¿Jugamos a reducir el índice de contagio en una pandemia?

Para conseguir que más personas reduzcan su riesgo de contagio, lo más conveniente es imponer una regla clara basada en argumentos morales relevantes. Esa es la conclusión de un experimento sobre el cumplimiento de medidas de salud pública.

• Una nueva herramienta analítica identifica fórmulas para incentivar el cumplimiento de medidas de salud pública --como el uso de mascarillas-- en un entorno seguro.
• Si recibiera el mensaje apropiado, aproximadamente una de cada tres personas reduciría el riesgo de contagio que está dispuesta a asumir.
• Imponer una regla clara apelando al bien común es la forma más eficiente de lograr que más personas reduzcan su exposición al riesgo. En cambio, mostrar qué están haciendo otros resulta contraproducente.

Desde que irrumpió la pandemia, hemos visto cómo los Gobiernos tomaban distintas medidas para controlar los índices de contagios. ¿Hay medidas más efectivas que otras? ¿Existen fórmulas para conseguir que los ciudadanos sean más cuidadosos ante el brote de un virus, por ejemplo, usando mascarillas y manteniendo la distancia social?

Para responder a esta pregunta, el profesor del IESE Sebastian Hafenbrädl, junto con Jan K. Woike, Patricia Kanngiesser y Ralph Hertwig, ha diseñado el "juego de la transmisión", que integra las simulaciones con experimentos en los que participan numerosas personas que se juegan dinero. Con este marco, los investigadores realizaron dos estudios, cuyos resultados se publican en Science Advances.

El estudio muestra que utilizar mensajes con un componente moral es la mejor manera de conseguir que los participantes asuman menos riesgos de infectarse. También es útil mostrar gráficamente los riesgos de transmisión del virus. En el otro extremo se sitúa ofrecer información sobre las acciones de los demás (por ejemplo, describir con qué frecuencia llevan mascarilla), que lleva a los participantes a asumir más riesgos y aumenta el número de contagios.

La pandemia informativa

Los científicos han aprendido mucho sobre cómo se propaga la COVID-19 y cómo ayudar a aplanar la curva de un brote potencialmente exponencial. Sin embargo, el comportamiento humano ha sido un factor determinante y difícil de predecir durante gran parte del desarrollo de la pandemia, con sus cambios de reglas, políticas y nuevas variantes.

Así, la evidencia científica muestra que el distanciamiento social y el uso de mascarillas ayudan a limitar la propagación del virus, unas medidas que chocan con los intereses individuales, como el deseo de relacionarse con otros o la incomodidad de usar mascarillas. Un componente clave en las decisiones de que cada persona toma es su percepción de los riesgos, que es subjetiva. En el grado de riesgo que una persona está dispuesta a asumir influyen sus experiencias personales y valores culturales. Eso sí, la comunicación juega un papel importante, lo que plantea la pregunta: ¿qué tipo de intervenciones funcionan mejor para reducir el riesgo que cada persona está dispuesta a asumir?

Para su experimento, Hafenbrädl y sus coautores tuvieron en cuenta tres elementos clave de la pandemia:

1. El potencial de crecimiento exponencial del virus. Muchos no pueden visualizar en términos concretos que, por poner un ejemplo, infectar a una sola persona hoy puede provocar que los invitados de una boda enfermen la semana que viene.

2. El dilema social entre el bien individual versus colectivo. Las acciones que benefician a una sola persona (como no usar una mascarilla) aumenta el riesgo para el grupo.

3. La suma de pequeños riesgos de transmisión a medida que pasa el tiempo.

¿Vale la pena ponerse morado?

En el experimento, 100 personas comienzan a jugar ostentando el color azul, lo que significa que están sanos. De ellas, se seleccionan ocho para que se vuelvan moradas (es decir, infectadas), creando así el brote inicial. Al inicio de la partida, nadie sabe cuál es su color.

