Investigación, neurociencia, modelos teóricos y psicopatología
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Una de las reacciones más comunes —y dañinas— que enfrentan las personas al identificarse como bisexuales es la negación de su orientación. Se les dice que la bisexualidad no existe o que es solo una etapa previa antes de “salir del clóset” como gay o lesbiana.
Muchas personas asumen que las mujeres bisexuales en realidad son lesbianas, y que los hombres bisexuales son homosexuales que aún no lo aceptan. Esta forma de invalidación no solo es frecuente, sino también profundamente perjudicial.
Comentarios como estos pueden afectar seriamente la salud mental de las personas bisexuales y deteriorar sus vínculos con quienes los rodean. Entre las frases más comunes y problemáticas que menciona el artículo se encuentran: “Son bisexuales, pero solo para el sexo”, “¿Te estás declarando ahora?”, o ideas como que las personas bisexuales siempre están buscando sexo.
A veces, los comentarios van más allá y se convierten en preguntas invasivas e irrespetuosas, como: “¿Eres bisexual? Demuéstralo”, “¿Has tenido sexo con mujeres y hombres?”, o “¿Te atraen por igual las mujeres y los hombres?”.
Brindar apoyo genuino a una persona bisexual puede generar un impacto medible en su salud mental y bienestar. Un gesto tan simple como agradecerles por confiar en ti al contártelo ya marca una diferencia. Puedes decir:
“Gracias por decírmelo. Estoy aquí para lo que necesites.”
Y luego añadir:
“Me gustaría mucho saber qué significa para ti ser bisexual”, reconociendo que la orientación sexual puede tener diferentes significados para cada persona.
También puedes ofrecer una apertura empática con frases como:
“Sé que hay muchas cosas buenas en ser bisexual, pero también sé que a veces enfrentan rechazo y exclusión. ¿Cómo ha sido esa experiencia para ti?”
Si no eres bisexual, aprender más sobre el tema es una forma concreta de apoyo. Informarte te permitirá estar disponible si tu amigo o familiar necesita hablar, y te ayudará a tener conversaciones más respetuosas y empáticas. Es normal que surjan estereotipos o confusión cuando alguien cercano comparte su orientación, pero eso no justifica reaccionar con juicio o ignorancia. La educación, la amabilidad y la curiosidad respetuosa son claves para acompañar sin dañar.
Este artículo está basado en la entrevista que realizó Tania Israel para la revista Time.
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Este breve video de ASAP Science explica por qué bostezamos, una conducta que puede parecer extraña, pero que está presente en la mayoría de los animales:
Estos son algunos datos clave que aprendí:
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Puedes escuchar este artículo en versión en podcast producida por Google Notebook LM.
La aparición generalizada de herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa, como el Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) en 2022, ha transformado la manera en que los investigadores abordan sus tareas, ofreciendo una mayor eficiencia en el proceso académico. Estas herramientas, que son modelos de lenguaje grandes (LLM) basados en vastos catálogos de texto generados por humanos, están diseñadas para construir respuestas coherentes a preguntas complejas a partir de relaciones estadísticas en sus datos de entrenamiento. Aunque las versiones iniciales producían contenido de baja calidad, su mejora ha sido rápida y continúa, prometiendo cambios en la práctica de la investigación, de manera similar a cómo otras herramientas de software han influido en el proceso investigativo en décadas pasadas.
Sin embargo, a diferencia de las herramientas anteriores que simplemente asistían en la eficiencia, la IA generativa presenta un desafío a las nociones tradicionales de integridad académica al tener la capacidad de producir contenido escrito novedoso por sí misma. Esta capacidad ha generado preocupación sobre la utilidad, precisión e integridad de la IA cuando se utiliza para redactar manuscritos académicos.
El uso de LLM-powered IA ha revelado varios problemas significativos que ponen en tela de juicio su fiabilidad:
Debido a estos problemas, se desaconseja el uso exclusivo de la IA generativa basada en LLM para escribir contenido que se utilizará textualmente sin edición humana en resúmenes, artículos o propuestas de investigación médicas, o para generar referencias. Los investigadores son, en última instancia, plenamente responsables de la originalidad, precisión y relevancia de su manuscrito y de la referenciación adecuada.
Los editores y revistas académicas tienen un interés directo en garantizar la integridad de la investigación publicada. Principios clave sobre el uso de la IA generativa incluyen la transparencia sobre su uso y la no autoría de la IA. Las herramientas de IA no cumplen con los estándares de autoría académica, ya que no pueden responsabilizarse por la precisión del contenido, ni aprobar o respaldar investigaciones posteriores sobre las afirmaciones hechas en el trabajo. Por lo tanto, no deben ser acreditadas como autores. La forma más transparente de revelar su uso es en la sección de métodos del manuscrito, detallando cómo se utilizaron y cómo se manejó la salida generada por la IA.
