Agentes virtuales y riesgo

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 11242 (2023) Citar este artículo

508 Accesos

1 altmétrica

Detalles de métricas

Se publicó una corrección del autor de este artículo el 20 de julio de 2023.

Este artículo ha sido actualizado

La presión de grupo puede influir en el comportamiento de riesgo y se siente especialmente durante la adolescencia. Con la inteligencia artificial (IA) cada vez más presente en una variedad de contextos humanos cotidianos, incluidos los entornos virtuales, es importante examinar si la IA puede tener un impacto en los procesos de toma de decisiones y el comportamiento de los humanos. Mediante el uso de la tarea de riesgo analógico con globo (BART, por sus siglas en inglés) que evalúa la propensión a correr riesgos, en este estudio se midió el comportamiento de riesgo de 113 adolescentes cuando jugaban solos y en presencia de un avatar robótico o un avatar humano. En las condiciones de avatar, los participantes realizaron el BART mientras los avatares (1) incitaban verbalmente a tomar riesgos o (2) desalentaban la toma de riesgos (tareas experimentales). El comportamiento de riesgo en el BART se evaluó en términos de número total de bombas, ganancia y explosiones. También se evaluó la tendencia a la impulsividad, así como los efectos de la edad y el género sobre las conductas de riesgo. El hallazgo principal mostró un efecto significativo de ambos avatares sobre la tendencia a tomar riesgos, con un comportamiento más riesgoso durante las condiciones de incitación que de desánimo, siendo este último también sustancialmente diferente de la condición de jugar solo. Los resultados de este estudio abren nuevas preguntas en un tema muy sensible y actual y ofrecen varias ideas sobre el efecto del empujón en el comportamiento de los adolescentes en contextos virtuales.

Para las generaciones nativas digitales, Internet es un entorno en el que pasan una parte importante de su vida diaria. Hoy en día, actividades como la educación, la atención médica, las compras, las exposiciones y el turismo han pasado de ser únicamente offline a ser también virtuales1, exponiendo constantemente a las personas a la Inteligencia Artificial (IA). En el metaverso, por ejemplo, las personas usan avatares corporales para interactuar de manera realista (es decir, habla, expresiones faciales y lenguaje corporal) entre sí experimentando concretamente la Onlife (es decir, una vida híbrida física y digital2), y los avatares también serán cada vez más utilizado por instituciones gubernamentales y empresas para interactuar con las personas3.

Los avatares pueden potencialmente ejercer una influencia social sobre los comportamientos humanos al dar forma a la toma de decisiones individuales. Si bien el ciberespacio brinda oportunidades para mejorar y ampliar las experiencias de vida y representa un lugar para actividades educativas y de ocio entre los jóvenes, la creciente penetración de Internet en sus vidas los expone a información con credibilidad cuestionable, ideas que potencialmente socavan comportamientos y mensajes positivos. que tienen como objetivo manipular sus acciones o creencias4,5. Por un lado, el ciberespacio es cada vez más un punto de contacto social para los adolescentes que prefieren la percepción de anonimato de las relaciones en Internet. Por lo tanto, las interacciones en línea con entidades virtuales, es decir, avatares, pueden crear una sensación de comodidad y ser vistas como menos intimidantes para los jóvenes, lo que lleva a una reducción de las inhibiciones y del miedo al juicio social. Por otro lado, a medida que los jóvenes pasan más tiempo en línea, enfrentan un mayor riesgo de estar expuestos a factores que disminuyen su capacidad de autorregulación y aumentan su tendencia a participar en acciones impulsivas6. La ausencia de retroalimentación emocional y el desapego de las consecuencias de sus acciones en el mundo real, combinados con un miedo reducido al castigo, contribuyen potencialmente a una mala toma de decisiones7 y conducen a una mayor probabilidad de involucrarse en comportamientos imprudentes5,8. Este efecto se vuelve relevante cuando los agentes virtuales moldean activamente las actitudes y acciones de los adolescentes en el ámbito online a través de estrategias como la gamificación, las recompensas o las recomendaciones personalizadas. El sensible período de transición de la adolescencia hace que los jóvenes sean más susceptibles a estas estrategias debido al pico de conductas de riesgo específicas de esta edad9,10. Hallazgos recientes en el campo de la neurociencia han proporcionado información importante sobre cómo los cambios en la actividad neuroanatómica y neuronal durante la adolescencia contribuyen a un posible aumento de las conductas de riesgo11. Desde el punto de vista del desarrollo, la adolescencia se describe con frecuencia como una fase marcada por mayores tendencias a asumir riesgos y excepcionalmente vulnerable a comportamientos arriesgados, particularmente en la adolescencia temprana12,13,14, incluida la mala toma de decisiones, en la que el sentido de invulnerabilidad de un joven resulta en una incapacidad para considerar los riesgos15.

En las interacciones en vivo, la literatura actual sugiere consistentemente que, durante la adolescencia, las relaciones con los pares desempeñan un papel cada vez más importante, proporcionando un entorno crucial para que los jóvenes pongan a prueba sus habilidades sociales. Los adolescentes tienden a pasar más tiempo con sus pares y dan gran importancia a sus expectativas y opiniones16. La influencia de los pares puede representar un factor de riesgo, reforzando el desarrollo de conductas inseguras como abuso de sustancias, conducción imprudente y actividades delictivas17,18,19,20. Sin embargo, es importante reconocer la naturaleza bidireccional de los resultados de la presión de grupo. La presión de grupo también puede actuar como factor protector, promoviendo un comportamiento cauteloso21. Por ejemplo, un adolescente desviado puede adoptar gradualmente un comportamiento menos desviado influenciado por un compañero no desviado22. En el mundo virtual, los avatares pueden interactuar, sugerir e incluso simular relaciones entre pares23, con el potencial de moldear las acciones de los adolescentes de una manera comparable a la influencia de los pares y, aunque un creciente conjunto de estudios ha demostrado la influencia de (fuera de línea) La presión de los pares sobre los comportamientos de los adolescentes, centrándose particularmente en la asunción de riesgos24,25,26,27,28, la investigación sobre los impactos de los avatares en el comportamiento sigue siendo escasa. Además, hasta la fecha, las investigaciones se han centrado ampliamente en el posible efecto negativo que las tecnologías pueden ejercer en los adolescentes (p. ej., adicción a los juegos, noticias falsas)29,30, aunque rara vez abordan su influencia positiva en el comportamiento de los individuos. La investigación actual aborda ambas preguntas.

