resonancia magnética, escanearme en el momento en que soy feliz y descubrir de dónde viene la felicidad en mi cerebro?"
Cinco minutos después dejó de reír. Incluso una persona muy optimista llegaría a la conclusión de que tal comienzo de la conversación no tuvo éxito. La siguiente hora, Chambers me explicó en detalle por qué mi plan era ridículo.
La resonancia magnética funcional (fMRI) no funciona o no debería funcionar. Cuando todavía se estaba desarrollando, en la década de los 90, en el momento en que llamamos el "malvado viejo tiempo" de la
neuroimagen , se practicaba lo que llamamos "blobología": las personas fueron puestas en escáneres y buscaban "puntos" de actividad en el cerebro .
Uno de mis ejemplos favoritos que conocí en una de las primeras conferencias que visité: presentaron el estudio "ajedrez fMRI en comparación con el ocio". La gente yacía en el escáner y jugaba al ajedrez o no hacía nada. Con diferentes tipos de actividad, el cerebro se activó por completo, pero de diferentes maneras, y en el caso del ajedrez, algunas partes del cerebro estaban "más" activas. Según este estudio, los científicos dijeron que estas áreas son responsables del proceso de jugar al ajedrez. Sin embargo, en este caso, la causa y el efecto se mezclaron: tal y tal parte del cerebro está activa, hacemos tales cosas en el ajedrez, por lo tanto, probablemente, esta parte del cerebro es necesaria solo para dicha actividad. De hecho, lo contrario es cierto. Este enfoque es similar a comparar el cerebro con el motor de un automóvil; como si cada parte del cerebro realizara una y solo una función.
Este enfoque lleva a resultados incorrectos; Vemos la actividad de un área particular del cerebro y le asignamos una función específica. Pero esto es completamente falso. Muchas partes del cerebro realizan muchas funciones, y las redes cognitivas controlan todo esto. Es muy dificil. Este es el problema general de la neuroimagen, y llega a un nivel aún mayor cuando se trata de trabajar con cosas tan subjetivas como la felicidad.
A pesar de que yo mismo me uní para ridiculizar a los tontos ingenuos que creen que la resonancia magnética funcional puede usarse para descubrir de dónde proviene la capacidad de jugar al ajedrez en el cerebro, por dentro me quemé de vergüenza. Esperaba hacer algo similar por mi cuenta. Es decir, usando el término que conocí recientemente, me expuse como un completo pyatnologist.
Resulta que una cosa es usar la visualización de una función como la visión; aquí es posible controlar de manera confiable lo que ven exactamente los sujetos, para asegurarse de que a cada uno de ellos se le dé la misma imagen para que el experimento sea consistente, y de esta manera para encontrar y estudiar la corteza visual. Es mucho más difícil estudiar lo que Chambers llama "cosas interesantes": funciones de orden superior, emociones o autocontrol.
“La pregunta no es,“ ¿Dónde está la felicidad en el cerebro? ”Es como preguntar“ ¿Dónde está la sensación del sonido de un perro ladrando en el cerebro? ”La mejor pregunta es,“ ¿Cómo apoya el cerebro la felicidad? ¿Qué redes y procesos se utilizan para generarlo?
Chambers también mencionó otro problema: ¿qué es la felicidad en un sentido técnico? “¿De qué período de tiempo estamos hablando? ¿Felicidad a corto plazo, como "Esta pinta salió bien!"? ¿O una más larga y más general, como la felicidad de ser padre o trabajar para lograr un objetivo, obtener satisfacción de la vida, sentirse tranquilo y relajado, así? "Hay varios niveles de funcionalidad en el cerebro que admiten tales cosas, y ¿cómo desempaquetarlas todas?"
En este punto, ya había descartado todas las esperanzas de llevar a cabo mi experimento mal concebido, lo cual admití. Chambers, a pesar de mi temor a la ferocidad de los profesores que se encontraron con un intelecto inferior, trató muy bien esta pregunta y dijo que, en principio, me permitiría hacer esto, incluso solo para una demostración útil de la tecnología. Desafortunadamente, el uso de fMRI es muy costoso y varios equipos de investigación compiten a lo largo de su tiempo. Si hubiera pasado el tiempo precioso del escáner para que un bufón tomara una foto de su ladrido en busca de felicidad, esto molestaría a muchas personas.
Pensé en una propuesta para pagar el uso de equipos de mi bolsillo, pero los precios eran demasiado altos. Incluso editoriales generosas como la mía habrían sucumbido a tales gastos. £ 48 por un boleto de tren, £ 5 por un sándwich, £ 3 por café, £ 13,000 por un día de uso de fMRI. No creo que esas cifras pasen por alto la atención de la contabilidad.