Para guiar a los académicos, se han propuesto «niveles éticos» de uso de la IA, basados en la comprensión de cómo funcionan los LLM y si su uso afectaría negativamente el pensamiento crítico y el desarrollo académico humano:
Para guiar el uso ético de la IA, se sugieren cuatro preguntas clave que los autores deben considerar:
Si la respuesta a cualquiera de estas preguntas es «no», se anima encarecidamente al autor a reflexionar sobre el proceso de escritura y reconsiderar los pasos para abordar directamente el problema ético. Incluso si las respuestas a las preguntas 1 a 3 sugieren un uso ético de la IA, la divulgación clara y explícita sigue siendo necesaria.
Si bien la IA generativa ofrece un tremendo potencial para mejorar la eficiencia en la escritura académica, es fundamental abordarla con precaución y una sólida comprensión de sus limitaciones. El objetivo principal es fomentar la capacidad de los investigadores para pensar profundamente y ofrecer soluciones coherentes basadas en la evidencia. Subcontratar tareas intelectuales a herramientas de IA conlleva el riesgo de que estas habilidades necesarias se pierdan con el tiempo. A medida que la tecnología evoluciona, también lo harán las recomendaciones para su uso ético. El diálogo continuo dentro de la comunidad de investigación es esencial para asegurar que la aplicación ética de las herramientas de IA generativa en la escritura académica sea coherente con el estado evolutivo de la tecnología.
Referencia: Cheng, A., Calhoun, A., & Reedy, G. (2025). Artificial intelligence-assisted academic writing: recommendations for ethical use. Advances in Simulation, 10, Artículo 22. https://doi.org/10.1186/s41077-025-00350-6
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En cuestión de segundos, sin darnos cuenta, decidimos si alguien nos parece confiable, dominante o simplemente agradable. Durante años, la psicología ha estudiado este fenómeno con fascinación. Sin embargo, las investigaciones más recientes nos empujan a cuestionar lo que antes dábamos por hecho: que nuestras primeras impresiones dicen algo verdadero sobre el otro. A veces lo hacen. A menudo no.
Estas son cinco reglas recientes que complican, y enriquecen, nuestra comprensión del juicio instantáneo.
Alexander Todorov y su equipo en Princeton desmontaron una de las suposiciones más arraigadas: que los rostros comunican rasgos de personalidad de forma fiable. En vez de captar algo esencial del otro, lo que hacemos es proyectar nuestras propias ideas de lo que una “cara normal” debería ser. Mientras más se parece un rostro a ese patrón interno, más confiable o simpático nos parece.
Este sesgo hacia lo “típico” explica por qué muchas personas coinciden en cómo juzgan una cara, pero también por qué esas impresiones pueden estar equivocadas en masa. No estamos leyendo a la otra persona. Nos estamos leyendo a nosotros mismos. (Artículo original).
Un estudio reciente liderado por Lauren Gazzard Kerr y Lauren Human, usando eventos de citas rápidas y sesiones de socialización entre extraños, mostró que las personas con mayor autoestima son juzgadas de forma más precisa. Su personalidad real coincide más con la percepción que otros tienen de ellos. Sin embargo, en los encuentros románticos, ser “acertadamente” leído cuando se tiene baja autoestima puede jugar en contra: quienes los perciben con claridad tienden a gustarles menos.
La conclusión es incómoda: si no te sientes bien contigo mismo, tal vez no conviene que te conozcan tan bien, al menos no al principio. Las primeras impresiones demasiado certeras pueden revelar más de lo que conviene. (Artículo original).
En un análisis de más de 4,700 encuentros individuales, los investigadores encontraron que las personas con mayor bienestar emocional son más fáciles de leer. No sólo sus gestos y palabras parecen más transparentes, sino que los demás aciertan más al describir su personalidad.
¿Y los que no están bien? Son más difíciles de descifrar. Algo en el malestar emocional parece oscurecer las señales que normalmente usamos para entender al otro. No se sabe aún si esto es un mecanismo de defensa, una distorsión en la comunicación, o ambas cosas. Pero lo que es claro es que las personas con bajo bienestar se vuelven menos legibles. (Artículo original).
Otra capa de esta historia: tendemos a pensar que gustamos menos de lo que realmente gustamos. En adolescentes, esto se asoció con factores de personalidad como la extraversión, la autoestima y un bajo nivel de neuroticismo. Pero solo al principio.
Durante los encuentros, lo que más influyó en su percepción de ser o no ser apreciados ya no fueron sus rasgos de personalidad, sino la forma en que la otra persona reaccionaba ante ellos. Es decir, empezamos con una hipótesis sobre cómo nos van a percibir, pero rápidamente nos ajustamos a lo que parece estar ocurriendo en la interacción.
Una señal positiva para quienes temen no caer bien: probablemente estás siendo mejor recibido de lo que crees. (Artículo original).