Los avatares pueden adoptar cualquier forma, más o menos antropomórfica. En los últimos años, la inteligencia artificial se asocia cada vez más con el uso de robots humanoides en interacciones con personas de diversas edades, desde niños pequeños hasta ancianos (p. ej., Di Dio et al.31; Manzi et al.32; para una revisión, consulte Marchetti et al.33). Además, algunos estudios también han abordado la presión de grupo utilizando robots humanoides como compañeros de actividad. Basándose en el experimento de conformidad de Asch34, que muestra que las personas son propensas a ajustar sus opiniones para que coincidan con las de los miembros del grupo incluso cuando creen que la respuesta mayoritaria unánime es incorrecta, una investigación35,36,37,38,39,40,41,42 ha examinado si los humanos se conformarían con un grupo de robots con juicios unánimes pero erróneos. Brandstetter y colegas35 no lograron observar la conformidad con un grupo de robots; por el contrario, otros estudios han encontrado que los robots pueden causar conformidad informativa y normativa37,38 en niños40 y adultos36, lo que deja aún abierta la cuestión de la influencia de la IA en el comportamiento humano. Además, basándose en la Balloon Analogue Risk Task (BART)9,43,44, Hanoch y sus colegas45 intentaron explorar el efecto estimulante de los robots sobre el comportamiento de asunción de riesgos en estudiantes universitarios. El BART es un juego digital en el que los participantes tienen que inflar un globo virtual para conseguir puntuaciones. Cuanto más se infla el globo, mayor será la puntuación obtenida. Sin embargo, el globo puede explotar en cualquier momento sobre una base probabilística. La asunción de riesgos por parte del participante se pondera frente a la probabilidad de ganancia. Los participantes completaron el BART solos, en presencia de un robot silencioso y en presencia de un robot que hacía declaraciones explícitas que animaban a tomar riesgos. Los participantes que completaron el BART en la condición de robot que incitaba al riesgo exhibieron un comportamiento de mayor riesgo en comparación con otros grupos, lo que respalda los datos que sugieren un efecto significativo de la influencia del robot en el comportamiento humano.

Inspirándose en el diseño experimental de Hanoch y sus colegas45 y basándose en la Balloon Analogue Risk Task (BART)9,43,44, el presente estudio tuvo como objetivo explorar empíricamente si los avatares pueden influir en el comportamiento de riesgo de los adolescentes, ya sea alentándolo o desalentándolo. . A la luz de los estudios y las evidencias anteriores, también aprovechamos la oportunidad para comparar el comportamiento de los adolescentes en respuesta a avatares más o menos antropomórficos, dotándolos así de una apariencia robótica o humana. En consecuencia, los participantes se sometieron al BART tanto individualmente para evaluar sus tendencias a asumir riesgos cuando jugaban solos como en presencia de un robot o un avatar humano. En las condiciones con los avatares (condiciones experimentales), las entidades virtuales se presentaron en la pantalla de la computadora utilizada para jugar el juego BART y interactuaron con los participantes mientras jugaban BART. Específicamente, los agentes virtuales estaban configurados para incitar o desalentar verbalmente conductas de riesgo mediante declaraciones de aliento (p. ej., no tengas miedo, no te detengas) o declaraciones atenuantes (p. ej., ten cuidado, reduce la velocidad). Para evaluar los efectos de las condiciones de incitación y desánimo en el comportamiento de los participantes, las puntuaciones BART se calcularon en términos del número total de pulsaciones de teclas (bombas), ganancia total (ganancia) y explosiones totales (explosiones). De acuerdo con los resultados del trabajo original45, se esperaba que la condición de incitación impulsara el comportamiento de los participantes aumentando la asunción de riesgos y, por el contrario, el desánimo estimulara positivamente el comportamiento, actuando así como un factor protector contra la asunción de riesgos. Confirmar las hipótesis experimentales respaldaría, desde un punto de vista empírico, la necesidad de evaluar cuidadosamente la inclusión de agentes artificiales en ámbitos virtuales cuando los adolescentes operan en línea. Esto sería más importante si se encontrara un efecto que fomentara el riesgo. Por el contrario, un efecto de mitigación del comportamiento en función del empujón positivo por parte del agente virtual (es decir, condición de desánimo), apoyaría, por ejemplo, la implementación de programas de prevención que utilicen avatares para promover comportamientos positivos y desalentar comportamientos negativos, por ejemplo. Por ejemplo, campañas antitabaco, vandalismo y bullying46. En este sentido, las aplicaciones pueden ser ilimitadas.

Finalmente, la inclinación individual a ser influenciado por sus pares en conductas riesgosas se ha asociado con variables demográficas que incluyen el género, es decir, los hombres son más susceptibles a las influencias de sus pares que las mujeres (para una revisión, ver McCoy et al.34) y la edad, es decir, la influencia de sus pares. La presión arterial aumenta durante la adolescencia temprana, alcanza su punto máximo alrededor de los 14 años y disminuye posteriormente47,48. Por lo tanto, aquí se evaluaron la edad y el sexo como predictores del comportamiento de los participantes en la tarea BART. Junto a las variables demográficas, también se evaluó la tendencia a la impulsividad, definida como la disposición a comportarse de manera precipitada y sin la reflexión adecuada36.

Una inspección visual de los diagramas de caja que representan las variables dependientes (bombeos, ganancia, explosiones) en las condiciones de juego solo y avatar, por separado para la modalidad de incitación y desánimo, reveló la presencia constante de dos casos identificados como extremos y/o atípicos en al menos al menos el 50% de las condiciones, particularmente durante la incitación. Por tanto, estos casos fueron eliminados de los análisis. La muestra final de 113 participantes mostró índices de asimetría dentro de rangos aceptables (+ − 2) en todas las condiciones [rango de incitación = − 0,33–1,65 (ES = 0,316); rango de desánimo = 0,09–1,03 (ES = 0,319)]. Consulte la Tabla 1 para conocer las puntuaciones medias y los índices de asimetría.

Como se muestra en la Tabla 2, la distribución de los participantes basada en la edad y el género fue similar en todas las condiciones experimentales, con una prevalencia de hombres en cada grupo.

Se encontraron correlaciones positivas entre las tres variables de BART como se informa en la Tabla 3, lo que muestra consistencia en la interpretación de la asunción de riesgos dentro de cada BART jugado.

Además, se encontraron correlaciones positivas entre las variables BART evaluadas cuando los participantes jugaban solos y los mismos índices BART cuando jugaban con los avatares. Es decir, independientemente de las modalidades de incitación o desaliento, las personas que mostraron una mayor tendencia a correr riesgos cuando jugaban solas, también lo hicieron en las condiciones en las que los avatares incitaban o desalentaban la toma de riesgos, apoyando así la coherencia entre sujetos en la tendencia a tomar riesgos. Las estadísticas se presentan en la Tabla 4.

Se llevaron a cabo tres modelos lineales generales independientes (GLM) que comparan las puntuaciones de BART entre condiciones (jugar solo, condición de avatar), modalidad (incitación, desánimo) y tipo de agente (humano, avatar de robot), cada uno con las siguientes variables dependientes: número total de pulsaciones (bombas), puntuación final total (ganancia) y número total de explosiones (explosiones). El género también se incluyó en el modelo como un factor entre sujetos.

Los tres modelos mostraron hallazgos bastante consistentes en todas las medidas dependientes. Los principales resultados mostraron un efecto principal de la modalidad para las tres variables (bombas, F(105) = 4,77, p < 0,05, η2 parcial = 0,04, δ = 0,58; ganancia, F(1, 105) = 5,09, p < 0,05, η2 parcial = 0,05, δ = 0,61; explosiones, F(1, 105) = 5,28, p < 0,05, η2 parcial = 0,05, δ = 0,62), lo que indica puntuaciones significativamente más bajas en las condiciones de desánimo que en las de incitación. Además, para bombeos y ganancias, se encontró una interacción significativa entre condición y modalidad (bombeos, F(105) = 5,68, p < 0,01, η2 parcial = 0,06, δ = 0,70; ganancia, F(105) = 6,26, p < 0,01, η2 parcial = 0,05, δ = 0,66), lo que muestra que el número de bombeos fue sustancialmente menor durante la condición de desánimo que cuando se jugaba solo (bombeos: Mdiff = 124,05, SE = 48,28, p < 0,01, ganancia: Mdiff = 103,37 , EE = 36,34, p < 0,01). Aunque esta interacción simplemente no logró alcanzar significación para las explosiones, la diferencia entre el desánimo y la condición de jugar solo aún se mantuvo (Mdiff = 1,32, SE = 0,58, p = 0,02, corregido Bonferroni). Las interacciones se representan en la Fig. 1.

