Una teoría de búsqueda y elección multiatributo.

Los problemas de decisión a menudo se caracterizan por la presencia de muchas opciones de elección descritas por varios atributos, y las personas necesitan limitar la cantidad de información que buscan. Proponemos que los humanos buscan y, por lo tanto, dedican atención a la información relevante de manera eficiente y orientada a objetivos, pero no necesariamente óptima. Para ello, se presenta y prueba un nuevo modelo cognitivo bayesiano jerárquico de búsqueda de información en decisiones multiatributo y multialternativa. En el modelo, el proceso de búsqueda está gobernado por el deseo de identificar rápidamente la opción que mejor cumple con el objetivo de elección, que a su vez depende de la importancia y la incertidumbre de la información y de la evidencia acumulada. La teoría da cuenta de muchos hallazgos empíricos establecidos sobre la interacción de la atención y la toma de decisiones, incluida la correlación positiva entre el tiempo de mirada y la probabilidad de elección, así como la preferencia por muestrear candidatos de elección prometedores. Para probar rigurosamente una serie de efectos descendentes de la atención, presentamos los resultados de un nuevo experimento de seguimiento ocular preregistrado sobre decisiones multiatributo, en el que se minimiza la influencia de la atención ascendente sobre la búsqueda visual. Nuestra teoría da cuenta de varias interacciones de atención y elección en este experimento, mientras que variantes de la misma y otra teoría existente, que suponen diferentes reglas de búsqueda, no logran capturar estos efectos. Además, la teoría predice dinámicas adicionales de elección, como la dependencia de la velocidad de decisión en el número y el valor total de las opciones. El marco propuesto proporciona un enfoque general para entender las complejas dinámicas de los mecanismos de búsqueda y valoración en decisiones multiatributo. (Registro de la base de datos PsycInfo (c) 2026 APA, todos los derechos reservados).