En la era postpandemia, muchos sospechan que conocer a alguien por Zoom no puede compararse con un encuentro cara a cara. Pero los datos no apoyan esa idea.
Marie-Catherine Mignault y su equipo en Cornell descubrieron que las personas logran percibir la personalidad del otro casi con la misma precisión, ya sea a través de una pantalla o en persona. Incluso el grado de simpatía generado en ambos contextos fue prácticamente igual.
Eso sí, algunos detalles sí importan: según otro estudio, tener plantas o libros como fondo en la videollamada aumenta la percepción de competencia y confiabilidad. Y, tal como en la vida real, sonreír ayuda. (Artículo original).
Conclusión
Las primeras impresiones nunca han sido simples. Lo nuevo es que ahora tenemos datos que matizan nuestra intuición. Nos recuerdan que, en muchos casos, ver no es comprender, y ser comprendido tampoco garantiza ser querido.
¿La lección? Tal vez convenga dejar de confiar tanto en ese primer juicio, y abrir espacio para que el otro se revele más allá de los primeros minutos. Porque en la psicología del encuentro, como en la vida, lo esencial casi nunca se capta de un vistazo.
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En 1966, un programa llamado ELIZA imitó a un terapeuta rogeriano con un simple guion que repetía frases del usuario. A pesar de su simplicidad, muchas personas sintieron que ELIZA las “entendía”. Medio siglo después, los sistemas de inteligencia artificial han evolucionado radicalmente. Y ahora, no solo imitan a un terapeuta: en algunos contextos, superan a profesionales humanos.
Un estudio reciente, publicado en PLOS Mental Health, se propuso responder a una pregunta cada vez más urgente: ¿puede una inteligencia artificial como ChatGPT generar respuestas terapéuticas tan efectivas —o incluso más— que las de psicólogos y psiquiatras con formación clínica?
Un grupo de investigadores diseñó una competencia directa. Reclutaron a 13 expertos con formación en psicología clínica, terapia de pareja, consejería y psiquiatría. A cada uno se le pidió responder a una serie de viñetas clínicas simulando sesiones de terapia de pareja. Las mismas viñetas fueron presentadas a ChatGPT 4.0, con instrucciones detalladas para maximizar los llamados “factores comunes” de la terapia: empatía, alianza terapéutica, profesionalismo, competencia cultural y eficacia técnica.
Luego, más de 800 personas —diversas en edad, género, etnicidad y orientación sexual— evaluaron las respuestas sin saber si provenían de humanos o de una IA. Se les pidió adivinar el origen de cada respuesta y calificar qué tan “terapéutica” les parecía.
Los hallazgos fueron claros:
Primero, lo evidente: una IA bien entrenada y con instrucciones éticas y clínicas claras puede producir respuestas terapéuticas de alta calidad. No es poco. En contextos donde el acceso a profesionales es limitado, esto abre posibilidades para intervenciones automatizadas, de bajo costo y amplio alcance.
Pero también hay límites. Estas respuestas se dieron en viñetas escritas, fuera del contexto de una relación terapéutica real. La IA no tiene memoria emocional, no puede leer lenguaje no verbal, ni sostener procesos a largo plazo. No hay alianza terapéutica sin relación continua. Tampoco hay contención del sufrimiento en situaciones de crisis.
Además, como advierten los autores, la percepción pública importa. Aunque la IA fue mejor evaluada en términos objetivos, cuando los participantes sabían que la respuesta era de una máquina, la calificaban más bajo. Hay un rechazo implícito —una tecnofobia— que puede limitar su aceptación clínica.
El estudio fue cuidadosamente diseñado para minimizar riesgos. Las respuestas fueron supervisadas, el prompt fue estructurado con base en códigos éticos (APA, AMA), y el contenido fue estrictamente terapéutico. Pero esto no siempre ocurre en el mundo real.
¿Qué pasará cuando un desarrollador con menos escrúpulos utilice IA para ofrecer “terapia” sin regulación? ¿Qué sucede si las respuestas carecen de evaluación de riesgo suicida o comprometen la confidencialidad? ¿O si una IA —entrenada con datos sesgados— reproduce microagresiones o malentendidos culturales?
Los investigadores advierten con claridad: el potencial de la IA es enorme, pero su aplicación terapéutica debe estar supervisada por clínicos éticamente responsables, con marcos teóricos claros y entrenamiento específico.
Este estudio no sugiere que la IA deba reemplazar a los terapeutas. Pero sí plantea una posibilidad disruptiva: usar la IA como asistente clínico, como entrenador de respuestas empáticas, como herramienta para diseñar intervenciones personalizadas o incluso como plataforma para autoayuda guiada.