Los gráficos representan la interacción entre jugar solo y jugar con las condiciones del avatar en la tarea BART para las modalidades de incitación y desaliento. Las variables dependientes son las puntuaciones medias (de izquierda a derecha) de bombeos, ganancias y explosiones.

Tampoco se encontraron diferencias entre jugar solo y la condición de incitación, entre el tipo de agente (HA, RA) o el género para ninguna de las variables dependientes (bombeos, ganancia, explosiones; ns).

Tres análisis de regresión independientes evaluaron el efecto predictivo de las variables BART. Más específicamente, los bombeos, la ganancia y las explosiones se regredieron por separado en las variables independientes modalidad (incitación, desánimo, definido dicotómicamente 0 = desánimo, 1 = incitación) y tipo de avatar (HA, RA), controlando por la edad y el género de los participantes ( modelo 1), comportamiento impulsivo (BIS11; modelo 2) y puntuaciones BART cuando se juega solo (modelo 3).

Resumiendo nuestros hallazgos, no hubo efectos significativos de la edad y el género en ninguna de las variables de BART (Modelo 1; bombas: F2,110 = 0.04, ns, R2 = 0.001, R2ajustado = − 0.02; ganancia: F2,110 = 1.06, ns, R2 = 0,02, R2ajustado = 0,001; explosiones: F2,110 = 0,37, ns, R2 = 0,007, R2ajustado = − 0,011). Además, no se encontró ningún efecto predictivo significativo de la impulsividad sobre las bombas, la ganancia o las explosiones (Modelo 2; bombas: F5,107 = 0,79, ns, R2 = 0,04, R2 ajustado = − 0,01; ganancia: F5,107 = 1,10, ns, R2 = 0,05, R2ajustado = 0,005; explosiones: F5,107 = 0,78, ns, R2 = 0,05, R2ajustado = − 0,01). Por otro lado, se encontró un efecto sustancial de las puntuaciones de BART evaluadas cuando se jugaba solo en todas las variables de BART (Modelo 3; bombas: F6,106 = 8,80, p < 0,001, R2 = 0,33, R2 ajustado = 0,30; ganancia: F6,106 = 10,73, p < 0,001, R2 = 0,42, R2ajustado = 0,38 s R2 = 0,45, R2ajustado = 0,41).

Finalmente, después de controlar todas las variables anteriores, el predictor objetivo Modalidad (0 = desánimo; 1 = incitación), pero no el Tipo de avatar (0 = robot; 1 = humano), demostró predecir significativamente todas las puntuaciones de BART, siendo la incitación asociado con una mayor tendencia a tomar riesgos (Modelo 4: bombas: F6,104 = 7,63, p < 0,001, R2 = 0,37, R2 ajustado = 0,32, Durbin-Watson = 1,8; ganancia: F8,104 = 9,54, p < 0,001, R2 = 0,42, R2ajustado = 0,38, Durbin-Watson = 2,0; explosiones: F8,104 = 11,97, p < 0,001, R2 = 0,48, R2ajustado = 0,44, Durbin Watson = 1,83). Por el contrario, el desánimo predijo significativamente una menor asunción de riesgos según lo evaluado después de modelar las mismas variables descritas anteriormente, aunque se invirtió el índice de dicotomía, donde 0 representaba incitación y 1 desaliento. La Tabla 5 resume los detalles estadísticos y la Tabla complementaria 4 el modelo de regresión completo.

¿Pueden los avatares ejercer presión para impactar el comportamiento de riesgo de los adolescentes? Nuestros resultados mostraron un efecto sustancial de la influencia de los avatares humanos y robóticos en el comportamiento de los adolescentes, más evidente en la condición de desánimo. Es decir, la asunción de riesgos de los participantes disminuyó sustancialmente cuando los avatares los desalentaban verbalmente en comparación con una condición en la que los participantes jugaban solos al BART. Por otro lado, no se encontraron diferencias significativas entre la condición de jugar solo y la condición de incitación, aunque esta última mostró puntuaciones mayores respecto a la condición de desánimo. Tampoco se encontraron diferencias entre las condiciones de jugar solo, lo que indica homogeneidad del comportamiento de los participantes al inicio en todas las condiciones para todos los índices medidos. Además, no encontramos ningún efecto del tipo de agente virtual (humano o robot) sobre el comportamiento, es decir, nuestra investigación sugiere que el efecto del agente virtual sobre el comportamiento es independiente de su nivel de antropomorfismo, ya que tanto los avatares humanos como los robots utilizados en este El estudio produjo efectos similares. Finalmente, los datos no mostraron ningún efecto de la edad o el género sobre la asunción de riesgos.

El principal hallazgo del presente estudio sugiere un importante poder positivo de los avatares virtuales para influir en el comportamiento de los individuos al final de la adolescencia, delineando así un posible efecto protector sobre el comportamiento en línea. Estudios anteriores que investigaron la influencia de los pares están alineados con los hallazgos actuales, y muestran una tendencia (específicamente en la adolescencia tardía) a tomar decisiones menos riesgosas siguiendo las decisiones de otros que los adolescentes jóvenes49. Además, en una versión adaptada del BART, los participantes fueron evaluados bajo la influencia potencial del comportamiento cauteloso o arriesgado de sus compañeros en situaciones en las que estaban informados o no sobre el nivel de riesgo que presentaba el juego50. Se demostró que las elecciones cautelosas de los pares redujeron sustancialmente la asunción de riesgos de los participantes en condiciones de falta de información. Esta situación refleja el contexto general en el que nuestros participantes jugaron el BART, y los resultados reflejan el efecto significativo de la disuasión del riesgo que se encuentra específicamente en la condición de desánimo. Por el contrario, en Osmont et al.50, las decisiones arriesgadas de los pares aumentaron (bajo la presión de los pares) la toma de riesgos de los adolescentes cuando el riesgo era mínimo.

Estas observaciones pueden explicar en parte por qué no encontramos diferencias en la asunción de riesgos entre las condiciones de incitación y las de jugar solo. Nuestra condición de incitación –totalmente desinformada en términos de Osmont et al.50– amortiguaría el efecto de asumir riesgos bajo la influencia de otros, incluso cuando estos otros sean agentes virtuales, como en nuestro caso. A esto, también deberíamos agregar que la condición de jugar solo trajo consigo un efecto de familiarización con la tarea que, en cierto sentido, llevó a nuestros participantes a explorar hasta qué punto podían esforzarse para asumir riesgos. Si bien esta condición refleja debidamente la tendencia idiosincrásica de los participantes a asumir riesgos, en cierto modo también fomenta la toma de riesgos a través de un proceso natural de exploración. En conjunto, estas reflexiones sugieren que los avatares en nuestro estudio ejercieron un efecto sobre la toma de riesgos durante la condición de incitación, manteniendo el nivel de riesgo bastante alto independientemente de los niveles de incertidumbre sobre el riesgo que caracterizan a BART.