En cada una de las 25 rondas, los participantes deben escoger entre G (ir a lo seguro, que representa el uso de mascarillas o distanciamiento, por una posible recompensa de 8 puntos) y H (asumir más riesgos por una posible recompensa de 40 puntos).

Se les empareja aleatoriamente. A los que les toca con un infectado (que desconoce serlo) tienen una mayor probabilidad de volverse morados. Esa probabilidad depende de si eligen G o H. Al final del juego, solo los azules reciben recompensas monetarias. Es decir, cuando más jugadores están infectados, menos son los que reciben pagos.

En una prueba de control, un número significativo de participantes asume de buen grado el riesgo ronda tras ronda. Al final, en el 36% de todas las selecciones escogen H (la opción de mayor riesgo) y el 63% de los jugadores acaban infectados.

En un segundo estudio, los autores introducen cinco estrategias para mostrar las implicaciones de asumir más riesgos:

1. Observación (descriptivo): se muestra a los participantes qué riesgos están asumiendo otros participantes. La información afecta positivamente a los que quieren formar parte de la mayoría, pero otros participantes prefieren a copiar a la minoría que se niega a conformarse. La asunción de riesgos aumenta al 46% (en comparación con el 36% en el control), y, las infecciones, al 73% (en comparación con el 63% en el control); son los índices más altos de riesgo e infección observadas en el estudio.

2. Aprendizaje mimético (vicario): los jugadores conocen los resultados de los participantes anteriores. Ese tipo de aprendizaje indirecto equivale a seguir las noticias sobre los índices de infección de los países, así como las medidas gubernamentales para frenar el contagio. Esta intervención tampoco redujo los índices de transmisión; por el contrario, la asunción de riesgos aumentó al 44%, y se llegó al 71% de infectados.

3. Simulación: una herramienta de simulación ofrece a los participantes una vista previa de los posibles resultados antes de decidir si quieren asumir riesgos. Esa intervención puede resultar pedagógica para aquellos que no están familiarizados con la dinámica de un brote: reduce la asunción de riesgos al 34%, y las infecciones al 60%.

4. Cadena infecciosa: al igual que en el método de simulación, los jugadores reciben datos para que puedan tomar decisiones informadas. Un diagrama de árbol les muestra el efecto en cascada de los contagios que provoca la asunción de riesgos. En este caso, las conductas de riesgo descienden al 30% y, la infección, al 57%.

5. Mensaje (inductivo): se adoptan mensajes con un componente moral que hacen hincapié en el impacto que asumir menos riesgos tiene en los demás, como los utilizados en Reino Unido: "Quédate en casa, protege el NHS [el sistema público sanitario del país] y salva vidas". En la prueba, a los participantes se les explica las consecuencias de asumir riesgos. Un letrero les indica: "Elige la acción G para proteger tu bonus y el de otros jugadores". Es la intervención de más éxito con diferencia: el 19% opta por un mayor riesgo, y solo se infecta el 43%.

Los resultados sugieren que más de una de cada veinte personas siempre se pone en riesgo a sí misma y a los demás en busca de su propio beneficio, y al menos una de cada diez personas siempre se inclina por la opción más segura. Pero existe un grupo significativo que cambia su comportamiento según el mensaje que reciba. De hecho, aproximadamente una de cada tres personas decidió evitar completamente el riesgo con la intervención adecuada. Y nada es tan efectivo como una imponer una regla clara y combinarla con la exposición de razones sociales convincentes. En la vida real, eso podría traducirse en una ralentización de la transmisión y en una menor carga sobre los sistemas de salud.

Siguiente parada: ¿las vacunas?

Aunque "juego de transmisión" se realizó con intervenciones no farmacéuticas en una pandemia (como el uso de mascarillas y el distanciamiento social), los autores señalan que podría adaptarse para centrarse en los factores psicológicos o económicos con más peso para convencer a más personas de que se vacunen.