Al parecer, los humanos no son muy diestros a la hora de escoger la ruta más corta. La razón estriba en una estrategia que intuitivamente se antoja sensata, pero que lleva a error.

Ya sea para ir a comprar, al trabajo o acudir a una cita importante, en la vida cotidiana, la mayoría de las personas busca la ruta más corta. A vista de pájaro, ese objetivo resulta sencillo, pero si tienes que abrirte paso a través de una complicada red de calles, el asunto cambia. Los humanos no son muy hábiles a la hora de decidir cuál es la ruta más eficiente en esas condiciones, sostiene un equipo dirigido por Christian Bongiorno, del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) en Nature Computational Science. Ello se debe a una estrategia que intuitivamente parece sensata, pero que con frecuencia nos aparta del camino más corto.

Para su estudio, los investigadores registraron a lo largo de un año y a través de los teléfonos móviles de más de 14.000 viandantes sus respectivos desplazamientos por las calles de las ciudades estadounidenses de Boston o de San Francisco. Por lo general, los participantes tomaban el camino que tenía más probabilidades de apuntar en dirección a su destino. Ello sucedía sobre todo al inicio de la ruta. Sin embargo, a menudo un camino que parecía menos directo a primera vista acababa siendo más corto.

Esta «navegación basada en vectores» dio lugar a curiosos fenómenos: por ejemplo, los participantes solían elegir rutas ligeramente diferentes dependiendo de si caminaban de casa al trabajo o del trabajo a casa. Ello sucedía tanto en la enrevesada red de calles de Boston como en la disposición más cuadriculada de las calles de San Francisco. Por otro lado, se desviaban cada vez más del camino más corto cuando aumentaba la distancia entre el origen y el destino.

Los autores sugieren que el cerebro recurre a la navegación basada en vectores con el objetivo de disponer de mayor capacidad para otras tareas, ya que ello le permite ahorrar recursos. Las rutas calculadas de ese modo se aproximan al camino más corto, de forma que esa «solución intermedia» merece la pena.

Fuente: Daniela Mocker (Investigación y ciencia)

Referencia: «Vector-based pedestrian navigation in cities». Christian Bongiorno et al. Nature Computational Science, vol. 1, págs. 678–685, 2021.