El efecto predictivo de la modalidad de solicitud (incitación, desánimo) en las tres variables de BART encontradas en los análisis de regresión respalda la sugerencia anterior al mostrar que, neto del efecto de familiarización en la condición de jugar solo, las solicitudes de avatar aumentaron o disminuyeron la asunción de riesgos dependiendo de si los participantes jugaron en la condición de incitación o desánimo, respectivamente. Esto se ve reforzado aún más por las diferencias encontradas entre las condiciones de incitación y desaliento para las tres variables de BART (bombeos, ganancia, explosiones). Estos resultados respaldan parcialmente hallazgos anteriores45 en los que estudiantes universitarios jugaron en vivo con un robot que fomentaba verbalmente comportamientos riesgosos en el BART. Los autores encontraron un aumento significativo en la asunción de riesgos de los participantes bajo la influencia de las solicitudes del robot con respecto a aquellos que jugaban solos al BART o cuando el robot estaba presente en un estado de silencio. El hecho de no encontrar una diferencia real entre nuestra condición de jugar solo y la condición de incitación puede referirse en parte a las explicaciones proporcionadas anteriormente y que no se aplican completamente al estudio de Hanoch et al.45, en el que la condición de jugar solo se mantuvo en un estado intermedio. diseño de sujetos. Además, el agente en Hanoch et al. estuvo físicamente presente, mientras que nuestros agentes estaban virtuales. La encarnación puede haber contribuido aún más a la diferencia encontrada en nuestros resultados51,52.

En este estudio se evaluaron más a fondo las variables demográficas, género y edad, ya que se han asociado con la inclinación individual a conductas de riesgo en la adolescencia47,53. Ni la edad ni el género predijeron significativamente el comportamiento en BART. En el presente estudio, los participantes estaban distribuidos equitativamente, aunque los niños superaban en número a las niñas en todas las condiciones, lo que posiblemente oculta un posible efecto de género. Estudios futuros deberían tener en cuenta esta variable para evaluar adecuadamente esta posibilidad. Además, nuestros estudiantes tenían edades comprendidas entre 16 y 18 años y, por lo tanto, la falta de diferencias de edad en nuestro estudio podría deberse posiblemente a la baja variabilidad en el rango de edad. Además, estudios previos han mostrado diferentes tendencias en el comportamiento de riesgo entre la adolescencia temprana y tardía, y el último grupo muestra un comportamiento más seguro que los adolescentes más jóvenes. El estudio de Braams et al.49, por ejemplo, examinó cómo la información social influye en las elecciones arriesgadas y ambiguas en la adolescencia, utilizando un enfoque de toma de decisiones económicas. Los participantes eligieron entre loterías más seguras y arriesgadas y recibieron información sobre las preferencias de elección de otros participantes. Los resultados sugieren que los adolescentes tardíos tenían menos probabilidades de seguir opciones arriesgadas y más probabilidades de seguir opciones seguras que los adolescentes más jóvenes. Como sugieren los autores, esta tendencia probablemente se debe a motivaciones sociales y al deseo de ajustarse a normas más seguras al final de la adolescencia, lo que puede explicar, al menos parcialmente, por qué nuestro grupo de adolescentes mostró un comportamiento significativamente menos riesgoso cuando se les incitó a hacerlo. Además, Somerville et al.54 encontraron una menor tendencia a correr riesgos a medida que aumentaba la edad. Nuestros resultados amplían así la literatura actual al mostrar que las acciones protectoras también pueden ser efectivas cuando las ejercen agentes virtuales en actividades en línea. Se podrían considerar otras variables sociodemográficas, además de la edad y el género, para enriquecer aún más el tema del empujón en línea en la adolescencia. Estas posibilidades se describen en la sección "direcciones futuras" que aparece a continuación.

Las investigaciones también sugieren la influencia de factores sociopsicológicos como los rasgos de personalidad (como la búsqueda de sensaciones18,19 y la impulsividad 46,55) en la conducta de riesgo en los adolescentes. En el presente estudio, evaluamos el comportamiento impulsivo en tres dimensiones: activación motora, atención y falta de planificación. Ninguna de las dimensiones investigadas predijo significativamente la toma de riesgos en el BART. Nuevamente, el hecho de no encontrar un efecto sustancial de estas variables podría deberse al hecho de que nuestros participantes estaban en la adolescencia tardía y, por lo tanto, menos propensos a buscar sensaciones fuertes y menos impulsivos, especialmente cuando el resultado de su comportamiento no se puede predecir. Esto estaría en consonancia con el desarrollo neurofisiológico de las capacidades ejecutivas, que alcanzan su maduración al final de la adolescencia48.

En resumen, este estudio muestra que, independientemente de sus características físicas (humanas o robóticas), los avatares tienen un efecto sobre la asunción de riesgos al actuar tanto sobre el desánimo (empujón positivo) como sobre la incitación (empujón negativo) del comportamiento. Este hallazgo es particularmente informativo para múltiples actividades que las personas pueden experimentar dentro de entornos virtuales, ya que los avatares estarán cada vez más presentes para apoyar la toma de decisiones de las personas y, por lo tanto, influirán en sus elecciones. Desde una perspectiva ética, será particularmente importante que estos avatares –cuya presencia en línea es y será cada vez más prevalente e inevitable– sean utilizados con el propósito de reducir aquellos comportamientos que afectan los procesos de toma de decisiones riesgosas. En este sentido, exploramos el efecto de los avatares sólo en una situación de riesgo, pero será muy informativo evaluar su influencia también en escenarios prosociales, es decir, comportamiento positivo.

El mensaje alentador de nuestros datos, de naturaleza preliminar, es que la acción de estímulo de los agentes virtuales puede ser bidireccional, corrigiendo así en lugar de reforzar comportamientos riesgosos. Saber que puede haber efectos negativos sobre el comportamiento puede ayudar a prevenir factores de riesgo, y saber que el efecto puede actuar en dirección positiva puede ayudar a fortalecer los factores de protección (prevención primaria) y estructurar las intervenciones (prevención secundaria y terciaria)16,26,46.

Los resultados de este estudio indican que los avatares pueden ejercer un efecto estimulante sobre el comportamiento humano cuando se realizan tareas en un entorno virtual al afectar, tanto positiva como negativamente, la tendencia de uno a asumir riesgos. También ofrecen una evaluación empírica inicial del efecto real de la asistencia virtual en el comportamiento humano al proporcionar una base para evaluar críticamente la introducción de estos agentes en contextos virtuales sensibles que involucran a adolescentes, como los juegos, que en realidad pueden conducir a un comportamiento desadaptativo28.

Los hallazgos de este estudio abren una variedad de direcciones a seguir para futuras investigaciones, como también lo indican los diversos estudios que investigan la toma de riesgos en la adolescencia bajo la influencia de pares, agregando así información sobre el fenómeno. Por ejemplo, examinar la influencia de la mera presencia de un avatar virtual en estado de silencio es una de esas opciones. Los estudios sobre la presión de grupo nos presentan un panorama bastante complejo a este respecto54,56,57. Sommerville y colegas54, por ejemplo, descubrieron que la influencia de la mera presencia de pares puede ejercer diferentes efectos sobre el comportamiento dependiendo de las condiciones. De hecho, se encontraron efectos negativos sobre el comportamiento de riesgo en función de variables como el seguimiento de los pares, la gestión de la reputación, los beneficios sociales y el entusiasmo, y el aumento de la excitación; Por el contrario, se encontraron efectos mitigantes sobre el comportamiento con el aumento de la edad, en contextos de decisiones frías y cuando los compañeros estaban presentes, aunque sin monitorear activamente el comportamiento.

