El cerebro como órgano social

De un titular a una pregunta mejor

En El fallo que nadie mira conté cómo un resumen de Grok convertía un estudio sobre vídeos cortos en una sentencia. Según el resumen, ver vídeos que nos gustan apaga por completo las regiones del autocontrol. El estudio de Hong comparaba ver un vídeo que gusta con ver uno que no, y encontraba menos actividad en dos regiones del control cognitivo durante unos minutos.

Me quedé con la pregunta de fondo, la que hacía que aquel resumen se compartiera tanto. Si los vídeos cortos no apagan nada, ¿por qué tanta gente tiene la sensación de que leemos peor, atendemos peor y razonamos peor? Hay datos que apuntan en esa dirección, aunque no está tan claro qué miden, a quién afectan y por qué.

Qué dicen realmente los datos

El estudio de Hong y la desactivación del control cognitivo

El trabajo de Hong y sus colaboradores es pequeño y está bien planteado. Tiene 56 adultos jóvenes chinos, la mayoría hombres, un diseño prerregistrado y combina dos técnicas, resonancia funcional mientras ven vídeos con libertad para pasar al siguiente y espectroscopia para medir glutamato y GABA en reposo en el cingulado anterior. El glutamato es el principal neurotransmisor excitador del cerebro y el GABA el principal inhibidor, y del equilibrio entre los dos depende en parte cuánto se activa o se desactiva una región. Los midieron para ver si ese equilibrio de base explica por qué unas personas desactivan más que otras. Encontraron que el cingulado anterior dorsal y la prefrontal dorsolateral se desactivaban más con los vídeos preferidos, que se veían hasta el final, que con los menos preferidos, que se cortaban antes. Quienes tenían más glutamato en reposo en el cingulado mostraban menos desactivación. Puesto al lado de otros estudios, el resultado pierde dramatismo.

La prefrontal también se desactiva en actividades que nadie considera dañinas. Cuando Limb y Braun pusieron a músicos de jazz a improvisar dentro de un escáner, la prefrontal dorsolateral también bajaba su actividad, y nadie concluyó que el jazz destruyera el autocontrol. Arne Dietrich propuso hace años que muchos estados de absorción (correr, crear, dejarse llevar por una historia) van acompañados de una bajada transitoria de la actividad prefrontal. Que algo nos guste y nos absorba produce, al menos en parte, ese patrón. Eso no convierte un rato de vídeos en una improvisación de jazz. Significa que el escáner, por sí solo, no distingue entre las dos cosas.

Llamar a eso pérdida de autocontrol es una inferencia inversa. Que una región participe en el control cognitivo no permite deducir que, cuando se desactiva, se ha perdido control. Russell Poldrack lo explicó en 2006. Esas regiones hacen muchas cosas, y leer una función a partir de una activación es un razonamiento débil si no se mide la función. Hong no midió el autocontrol ni la atención de nadie.

Sin embargo, la comparación tiene un detalle que me hace dudar. Los vídeos que gustaban se veían enteros y los que no, se cortaban. Para mí, que me dedico a analizar usuarios y cómo usan los productos, decidir cortar un vídeo es, en sí mismo, un acto de control. Me pregunto si parte de la diferencia viene de que en una condición la gente estaba decidiendo dejar de mirar y en la otra no. En el análisis trataron la pulsación del botón como un evento motor aparte, pero no igualaron la duración, y de media cada persona vio unos 19 vídeos enteros y saltó unos 36. Los propios autores reconocen que terminar un vídeo no separa el gusto de la duración o de la curiosidad, y proponen pedir valoraciones explícitas en estudios futuros.

El glutamato es una asociación entre personas. Dice que quienes tienen más glutamato en reposo se desactivan menos. Es un hallazgo interesante para entender diferencias individuales, y no permite decir que el glutamato cause nada ni que el vídeo cambie el glutamato. El GABA no mostró ninguna relación.

El estudio aporta una descripción precisa de qué pasa en el cerebro durante unos minutos de vídeos elegidos libremente. Los propios autores sugieren que podría contribuir al uso excesivo en algunas personas, y es una hipótesis razonable para estudiar después. Pero no veo que aporte ningún dato sobre atención, concentración o efectos que duren.