En contextos donde los recursos son escasos —como salud mental en zonas rurales, cárceles, sistemas públicos sobrecargados— la IA podría funcionar como una extensión del sistema de salud, siempre que se mantenga la supervisión y la evaluación ética.
Lo más inquietante del estudio no es que la IA haya ganado en esta competencia. Lo inquietante es que lo haya hecho con tan poca dificultad. Con instrucciones claras, datos abiertos y acceso público, cualquier persona con algo de conocimiento clínico podría construir un “chatbot terapéutico” creíble.
Estamos en un punto de inflexión. Como advierte el artículo, no podemos seguir ignorando la presencia de la IA en el campo de la salud mental. La pregunta ya no es si va a entrar en el consultorio. La pregunta es cómo lo hará… y quién lo supervisará.
Referencia: Hatch SG, Goodman ZT, Vowels L, Hatch HD, Brown AL, Guttman S, et al. (2025) When ELIZA meets therapists: A Turing test for the heart and mind. PLOS Ment Health 2(2): e0000145. https://doi.org/10.1371/journal.pmen.0000145
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¿Qué tan fácil es colar un estudio falso en una revista científica? ¿Qué pasa cuando el dinero se pone por encima del rigor académico?
En este reportaje, el presentador se convierte en el ficticio “Doctor Carles” y publica un artículo completamente inventado y absurdo —con dos jerbos como coautores— para poner a prueba el sistema de las predatory journals, esas revistas científicas fraudulentas que, a cambio de una tarifa, publican casi cualquier cosa sin revisión real.
Pero el experimento no se queda ahí. También se expone cómo ciertas organizaciones, como ICEERS, publican estudios financiados por empresas con intereses en el mercado de sustancias psicoactivas. Se revelan conexiones entre revistas científicas, fundaciones y empresas cannábicas que se retroalimentan en un ciclo que disfraza intereses comerciales como evidencia científica legítima.
El resultado es inquietante: la evidencia puede manipularse, la ciencia puede comprarse, y muchas veces, nadie dice nada. Este video no solo es una denuncia, es un llamado de atención sobre la fragilidad del sistema científico cuando se cruza con la lógica del mercado.
Si trabajas en investigación, salud o te interesa entender cómo se construye (y distorsiona) la verdad científica, este reportaje es imprescindible.
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Un nuevo estudio publicado en Developmental Science reveló que la actividad cerebral en los niños de preescolar varía significativamente cuando leen un libro físico, en comparación a cuando escuchan y observan la historia a través de una pantalla.
Se observó una mayor actividad en el hemisferio derecho del cerebro cuando los niños leían un libro físico, particularmente en las áreas que facilitan el desarrollo social. Por otro lado, la lectura a través de una pantalla generó una activación equilibrada entre ambos hemisferios. Aunque ambos escenarios producen efectos en las mencionadas regiones del cerebro, la lectura “en vivo” permite una estimulación más aguda de las áreas.
Leerle a un niño no solo enriquece su desarrollo cognitivo, sino que también fortalece el vínculo con el cuidador, amplía su bagaje léxico y estimula habilidades de comunicación e interacción social.
En el contexto actual, es habitual que la lectura se realice mediante pantallas, y aunque pueda ser más accesible, se ha demostrado que esta modalidad limita los beneficios que ofrece la lectura presencial. Diversos estudios han subrayado la relación entre mayor tiempo frente a pantallas y retrasos en el desarrollo del lenguaje.
Este estudio permite valorar, por primera vez de forma directa, las diferencias en la actividad cerebral según el medio a través del cual se comparte una historia.
El estudio:
Condiciones:
Ambas situaciones fueron equiparadas en duración, vocabulario y contenido.
La fNIRS permitió medir los cambios en oxigenación cerebral relacionados con la actividad neuronal. Se observó que:
Estos hallazgos sugieren que la lectura en vivo fomenta conexiones cerebrales más sólidas en niños preescolares, beneficiando especialmente procesos sociales y cognitivos.
La interacción presencial permite a los niños enfocarse en las emociones del lector, sus intenciones y expresiones —procesos mediados por el hemisferio derecho—. Por el contrario, la lectura mediante pantallas parece promover un desarrollo del lenguaje más aislado y menos vinculado a la estimulación social.
Se propone que la lateralización hacia el hemisferio derecho favorece una mayor sensibilidad hacia la voz humana, las expresiones faciales y las interacciones sociales.
Para futuras investigaciones, se sugiere ampliar la muestra a contextos socioeconómicos diversos y explorar la actividad cerebral en sesiones de lectura más naturales o espontáneas. También sería relevante analizar cómo esta activación cerebral influye en el desarrollo lingüístico a largo plazo y en otros dominios del neurodesarrollo.
Referencia: Mikael Heimann, Brain Activity Study Showed the Benefits of Parents Reading Printed Books to Their Children Rather Than Using Tablets, Acta Paediatrica, 10.1111/apa.70083.
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