Además, los avatares utilizados en este estudio representaban una figura humana de un adulto joven y un robot. Aunque no se encontraron diferencias entre las solicitudes realizadas por los dos, una oportunidad interesante adicional para enriquecer los datos actuales sería evaluar específicamente la influencia en el comportamiento de ADO ejercida por agentes virtuales que representan a humanos de diferentes edades11,12,13. Ruggeri et al.58, por ejemplo, probaron los efectos de un modelo de pares versus un modelo adulto sobre el comportamiento prosocial de niños y adolescentes y demostraron que los niños tenían más probabilidades de seguir las recomendaciones del modelo adulto, mientras que los adolescentes tenían más probabilidades de seguir las recomendaciones. del modelo de pares. Por lo tanto, los hallazgos de este estudio podrían haber subestimado el efecto del empujón de los pares al diseñar un avatar con características más parecidas a las de un adulto58. Además, se podrían incluir factores sociodemográficos en el diseño, como el nivel socioeconómico, el origen étnico, la estructura familiar, el entorno escolar, las características del vecindario, etc. Estas variables representan factores importantes y muy interesantes que realmente pueden apuntar y caracterizar el comportamiento de riesgo de los adolescentes de una manera muy específica.

También deben reconocerse algunas limitaciones que nos impiden generalizar nuestros resultados a todo el espectro de adolescentes. En primer lugar, nuestra muestra estaba compuesta mayoritariamente por estudiantes varones. Como trabajos anteriores han demostrado que los niños generalmente tienden a exhibir comportamientos de mayor riesgo que las niñas, las investigaciones futuras deberían superar el equilibrio entre los participantes masculinos y femeninos, posiblemente en un rango de edad más amplio, para abordar adecuadamente las cuestiones de género y edad discutidas anteriormente. Además de la edad y el género, los estudios futuros también deberían evaluar el efecto de los procesos cognitivos (p. ej., la capacidad de estimar las probabilidades de las consecuencias de las acciones y las habilidades de la función ejecutiva) y las influencias situacionales (p. ej., el seguimiento de los padres)59 en el comportamiento de los adolescentes cuando operan. en entornos virtuales.

Además, en este estudio siempre se presentó primero la condición de jugar solo, seguida de las condiciones del avatar (incitación o desánimo). Esto se hizo para no estropear la condición de jugar solo, que se cree que evalúa la tendencia individual a asumir riesgos, y las tareas experimentales tienen posibles efectos de transferencia. Sin embargo, observamos que la condición de jugar solo podría posiblemente arrastrar efectos debido a la fase de familiarización con la tarea BART en sí, lo que conduciría a un aumento plausible en las puntuaciones de las variables dependientes. Como alternativa al diseño mixto utilizado en este estudio, un diseño completo entre sujetos podría quizás resaltar más diferencias que aquí se subestimaron.

Finalmente, si bien en el presente estudio nos centramos en avatares que actúan en un entorno virtual, sería interesante evaluar más a fondo los efectos de estos agentes contrastando su influencia con la evocada por un agente humano real o un robot real. Entonces sería digno de mención evaluar también las diferencias en la atribución de estados mentales a los avatares con respecto al humano para delinear mejor el nivel real de antropomorfización60,61,62,63. Esto delinearía la especificidad de los efectos de los avatares que se encuentran aquí.

Ciento quince (115) adolescentes italianos (34 niñas, edad media = 17 años, DE = 0,65; 81 niños, edad media = 17,36 años, DE = 0,98) participaron en el estudio (tamaño de muestra estimado con G*Power herramienta: regresión lineal múltiple, modelo fijo: tamaño del efecto f = 0,15; error alfa prob = 0,05; n. predictores = 8; potencia = 0,95, N = 89). El estudio se llevó a cabo en escuelas secundarias. Todos los estudiantes de 4to y 5to grado fueron invitados a participar en el estudio durante la actividad escolar regular. Dos participantes fueron excluidos del análisis de datos como casos extremos en al menos el 50% de las condiciones, como se detalla en los resultados anteriores. Se informó a los participantes sobre el procedimiento experimental, los elementos de medición y los materiales. Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes y/o de sus tutores legales de acuerdo con la Declaración de Helsinki y sus revisiones, así como de acuerdo con los requisitos del comité de ética, Comité del Departamento de Psicología (CERPS), Università Cattolica del Sacro Cuore, Milán, que aprobó el estudio.

El estudio se llevó a cabo en la escuela en una sala de computadoras donde cada participante podía conectarse en línea al experimento. Los días de administración se acordaban con los profesores de la escuela y en ellos participaba toda una clase a la vez.

Tras el enlace, el estudio se abrió con instrucciones y una solicitud para autogenerar el código de identificación y registrar la edad, el sexo, la nacionalidad y la comprensión de la lengua italiana (control). A esta sección le siguieron dos tareas de BART presentadas en una secuencia fija: una se jugaba sola y la otra con un avatar, como se describe a continuación. Al finalizar el BART, a los participantes se les administró la escala de Impulsividad de Barratt (BIS), que evalúa la tendencia al comportamiento impulsivo y fue validada en italiano64.

Las tareas BART se programaron siguiendo la lógica general de la tarea original43 según la cual los participantes debían inflar un globo virtual en una pantalla de computadora. Los participantes juegan 30 rondas de BART (es decir, inflan 30 globos) en cada condición (jugar solo, jugar con el avatar), de acuerdo con investigaciones previas que utilizan BART. Cuanto más se infla el globo, mayor será la puntuación obtenida. Sin embargo, el globo puede explotar en cualquier momento sobre una base probabilística. La asunción de riesgos por parte del participante se pondera frente a la probabilidad de ganancia. Una descripción detallada de BART se encuentra en el Material complementario.

Los participantes jugaron dos juegos BART: (1) solos y (2) con uno de los cuatro avatares (humano-HA; y robot-RA), cada uno masculino o femenino, ya sea en una condición de incitación o desaliento. HA y RA tenían la misma voz pero cambiaron en el nivel de antropomorfismo. La Figura 2 muestra los avatares seleccionados para este estudio y para los cuales no se necesita consentimiento para publicarlos ya que las imágenes no representan rostros humanos reales. La programación de los juegos BART y el diseño y programación de los avatares fue realizada por QuestIT srl (https://www.quest-it.com/).

(AD) Imágenes de los avatares utilizados en el estudio: (A,B) representan el avatar humano, masculino y femenino respectivamente; (C,D) representan el avatar robótico, masculino y femenino respectivamente. El diseño y programación de los avatares fue realizado por QuestIT srl (https://www.quest-it.com/).

La tarea se abrió con el avatar presentándose (ver Material complementario). El avatar comenzó con frases de incitación o desánimo (según la condición) desde el principio y siguió incitando o desanimando con un intervalo aleatorio de entre 3 y 7 s. Las sentencias de incitación y desánimo se proporcionan en el material complementario.