Qué miden los tests y qué llamamos inteligencia

Durante buena parte del siglo XX las puntuaciones de cociente intelectual subieron de generación en generación. Es el efecto Flynn. En Noruega, con los datos de los reclutas, Bratsberg y Røgeberg vieron que la subida se frena con las cohortes nacidas a mediados de los setenta y después se invierte. Lo interesante es que el patrón aparece también entre hermanos de la misma familia, así que la causa tiene que estar en el entorno y en cómo cambia de un año a otro, y no en los genes ni en qué familias tienen más hijos.

En Estados Unidos, Dworak, Revelle y Condon analizaron casi 400.000 respuestas en línea entre 2006 y 2018. El razonamiento verbal, el de matrices y las series de letras y números bajaban, y la rotación espacial en tres dimensiones subía. Los propios autores avisan de que miden puntuaciones y no capacidad mental, y de que una encuesta en línea que se presenta como test de personalidad no garantiza que la gente se esfuerce igual en cada parte.

Aquí está una de las cosas que más me interesa del debate. Hablamos de inteligencia, de atención o de inhibición como si fueran objetos que se pueden pesar, y muchas veces son etiquetas que alguien puso a lo que mide una tarea concreta. Rey-Mermet, Gade y Oberauer probaron once tareas clásicas de inhibición con adultos jóvenes y mayores, y encontraron que eran fiables pero apenas se correlacionaban entre sí. Si las tareas que llamamos de inhibición no coinciden en quién lo hace bien y quién lo hace mal, cuesta sostener que exista una sola capacidad de inhibición que se pueda perder. Algo parecido pasa con el estudio de Hong, que habla de control cognitivo a partir de la actividad de dos regiones. Antes de decidir si una capacidad baja, habría que saber qué estamos llamando capacidad.

Trabajo con neuropsicólogos, pero no lo soy, así que hablo de lo que veo desde fuera. Una prueba mide una ejecución en unas condiciones concretas, y el nombre que le damos a esa ejecución es una decisión teórica.

Hay indicadores que están bajando y no es solo cosa de jóvenes

PISA mide a estudiantes de 15 años cada tres o cuatro años. En los resultados de 2025, publicados el 8 de septiembre de 2026, la media de la OCDE en lectura quedó en 461 puntos, unos 14 menos que en 2022, y en matemáticas en 463, unos 9 menos. Son los valores más bajos de la serie. Ciencias se mantuvo. La propia OCDE recuerda que el descenso empezó antes de la pandemia en muchos países. También encontró que el uso moderado de dispositivos para aprender iba con mejores resultados en ciencias y el uso intenso y la distracción digital con peores, y que más de uno de cada cuatro alumnos decía que sus compañeros se distraían con dispositivos en la mayoría de las clases.

Hasta aquí encaja el relato habitual de los jóvenes y sus móviles. El problema es que los adultos también bajan. La Encuesta de Competencias de Adultos de la OCDE (PIAAC) de 2023 encontró que la comprensión lectora y el cálculo habían caído o se habían estancado en la mayoría de los países en la última década, y que la caída venía sobre todo de los adultos con peores resultados. España quedó en 247 puntos en comprensión lectora, por debajo de la media de 260, con tres puntos menos que en 2013, una diferencia que no llega a ser significativa. Hay explicaciones menos atractivas que también pesan. Entre una edición y otra la prueba pasó del ordenador y el papel a la tableta, la población ha envejecido y en muchos países ha cambiado su composición por la inmigración, y todo eso puede mover la media sin que nadie haya perdido capacidad. No tumban el dato, pero obligan a leerlo con cuidado.

John Burn-Murdoch lo resumió en el Financial Times en 2025 con datos de varios países y edades. Las dificultades para concentrarse y razonar crecen en todas las franjas, y él las relaciona con el paso de un uso de la información dirigido por uno mismo a un consumo pasivo y con cambios constantes de contexto. Hay quien le discute el tono apocalíptico, y con razón, pero el dato de los adultos cuesta esquivarlo.

