Um novo estudo sugere que, ao decidir se acredita ou não em uma teoria da conspiração, o cérebro pesa informações de nossa própria experiência direta, o que a mídia nos diz, o custo esperado ou recompensa para nós por acreditar na teoria e nossas visões anteriores . O estudo é publicado online na revista Review of Philosophy and Psychology .
As teorias da conspiração explicam eventos sociais e políticos alegando que um poderoso grupo de pessoas está prejudicando nosso próprio grupo ou toda a comunidade por meio de tramas secretas.

Nos últimos anos, exemplos na sociedade ocidental incluíram que as eleições foram roubadas e que os governos estão conspirando em vacinas que alegam proteger contra o vírus COVID-19, mas podem realmente ter efeitos negativos na saúde, como na fertilidade.

Conduzido pelo Dr. Francesco Rigoli, Professor Sênior do Departamento de Psicologia da Cidade da Universidade de Londres, o estudo adota simulação computacional para descrever a psicologia de uma pessoa que decide se deve ou não dar crédito a uma teoria da conspiração. O modelo de simulação proposto é denominado Modelo Computacional de Teorias da Conspiração (CMCT).

O CMCT considera fatores que influenciam o julgamento de uma pessoa como entradas para o modelo, sendo a saída a probabilidade de a pessoa acreditar em uma teoria da conspiração.

Esses fatores incluem:

• Qualquer nova evidência a favor ou contra a teoria da conspiração em comparação, como outras teorias alternativas e convencionais
• O risco percebido para a pessoa por não acreditar na teoria da conspiração (ou, inversamente, a recompensa de acreditar na conspiração)
• As crenças anteriores da pessoa, incluindo visões negativas ou positivas do mundo, e estados de afeto (emoções) que podem influenciar sua crença em uma teoria da conspiração

O CMCT então pesa essas entradas por meio de um cálculo probabilístico e chega a uma probabilidade estimada de a pessoa acreditar na teoria da conspiração.

No mundo real, o CMCT se traduz em uma pessoa sendo mais receptiva às evidências que considera mais confiáveis ​​​​e alinhada mais de perto com suas próprias visões de mundo, como de meios de comunicação preferidos ou, de fato, experiência anedótica em primeira mão, do que fontes que não são.

Isso significa que, apesar de serem apresentadas fortes evidências de que uma teoria da conspiração é falsa, a influência do risco percebido para a pessoa por não acreditar na teoria da conspiração, crenças anteriores fortemente arraigadas ou mesmo seu estado emocional, ainda pode significar que o teoria da conspiração provavelmente será acreditada.

Exemplos de riscos percebidos para uma pessoa incluem:

• Ostracismo de um grupo de pares mais amplo, como um grupo político, por não acreditar no que o grupo mais amplo acredita, como um roubo eleitoral
• Reivindicações de danos à fertilidade das vacinas contra a COVID-19, conforme percebido por uma jovem que deseja ter filhos, principalmente quando acredita que corre baixo risco de danos causados ​​pelo próprio vírus

O CMCT tem semelhanças com a "teoria do gerenciamento de erros" aplicada anteriormente às teorias da conspiração, pois ambas concordam que um risco percebido para a pessoa por não acreditar em uma teoria da conspiração os leva a acreditar nela.

No entanto, uma diferença crucial é que a teoria do gerenciamento de erros sugere que as pessoas são naturalmente inclinadas a acreditar em teorias da conspiração por meio de processos evolutivos, enquanto o CMCT não; ele simplesmente leva em consideração o risco percebido cada vez que uma nova decisão é tomada. Aqui, o CMCT faz mais sentido, uma vez que não existem evidências claras para sugerir que os humanos evoluíram para acreditar em teorias da conspiração.

O modelo CMCT também sustenta que uma pessoa será mais suscetível a teorias da conspiração quando houver falta de teorias não conspiratórias plausíveis para explicar um evento. Isso é importante para governos e outras instituições ao comunicar mensagens de saúde pública, principalmente à luz de novos problemas como a pandemia de COVID-19, onde muito pouco sobre o vírus era inicialmente conhecido com confiança e, em muitos casos, mal comunicado.

Refletindo sobre o estudo, o Dr. Rigoli disse:"O modelo computacional proposto aqui é amplamente consistente com a evidência empírica e um passo importante em direção a uma estrutura para entender a lógica usada para acreditar em uma teoria da conspiração.

"Embora a pesquisa sobre os processos psicológicos subjacentes ao apelo das teorias da conspiração esteja se acumulando rapidamente, em grande parte vem do campo da psicologia social, onde o uso da modelagem computacional é relativamente novo, mas através do qual os mecanismos de adoção da teoria da conspiração podem ser melhor compreendidos. ." + Explorar mais

As crenças em teorias da conspiração podem não estar aumentando