Pero en lugar de declarar que la reunión no tuvo éxito, decidí preguntarle a Chambers si el uso de fMRI tiene otros problemas que necesito saber antes de convertir mis ideas en una forma más práctica.
Resultó que Chambers, muy dispuesta y activamente capaz de resaltar los problemas que se interponen en el camino de la investigación moderna sobre neuroimagen y psicología en general. Incluso escribió sobre este libro, "Los siete pecados capitales de la psicología" (
1 ), que describe cómo la psicología moderna puede y debe mejorarse.
Hay varios problemas importantes asociados con fMRI que dejan en claro lo difícil que sería para mí usar esta tecnología para encontrar la felicidad. En primer lugar, como ya se mencionó, es costoso. Los estudios que lo utilizan suelen ser bastante pequeños y cuestan un número limitado de sujetos. Y esto es un problema: cuantos menos objetos de investigación tenga, menos confianza tendrá en la importancia de los resultados. Cuanto mayor sea el número de objetos, mayor será la significación estadística (
2 ) de los resultados y mayor será su confianza en su corrección.
Imagina que estás tirando un dado. Lo arrojaste 20 veces, y el 25% de ellos arrojó un seis. Es decir, solo cinco veces. Puede pensar que esto es poco probable, pero es bastante real. No hay un significado especial aquí. Digamos que ahora lo arrojó 20,000 veces, y el 25% de ellos arrojó seis. Esto es 5,000 veces. Ahora ya parece extraño. Lo más probable es que decidas que algo está mal con el cubo, que de alguna manera ha cambiado. Con los experimentos psicológicos, la misma historia: obtener el mismo efecto en cinco personas será interesante, pero en 5000, esto es más como un descubrimiento serio.
Experimentar con una persona, como quería hacer, no tiene ningún sentido científico. Es bueno que me enteré de esto antes de comenzar.
Chambers me explicó que tales gastos aseguran que se repitan pocos experimentos. Los científicos están siendo presionados terriblemente, exigiendo la publicación de resultados positivos (es decir, "¡Encontramos algo!" En lugar de "Intentamos encontrar algo, pero no lo encontramos"). Es más probable que dichos resultados se publiquen en revistas, sean leídos por los revisores, mejoren las perspectivas profesionales y la probabilidad de recibir subvenciones, etc. Pero también es muy bueno repetir los experimentos siempre que sea posible para demostrar que el resultado no fue aleatorio. Desafortunadamente, los científicos están presionados para pasar rápidamente a la próxima investigación, hacer el próximo gran descubrimiento, por lo que nadie a menudo verifica resultados interesantes (
3 ), especialmente en el caso de fMRI.
Entonces, si incluso pudiera llevar a cabo mi experimento, tendría que hacerlo una y otra vez, independientemente del resultado. Incluso si no me dio los datos que necesito. Y esta es una situación completamente diferente.
Los datos obtenidos de fMRI no son tan claros como se describen en los informes principales. Primero, habla sobre qué partes del cerebro están "activas" durante el estudio, pero Chambers señaló que "esto es esencialmente una tontería". Todas las partes del cerebro están constantemente activas. El cerebro funciona así. La pregunta es, ¿cuánto más activas son estas áreas específicas y son mucho más activas de lo habitual?
Para llegar al menos a los estándares de "detección", debe determinar qué puntos del escáner son relevantes para su experimento. Y esta es una pregunta bastante complicada en una tarea tan minuciosa como el seguimiento de la actividad de ciertas áreas del cerebro. Para empezar, ¿qué se considera un cambio "significativo" en la actividad? Si la actividad de cada parte del cerebro fluctúa constantemente con el tiempo, ¿cuánta actividad debería aumentar para que podamos considerarla significativa? ¿Qué umbral debería superar? Estos valores varían de una investigación a otra. Es como intentar en un concierto de una estrella del pop identificar a su mayor admirador escuchando quién grita más fuerte; Esto es probablemente posible, pero no es nada simple y requiere mucho trabajo.
Como resultado, explicó Chambers, esto lleva a otro problema obvio.
"El fMRI tiene un gran problema, como lo llamamos, el problema de los grados de libertad del investigador". Las personas a menudo no piensan en cómo analizarán los datos, o incluso qué preguntas harán antes de hacer la investigación. Hacen esto, estudian el tema, obtienen un "jardín de caminos divergentes" cuando incluso en los estudios más simples con fMRI hay miles de oportunidades para tomar una decisión analítica, cada una de las cuales cambiará ligeramente el resultado final. Por lo tanto, los investigadores procesan todos sus datos para encontrar algún resultado útil ".