Mi lectura es que la explicación de «la generación perdida» es cómoda. Permite a quienes ya tienen una posición presentarse como la última generación bien formada y evita preguntarse qué entorno hemos construido entre todos. Y no es nueva. Protzko y Schooler preguntaron a casi 3.500 adultos estadounidenses por los jóvenes de hoy y encontraron que la mayoría los ve peor que a los de antes, sobre todo en aquello en lo que cada uno destaca. Quien lee mucho cree que los jóvenes leen menos, y quien tiene una inteligencia alta cree que son menos listos. Según los autores, proyectamos lo que somos hoy sobre cómo éramos a esa edad.

Sin embargo, hay datos que efectivamente empeoran. En Estados Unidos, 17 de 34 tipos de cáncer son más frecuentes en las generaciones más jóvenes que en las anteriores, y PISA baja. Lo que me molesta es el salto que se hace después, como si cada generación viniera de fábrica peor que la anterior. Si los de antes hubieran sido siempre mejores, el mundo no habría avanzado nunca. Con un repertorio de estudios tan amplio es fácil elegir los que cuentan la historia que uno quiere contar, y es más fácil todavía si quien la cuenta tiene el poder de decidir qué se mide y qué se publica. Yo veo en estos datos una enmienda a buena parte del sistema que hemos construido, y no a los jóvenes. Y ese sistema lo han construido sobre todo quienes controlan los mecanismos de decisión.

Los reclutas como laboratorio

Buena parte de lo que sabemos medir de una población se aprendió en los cuarteles. Con los ejércitos de reclutamiento obligatorio, los Estados tenían cada año delante a miles de jóvenes de la misma edad, a los que había que tallar, pesar y clasificar. La psicometría de masas nació en ese ambiente. En 1917, el ejército de Estados Unidos aplicó los test Army Alpha y Army Beta, preparados por un comité que dirigía Robert Yerkes, a cerca de 1,75 millones de reclutas, y algunos de sus resultados se usaron después para defender prejuicios sobre inmigrantes y minorías. Los datos noruegos del efecto Flynn también son de reclutas. Algunas de esas métricas estaban muy desenfocadas, pero gracias a ellas tenemos series largas que permiten ver cosas que de otro modo no veríamos.

En España, las tallas de la mili son un buen ejemplo. Entre los nacidos en 1934, los quintos del País Vasco medían de media 168,4 centímetros y los de Castilla-La Mancha 164,3, unos cuatro centímetros menos. La cornisa cantábrica estaba por encima de la media española (165,6), con Cantabria en 166,8 y Asturias en 165,9. Galicia, con un clima parecido y justo al lado, se quedaba en 164,6, junto a Extremadura, Andalucía y las dos Castillas. El estudio la sitúa entre las regiones con menos desarrollo económico, y después fue de las que más crecieron, diez centímetros en cuarenta y seis años. La guerra y el hambre de la posguerra llegaron a costar hasta dos centímetros a algunas cohortes. Para los nacidos en 1980 la diferencia entre regiones se había quedado en poco más de un centímetro, y la talla media había subido casi diez. En cuarenta años no hay tiempo para ningún cambio genético. Cambió cómo comía el país, y sobre todo cuánta proteína llegaba a cada mesa.

Las tallas y los tests cuentan la misma historia. En el siglo en que los quintos ganaron diez centímetros, las puntuaciones de inteligencia subieron en casi todos los países con datos, y entre las explicaciones del efecto Flynn la alimentación aparece junto a la escolarización. Si el entorno sirvió para explicar la subida, también puede explicar la bajada. Cuando una medida cambia en toda una generación, lo primero que hay que mirar es el sistema en el que esa generación ha crecido.

Qué pasa mientras miras y qué se asocia al uso

Sobre los vídeos cortos en concreto, la evidencia tiene dos capas y hay que separarlas. La primera es lo que ocurre durante el visionado. El estudio de Hong encontró menos actividad en regiones de control con los vídeos que gustan, y Su y sus colaboradores vieron que los vídeos elegidos por el algoritmo activaban más la red por defecto y el sistema de recompensa que los genéricos.