El estudio es un diseño mixto. A cada participante se le administraron 2 BART de la siguiente manera: (1) jugar solo; (2) jugar con un avatar (factor dentro de los sujetos). Cada participante jugó con un avatar humano o un robot, y sólo en la condición de incitación o desánimo. El programa se configuró para equilibrar el número de participantes dentro de cada condición (consulte los datos descriptivos a continuación y el Material complementario para obtener más detalles).

La toma de riesgos se evaluó en función de los siguientes índices calculados dentro de cada BART (solo y con avatar): (1) bombeos totales en todas las rondas, es decir, calculados al final de cada BART (bombeos); puntuación total al final de cada BART (ganancia); El número total de pruebas resultó en una explosión calculada al final de cada BART (explosión).

La Escala de Impulsividad de Barratt (BIS-1165) es un cuestionario ampliamente utilizado para evaluar el constructo de impulsividad66, ver también67. La versión actual consta de 30 ítems que describen conductas impulsivas o no impulsivas comunes y consta de tres dimensiones: (1) impulsividad motora, definida como la tendencia a actuar sin pensar, de improviso (activación motora); (2) impulsividad cognitiva, entendida como la tendencia a tomar decisiones rápidas y falta de concentración en la tarea (atención); 3) impulsividad no planificada, que sustenta el comportamiento caracterizado por una mala evaluación de las consecuencias (falta de planificación). Los ítems se califican en una escala de 4 puntos: rara vez/nunca = 1; ocasionalmente = 2; frecuentemente = 3; casi siempre/siempre = 4. La puntuación total se calcula sumando las puntuaciones de cada ítem.

En primer lugar, evaluamos si todas las variables de BART estaban asociadas entre sí (r de Pearson), reflejando así el constructo de toma de riesgos, y predijimos una correlación positiva entre los tres índices. En segundo lugar, se llevaron a cabo análisis de correlación (r de Pearson) entre el comportamiento de riesgo al jugar solo y en condiciones experimentales (incitación y desánimo) para evaluar si los participantes jugaron los dos BART de manera consistente, es decir, adoptando patrones de comportamiento intra-sujeto similares. . En concreto, aquellos que tendían a jugar de forma más arriesgada lo hacían también en las condiciones con los avatares. Luego, evaluamos las diferencias entre condiciones (jugar solo, jugar con avatar), modalidad (incitación, desánimo) y tipo de avatar (HA, RA) en cada variable de BART (bombeos, ganancia, explosiones) también en función de los participantes. ' género. Por lo tanto, se llevaron a cabo análisis de modelos lineales generales (GLM) independientes 2 × 2x2 × 2 para cada variable dependiente, modelando 2 niveles de condición como variable dentro del sujeto, y 2 niveles de modalidad, 2 niveles de tipo de avatar y 2 niveles de el género como variable entre sujetos. Finalmente, tres análisis de regresión independientes evaluaron el efecto predictivo de las variables BART. Más específicamente, hicimos una regresión de bombeos, ganancias y explosiones, por separado, en las variables independientes modalidad (incitación, desánimo) y tipo de avatar (HA, RA) controlando la edad y el género de los participantes (modelo 1); conducta impulsiva (BIS11; modelo 2); y puntuaciones de BART cuando se juega solo (modelo 3). Este último pase fue importante para evaluar el efecto de la incitación y el desaliento de los avatares sobre el comportamiento de riesgo después de controlar las tendencias individuales de toma de riesgos evaluadas independientemente del empujón (condición de jugar solo).

Los conjuntos de datos generados y/o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a solicitud razonable.

Se ha publicado una corrección a este artículo: https://doi.org/10.1038/s41598-023-38995-w

Kye, B., Han, N., Kim, E., Park, Y. y Jo, S. Aplicaciones educativas del metaverso: posibilidades y limitaciones. J. Educación. Evaluación. Prof. de Salud 18, 32 (2021).

PubMed PubMed Central Google Académico

Floridi, L. La cuarta revolución: cómo la infosfera está transformando el mundo (Raffaello Cortina Editore, 2017).

Google Académico

Wiederhold, BK Jugador uno listo (o no): Reflexiones iniciales sobre el metaverso. Ciberpsicología. Comportamiento. Soc. Neto. 25, 1-2 (2022).

PubMed Google Académico

Berson, IR Preparación de cibervíctimas: los efectos psicosociales de la explotación en línea para los jóvenes. J. Sch. Violencia 2, 5-18 (2003).

Google Académico

Berson, IR & Berson, MJ Comportamientos desafiantes de los jóvenes en línea: hallazgos de un análisis comparativo de jóvenes en los Estados Unidos y Nueva Zelanda. Soc. Ciencia. Computadora. Rev. 23, 29–38 (2005).

Google Académico

Joinson, A. Causas e implicaciones del comportamiento desinhibido en Internet. En Psicología e Internet: implicaciones intrapersonales, interpersonales y transpersonales 43–60 (Academic Press, 1998).

Google Académico

Willard, N. Discurso estudiantil dañino en línea fuera del campus. J. Sch. Violencia 2, 65–93 (2003).

Google Académico

D'Agata, MT & Kwantes, PJ Factores de personalidad que predicen comportamientos desinhibidos y riesgosos en línea. J. Individuo. Diferir de. 41, 199-206 (2020).

Google Académico

Hopko, DR y cols. Validez de constructo de la Tarea de Riesgo Análogo con Globo (BART): Relación con el uso de MDMA por parte de consumidores de drogas del centro de la ciudad en tratamiento residencial. J. Psicopatológico. Comportamiento. Evaluar. 28, 95-101 (2006).

Google Académico

Duell, N. y col. Patrones de edad en la asunción de riesgos en todo el mundo. J. Jóvenes Adolescentes. 47, 1052-1072 (2018).

PubMed Google Académico

Crone, EA, Van Duijvenvoorde, ACK & Peper, JS Revisión anual de la investigación: Contribuciones neuronales a la asunción de riesgos en la adolescencia: cambios en el desarrollo y diferencias individuales. J. Psicología Infantil. Psiquiatría 57, 353–368 (2016).

PubMed Google Académico

Michael, K. & Ben-Zur, H. Asunción de riesgos entre adolescentes: asociaciones con factores sociales y afectivos. J. Adolescente. 30, 17–31 (2007).

PubMed Google Académico

Spear, LP El cerebro adolescente y las manifestaciones conductuales relacionadas con la edad. Neurociencias. Biocomportamiento. Rev. 24, 417–463 (2000).

CAS PubMed Google Académico

Steinberg, L. y col. Diferencias de edad en la búsqueda de sensaciones y la impulsividad indexadas por el comportamiento y el autoinforme: evidencia de un modelo de sistemas duales. Desarrollo. Psicólogo. 44, 1764-1778 (2008).

PubMed Google Académico

Greene, K. y col. Abordar las conductas de riesgo de los adolescentes: las contribuciones del egocentrismo y la búsqueda de sensaciones. J. Adolescente. 23, 439–461 (2000).

CAS PubMed Google Académico

Valle, A., Massaro, D., Castelli, I. & Marchetti, A. Teoría del desarrollo de la mente en la adolescencia y la edad adulta temprana: la creciente complejidad de la capacidad de pensamiento recursivo. EUR. J. Psicólogo. 11, 112-124 (2015).

PubMed PubMed Central Google Académico

Boyer, T. El desarrollo de la asunción de riesgos: una revisión desde múltiples perspectivas. Desarrollo. Rev. 26, 291–345 (2006).