Esto sucede porque los datos complejos se pueden analizar mediante muchos métodos diferentes, y una combinación de enfoques puede elegir un resultado útil, mientras que otros no. Esto puede parecer un enfoque deshonesto, como disparar una ametralladora contra una pared y luego dibujar un objetivo donde se han acumulado la mayor cantidad de agujeros de bala y declararlo como un buen golpe al objetivo. De hecho, no todo es tan malo, pero se está moviendo en esta dirección. Pero si su carrera y éxito dependen de alcanzar el objetivo, y esta opción es posible, ¿por qué renunciar?
Sin embargo, esto es solo la punta del iceberg de los problemas relacionados con los experimentos con fMRI. Chambers tiene opciones de respuestas y soluciones a todos estos problemas: informe sobre los métodos de análisis antes de embarcarse en ellos; compartir datos y temas entre grupos para aumentar la confiabilidad y reducir los costos; cambiar la forma en que los científicos evalúan y juzgan cuando otorgan subvenciones y oportunidades.
Todas estas son soluciones maravillosas y adecuadas. Pero no me ayudaron. Llegué a la reunión, esperando que la magia de alta tecnología me ayudara a entender de dónde viene la felicidad en mi cerebro. En cambio, había miles de problemas científicos avanzados en mi cerebro, lo que me hizo definitivamente miserable.
Chambers finalmente volvió a trabajar, y yo, molesto, conduje a casa con la cabeza zumbando no solo por un par de cervezas que había bebido durante la conversación. Al principio, pensé que sería bastante simple determinar qué nos hace felices y de dónde viene la felicidad. Resultó que incluso si las tecnologías científicas que intenté usar fueran sencillas (y esto no es así), entonces la felicidad que todos experimentan, todos aspiran, y todos consideran comprensible, es algo mucho más complicado de lo que pensaba .
Me lo imagino como una hamburguesa. Todos saben lo que es una hamburguesa. Todos entienden las hamburguesas. ¿Pero de dónde vienen las hamburguesas? La respuesta obvia sería McDonald's, o Burger King, o algún otro lugar común. Todo es simple
Pero las hamburguesas no aparecen desde el vacío totalmente preparado en la cocina de comida rápida. Hay carne picada que se transforma en chuletas por un proveedor que recibe carne de un matadero, que recibe carne de ganaderos, que cría ganado en el suelo, lo cría y lo alimenta, lo que absorbe una gran cantidad de recursos.
Hay bollos en hamburguesas. Vienen de otro proveedor, un cierto panadero que necesita harina, levadura y muchos otros ingredientes (tal vez incluso sésamo) para mezclarlos y ponerlos en un horno que constantemente necesita combustible para generar calor. No se olvide de la salsa (una gran cantidad de tomates, especias, azúcar, envases y producción industrial para todo esto) y la guarnición (campos donde crecen las verduras, que deben recolectarse, transportarse, almacenarse con la ayuda de una infraestructura compleja).
Y todas estas cosas nos dan solo los ingredientes básicos. Todavía necesito a alguien que lo recoja y lo cocine. Esto lo hacen personas que necesitan ser alimentadas, regadas, enseñadas y pagadas. El restaurante necesita electricidad, agua, calefacción, servicio para trabajar. Todo esto, un flujo interminable de recursos y mano de obra en el que una persona común ni siquiera piensa, se invierte en darle una hamburguesa en una bandeja de plata que puede masticar de manera abstracta mientras mira el teléfono.
Esta puede ser una metáfora confusa y compleja, pero ese es el punto. Si lo piensas bien, la hamburguesa y la felicidad son los resultados familiares pero agradables de la red increíblemente compleja de recursos, procesos y acciones. Si desea comprender el todo, debe considerar partes de él.
Por lo tanto, si quiero saber cómo funciona la felicidad, necesito explorar las diversas cosas que nos hacen felices y comprender cómo lo hacen. Y decidí hacer exactamente eso. Después de comer una hamburguesa. No sé por qué, pero de repente quise comerlo,
Dean Burnett es un neurocientífico que enseña en el Centro de Educación Médica de la Universidad de Cardiff, y autor de una columna de ciencia popular en The Guardian, Brain Flapping.
Referencias
Chambers, C.Los siete pecados capitales de la psicología: un manifiesto para reformar la cultura de la práctica científica Princeton University Press, Princeton NJ (2017).
Cohen, J. El poder estadístico de la investigación psicológica social anormal: una revisión. Revista de psicología anormal y social 65, 145-153 (1962).
Engber, D., cara triste: otro hallazgo clásico de psicología, que puedes sonreír hacia la felicidad, simplemente explotó. pizarra.com (2016).
Extracto de Happy Brain: De dónde viene la felicidad y por qué], Dean Burnett, 2018