La segunda es lo que se asocia al uso habitual. Un metaanálisis de 2025 con 71 estudios y unas 98.000 personas encontró que más uso de vídeo corto va con peor atención y peor control inhibitorio, en jóvenes y en adultos. El neuropsicólogo Iban Onandia lo explicaba en enero con una idea que me parece útil, el cerebro aprende lo que practica, y con un aviso que muchos titulares se saltan, que el metaanálisis no habla de causalidad. Son correlaciones, y un estudio longitudinal con 280 personas sugiere que el miedo a perderse algo y el malestar previo podrían ir antes que el uso. Si la atención se entrena con lo que se practica, la pregunta de qué dejamos de practicar pesa tanto como la de qué practicamos de más. Orben y Przybylski ya habían calculado en 2019 que la tecnología digital explicaba como mucho un 0,4 % de la variación en el bienestar adolescente.

Con todo eso encima de la mesa, me resulta difícil sostener que una pantalla, por sí sola, dañe el cerebro. Me resulta más fácil pensar en lo que pasa alrededor.

El coste de oportunidad

Una pantalla ocupa un tiempo que podría haber ocupado otra cosa. Una conversación en la que hay que esperar el turno, un juego con otros niños que acaba en discusión, una lectura larga, un rato de aburrimiento. La idea tiene nombre desde hace décadas en la investigación sobre la televisión, la hipótesis del desplazamiento, y el ejemplo mejor documentado es el sueño. Usar el móvil antes de dormir duplica el riesgo de dormir poco en niños y adolescentes, y dormir mal empeora la atención sin necesidad de ninguna explicación exótica.

Yo añado una cosa. Ese coste de oportunidad no depende solo de cómo están diseñados los productos. Depende del sistema en el que vivimos. En las sociedades avanzadas hay menos calle, familias más pequeñas, desplazamientos largos, trabajo que se lleva a casa y espacios de juego que han ido desapareciendo. La pantalla llena un hueco que en parte ya existía. Por eso me parece injusto, y poco útil, cargarle todo el problema a una aplicación.

Mi hipótesis es esta. En los datos que vemos pesa sobre todo la pérdida de interacción social cara a cara, y las pantallas son a la vez síntoma y acelerador de esa pérdida.

El cerebro es, sobre todo, un órgano social

Buena parte de lo que llamamos inteligencia se desarrolla con otros. El lenguaje, la atención compartida, interpretar lo que el otro quiere decir con una frase o con un gesto, regular el enfado, negociar, reparar después de un conflicto. Robin Dunbar propuso hace casi treinta años que el tamaño del neocórtex en los primates está ligado al tamaño del grupo con el que conviven, y que nuestro cerebro creció en buena medida para manejar relaciones.

Soy muy fan de un experimento de Patricia Kuhl. Expuso a bebés estadounidenses de nueve meses a sesiones en mandarín. Los que tenían delante a una persona real aprendieron a distinguir sonidos del mandarín; los que veían a la misma persona en vídeo o solo la escuchaban, no aprendieron nada. El cerebro del bebé necesitaba a alguien que respondiera.

Construir un modelo de otra mente requiere reciprocidad. Una respuesta que no controlas, una pausa en la que no sabes qué viene, un malentendido que hay que arreglar. Una pantalla puede enseñar caras, voces y gestos, y aun así quitar casi todo eso.

La pandemia como acelerador

La pandemia cortó de golpe la escuela, el ocio compartido y el contacto con iguales, y lo digital pasó a ser la forma normal de seguir en contacto. Es razonable pensar que aceleró una tendencia que ya existía y que consolidó hábitos que antes eran complementarios.

Hay algún indicio en la primera infancia. Un estudio de la Universidad de Brown encontró puntuaciones verbales y no verbales más bajas en bebés nacidos durante la pandemia que en los de cohortes anteriores, aunque es un trabajo preliminar que no ha llegado a publicarse en una revista. Y PISA y PIAAC muestran descensos que empezaron antes. Por eso la trato como un acelerador.