Google Académico

Dahlen, ER, Martin, RC, Ragan, K. & Kuhlman, MM La ira al conducir, la búsqueda de sensaciones, la impulsividad y la propensión al aburrimiento en la predicción de una conducción insegura. Ácido. Anal. Anterior. 37, 341–348 (2005).

PubMed Google Académico

Pérez, J. & Torrubia, R. Búsqueda de sensaciones y conducta antisocial en una muestra de estudiantes. Personal. Individual. Diferir de. 6, 401–403 (1985).

Google Académico

Zuckerman, M. & Kuhlman, DM Personalidad y asunción de riesgos: factores bisociales comunes. J. Pers. 68, 999–1029 (2000).

CAS PubMed Google Académico

Brown, BB, Bakken, JP, Ameringer, SW y Mahon, SD Una conceptualización integral del proceso de influencia de los pares en la adolescencia. En Comprensión de la influencia de los pares en niños y adolescentes. 11–44 (MJ Prinstein y KA Dodge, 2008).

Brown, BB, Clasen, DR & Eicher, SA Percepciones de presión de grupo, disposiciones de conformidad de grupo y comportamiento autoinformado entre adolescentes. Desarrollo. Psicólogo. 22, 521–530 (1986).

Google Académico

Sun, N. & Botev, J. Agentes autónomos inteligentes y confianza en la realidad virtual. Computadora. Tararear. Comportamiento. Rep. 4, 100146 (2021).

Google Académico

Crosnoe, R. & McNeely, C. Relaciones entre pares, comportamiento adolescente e investigación y práctica de salud pública. Familia. Salud comunitaria 31, S71 – S80 (2008).

PubMed Google Académico

Knoll, LJ, Magis-Weinberg, L., Speekenbrink, M. y Blakemore, S.-J. Influencia social en la percepción del riesgo durante la adolescencia. Psicólogo. Ciencia. 26, 583–592 (2015).

PubMed Google Académico

Conductas de riesgo y autolesiones en la adolescencia: el cuestionario RTSHIA de Vrouva, Fonagy, Fearon, Roussow. (Ángeli, 2013).

Prinstein, MJ y Wang, SS Falso consenso y contagio entre pares adolescentes: examen de las discrepancias entre las percepciones y los niveles reales informados de conductas desviadas y de riesgo para la salud de los amigos. J. Anormal. Psicología Infantil. 33, 293–306 (2005).

PubMed Google Académico

Van Hoorn, J., Crone, EA y Van Leijenhorst, L. Salir con la gente adecuada: influencia de los pares en el comportamiento de riesgo en la adolescencia. J.Res. Adolescente. 27, 189-200 (2017).

PubMed Google Académico

Griffiths, M. Internet y adicción a los videojuegos. En Adolescent Addiction (ed. Griffiths, M.) 231–267 (Elsevier, 2008). https://doi.org/10.1016/B978-012373625-3.50010-3.

Capítulo Google Scholar

Talwar, S., Dhir, A., Kaur, P., Zafar, N. y Alrasheedy, M. ¿Por qué la gente comparte noticias falsas? Asociaciones entre el lado oscuro del uso de las redes sociales y el comportamiento de intercambio de noticias falsas. J. Comercio minorista. Consumir. Serv. 51, 72–82 (2019).

Google Académico

Di Dio, C. et al. Cómo piensan los niños sobre la mente de un robot. El papel del apego y la Teoría de la Mente en la atribución de estados mentales a un agente robótico [Cómo piensan los niños sobre la mente del robot. El papel del apego y la Teoría de la Mente en la atribución de estados mentales a un agente robótico. Sistema Inteligente 1, 41–56 (2020).

Google Académico

Manzi, F. y col. La comprensión de la mirada referencial congruente e incongruente en bebés de 17 meses: un estudio de seguimiento ocular que compara humanos y robots. Ciencia. Rep. 10, 11918 (2020).

ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Marchetti, A., Manzi, F., Itakura, S. & Massaro, D. Teoría de la mente y robots humanoides desde una perspectiva de vida. Z. Para Psicología. Rev. 226, 98-109 (2018).

Google Académico

Asch, SE Efectos de la presión grupal sobre la modificación y distorsión de los juicios. En Procesos de influencia organizacional (ed. Asch, SE) 177–190 (H. Guetzkow Groups, 1951).

Google Académico

Brandstetter, J. y col. Un experimento de presión de grupo: recreación del experimento de conformidad de Asch con robots. En 2014, Conferencia internacional IEEE/RSJ sobre robots y sistemas inteligentes 1335–1340 (ed. Brandstetter, J.) (IEEE, 2014). https://doi.org/10.1109/IROS.2014.6942730.

Capítulo Google Scholar

Qin, X. y col. Los adultos todavía no pueden resistirse: un robot social puede inducir la conformidad normativa. Computadora. Tararear. Comportamiento. 127, 107041 (2022).

Google Académico

Salomons, N., van der Linden, M., StrohkorbSebo, S. & Scassellati, B. Los humanos se ajustan a los robots: desambiguando la confianza, la verdad y la conformidad. En Puntas de la Conferencia Internacional ACM/IEEE 2018 sobre Interacción Humano-Robot 187–195 (ACM, 2018). https://doi.org/10.1145/3171221.3171282.

Capítulo Google Scholar

Salomons, N., Sebo, SS, Qin, M. & Scassellati, B. Una minoría de uno contra una mayoría de robots: los robots causan conformidad normativa e informativa. Transmisión ACM. Hum.-Robot Interactuar. 10, 1-22 (2021).

Google Académico

Shiomi, M. & Hagita, N. ¿La cantidad de robots y el género del participante influyen en el efecto de conformidad de múltiples robots? Adv. Robot. 33, 756–763 (2019).

Google Académico

Vollmer, A.-L., Read, R., Trippas, D. y Belpaeme, T. Los niños se conforman, los adultos resisten: un grupo de robots indujo la presión de sus pares sobre la conformidad social normativa. Ciencia. Robot. 3, eat7111 (2018).

PubMed Google Académico

Wu, Y., Kim, KJ & Mou, Y. Influencia social de las minorías y toma de decisiones morales en la interacción entre humanos y IA: los efectos de las señales de identidad y especialización. Sociedad de Nuevos Medios. https://doi.org/10.1177/14614448221138072 (2022).

Artículo de Google Scholar

Xu, K. y Lombard, M. Computación persuasiva: sentir la presión de múltiples agentes informáticos. Computadora. Tararear. Comportamiento. 74, 152-162 (2017).

Google Académico

Lejuez, CW et al. Evaluación de una medida conductual de asunción de riesgos: The Balloon Analogue Risk Task (BART). J. Exp. Psicólogo. Aplica. 8, 75–84 (2002).

CAS PubMed Google Académico

White, TL, Lejuez, CW & de Wit, H. Características test-retest de la Balloon Analogue Risk Task (BART). Exp. Clínico. Psicofarmacol. 16, 565–570 (2008).

PubMed PubMed Central Google Académico

Hanoch, Y. et al. El robot me obligó a hacerlo: interacción humano-robot y comportamiento de asunción de riesgos. Ciberpsicología. Comportamiento. Soc. Neto. 24, 337–342 (2021).

