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Un factor clave que determina la reacción de los usuarios ante las predicciones es el grado de confianza en la información. Para ayudar a integrar esta comprensión en la valoración de las predicciones, un estudio reciente propone un marco para modelar la confianza en la información de las previsiones de sequía que capta cómo se forma y evoluciona la confianza de los usuarios a lo largo del tiempo y muestra cómo la confianza influye en las decisiones de los usuarios. El estudio fue financiado por la iniciativa del Programa de Investigación de Aplicaciones Sectoriales (SARP) denominada Coping with Drought in Support of the National Integrated Drought Information System (NIDIS) y dirigido por investigadores de la Universidad de Illinois-Urbana Champaign y la Universidad de Virginia. Los resultados confirman que la confianza de los usuarios en las previsiones de sequía influye significativamente en la forma en que la información se integra con sus respectivos conocimientos previos.

Los autores aplicaron el marco propuesto a un problema de elección entre cultivos, en el que los usuarios reciben una predicción de sequía para la temporada de cultivo y deciden la mejor alternativa entre dos cultivos. El modelo supone que la relación entre la precisión objetiva de la predicción y el valor de la misma -y, por extensión, el uso de la predicción- está mediada por la confianza.

Aplicando el modelo, el equipo de investigación descubrió que, aunque los usuarios estén expuestos a predicciones relativamente precisas, es posible que no las utilicen de inmediato porque es necesario desarrollar un nivel mínimo de confianza antes de que las previsiones se perciban como valiosas y se integren en la toma de decisiones. Los resultados también muestran que animar a los usuarios a confiar en predicciones deficientes puede empeorar su situación, lo que podría disuadirles de utilizarlas en el futuro.

Lea el estudio "

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