En el otro extremo de la vida el golpe fue más claro. El estudio PROTECT siguió en Reino Unido a más de 3.000 personas de entre 50 y 90 años y vio que, durante el primer año de pandemia, la memoria a corto plazo y la capacidad de resolver tareas complejas empeoraron más deprisa que antes, sobre todo en quienes ya tenían un deterioro leve. Ese declive iba con más soledad, más depresión, menos ejercicio y más alcohol, y siguió durante el segundo año. Mide rendimiento en pruebas y no daño en el cerebro, así que no permite hablar de neurodegeneración, pero encaja con lo que ya se sabía. La comisión de The Lancet sobre demencia incluye el aislamiento social entre los catorce factores de riesgo que se pueden modificar. El aislamiento golpeó a la vez a los niños que estaban aprendiendo a relacionarse y a los mayores que necesitaban seguir haciéndolo.

Newton en Woolsthorpe

Cuando se habla de aislamiento siempre aparece alguien como Isaac Newton, que tenía fama de poco sociable y de difícil trato. En 1665 la peste cerró la Universidad de Cambridge y Newton pasó casi dos años en la granja familiar de Woolsthorpe. Allí avanzó en el cálculo, la óptica y la gravitación, en lo que luego se llamó su annus mirabilis.

Es tentador leerlo como una lección para nuestra pandemia, y creo que hay que tener cuidado. A Newton el aislamiento le quitó estímulo social, pero el hueco lo ocupó un trabajo intelectual muy exigente que ya llevaba dentro, con un entorno que se lo permitía. Una inteligencia excepcional puede encontrar un uso excepcional a la soledad. Para la mayoría de nosotros, cuando lo social desaparece, el tiempo se llena de lo que tengamos más a mano. Y lo que tenemos más a mano está diseñado para que no paremos.

Estadística no es destino

Todo lo anterior habla de medias y de probabilidades en poblaciones. No decide lo que le va a pasar a nadie en concreto. Me preocupa la facilidad con la que convertimos una asociación en una sentencia personal, como si haber nacido en tal cohorte o haber pasado la pandemia con doce años decidiera algo por sí solo. Parece ciencia porque lleva gráficos y porcentajes, y mezcla dos niveles de análisis que no tienen nada que ver.

El cerebro cambia con la experiencia durante toda la vida. Eso no significa que todo se recupere sin esfuerzo, y tampoco que lo vivido marque un destino. Trabajo en una empresa que hace software de rehabilitación neuropsicológica, y todo el producto se apoya en esa idea. Si el cerebro no pudiera cambiar con la práctica, no tendría sentido entrenarlo. En la práctica, proyectar cómo va a evolucionar una persona es muy difícil, porque depende de muchas covariables, de la edad, el sexo, el tipo de lesión o la formación previa, entre otras. Un diagnóstico no fija el recorrido de nadie. Sí marca una tendencia, y son cosas distintas.

A veces el exceso de información juega en contra. Quien conoce todas las cifras de su diagnóstico puede quedarse quieto justo cuando un paso concreto le daría una mejora concreta. Es un error de lectura muy común. Si a alguien le dicen que solo tiene un 40 % de probabilidades de llegar a tiempo a un vuelo, es fácil que decida no intentarlo. En el momento en que no lo intenta, ese 40 % se convierte en la certeza de perderlo. La estadística describía lo que les pasa a quienes lo intentan, y quien se queda en casa ha salido de la muestra.

Conclusión

Hay un efecto. Ha cambiado cómo nos relacionamos con las personas y cómo nos relacionamos con las aplicaciones y los dispositivos, y ese cambio de hábitos está afectando, como mínimo, a algunas de las cosas que medimos. No tengo tan claro que esté afectando a nuestra capacidad cognitiva, pero sí a lo que medimos, aunque quizá no le estemos poniendo el nombre correcto.

Lo que no sé es cuánto pesa cada cosa. No sé separar el efecto del diseño de las aplicaciones del efecto de una forma de vivir en la que pasamos menos tiempo con otros, y de momento no he encontrado nada que consiga separarlos.

Sí parece claro que tenemos un sistema defectuoso. De eso va la segunda parte, de quién lo ha construido, qué sabía mientras lo hacía y por qué analizar cada pieza por separado no nos ha llevado a ninguna solución.

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Fuentes y notas

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