PubMed Google Académico

Romer, D. Asunción de riesgos, impulsividad y desarrollo del cerebro en adolescentes: implicaciones para la prevención. Desarrollo. Psicobiol. https://doi.org/10.1002/dev.20442 (2010).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Steinberg, L. y Monahan, KC Diferencias de edad en la resistencia a la influencia de los pares. Desarrollo. Psicólogo. 43, 1531-1543 (2007).

PubMed PubMed Central Google Académico

Blakemore, S.-J. & Choudhury, S. Desarrollo del cerebro adolescente: implicaciones para la función ejecutiva y la cognición social. J. Psicología Infantil. Psiquiatría 47, 296–312 (2006).

PubMed Google Académico

Braams, BR, Davidow, JY y Somerville, LH Patrones de cambio de desarrollo en la influencia de elecciones seguras y arriesgadas de pares en la toma de decisiones arriesgadas. Desarrollo. Ciencia. https://doi.org/10.1111/desc.12717 (2019).

Artículo PubMed Google Scholar

Osmont, A., Camarda, A., Habib, M. & Cassotti, M. Las elecciones de los pares influyen en la toma de riesgos de los adolescentes, especialmente cuando falta información explícita sobre los riesgos. J.Res. Adolescente. 31, 402–416 (2021).

PubMed Google Académico

Ghiglino, D., Willemse, C., Tommaso, DD, Bossi, F. y Wykowska, A. A primera vista: los parámetros sutiles del movimiento ocular de los robots afectan la atención humana, la sintonía espontánea y la semejanza humana percibida. Paladín. J. Comportamiento. Robot. 11, 31–39 (2020).

Google Académico

Wykowska, A., Chaminade, T. & Cheng, G. Agentes artificiales incorporados para comprender la cognición social humana. Filos. Trans. R. Soc. B Biol. Ciencia. 371, 20150375 (2016).

Google Académico

McCoy, SS, Dimler, LM, Samuels, DV y Natsuaki, MN Susceptibilidad adolescente a la presión desviada de sus pares: ¿Importa el género? Adolescente. Res. Rev. 4, 59–71 (2019).

Google Académico

Somerville, LH y cols. Analizar la “presencia de pares” y las “decisiones” para profundizar la comprensión de la influencia de los pares en las decisiones riesgosas de los adolescentes. Desarrollo infantil. 90, 2086-2103 (2019).

PubMed Google Académico

Steinberg, L. Un modelo de sistemas duales de asunción de riesgos por parte de los adolescentes. Desarrollo. Psicobiol. https://doi.org/10.1002/dev.20445 (2010).

Artículo PubMed Google Scholar

Reynolds, EK, MacPherson, L., Schwartz, S., Fox, NA y Lejuez, CW Estudio analógico de la influencia de los pares en el comportamiento de riesgo en adolescentes mayores. Anterior. Ciencia. 15, 842–849 (2014).

PubMed PubMed Central Google Académico

Powers, KE et al. Las consecuencias para los pares sesgan diferencialmente los cálculos sobre el riesgo a lo largo del desarrollo. J. Exp. Psicólogo. Génesis 147, 671–682 (2018).

PubMed Google Académico

Ruggeri, A., Luan, S., Keller, M. & Gummerum, M. La influencia de los modelos a seguir de adultos y pares en las decisiones compartidas de niños y adolescentes. Desarrollo infantil. 89, 1589-1598 (2018).

PubMed Google Académico

Boyer, TW & Byrnes, JP Asunción de riesgos por parte de los adolescentes: integración de los aspectos personales, cognitivos y sociales del juicio. J. Aplica. Desarrollo. Psicólogo. 30, 23–33 (2009).

Google Académico

Di Dio, C. et al. Cómo piensan los niños sobre la mente robótica. El papel del apego y la Teoría de la Mente en la atribución de estados mentales a un agente robótico. Sistemas inteligentes https://doi.org/10.1422/96279 (2020).

Artículo de Google Scholar

Di Dio, C. et al. No importa quién sea usted: equidad en la interacción de niños en edad preescolar con compañeros humanos y robóticos. En t. J. Soc. Robot. 12, 1045-1059 (2020).

Google Académico

Di Dio, C. et al. ¿Debo confiar en ti? De la interacción niño-robot a las relaciones de confianza. Frente. Psicólogo. 11, 469 (2020).

PubMed PubMed Central Google Académico

Manzi, F. y col. Un robot no vale otro: explorando la atribución del estado mental de los niños a diferentes robots humanoides. Frente. Psicólogo. 11, 2011 (2020).

PubMed PubMed Central Google Académico

Fossati, A., Di Ceglie, A., Acquarini, E. & Barratt, ES Propiedades psicométricas de una versión italiana de la Escala de Impulsividad de Barratt-11 (BIS-11) en sujetos no clínicos. J.Clin. Psicólogo. 57, 815–828 (2001).

CAS PubMed Google Académico

Patton, JH, Stanford, MS & Barratt, ES Estructura factorial de la escala de impulsividad de Barratt. J.Clin. Psicólogo. 51, 768–774 (1995).

CAS PubMed Google Académico

Stanford, MS y cols. Cincuenta años de la Escala de Impulsividad de Barratt: una actualización y revisión. Personal. Individual. Diferir de. 47, 385–395 (2009).

Google Académico

Murray, HA Exploraciones de la personalidad: un estudio clínico y experimental de cincuenta hombres en edad universitaria (Oxford University Press, 1983).

Google Académico

Descargar referencias

Deseamos agradecer a QuestIT srl (https://www.quest-it.com/) por contribuir sustancialmente a la programación de los juegos BART y al diseño y programación de los avatares. Un agradecimiento particular al “Istituto Torriani” de Cremona, que colaboró activamente en el reclutamiento de estudiantes y en la organización del estudio.

Estos autores contribuyeron por igual: Federico Manzi y Laura Miraglia.

Unidad de Investigación sobre Teoría de la Mente, Departamento de Psicología, Università Cattolica del Sacro Cuore, Milán, Italia

Cinzia Di Dio, Federico Manzi, Laura Miraglia, Davide Massaro y Antonella Marchetti

Unidad de Investigación sobre robopsicología en la vida, Departamento de Psicología, Università Cattolica del Sacro Cuore, Milán, Italia

Cinzia Di Dio, Federico Manzi, Davide Massaro y Antonella Marchetti

Departamento de Psicología, Universidad de Warwick, Coventry, Reino Unido

Michaela Gummerum

QuestIT srl, Siena, Italia

Simone Bigozzi

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

Conceptualización CDD (igual); Metodología (líder); redacción: borrador original (principal); análisis formal (igual). FM y LM: Conceptualización (igual); análisis formal (apoyo); Escritura: revisión y edición (igual). Software MG (líder). MG, DM y AM: Conceptualización (igual); metodología (igual); Escritura: revisión y edición (igual).

Correspondencia a Cinzia Di Dio.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

La versión original en línea de este artículo fue revisada: La versión original de este artículo contenía un error en el nombre del autor Davide Massaro, que se indicó incorrectamente como Massaro Davide.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado a los autores originales y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Di Dio, C., Manzi, F., Miraglia, L. et al. Agentes virtuales y conductas de riesgo en la adolescencia: la doble naturaleza del empujón. Informe científico 13, 11242 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-38399-w

Descargar cita

Recibido: 13 de febrero de 2023

Aceptado: 07 de julio de 2023

Publicado: 11 de julio de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-38399-w

Cualquier persona con la que comparta el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.

Blog