La semana pasada se realizaron dos defensas para optar al grado de Doctor de Ignacio Toledo Román y María Paz Martínez Molina, ambos estudiantes del Doctorado en Ciencias de la Complejidad Social (DCCS)  quienes ingresaron en las generaciones de 2015 y 2016, respectivamente.

La primera en realizar su defensa fue la alumna María Paz Martínez, quien defendió su tesis “Brain Mechanisms Underlying Prediction During Conflict and Value Based Decision Making”. En dicha investigación profundizó en cómo las personas toman decisiones en situaciones complejas y los factores adicionales que influyen en ésta como la expectativa de recompensa, la sensibilidad a la recompensa, la predicción de lo que podría ocurrir y la elección de acciones. En su tesis profundizó en cómo la sensibilidad de recompensa cómo modula el control conductual en el contexto de la predicción y la elección durante la toma de decisiones basada en el valor.

Para encontrar respuestas, realizó dos investigaciones. En la primera investigación estudió si la actividad oscilatoria theta desempeña un rol causal en la expectativa de conflicto. Se realizaron estudios de Resonancia Magnética Funcional (fMRI), Electroencefalografía (EEG) y Estimulación Magnética Transcraneal (TMS) durante tareas cognitivas (tareas MSIT y Go Nogo) para establecer una relación causal entre las oscilaciones cerebrales theta y la actividad cognitiva en la corteza prefrontal lateral. Los resultados indicaron que la expectativa de conflicto aumenta el tiempo de reacción, y que existe actividad cerebral en la circunvolución frontal superior (SFG) y en la unión frontal inferior (IFJ) durante la Tarea MSIT relacionada con la expectativa de conflicto y la inhibición conductual, respectivamente. También  se observó que el TMS en SFG a frecuencia theta mejora el control cognitivo (expectativa de conflicto) y modula las oscilaciones theta en regiones prefrontales laterales durante la tarea Go Nogo.

En la segunda investigación, que aún está en proceso, estudia cómo la sensibilidad a la recompensa modula la predicción y la elección durante la toma de decisiones basada en el valor. Se realizaron dos experimentos (conductual y fMRI) durante una tarea de Riesgo – Aprendizaje para estudiar el efecto de la sensibilidad a la recompensa sobre la predicción y la elección durante la toma de decisiones basada en valor. Los resultados preliminares indicaron que la tasa de aprendizaje aumenta cuando hay una recompensa, y que con este aumento de la recompensa se produce un aumento de la actividad en estriado ventral. El aumento de la tasa de aprendizaje indicaría que los participantes son sensibles a lo inmediato.

En conjunto, estos hallazgos muestran que la actividad oscilatoria en banda theta tiene un rol causal en la expectativa de conflicto y que la recompensa influye en nuestro aprendizaje y toma de decisiones.

Tras su paso por el doctorado la alumna reflexiona sobre todo este proceso: “Ingresar al Doctorado en Ciencias de la Complejidad Social implicó un desafío, pues, se estudia la conducta humana desde una perspectiva interdisciplinaria, incorporando distintas asignaturas en la malla (ramos matemáticos, económicos, científicos, humanistas y filosóficos). Sin embargo, al poco tiempo permite que, aunque vengamos desde distintas áreas del conocimiento (carreras), todos los estudiantes manejemos un lenguaje común, lo que hace más interesante y enriquecedor el día a día mientras estamos estudiando. Por otra parte, fue una oportunidad de hacer investigación, de conocer e implementar nuevas técnicas, de viajar a Congresos en el extranjero a presentar nuestros trabajos y de comprobar que la actividad científica que realizamos es de primer nivel. En mi experiencia, cursar el doctorado significó un gran proceso de aprendizaje y de crecimiento personal y profesional”, expresa la bioingeniera.

El otro alumno que recibió el grado de doctor fue  Ignacio Toledo Román quien defendió su tesis “TEXT-BASED LINK PREDICTION IN SOCIAL NETWORKS“, investigación cuya finalidad es contribuir a la literatura sobre métodos de predicción de enlaces basados en texto en redes de colaboración científica a través de dos trabajos originales.

El primer estudio presentó una revisión exhaustiva sobre los métodos de predicción de enlaces en redes sociales que aprovechan el texto generado por las personas y una taxonomía para clasificar los distintos métodos de acuerdo a sus características.
Y en el segundo estudio, se propuso un enfoque sencillo pero eficaz para mejorar el rendimiento de los modelos de predicción de enlaces basados en texto en redes de colaboración científica. Este enfoque consiste en identificar los intereses de los académicos en áreas de investigación compuestas por tópicos correlacionados. Los resultados muestran una mejora respeto a otros métodos de análisis de texto.

El alumno también reflexionó durante todo su proceso de doctorando: “Uno de los aspectos que más valoro del programa de Doctorado en Ciencia de la Complejidad Social es que la interdisciplina se la toman en serio. Cuando recién ingresé al programa quedé impresionado por la diversidad de los estudiantes. Algunos provenían de carreras como Física, Psicología, Ciencia Política, Matemática, Biología, por nombrar algunas. Durante el primer año, los cursos nos dieron un lenguaje en común para entender y describir fenómenos sociales desde distintos enfoques de las Ciencias Naturales y Sociales. Gracias a la inserción temprana en los proyectos de investigación del CICS aprendí a trabajar en equipos interdisciplinarios y a transformar los conocimientos que iba adquiriendo en productos y publicaciones de alto impacto. En el CICS se respira interdisciplina y es esta atmósfera vibrante la hace del doctorado un programa único en su especie”.

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